AI với Python - Khái niệm Primer
Kể từ khi phát minh ra máy tính hoặc máy móc, khả năng thực hiện các nhiệm vụ khác nhau của họ đã tăng lên theo cấp số nhân. Con người đã phát triển sức mạnh của hệ thống máy tính về các lĩnh vực làm việc đa dạng của chúng, tốc độ ngày càng tăng và giảm kích thước theo thời gian.
Một nhánh của Khoa học Máy tính có tên Trí tuệ nhân tạo theo đuổi việc tạo ra các máy tính hoặc máy móc thông minh như con người.
Khái niệm cơ bản về trí tuệ nhân tạo (AI)
Theo cha đẻ của Trí tuệ nhân tạo, John McCarthy, đó là “Khoa học và kỹ thuật tạo ra các máy thông minh, đặc biệt là các chương trình máy tính thông minh”.
Trí tuệ nhân tạo là một cách làm cho một máy tính, một robot điều khiển bằng máy tính hoặc một phần mềm suy nghĩ một cách thông minh, theo cách tương tự như suy nghĩ của con người thông minh. AI được hoàn thiện bằng cách nghiên cứu cách bộ não con người suy nghĩ và cách con người học, quyết định và làm việc trong khi cố gắng giải quyết một vấn đề, sau đó sử dụng kết quả của nghiên cứu này làm cơ sở phát triển phần mềm và hệ thống thông minh.
Trong khi khai thác sức mạnh của hệ thống máy tính, sự tò mò của con người khiến anh ta tự hỏi, "Liệu một cỗ máy có thể suy nghĩ và hành xử như con người không?"
Do đó, sự phát triển của AI bắt đầu với mục đích tạo ra trí thông minh tương tự trong các máy móc mà chúng ta tìm thấy và đánh giá cao ở con người.
Sự cần thiết của việc học AI
Như chúng ta biết rằng AI theo đuổi việc tạo ra những cỗ máy thông minh như con người. Có rất nhiều lý do để chúng ta nghiên cứu về AI. Lý do như sau:
AI có thể học thông qua dữ liệu
Trong cuộc sống hàng ngày, chúng ta phải xử lý một lượng lớn dữ liệu và bộ não của con người không thể theo dõi được quá nhiều dữ liệu. Đó là lý do tại sao chúng ta cần tự động hóa mọi thứ. Để thực hiện tự động hóa, chúng ta cần nghiên cứu AI vì nó có thể học từ dữ liệu và có thể thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại một cách chính xác và không mệt mỏi.
AI có thể tự dạy
Điều rất cần thiết là một hệ thống phải tự dạy vì bản thân dữ liệu luôn thay đổi và kiến thức có được từ dữ liệu đó phải được cập nhật liên tục. Chúng ta có thể sử dụng AI để thực hiện mục đích này vì hệ thống hỗ trợ AI có thể tự dạy.
AI có thể phản hồi trong thời gian thực
Trí tuệ nhân tạo với sự trợ giúp của mạng nơ-ron có thể phân tích dữ liệu sâu hơn. Do khả năng này, AI có thể suy nghĩ và phản ứng với các tình huống dựa trên các điều kiện trong thời gian thực.
AI đạt được độ chính xác
Với sự trợ giúp của mạng nơ-ron sâu, AI có thể đạt được độ chính xác khủng khiếp. AI giúp trong lĩnh vực y học chẩn đoán các bệnh như ung thư từ MRI của bệnh nhân.
AI có thể tổ chức dữ liệu để tận dụng tối đa
Dữ liệu là tài sản trí tuệ cho các hệ thống đang sử dụng các thuật toán tự học. Chúng ta cần AI để lập chỉ mục và tổ chức dữ liệu theo cách mà nó luôn mang lại kết quả tốt nhất.
Hiểu biết về trí thông minh
Với AI, các hệ thống thông minh có thể được xây dựng. Chúng ta cần hiểu khái niệm trí thông minh để bộ não của chúng ta có thể xây dựng một hệ thống thông minh khác giống như chính nó.
Thông minh là gì?
Khả năng của một hệ thống để tính toán, suy luận, nhận thức các mối quan hệ và loại suy, học hỏi kinh nghiệm, lưu trữ và truy xuất thông tin từ bộ nhớ, giải quyết vấn đề, hiểu các ý tưởng phức tạp, sử dụng ngôn ngữ tự nhiên thành thạo, phân loại, khái quát hóa và thích ứng với các tình huống mới.
