Mesterséges intelligencia  – Szakdolgozat

Peace Aielumoh tanulmánya a mesterséges intelligencia különféle típusairól és ágairól

A mesterséges intelligencia típusai

A mesterséges intelligencia különböző kategóriákba sorolható, létezik a funkcionalitásokon alapuló mesterséges intelligencia és a képességeken alapuló mesterséges intelligencia.

A funkcionalitás alapján ezek a mesterséges intelligencia típusai

- Reaktív gépek

- Korlátozott memória

- Az elme elmélete

- Öntudatosság

A képesség alapján ezek a mesterséges intelligencia típusai

- Keskeny vagy gyenge AI

- AI tábornok

- Szuper AI

A funkcionalitáson alapuló mesterséges intelligencia

- Reaktív gépek

Ez a mesterséges intelligencia legalapvetőbb típusa, nem rendelkezik memóriával, és csak a jelenlegi bemenetekre tud reagálni. Ezek a gépek nem képesek információkat vagy múltbeli tapasztalatokat tárolni és felidézni, és nem hoznak döntéseket a történelem vagy a kontextus alapján. Valós időben működnek, és kizárólag a kapott adatok alapján hoznak döntéseket, azaz csak a valós aktuális forgatókönyvekre koncentrálnak, és azokra a lehető legjobb módon reagálnak.

Az ilyen típusú mesterséges intelligencia egyik példája a Deep Blue, az IBM által kifejlesztett sakkszámítógép, amely az előre programozott tudás és heurisztika hatalmas adatbázisára támaszkodik a döntések meghozatalához. A számítógép 1997-ben egy hat játszmából álló mérkőzésen legyőzte a regnáló sakkvilágbajnokot, Gary Kaszparovot, felhasználva a sakktudást és stratégiákat tartalmazó nagy adatbázisát, amely lehetővé tette, hogy valós időben elemezhessen sok lehetséges lépést, és gyorsan reagáljon Kaszparov lépéseire.

- Korlátozott memória

Az ilyen típusú mesterséges intelligencia tájékozott és javítható múltbeli adatok felhasználásával. Képes emlékezni a múltbeli tapasztalatok bizonyos aspektusaira, és felhasználni ezeket az információkat a jövőbeli döntések meghozatalára, azonban memóriája egy konkrét feladatra korlátozódik, amelyre kiképezték, ezért nem tud kiegészíteni a tapasztalatok könyvtárával, általánosítani vagy átadni a tudást másoknak. feladatokat. Ezt a technológiát az önvezető autókban használják, amelyek a korábbi vezetések adatait használják fel a navigáció javítására és a jövőbeni jobb döntések meghozatalára.

- Az elme elmélete

Az ilyen típusú mesterséges intelligencia olyan rendszerek létrehozását jelenti, amelyek képesek megérteni és reagálni az emberi érzelmekre és szándékokra. Ennek az AI-nak az a célja, hogy olyan mesterséges intelligencia-rendszereket hozzon létre, amelyek természetesebb és intuitívabb módon tudnak kölcsönhatásba lépni az emberekkel.

Az MI-ben az „elmeelmélet” kifejezést olyan AI-rendszerek fejlesztésének leírására használják, amelyek képesek ilyen típusú megértést és érvelést mutatni más ágensekkel kapcsolatban. A gyakorlatban a mesterséges intelligencia fejlesztése az elme elméletével nagy kihívást jelent, mivel nem csak a világról való érvelés képességét követeli meg, hanem más ágensek és mentális állapotaikról való érvelés képességét is. Ez megköveteli, hogy az AI-rendszerek mélyen megértsék a természetes nyelvet, a társadalmi dinamikát és az emberi viselkedést.

Az elmeelmélet elemeit magába foglaló mesterséges intelligencia-rendszerek valós példái a következők:

1- Chatbotok: Ezeket a rendszereket úgy tervezték, hogy természetes nyelven keresztül kommunikáljanak az emberekkel, és úgy alakíthatók ki, hogy megértsék és reagáljanak az emberi felhasználó hiedelmeire, vágyaira és szándékaira.

2- Virtuális személyi asszisztensek: Ezeket az AI-rendszereket úgy tervezték, hogy személyre szabott támogatást nyújtsanak, és úgy alakíthatók ki, hogy megértsék és reagáljanak a felhasználó környezetére, céljaira és preferenciáira.

