1.Uczenie maszynowe: Jest to technika, która umożliwia komputerowi samodzielne uczenie się poprzez dostarczenie mu wystarczającej ilości danych. Podobnie jak ludzie, uczenie maszynowe trenuje system do przewidywania wyników na podstawie przeszłych doświadczeń. Algorytm uczenia maszynowego rozpoznaje wzorce w danych, trenuje model i przewiduje wynik bez konieczności wyraźnego zaprogramowania go na to samo.

Jeden z moich profesorów dał niezwykły przykład, aby potwierdzić, jak uczenie maszynowe jest jak szkolenie dziecka, aby stawić czoła światu. Dziecko zbliża się do świeczki, poparzyło sobie palec i teraz jest ranne! Nie mogło po prostu zrozumieć, co się właśnie stało. Skojarzmy to z trenowaniem algorytmu. Kiedy świeczka poparzy mu palec po raz drugi, dziecko jest już ostrzeżone i wie, co mogło spowodować poparzenie. Może to trwać przez jakiś czas, aż w końcu dziecko zrozumie, że to płomień świecy jest powodem poparzenia palca. Teraz, kiedy nasz „model” jest już zbudowany, przetestujmy go. Następnym razem, gdy dziecko zbliży się do świecy, wie, że płomień może mu zaszkodzić i całkowicie go unika. Można śmiało powiedzieć, że nasz model został skutecznie wytrenowany! Dokładnie w ten sposób odbywa się uczenie maszynowe.

2.Sieci neuronowe: Biorąc pod uwagę fakt, że był to buzz word przez jakiś czas teraz, sieć neuronowa może wydawać się skomplikowanym terminem dla niektórych z nas. Zaufaj mi, jeśli wziąć matematyki z sieci neuronowej na bok, to jest dość proste do zrozumienia. Wszystko, co musisz zrobić, to nakarmić swój model z wejściami w pierwszej warstwie, określić ukryte warstwy i wyjście będzie ostatnia warstwa. Zadaniem warstw ukrytych jest wydobycie ważnych informacji z dostarczonych danych wejściowych, aby przewidzieć wynik. Możemy wybrać dowolną liczbę warstw ukrytych, ale musimy być ostrożni, ponieważ może to prowadzić do przepasowania i w efekcie do utraty dokładności naszego modelu.

Jeśli znasz biologię neuronów, sieci neuronowe mogą być dla Ciebie łatwiejsze do zrozumienia. Warstwa wejściowa, jak dendryt, jest receptorem, który przyjmuje dane wejściowe, neuron przetwarza informacje jak warstwy ukryte, a akson przenosi przetworzone sygnały i działa jak warstwa wyjściowa.

3.Robotyka: To, co czyni robotykę interesującą, to fakt, że jest ona amalgamatem inżynierii mechanicznej, elektrotechniki, informatyki i kilku innych dziedzin nauki. Zajmuje się projektowaniem, produkcją i obsługą robotów, do wykonywania zadań, które zostały zbudowane do zrobienia.

Roboty są „ciałem” inteligentnego systemu, koordynuje się z programem i jego wyników do wykonywania określonej funkcji, dość podobny do układu kostnego i mięśniowego ludzkiego ciała, prawda? To niesamowite, aby zobaczyć, jak roboty mogą być zbudowane, aby być tak podobne do życia, podobnie jak Sofia, dzień nie jest daleko, kiedy my, ludzie, może w końcu mieć robota dla przyjaciela!

4.Expert System: Wiemy już jak możemy zaprogramować maszynę, aby uczyła się jak człowiek, ale czy kiedykolwiek zastanawialiśmy się jak sprawić, aby maszyna myślała jak człowiek? Cóż, to jest, gdzie systemy eksperckie przyjść do obrazu. System ekspercki jest aplikacją umożliwiającą komputerowi naśladowanie zdolności podejmowania decyzji przez ludzi. Trzy składniki systemu ekspertowego to interfejs użytkownika, silnik wnioskowania i baza wiedzy.

