Intelligence Inteligență artificială: ce este și exemple practice actuale?

De câțiva ani, companiile ne-au vorbit continuu despre inteligența artificială pe care o introduc în serviciile, aplicațiile și procesoarele lor. Cu toate acestea, deși poartă același nume, mulțumesc Domnului, Inteligența artificială a mașinii noastre de spălat (din motive care ne scapă) și a smartphone-ului nostru nu este atât de dezvoltată încât să îi facă să reflecte asupra existenței și puterii noastre asupra lor. Deocamdată…

Așa cum v-am spus deja în articolul despre dezvoltarea Intel Movidius AI USB, Inteligența artificială este aici pentru a rămâne și pentru a ne ajuta să rezolvăm problemele de zi cu zi. Dar ce este exact inteligența artificială?

Sursa: Dexeter sursă

GIF-ul pe care îl vedeți mai sus arată într-un mod foarte simplificat cum funcționează o rețea neuronală profundă. Aceste sisteme necesită o pregătire dură pentru a putea, de exemplu, să recunoască imagini, să optimizeze soluții sau să învețe pur și simplu mai multe. În esență, este un set de algoritmi pe care i-am putea clasifica drept AIs și care aparțin domeniului Învățării profunde.

Indice de conținut

Inteligență artificială: programare nouă

Astăzi, inteligența artificială nu alcătuiește sisteme complexe de tehnologie mixtă cu o conștiință, așa cum se vede adesea în lucrările de science fiction. Cel pe care îl creăm se încadrează mai degrabă asupra definiției algoritmilor complexi care returnează rezultate bazate pe intrările și comenzile care le-au fost învățate. Deși acesta este doar unul dintre sensurile pe care le are.

Există diferite modalități de înțelegere a inteligenței artificiale, dar am putea să o împărțim în patru grupuri principale:

Este vorba despre oameni

Robot cu unt Rick și Morty

Sisteme informatice complexe, cu conștiință proprie, care gândesc și decid în funcție de dorința lor și depășesc caracteristicile pentru care au fost programate ( Ghost in Shell). Încă nu este la îndemâna noastră și nici nu știm dacă va fi posibil în viitor, deci nu există prea multe comentarii.

IAs care acționează ca oamenii

A gândi ca un om nu este același lucru cu a pretinde că acționează ca un om. Astăzi creăm unele sisteme ca acestea în care sunt introduse aleatoriu și funcții concrete pentru a da senzația că Inteligența crede ca o persoană.

Pepper asistent inteligent

În jocurile video vedem acest lucru în mod continuu, deoarece dușmanii controlați de mașini încearcă adesea să simuleze comportamente asemănătoare omului. Separat de jocurile video, s-a realizat că o inteligență artificială poate scrie cu imperfecțiuni și nereguli, așa cum ar face-o o persoană.

IAs care gândesc rațional

Posibil cea mai comună versiune a acestei tehnologii astăzi. Spunem că gândesc rațional, deoarece le oferim instrumentele pentru a oferi rezultate eficiente și semnificative. Ei sunt capabili să se adapteze la mediul în care se află cu ușurință, deși sunt departe de a gândi pentru ei înșiși.

Învățarea AlphaStar

Un exemplu în acest sens este Inteligența artificială care joacă jocuri video precum AlphaStar (StarCraft II) sau AlphaZero (șah, shogi și go). Aceste mașini sunt chiar capabile să lupte împotriva adversarilor umani și au învins deja ocazionalul campion mondial.

IAs care acționează rațional

Deoarece „acționează” descoperim că nu prelucrează datele pe care le transmitem, par să gândească rațional. Aceasta este cea mai simplă versiune a acestei tehnologii și este o etapă pe care am trecut deja în mare parte. Unele sisteme de calculator apelează la această tehnologie, deoarece este mult mai ușor de programat, iar munca lor este de obicei simplă.

Aspirator inteligent

De exemplu, aparatele care primesc apeluri și vă ghidează prin opțiunile lor sau asistenții inteligenți ai paginilor web, care de obicei vă solicită să recomandați soluții conexe.

Având deja o imagine acceptabilă a modului în care este distribuită inteligența în funcție de complexitatea lor, să vă ducem în centrul problemei.

Matematica gândirii

Unul dintre modurile de programare a inteligenței artificiale este manipularea datelor ca unități imaginare numite tensori. Tensorii sunt o unitate algebrică complexă (de scalari, vectori și matrice) care necesită cunoștințe de matematică pentru a funcționa corect cu ele. În consecință, performanțele aplicațiilor AI vor fi la fel de bune ca manipulările matematice ale datelor.