3- Ajánlórendszerek: Ezek a mesterséges intelligencia rendszerek arra valók, hogy személyre szabott ajánlásokat tegyenek a felhasználóknak, és úgy tervezhetők, hogy a felhasználó meggyőződését, vágyait és szándékait figyelembe vegyék.

4- Többügynökes rendszerek: Ezeket az AI-rendszereket úgy tervezték, hogy több ügynökkel működjenek együtt, és felhasználhatók a társadalmi dinamika, a tárgyalások és az ágensek közötti interakció egyéb formáinak modellezésére.

Összefoglalva, az elmeelmélet az MI-ben egy olyan kutatási terület, amely olyan AI-rendszerek fejlesztésére összpontosít, amelyek képesek megérteni és érvelni más ágensek mentális állapotát. Ez egy kihívást jelentő feladat, amely megköveteli a természetes nyelv, a társadalmi dinamika és az emberi viselkedés mély megértését, de megvan benne a lehetőség, hogy fejlettebb és emberhez hasonló mesterséges intelligenciarendszerekhez vezessen, amelyek természetes és intuitív módon kölcsönhatásba léphetnek az emberekkel.

- Önismeret

Ez a fajta mesterséges intelligencia képes saját gondolatokkal és érzelmekkel rendelkezni, valamint képes megérteni saját tudatát. Az ilyen rendszerek csak hipotetikusan léteznek, és megértik belső vonásaikat, állapotaikat és feltételeiket, és érzékelik az emberi érzelmeket. Ezek a gépek az előrejelzések szerint okosabbak az emberi elménél, nem csak érzelmeket képesek megérteni és kiváltani, hanem saját érzelmeik, szükségleteik és meggyőződéseik is lesznek.

Az AI-ban az „öntudatosság” kifejezést olyan AI-rendszerek fejlesztésének leírására használják, amelyek a megértés és az önvizsgálat valamilyen formáját mutatják. Fontos azonban megjegyezni, hogy az öntudatosság fogalma az MI-ben még mindig vita és kutatás témája, és nincs széles körben elfogadott definíció vagy szabvány arra vonatkozóan, hogy mi minősül öntudatnak egy mesterséges rendszerben.

Voltak kísérletek olyan mesterséges intelligencia rendszerek fejlesztésére, amelyek az öntudat elemeit mutatják, de ezek még mindig a fejlesztés korai szakaszában vannak, és korlátozottak a képességeik. Például egyes AI-rendszereket úgy alakítottak ki, hogy figyelemmel kísérjék teljesítményüket és a visszajelzésekre reagálva módosítsák viselkedésüket, míg másokat úgy terveztek, hogy az önvizsgálat és az önreflexió alapvető formáit mutassák meg.

Fontos megjegyezni, hogy a mesterséges intelligencia jelenlegi állapota még mindig messze van a valódi öntudat elérésétől, és sok kutató úgy véli, hogy nem biztos, hogy a közeljövőben lehetséges igazán öntudatos AI-rendszereket létrehozni. Mindazonáltal a mesterséges intelligencia önismerettel történő fejlesztése továbbra is az aktív kutatás és fejlesztés területe, és megvan a lehetőség arra, hogy fejlettebb és emberszerű AI-rendszereket hozzon létre, amelyek jobban megértik a környezetüket, és képesek kölcsönhatásba lépni vele.

A képességen alapuló mesterséges intelligencia

- Szűk vagy gyenge AI

A keskeny AI a „Speciális AI” vagy a „Gyenge AI” kategóriájába tartozik. A keskeny mesterségesintelligencia olyan AI-rendszerekre utal, amelyeket egy meghatározott feladat vagy feladatcsoport elvégzésére terveztek, és korlátozott tartományon belül működnek. Nem képesek tudásukat és készségeiket új területekre vagy feladatokra általánosítani, és nem mutatnak emberszerű intelligenciát vagy tudatosságot.

A szűk AI példái közé tartoznak a képfelismerő rendszerek, a beszédfelismerő rendszerek és az ajánlórendszerek. Ezek a rendszerek egy adott feladatra vannak kiképezve, például objektumok azonosítására képekben vagy beszéd átírására, és speciális algoritmusokat és technikákat használnak a feladat nagy pontosságú elvégzésére.

Az Apple Siri a szűk AI példája, amely korlátozott előre meghatározott funkciókkal működik. A Sirinek gyakran vannak problémái a képességein kívül eső feladatokkal.