Các loại trí thông minh
Theo mô tả của Howard Gardner, một nhà tâm lý học phát triển người Mỹ, Trí thông minh có nhiều mặt -
| Sr.No | Thông minh & Mô tả | Thí dụ |
|---|---|---|
| 1 | Linguistic intelligence Khả năng nói, nhận biết và sử dụng các cơ chế âm vị học (âm thanh lời nói), cú pháp (ngữ pháp) và ngữ nghĩa (ý nghĩa). |
Người tường thuật, Người hùng biện |
| 2 | Musical intelligence Khả năng tạo ra, giao tiếp và hiểu ý nghĩa của âm thanh, hiểu cao độ, nhịp điệu. |
Nhạc sĩ, Ca sĩ, Nhà soạn nhạc |
| 3 | Logical-mathematical intelligence Khả năng sử dụng và hiểu các mối quan hệ khi không có hành động hoặc đối tượng. Đó cũng là khả năng hiểu những ý tưởng phức tạp và trừu tượng. |
Nhà toán học, nhà khoa học |
| 4 | Spatial intelligence Khả năng nhận thức thông tin hình ảnh hoặc thông tin không gian, thay đổi thông tin và tái tạo hình ảnh trực quan mà không cần tham chiếu đến các đối tượng, tạo hình ảnh 3D và di chuyển và xoay chúng. |
Người đọc bản đồ, Phi hành gia, Nhà vật lý |
| 5 | Bodily-Kinesthetic intelligence Khả năng sử dụng toàn bộ hoặc một phần cơ thể để giải quyết các vấn đề hoặc các sản phẩm thời trang, kiểm soát các kỹ năng vận động tinh và thô cũng như thao tác các đồ vật. |
Người chơi, Vũ công |
| 6 | Intra-personal intelligence Khả năng phân biệt giữa cảm xúc, ý định và động cơ của chính mình. |
Gautam Buddhha |
| 7 | Interpersonal intelligence Khả năng nhận biết và phân biệt cảm xúc, niềm tin và ý định của người khác. |
Người giao tiếp đại chúng, Người phỏng vấn |
Bạn có thể nói một cỗ máy hoặc một hệ thống thông minh nhân tạo khi nó được trang bị ít nhất một hoặc tất cả các trí tuệ trong đó.
Thông minh được cấu thành từ gì?
Trí thông minh là vô hình. Nó bao gồm -
- Reasoning
- Learning
- Giải quyết vấn đề
- Perception
- Trí tuệ ngôn ngữ
Hãy để chúng tôi đi qua tất cả các thành phần ngắn gọn -
Lý luận
Đây là một tập hợp các quy trình cho phép chúng tôi cung cấp cơ sở để phán đoán, đưa ra quyết định và dự đoán. Có hai loại rộng rãi -
| Lập luận quy nạp | Suy luận suy luận |
|---|---|
| Nó tiến hành các quan sát cụ thể để đưa ra những tuyên bố chung chung. | Nó bắt đầu với một tuyên bố chung và xem xét các khả năng để đi đến một kết luận cụ thể, hợp lý. |
| Ngay cả khi tất cả các tiền đề đều đúng trong một phát biểu, thì suy luận quy nạp vẫn cho phép kết luận là sai. | Nếu điều gì đó đúng với một lớp vật nói chung, thì nó cũng đúng cho tất cả các thành viên của lớp đó. |
| Example - "Nita là một giáo viên. Nita rất chăm học. Vì vậy, Tất cả các giáo viên đều chăm học." | Example - "Tất cả phụ nữ trên 60 tuổi đều là bà. Shalini 65 tuổi. Vì vậy, Shalini là bà." |
Học tập - l
Khả năng học tập được sở hữu bởi con người, các loài động vật cụ thể và các hệ thống hỗ trợ AI. Việc học được phân loại như sau:
Học thính giác
Đó là học bằng cách lắng nghe và nghe. Ví dụ, học sinh nghe các bài giảng ghi âm.
Học tập
Để học bằng cách ghi nhớ các chuỗi sự kiện mà một người đã chứng kiến hoặc trải qua. Đây là tuyến tính và có trật tự.
Học vận động
Nó đang học bằng chuyển động chính xác của các cơ. Ví dụ, chọn đồ vật, viết, v.v.
Học cách quan sát
Để học bằng cách xem và bắt chước người khác. Ví dụ, trẻ cố gắng học bằng cách bắt chước bố mẹ.
