1.Maschinelles Lernen: Dies ist eine Technik, die es einem Computer ermöglicht, selbständig zu lernen, indem man ihm genügend Daten zur Verfügung stellt. Ähnlich wie beim Menschen wird beim maschinellen Lernen ein System darauf trainiert, ein Ergebnis anhand früherer Erfahrungen vorherzusagen. Ein Algorithmus des maschinellen Lernens erkennt Muster in den gegebenen Daten, trainiert ein Modell und sagt das Ergebnis voraus, ohne dass er explizit dafür programmiert werden muss.

Einer meiner Professoren gab ein bemerkenswertes Beispiel, um zu untermauern, dass maschinelles Lernen so ist, als würde man ein Baby darauf trainieren, der Welt zu begegnen. Ein Baby geht in die Nähe einer Kerze, verbrennt sich den Finger und ist nun verletzt! Es konnte sich nicht erklären, was gerade passiert ist. Setzen wir dies mit dem Training eines Algorithmus gleich. Wenn die Kerze seinen Finger zum zweiten Mal verbrennt, ist das Baby nun gewarnt und weiß, was die Verbrennung verursacht haben könnte. Das kann eine Weile so weitergehen, bis das Baby schließlich herausfindet, dass die Flamme der Kerze der Grund für die Verbrennung seines Fingers ist. Nun, da unser „Modell“ fertig ist, können wir es testen. Wenn ein Baby das nächste Mal in die Nähe einer Kerze kommt, weiß es, dass die Flamme ihm schaden kann, und meidet sie. Wir können mit Sicherheit sagen, dass unser Modell erfolgreich trainiert wurde! Genau so findet maschinelles Lernen statt.

2.Neuronale Netze: In Anbetracht der Tatsache, dass es seit einiger Zeit ein Modewort ist, mag ein neuronales Netzwerk einigen von uns wie ein komplexer Begriff erscheinen. Glauben Sie mir, wenn Sie die Mathematik beiseite lassen, ist ein neuronales Netz ziemlich einfach zu verstehen. Alles, was Sie tun müssen, ist, Ihr Modell mit Eingaben in der ersten Schicht zu füttern, die versteckten Schichten zu spezifizieren und die Ausgabe wäre Ihre letzte Schicht. Die Aufgabe der versteckten Schichten ist es, wichtige Informationen aus den Eingaben zu extrahieren, um das Ergebnis vorherzusagen. Wir können die Anzahl der versteckten Schichten beliebig wählen, aber wir müssen vorsichtig sein, weil dies zu einer Überanpassung führen kann, die wiederum die Genauigkeit unseres Modells beeinträchtigt.

Wenn Sie mit der Biologie eines Neurons vertraut sind, sind neuronale Netze für Sie vielleicht leichter zu verstehen. Die Eingabeschicht, wie der Dendrit, ist der Rezeptor, der den Input aufnimmt, das Neuron verarbeitet die Informationen wie die versteckten Schichten, und das Axon überträgt die verarbeiteten Signale und wirkt wie die Ausgabeschicht.

3.Robotik: Das Interessante an der Robotik ist, dass sie eine Verschmelzung von Maschinenbau, Elektrotechnik, Informatik und mehreren anderen Wissenschaftsbereichen ist. Sie befasst sich mit dem Design, der Produktion und dem Betrieb von Robotern, um die Aufgaben zu erfüllen, für die sie gebaut wurden.

Roboter sind der „Körper“ eines intelligenten Systems, er koordiniert mit dem Programm und seinen Ergebnissen, um eine bestimmte Funktion auszuführen, ganz ähnlich wie das Skelett- und Muskelsystem des menschlichen Körpers, oder? Es ist erstaunlich zu sehen, wie Roboter so lebensecht gebaut werden können, ähnlich wie Sofia, der Tag ist nicht mehr fern, an dem wir Menschen endlich einen Roboter als Freund haben könnten!

4.Expertensystem: Wir wissen jetzt, wie wir eine Maschine so programmieren können, dass sie wie ein Mensch lernt, aber haben Sie sich jemals gefragt, wie man eine Maschine dazu bringt, wie ein Mensch zu denken? Nun, hier kommen Expertensysteme ins Spiel. Das Expertensystem ist eine Anwendung, die es dem Computer ermöglicht, die Entscheidungsfähigkeit des Menschen nachzuahmen. Die drei Komponenten eines Expertensystems sind die Benutzeroberfläche, die Inferenzmaschine und die Wissensbasis.

