Inleiding tot het werk van kunstmatige intelligentie
Kunstmatige intelligentie werkt hoofdzakelijk op drie technieken. Ze zijn Symbolische AI, data-driven en toekomstige ontwikkeling. Symbolische kunstmatige intelligente covers Expert-systemen, Fuzzy logic en Early-principe van AI. Een expertsysteem, de computer krijgt een probleem en er werden weinig oefeningen gedaan om zijn logische probleemoplossende vaardigheden te controleren. Ze hebben een aantal regels gegeven en ze zullen de beste strikt volgen in een beperkte omgeving. In fuzzy logic is het meestal de juiste of de valse methode en wordt deze toegepast in besturingssystemen. In Data-driven machine learning worden neurale netwerken en deep learning-algoritmen toegepast in de pool van data door datamining en big data en worden ze toegepast in NLP. Het is belangrijk om onderscheid te maken tussen verschillende methoden en de juiste methode toe te passen op hun volwassenheidsniveau. In dit onderwerp gaan we meer te weten over hoe kunstmatige intelligentie werkt.
Hoe is kunstmatige intelligentie van toepassing?
Kunstmatige intelligentie in het onderwijs levert een waardevolle bijdrage aan de mens. Hier wordt een complex probleem opgelost door het probleem in subeenheden te verdelen en de oplossing voor elke subeenheid te vinden. De subeenheid kan een systeem of een mens zijn die een oplossing voor het probleem probeert te vinden. De voorgestelde theorie toont aan dat cognitieve wetenschap in het onderwijs een tutor ontwikkelde door een computer te programmeren en dat de tutor zou kijken naar de probleemoplossende vaardigheden van de studenten. Nu zal de tutor de student begeleiden en hen adviseren bij elke stap van zijn oplossing door hen te voorkomen voordat ze in een val zijn gevallen. Met deze methode leert de student een les over het probleem en wordt hij in de toekomst cognitief.
Het expertsysteem wordt veel gebruikt in kunstmatige technologie. De populaire is spell corrector en spellingcontrole. Ze fungeren als proeflezer door spelling en grammaticale fouten te controleren en geven alle mogelijke suggesties om het beste artikel te krijgen. Het expertsysteem in de automatiseringsindustrie wordt veel gebruikt in 80 procent van het productieproces. Het bespaart de arbeidskosten, vermindert de fout en geeft een maximale output in minimale tijd omdat de robot geen lunch of pauze nodig heeft. De man heeft uren nodig om een pijnlijke klus te klaren die de robot in een fractie van minuten volbrengt.
Robotica met toegepaste AI is het meest aantrekkelijk en voordelig voor menselijke hulpbronnen. De robots zijn geprogrammeerd om een repetitieve taak uit te voeren die de productiviteit verhoogt en efficiënt wordt gebruikt. Het unieke kenmerk van robots zijn bomverwijdering, verkenning van de ruimte en geprogrammeerde taken die gevaarlijk zijn voor mensen. Het geavanceerde onderzoek in robots is om ze te laten zien, horen en aanraken door ze te implementeren met botsingssensoren, camera's en ultrasone sensoren. De robot wordt gebruikt bij verkenning van de ruimte en ze zijn aanpasbaar aan de omgeving en fysieke omstandigheden.
Emoties onderscheppen het intellectuele denken van de mens, wat interferentie is voor kunstmatige denkers. Naast emotionele omgang is een robot ook geprogrammeerd om logisch te denken en effectieve beslissingen te nemen.
In het dagelijkse leven wordt kunstmatige intelligentie geïmplementeerd en groeit het met succes om ons heen op het gebied van communicatie, timemanagement, onderwijs, cognitie, gezondheid, veiligheidsmaatregelen, verkeerscontrole, inkoop, marketing, winkelen en planning.
