Apakah kepentingan kecerdasan buatan

Jumlah data yang banyak yang dijana oleh manusia dan komputer telah jauh melebihi keupayaan manusia untuk menyerap, mentafsir dan membuat keputusan yang rumit berdasarkannya. Dan kecerdasan buatan membentuk asas kepada semua pembelajaran komputer dan mewakili masa depan semua pembuatan keputusan yang kompleks. Kecerdasan buatan (dan evolusi logik pembelajaran mesin) dan pembelajaran mendalam meletakkan asas untuk masa depan membuat keputusan perniagaan.

Persekitaran pengendalian tutorial ini: sistem Windows 7, komputer Dell G3.

Kecerdasan buatan (AI) merujuk kepada penciptaan dan penggunaan algoritma untuk membina persekitaran pengkomputeran dinamik untuk mensimulasikan asas proses kecerdasan manusia. Ringkasnya, matlamat usaha kecerdasan buatan adalah untuk menjadikan komputer berfikir dan bertindak seperti manusia.

Untuk mencapai matlamat ini, tiga elemen utama diperlukan:

• Sistem Pengkomputeran

• Pengurusan Data dan Data

• Algoritma (kod) kecerdasan buatan lanjutan

Semakin dekat hasil yang dijangkakan kepada manusia, semakin tinggi keperluan untuk volum data dan kuasa pemprosesan.

Asal Usul Kepintaran Buatan

Sekurang-kurangnya sejak abad pertama SM, manusia telah berminat dengan kemungkinan mencipta mesin untuk mensimulasikan otak manusia. Pada zaman moden, John McCarthy mencipta istilah "kecerdasan buatan" pada tahun 1955. Pada tahun 1956, McCarthy dan yang lain menganjurkan persidangan yang dipanggil "Projek Penyelidikan Kepintaran Buatan Musim Panas Kolej Dartmouth." Bermula daripada ini, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan analisis ramalan muncul mengikut keperluan masa, dan telah berkembang kepada analisis piawai semasa. Di samping itu, bidang penyelidikan baru telah muncul pada masa yang sama: sains data.

Apakah kepentingan kecerdasan buatan?

Hari ini, jumlah besar data yang dijana oleh manusia dan komputer telah jauh melebihi keupayaan manusia untuk menyerap, mentafsir dan membuat keputusan yang rumit berdasarkannya. Kecerdasan buatan membentuk asas kepada semua pembelajaran komputer dan mewakili masa depan semua pembuatan keputusan yang kompleks.

Sebagai contoh, Tic-Tac-Toe (permainan bulatan) mempunyai 255,168 pergerakan berbeza, 46,080 daripadanya menghasilkan seri. Tetapi walaupun ini, kebanyakan orang boleh memikirkan cara untuk tidak kehilangan permainan. Checkers mempunyai lebih 500 x 10 dengan kuasa 18 kemungkinan pergerakan berbeza, jadi sangat sedikit orang yang boleh dianggap sebagai tuan. Komputer boleh mengira pilih atur dan gabungan pergerakan ini dengan sangat cekap dan menghasilkan strategi terbaik.

Kecerdasan buatan (dan evolusi logik pembelajaran mesin) dan pembelajaran mendalam meletakkan asas untuk masa depan membuat keputusan perniagaan.

Kes Penggunaan Kepintaran Buatan

Aplikasi kecerdasan buatan boleh dilihat dalam banyak senario harian, seperti pengesanan penipuan perkhidmatan kewangan, pembelian runcit meramal dan berinteraksi dengan sokongan pelanggan dalam talian, dsb. Berikut ialah beberapa contoh:

1 Sembang dalam talian

1) Robot sembang:

Robot sebegitu biasanya tidak memerlukan pangkalan pengetahuan yang besar. , tetapi ia memerlukan analisis bahasa profesional. Anda hanya perlu memberikan jawapan, dan tiada keperluan untuk kadar ketepatan.