Az IBM Watson szuperszámítógép a Narrow AI egy másik példája. A kognitív számítástechnikát, a gépi tanulást és a természetes nyelvi feldolgozást alkalmazza az információk feldolgozására és a kérdések megválaszolására. Az IBM Watson egykor felülmúlta az emberi versenyzőt, Ken Jenningst, és a népszerű Jeopardy játékshow bajnoka lett.

A keskeny AI-rendszereket széles körben használják az iparban, és jelentős hatást gyakorolnak különböző területekre, például a számítógépes látásra, a természetes nyelvi feldolgozásra és a marketingre. Korlátozott hatókörük ellenére a szűk mesterséges intelligencia rendszerek figyelemreméltó pontosságot és teljesítményt mutattak be saját területükön, és számos iparágat forradalmasíthatnak, és javíthatják életminőségünket.

- Általános AI

Erős mesterséges intelligenciaként is ismert, az AI egy olyan típusa, amely képes megtanulni és megérteni minden olyan intellektuális feladatot, amelyet az ember képes. Sokféle feladatot képes ellátni, és emberszerű intelligenciát és tudatosságot mutatni. Az általános mesterséges intelligencia rendszereket úgy tervezték, hogy rugalmasak és alkalmazkodóképesek legyenek, lehetővé téve számukra, hogy tanuljanak a tapasztalatokból és szükség szerint új feladatokat hajtsanak végre, képesek megérteni környezetüket, és az emberekhez hasonló módon interakcióba lépni vele, és képesek okoskodni. a világról, és ezek alapján hozzon döntéseket.

Ellentétben a szűk MI-vel, amelyet meghatározott feladatok elvégzésére terveztek, az általános AI nem korlátozódik előre meghatározott feladatok meghatározott halmazára. Ehelyett képes sokféle feladat elvégzésére és alkalmazkodni a felmerülő új helyzetekhez. Ez az egyik legfontosabb különbség az általános és a szűk AI között, és sokkal sokoldalúbbá és alkalmasabbá teszi az általános AI-t.

Míg manapság számos példa van a szűk AI-rendszerekre, jelenleg nincs olyan AI-rendszer, amelyet valódi általános mesterségesintelligencia-rendszernek tekintenének. Az általános AI továbbra is nagyrészt elméleti fogalom, és sok kutatás és fejlesztés tárgya az AI közösségben. Egyes szakértők úgy vélik, hogy lehetséges, hogy az AI végül elérje az általános mesterséges intelligencia szintjét, míg mások azzal érvelnek, hogy ez soha nem lesz lehetséges. Ettől függetlenül az általános mesterséges intelligencia fejlesztése az AI-kutatás egyik legfontosabb és legizgalmasabb területe, és a tudomány és a technológia számos aspektusát forradalmasíthatja.

Jelenleg nincs olyan mesterséges intelligencia-rendszer, amelyet valódi általános AI-nak lehetne tekinteni. Bár sok olyan AI-rendszert fejlesztettek ki, amely sokféle feladat elvégzésére képes, még mindig korlátozottak a képességeik, és nem rendelkeznek az emberi képesség teljes skálájával. -mint az intelligencia és a tudatosság. Egyes kutatók és szakértők ezeket a rendszereket a „gyenge” vagy „korlátozott” mesterséges intelligencia példáinak tekintik, de még nem tekinthetők valódi általános mesterségesintelligencia-rendszernek.

- Szuper AI

Ez a mesterséges intelligencia egy hipotetikus formájára utal, amely minden lehetséges módon felülmúlja az emberi intelligenciát. Az általános mesterséges intelligenciával ellentétben, amelyet úgy terveztek, hogy rugalmas és sokféle feladat elvégzésére képes legyen, a Super AI-t úgy tervezték, hogy mindenben a legjobb legyen. intelligencia és képességek, amelyek messze túlmutatnak mindenen, amire az emberek képesek.

A szuper mesterséges intelligencia fogalmát gyakran hozzák kapcsolatba a sci-fivel, és gyakran úgy ábrázolják, mint egy olyan mesterséges intelligenciát, amely öntudatossá vált, és képes olyan döntéseket hozni és cselekvéseket végrehajtani, amelyek az emberi ellenőrzésen kívül esnek. Ebben az értelemben a szuper mesterséges intelligencia gyakran potenciális fenyegetést jelent az emberiség számára, és nagy aggodalomra ad okot egy ilyen rendszer létrehozásának kockázatai és következményei.

