Co to jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja (AI) to pojedynczy system komputerowy lub zbiór systemów komputerowych zdolnych do przetwarzania informacji i wykonywania zadań zwykle wykonywanych przez ludzi.

Sztuczna inteligencja może mieć proste formy inteligencji, takie jak rozpoznawanie mowy lub analizowanie wzorców wizualnych na obrazach. Lub może być bardziej złożony, na przykład uczenie się na błędach z przeszłości i rozwiązywanie problemów.

Co to jest sztuczna inteligencja?

Aby zrozumieć, co oznacza sztuczna inteligencja, pomyśl o tym, co obserwujesz w przyrodzie, co sprawia, że jesteś przekonany, że coś ma inteligencję. Coś tak prostego jak szczur laboratoryjny uczący się właściwej ścieżki przez labirynt reprezentuje prostą formę inteligencji (istnieją cztery rodzaje sztucznej inteligencji). Obejmuje pamięć i uczenie się, podobnie jak ludzka inteligencja.

W 1950 roku Alan Turing opisał „myślące maszyny” jako rozpoznawalne, ponieważ potrafią używać rozumu do rozwiązywania zagadek. W latach pięćdziesiątych John McCarthy powiedział, że komputery mogą „robić rzeczy, o których mówi się, że gdy są wykonywane przez ludzi, wymagają inteligencji”.

Pomysły te sprowadzają się do trzech cech używanych do identyfikacji maszyny lub komputera jako posiadającego „sztuczną inteligencję”. Mogą:

• Używaj danych wejściowych, takich jak czujniki lub dane, do analizowania informacji.
• Przetwarzaj ogromne ilości danych, aby identyfikować wzorce, trendy lub korelacje.
• Dostosuj swoje decyzje i działania w oparciu o wnioski wyciągnięte z danych wejściowych i danych.

Właśnie w ten sposób ludzka inteligencja pomaga ludziom uczyć się i dostosowywać w naszym codziennym życiu.

Jakie Komponenty Tworzą Sztuczną Inteligencję?

„Inteligentna” maszyna składa się z wielu różnych komponentów. Wszystkie one współpracują ze sobą, pomagając maszynie pobierać informacje z rzeczywistego świata i podejmować decyzje.

Czujniki AI

Jeśli pomyślisz o tym, jak człowiek zbiera dane z rzeczywistego świata, inteligentne maszyny potrzebują czujników do zbierania tych samych informacji. Czujniki te mogą obejmować:

• Kamery: Wizualne wskazówki do wykonywania czynności, takich jak rozpoznawanie twarzy, unikanie przeszkód lub kamery na podczerwień wykrywające, kiedy obiekty są gorące.
• Mikrofony: komunikuj się z ludźmi za pomocą głosu, wykrywaj aktywność w pomieszczeniu lub reaguj na muzykę.
• Czujniki dotykowe: pozwalają robotom dostosować siłę uchwytu lub konsoli do gier, aby reagować na to, jak mocno poruszasz kontrolerem do gier.
• Czujniki położenia, temperatury lub przepływu: dostarczają informacji o gazach lub cieczach przepływających przez rury, temperaturach chemikaliów lub metali, a nawet składzie chemicznym cieczy.

W rzeczywistości, dzięki nowoczesnej technologii czujników, maszyny mogą wykrywać rzeczy na świecie, których nawet ludzie nie mogą.

Dane AI i uczenie maszynowe.

Istotnym elementem sztucznej inteligencji jest uczenie maszynowe. To zdolność do zbierania ogromnych ilości informacji z wielu źródeł i analizowania ich pod kątem znaczących wzorców i korelacji.

Na przykład podczas testów zderzeniowych pojazdów komputer może analizować ciśnienia i temperatury. Komputer może analizować dane i informować producentów pojazdów, gdzie umieścić poduszki powietrzne, aby zapewnić najwyższy poziom bezpieczeństwa.

Uczenie maszynowe pomaga również w rozwiązywaniu problemów. Zbierając dane produkcyjne z setek czujników, komputery mogą identyfikować anomalie, które skutkują wadliwymi produktami. Następnie, korelując dane z innych czujników, komputer może powiedzieć technikom, które komponenty procesu są wadliwe.

Ponieważ uczenie maszynowe może to zrobić w ułamku czasu, w którym człowiek może to zrobić, firmy mogą szybciej identyfikować i naprawiać problemy, poprawiać jakość produktów i zwiększać ogólną produkcję.

Deep Learning.

