Inleiding tot kunstmatige intelligentie

Kunstmatige intelligentie is een vermogen om slimme machines te ontwerpen of zelflerende softwaretoepassingen te ontwikkelen die de eigenschappen van de menselijke geest imiteren, zoals redeneren, probleemoplossing, planning, optimale besluitvorming, sensorische waarnemingen enz. Het vermogen van kunstmatige intelligente benaderingen om te overtreffen menselijke acties op het gebied van kennisontdekking trokken de aandacht van bedrijven en onderzoeksgemeenschappen over de hele wereld en dit vakgebied was getuige van snelle vooruitgang in de afgelopen twee decennia. laten we in detail ingaan op deze inleiding tot kunstmatige intelligentie.

Hoofdcomponenten en kenmerken van kunstmatige intelligentie

In de bovenstaande sectie hebben we de introductie van kunstmatige intelligentie bestudeerd, dus nu gaan we verder met de componenten of kaders die een belangrijke bijdrage leveren aan de implementatie van verschillende intelligente systemen:

1. Functietechniek

Het proces van het identificeren van een minimale set informatieve kenmerken of kenmerken uit de verstrekte gegevensset wordt functie-extractie genoemd. De prestaties van machine-leerprocessen kunnen worden verbeterd door een zinvolle set functies op de juiste manier te kiezen. Het efficiënte functie-extractieproces zorgt voor

  1. Vermindering van de mate van wanorde, entropie genoemd, terwijl datasets worden geclassificeerd op basis van geselecteerde functies. Met andere woorden, deze optimale set functies maximaliseert informatiewinst.
  2. Geen correlatie tussen de functies waardoor onafhankelijkheid en minimale functionaliteit wordt bereikt. Dit doel wordt bereikt met behulp van technieken zoals Principal Component Analysis (PCA), Gram-Schmidt orthogonalisatieproces, etc.

2. Kunstmatige neurale netwerken

Een neuraal netwerk bestaat uit gewogen onderlinge verbindingen tussen de set rekenknooppunten op opeenvolgende lagen. De optimale gewichten van verbindingen worden afgeleid in de leerfase door ze aan te passen volgens de gemeenschappelijke strategie voor gewichtsverdeling en in overeenstemming met de feedback ontvangen van het geïmplementeerde algoritme voor achterwaartse propagatie. Technisch gezien berekent elk knooppunt de gewogen som van waarden die zijn ingevoerd. De criteria voor berekende waarden om door te gaan naar de volgende laag worden geregeld door activeringsfuncties. Na een reeks tijdvakken, die feed-forward en back-propagation stadia vormen, komen gewichten en andere netwerkparameters samen tot optimale waarden die eindigen met het meest geschikte model. De meest gebruikte kunstmatige neurale netwerken zijn:

  1. Convolutional Neural Networks (CNN) convolueert de ontvangen invoer met de aangeleerde ruimtelijke filters / patronen om kenmerken op de convolutielaag te identificeren. Deze signalen worden doorgestuurd naar de volgende lagen die volledig zijn verbonden om herkenningstaken uit te voeren.
  2. De robuustheid van convolutie in translationele variaties voedt de herkenning of het labelen van functies effectief en deze benadering wordt uitgebreid gebruikt in beeldherkenningstoepassingen.
  3. Recurrent Neural Networks (RNN) maakt gebruik van Long Term Short Memory (LTSM) voor slimme schatting van onbekende waarden uit de gegeven reeks gegevens uit het verleden.

3. Diep leren

Diepe leerarchitectuur heeft meer verborgen lagen tussen de invoer- en uitvoerlaag in vergelijking met die van kunstmatige neurale netwerken. Deze architecturale verandering vergemakkelijkt het deep learning-kader om automatische functie-extractie uit te voeren samen met classificatieleren. Deze modellen maken gebruik van begeleid leren om te trainen met goed gelabelde datasets. Ondanks de inherente complexiteit in de architectuur met talloze verborgen lagen, kan de leertijd van het model drastisch worden verminderd door het gebruik van krachtige parallelle computing GPU's

Toepassingen van kunstmatige intelligentie

Zoals we al hebben geleerd over de introductie tot kunstmatige intelligentie, bespreken we nu de theorieën en methoden met betrekking tot AI voor een revolutie op alle gebieden, waaronder detailhandel, financiën, ruimteonderzoek, gezondheidszorg, consumentenelektronica, auto's, enz. De details voor een paar toepassingen zijn zoals hieronder:

  • Ethisch genen bewerken

Het idee van gepersonaliseerde medische zorg voor de behandeling van ziekten of aandoeningen veroorzaakt door genmutaties wordt bereikt door de genetische blauwdruk van de patiënt nauwkeurig te begrijpen. De analyse om de volgorde van nucleotiden te identificeren, wordt Genome Sequencing genoemd. Met de inzichten uit Genome-sequencing zouden gevoelige mutaties worden geïdentificeerd om een ​​patiëntspecifieke behandelingslijn voor te schrijven.

