Сначала давайте рассмотрим несколько примеров использования ИИ в нашей повседневной жизни:
1. Виртуальные личные помощники или помощник ИИ: виртуальный помощник — это программный агент, который может выполнять задачи или услуги для человека. Примеры:
(i) Кортана: Майкрософт
Увидеть Кортану в действии
(ii) Siri: Apple
Как лучше всего использовать Siri?
(iii) Алекса: Амазонка
Использование Alexa с эхом
(iv) Google Ассистент
Познакомьтесь с Google Ассистент
(v)Главная страница Google
Представляем дом Google
2.Видеоигры
В видеоиграх искусственный интеллект используется для создания отзывчивого, адаптивного или интеллектуального поведения в основном у неигровых персонажей (NPC), аналогично человеческому интеллекту.
3. Умные автомобили:
Да, автомобили с автоматическим управлением: Как и люди, автомобили с автоматическим управлением должны иметь датчики, чтобы понимать окружающий мир, и мозг, который собирает, обрабатывает и выбирает конкретные действия на основе собранной информации.
То же самое касается беспилотных автомобилей, и каждое автономное транспортное средство оснащено передовыми инструментами для сбора информации, включая радар дальнего действия, лидар, камеры, радар ближнего/среднего действия и ультразвук.
Каждая из этих технологий используется по-разному, и каждая из них собирает разную информацию. Однако эта информация бесполезна, если она не обработана и не предприняты какие-либо действия на основе собранной информации.
Именно здесь в игру вступает искусственный интеллект, который можно сравнить с человеческим мозгом, а фактическая цель искусственного интеллекта состоит в том, чтобы беспилотный автомобиль проводил углубленное обучение.
4. Прогноз покупки
Крупные ритейлеры, такие как Target и Amazon, могут заработать много денег, если смогут предвидеть ваши потребности. Проект упреждающей доставки Amazon надеется отправить вам товары до того, как они вам понадобятся, что полностью избавит вас от необходимости в последнюю минуту идти в интернет-магазин.
5. Обнаружение мошенничества. Такие организации, как MasterCard и RBS WorldPay, уже давно полагаются на искусственный интеллект для обнаружения моделей мошеннических транзакций и предотвращения мошенничества с картами. Это можно распространить на другие виды мошенничества, см. ниже:
6.Онлайн-поддержка клиентов
Многие веб-сайты теперь предлагают клиентам возможность общаться с представителем службы поддержки во время просмотра, но не на каждом сайте на самом деле есть живой человек на другом конце линии. Во многих случаях вы разговариваете с рудиментарным ИИ. Многие из этих ботов поддержки чата представляют собой не более чем автоматические ответчики, но некоторые из них действительно могут извлекать информацию с веб-сайта и предоставлять ее клиентам, когда они об этом просят.
Другой пример - ЛИЗА ниже.
7. Генерация новостей
Знаете ли вы, что программы искусственного интеллекта могут писать новости? Согласно Wired, AP, Fox и Yahoo! все используют ИИ для написания простых историй, таких как финансовые сводки, спортивные обзоры и отчеты о фэнтези-спорте. ИИ не пишет подробных исследовательских статей, но у него нет проблем с очень простыми статьями, не требующими большого синтеза.
8.Наблюдение за безопасностью
Один человек, контролирующий несколько видеокамер, — не очень безопасная система; людям быстро становится скучно, и отслеживание нескольких мониторов может быть трудным даже в самых лучших обстоятельствах. Вот почему обучение компьютеров для наблюдения за этими камерами имеет большой смысл. В ходе тренировок под наблюдением алгоритмы безопасности могут получать данные с камер наблюдения и определять, существует ли угроза — если они «видят» предупреждающий знак, они предупредят сотрудников службы безопасности.
Все видят видеонаблюдение?
9. Службы рекомендаций по музыке и фильмам
Хотя они довольно просты по сравнению с другими системами искусственного интеллекта, такие приложения, как Spotify, Pandora и Netflix выполняют полезную задачу: рекомендуют музыку и фильмы на основе выраженных вами интересов и суждений, которые вы сделали в прошлом. Отслеживая выбор, который вы делаете, и вставляя его в алгоритм обучения, эти приложения дают рекомендации, которые могут вас заинтересовать.
10. Устройства для умного дома
Многие умные домашние устройства теперь включают в себя возможность изучать модели вашего поведения и помогать вам экономить деньги, регулируя настройки вашего термостата или других приборов, чтобы повысить удобство и сэкономить энергию. Например, включать духовку, уходя с работы, а не дожидаясь возвращения домой, — очень удобная возможность. Термостат, который знает, когда вы дома, и соответствующим образом регулирует температуру, может помочь вам сэкономить деньги, не обогревая дом, когда вас нет дома.
Освещение — еще одно место, где вы можете увидеть базовый искусственный интеллект; установив значения по умолчанию и настройки, освещение вокруг вашего дома (как внутри, так и снаружи) может регулироваться в зависимости от того, где вы находитесь и чем занимаетесь; тусклее для просмотра телевизора, ярче для приготовления пищи и где-то посередине для еды, например. Использование ИИ в умных домах ограничено только нашим воображением.
Со всеми этими замечательными вещами, которые можно делать с ИИ, разве вы не хотите изучать ИИ, придумывать свои собственные инновации или, по крайней мере, понимать, что происходит? Это лишь некоторые из причин, по которым я заинтересовался ИИ.
Для тех, кто хотел бы изучать ИИ со мной, мы можем связаться на Facebook. Я буду делиться своими успехами.
Позвольте мне поделиться некоторыми ресурсами для тех, кто заинтересован:
- Интернет-ресурсы
Представляем серию видеороликов «Руководство Facebook по машинному обучению
Руководство Facebook по машинному обучению — это серия видео из шести частей, разработанная отделом машинного обучения рекламы Facebook…research.fb.com»
Изучение Python для науки о данных — онлайн-курс | DataCamp
Курс DataCamp «Введение в Python научит вас использовать программирование Python для обработки данных с помощью интерактивного видео…www.datacamp.com»
llSourcell/Learn_Machine_Learning_in_3_Months
Learn_Machine_Learning_in_3_Months — это код для «Изучения машинного обучения за 3 месяца Сираджа Равала на…github.com»
Остановится здесь пока.
2.Другие способы – это встречи MeetUp, подобные этому:
Если вы пропустили это мероприятие, не беспокойтесь, вы можете присоединиться к Facebook Developer Lusaka Circles и познакомиться с некоторыми экспертами по искусственному интеллекту, такими как Патрик Сикалинда. Здесь:
А еще лучше прийти на MeetUp в следующие выходные и лично встретиться с некоторыми экспертами по искусственному интеллекту. Нажмите здесь, чтобы получить дополнительную информацию:
Увидимся в субботу!
