Czym jest sztuczna inteligencja (AI)?

Sztuczna inteligencja (AI) to system komputerowy lub zbiór komputerów, który może przetwarzać informacje i wykonywać zadania normalnie wykonywane przez ludzi.

Sztuczna inteligencja może być prostą inteligencją, taką jak rozpoznawanie wzorców mowy lub analizowanie wzorców wizualnych. Może być również bardziej złożony i obejmować uczenie się na błędach z przeszłości lub rozwiązywanie problemów.

Czym jest sztuczna inteligencja (AI)?

Pomyśl o tym, co widzisz w przyrodzie, co sprawia, że ​​wierzysz, że coś jest inteligentne. Prostym przykładem sztucznej inteligencji jest szczur laboratoryjny, który uczy się właściwej ścieżki poruszania się po labiryncie. (Istnieją cztery rodzaje sztucznej inteligencji). Jest podobny do ludzkiej inteligencji, ponieważ obejmuje pamięć i uczenie się.

Alan Turing w 1950 roku opisał „myślącą maszynę” jako rozpoznawalną ze względu na ich zdolność do używania rozumu podczas rozwiązywania zagadek. John McCarthy twierdził, że komputery mogą „robić pewne rzeczy, które są uważane za inteligentne, gdy są wykonywane przez ludzi”.

Pomysły te sprowadzają się do trzech cech, które są używane do identyfikacji komputera lub maszyny jako posiadającej „sztuczną inteligencję”. Mogą:

• Analizuj informacje za pomocą danych wejściowych, takich jak czujniki lub dane.
• Przetwarzaj duże ilości danych w celu identyfikacji wzorców, trendów lub korelacji.
• Dostosuj ich działania i decyzje w oparciu o wnioski wyciągnięte z danych i danych wejściowych.

Ludzka inteligencja jest kluczem do uczenia się i dostosowywania w naszym codziennym życiu.

Komponenty Tworzące Sztuczną Inteligencję

„Inteligentna” maszyna składa się z wielu różnych komponentów. Wszystkie te komponenty współpracują ze sobą, aby umożliwić maszynie przyjmowanie danych ze świata i podejmowanie decyzji.

Czujniki AI

Pomyśl o tym, jak ludzie zbierają dane ze świata. Inteligentne maszyny również potrzebują czujników do zbierania tych informacji. Czujniki te obejmują:

• kamery – Kamery na podczerwień mogą wykrywać gorące obiekty lub dostarczać wizualne wskazówki, takie jak rozpoznawanie twarzy.
• Mikrofony – Wykrywaj aktywność w przestrzeni, komunikuj się z ludźmi za pomocą głosu lub reaguj na muzykę.
• Czujniki dotykowe – Roboty mogą dostosowywać siłę uchwytu lub konsole, aby reagować na siłę kontrolera gier.
• Czujniki położenia, temperatury lub Informacje o przepływie gazu lub cieczy przez rury, temperaturze metali lub chemikaliów, a nawet składzie chemicznym cieczy.

Nowoczesna technologia czujników może wykrywać rzeczy, których ludzie nie są w stanie wykryć.

Dane AI i uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe jest kluczowym elementem sztucznej inteligencji. Jest to umiejętność gromadzenia ogromnych ilości danych z wielu źródeł, analizowania ich i znajdowania znaczących wzorców i korelacji.

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

Uczenie maszynowe może być również wykorzystywane do rozwiązywania problemów. Komputery mogą identyfikować anomalie w danych produkcyjnych, zbierając dane z setek czujników. Komputer może następnie powiedzieć technikom, które komponenty są uszkodzone, porównując dane z czujników.

Uczenie maszynowe może to zrobić w ułamku czasu ludzkiego, pozwalając firmom szybciej identyfikować i naprawiać problemy, poprawiać jakość i produkcję produktów.

Głęboka nauka

Uczenie głębokie to bardziej zaawansowana forma uczenia maszynowego, w której maszyna uczy się na podstawie niepowodzeń, aby znaleźć najskuteczniejszą metodę wykonania zadania.

Na przykład samojezdny pojazd będzie wykorzystywał uczenie maszynowe do kierowania samochodem poprzez obserwowanie oznaczeń na drodze i pieszych. Zidentyfikuje również sygnalizację świetlną. Samojezdny, głęboko uczący się samochód nauczyłby się również dostosowywać układ kierowniczy, aby utrzymać samochód na środku pasa ruchu. Z biegiem czasu samochód mógł nauczyć się być lepszym kierowcą.

Jaki jest cel sztucznej inteligencji?

Naukowcy opracowują sztuczną inteligencję, abyśmy mogli używać maszyn do poprawy jakości ludzkiego życia. Umożliwia maszynom wykonywanie powtarzalnych zadań, które mogą być szkodliwe lub szkodliwe dla ludzi. Sztuczna inteligencja może zwiększyć bezpieczeństwo samochodów i samolotów.

Ostatecznie mają one na celu zapewnienie ludziom wglądu w ogromne ilości danych, które mogą przetwarzać tylko komputery.

Dan Prince, dyrektor generalny Illumisoft i założyciel, mówi, że zrozumienie sztucznej inteligencji zaczyna się od zrozumienia naszej własnej inteligencji.

„Ludzie są w stanie uczyć się, rozwiązywać problemy, rozpoznawać wzorce, wyjaśniać i przewidywać zjawiska naturalne, czyli wszystkie te atrybuty są powszechnie kojarzone z inteligencją” – mówi. „Być może najważniejsze jest to, że możemy działać w sposób, który kształtuje i przekształca nasze środowisko na naszą korzyść. Sztuczna inteligencja jest najczęściej rozumiana jako system lub grupa systemów, które mogą symulować ludzką inteligencję. Inteligentne systemy to takie, które mają podobne do ludzkich zdolności rozumowania, rozwiązywania problemów i kreatywności.

„Ostatecznym celem wielu badaczy jest stworzenie sztucznej inteligencji ogólnej (AGI), której analitycy przyznają, że jeszcze nie została osiągnięta. Konkretna sztuczna inteligencja może być w stanie symulować jeden aspekt ludzkiego intelektu, ale nie inny. Systemy sztucznej inteligencji są w stanie rozumieją język, a inni są biegli w precyzyjnej kontroli motorycznej. „Istnieje bardzo niewiele systemów sztucznej inteligencji, które mogą wykonywać obie te czynności”.

Filozofowie często pytają, czy możemy doprowadzić sztuczną inteligencję do granic możliwości. Co jeśli roboty są lepsze od ludzi, ponieważ sztuczna inteligencja przewyższyła ludzką inteligencję? Pojawia się również pytanie, czy maszyny kiedykolwiek zrozumieją emocje. Nie ma czujnika wykrywającego emocje.

Większość maszyn AI ogranicza się do uczenia się określonych obszarów. Nie możemy go używać do wielu decyzji, które przeciętny człowiek podejmuje każdego dnia. Pomysł, że maszyny wkrótce wyprzedzą ludzi, nie jest czymś, czym należy się martwić.