Автор Сальваторе Саламоне

Общим звеном всех технологий искусственного интеллекта является способность наделять приложения и системы возможностями принятия решений, подобными человеческим.

Искусственный интеллект (ИИ) относится к моделированию человеческого интеллекта в системах, запрограммированных думать как люди и имитировать их действия. ИИ включает в себя широкий спектр технологий, включая когнитивные вычисления, глубокое обучение, экспертные системы, машинное обучение, обработку естественного языка и IBM Watson.

Общим для всех этих областей и всего ИИ, если на то пошло, является способность наделять приложения и системы возможностями принятия решений, подобными человеческим. Эксперты предсказывают, что ИИ будет быстро принят, потому что они считают, что это будет прорывная технология во многих отраслях.

Уже есть много примеров влияния ИИ в различных областях, в том числе:

Подразделения AI Market

ИИ — это очень широкая область с множеством подкатегорий. Каждая из них нацелена на определенные области применения и использует определенные технологии для этих областей применения. Они включают

Когнитивные вычисления

Когнитивные вычисления — это использование компьютеризированных моделей для имитации мыслительного процесса человека в сложных ситуациях, когда ответы могут быть неоднозначными и неопределенными. Он имитирует то, как люди учатся, думают и адаптируются, обеспечивая широкий спектр идей и действий в реальном времени.

Например, когнитивные вычисления используются для помощи человеческим ресурсам в принятии решений о приеме на работу, помощи врачам в постановке диагнозов и принятии решений о лечении путем использования данных, относящихся к делу пациента, для внесения предложений с присвоенными им уровнями достоверности и улучшения качества звонков. центр клиентского опыта».

Когнитивные вычисления позволяют использовать такие приложения с использованием нескольких технологий, в том числе:

  • Когнитивный интеллект. Когнитивный интеллект — это область искусственного интеллекта, которая включает в себя технологии и инструменты, позволяющие приложениям, веб-сайтам и ботам видеть, слышать, говорить и понимать потребности пользователей с помощью естественного языка.
  • Обнаружение эмоций. Обнаружение эмоций пытается оценить, как люди себя чувствуют, используя различные возможности, включая анализ выражения лица на изображениях и видеоконтенте, обнаружение интонаций голоса в речи и тексте и многое другое.
  • Анализ настроений. Анализ настроений использует обработку естественного языка, анализ текста и компьютерную лингвистику для идентификации, извлечения, количественной оценки и изучения аффективных состояний и субъективной информации в текстовых потоках, голосовых сообщениях, изображениях и видео. .

Глубокое обучение

Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения в области искусственного интеллекта (ИИ), в котором есть сети, способные учиться без присмотра на неструктурированных или немаркированных данных. Системы глубокого обучения не только думают, но и продолжают учиться и самоуправляться по мере поступления новых данных.

Глубокое обучение может играть роль в ряде интерактивных приложений в реальном времени, включая распознавание речи, визуальное распознавание и машинный перевод. Это достигается с помощью нескольких методов и технологий, включая:

  • Нейронные сети. Нейронные сети — это алгоритмы и вычислительные системы, которые имитируют человеческий мозг для интерпретации данных и распознавания закономерностей.
  • Нечеткая логика. Нечеткая логика использует математические методы, чтобы попытаться аппроксимировать человеческие рассуждения для принятия решений на основе необработанных и неоднозначных данных.
  • Распознавание изображений. Распознавание изображений использует алгоритмы для идентификации объектов (людей, зданий, мебели и т. д.) на фотографиях и видеопотоках.
  • Подсистема вывода. Подсистема вывода принимает решения, используя факты и правила из базы знаний экспертной системы или алгоритма искусственного интеллекта с глубоким обучением, полученного из системы искусственного интеллекта с глубоким обучением.

Экспертные системы

Экспертная система, которая использует методы искусственного интеллекта и базы данных экспертных знаний, чтобы предлагать советы или принимать решения. В частности, экспертные системы имитируют способность человека-эксперта принимать решения. Экспертные системы предназначены для решения сложных задач путем рассуждений с помощью сводов знаний, представленных в основном в виде правил если-то, а не посредством обычного процедурного кода.

