Jadual Kandungan
Apakah teknologi yang diperlukan untuk AI?
Rumah Peranti teknologi AI Bagaimana sebenarnya AI berfungsi?

Bagaimana sebenarnya AI berfungsi?

Apr 15, 2023 pm 09:37 PM
AI aplikasi komputer pembelajaran mesin

​Penterjemah |. Bugatti

Penilai |. Shujuan Sun

AI telah menjadi sangat penting untuk perniagaan moden dan jenis organisasi lain kerana ia boleh melakukan semua perkara di atas. Dengan menggabungkan sejumlah besar data dengan algoritma pemprosesan lelaran pintar, sistem AI boleh belajar daripada corak dan ciri dalam data yang mereka analisis.

Bagaimana sebenarnya AI berfungsi?

Setiap kali sistem AI memproses data, ia menguji dan mengukur prestasinya sendiri dan memperoleh pengetahuan baharu. Oleh kerana AI tidak perlu berehat, ia boleh menyelesaikan ribuan tugas dengan cepat, mempelajari banyak pengetahuan dalam tempoh yang singkat, dan akhirnya menjadi sangat mahir dalam apa sahaja yang dilatih untuk dilakukan.

Namun, untuk memahami cara AI sebenarnya berfungsi, anda perlu memahami bahawa AI bukan sekadar program komputer atau perisian aplikasi, tetapi satu disiplin atau sains yang lengkap.

Sistem AI mempunyai banyak bahagian yang berbeza, dan anda boleh menganggapnya sebagai subbidang sains menyeluruh AI.

Bidang ini termasuk:

  • Pembelajaran mesin: Aplikasi AI khusus yang membolehkan sistem komputer, program atau perisian aplikasi belajar secara automatik dan memperoleh hasil yang lebih baik berdasarkan pengalaman, Semua ini tanpa pengaturcaraan. Pembelajaran mesin membolehkan AI mencari corak dalam data, mendedahkan cerapan dan menambah baik hasil bagi sebarang tugas yang direka bentuk untuk dicapai oleh sistem.
  • Pembelajaran Mendalam: Jenis pembelajaran mesin khusus yang membolehkan AI belajar dan menambah baik dengan memproses data. Pembelajaran mendalam menggunakan rangkaian saraf tiruan yang mensimulasikan rangkaian saraf biologi dalam otak manusia untuk memproses maklumat, mencari perkaitan antara data, membuat inferens atau memperoleh keputusan berdasarkan peneguhan positif dan negatif.
  • Rangkaian Neural: Proses berulang kali menganalisis set data untuk mencari perkaitan dan mentafsir makna daripada data yang tidak ditentukan. Rangkaian saraf berfungsi sama seperti dalam otak manusia, membolehkan sistem AI mengambil set data yang besar, menemui corak dalam data dan menjawab soalan mengenainya.
  • Pengkomputeran kognitif ialah satu lagi bahagian penting dalam sistem AI, direka bentuk untuk mensimulasikan interaksi manusia-komputer, membolehkan model komputer mensimulasikan mekanisme otak manusia apabila melakukan tugas yang kompleks (seperti menganalisis teks, pertuturan atau imej) .
  • Pemprosesan Bahasa Asli (NLP) ialah bahagian penting AI kerana ia membolehkan komputer mengenali, menganalisis, mentafsir dan benar-benar memahami bahasa manusia, sama ada bertulis atau lisan. Pemprosesan bahasa semula jadi adalah penting untuk mana-mana sistem berasaskan AI yang berinteraksi dengan manusia, sama ada melalui input teks atau suara.
  • Penglihatan Komputer – Salah satu aplikasi teknologi AI yang paling biasa, ia menggunakan pengecaman corak dan pembelajaran mendalam untuk memeriksa dan mentafsir kandungan imej. Penglihatan komputer membolehkan sistem AI mengenali unsur-unsur data visual, seperti CAPTCHA yang terdapat di mana-mana dalam talian, yang dipelajari oleh manusia untuk membantu mereka mengenal pasti elemen imej seperti kereta, lintasan pejalan kaki, basikal atau gunung.

Bagaimana sebenarnya AI berfungsi?

Apakah teknologi yang diperlukan untuk AI?

AI bukanlah sesuatu yang baru, tetapi disebabkan oleh kemajuan yang ketara dalam teknologi, ia telah digunakan secara meluas sejak beberapa tahun kebelakangan ini dan penggunaannya semakin meluas dan meluas.

Malah, pertumbuhan pesat dalam skala dan nilai AI berkait rapat dengan kemajuan teknologi terkini, termasuk:

  • Set data yang lebih besar dan lebih mudah diakses—AI bergantung pada Data sedang berkembang pesat . Apabila data berkembang dengan pesat dan akses kepada data menjadi lebih mudah, kepentingan AI meningkat. Tanpa perkembangan seperti "Internet of Things," AI akan mempunyai potensi aplikasi yang jauh lebih sedikit.
  • Unit Pemprosesan Grafik - GPU ialah salah satu faktor utama yang memacu nilai AI, kerana ia penting dalam menyediakan sistem AI dengan keupayaan untuk melaksanakan berjuta-juta pengiraan yang diperlukan untuk melaksanakan pemprosesan interaktif. GPU menyediakan kuasa pengkomputeran yang diperlukan oleh AI untuk memproses dan mentafsir data besar dengan cepat.
  • Pemprosesan Data Pintar - Algoritma baharu dan lebih maju membenarkan sistem AI menganalisis data dengan lebih pantas dan pada berbilang peringkat serentak, membantu sistem ini menganalisis set data dengan sangat cepat supaya mereka boleh berprestasi lebih baik dan lebih pantas Memahami sistem yang kompleks dan meramalkan yang jarang berlaku peristiwa.
  • Antara Muka Pengaturcaraan Aplikasi – API membenarkan keupayaan AI untuk ditambahkan pada program komputer tradisional dan aplikasi perisian, sebenarnya menjadikan sistem dan program tersebut lebih pintar dengan meningkatkan keupayaan mereka untuk mengecam dan memahami corak data.

Bagaimana sebenarnya AI berfungsi?

Tajuk asal: Tetapi bagaimana AI sebenarnya Berfungsi?​, Pengarang: Annoberry​

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana sebenarnya AI berfungsi?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Arahan sembang dan cara menggunakannya
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles