Artificial Intelligens är en av de nya teknikerna som försöker simulera människors resonemang i AI-system. Forskare har gjort betydande framsteg i svaga AI-system, medan innovationen för mer avancerade AI system har varit långsammare.
De flesta av oss har använt Siri, Google Assistant, någon gång i våra liv. Vad är dem? De är våra digitala personliga assistenter. De hjälper oss att hitta användbar information när vi ber om det med vår röst; vi kan säga “Hej Siri, visa mig den närmaste snabbmatrestaurangen” eller “Vad är det för väder imorgon”, och assistenten kommer att svara med relevant information genom att antingen gå via din telefon eller söka på webben . Detta är ett enkelt exempel på artificiell intelligens! Låt oss läsa mer om det!
Vad är artificiell intelligens?
Artificial Intelligens är ett datorprograms förmåga att lära sig och tänka.
John McCarthy myntade termen Artificial Intelligence år 1950.
Han sa: ‘Varje aspekt av lärande eller någon annan del av intelligensen kan i princip beskrivas så exakt att en maskin kan göras för att simulera den. Ett försök kommer att göras för att få maskiner att använda språk, formabstraktioner och begrepp, lösa olika problem som nu är reserverade för människor och förbättra sig själva.”
Men hur får jagmanAI att tänka eller lära av sig själv? Låt oss ta reda på det i nästa avsnitt:
Hur fungerar artificiell intelligens?
Datorer är bra på att följa processer, dvs sekvenser av steg för att utföra en uppgift. Om vi ger en dator steg för att utföra en uppgift, bör den lätt kunna fullfölja den. Stegen är bara algoritmer. En algoritm kan vara så enkel som att skriva ut två nummer eller lika komplicerat som att förutsäga vem som blir president nästa val.
Låt oss ta ett exempel på att förutsäga väderprognosen för 2020.
Först och främst, det vi behöver är mycket data! Låt oss ta data från 1950 till 2015
Nu kommer vi att dela upp dessa data i ett förhållande på 80:20. 80 procent av uppgifterna kommer att vara våra märkta data, och resten 20 procent kommer att vara våra testdata. Således har vi resultatet för hela 100 procent av de uppgifter som har förvärvats från 1950 till 2015.
Vad händer när vi samlar in uppgifterna? Vi matar in de märkta uppgifterna, dvs 80 procent av tågdata, i maskinen. Här lär sig algoritmen från de data som matats in i den.
Därefter måste vi testa algoritmen. Här matar vi in testdata, dvs. de återstående 20 procenten av datan, till maskinen. Maskinen ger oss utgången. Nu kontrollerar vi verifiering av utmatningen från maskinen med den faktiska utgången från data och kontrollerar att det är noggrant. Samtidigt som vi kontrollerar för noggrannhet om vi inte är nöjda med modellen, justerar vi algoritmen för att ge oss det exakta utfallet, eller åtminstone någonstans nära det faktiska utfallet. När vi är nöjda med modellen matar vi sedan in data till modellen så att den kan förutsäga väderprognosen.
När fler och fler uppsättningar data matas in i systemet blir utgången mer och mer exakt. Ingen av algoritmerna kan vara 100 procent korrekta. Ingen av maskinerna har också kunnat uppnå 100 procent effektivitet. Därför är den utgång vi får från maskinen aldrig 100 procent korrekt.
Vilka är de viktigaste fälten inom artificiell intelligens?
Artificial Intelligens fungerar med stora mängder data som först kombineras med snabb, iterativ bearbetning och smarta algoritmer som gör att systemet kan lära sig av mönstren i datan. På detta sätt skulle systemet kunna leverera exakta eller nära exakta utgångar. Som du hör är AI både ett stort och komplext ämne, som involverar mycket avancerade och komplexa processer, och därmed dess fält omfattar många teorier, metoder och tekniker. De stora underkategorierna under AI förklaras nedan:
Maskininlärning (machine learning)
Maskininlärning är det lärande där en maskin kan lära sig själv från exempel och tidigare erfarenheter. Programmet som utvecklats för det behöver inte vara specifikt och är inte statiskt. Maskinen tenderar att ändra eller korrigera sin algoritm efter behov.
Artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) är de två mest vanligtvis missuppfattade termerna. I allmänhet tenderar människor att tro att de är desamma, vilket leder till förvirring. ML är ett underfält till AI. Båda termerna återkallas emellertid samtidigt och upprepade gånger när det rör sig om ämnen Big Data eller Data Analytics eller några andra relaterade ämnen.
