Maison Problème commun Quelle est l'importance de l'intelligence artificielle

Quelle est l'importance de l'intelligence artificielle

Jan 07, 2022 am 11:29 AM
人工智能

L'énorme quantité de données générées par les humains et les ordinateurs a largement dépassé la capacité des humains à les absorber, à les interpréter et à prendre des décisions complexes sur cette base. Et l’intelligence artificielle constitue la base de tout apprentissage informatique et représente l’avenir de toute prise de décision complexe. L’intelligence artificielle (et son évolution logique de l’apprentissage automatique) et l’apprentissage profond jettent les bases de l’avenir de la prise de décision en entreprise.

Quelle est l'importance de l'intelligence artificielle

L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 7, ordinateur Dell G3.

L'intelligence artificielle (IA) fait référence à la création et à l'utilisation d'algorithmes pour créer un environnement informatique dynamique afin de simuler la base des processus d'intelligence humaine. En termes simples, l’objectif des efforts d’intelligence artificielle est de faire en sorte que les ordinateurs pensent et agissent comme des humains.

Pour atteindre cet objectif, trois éléments clés sont nécessaires :

  • Système informatique

  • Données et gestion des données

  • Algorithmes avancés d'intelligence artificielle (code)

Plus les résultats souhaités sont proches de l'humain , plus les données sont précises. Les exigences en matière de volume et de capacités de traitement sont plus élevées.

L'origine de l'intelligence artificielle

Depuis au moins le premier siècle avant JC, les humains s'intéressent à la faisabilité de créer des machines qui simulent le cerveau humain. Dans les temps modernes, John McCarthy a inventé le terme « intelligence artificielle » en 1955. En 1956, McCarthy et d'autres ont organisé une conférence intitulée « Projet de recherche d'été sur l'intelligence artificielle du Dartmouth College ». À partir de là, l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond et l’analyse prédictive ont émergé au fur et à mesure des temps et se sont développés jusqu’à l’analyse standardisée actuelle. Par ailleurs, un nouveau domaine de recherche a émergé en même temps : la science des données.

Quelle est l'importance de l'intelligence artificielle ?

Aujourd'hui, le volume considérable de données générées par les humains et les ordinateurs a largement dépassé la capacité des humains à les absorber, à les interpréter et à prendre des décisions complexes sur cette base. L’intelligence artificielle constitue la base de tout apprentissage informatique et représente l’avenir de toute prise de décision complexe.

Par exemple, le Tic-Tac-Toe (le jeu du cercle et de la croix) comporte 255 168 mouvements différents, dont 46 080 aboutissent à une égalité. Mais malgré cela, la plupart des gens savent comment ne pas perdre la partie. Le jeu de dames comporte plus de 500 x 10 puissance 18 mouvements différents possibles, donc très peu de personnes peuvent être considérées comme des maîtres. Les ordinateurs peuvent calculer les permutations et les combinaisons de ces mouvements de manière extrêmement efficace et proposer la meilleure stratégie.

L'intelligence artificielle (et son évolution logique de l'apprentissage automatique) et l'apprentissage profond jettent les bases de l'avenir de la prise de décision en entreprise.

Cas d'utilisation de l'intelligence artificielle

L'application de l'intelligence artificielle peut être observée dans de nombreux scénarios quotidiens, tels que la détection des fraudes dans les services financiers, la prévision des achats au détail et les interactions de support client en ligne. Voici quelques exemples :

1. Chat en ligne

1) Robot de chat :

Un tel robot ne nécessite généralement pas une grande base de connaissances, mais nécessite une analyse linguistique professionnelle. Ce n'est pas techniquement difficile et ne nécessite que juste. donner une réponse. Il n'y a aucune exigence de taux de rappel, et il n'y a aucune exigence de taux de précision. Ce n'est pas techniquement difficile.