Wie unsere Augen nimmt die Benutzeroberfläche die Benutzeranfrage auf und leitet sie an die Inferenzmaschine weiter. Die Inferenzmaschine ist wie unser Gehirn, sie hat eine bestimmte Abfolge von Regeln, um ein Problem zu lösen, und sie bezieht sich auf die Wissensbasis, um Schlussfolgerungen zu liefern. Die Wissensbasis ist wie unser Gedächtnis, sie ist eine riesige Sammlung von Informationen, die wir von Experten in dem betreffenden Bereich erhalten haben. Daher hängt der Erfolg eines Expertensystems in hohem Maße von der Genauigkeit seines Wissens ab.

5.Fuzzy Logic: Wir Menschen sind in hohem Maße einem Dilemma ausgesetzt, daher wäre es nur fair, wenn die Systeme, die wir entwerfen, auch für solche Situationen geschult sind. Fuzzy-Logik ist eine Technik, die sich mit der Lösung von Problemen befasst, die mit Unsicherheit behaftet sind. Stellen Sie sich vor, Sie schauen in den Himmel und sehen an einem schönen sonnigen Tag ein paar dunkelgraue Wolken. Verwirrend, oder?

Könnten Sie bestimmen, ob es regnen wird oder nicht? Könnten Sie ein ‚definitives Ja‘ oder ein ‚definitives Nein‘ sagen? Hier hilft Ihnen die Fuzzy-Logik! Im Gegensatz zur Booleschen Algebra benötigt die Fuzzy-Logik nicht die absoluten Werte „Wahr“ oder „Falsch“. Vielmehr können Sie in der Fuzzy-Logik auch Zwischenwerte wie „teilweise wahr“ oder „teilweise falsch“ verwenden. Eine Fuzzy-Architektur besteht aus vier Komponenten: Regelbasis, Fuzzifizierung, Inferenzmaschine und Defuzzifizierung. Die Regelbasis besteht aus einer Reihe von Regeln und Wenn-dann-Bedingungen, die von den Experten bereitgestellt werden, um die Entscheidungsfindung zu steuern. Die Fuzzifizierung wird verwendet, um klare Eingaben (die dem System zur Verarbeitung übergebenen Werte) in unscharfe Mengen umzuwandeln. Das Inferenzsystem bestimmt dann den Übereinstimmungsgrad für jede Regel und entscheidet, welche Regeln dementsprechend ausgelöst werden sollen. Die ausgelösten Eingaben werden dann zu Steueraktionen kombiniert. Die Defuzzifizierung wandelt die von der Inferenzmaschine erhaltenen Fuzzy-Mengen in knackige Werte um und gibt sie dann als Ausgabe weiter.

6.Natural Language Processing: Haben Sie schon einmal versucht, mit jemandem zu kommunizieren, der nicht Ihre Sprache spricht, und er konnte Sie nicht verstehen? Eine ziemliche Herausforderung, oder? Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, mit einem Computer zu kommunizieren, ist das nicht noch schwieriger? Was bedeuten Wörter und Sätze für einen Computer, der nur die Sprache der Nullen und Einsen versteht? Es scheint keine leichte Aufgabe zu sein, Maschinen beizubringen, unsere Kommunikation zu verstehen. Nun, ja und nein.

Der Prozess, eine Maschine dazu zu bringen, menschliche Interaktionen zu lesen, zu entschlüsseln, zu verstehen und ihnen einen Sinn zu geben, wird natürliche Sprachverarbeitung genannt. Kurz gesagt funktioniert das System für natürliche Sprache folgendermaßen: Eine Person sagt etwas zu einer Maschine, die Maschine nimmt den Ton auf und wandelt ihn in Text um. Das NLP-System zerlegt dann den Text in seine Bestandteile, versteht den Kontext des Gesprächs und die Absicht der Person. Auf der Grundlage der Ergebnisse bestimmt die Maschine, welcher Befehl ausgeführt werden soll. Genau so kommunizieren wir Menschen, wir hören zu, was die andere Person sagt, versuchen, die Bedeutung ihrer Sprache zu verstehen und geben dann eine passende Antwort im gleichen Kontext. Richtig?

Ich glaube, man kann sagen, dass künstliche Intelligenz noch mehr Spaß macht, wenn wir versuchen, sie mit menschlichen Aktivitäten in Beziehung zu setzen. Meinen Sie nicht auch? Nun, das war’s für diesen Artikel. Im nächsten Artikel werde ich über einige Anwendungen von KI berichten, bleiben Sie dran!