AI с Python - концепция для начинающих
С момента изобретения компьютеров или машин их способность выполнять различные задачи резко выросла. Люди развили мощь компьютерных систем с точки зрения их разнообразных рабочих областей, их увеличивающейся скорости и уменьшения размера во времени.
Раздел компьютерных наук под названием «Искусственный интеллект» занимается созданием компьютеров или машин, разумных, как люди.
Базовая 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, управляемого компьютером робота или программное обеспечение мыслить разумно, так же, как думают разумные люди. ИИ достигается путем изучения того, как человеческий мозг думает и как люди учатся, решают и работают, пытаясь решить проблему, а затем используя результаты этого исследования в качестве основы для разработки интеллектуального программного обеспечения и систем.
Эксплуатируя мощь компьютерных систем и любопытство человека, он задался вопросом: «Может ли машина думать и вести себя, как люди?»
Таким образом, разработка ИИ началась с намерения создать в машинах аналогичный интеллект, который мы находим и высоко ценим у людей.
Необходимость изучения ИИ
Как мы знаем, ИИ стремится создавать машины, разумные, как люди. У нас есть множество причин изучать ИИ. Причины следующие -
ИИ может учиться через данные
В нашей повседневной жизни мы имеем дело с огромным количеством данных, и человеческий мозг не может их отслеживать. Вот почему нам нужно автоматизировать вещи. Для автоматизации нам необходимо изучить ИИ, потому что он может учиться на данных и может выполнять повторяющиеся задачи с точностью и без усталости.
ИИ может 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 обучаться сама.
ИИ может отвечать в режиме реального времени
Искусственный интеллект с помощью нейронных сетей может более глубоко анализировать данные. Благодаря этой возможности ИИ может думать и реагировать на ситуации, основанные на условиях, в режиме реального времени.
ИИ достигает точности
С помощью глубоких нейронных сетей ИИ может достичь невероятной точности. AI помогает в области медицины диагностировать такие заболевания, как рак, с помощью МРТ пациентов.
ИИ может организовать данные, чтобы извлечь из них максимальную пользу
Данные являются интеллектуальной собственностью систем, использующих самообучающиеся алгоритмы. Нам нужен ИИ для индексации и организации данных таким образом, чтобы они всегда давали наилучшие результаты.
Понимание интеллекта
С помощью ИИ можно создавать умные системы. Нам нужно понять концепцию интеллекта, чтобы наш мозг мог построить другую интеллектуальную систему, подобную ему.
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
По словам американского психолога-психолога Ховарда Гарднера, интеллект бывает многогранным:
| Старший Нет | Интеллект и описание | пример |
|---|---|---|
| 1 | Linguistic intelligence Способность говорить, распознавать и использовать механизмы фонологии (звуки речи), синтаксиса (грамматики) и семантики (значения). |
Рассказчики, Ораторы |
| 2 | Musical intelligence Способность создавать, общаться и понимать значения звука, понимание высоты звука и ритма. |
Музыканты, певцы, композиторы |
| 3 | Logical-mathematical intelligence Способность использовать и понимать отношения при отсутствии действий или объектов. Это также способность понимать сложные и абстрактные идеи. |
Математики, ученые |
| 4 | Spatial intelligence Способность воспринимать визуальную или пространственную информацию, изменять ее и воссоздавать визуальные образы без привязки к объектам, создавать трехмерные изображения, а также перемещать и вращать их. |
Картографы, Космонавты, Физики |
| 5 | Bodily-Kinesthetic intelligence Способность использовать все тело или его часть для решения проблем или создания изделий, управления мелкой и грубой моторикой и манипулирования объектами. |
Игроки, танцоры |
| 6 | Intra-personal intelligence Способность различать собственные чувства, намерения и мотивации. |
Гаутама Будда |
| 7 | Interpersonal intelligence Способность распознавать и различать чувства, убеждения и намерения других людей. |
Массовые коммуникаторы, интервьюеры |
Вы можете сказать, что машина или система являются искусственно интеллектуальными, если они оснащены по крайней мере одним или всеми разумными существами.