Bardziej zaawansowaną formą uczenia maszynowego jest „głębokie uczenie się”, kiedy maszyna identyfikuje awarie i uczy się najbardziej efektywnego sposobu wykonania zadania.

Na przykład samojezdny samochód będzie korzystał z uczenia maszynowego do kierowania samochodem, obserwując oznaczenia na drogach, szukając pieszych i identyfikując sygnalizację świetlną. Ale głęboko uczący się samojezdny samochód nauczyłby się również, w jaki sposób regulacje układu kierowniczego utrzymują samochód bardziej na środku pasa ruchu. Z biegiem czasu ten samochód mógł nauczyć się, jak stać się lepszym kierowcą.

Jaki jest cel sztucznej inteligencji?

Naukowcy opracowują sztuczną inteligencję, abyśmy mogli używać maszyn do poprawy jakości życia ludzi. Pozwala maszynom wykonywać powtarzalne zadania, które mogą zranić lub być niebezpieczne dla ludzi. Sztuczna inteligencja może poprawić bezpieczeństwo samochodów i samolotów.

Ostatecznie ich celem jest uzupełnianie ludzi spostrzeżeniami z ogromnych ilości danych, które mogą przetwarzać tylko komputery.

Dan Prince, dyrektor generalny i założyciel Illumisoft, mówi, że punktem wyjścia do zrozumienia sztucznej inteligencji jest zrozumienie własnej inteligencji.

„Ludzie mają zdolność uczenia się, rozwiązywania problemów, rozpoznawania wzorców oraz wyjaśniania i przewidywania zjawisk naturalnych (które są) wszystkimi atrybutami powszechnie kojarzonymi z inteligencją” – mówi. „Być może najważniejsze jest to, że jesteśmy w stanie działać w sposób, który kształtuje i przekształca nasze środowisko na naszą korzyść. Sztuczna inteligencja, rozumiana najogólniej, odnosi się do systemu lub grupy systemów, które są w stanie symulować tego rodzaju ludzką inteligencję. system byłby taki, który wykazuje ludzkie zdolności rozumowania, rozwiązywania problemów, a nawet kreatywności.

„Ostatecznym celem wielu badaczy jest wygenerowanie sztucznej inteligencji ogólnej (AGI), coś, co analitycy przyznają, że nie zostało jeszcze osiągnięte. Przy obecnej technologii konkretna sztuczna inteligencja może być dobra w symulowaniu jednego aspektu ludzkiej inteligencji, ale nie innych. Na przykład istnieją systemy sztucznej inteligencji, które są biegłe w rozumieniu języka, podczas gdy inne są dobre w precyzyjnej kontroli motorycznej. Niewiele jest takich, które potrafią robić jedno i drugie”.

Filozofowie często kwestionują, czy nie możemy posunąć AI za daleko. Co jeśli sztuczna inteligencja przewyższy ludzką inteligencję do tego stopnia, że roboty staną się lepsze? Następnie pojawia się pytanie, czy maszyny kiedykolwiek będą w stanie zrozumieć emocje. Obecnie nie ma czujnika zdolnego do wykrywania emocji.

Jednak większość maszyn ze sztuczną inteligencją jest w stanie uczyć się tylko w określonych obszarach. Nie możemy tego zastosować do mnóstwa decyzji, które przeciętny człowiek podejmuje codziennie. Z tego powodu pomysł maszyn wyprzedzających ludzi w najbliższym czasie nie jest czymś, czym ktokolwiek powinien się teraz martwić.

Warto wiedzieć.

Jakie są cztery rodzaje sztucznej inteligencji?

Cztery rodzaje sztucznej inteligencji to reaktywne maszyny, ograniczona pamięć, teoria umysłu i samoświadomość.

Jak zrobić sztuczną inteligencję?

Ogólnie rzecz biorąc, tworzenie sztucznej inteligencji obejmuje identyfikację problemu, który ma rozwiązać sztuczna inteligencja, zbieranie danych, a następnie trenowanie algorytmów przy użyciu uporządkowanych danych. Niektóre platformy, takie jak Microsoft Azure Machine Learning i Google Cloud Prediction API, mogą pomóc w tworzeniu i wdrażaniu sztucznej inteligencji.

Kto wynalazł sztuczną inteligencję?

Brytyjski pionier komputerowy Alan Turing był odpowiedzialny za najwcześniejsze prace nad sztuczną inteligencją w latach trzydziestych XX wieku. John McCarthy, emerytowany profesor informatyki na Uniwersytecie Stanforda, po raz pierwszy ukuł termin „sztuczna inteligencja” w pisemnym wniosku z 1955 r.