Met behulp van Google Map om de kortst mogelijke afstand te vinden door Digikstra Algorithm,
Kunstmatige intelligentie wordt in de wetenschap gebruikt om experimenten te ontwerpen, de middelen te trainen, de gegevens te interpreteren en de complexiteit te verminderen
Basiscomponenten van kunstmatige intelligentie
De belangrijkste vijf componenten die kunstmatige intelligentie tot een succes maken, zijn:
1. Ontdekken: Het is de basisvaardigheid van een intelligent systeem om de gegevens van beschikbare bronnen te verkennen zonder menselijke tussenkomst. Vervolgens wordt het verwerkt door het ETL-algoritme om de grote database te verkennen en vindt automatisch de relatie tussen de inhoud en de benodigde oplossing voor het probleem. Dit lost niet alleen een complex probleem op, maar identificeert ook de noodverschijnselen
2. Voorspellen: deze benadering is ontworpen om toekomstige gebeurtenissen te identificeren op basis van classificatie, rangorde en regressie. Het hier gebruikte algoritme is Random forest, lineaire leerlingen en gradiëntversterking. Zelden gaat voorspelling fout in sommige numerieke waarden wanneer er een vertekening is.
3. Rechtvaardigen: toepassing heeft menselijke tussenkomst nodig om een meer herkenbaar en geloofwaardig resultaat te geven. Het moet dus begrijpen en rechtvaardigen wat verkeerd en goed is en geeft de mens vervolgens een juiste oplossing om met de situatie om te gaan. Net als in de automatiseringsindustrie moet het begrip bouten en moeren van de machine bekend zijn om te weten waarom het wordt gerepareerd en wat verder moet worden gedaan.
4. Act: Intelligente applicatie moet actief en live in het bedrijf zijn om te ontdekken, voorspellen en rechtvaardigen
5. Leren: het intelligente systeem heeft de gewoonte van dag tot dag te leren en bij te werken om te concurreren in de behoeften van de wereld.
Voorbeelden
De meeste programmeertalen die in AI worden gebruikt, zijn de volgende
Python is uniek en meest favoriet voor computerprogrammeurs vanwege de syntaxis die eenvoudig en veelzijdig is. Het is zeer comfortabel en wordt toegepast in alle besturingssystemen zoals Unix, Linux, Windows en Mac. Omdat Python een systematische opstelling heeft, wordt het toegepast in OOPS, neuraal netwerk, NLP-ontwikkeling en verschillende soorten programmering. Het is zo uniek en heeft een breed scala aan bibliotheekfuncties
C ++ wordt meestal toegepast in AI-programmeertaken vanwege de tijdgevoelige functie. Het heeft een minimale responstijd en een snel uitvoeringsproces, wat belangrijk is voor de ontwikkeling van games en zoekmachines. Het is herbruikbaar vanwege zijn overerving en eigenschappen voor het verbergen van gegevens. Het wordt veel gebruikt om statistische AI-technieken op te lossen.
Java is een andere meestal gebruikte AI-programmeertaal en er is geen speciaal platform nodig voor hercompilatie vanwege Virtual Machine Technology. Het combineert de functies van C en C ++ en maakt het eenvoudiger en gemakkelijker te debuggen. De automatische geheugenbeheerder in Java vermindert het werk van de ontwikkelaar.
LISP wordt gebruikt in een deel van de ontwikkeling van AI. LISP heeft een specifiek macro-systeem dat de implementatie en verkenning van meerdere niveaus van intellectuele intelligentie verlicht. Het wordt meestal toegepast bij het oplossen van logische taken en machinaal leren. Het geeft de voorkeur aan Liberty en snelle prototyping aan programmeurs en maakt LISP meer standaardtaal en gebruikersvriendelijk in AI.
PROLOG wordt gebruikt voor basisalgoritme automatische backtracking, boomgebaseerde structurering en patroonafstemming die verplicht is voor AI. Het wordt uitgebreid toegepast in de medische wetenschap.
Conclusie
Kunstmatige intelligentie bereikt met succes zijn mijlpalen in alle industrieën, zoals e-commerce, biotechnologie, diagnose van ziekten, militaire, wiskunde en logistiek, zware industrie, financiën, transport, telecommunicatie, luchtvaart, digitale marketing, telefonische klantenservice, landbouw en gaming
Aanbevolen artikelen
Dit is een handleiding voor hoe kunstmatige intelligentie werkt. Hier bespreken we de basiscomponenten van kunstmatige intelligentie met de voorbeelden. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Inleiding tot kunstmatige intelligentie
- Vragen tijdens solliciteren bij Kunstmatige intelligentie
- Soorten kunstmatige intelligentie
- Machine Learning-modellen
- Overzicht van kunstmatige intelligentieproblemen
- Fuzzy Logic System
- Het belang van kunstmatige intelligentie