2 ) Pembantu peribadi:

Ini adalah perkara biasa kepada semua orang Kesukaran terbesar adalah pengecaman niat juga termasuk pengecaman bahasa, teks, dan pergerakan badan. Ia memerlukan keupayaan pembelajaran yang kuat dan boleh dilangkau terus. Satu pusingan perbualan mesti memenuhi beberapa pusingan perbualan, yang tidak mudah dilakukan

3) Robot perkhidmatan pelanggan:

Robot perkhidmatan pelanggan merealisasikan satu pusingan dan berbilang- perbualan bulat melalui pencarian asas pengetahuan Ia tidak memerlukan pengiktirafan niat, tetapi ia perlu menganalisis pelbagai mesej dan memberikan maklum balas yang berkesan kepada pelawat telah dikomersialkan. Sokongan daripada ramai pengguna

2. Pembinaan model data

Ini jarang disebut, tetapi kami sangat memerlukannya. Semua orang tahu bahawa peringkat akhir persaingan perniagaan adalah mengenai perkongsian data Hanya dengan data anda boleh mempunyai keberkesanan pertempuran. Model analisis data yang sedia ada tidak lebih daripada perumusan manual Paling banyak, ia menyokong tahap penyesuaian yang tinggi, dan kos pengesahan rasional model itu agak

boleh mencipta model data terbaik pembelajaran kendiri, penghalusan dan integrasi , ini hanyalah satu perkara yang menarik, dan juga soal inovasi dan pembaharuan

3 Interaksi suara

Interaksi suara, melalui merakam dan memproses, merealisasikan suara Pengkomersilan robot memberi tumpuan kepada promosi produk dan perkhidmatan selepas jualan, yang sangat mudah untuk kehidupan kita

4. Robot pendidikan AI, robot pengasuh, perkhidmatan kerajaan dan perubatan diagnosis:

Pendidikan awal kanak-kanak, pengemasan, tumbuhan hijau, runcit, dsb., ini semua boleh dibebaskan oleh kecerdasan buatan jenis ini tidak perlu mempunyai keupayaan untuk mempelajarinya sendiri, tetapi hanya perlu menyelesaikan tugas yang jelas mengikut peraturan yang ditetapkan. Rawatan perubatan telah digunakan, tetapi kesannya adalah lemah Kadar pengiktirafan filem CT di Amerika Syarikat ialah 80%, manakala di China ia sentiasa kekal pada 60%

5. Industri:

Kereta pintar, medan keselamatan, rumah pintar

Dalam bidang perindustrian, kecerdasan buatan hanya boleh melakukan beberapa jenis kerja yang sempit, tetapi ia boleh digabungkan dalam magnitud untuk menggantikan tenaga manusia sepenuhnya

Tenaga manusia akan melakukan lebih banyak aktiviti perniagaan, dan kecerdasan buatan akan jauh lebih banyak. cekap dan tepat. Kuasa luar biasa

6. Pertanian dan penternakan:

Ujian kualiti tanah, pemantauan persekitaran semula jadi, analisis strategi pengurusan pertanian

Pertanian adalah industri manusia yang paling primitif, tetapi mempunyai satu ciri, bukan penyeragaman. Kita semua tahu bahawa pertanian sedang mengalami kemajuan mekanisasi, tetapi pertanian China masih dalam peringkat pengalaman, dan peringkat saintifik masih belum dipopularkan sepenuhnya. Kecerdasan buatan hanya boleh melakukan beberapa nod pembahagian, seperti penyebaran racun perosak dan pengumpulan buah-buahan, dan ini masih dalam peringkat Dalam peringkat automasi mekanikal, kecerdasan buatan lanjutan belum mempunyai medan aplikasi. Sebab yang lebih penting di sini ialah ia masih akan mengambil sedikit masa untuk mengabstrak model data asas.

Untuk lebih banyak pengetahuan berkaitan, sila lawati ruangan Soalan Lazim!

Atas ialah kandungan terperinci Apakah kepentingan kecerdasan buatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!