Explicație simplificată a virajelor

Pentru a extinde dezvoltarea acestui tip de software, multe grupuri și-au creat și au deschis bibliotecile de coduri publicului pentru a coopera și a crea, împreună cu comunitatea, sisteme mai inteligente. TensorFlow de Google, CNTK de Microsoft, Theano, Caffe2 și Keras sunt câteva dintre cele mai relevante exemple. Fiecare dintre biblioteci se concentrează asupra problemei din unghiuri diferite și datorită acestui fapt avem la dispoziție dezvoltarea AI la diferite niveluri de abstractizare.

Dacă nu știți ce niveluri de abstractizare sunt, este un sistem care măsoară cât de strâns este un limbaj de computer cu limba vorbită. Cu cât este mai mare un nivel de abstractizare, cu atât seamănă mai mult cu un limbaj uman și cu atât este mai mic, cu atât mai mult codul mașinii, adică acea lume care funcționează doar cu zerouri și altele.

Sisteme noi, hardware nou

Este clar că tot software-ul rulează în interiorul hardware-ului, cu toate acestea, este ușor să cadem în iluzia că norul poate face față tuturor, dar realitatea nu este atât de dulce. În funcție de modul optimizat al codului, poate fi cazul ca AI să funcționeze local (pe smartphone, PC sau dispozitivul Internet of Things). Sau dispozitivelor li se poate permite să trimită calculele către servere, să le proceseze, iar acestea returnează rezultatul.

Servicii cloud

În multe cazuri , dispozitivul „mic” încearcă să efectueze o mare parte din calcule local și trimite doar o parte din problemă serverului, economisind astfel multe costuri de gestionare a serviciului.

Inteligență artificială în zi cu zi

Știm că gândirea la viitorul acestui lucru este ceva foarte interesant și pentru unii chiar interesanți, dar nu trebuie să mergeți atât de departe pentru a vedea primele fructe. Unde putem găsi urme de inteligență artificială în societatea actuală?

Inteligență artificială pe mobil

Poate părea să treacă neobservat, dar ne înconjoară din toate părțile. Începând cu dispozitivele de acasă, telefoanele noi au adesea mici sisteme încorporate numite Artificial Intelligence, care vă ajută să faceți fotografii mai bune. Focalizați selectiv imagini post-proces pentru a le face să pară mai clare, mai colorate sau contrastante. Unii sunt chiar capabili să recunoască obiectele pe care le surprindem și să ne ofere căutări conexe.

În acest domeniu , se remarcă și colegul care este „OK Google”, care învață din tot ceea ce îi spunem și este capabil să prelucreze cereri infinite. Deși te putem găsi „prelucrat” foarte ușor (cum ar fi să nu poți continua o conversație), nu putem respinge munca grea pe care știm că este în spatele ei.

Asistent Google

Trebuie să vorbim și despre iminența conducere autonomă. Mașini precum Tesla oferă deja acele alternative controlate AI în unele țări. Aceste sisteme sunt capabile să capteze mediul din jurul autoturismului, să proceseze interdicții, pericole și așa mai departe și să conducă în siguranță în consecință.

Deși nu este nevoie să mergem la niveluri atât de ridicate de informații în lumea auto. Putem vedea că unele mașini au deja sisteme atât de interesante precum detectarea opririi de urgență sau parcarea automată.

Regina în umbră:

Până acum este posibil să vă gândiți deja că AI este peste tot și că, în orice moment, ei se revoltă, dar sunteți siguri, toasterul dvs. nu va ucide în timp ce dormiți. Ceea ce putem confirma este că această tehnologie controlează mai mult decât credeți și este responsabilă pentru multe dintre tendințele din societate.

Anunțuri YouTube, Twitter, Google… Toate acestea sunt controlate într-o anumită măsură de setările pe care le-ați indicat, dar și de Inteligența artificială care decide ce să vă arate. Auziți un mesaj similar cu: „Vreau să-mi împărtășesc datele cu Google, astfel încât să-mi ofere reclame care mă pot interesa” ?

Cum funcționează asta? Ei bine, veți vedea, pe baza a ceea ce consumați pe Internet, un profil este creat pe gusturile dvs. și sunteți legat de multe alte persoane. Când serviciile de internet trebuie să vă arate ceva, ei folosesc acest profil format din milioane de persoane pentru a estima ceea ce vă poate interesa.

Explicație simplificată Big Data

Acest mod de a analiza cantități uriașe de date (Big Data) care utilizează AIs ia multă putere și apar cariere în toată lumea gata să pregătească viitorul pe acest subiect. După cum veți înțelege, datele pe care le utilizează utilizatorii sunt numărate de TeraBytes în fiecare secundă, astfel încât o persoană nu este în măsură să le analizeze pe toate. Acesta este locul în care inteligența artificială lucrează cu datele și oamenii sunt cei care o folosesc pentru a face estimări și așa mai departe, folosind, de exemplu, statistici.