Neurala nätverk
Konstgjorda neurala nätverk (ANN) utvecklades och inspirerades av det biologiska neurala nätverket, dvs hjärnan. ANN är ett av de viktigaste verktygen i maskininlärning för att hitta mönster inom data, som är alldeles för komplicerade för att en människa ska kunna ta reda på och lära maskinen att känna igen.
Deep Learning
I Deep Learning analyseras en stor mängd data, och här skulle algoritmen utföra uppgiften upprepade gånger, varje gång vrida / redigera lite för att förbättra resultatet.
Kognitiv datoranvändning
Det slutliga målet med kognitiv datoranvändning är att imitera den mänskliga tankeprocessen i en datormodell. Hur kan detta uppnås? Med hjälp av självinlärningsalgoritmer, mönsterigenkänning genom neurala nätverk och naturlig språkbearbetning kan en dator härma det mänskliga tankesättet. Här används datoriserade modeller för att simulera den mänskliga kognitionsprocessen.
Datorvision
Datorvision fungerar på att låta datorer se, känna igen och bearbeta bilder på samma sätt som den mänskliga visionen gör, och sedan ger den en lämplig utgång. Datorvision är nära besläktad med Artificial Intelligence. Här måste datorn förstå vad den ser och sedan analysera den i enlighet därmed.
Naturligt språkbearbetning
Naturligt språkbearbetning innebär att utveckla metoder som hjälper oss att kommunicera med maskiner som använder naturliga mänskliga språk som engelska.
Nu när vi förstår vad Artificial Intelligence är och vi känner till dess underfält, bör vi överväga varför det verkligen är efterfrågat i den nuvarande världen.
Maskiner och algoritmer på arbetsplatsen förväntas skapa 133 miljoner nya job, men får 75 miljoner jobb att förskjutas fram till 2022 enligt en ny rapport från World Economic Forum (WEF) … Det innebär att tillväxten av Artificial Intelligence skulle kunna skapa 58 miljoner nya nya jobb de närmaste åren.
Intressant, är det inte? Om du letar efter en förändring i ditt jobb kan Artificial Intelligence vara det bästa alternativet för din hållbara karriärstillväxt.
Just nu är det en stor efterfrågan på AI-proffs. Låt oss titta på några av fakta som kommer att stödja detta argument.
Vad är tillämpningarna av Artificial Intelligence?
Nu är det dags för oss att känna till olika verkliga tillämpningar av AI över hela branschens vertikala.
Varje gång du gör en transaktion online / offline, med ditt kredit- eller betalkort, får du ett meddelande från din bank med frågan om du har gjort den transaktionen. Banken ber dig också rapportera om du inte har gjort transaktionen. Banken matar sitt artificiella underrättelsessystem med uppgifter om både bedrägliga och icke-bedrägliga transaktioner. AI-systemet lär sig av dessa uppgifter och förutsäger sedan vilka transaktioner som är bedrägliga och vilka inte är det baserade på denna enorma utbildningsuppsättning och stor mängd data.
Marknadsstorleken för AI-programvara förväntas nå upp till 36 miljoner dollar år 2025. Denna hype på marknaden har fått återförsäljare att uppmärksamma Artificial Intelligence. Således använder majoriteten av stora och småskaliga industrier AI-verktyg på nya sätt över hela produktlivscykeln – allt från monteringsstadiet till samverkan mellan kund och service efter försäljning.
Med AI-tekniken behöver piloten bara sätta systemet i autopilotläge och då kommer majoriteten av flygningen att tas om hand av AI själv. Det rapporteras av The New York Times att endast sju minuters mänsklig ingripande (som främst avser start och landning) krävs för en genomsnittlig flygning av ett Boeing-plan.
Slutsats
Det finns en växande rädsla för att det utbredda genomförandet av AI kommer att ta bort mänskliga arbetstillfällen. Inte bara vanliga men företagare som Elon Musk uttrycker varnar i den växande takten för forskning som genomförs inom AI-domänen. De anser också att AI-system kan bana väg för storskaligt våld i världen. Men det är ett mycket dystopiskt sätt att se på saken.
Under de senaste decennierna har tekniken vuxit snabbt och massivt. Under hela kursen, för varje jobb som tappats av teknik, dyker det alltid upp nya jobbroller. Om det hade varit fallet där en ny teknik ersatte alla mänskliga arbetstillfällen, skulle majoriteten av världen nu ha blivit arbetslös.
Till och med Internet under starten hade fått mycket negativa recensioner. Men det är nu uppenbart att Internet aldrig kan ersättas. Du skulle inte läsa den här bloggen om så var fallet. På samma sätt, även om den automatiserar mycket av de mänskliga förmågorna, kommer den att stiga upp i sin potential och goodwill och gynna mänskligheten i allmänhet.