Jelenleg azonban nincs olyan AI-rendszer, amelyet szuper AI-nak lehetne tekinteni, és egy ilyen rendszer fejlesztése nagyrészt elméleti jellegű. Bár lehetséges, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek végül elérnek egy olyan szintet, amely meghaladja az emberi felfogást, nem világos, hogy ez mikor történhet meg, és milyen következményekkel járna egy ilyen fejlődés.

A szuper mesterséges intelligencia fejlesztése az AI-kutatás egyik legfontosabb és legnagyobb kihívást jelentő területe, és a társadalom és a technológia számos aspektusát forradalmasíthatja. Ugyanakkor potenciális kockázatnak is tekintik, és sok vita folyik az ilyen rendszer létrehozásával kapcsolatos etikai és biztonsági aggályokról.

A mesterséges intelligencia ágai

A mesterséges intelligencia hat fő ága van, ezek a következők:

1. Gépi tanulás

2. Neurális hálózat

3. Robotika

4. Szakértői rendszerek

5. Fuzzy Logic

6. Természetes nyelvi feldolgozás

Gépi tanulás

A gépi tanulás az a technika, amely lehetőséget ad a számítógépeknek, hogy programozás nélkül tanuljanak. Ez a mesterséges intelligencia egy részterülete, amely olyan algoritmusok és statisztikai modellek fejlesztésére összpontosít, amelyek lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy tanuljanak az adatokból, előrejelzéseket hozzanak vagy döntéseket hozzanak anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. Az ML alapötlete olyan algoritmusok kifejlesztése, amelyek a tapasztalatból tanulva automatikusan javíthatják teljesítményüket egy adott feladaton.

A komplex matematikai szakértelem bevetésével a programozók gépi nyelven kódolt gépi tanulási algoritmusokat terveznek egy teljes ML rendszer létrehozása érdekében. Ily módon az ML lehetővé teszi számunkra, hogy feladatokat hajtsunk végre egy adott adatkészletből származó adatok kategorizálására, megfejtésére és becslésére.

Az elmúlt néhány évben önvezető autókat, kép- és beszédfelismerést, kereslet-előrejelző modelleket, hasznos internetes keresést és különféle kiterjedt alkalmazásokat adott nekünk. Alapvetően azokhoz az alkalmazásokhoz konvergál, amelyek a tapasztalatok alapján alkalmazkodnak, és egy bizonyos időszak alatt előremozdítják döntéshozatali potenciáljukat.

Három gépi tanulási archetípus létezik:

· Felügyelt tanulás

· Felügyelet nélküli tanulás

· Megerősítő tanulás

Felügyelt tanulás

A felügyelt tanulás a gépi tanulás egy olyan típusa, ahol az algoritmust egy címkézett adatkészletre tanítják, és ahol a kívánt kimenet már ismert. Az algoritmus ezután megpróbálja megtanulni a kapcsolatot a bemeneti jellemzők és a kimenet között, hogy új, nem látott adatokkal tudjon előrejelzéseket készíteni. Az algoritmus célja a bemeneti jellemzők és a kimenet közötti kapcsolat megismerése, hogy új, még nem látott adatokra tudjon jóslatokat készíteni.

A felügyelt tanulás példái közé tartozik a regresszió, az osztályozás és az előrejelzés.

A felügyelt tanulási folyamat négy fő lépésre bontható:

1. Adatgyűjtés és előkészítés: Ebben a lépésben a címkézett adatkészletet összegyűjtjük és előkészítjük az ML algoritmusban való használatra. Ez magában foglalhatja az adatok tisztítását és átalakítását, valamint képzési és tesztelési készletekre való felosztását.

2. Modell kiválasztása: Ebben a lépésben a kiválasztott ML algoritmus kerül kiválasztásra, amely megfelel az adott problémának. Számos különböző típusú algoritmus közül választhat, beleértve a lineáris regressziót, a logisztikus regressziót, a döntési fákat és a neurális hálózatokat.

3. Modell betanítás: Ebben a lépésben a kiválasztott ML algoritmus betanításra kerül a betanító halmazon, az ismert kimenetek felhasználásával a bemeneti jellemzők és a kimenet közötti kapcsolat megtanulására.

4. Modellértékelés: Ebben a lépésben a betanított modellt teszteljük a tesztelőkészleten, hogy kiértékeljük a teljesítményét. A felügyelt tanulási modell teljesítményének értékelésére használt általános mérőszámok közé tartozik a pontosság, precizitás, felidézés és F1 pontszám.

