термин искусственный интеллект (ИИ)

В информатике термин искусственный интеллект (ИИ) относится к любому человеческому интеллекту, проявляемому компьютером, роботом или другой машиной. В популярном использовании под искусственным интеллектом понимается способность компьютера или машины имитировать возможности человеческого разума - учиться на примерах и опыте, распознавать объекты, понимать язык и реагировать на него, принимать решения, решать проблемы - и объединение этих и других возможностей для выполнения функций, которые может выполнять человек, таких как приветствие гостя отеля или вождение автомобиля.

После десятилетий отнесения к научной фантастике сегодня ИИ стал частью нашей повседневной жизни. Всплеск развития ИИ стал возможен благодаря внезапной доступности больших объемов данных и соответствующему развитию и широкой доступности компьютерных систем, которые могут обрабатывать все эти данные быстрее и точнее, чем люди. ИИ завершает наши слова по мере того, как мы их набираем, предоставляя маршруты проезда, когда мы просим, ​​пылесосить полы и рекомендовать, что нам следует купить или посмотреть дальше. И это ведущие приложения, такие как анализ медицинских изображений, которые помогают квалифицированным специалистам выполнять важную работу быстрее и с большим успехом.

В середине 1950-х Маккарти ввел термин искусственный интеллект, который он определил как наука и техника создания интеллектуальных машин.

Каким бы распространенным ни был сегодня искусственный интеллект, понимание терминологии ИИ и ИИ может быть трудным, потому что многие из этих терминов используются как синонимы; и хотя в некоторых случаях они фактически взаимозаменяемы, в других - нет. В чем разница между искусственным интеллектом и машинным обучением? Между машинным обучением и глубоким обучением? Между распознаванием речи и обработкой естественного языка? Между слабым ИИ и сильным ИИ? Эта статья попытается помочь вам разобраться в этих и других терминах и понять основы работы ИИ.

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение

Самый простой способ понять взаимосвязь между искусственным интеллектом (ИИ), машинным обучением и глубоким обучением заключается в следующем:

Подумайте об искусственном интеллекте как о всей вселенной вычислительных технологий, которая демонстрирует что-то отдаленно напоминающее человеческий интеллект. Системы искусственного интеллекта могут включать в себя все, что угодно, от экспертной системы - приложения для решения проблем, которое принимает решения на основе сложных правил или логики «если / то», до чего-то вроде эквивалента вымышленного персонажа Pixar Wall-E, компьютера, который развивает интеллект и свободу воли. , и эмоции человека.

  • Машинное обучение - это подмножество приложения ИИ, которое учится само по себе. Он фактически перепрограммирует себя по мере того, как переваривает больше данных, для выполнения конкретной задачи, для выполнения которой он предназначен, со все большей точностью.
  • Глубокое обучение - это подмножество приложений машинного обучения, которые учатся выполнять конкретную задачу со все большей точностью без вмешательства человека.

Другое использование искусственного интеллекта связано с улучшением производственных процессов и производства.

Программное обеспечение машинного обучения Rampco разрабатывает управляемую данными модель машинного обучения (ML), которая может использовать прошлые фактические входные параметры добычи и соответствующие им выходные параметры для оценки выходных данных системы на основе на его входах.

для получения дополнительной информации вы можете найти нас на rampco.ca