Học tập tri giác
Nó đang học cách nhận ra những kích thích mà người ta đã thấy trước đây. Ví dụ, xác định và phân loại các đối tượng và tình huống.
Học quan hệ
Nó liên quan đến việc học cách phân biệt giữa các kích thích khác nhau trên cơ sở các thuộc tính quan hệ, thay vì các thuộc tính tuyệt đối. Ví dụ: Thêm muối 'ít hơn một chút' khi nấu khoai tây đã mặn lần trước, khi nấu chín có thêm một thìa muối.
Spatial Learning - Đó là học thông qua các kích thích thị giác như hình ảnh, màu sắc, bản đồ, v.v ... Ví dụ, một người có thể tạo ra lộ trình trong đầu trước khi thực sự đi theo con đường.
Stimulus-Response Learning- Nó đang học cách thực hiện một hành vi cụ thể khi có một kích thích nào đó. Ví dụ, một con chó dỏng tai lên khi nghe thấy tiếng chuông cửa.
Giải quyết vấn đề
Đó là quá trình một người nhận thức và cố gắng đi đến một giải pháp mong muốn từ tình huống hiện tại bằng cách đi theo một con đường nào đó, bị chặn bởi những rào cản đã biết hoặc chưa biết.
Giải quyết vấn đề cũng bao gồm decision making, là quá trình lựa chọn phương án thay thế phù hợp nhất trong số nhiều phương án thay thế để đạt được mục tiêu mong muốn.
Nhận thức
Nó là quá trình thu nhận, giải thích, lựa chọn và tổ chức thông tin cảm tính.
Nhận thức giả định sensing. Ở người, nhận thức được hỗ trợ bởi các cơ quan cảm giác. Trong lĩnh vực của AI, cơ chế nhận thức đặt dữ liệu mà các cảm biến thu được lại với nhau theo cách có ý nghĩa.
Trí tuệ ngôn ngữ
Đó là khả năng sử dụng, hiểu, nói và viết ngôn ngữ nói và viết. Nó quan trọng trong giao tiếp giữa các cá nhân.
Những gì liên quan đến AI
Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực nghiên cứu rộng lớn. Lĩnh vực nghiên cứu này giúp tìm ra giải pháp cho các vấn đề trong thế giới thực.
Bây giờ chúng ta hãy xem các lĩnh vực nghiên cứu khác nhau trong AI -
Học máy
Đây là một trong những lĩnh vực phổ biến nhất của AI. Khái niệm cơ bản của tệp này là làm cho máy học từ dữ liệu khi con người có thể học hỏi từ kinh nghiệm của mình. Nó chứa các mô hình học tập trên cơ sở đó có thể đưa ra các dự đoán trên dữ liệu chưa biết.
Hợp lý
Đây là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng khác, trong đó logic toán học được sử dụng để thực thi các chương trình máy tính. Nó chứa các quy tắc và dữ kiện để thực hiện đối sánh mẫu, phân tích ngữ nghĩa, v.v.
Đang tìm kiếm
Lĩnh vực nghiên cứu này về cơ bản được sử dụng trong các trò chơi như cờ vua, tic-tac-toe. Các thuật toán tìm kiếm đưa ra giải pháp tối ưu sau khi tìm kiếm trên toàn bộ không gian tìm kiếm.
Mạng lưới thần kinh nhân tạo
Đây là một mạng lưới các hệ thống tính toán hiệu quả mà chủ đề trung tâm của nó được vay mượn từ sự tương tự của các mạng thần kinh sinh học. ANN có thể được sử dụng trong robot, nhận dạng giọng nói, xử lý giọng nói, v.v.
Thuật toán di truyền
Các thuật toán di truyền giúp giải quyết các vấn đề với sự hỗ trợ của nhiều chương trình. Kết quả sẽ dựa trên việc chọn người phù hợp nhất.
Trình bày tri thức
Đây là lĩnh vực nghiên cứu với sự trợ giúp của chúng ta có thể trình bày các sự kiện theo cách mà máy móc có thể hiểu được. Tri thức được trình bày hiệu quả hơn; hệ thống càng thông minh.
Ứng dụng của AI
Trong phần này, chúng ta sẽ thấy các trường khác nhau được hỗ trợ bởi AI -
Chơi game
AI đóng vai trò quan trọng trong các trò chơi chiến lược như cờ vua, poker, tic-tac-toe, v.v., nơi máy có thể nghĩ ra một số lượng lớn các vị trí có thể dựa trên kiến thức kinh nghiệm.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Có thể tương tác với máy tính hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người.