VĂ RECOMANDăm Google Home Mini: pentru ce este și pentru ce este destinat, funcții

Fundația: învățare profundă, mașină

Vom naviga un pic în lumea jocurilor video pentru a înțelege puțin mai bine Deep Learning, din moment ce AI a intrat în domeniul jocurilor video atât ca jucător (așa cum am menționat anterior), cât și ca programator și designer. Dacă urmărești progresele industriei, NVIDIA câștigă notorietate pentru diferite tehnologii, printre care se află sistemul său DLSS (Deep Learning Super Sampling), o inteligență artificială capabilă să redimensioneze imagini.

Comparație DLSS

Funcția DLSS este de a transforma o imagine de la FullHD (1080p) în UltraHD (4k) pentru a putea juca cele mai solicitante titluri cu rate de cadru mai bune. La început, utilizatorii s-au plâns că imaginile păreau încețoșate și lipsite de focalizare, dar doar câteva luni mai târziu rezultatele sunt grozave.

Aceasta se datorează învățării profunde, un sistem prin care Inteligența artificială învață cu practică și eroare. În cazul DLSS, NVIDIA Intelligence a analizat continuu imaginile în rezoluție UltraHD și a încercat să le recreeze folosind o imagine FullHD ca bază. Cu alte cuvinte, este ca și cum ți-ar oferi un sfert din imagine și ar trebui să completezi lacunele pe care nu le cunoști. Învățarea profundă este un tip de sistem aparținând a ceea ce se numește învățare automată sau învățare automată în spaniolă.

Învățare automată și învățare profundă

Învățarea mașină ar putea fi clasificată ca piatra de temelie a inteligenței artificiale. Acestea sunt diferite seturi de algoritmi care sunt adesea folosiți pentru mașini pentru a învăța sarcini, printre altele. De exemplu, recunoașterea unei imagini, jocul de șah sau detectarea stărilor de spirit sunt provocări care pot fi învățate și diferite tipuri de algoritmi sunt folosiți în funcție de provocare.

Învățarea pe mașină se spune că este setul de algoritmi care permit unei mașini să învețe din experiența acumulată. Pe de altă parte, Deep Learning se concentrează pe învățare cu inputuri eterogene. Ambele discipline sunt dezvoltate și studiate cu energie, deoarece viitorul Inteligenței artificiale este incert.

Viitorul inteligenței artificiale

Din perspectiva noastră, posibilitățile inteligenței artificiale par interminabile. Încă nu știm care este limita noastră și lucrăm deja la crearea unei alte ființe similare cu noi, dar la ce ne putem aștepta în viitor?

Nimic din ceea ce vom comenta nu poate fi luat de la sine, dar acestea sunt declarații bazate pe anumite argumente derivate în principal din observarea modului în care aceste mașini au evoluat.

Internet

În primul rând, pare inevitabil că ne îndreptăm către o lume dominată de internet, motiv pentru care AIs-urile vor avea mai multă relevanță și putere asupra mediului. Nu este ceva care ar trebui să ne sperie, deoarece acesta este singurul mod în care am putea asigura menținerea platformei. Cu aceasta am putea naviga pe web într-un spațiu ceva mai păzit, dar în același timp mult mai sigur. În calitate de primii pionieri în acest sens, avem bot-uri pe Facebook care analizează și estimează dacă gândurile suicidare trec prin tine și dacă le detectează, te contactează.

De asemenea, în lumea fizică, mașinile autonome și asistate vor deveni tot mai dominante până în momentul în care conducerea este doar recreativă. Poate că schimbarea nu se întâmplă de o sută de ani, dar schimbarea se va întâmpla.

O altă schimbare care este prevăzută și este schimbul de muncă grea pentru mașini. Este o revoluție de care se tem mulți, dar pare inevitabilă, așa că va trebui să fim pregătiți.

Cyborg Neil Harbisson

Și, deși pare ceva tipic pentru știința ficțiunii, este foarte probabil că în viitor va trebui să găsim modalități de integrare a tehnologiei și a inteligenței artificiale în corpul nostru. De fapt, primul cyborg din istorie există deja și se numește Neil Harbisson.

Dincolo de acest mal, marea de idei este imensă. Cine știe? Poate că utilajele unei fabrici funcționează la unison, sub comanda unei mașini șefi, cu limbaje primitive-mașină-mașină. Poate că într-o zi cel mai bun speculator al pieței bursiere va fi o Inteligență Artificială sau chiar cel mai bun motociclist motociclist.

Inteligență artificială

Poate părea un viitor ciudat, înfricoșător, dar cu siguranță avem alte probleme de încercat să rezolvăm!

Și ce știi despre AIs? Esti dornic sa vezi ce va veni? Spune-ne care sunt ideile tale despre inteligența artificială.

PowerDataIberdrolaIndraNewsRoom Font