Mākslīgais intelekts ir unikāla tehnoloģija, kas ir tehnoloģiskā progresa rezultāts, kas ļauj mašīnām mācīties, izmantojot gan savu, gan cilvēku pieredzi. Ar tās palīdzību mašīna savas funkcionalitātes ietvaros var pielāgoties jauniem apstākļiem, veikt daudzus uzdevumus, kas gadu desmitiem ir pieejami tikai cilvēkiem, kā arī paredzēt notikumus un optimizēt dažādus resursus.
Galvenie mūsdienu cilvēkam zināmie AI lietošanas piemēri - sākot no datoriem, kas spēlē dambreti, iet un šahu, līdz autonomām sistēmām - joprojām ir atkarīgi no cilvēkiem, pasaules apguvei padziļināti mācoties. Bet pat esošā progresa posmā tie ietekmē sabiedrību, veido jaunas idejas par nākotni un ļauj attīstīt modernās tehnoloģijas.
Kā radās AI?
Mēģinājumi izveidot AI darba versiju tika veikti jau pagājušā gadsimta 50. gadu beigās. Ierīces, kuras zinātnieki ieprogrammējuši spriešanai pēc principa "ja - tad", kļuva par pamatu tādu ekspertu sistēmu izveidošanai, kurām ir prognozēšana. Neskatoties uz problēmām, kas zinātniekus pavadīja darba sākumposmā, daudzu pētījumu rezultāti ir devuši izcilus rezultātus.
Pirms 50 gadiem AI tehnoloģijas attīstību kavēja šaubas par galaproduktu. Situāciju ietekmēja šādi faktori: augstās datora laika izmaksas, diezgan pieticīgās skaitļošanas iespējas un vēl daudz vairāk. 80. gados process apstājās finansējuma trūkuma dēļ. Bet, pateicoties revolucionārai attīstībai, jo īpaši pusvadītāju ražošanā, informācijas apstrādes un glabāšanas tehnoloģijas ir progresējušas uz priekšu. 90. gados sākās "viedo mašīnu" laikmets, kas turpinās līdz mūsdienām. 2000. gadi kļuva par jaunu posmu AI sistēmu attīstībā.
Ko šodien var darīt AI?
Reklāmas video:
Mākslīgais intelekts automatizē mācību procesu un meklēšanu, izmantojot neapstrādātus datus.
AI atrisina liela mēroga datorizētas problēmas. Lai atbalstītu tās darbības, jums ir nepieciešama persona, kas kontrolē sistēmas darbību un datora lēmumu pieņemšanu.
AI piešķir produktam saprātīgas īpašības
AI padara pazīstamās automatizētās sistēmas par mūsdienīgu viedo produktu, kas atbilst lietotāja vajadzībām. Tas ir pamats ierīču uzlabošanai, jo tas dod tām reakciju uz uzdevumiem, nodrošina analītiskās prasmes. Visas pasaules automatizācijas, balss platformas, robotprogrammatūru asistenti un viedās mašīnas strādā ar lielu datu daudzumu un pastāvīgi uzlabo mājas tehnoloģijas mājās vai tehnoloģijas darba vietā.
AI pielāgojas
Mākslīgais intelekts attīstās, izmantojot dziļās mācīšanās algoritmus, un veido pamatu turpmākai programmēšanai. Viņš pats atrod datu modeļus, mācās un nonāk augstākā līmenī. Šādu apmācību iespējas nav ierobežotas, jo viedās mašīnas var apmācīt darīt jebko. Neironu tīkli pielāgojas jaunai informācijai, pakāpeniski novēršot kļūdas un ieviešot vairākus automatizētus procesus.
AI analizē informāciju
Detalizēta analīze identificē iespējamos riskus, un sistēma ģenerē prognozes un brīdinājumus, samazina ārkārtas situāciju rašanos vai nepareizu lēmumu pieņemšanu, prognozē notikumu iznākumu, pamatojoties uz matemātiskās analīzes metodēm. Un tajā pašā laikā AI pastāvīgi uzlabo savas prasmes.
AI savā darbībā ir ļoti precīza
Šāda viedo sistēmu kvalitāte ir noderīga cilvēkam! Mākslīgā intelekta tehnoloģijas tiek izmantotas medicīnā, lauksaimniecībā, aizsardzībā, tirdzniecībā, preču ražošanā, celtniecībā, ekonomikā un pat likumos.
AI darbojas ar lieliem datiem
Kad tiek izveidoti algoritmi, dati vairs nav tikai informācija un kļūst par intelektuālo īpašumu. Mūsdienās dati ir kritiski svarīgi: tie uzņēmumiem rada konkurences priekšrocības salīdzinājumā ar konkurentiem. Ja uzņēmumam ir labākie dati par konkrētu nozari, tas noteikti kļūs par labāko tirgū.
Kā darbojas AI?
Mākslīgais intelekts ir svarīga izglītības nozare, kas apvieno metodes, tehnoloģijas, prakses un matemātiskās un varbūtības pamatjēdzienus, proti:
Mašīnmācība. AI automatizē analītiskā modeļa izveidošanas procesu, apkopo statiskos datus, tos analizē un saņem rezultātu, kas nosaka turpmākās darbības.
Neironu tīkls. Procesoru komplekts, ar kura palīdzību dators veido savienojumus uzdevumu veikšanai vai lēmumu pieņemšanai.
Dziļa mācīšanās. AI ģenerē hierarhiski sarežģītus neironu tīklus, izmantojot mašīnmācīšanās metodes. Šajā procesā viņš iepazīstas ar arvien sarežģītākām struktūrām un daudz informācijas. Dziļās mācīšanās piemērs: attēla un runas atpazīšana.
Kognitīvā skaitļošana. AI tos izmanto, lai atdarinātu cilvēka garīgās aktivitātes procesus, iemācās atšķirt runu, attēlus un pēc tam, balstoties uz visu šo informāciju, konsekventi rīkojas, reaģējot.
Datora redze. AI atpazīst attēlus un iemācās atpazīt apkārtējos objektus, parādības un procesus, izmantojot video vai attēlus. Ja dators var analizēt un saprast attēlus, tas var atpazīt līdzīgus attēlus un pat pats izveidot video un attēlus.
VLADIMIRS EVCHENKO