  • Intelligent rampenresponssysteem

Moderne reddingssystemen maken gebruik van AI-aangedreven drones, robots, sensoren om snel nauwkeurige informatie te verzamelen over de omvang van de schade, de exacte locatie van gevangen slachtoffers, topografische details van het landschap tijdens crisistijden. Intelligente systemen helpen reddingswerkers om dichtstbijzijnde en veiligste verzamelpunten te identificeren en mensen te evacueren uit door rampen getroffen gebieden. Met AI uitgeruste rampenbeheermodules stimuleren effectief onechte rampenoefeningen om potentieel kwetsbare locaties te identificeren, voorzorgsmaatregelen te plannen, de toewijzing van middelen naadloos te bewaken en te regelen.

  • Aanbevelingssystemen

De beste aanbevelingssystemen identificeren of voorspellen gebruikersvoorkeuren voor items op basis van itemsprofiel en gevolgtrekkingen over het gedrag van gebruikers. De bereidheid van gebruikers voor verschillende items wordt weergegeven als paren van gebruikersitems in de utiliteitsmatrix. De twee manieren om de reactie van gebruikers op items te ontdekken zijn

  1. Op inhoud gebaseerde aanbevelingen begrijpen de interesse van gebruikers op basis van de beoordelingen / feedback die voor een paar items wordt gegeven en suggereren vergelijkbare items.
  2. Collaboratief filteren richt zich op het identificeren van vergelijkbare gebruikers en beveelt items aan die door vergelijkbare andere gebruikers worden verkozen.

Wiskundig gezien is de weergegeven utiliteitsmatrix schaars en is het aanbeveling-algoritme bedoeld om de onbekende / gemiste invoer af te leiden van de weinige bekende waarden met behulp van clusteringalgoritmen en matrixfactorisatie-methoden zoals singular value decomposition (SVD), etc.

Voordelen van kunstmatige intelligentie

Zoals we al hebben geleerd over de introductie tot kunstmatige intelligentie, laat ons weten wat de voordelen van kunstmatige intelligentie zijn en welke voordelen de AI-upgrade-modules bieden:

  • Minimale menselijke interventie

AI-aangedreven systemen zijn de best passende oplossingen in de omgevingen, waar het menselijk leven meer risico loopt. Er zijn maar weinig voorbeelden van dergelijke scenario's: verkenning van de ruimte, defensieoperaties zoals het onschadelijk maken van bommen, werkplaatsen die worden gekenmerkt door intense hitte, mijnbouw enz.

  • Sneller en nauwkeuriger

De prestaties van goed opgeleide AI-toepassingen verkleinen de kans op menselijke fouten drastisch. Deze AI-versies bleken sneller te zijn in rekenkundig dure taken, met name op het gebied van wetenschappelijk onderzoek en tijdrovende taken. De meeste routinematige, triviale en repetitieve taken kunnen worden geautomatiseerd met de juiste AI-aangedreven technologie om de operationele efficiëntie te verbeteren.

Uitdagingen

In het bovenstaande gedeelte van de inleiding tot kunstmatige intelligentie hebben we geleerd over kenmerken, toepassingen en voordelen, dus nu gaan we de uitdagingen van kunstmatige intelligentie aan:

  • Noodzaak van Massive Data Corpus

Over het algemeen leren intelligente systemen, voordat ze worden geïmplementeerd als een echte oplossing, een geoptimaliseerd model met behulp van een grote hoeveelheid gegevens tijdens training en validatie. De beschikbaarheid van enorme datavolumes en de mogelijkheid om ermee om te gaan, zijn de belangrijkste beperkingen voor de conventionele systemen en softwaretoepassingen om te evolueren als AI-edities mogelijk maken. De behoefte aan geavanceerde modelleringstechnieken die de modelparameters met hoge precisie kunnen schatten met behulp van beperkte gegevensmonsters, is aanstaande.

  • Multimodale interacties

De efficiëntie en precisie van op perceptie gebaseerde herkenningstoepassingen, die methoden voor computervisie omvatten, kunnen worden verbeterd door gebruik te maken van de mogelijkheid om meerdere gegevensmodi tegelijkertijd te interpreteren en te verwerken. Dit maakt herkenningsparadigma ideaal om menselijke intelligentie na te bootsen die werkt in combinatie met verschillende zintuigen zoals aanraken, zien, horen, enz.

  • Voorbij menselijke controle

Met het uitzonderlijke vermogen van AI-technologie om enorme informatiebibliotheken sneller te begrijpen en te leren, zijn er weinig bedreigende gevallen waarin een AI-kader emotioneel quotiënt kreeg en de extremiteiten van het logisch menselijk denken overtrof. In dergelijke niet-gereguleerde gevallen, het ongebruikelijke gedrag als AI-systemen zouden leiden tot onherstelbare catastrofe.

Aanbevolen artikelen

Dit is een gids geweest over Inleiding tot kunstmatige intelligentie. Hier hebben we de kenmerken, toepassingen en voordelen van kunstmatige intelligentie besproken. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -

  1. Kunstmatige intelligentie versus menselijke intelligentie
  2. Carrières in kunstmatige intelligentie
  3. Machine learning versus kunstmatige intelligentie
  4. Business Intelligence versus Big Data
  5. Inleiding tot hulpmiddelen voor kunstmatige intelligentie
  6. Bedrijven voor kunstmatige intelligentie
  7. Het belang van kunstmatige intelligentie
  8. Top 6 Vergelijkingen tussen CNN en RNN
  9. Kunstmatige intelligentie technieken

Categorie:

Big Data