A felügyelt tanulást számos különböző alkalmazásban használják, beleértve a képosztályozást, a természetes nyelvi feldolgozást és a csalásfelderítést. A felügyelt tanulás fő előnye, hogy címkézett adatokat igényel, amelyek gyakran könnyen hozzáférhetők, és nagyon pontos előrejelzéseket tud készíteni. Ezt azonban korlátozhatja a címkézett adatok minősége és elérhetősége, és nem biztos, hogy alkalmas olyan problémákra, ahol a bemeneti jellemzők és a kimenet közötti kapcsolat bonyolult vagy nem jól érthető.

A felügyelt tanulás típusai

Felügyelet nélküli tanulás

A felügyelet nélküli tanulás a gépi tanulás (ML) egy olyan típusa, ahol az algoritmus egy címkézetlen adatkészletet kap, és fel kell fedeznie az adatokon belüli mögöttes struktúrát és kapcsolatokat. A felügyelet nélküli tanulás célja, hogy értelmes betekintést és információkat nyerjen ki az adatokból, címkézett kimenetek irányítása nélkül.

A felügyelet nélküli tanulás két fő kategóriába sorolható: klaszterezés és dimenziócsökkentés.

1. Klaszterezés: Az ilyen típusú felügyelt tanulás során az algoritmus hasonló adatpontokat csoportosít klaszterekbe. Ez a cél az adatok felosztása értelmes szegmensekre a bemeneti jellemzők hasonlóságai alapján. A klaszterezés például felhasználható az ügyfelek különböző szegmensekbe történő csoportosítására a vásárlási előzmények alapján.

2. Dimenziócsökkentés: Az ilyen típusú felügyelet nélküli tanulás során az algoritmus csökkenti a bemeneti jellemzők számát azáltal, hogy az adatokat egy alacsonyabb dimenziós térbe vetíti ki. A cél a legfontosabb jellemzők azonosítása, amelyek rögzítik az adatok szerkezetét, és kiküszöbölik a redundáns vagy zajos jellemzőket. A dimenziócsökkentés például használható nagydimenziós adatok 2D-s vagy 3D-s térben való megjelenítésére, így könnyebben érthető és értelmezhető.

A felügyelet nélküli tanulás fő előnye, hogy olyan rejtett mintákat és struktúrákat tárhat fel az adatokban, amelyek nem feltétlenül látszanak azonnal. Használható továbbá az adatok előfeldolgozására felügyelt tanulási algoritmusokban való felhasználás céljából. A címkézett kimenetek hiánya azonban azt jelenti, hogy a felügyelet nélküli tanulás eredményeit nehezebb értelmezni és validálni. Ezenkívül az eredmények minősége erősen függ az algoritmus megválasztásától és paramétereinek hangolásától.

Megerősítő tanulás

A megerősítő tanulás a gépi tanulás egy olyan típusa, ahol az algoritmus kölcsönhatásba lép a környezettel, hogy megtanulja, hogyan kell elvégezni egy feladatot jutalmak és büntetések átvételével. Az algoritmus próba és hiba útján tanul, és megpróbálja maximalizálni az idő múlásával kapott jutalmakat.

A megerősítő tanulás modellezhető Markov döntési folyamatként (MDP), amely a következőkből áll:

1. Állapotok: A környezet jelenlegi állapota

2. Műveletek: Az algoritmus által az egyes állapotokban végrehajtható elérhető műveletek

3. Jutalmak: Azonnali jutalom, amelyet az algoritmus kap egy adott állapotban végzett cselekvésért

4. Átmenetek: Átmenet egyik állapotból a másikba a másikba egy cselekvés után

5. Irányelv: Az állapotok és a műveletek közötti leképezés, amelyet az algoritmus a műveleteinek meghatározására használ.

Az algoritmus célja egy olyan irányelv megtanulása, amely maximalizálja a várható halmozott jutalmat az idő múlásával. Az algoritmus a kapott jutalmak alapján frissíti a szabályzatát, így kiválaszthatja azokat a műveleteket, amelyek a jövőben magasabb jutalmakhoz vezetnek.

Az RL alkalmazások széles skálájával rendelkezik, beleértve a játékokat, a robotikát és az autonóm rendszereket. Néhány népszerű RL algoritmus közé tartozik a Q-Learning, a SARSA és a Deep Reinforcement Learning.

