Со времени изобретения компьютеров или машин их способность выполнять различные задачи значительно возросла. Люди развили мощь компьютерных систем с точки зрения их разнообразных рабочих областей, их возрастающей скорости и уменьшения размера во времени.
Отделение компьютерных наук под названием «Искусственный интеллект» занимается созданием компьютеров или машин, таких же интеллектуальных, как люди.
Основная концепция искусственного интеллекта (ИИ)
По словам отца искусственного интеллекта Джона Маккарти, это «наука и техника создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ».
Искусственный интеллект — это способ заставить компьютер, робот, управляемый компьютером, или программное обеспечение мыслить разумно, подобно тому, как думают разумные люди. ИИ достигается путем изучения того, как человеческий мозг мыслит и как люди учатся, решают и работают, пытаясь решить проблему, а затем используя результаты этого исследования в качестве основы для разработки интеллектуальных программ и систем.
Используя силу компьютерных систем, любопытство человека, он задается вопросом: «Может ли машина мыслить и вести себя так, как люди?»
Таким образом, разработка ИИ началась с намерением создать подобный интеллект в машинах, которые мы находим и высоко ценим у людей.
Необходимость изучения ИИ
Поскольку мы знаем, что ИИ создает машины, такие же умные, как люди. Для изучения ИИ существует множество причин. Причины следующие:
ИИ может учиться через данные
В нашей повседневной жизни мы имеем дело с огромным количеством данных, и человеческий мозг не может отслеживать такое количество данных. Вот почему нам нужно автоматизировать вещи. Для автоматизации нам нужно изучать ИИ, потому что он может учиться на основе данных и выполнять повторяющиеся задачи с точностью и без усталости.
А я могу научить себя
Очень необходимо, чтобы система обучалась сама, потому что сами данные постоянно меняются, а знания, полученные из таких данных, должны постоянно обновляться. Мы можем использовать ИИ для достижения этой цели, потому что система с ИИ может обучать сама.
ИИ может отвечать в режиме реального времени
Искусственный интеллект с помощью нейронных сетей позволяет более глубоко анализировать данные. Благодаря этой возможности, ИИ может думать и реагировать на ситуации, которые основаны на условиях в режиме реального времени.
ИИ достигает точности
С помощью глубоких нейронных сетей ИИ может достичь невероятной точности. ИИ помогает в области медицины диагностировать такие заболевания, как рак, с помощью МРТ пациентов.
ИИ может организовать данные, чтобы извлечь из них максимум пользы
Данные являются интеллектуальной собственностью для систем, использующих алгоритмы самообучения. Нам нужен ИИ для индексации и организации данных таким образом, чтобы они всегда давали наилучшие результаты.
Понимание интеллекта
С помощью ИИ можно создавать интеллектуальные системы. Нам нужно понять концепцию интеллекта, чтобы наш мозг мог создать другую интеллектуальную систему, подобную себе.
Что такое интеллект?
Способность системы вычислять, рассуждать, воспринимать отношения и аналогии, учиться на опыте, хранить и извлекать информацию из памяти, решать проблемы, понимать сложные идеи, свободно использовать естественный язык, классифицировать, обобщать и адаптировать новые ситуации.
Типы Интеллекта
Как рассказывает американский психолог развития Говард Гарднер, интеллект имеет многократное значение —
| Sr.No | Интеллект и описание | пример |
|---|---|---|
| 1 |
Лингвистический интеллект Способность говорить, распознавать и использовать механизмы фонологии (речевые звуки), синтаксиса (грамматика) и семантики (смысл). |
Рассказчики, Ораторы |
| 2 |
Музыкальный интеллект Способность создавать, общаться и понимать смыслы из звука, понимать высоту, ритм. |
Музыканты, певцы, композиторы |
| 3 |
Логико-математический интеллект Умение использовать и понимать отношения при отсутствии действия или предметов. Это также способность понимать сложные и абстрактные идеи. |
Математики, ученые |
| 4 |
Пространственный интеллект Способность воспринимать визуальную или пространственную информацию, изменять ее и заново создавать визуальные изображения без привязки к объектам, создавать трехмерные изображения, а также перемещать и вращать их. |
Считыватели карт, Космонавты, Физики |
| 5 |
Телесно-кинестетический интеллект Способность использовать весь или часть тела для решения проблем или создания модных продуктов, контроля над мелкими и грубыми моторными навыками и манипулирования объектами. |
Игроки, Танцоры |
| 6 |
Внутриличностный интеллект Способность различать собственные чувства, намерения и мотивации. |
Гаутама Будда |
| 7 |
Межличностный интеллект Способность распознавать и различать чувства, убеждения и намерения других людей. |
Массовые коммуникаторы, интервьюеры |
Лингвистический интеллект
Способность говорить, распознавать и использовать механизмы фонологии (речевые звуки), синтаксиса (грамматика) и семантики (смысл).
Музыкальный интеллект
Способность создавать, общаться и понимать смыслы из звука, понимать высоту, ритм.
