Светът на технологиите вече е съществена част от нашето ежедневие и е интересно да разберем характеристиките на изкуствения интелект, които са променили начина ни на живот. Знаете ли, че изкуственият интелект е клон на компютърните науки? Влезте тук и научете за неговите функции и много повече.
Характеристики на изкуствения интелект
В този раздел ще обсъдим характеристиките на изкуствения интелект. В такъв случай, изкуствен интелект (IA) е разработен в един от клоновете на компютърните науки, където се прилагат логически алгоритми, които се стремят да имитират когнитивното поведение на човешкия мозък. Разбира се, определението за изкуствен интелект може да продължи да се развива, но в крайна сметка всички характеристики на изкуствения интелект ще се съгласят, че се използват за програмиране на роботизирани устройства.
През лятото на 1956 г. се провежда конференцията в Дартмут за разглеждане на въпроса за изкуствения интелект, в която участват Джон Маккарти, Марвин Мински и Клод Шанън. Тази среща е времето, когато терминът изкуствен интелект е въведен за първи път, където те предвиждат някои прогнози до десет. години, които не бяха изпълнени, така че разследванията бяха изоставени за приблизително петнадесет години. Трябва да се отбележи, че терминът "изкуствен интелект" се приписва на Джон Маккарти.
Лесно е да се мисли, че е само въпрос на време технологиите и изкуственият интелект напълно да заменят хората. Всъщност има филми и изследователи от реалния живот, които вярват, че машините с изкуствен интелект ще бъдат способни да покорят човешката раса и да я поробят. В момента това е много далеч от реалността, защото това ще бъде възможно само когато изкуственият интелект има съзнание и има способността да създаде ново устройство с изкуствен интелект самостоятелно и успее да заобиколи и отмени командите на своето програмиране по собствено желание. В този момент човешкото същество би загубило контрол над ситуацията.
Какво е изкуствен интелект?
Именно по време на конференцията на Дартмаус през 1956 г., където терминът изкуствен интелект е официално дефиниран, който установява, че ако машината или роботът се държат по подобен начин на поведението, което би извършило човешко същество, тогава това ще се счита за устройство. интелигентно.
Други определения, приписвани на изкуствения интелект, са следните:
действайте като хора
Това е определението, установено от Маккарти, което се отнася до оценка на поведението на машината, за да се определи дали тя може да се счита за интелигентна. Така нареченият „тест на Тюринг“ прилага тази дефиниция, за да дефинира резултатите от своя тест. Всички устройства, които са сходни в действия като вземане на решения, решаване на проблеми и учене, както биха направили хората, отговарят на характеристиките на изкуствения интелект.
Тестът, предложен от Алън Тюринг, е, че едно човешко същество ще проведе разговор на естествен език с машина и човек едновременно, машината ще се стреми да имитира поведението на човешко същество и ще се опита да измами своя оценител. чрез неговите отговори, за да го накара да повярва, че всъщност е човешко същество. С други думи, между Характеристиката на изкуствения интелект е способността да имитира човечеството.
Разбира се, тестерът трябва предварително да знае, че говори с машина и с човек и трябва да се опита да определи кой е истинският човек и кой е измамникът.
В този случай способността да се говори няма да бъде взета предвид, тъй като оценителят ще бъде поставен в отделна стая, където ще получи информацията чрез компютър, така че комуникацията ще зависи изцяло от клавиатурата, а не от тази способност. В този смисъл между Характеристиките на изкуствения интелект е да симулира човешкия глас.
разум като хората
Друга от характеристиките на изкуствения интелект е в определението за оценка на развитието на направеното от робота нормиране, без да се отчита дали полученият резултат е бил успешен или не. Този възглед се използва от когнитивната наука. При това разсъждение се изпълняват всички необходими изчисления, за да може да се възприема, разсъждава и действа срещу събитието.
разсъждавайте рационално
Подобно на предишната дефиниция, една от характеристиките на изкуствения интелект е нормирането, извършено от машината, но тя взема предвид дали това нормиране има логика и последователност, така че това нормиране е извършено.
действайте рационално
От тази гледна точка, ако резултатите се разгледат отново. Използвайки робота, който играе шах като пример, целта му е да печели всяка партия. Друга особеност на изкуствения интелект е способността да извършва изчисления, които ще бъдат безразлични, докато достигне целта.
