Terdapat banyak tugas yang boleh dicapai oleh kecerdasan buatan hari ini, selagi manusia boleh mencipta cara untuk menggunakan teknologi kecerdasan buatan secara kreatif. Dengan mengambil kira perkara ini, terdapat beberapa tugas yang orang mungkin tidak pernah mengharapkan kecerdasan buatan dapat dilaksanakan.
Orang ramai boleh menyelidiki cara khusus di mana AI boleh meningkatkan kerja dan kehidupan mereka dengan cara yang tidak mereka sedari.
Pada asasnya, kecerdasan buatan hanya diprogramkan dan dilatih menggunakan titik data mentah untuk melaksanakan tugas tertentu.
Terdapat banyak lagi untuk dikaji tentang kecerdasan buatan daripada takrifan mudah ini, tetapi ini adalah titik permulaan yang baik. Terdapat dua jenis latihan utama untuk program kecerdasan buatan ini: pembelajaran mesin dan model pembelajaran mendalam.
Pembelajaran mesin ialah kaedah melatih komputer untuk belajar daripada data berstruktur tanpa perlu diprogramkan secara eksplisit. Ia melibatkan penggunaan algoritma untuk menganalisis dan memahami corak dalam data dan kemudian menggunakan pemahaman ini untuk membuat ramalan atau keputusan. Data yang dimasukkan ke dalam algoritma pembelajaran mesin perlu murni, dengan outlier dialih keluar atau terhad, data yang tidak diingini ditinggalkan dan penyelewengan dipantau. Algoritma pembelajaran mesin dan model kecerdasan buatan sesuai untuk sains data dan analitis, membantu pengguna menghuraikan berjuta-juta titik data dengan cepat dan cekap.
Pembelajaran mendalam ialah subset pembelajaran mesin yang menggunakan rangkaian saraf yang meniru otak manusia untuk menganalisis dan memahami corak kompleks dalam data. Rangkaian ini terdiri daripada lapisan "neuron" yang saling berkaitan yang boleh belajar mengenali corak dan membuat keputusan berdasarkan data input. Input data kepada model pembelajaran mendalam boleh menjadi tidak berstruktur tetapi masih memerlukan parameter dan penalaan yang kukuh untuk membetulkannya. Model AI ini bukan sahaja mengambil data dan menghasilkan hasil, tetapi ia juga menjana hasil baharu atau tidak dijangka berdasarkan jumlah data yang besar yang sedang diproses. Beginilah cara seseorang melihat program komputer melaksanakan tugas kecerdasan buatan, seperti menulis catatan blog atau novel, dengan "membaca" 1,000 novel daripada genre yang sama oleh pengarang yang berbeza.
Untuk terus mempelajari lebih lanjut tentang Kepintaran Buatan, berikut ialah senarai tugas yang boleh dicapai oleh Kepintaran Buatan. Tugas kecerdasan buatan ini tidak mengikut urutan tertentu, tetapi kebanyakannya mungkin memberi kesan kepada kerja dan kehidupan harian orang ramai.
Sesetengah program AI bukan sahaja boleh membaca kepada manusia, manusia juga boleh memasukkan pautan ke teks bertulis atau catatan blog, dan program AI akan membacanya. Kemudian, setelah artikel itu dibaca, ia boleh menjana ringkasan atau nota ringkas yang mengumpulkan maklumat yang paling penting daripada teks.
Tidak dinafikan bahawa salah satu perkara menakjubkan yang boleh dilakukan oleh kecerdasan buatan ialah mendengar dan memahami bahasa manusia, tetapi program kecerdasan buatan juga boleh dilatih untuk mendengar dan mengesan corak bunyi lain. ShotSpotter melakukan ini untuk memastikan komuniti selamat dan membantu polis bertindak balas dengan cepat terhadap situasi berbahaya.
Kecerdasan buatan juga boleh melatih komputer dengan kod, membolehkannya belajar menulis kod yang dilatih berdasarkan sejumlah besar kod yang disediakan oleh komuniti dalam talian. Walaupun AI masih jauh untuk membolehkan projek berskala penuh untuk menyelesaikan masalah dunia sebenar, pengaturcara boleh menggunakan AI untuk membantu menulis kod untuk mendapatkan idea dan inspirasi tentang cara menyelesaikan masalah tertentu. ChatGPT ialah model sembang kecerdasan buatan yang membantu menulis kod asas.