Логико-математический интеллект
Умение использовать и понимать отношения при отсутствии действия или предметов. Это также способность понимать сложные и абстрактные идеи.
Пространственный интеллект
Способность воспринимать визуальную или пространственную информацию, изменять ее и заново создавать визуальные изображения без привязки к объектам, создавать трехмерные изображения, а также перемещать и вращать их.
Телесно-кинестетический интеллект
Способность использовать весь или часть тела для решения проблем или создания модных продуктов, контроля над мелкими и грубыми моторными навыками и манипулирования объектами.
Внутриличностный интеллект
Способность различать собственные чувства, намерения и мотивации.
Межличностный интеллект
Способность распознавать и различать чувства, убеждения и намерения других людей.
Вы можете сказать, что машина или система искусственно интеллектуальны, когда в ней есть хотя бы один или все интеллекты.
Из чего состоит интеллект?
Интеллект нематериален. Он состоит из —
- аргументация
- Учусь
- Решение проблем
- восприятие
- Лингвистический интеллект
Давайте кратко рассмотрим все компоненты —
аргументация
Это набор процессов, которые позволяют нам обеспечивать основу для суждений, принятия решений и прогнозирования. Есть в целом два типа —
| Индуктивное мышление | Дедуктивное мышление |
|---|---|
| Он проводит конкретные наблюдения, чтобы сделать широкие общие заявления. | Он начинается с общего утверждения и рассматривает возможности прийти к конкретному логическому заключению. |
| Даже если все утверждения верны в утверждении, индуктивное рассуждение позволяет сделать вывод ложным. | Если что-то верно для класса вещей в целом, это также верно для всех членов этого класса. |
| Пример — «Нита учитель. Нита старательная. Поэтому все учителя прилежные». | Пример — «Все женщины старше 60 лет — бабушки. Шалини 65 лет. Поэтому Шалини бабушка». |
Учимся — я
Способностью к обучению обладают люди, определенные виды животных и системы с поддержкой ИИ. Обучение классифицируется следующим образом —
Слуховое обучение
Это обучение слушанием и слухом. Например, студенты слушают записанные аудио лекции.
Эпизодическое обучение
Учиться, запоминая последовательности событий, свидетелями или свидетелями которых они были. Это линейно и упорядоченно.
Моторное обучение
Это обучение точным движением мышц. Например, сбор предметов, написание и т. Д.
Наблюдательное обучение
Учиться, наблюдая и подражая другим. Например, ребенок пытается учиться, подражая своему родителю.
Перцептивное обучение
Он учится распознавать стимулы, которые видели раньше. Например, выявление и классификация объектов и ситуаций.
Реляционное обучение
Он включает в себя обучение различать различные стимулы на основе реляционных свойств, а не абсолютных свойств. Например, добавление «чуть меньше» соли во время приготовления картофеля, который в последний раз получался соленым, при приготовлении с добавлением, скажем, столовой ложки соли.
-
Пространственное обучение — это обучение с помощью визуальных стимулов, таких как изображения, цвета, карты и т. Д. Например, человек может создать дорожную карту перед тем, как идти по дороге.
-
Стимул-ответное обучение — это обучение определенному поведению, когда присутствует определенный стимул. Например, собака поднимает ухо, услышав дверной звонок.
Пространственное обучение — это обучение с помощью визуальных стимулов, таких как изображения, цвета, карты и т. Д. Например, человек может создать дорожную карту перед тем, как идти по дороге.
Стимул-ответное обучение — это обучение определенному поведению, когда присутствует определенный стимул. Например, собака поднимает ухо, услышав дверной звонок.
Решение проблем
Это процесс, в котором человек воспринимает и пытается найти желаемое решение из нынешней ситуации, выбирая некоторый путь, который блокируется известными или неизвестными препятствиями.
Решение проблем также включает в себя принятие решений , то есть процесс выбора наиболее подходящей альтернативы из множества альтернатив для достижения желаемой цели.
восприятие
Это процесс сбора, интерпретации, выбора и организации сенсорной информации.
Восприятие предполагает восприятие . У человека восприятию помогают органы чувств. В области ИИ механизм восприятия объединяет данные, полученные датчиками, осмысленным образом.
Лингвистический интеллект
Это способность использовать, понимать, говорить и писать устно и письменно. Это важно в межличностном общении.
Что участвует в искусственном интеллекте
Искусственный интеллект — обширная область исследования. Эта область исследования помогает в поиске решений реальных проблем.
Давайте теперь посмотрим на различные области исследования внутри ИИ —
Машинное обучение
Это одна из самых популярных областей ИИ. Основная концепция этого поля состоит в том, чтобы сделать машинное обучение на основе данных, которые люди могут извлечь из своего опыта. Он содержит модели обучения, на основании которых можно делать прогнозы по неизвестным данным.
логика
Это еще одна важная область исследований, в которой математическая логика используется для выполнения компьютерных программ. Он содержит правила и факты для сопоставления с образцом, семантического анализа и т. Д.
поиск
Эта область изучения в основном используется в играх, таких как шахматы, крестики-нолики. Поисковые алгоритмы дают оптимальное решение после поиска по всему пространству поиска.
Искусственные нейронные сети
Это сеть эффективных вычислительных систем, центральная тема которой заимствована из аналогии биологических нейронных сетей. ANN может использоваться в робототехнике, распознавании речи, обработке речи и т. Д.
Генетический алгоритм
Генетические алгоритмы помогают в решении проблем с помощью более чем одной программы. Результат будет основан на выборе наиболее подходящего.
Представление знаний
Это область исследований, с помощью которой мы можем представить факты таким образом, чтобы машина была понятна машине. Более эффективно представлены знания; чем больше система будет разумной.
Применение ИИ
В этом разделе мы увидим различные поля, поддерживаемые AI —
азартные игры
ИИ играет решающую роль в стратегических играх, таких как шахматы, покер, крестики-нолики и т. Д., Где машина может придумывать большое количество возможных позиций на основе эвристических знаний.
Обработка естественного языка
Можно взаимодействовать с компьютером, который понимает естественный язык, на котором говорят люди.
Экспертные Системы
Существуют некоторые приложения, которые объединяют машины, программное обеспечение и специальную информацию для передачи рассуждений и рекомендаций. Они дают объяснения и советы пользователям.
Vision Systems
Эти системы понимают, интерпретируют и понимают визуальный ввод на компьютере. Например,
-
Самолет-шпион снимает фотографии, которые используются для определения пространственной информации или карты местности.
-
Врачи используют клиническую экспертную систему для диагностики пациента.
-
Полиция использует компьютерное программное обеспечение, которое может распознать лицо преступника с сохраненным портретом, сделанным судебно-медицинским экспертом.
Самолет-шпион снимает фотографии, которые используются для определения пространственной информации или карты местности.
Врачи используют клиническую экспертную систему для диагностики пациента.
Полиция использует компьютерное программное обеспечение, которое может распознать лицо преступника с сохраненным портретом, сделанным судебно-медицинским экспертом.
Распознавание речи
Некоторые интеллектуальные системы способны слышать и понимать язык с точки зрения предложений и их значений, пока человек разговаривает с ним. Он может обрабатывать различные акценты, сленговые слова, шум на заднем плане, изменение человеческого шума от холода и т. Д.
Распознавание почерка
Программное обеспечение для распознавания рукописного ввода считывает текст, написанный на бумаге ручкой или на экране стилусом. Он может распознавать формы букв и преобразовывать их в редактируемый текст.
Интеллектуальные роботы
Роботы могут выполнять задачи, поставленные человеком. У них есть датчики для обнаружения физических данных из реального мира, таких как свет, тепло, температура, движение, звук, удары и давление. У них есть эффективные процессоры, несколько датчиков и огромная память для демонстрации интеллекта. Кроме того, они способны учиться на своих ошибках и могут адаптироваться к новой среде.
Когнитивное моделирование: моделирование мышления человека
Когнитивное моделирование — это, в основном, область изучения компьютерных наук, которая занимается изучением и моделированием процесса мышления людей. Основная задача ИИ — заставить машину думать как человек. Важнейшей особенностью процесса мышления человека является решение проблем. Вот почему более или менее когнитивное моделирование пытается понять, как люди могут решить проблемы. После этого эту модель можно использовать для различных приложений ИИ, таких как машинное обучение, робототехника, обработка естественного языка и т. Д. Ниже приведена диаграмма различных уровней мышления человеческого мозга.
Агент и Окружающая среда
В этом разделе мы сосредоточимся на агенте и окружающей среде, а также на том, как они помогают в искусственном интеллекте.
агент
Агент — это все, что может воспринимать окружающую среду через датчики и воздействовать на нее через эффекторы.
-
Агент человека имеет сенсорные органы, такие как глаза, уши, нос, язык и кожу, параллельные сенсорам, и другие органы, такие как руки, ноги, рот, для эффекторов.
-
Роботизированный агент заменяет камеры и инфракрасные дальномеры для датчиков, а также различные двигатели и исполнительные механизмы для эффекторов.
-
Программный агент закодировал битовые строки в качестве своих программ и действий.
Агент человека имеет сенсорные органы, такие как глаза, уши, нос, язык и кожу, параллельные сенсорам, и другие органы, такие как руки, ноги, рот, для эффекторов.
Роботизированный агент заменяет камеры и инфракрасные дальномеры для датчиков, а также различные двигатели и исполнительные механизмы для эффекторов.
Программный агент закодировал битовые строки в качестве своих программ и действий.
Среда
Некоторые программы работают в полностью искусственной среде, ограниченной вводом с клавиатуры, базой данных, компьютерными файловыми системами и выводом символов на экране.
Напротив, некоторые программные агенты (программные роботы или программные роботы) существуют в богатых, неограниченных доменах программных роботов. Симулятор имеет очень подробную, сложную среду . Программный агент должен выбирать из множества действий в режиме реального времени. Софт-бот предназначен для сканирования онлайн-предпочтений клиента и показывает интересные предметы, чтобы клиент работал как в реальной, так и в искусственной среде.