Jak nasze oczy, interfejs użytkownika przyjmuje zapytanie użytkownika i przekazuje je do silnika wnioskowania. Silnik wnioskowania jest jak nasz mózg, ma określoną sekwencję reguł do rozwiązania problemu i odwołuje się do bazy wiedzy, aby zapewnić rozumowanie. Baza wiedzy jest jak nasza pamięć, jest to ogromne repozytorium informacji uzyskanych od ekspertów w danej dziedzinie. Stąd sukces systemu eksperckiego zależy w dużej mierze od dokładności jego wiedzy.

5.Fuzzy Logic: My, ludzie, jesteśmy bardzo narażone na posiadanie dylematu, więc byłoby to tylko sprawiedliwe, jeśli systemy, które projektujemy są przeszkoleni, aby zmierzyć się z takimi sytuacjami też. Logika rozmyta jest techniką, która zajmuje się rozwiązywaniem problemów z niepewnością. Wyobraź sobie, że patrzysz w niebo i widzisz kilka ciemnoszarych chmur w ładny, słoneczny dzień. Mylące prawda?

Czy mógłbyś określić czy będzie padać czy nie? Czy mógłbyś powiedzieć „zdecydowane tak” lub „zdecydowane nie”? Tutaj pomoże Ci logika rozmyta! W przeciwieństwie do algebry Boole’a, logika rozmyta nie wymaga wartości absolutnych „Prawda” lub „Fałsz”. W rzeczywistości, możesz mieć wartości pośrednie, takie jak „częściowo prawdziwe” lub „częściowo fałszywe”, kiedy masz do czynienia z logiką rozmytą. Architektura rozmyta składa się z czterech komponentów – bazy reguł, fuzzyfikacji, silnika wnioskowania i defuzzyfikacji. Baza reguł składa się ze zbioru reguł i warunków „jeżeli” i „jeżeli” dostarczonych przez ekspertów w celu zarządzania procesem podejmowania decyzji. Fuzzification służy do konwersji danych wejściowych crisp (wartości przekazywanych do systemu w celu przetworzenia) na zbiory rozmyte. System wnioskowania określa następnie stopień dopasowania dla każdej reguły i decyduje, które reguły mają zostać odpowiednio uruchomione. Uruchomione wejścia są następnie łączone w akcje sterujące. Defuzzification przekształca zbiory rozmyte uzyskane z silnika wnioskowania w wartości crisp, a następnie przekazuje je jako dane wyjściowe.

6.Przetwarzanie języka naturalnego: Czy kiedykolwiek próbowałeś komunikować się z kimś, kto nie mówił w twoim języku, a oni nie mogli cię zrozumieć? Ciche wyzwanie, prawda? Teraz wyobraź sobie, że próbujesz komunikować się z komputerem, czyż nie jest to jeszcze większym wyzwaniem? Co znaczą słowa i zwroty dla komputera, który rozumie tylko język zer i jedynek? Może się wydawać, że nauczenie maszyn rozumienia naszej komunikacji nie jest łatwym zadaniem. Cóż, i tak, i nie.

Proces, w którym maszyna odczytuje, odszyfrowuje, rozumie i nadaje sens ludzkim interakcjom, nazywa się przetwarzaniem języka naturalnego. W skrócie, system języka naturalnego działa w następujący sposób – człowiek mówi coś do maszyny, maszyna rejestruje dźwięk i zamienia go w tekst. System NLP następnie parsuje tekst na części składowe, rozumie kontekst rozmowy i intencje osoby. Na podstawie wyników maszyna określa, które polecenie powinno zostać wykonane. Tak właśnie komunikują się ludzie, słuchamy, co mówi druga osoba, staramy się zrozumieć sens jej wypowiedzi, a następnie udzielamy odpowiedniej odpowiedzi w tym samym kontekście. Prawda?

Myślę, że można bezpiecznie powiedzieć, że sztuczna inteligencja jest jeszcze bardziej zabawna, gdy próbujemy skorelować ją z ludzkimi działaniami. Nie zgadzasz się? Cóż, to tyle jeśli chodzi o ten artykuł. W następnym będę informował o niektórych zastosowaniach AI, bądźcie czujni!

.