Wat is kunstmatige intelligentie?
Kunstmatige intelligentie verwijst naar machines die voornamelijk als mens werken. In AI voeren machines taken uit zoals spraakherkenning, probleemoplossing en leren, enz. Machines kunnen werken en zich gedragen als een mens als ze voldoende informatie hebben. In kunstmatige intelligentie speelt dus kennistechnologie een cruciale rol. De relatie tussen objecten en eigenschappen wordt vastgesteld om kennistechnologie te implementeren. hieronder staan de technieken van kunstmatige intelligentie.
Top 4 technieken van kunstmatige intelligentie
Kunstmatige intelligentie kan worden onderverdeeld in verschillende categorieën op basis van het vermogen van de machine om eerdere ervaringen te gebruiken om toekomstige beslissingen, geheugen en zelfbewustzijn te voorspellen. IBM bedacht Deep Blue, een schaakprogramma dat de stukken in het schaakbord kan identificeren. Maar het heeft niet het geheugen om toekomstige acties te voorspellen. Dit systeem is weliswaar nuttig maar kan niet worden aangepast aan een andere situatie. Een ander type AI-systeem dat ervaringen uit het verleden gebruikt en het heeft de bonus van een beperkt geheugen om de beslissingen te voorspellen. Een voorbeeld van dit soort AI-systeem is te vinden in de functies van besluitvorming in het geval van zelfrijdende auto's. Hier helpen de waarnemingen bij de acties die binnenkort moeten worden ondernomen en die niet permanent worden opgeslagen omdat de waarnemingen regelmatig veranderen. Tegelijkertijd met de vooruitgang in de technologie, is het misschien mogelijk om machines te hebben met een gevoel of bewustzijn waarbij de machines de huidige stand van zaken begrijpen, die kan worden gebruikt om te concluderen wat er moet worden gedaan. Maar dergelijke systemen bestaan niet.
Hieronder staan de verschillende categorieën kunstmatige intelligentie:
1. Machine leren
Het is een van de toepassingen van AI waarbij machines niet expliciet zijn geprogrammeerd om bepaalde taken uit te voeren, maar leren en automatisch verbeteren. Deep Learning is een subset van machine learning op basis van kunstmatige neurale netwerken voor voorspellende analyse. Er zijn verschillende algoritmen voor machine learning, zoals Unsupervised Learning, Supervised Learning en Reinforcement Learning. In Unsupervised Learning gebruikt het algoritme geen gerubriceerde informatie om erop te reageren zonder enige begeleiding. In Supervised Learning leidt het een functie af van de trainingsgegevens die bestaat uit een set van een invoerobject en de gewenste uitvoer. Versterkingsleren wordt door machines gebruikt om passende acties te ondernemen om de beloning te verhogen om de beste mogelijkheid te vinden waarmee rekening moet worden gehouden.
2. NLP (natuurlijke taalverwerking)
Het zijn de interacties tussen computers en menselijke taal waarbij de computers zijn geprogrammeerd om natuurlijke talen te verwerken. Machine Learning is een betrouwbare technologie voor natuurlijke taalverwerking om betekenis te krijgen uit menselijke talen. In NLP wordt het geluid van een menselijke praat door de machine vastgelegd. Vervolgens vindt het audio-naar-tekstgesprek plaats en vervolgens wordt de tekst verwerkt waar de gegevens worden omgezet in audio. Vervolgens gebruikt de machine de audio om op mensen te reageren. Toepassingen van natuurlijke taalverwerking zijn te vinden in IVR-toepassingen (Interactive Voice Response) die worden gebruikt in callcenters, taalvertalingstoepassingen zoals Google Translate en tekstverwerkers zoals Microsoft Word om de nauwkeurigheid van grammatica in tekst te controleren. De aard van de mensentalen bemoeilijkt echter de natuurlijke taalverwerking vanwege de regels die betrekking hebben op het doorgeven van informatie met behulp van natuurlijke taal en die de computers niet gemakkelijk kunnen begrijpen. Daarom gebruikt NLP algoritmen om de regels van de natuurlijke talen te herkennen en te abstraheren, waarbij de ongestructureerde gegevens uit de menselijke talen kunnen worden omgezet in een formaat dat door de computer wordt begrepen.
3. Automatisering en robotica
Het doel van automatisering is om de monotone en repetitieve taken uit te voeren door machines die ook de productiviteit verbeteren en kosteneffectieve en efficiëntere resultaten ontvangen. Veel organisaties gebruiken automatisering, neurale netwerken en grafieken in automatisering. Dergelijke automatisering kan fraudeproblemen voorkomen terwijl online financiële transacties worden uitgevoerd met behulp van CAPTCHA-technologie. Robotic procesautomatisering is geprogrammeerd om repetitieve taken met een groot volume uit te voeren die zich in verschillende omstandigheden aan de verandering kunnen aanpassen.
4. Machinevisie
Machines kunnen visuele informatie vastleggen en deze vervolgens analyseren. Hier worden camera's gebruikt om de visuele informatie vast te leggen, de analoog naar digitaal conversie wordt gebruikt om het beeld om te zetten in digitale gegevens en digitale signaalverwerking wordt gebruikt om de gegevens te verwerken. Vervolgens worden de resulterende gegevens naar een computer gevoerd. In machine vision zijn twee vitale aspecten gevoeligheid, namelijk het vermogen van de machine om zwakke impulsen en resolutie waar te nemen, het bereik waarbinnen de machine de objecten kan onderscheiden. Het gebruik van machine vision kan worden gevonden in handtekeningidentificatie, patroonherkenning en medische beeldanalyse, enz.
Toepassingen van kunstmatige intelligentie
Hieronder staan de verschillende toepassingen van kunstmatige intelligentie.
- AI wordt gebruikt in de financiële sector waar persoonlijke gegevens worden verzameld die later kunnen worden gebruikt om financieel advies te verstrekken.
- AI wordt gebruikt op het gebied van onderwijs, waar het beoordelingssysteem kan worden geautomatiseerd en de prestaties van de studenten kunnen worden beoordeeld op basis waarvan het leerproces kan worden verbeterd.
- Op het gebied van gezondheidszorg wordt AI gebruikt om een betere diagnose te stellen, waarbij de technologieën worden gebruikt om de natuurlijke taal te begrijpen en de gestelde vragen te beantwoorden. Ook worden computerprogramma's zoals chatbots gebruikt om klanten te helpen bij het plannen van afspraken en het gemakkelijke factureringsproces, enz.
- AI wordt in Business gebruikt om de repetitieve taken die mensen uitvoeren met behulp van Robotic Process Automation te automatiseren. Om de klanttevredenheid te vergroten, zijn machine learning-algoritmen geïntegreerd met analyses om informatie te verzamelen die helpt bij het begrijpen van de behoeften van de klant.
- AI wordt gebruikt in Smart Home-apparaten, beveiliging en bewaking, navigatie en reizen, muziek- en mediastreaming en videogames, enz.
Conclusie
AI heeft grote invloed op ons leven. Organisaties nemen ook stappen om zich aan te passen aan de AI-technologie die hen nieuwe manieren kan bieden om de taken uit te voeren en het gegevenspatroon te begrijpen voor maximale productiviteit.
Aanbevolen artikelen
Dit is een handleiding voor kunstmatige intelligentie technieken. Hier bespreken we wat kunstmatige intelligentie en zijn technieken is, samen met toepassingen. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Kunstmatige intelligentietechnologie - met voordelen
- Het belang van kunstmatige intelligentie - bij gebruik
- Inleiding tot hulpmiddelen voor kunstmatige intelligentie
- Top 10 vragen over kunstmatige intelligentie