Из чего состоит интеллект?
Интеллект нематериален. Он состоит из -
- Reasoning
- Learning
- Решение проблем
- Perception
- Лингвистический интеллект
Давайте кратко рассмотрим все компоненты -
Рассуждение
Это набор процессов, которые позволяют нам обеспечивать основу для суждений, принятия решений и прогнозов. Существует два типа:
| Индуктивное мышление | Дедуктивное мышление |
|---|---|
| Он проводит конкретные наблюдения, чтобы сделать общие заявления. | Он начинается с общего утверждения и исследует возможности для достижения конкретного логического вывода. |
| Даже если в утверждении все предпосылки верны, индуктивное рассуждение позволяет сделать вывод ложным. | Если что-то верно для класса вещей в целом, это также верно для всех членов этого класса. |
| Example - «Нита учитель. Нита прилежна. Поэтому все учителя прилежны». | Example - «Все женщины старше 60 лет - бабушки. Шалини 65 лет. Следовательно, Шалини - бабушка». |
Обучение - l
Способностью к обучению обладают люди, определенные виды животных и системы с поддержкой ИИ. Обучение подразделяется на следующие категории -
Слуховое обучение
Это обучение, слушая и слушая. Например, студенты слушают записанные аудиолекции.
Эпизодическое обучение
Чтобы учиться, запоминая последовательность событий, свидетелем которых был человек. Это линейно и упорядоченно.
Моторное обучение
Это обучение за счет точного движения мышц. Например, собирать предметы, писать и т. Д.
Наблюдательное обучение
Учиться, наблюдая за другими и подражая им. Например, ребенок пытается учиться, подражая своему родителю.
Перцептивное обучение
Это обучение распознаванию стимулов, которые вы видели раньше. Например, определение и классификация предметов и ситуаций.
Реляционное обучение
Он включает в себя обучение различению различных стимулов на основе относительных, а не абсолютных свойств. Например, добавление «чуть меньше» соли во время приготовления картофеля, который в прошлый раз был соленым, при добавлении, скажем, столовой ложки соли.
Spatial Learning - Это обучение с помощью визуальных стимулов, таких как изображения, цвета, карты и т. Д. Например, человек может создать дорожную карту в уме, прежде чем фактически следовать по дороге.
Stimulus-Response Learning- Это обучение определенному поведению при наличии определенного стимула. Например, собака поднимает ухо, услышав дверной звонок.
Решение проблем
Это процесс, в котором человек воспринимает и пытается прийти к желаемому решению из текущей ситуации, выбирая некоторый путь, который заблокирован известными или неизвестными препятствиями.
Решение проблем также включает decision making, который представляет собой процесс выбора наиболее подходящей альтернативы из множества альтернатив для достижения желаемой цели.
Восприятие
Это процесс получения, интерпретации, отбора и организации сенсорной информации.
Восприятие предполагает sensing. У людей восприятию помогают органы чувств. В области ИИ механизм восприятия объединяет данные, полученные датчиками, воедино значимым образом.
Лингвистический интеллект
Это способность человека использовать, понимать, говорить и писать на устном и письменном языке. Это важно в межличностном общении.
Что задействовано в ИИ
Искусственный интеллект - обширная область исследований. Эта область исследований помогает находить решения реальных проблем.
Давайте теперь посмотрим на различные области изучения ИИ -
Машинное обучение
Это одна из самых популярных областей искусственного интеллекта. Основная концепция этой области состоит в том, чтобы сделать машинное обучение на основе данных, поскольку люди могут учиться на своем опыте. Он содержит модели обучения, на основе которых можно делать прогнозы на основе неизвестных данных.
Логика
Это еще одна важная область исследований, в которой математическая логика используется для выполнения компьютерных программ. Он содержит правила и факты для выполнения сопоставления с образцом, семантического анализа и т. Д.