Az RL fő előnye, hogy felügyelt vagy nem felügyelt tanulással nehezen modellezhető összetett problémák megoldására használható. Rugalmas és adaptív tanulási módot is biztosít, mivel az algoritmus képes tanulni saját tapasztalataiból, és a környezet változásaihoz igazítani tudja viselkedését. Azonban az RL megvalósítása is kihívást jelenthet, mivel gondosan meg kell tervezni a környezetet, a jutalmakat és az átmeneteket, és számításilag költséges lehet, különösen nagy dimenziós vagy folytonos állapotterekben.

Neurális hálózat

A neurális hálózat eredeti vagy mesterséges természetű neuronok rendszerére utal, ez a mesterséges intelligencia egyik ága, amely a neurológiát használja (a biológia része, amely az emberi agy idegrendszerére és idegrendszerére vonatkozik). A neurális hálózat az emberi agyat replikálja, ahol az emberi agy végtelen számú neuronból áll, és az agyi neuronokat rendszerbe vagy gépbe kódolja.

A neurális hálózat minden mesterséges neuronja bemenetet kap más neuronoktól, feldolgozza a bemenetet egy súlykészlet segítségével, majd kimenetet állít elő. A kimenetet ezután bemenetként továbbítják a hálózat többi neuronjához. Ily módon az információ feldolgozása és átalakítása a hálózaton keresztül haladva történik, lehetővé téve a hálózat számára, hogy az adatokon belüli összetett minták és kapcsolatok alapján hozzon döntéseket.

A neurális hálózatok számos feladat elvégzésére taníthatók, beleértve a képfelismerést, a természetes nyelvi feldolgozást és az előrejelzést. Az edzés során a mesterséges neuronok súlyát úgy állítják be, hogy a hálózat pontos előrejelzéseket tudjon készíteni egy bemeneti adatkészlet alapján.

Számos különböző típusú neurális hálózat létezik, ideértve az előrecsatolt hálózatokat, a visszatérő hálózatokat és a konvolúciós neurális hálózatokat. A neurális hálózatok mindegyik típusa meghatározott típusú adatok és feladatok kezelésére szolgál, és a hálózat típusának kiválasztása a megoldandó probléma természetétől és a feldolgozott adatok típusától függ.

A neurális hálózatok a mesterséges intelligencia egyik legnépszerűbb és legszélesebb körben használt megközelítésévé váltak, és számos alkalmazásban használják őket, beleértve az autonóm járműveket, az egészségügyet és a pénzügyeket. Népszerűségük ellenére a neurális hálózatok azonban még mindig viszonylag új és gyorsan fejlődő technológia, és még sok a tennivaló, hogy teljes mértékben megértsük képességeiket és korlátaikat.

Robotika

A robotika a robotok tanulmányozása, amelyek olyan gépek, amelyeket úgy terveztek, hogy automatikusan, különböző fokú autonómiával hajtsanak végre feladatokat. A robotika az elektrotechnika, a gépészet és a számítástechnika elemeit ötvözi a robotok tervezésében, megépítésében és irányításában.

A robotika egy pörgős terület a mesterséges intelligenciában, amely főként robotok tervezésére és felépítésére összpontosít. A robotika meghatározza a robotok tervezését, gyártását, működtetését és használatát. Számítógépes rendszerekkel foglalkozik azok vezérlésére, intelligens kimenetelére és információátalakítására.

A robotika számos alkalmazási területtel rendelkezik, beleértve a gyártást, az egészségügyet, a mezőgazdaságot és a katonai műveleteket. A robotokat gyakran olyan feladatok elvégzésére vetik be, amelyek folyamatos végrehajtása fáradságos lehet az ember számára. A robotikai feladatok fő része az autógyártás összeszerelősora volt, nagyméretű objektumok mozgatása az űrben a NASA által. Az AI-kutatók gépi tanulás segítségével robotokat is fejlesztenek az interakció társadalmi szintű beállítására. Ahogy a terület folyamatosan fejlődik, a robotok valószínűleg egyre kifinomultabbak és képességesebbek lesznek, és életünk számos területén egyre fontosabb szerepet fognak játszani.

