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.
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.
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