Поиск
Эта область обучения в основном используется в таких играх, как шахматы, крестики-нолики. Алгоритмы поиска дают оптимальное решение после поиска во всем пространстве поиска.
Искусственные нейронные сети
Это сеть эффективных вычислительных систем, центральная тема которой заимствована из аналогии с биологическими нейронными сетями. ИНС можно использовать в робототехнике, распознавании речи, обработке речи и т. Д.
Генетический алгоритм
Генетические алгоритмы помогают решать проблемы с помощью более чем одной программы. Результат будет основан на выборе наиболее приспособленных.
Представление знаний
Это область исследования, с помощью которой мы можем представить факты таким образом, чтобы машина была понятна машине. Чем эффективнее представлены знания; тем более разумной была бы система.
Применение ИИ
В этом разделе мы увидим различные поля, поддерживаемые AI -
Игры
ИИ играет решающую роль в стратегических играх, таких как шахматы, покер, крестики-нолики и т. Д., Где машина может думать о большом количестве возможных позиций на основе эвристических знаний.
Обработка естественного языка
Можно взаимодействовать с компьютером, который понимает естественный язык, на котором говорят люди.
Экспертные системы
Есть некоторые приложения, которые объединяют машины, программное обеспечение и специальную информацию для передачи рассуждений и рекомендаций. Они предоставляют объяснения и советы пользователям.
Системы зрения
Эти системы понимают, интерпретируют и воспринимают визуальный ввод на компьютере. Например,
Самолет-шпион делает 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 по сохраненному портрету, сделанному судебно-медицинским экспертом.
Распознавание речи
Некоторые интеллектуальные системы способны слышать и понимать язык в терминах предложений и их значений, пока человек разговаривает с ним. Он может обрабатывать различные акценты, сленговые слова, шум на заднем плане, изменение человеческого шума из-за холода и т. Д.
Распознавание почерка
Программа распознавания рукописного ввода считывает текст, написанный на бумаге ручкой или пером на экране. Он может распознавать формы букв и преобразовывать их в редактируемый текст.
Интеллектуальные роботы
Роботы способны выполнять задания, 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, чтобы продемонстрировать интеллект. Кроме того, они способны учиться на своих ошибках и адаптироваться к новой среде.
Когнитивное моделирование: моделирование процедуры человеческого мышления
Когнитивное моделирование - это, по сути, область компьютерных наук, которая занимается изучением и моделированием мыслительного процесса человека. Основная задача ИИ - заставить машину думать как человек. Самая важная особенность процесса мышления человека - решение проблем. Вот почему более или менее когнитивное моделирование пытается понять, как люди могут решать 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 среда
В этом разделе мы сосредоточимся на агенте и среде и на том, как они помогают в искусственном интеллекте.
Агент
Агент - это все, что может воспринимать окружающую среду с помощью датчиков и воздействовать на нее с помощью эффекторов.
А human agent имеет органы чувств, такие как глаза, уши, нос, язык и кожу, параллельные датчикам, и другие органы, такие как руки, ноги, рот, для эффекторов.
А robotic agent заменяет камеры и инфракрасные дальномеры для датчиков, а также различные двигатели и исполнительные механизмы для эффекторов.
А software agent закодировал битовые строки как свои программы и действия.
Окружающая среда
Некоторые программы работают полностью artificial environment ограничивается вводом с клавиатуры, базой данных, компьютерными файловыми системами и выводом символов на экран.
Напротив, некоторые программные агенты (программные роботы или программные боты) существуют в обширных неограниченных доменах программных ботов. Симулятор имеетvery detailed, complex environment. Программный агент должен выбирать из длинного набора действий в реальном времени. Софт-бот предназначен для сканирования онлайн-предпочтений клиента и показывает покупателю интересные вещи, работает вreal а также artificial Окружающая среда.