Những hệ thống chuyên gia
Có một số ứng dụng tích hợp máy móc, phần mềm và thông tin đặc biệt để truyền đạt lý luận và tư vấn. Họ cung cấp giải thích và lời khuyên cho người dùng.
Hệ thống Tầm nhìn
Các hệ thống này hiểu, diễn giải và lĩnh hội đầu vào trực quan trên máy tính. Ví dụ,
Máy bay do thám chụp ảnh, được sử dụng để tìm ra thông tin không gian hoặc bản đồ của các khu vực.
Các bác sĩ sử dụng hệ thống chuyên gia lâm sàng để chẩn đoán cho bệnh nhân.
Cảnh sát sử dụng phần mềm máy tính có thể nhận dạng khuôn mặt của tội phạm với bức chân dung được lưu trữ bởi nghệ sĩ pháp y.
Nhận dạng giọng nói
Một số hệ thống thông minh có khả năng nghe và hiểu ngôn ngữ dưới dạng câu và ý nghĩa của chúng trong khi con người nói chuyện với nó. Nó có thể xử lý các trọng âm khác nhau, từ lóng, tiếng ồn trong nền, thay đổi tiếng ồn của con người do lạnh, v.v.
Nhận dang chu Viet
Phần mềm nhận dạng chữ viết tay đọc văn bản được viết trên giấy bằng bút hoặc trên màn hình bằng bút cảm ứng. Nó có thể nhận ra hình dạng của các chữ cái và chuyển nó thành văn bản có thể chỉnh sửa.
Robot thông minh
Robot có thể thực hiện các nhiệm vụ do con người giao. Chúng có các cảm biến để phát hiện dữ liệu vật lý từ thế giới thực như ánh sáng, nhiệt, nhiệt độ, chuyển động, âm thanh, va chạm và áp suất. Chúng có bộ xử lý hiệu quả, nhiều cảm biến và bộ nhớ khổng lồ, để thể hiện trí thông minh. Ngoài ra, họ có khả năng học hỏi từ những sai lầm của mình và họ có thể thích nghi với môi trường mới.
Mô hình nhận thức: Mô phỏng quy trình tư duy của con người
Mô hình nhận thức về cơ bản là lĩnh vực nghiên cứu trong khoa học máy tính liên quan đến việc nghiên cứu và mô phỏng quá trình tư duy của con người. Nhiệm vụ chính của AI là làm cho máy móc suy nghĩ giống như con người. Đặc điểm quan trọng nhất của quá trình tư duy của con người là giải quyết vấn đề. Đó là lý do tại sao mô hình nhận thức ít nhiều cố gắng hiểu cách con người có thể giải quyết các vấn đề. Sau đó, mô hình này có thể được sử dụng cho các ứng dụng AI khác nhau như học máy, robot, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, v.v. Sau đây là sơ đồ các cấp độ tư duy khác nhau của não người -
Tác nhân & Môi trường
Trong phần này, chúng tôi sẽ tập trung vào tác nhân và môi trường và cách những tác nhân này giúp ích cho Trí tuệ nhân tạo.
Đặc vụ
Tác nhân là bất cứ thứ gì có thể nhận biết môi trường của nó thông qua các cảm biến và tác động lên môi trường đó thông qua các tác nhân.
A human agent có các cơ quan cảm giác như mắt, tai, mũi, lưỡi và da song song với các cảm biến, và các cơ quan khác như tay, chân, miệng để tạo hiệu ứng.
A robotic agent thay thế máy ảnh và công cụ tìm phạm vi hồng ngoại cho cảm biến, và các động cơ và bộ truyền động khác nhau cho hiệu ứng.
A software agent có các chuỗi bit được mã hóa làm chương trình và hành động của nó.
Môi trường
Một số chương trình hoạt động hoàn toàn artificial environment được giới hạn ở đầu vào bàn phím, cơ sở dữ liệu, hệ thống tệp máy tính và đầu ra ký tự trên màn hình.
Ngược lại, một số tác nhân phần mềm (robot phần mềm hoặc softbots) tồn tại trong các miền softbots phong phú, không giới hạn. Trình mô phỏng có mộtvery detailed, complex environment. Tác nhân phần mềm cần chọn từ một loạt các hành động trong thời gian thực. Một softbot được thiết kế để quét các sở thích trực tuyến của khách hàng và hiển thị các mặt hàng thú vị cho khách hàng hoạt động trongreal cũng như một artificial Môi trường.