A robotika fejlődése azonban számos etikai és társadalmi kérdést is felvet, többek között a foglalkoztatásra gyakorolt ​​hatást, a robotok mellett dolgozó emberek biztonságát, valamint az önálló döntéseket és lépéseket tudó gépek létrehozásának etikai vonatkozásait. Ezeket a kérdéseket alaposan meg kell fontolni, mivel a robotika folyamatosan fejlődik, és világunk egyre fontosabb részévé válik.

Szakértői rendszerek

A szakértői rendszerek, más néven tudásalapú rendszerek olyan számítógépes programok, amelyek egy adott területen egy humán szakértő problémamegoldó képességeit utánozzák. A szakértői rendszereket arra tervezték, hogy szakértői szintű tanácsadást vagy összetett információk alapján döntéseket hozzanak, és jellemzően olyan helyzetekben használatosak, amikor az emberi szakértelem korlátozott vagy nem áll rendelkezésre.

A szakértői rendszerek két fő összetevőből állnak: egy tudásbázisból és egy következtetési motorból. A tudásbázis tények, szabályok és összefüggések gyűjteménye, amelyek egy adott terület szakértői tudását képviselik. A következtetési motor ezt a tudásbázist használja döntéshozatalhoz vagy tanácsadáshoz következtetési szabályok alkalmazásával. Ezek a szabályok a szakértői tudáson alapulnak, és lehetővé teszik a szakértői rendszer számára, hogy a birtokában lévő információk alapján érveljen és hozzon döntéseket.

A szakértői rendszerek számos előnnyel rendelkeznek a hagyományos számítógépes programokkal szemben. Képesek kezelni a bonyolult és bizonytalan információkat, meg tudják indokolni döntésüket, alkalmazkodni tudnak az új információkhoz, a változó körülményekhez.

A szakértői rendszereket az alkalmazások széles körében alkalmazzák, beleértve az orvosi diagnózist, a pénzügyi elemzést és a jogi döntéshozatalt. Sok esetben a szakértői rendszerekről bebizonyosodott, hogy ugyanolyan pontosak, mint az emberi szakértők a saját területükön, és megvan az az előnyük, hogy a hét minden napján, 24 órában emberek, és sokkal gyorsabban képesek nagy mennyiségű információt feldolgozni, mint az emberek.

A szakértői rendszereknek vannak korlátai, nagy mennyiségű szakértői tudást igényelnek a tudásbázisba, ami időigényes és költséges lehet. Gondos tesztelést és érvényesítést is igényelnek, hogy a szakértői rendszer pontos döntéseket hozzon, és korlátozhatja a rendelkezésre álló szakértői tudás minősége.

Összefoglalva, a szakértői rendszerek a mesterséges intelligencia egy fajtája, amelyet arra terveztek, hogy szakértői szintű tanácsokat adjon vagy összetett információk alapján hozzon döntéseket. Az alkalmazások széles körében alkalmazták őket, és sok esetben hatékonynak bizonyultak.

Fuzzy Logic

A fuzzy logika a bizonytalanság és a benyomás kezelésének matematikai megközelítése, amely eltér a hagyományos bináris logikától. A bináris logikában egy állítás igaz vagy hamis, és nincs közöttük igazságfokozat. A fuzzy logika viszont 0 és 1 közötti igazságfokokat tesz lehetővé, ahol a 0 hamis, az 1 pedig igaz. Ez árnyaltabb és rugalmasabb döntéshozatalt tesz lehetővé.

A fuzzy logikát Lofti Zadeh vezette be 1965-ben a szakértői rendszerek bizonytalanságának modellezésére. A fuzzy logika mögött az az elgondolás áll, hogy a sok valós világból származó fogalmak és problémák pontosabban ábrázolhatók az igazság fokozataival, nem pedig a bináris igaz/hamis értékek használatával. Például egy éles logikai rendszerben egy személy magassága az átlagos magasság felett vagy alatt lehet, de egy fuzzy logikai rendszerben egy személy magassága „valamivel átlag feletti” vagy „nagyon az átlag alatt lehet”.

Egy fuzzy logikai rendszerben a nyelvi változók halmazát használjuk a rendszer bemeneteinek és kimeneteinek reprezentálására. Például egy nyelvi változó képviselheti a hőmérsékletet, értékei pedig lehetnek „hideg”, „meleg” vagy „meleg”. Ezek a nyelvi változók ezután fuzzy halmazokra vannak leképezve, amelyek az igazság fokainak gyűjteményei, amelyek a halmaz egyes értékeinek tagságát reprezentálják. Például a „hideg” fuzzy halmaz igazságossági foka 0,2 lehet 50 °F-os hőmérséklet esetén, és 1,0 igazságossági fok 32 °F-os hőmérséklet esetén.