Ключевым свойством экспертных систем является то, что они автоматизируют многие задачи и интерактивно работают с внешней информацией (например, текстовым сообщением, журналом событий, устным вопросом или ответом и т. д.). Области применения экспертных систем включают использование в качестве:

  • Интеллектуальные агенты. Интеллектуальный агент — это автономный объект, который использует данные от датчиков, текстовые потоки, голосовые команды и другие источники для выполнения действий.
  • Персональные помощники. Приложения для личных помощников повышают производительность труда пользователя за счет автоматизации общих задач, таких как установка будильника, планирование встречи, отправка электронной почты или текстового сообщения, поиск ответов на вопросы и многое другое.
  • Чат-боты. Чат-боты – это программное обеспечение, приложения или алгоритмы, которые ведут устный или текстовый разговор с человеком, используя распознавание речи, преобразование текста в речь, обработку естественного языка и многое другое. В некоторых случаях чат-боты превосходят своих коллег-людей.
  • AIOps/ITOps. Искусственный интеллект для ИТ-операций (AIOps) использует когнитивные вычисления, включая ИИ и машинное обучение, для автоматизации и улучшения ИТ-операций.

Машинное обучение

Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта, которое предоставляет системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Машинное обучение использует структурированные данные, которые имеют один прямой ввод для каждого используемого поля. В целом машинное обучение использует чистые данные, с которыми легко работать и для которых нет нюансов. (Напротив, глубокое обучение использует неструктурированные данные.)

Машинное обучение лучше всего работает, когда есть огромные объемы структурированных данных, на обработку которых человеку-оператору потребуются годы. Он может эффективно классифицировать информацию, прогнозировать результаты на основе предыдущего поведения и производительности, а также объединять информацию на основе ключевых переменных. Общие области применения включают:

  • Машинное зрение. Машинное зрение использует автоматизированный анализ изображений и обнаружение изображений на основе искусственного интеллекта или машинного обучения, чтобы дать системам возможности обнаружения изображений, подобные человеческим, в широком диапазоне приложений, включая управление роботами, автоматизированное управление технологическими процессами, автоматический контроль и автономные транспортные средства.
  • Сопоставление с образцом. Алгоритмы сопоставления с образцом проверяют наличие заданной последовательности данных в большом наборе данных. Он используется в широком спектре приложений, включая поиск данных, извлечение информации, сканирование на вирусы, анализ последовательности ДНК, интеллектуальный анализ данных, сетевую безопасность и многое другое.

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (NLP) использует лингвистику и искусственный интеллект для улучшения взаимодействия между компьютерами и людьми. «Во многих приложениях НЛП используется, чтобы помочь решить проблему, ответить на вопрос или направить человека к соответствующему ресурсу на основе произнесенного слова.

Для достижения таких результатов системы на основе НЛП используют некоторые основные технологии и предоставляют необходимые возможности, в том числе:

  • Преобразование текста в речь. Системы преобразования текста в речь используют программное обеспечение для искусственного воспроизведения человеческой речи. Такие системы и алгоритмы создают аудиовыход в виде разговорного голоса, который можно использовать в приложениях или аппаратных продуктах.
  • Преобразование речи в текст (генерация текста). Алгоритмы преобразования речи в текст используют обработку естественного языка и машинное обучение, чтобы превратить произносимое слово из личных разговоров, видеоклипов или аудиопотоков в текст для использования другими приложениями.
  • Перевод: Речевой перевод мгновенно переводит разговорные разговорные фразы и аудиопотоки с одного языка на другой. Системы и приложения, выполняющие перевод речи, используют искусственный интеллект, обработку естественного языка и другие технологии.

IBM Уотсон

IBM Watson — это платформа искусственного интеллекта, которая помогает предприятиям прогнозировать и формировать будущие результаты, автоматизировать сложные процессы и оптимизировать производительность сотрудников. Он широко известен благодаря своему первому варианту использования в качестве компьютерной системы вопросов и ответов, которая использовалась в серии матчей против людей в телешоу Jeopardy!

Сегодня технология IBM Watson дает предприятиям конкурентное преимущество, используя ИИ для раскрытия ценности данных новыми, глубокими способами, предоставляя каждому члену бизнеса возможности ИИ. IBM Watson состоит из набора готовых приложений и инструментов, позволяющих предприятиям получать ценную информацию для прогнозирования и формирования результатов, а также для внедрения интеллектуальных функций в ваши рабочие процессы. Реализации IBM Watson включают:

Первоначально опубликовано на https://www.rtinsights.com.