2) Assistant personnel :

C'est commun à tout le monde. La reconnaissance comprend également la reconnaissance du langage, du texte, de l'expression et des mouvements corporels, ce qui nécessite une forte capacité d'apprentissage du robot. En même temps, il saute directement un seul cycle de conversation et doit répondre à plusieurs cycles de conversation. faire

3) Robot de service client :

Le robot de service client réalise des conversations à un ou plusieurs tours grâce à la récupération de la base de connaissances. Il ne nécessite pas de reconnaissance d'intention, mais il doit analyser divers messages et fournir des commentaires efficaces aux visiteurs. Cela nécessite un taux de réussite, donc La difficulté n'est pas minime. Heureusement, la technologie est relativement mature, a été commercialisée et a reçu le soutien de nombreux utilisateurs

2 Construction de modèles de données

Cela est rarement mentionné, mais nous. j'en ai vraiment besoin. Tout le monde sait que les étapes ultérieures de la concurrence commerciale concernent le partage de données. Ce n'est qu'avec les données que l'on peut être efficace au combat. Les modèles d'analyse de données existants ne sont rien de plus qu'une formulation manuelle, et tout au plus prennent en charge un haut degré de personnalisation, et le coût de vérification de la rationalité du modèle est assez élevé

Et l'intelligence artificielle peut créer le meilleur modèle de données grâce à l'auto- l'apprentissage, le raffinement et l'intégration, ce qui est tout simplement une chose passionnante, mais aussi une question d'innovation et de réforme

3. Interaction vocale

L'interaction vocale, grâce à l'enregistrement et au traitement, réalise la commercialisation des robots vocaux, en se concentrant sur la promotion des produits. et le service après-vente. Ceci est très important pour nos vies sont très pratiques

4. Robots éducatifs IA, robots nounous, services gouvernementaux, diagnostic médical :

éducation préscolaire, entretien ménager, plantes vertes, vente au détail, etc., tout cela peut être libéré grâce à l'intelligence artificielle. Ce type d'intelligence artificielle n'a pas besoin d'avoir la capacité d'apprendre par elle-même, mais doit seulement accomplir des tâches claires selon des règles établies. Un traitement médical a été utilisé, mais l'effet est médiocre. Le taux de reconnaissance des films CT aux États-Unis est de 80 %, alors qu'en Chine, il est toujours resté à 60 %

5 Industrie :

Voitures intelligentes, sécurité. champs, maisons intelligentes

Dans le domaine industriel, l'intelligence artificielle ne peut effectuer que certains types de travaux restreints, mais elle peut être combinée par ordres de grandeur pour remplacer complètement la main-d'œuvre

La main-d'œuvre effectuera davantage d'activités commerciales, et l'intelligence artificielle est bien plus efficace et précise que la main-d'œuvre

6, Agriculture et élevage :

Analyses de la qualité des sols, surveillance de l'environnement naturel, analyse de la stratégie de gestion agricole

L'agriculture est l'industrie la plus primitive de l'humanité, mais elle a une caractéristique : la non-standardisation. Nous savons tous que l'agriculture connaît des progrès en matière de mécanisation, mais l'agriculture chinoise en est encore au stade de l'expérience et le stade scientifique n'a pas encore été pleinement popularisé. L'intelligence artificielle ne peut effectuer que certains nœuds de subdivision, tels que l'épandage de pesticides et la collecte de fruits, et ce. est encore au stade de l'automatisation mécanique, l'intelligence artificielle avancée n'a pas encore de champs d'application. La raison la plus importante ici est qu’il faudra encore un certain temps pour extraire le modèle de données de base.

Pour plus de connaissances connexes, veuillez visiter la rubrique FAQ !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

R.E.P.O. Crystals d'énergie expliqués et ce qu'ils font (cristal jaune)
3 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Meilleurs paramètres graphiques
3 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Comment réparer l'audio si vous n'entendez personne
3 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Comment déverrouiller tout dans Myrise
3 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG. Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG. Jul 25, 2024 am 06:42 AM

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées Jul 15, 2024 pm 12:21 PM

Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g