A fuzzy logikai rendszerek szabályokat használnak a bemenetek igazságossági fokán alapuló döntések meghozatalára. Például egy szabály kimondhatja, hogy ha a hőmérséklet „hideg” és „erős” a szél, akkor a komfortfokozat „kényelmetlen”. A bemenetek igazságossági fokait fuzzy műveletekkel kombinálják, például ÉS, VAGY, NEM stb., hogy meghatározzák a következtetés igazságtartalmát. A következtetést ezután defuzziáljuk, vagy visszafordítjuk egy éles értékre a rendszerben való használatra.

A fuzzy logikának számos alkalmazása van különböző területeken, beleértve a vezérlőrendszerek képfeldolgozását és a mesterséges intelligenciát. Különösen hasznos olyan helyzetekben, amikor a változók közötti kapcsolatok összetettek vagy bizonytalanok, és ahol a bináris igaz/hamis ábrázolás nem megfelelő. Például fuzzy logikát alkalmaztak a mosógép sebességének szabályozására a ruhák súlya alapján, és a kijelző fényerejének szabályozására a környezeti fényszint alapján.

Összefoglalva, a fuzzy logika egy matematikai megközelítés a bizonytalanság és a pontatlanság kezelésére, amely 0 és 1 közötti igazságfokokat tesz lehetővé. Összetett és bizonytalan kapcsolatok modellezésére használják, és számos alkalmazási területe van.

Természetes nyelvi feldolgozás

A természetes nyelv a mesterséges intelligencia és a számítástechnika egy részterülete, amely a számítógépek és az emberi nyelvek közötti interakcióval foglalkozik. Az NLP lehetővé teszi a számítógép számára az emberi nyelv feldolgozását, megértését és generálását, lehetővé téve számukra, hogy természetesebb és intuitívabb módon kommunikáljanak az emberekkel.

Az NLP számos feladatot ölel fel, beleértve a szövegosztályozást, a hangulatelemzést, a gépi fordítást, a kérdések megválaszolását és a szöveggenerálást e feladatok elvégzése érdekében, az NLP pedig nyelvi és statisztikai technikák kombinációját használja az emberi nyelvi adatok elemzésére és manipulálására.

Az NLP egyik kulcsfontosságú összetevője a természetes nyelv megértése, amely magában foglalja a strukturálatlan szöveges adatok strukturált reprezentációvá alakítását, amelyet számítógéppel könnyen feldolgozhat. Ez gyakran magában foglalja a tokenizálást, amely magában foglalja a mondatok egyedi szavakra bontását az alapformákra. A beszédcímkézés egy részét, az elnevezett entitásfelismerést és a darabolást szintén gyakran használják értelmes információk kinyerésére a szöveges adatokból.

Az NLP másik kulcsfontosságú összetevője a természetes nyelv generálása, amely magában foglalja a számítógépek használatát az emberek számára érthető szöveg előállítására. Ezt gyakran használják chatbotokban, virtuális asszisztensekben és szövegfelolvasó rendszerekben. Az NLP-algoritmusok nagy szöveg-adatkészletekre taníthatók, hogy releváns és kontextustudatos válaszokat generáljanak.

Ezeken az alkalmazásokon kívül az NLP-t számos iparágban is használják, beleértve a pénzügyet, az egészségügyet és az ügyfélszolgálatot. Az NLP-algoritmusok például használhatók az ügyfélszolgálati feladatok automatizálására, például a gyakran ismételt kérdések megválaszolására vagy a vásárlói visszajelzések elemzésére a termékek és szolgáltatások javítása érdekében.

Összefoglalva, az NLP az AI egy részterülete, amely a számítógépek és az emberi nyelvek közötti interakcióval foglalkozik. Ez magában foglalja a strukturálatlan szöveges adatok átalakítását strukturált reprezentációvá, amelyet számítógéppel könnyen feldolgozhat, és számos technikát foglal magában, beleértve a tokenizálást, a beszédrész-címkézést és a természetes nyelv generálását. Az NLP alkalmazások széles skálájával rendelkezik, beleértve a chatbotokat is. , virtuális asszisztensek és ügyfélszolgálati automatizálás.

Köszönöm, hogy elolvastad, kapcsolatba léphetsz velem a Linkedin-en.