Класификация на изкуствения интелект
Изкуственият интелект може да бъде класифициран според неговите цели.
слаб изкуствен интелект
Тази гледна точка смята, че компютрите могат само да се преструват, че имат норми, а не че всъщност имат собствено. Изследователите, които подкрепят тази позиция, смятат, че не е възможно компютър, способен на съзнание, да съществува или да бъде разработен, тъй като в действителност това би била програма, която би симулирала такова нещо.
силен изкуствен интелект
От друга страна, има изследователи, които потвърждават факта, че компютърът може да има разсъждения или мисли със същите възможности като човешкия ум. Това би означавало, че компютърът ще може да разсъждава, да си представя, да усеща, наред с други неща, сам, дори когато всичко започва от програма, неговата невронна мрежа може да се развива, докато достигне тази точка.
https://www.youtube.com/watch?v=k3BNEgN2kEQ
Теми в областта на изкуствения интелект
Въпреки че дефинициите и гледните точки по отношение на изкуствения интелект всички се сближават по четири въпроса, които трябва да се обмислят да се припишат на машина с устройство, ако тя има изкуствен интелект.
Отстраняване на неизправности и търсене
Една от основните цели на изкуствения интелект е да решава проблемите, за които са предназначени. На първо място, когато се поставя проблем, е необходимо той да се формализира по начин, който след това позволява неговото решаване. Тази тема се фокусира върху търсенето на формализиране на проблемите и тяхното разрешаване.
Представяне на знания и базирани на знания системи
Тази тема се фокусира върху онези проблеми, които изискват предварителни познания, за да могат да ги решат. Например, тези програми за изкуствен интелект, които се прилагат в медицината, е необходимо да се включат знания и информация по темата, за да може тя да реши проблемите на тази тема.
Машинно обучение
Тази тема се отнася до процеса на обучение, извършван от машината в съответствие с придобития опит. Има различни видове обучение, като например учене с имитация, учене с подсилване, дълбоко учене или учене, базирано на дървото на решенията. Всички тези видове обучение позволяват на машината да съхранява извършените действия, които считат, че крайната цел е изпълнена, за да приложи същите действия в случай на подобно събитие.
подсилено учене
Ученето с подсилване е същото като това, което се използва за обучение на животни, тоест когато изпълняват задача или правилно се подчиняват на заповед, получават награда. В този случай машината получава първата си поръчка и тъй като получава положителни резултати, тя получава това като стимул да продължи да подобрява вземането на решения. Например, в зависимост от Видове роботи Можете да считате спечелването на играта шах за своя награда.
дълбоко учене
Друг вид обучение се нарича дълбоко обучение, при което се търси имитация или подобно поведение на невронната мрежа и комуникационни процеси, които протичат в невроните на човешкия мозък.
Например, когато естествените сензори на човешкото тяло като очи, уши, докосване, вкус или мирис открият вариация, към мозъка се изпраща сигнал. Този сигнал се получава и анализира от първи неврон, който съобщава откриването на промяна на следващите неврони и по този начин инициира невронна последователност, за да разбере събитието и как да реагира.
Подобен процес се случва, когато например камерите за лицево разпознаване засичат индивид чрез своите визуални сензори, той се активира. Когато открие лицето, то стартира поредица от логически процеси, започвайки от анализа на най-простите данни, като цветовете, които лицето има. След това се стреми да определи геометричните фигури, които съставляват това лице. И накрая, разделете лицето на множество рамки, за да дефинирате по-добре детайлите, които отличават това лице.
Дърво на решенията
Този тип обучение използва различни схеми за решаване на проблеми, които се активират при получаване на информация. Ако отново се вземе примерът с робота, който играе шах, той ще започне своята схема, в която е първата фигура, която противникът е преместил, там ще извърши множество изчисления, съответстващи на статистиката коя трябва да движи. По-късно опонентът ви ще направи други ходове и ще се отвори нова схема, в която отново ще правите изчисления, за да направите следващите си ходове.
И накрая, когато успее да спечели играта на шах, тогава роботът съхранява всички решения, които той и неговия опонент са взели за бъдещи шахматни игри, така че когато се случи подобно събитие, той вече има необходимата информация в базата данни и може да отговори по-бързо и с по-висок процент шанс за спечелване на играта.
разпределен изкуствен интелект
Благодарение на напредъка, който ни позволи да знаем Как работи технологията, като еволюцията на мултипроцесорите и появата на интернет, позволиха на изкуствения интелект да предоставя разпределени решения.