AlphaGo yang dibangunkan oleh OpenAI mengalahkan juara dunia Lee Sedol dalam permainan Go. OpenAI juga telah membangunkan sistem kecerdasan buatan yang mampu menewaskan juara dunia pada tahap yang kompetitif dalam permainan seperti Dota 2 dan StarCraft. Contohnya, MuZero ialah satu lagi sistem AI yang belajar dan bermain catur, Shogi, dan pelbagai permainan arked Atari dari awal (dengan campur tangan sifar).
Satu jenis model pembelajaran mesin khas yang dipanggil penglihatan komputer membolehkan teknologi kecerdasan buatan untuk "Menonton". Ini boleh termasuk pelbagai tugas berbilang langkah seperti pemantauan pertanian, mengesan sel kanser atau mengendalikan mesin.
Seperti yang dinyatakan sebelum ini, kecerdasan buatan boleh menyelesaikan tugas seperti membuat catatan blog atau novel. Melangkah lebih jauh, beberapa program AI malah mampu menghasilkan karya seni mereka sendiri. Saya percaya orang ramai pasti pernah mendengar tentang dale-2 OpenAI, di mana gesaan teks menghasilkan perwakilan imej yang menarik.
Sistem kecerdasan buatan boleh dilatih untuk menganalisis data kewangan dan membuat ramalan yang agak yakin tentang harga saham. Ia boleh mengenal pasti saham untuk dipegang atau dijual apabila aset menjadi berisiko.
Hari ini, ramalan cuaca hampir keseluruhannya dilakukan oleh program komputer, tetapi hanya dalam erti kata yang luas. Mentakrifkan maksud keputusan ini masih memerlukan banyak tafsiran manusia. Walau bagaimanapun, dengan menggunakan penglihatan komputer kecerdasan buatan, penyelidik telah dapat meramalkan perubahan mendadak dalam cuaca tempatan dengan ketepatan yang lebih tinggi. Ia adalah sangat tepat bahawa projek untuk mensimulasikan Bumi boleh dilaksanakan apabila ramalan cuaca dan simulasi maju untuk menggambarkan dan memerangi perubahan iklim.
Pengilang ubat membangunkan program kecerdasan buatan yang boleh melaksanakan tugas kecerdasan buatan untuk menilai semua kemungkinan penggunaan ubat sedia ada dan membandingkannya dengan Ubat sedia ada lain dibandingkan untuk menentukan pertindihan sama ada satu ubat adalah sama atau lebih berkesan daripada yang lain. Ini memberi doktor lebih banyak cara untuk merawat pesakit berdasarkan keperluan khusus mereka dan solek biologi. Kecerdasan buatan memainkan peranan yang besar dalam pembangunan dadah. Pengkomputeran berprestasi tinggi diperlukan untuk dinamik molekul, jadi penyelidik dadah memanfaatkan penyelesaian pengkomputeran berprestasi tinggi mereka untuk melatih dan menggunakan model kecerdasan buatan untuk menilai sasaran dadah yang berpotensi.
Melalui gabungan berbilang lapisan teknologi AI, salah satu perkara paling menakjubkan yang boleh dilakukan oleh AI ialah mengesyorkan produk baharu. Sistem pengesyoran Netflix adalah revolusioner Setelah anda selesai menonton siri TV, ia boleh mengesyorkan rancangan yang sangat menarik dan mengesyorkan beribu-ribu filem yang patut ditonton semula akan menjadikan pengalaman pengguna mudah dan lancar. Ia juga memberikan peratusan keyakinan tertentu bahawa orang akan menyukainya. Banyak perniagaan kini menggunakan sistem pengesyoran yang sangat canggih untuk meningkatkan jualan untuk beli-belah dalam talian, pengiklanan yang disasarkan, perkhidmatan penstriman muzik dan banyak lagi.
Kecerdasan buatan ialah salah satu perkembangan yang paling menentukan pada abad ke-21, kerana ia membentuk cara manusia melakukan segala-galanya. Semoga 10 perkara menakjubkan yang boleh dilakukan oleh kecerdasan buatan ini akan mencetuskan minat terhadap dunia kecerdasan buatan yang sentiasa berubah. Kecerdasan buatan sedang mempercepatkan pembangunan lebih banyak teknologi baharu, dan pasaran untuk lelaran baharu serta idea baharu yang boleh meningkatkan kehidupan harian manusia adalah besar.
Atas ialah kandungan terperinci 10 tugas yang orang tidak tahu kecerdasan buatan boleh lakukan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