приложения за изкуствен интелект
Освен това има четири клона, които са тясно свързани с използването на изкуствен интелект, които са:
- Естествен език.
- Изкуствено зрение.
- Роботизираният.
- гласово разпознаване.
В момента в областта на изкуствения интелект са разработени различни приложения, които използват определени алгоритми или методи.
Дори когато могат да се споменат много приложения на изкуствения интелект, би било трудно да се обхванат всички, в които се намира неговото присъствие, тъй като днес има устройства за ежедневна употреба или програми, използвани от компании и корпорации, където се намира тази технология.
Например днес се използва суперкомпютър, който прилага алгоритъм, който прави комбинации от различни лекарства, за да се опита да намери лек за Covid-19. Този компютър оценява симптоматичните данни, състава на вируса и друга информация, необходима, за да може да му противодейства, и чрез базата данни, която съдържа различните съществуващи лекарства, прави комбинации, опитвайки се да излекува пациента от това заболяване, като взема предвид дори страничните ефекти, които тези комбинации могат да причинят и препоръчителните дози.
Друг пример могат да бъдат тези, използвани от множество търсачки, които използват метода на обучение, за да познават интересите на всеки потребител поотделно, това ви позволява да създавате поведенчески профили и предпочитания за и по този начин да можете да предоставяте реклами според тези удоволствия.
След това ще представим някои от най-забележителните приложения на изкуствения интелект.
Приложения в игрите
Има робот със способността да победи дори най-добрите играчи в шаха, тъй като този робот е създаден с единствената цел да извършва необходимите изчисления и статистика, за да установи стратегии в техните ходове и да спечели всяка игра.
Днес практически всички игри са успели да бъдат победени от машина, въпреки че първите игри на маса, които са били победени от машина с изкуствен интелект, са дама и Отело.
Дайте Повече
Университетът на Алберта през 1989 г. разработи програма, наречена Chinnok от екипа на Джонатан Шефър и през 1994 г. той стана световен шампион при дами. Програмата Chinnok разполага с база данни с откривания и закривания на играта на дама, направени от най-добрите играчи на пулове.
Отново през 2007 г. беше показано, че когато играта е направена перфектно, е невъзможно да се програмира Chinnok. И когато мач се играе с подобрение в стратегията от противника, най-много може да стигне до равенство срещу тази програма.
шах
В случая с шаха са разработвани различни иновации и програми за решаване на проблеми, за да се спечели тази игра от години, но това беше през 1997 г. през месец май в Ню Йорк, когато Deep Blue победи световния шампион Г. Каспаров.
Това беше софтуер, разработен от компанията IBM, който имаше специфичен хардуер и бази данни, които направиха възможно тази програма да кулминира перфектно, когато крайните ситуации бяха представени със седем или дори по-малко части на дъската. По същия начин неговите алгоритми за търсене, тип минимакс, успяха да определят най-добрите опции във всички различни случаи.
Go
Днес това е публичната игра, в която машина с изкуствен интелект трябва да победи човек, но това не е изненадващо, тъй като от известно време Go се смяташе за още по-трудна и сложна игра от шаха. .
В допълнение, размерите на тази игра също значително увеличават трудността, тъй като има повече от 361 пресечки, за да се направи дъска от 19 3 19, без да се споменава броят на възможните ходове, които могат да бъдат направени на всяка дъска.
Въпреки че не е имало машина, способна да спечели тази игра, вече има програми, които реагират добре на дъски с размери девет на девет и за разлика от алгоритмите за търсене, използвани за играта на шах, в този случай се използват алгоритми за търсене. UCT търсене.
приложения за роботика
Роботите имат различни области, в които осигуряват подкрепа за по-бързи, по-ефективни и прецизни решения, като например в производствените линии, които изискват автоматизация на процесите, също във военните и отбранителните области и дори за проучване. робот, който в момента е на Марс, за да събере информация относно възможното съществуване на живот на тази планета.
Днес има роботи, които служат за забавление и участват в игри, като японски роботи за домашни любимци, наречени Paro и Aibo. В случая на Paro това е терапевтичен робот, който помага за намаляване на нивата на стрес при пациентите и помага за подобряване на тяхната социализация. В случая с Aibo това е робот с форма на куче, разработен от Sony, който има система за зрение и е програмируем.
роботи за проучване и разузнаване
Има мобилни роботи, които се използват за проучване, търсене и разузнаване във враждебни среди или зони. Например, като роботите, използвани при ядрената катастрофа в Чернобил, които се опитаха да визуализират щетите, причинени от инцидента, и успяха да заснемат изображения на радиоактивната маса, наречена Кракът на слона.
Или можем да споменем и роботите Spirit, Opportunity и Curiosity, които бяха изпратени на повърхността на планетата Марс, през 2004 г. първите два и през 2012 г. третия, които изпълняват мисията да анализират всички биологични, атмосферни и биологични процеси. съставят тази планета.
През 1997 г. компанията Honda представи първия двукрак робот, тоест имаше способността да ходи с два крайника и беше наречен P3. Отново, Honda представи през 2000 г. робота ASIMO, който идва от миниатюрната Advance Step in Innovative Mobility. Това беше краят на серията роботи Honda P. Всички тези роботи са нарочно проектирани да имат физическата структура и двигателните възможности на човешкото същество.
Сега ASIMO може да промени дали тича, изкачва стълби и избягва препятствия и дори чрез своите визуални сензори или камери може да разпознава движещи се обекти, жестове и пози.
Приложения за интелигентни превозни средства
Една от най-новите иновации са автономните пътнически превозни средства.
Първото метро с напълно автоматизирано шофиране се появи в японския град Сендай, което е разработено през 1987 г. Днес вече има много напълно автоматизирани метросистеми.
Друг пример за превозни средства, които могат да превозват пътници и могат да бъдат напълно автоматизирани, е Stanley, който беше победител в състезанието DARPA Challenge през 2005 г., което се проведе в пустинята Мохаве. Станли постигна, което успя да завърши успешно маршрута от 212,4 километра за време от шест часа и 54 минути.
По-късно, в 2007 DARPA Grand Challenge, проведено във военновъздушната база Джордж, автоматизираното превозно средство Stanley отново успешно завърши 96-милното трасе. Превозните средства, които участваха в това състезание, бяха в състояние да обработват правилата за движение на щата Калифорния в реално време.
В друга част на света, по-специално между Международния конгресен център и Бранденбургската врата, автомобилът Made in Germany, разработен от Свободния университет в Берлин, пътува по 80-километров маршрут. Това превозно средство е напълно автономно, има способността да разпознава присъствието на пешеходци и светофари. Въпреки това изисква предоставяне на данни като скорост на пътуване.
безпилотни летателни апарати
Известен също като UAV от умалителното безпилотно летателно средство. Първият безпилотен летателен апарат, който прекоси Тихия океан, без да е необходимо да спира, беше Global Hwak. Това беше извършено през 2001 г. през месец април, започна в Съединените щати и завърши в Австралия.
Този модел обаче все още разчита на пилот на наземна станция и други оператори за анализ на данните. Всъщност Вайс посочи през 2011 г., че тези системи, въпреки че са в състояние да събират големи количества информация, все още нямат необходимия капацитет да я обработват в реално време и следователно реагират на събития интелигентно според информацията, събрана незабавно. .
Тези превозни средства днес са по-известни като дронове. Дроновете имат различни вътрешни сензори и устройства, които ви помагат във вашата навигация. Например, те имат GPS модул за геолокация, камери с безжична връзка, някои със сензори за движение и топлина, наред с други. На първо място тази технология се появи за военна употреба, въпреки че вече е на пазара.
Заключения
Няма съмнение, че различни области на технологиите са напреднали експоненциално и компютрите не избягват този напредък, всъщност по-скоро са насърчили еволюцията на други клонове на науката. Капацитетът за изчисление, предоставен от изкуствения интелект, се е удвоил за период от осемнадесет месеца според закона на Мур.
Това би означавало, че ако законът на Мур продължи да се прилага, тогава до около 2030 г. изчислителната мощност на процесорите ще бъде подобна или може би равна на тази на човешкото същество.
Търсачките като Google и Amazon съхраняват милиони информация от своите потребители, за да определят предпочитанията на всеки индивид, за да предоставят по-добра услуга. Така че сървърите с голям капацитет на паметта трябваше да записват равномерно тези данни.
Социалните мрежи също изискват тези големи капацитети за съхранение да записват предпочитанията на своите потребители, за да представят предложения според техните вкусове.