Kas ir mākslīgais intelekts?

Mākslīgais intelekts (AI) ir viena vai datorsistēmu kopums, kas spēj apstrādāt informāciju un veikt uzdevumus, ko parasti veic cilvēki.

AI var būt vienkāršas izlūkošanas formas, piemēram, runas atpazīšana vai attēlu vizuālo modeļu analīze. Vai arī tas var būt sarežģītāks, piemēram, mācīšanās no pagātnes kļūdām un problēmu risināšana.

Kas ir mākslīgais intelekts?

Lai saprastu, ko nozīmē mākslīgais intelekts, padomājiet par to, ko novērojat dabā, kas liek jums pārliecināties, ka kaut kam ir intelekts. Kaut kas tik vienkāršs kā laboratorijas žurka, kas apgūst pareizo ceļu caur labirintu, ir vienkāršs intelekta veids (ir četri AI veidi). Tas ietver atmiņu un mācīšanos, līdzīgi kā cilvēka intelekts.

1950. gadā Alans Tjūrings aprakstīja "domāšanas mašīnas" kā atpazīstamas, jo tās var izmantot saprātu, lai atrisinātu mīklas. Piecdesmitajos gados Džons Makartijs teica, ka datori var "darīt lietas, par kurām, ja to dara cilvēki, tiek teikts, ka tās ir saistītas ar intelektu".

Šīs idejas izpaužas trīs pazīmēs, ko izmanto, lai identificētu mašīnu vai datoru kā “mākslīgo intelektu”. Viņi var:

• Izmantojiet ievades datus, piemēram, sensorus vai datus, lai analizētu informāciju.
• Apstrādājiet lielu datu apjomu, lai noteiktu modeļus, tendences vai korelācijas.
• Pielāgojiet savus lēmumus un darbības, pamatojoties uz mācībām, kas iegūtas no ievades un datiem.

Tieši tā cilvēka intelekts palīdz cilvēkiem mācīties un pielāgoties mūsu ikdienas dzīvē.

Mākslīgā intelekta sastāvdaļas

"Inteliģenta" mašīna sastāv no daudzām dažādām sastāvdaļām. Tie visi darbojas kopā, lai palīdzētu iekārtai iegūt informāciju no reālās pasaules un pieņemt lēmumus.

AI sensori

Ja domājat par to, kā cilvēks vāc datus no reālās pasaules, viedajām mašīnām ir nepieciešami sensori, lai savāktu to pašu informāciju. Šie sensori var ietvert:

• Kameras: vizuāli norādījumi, lai veiktu tādas darbības kā sejas atpazīšana, izvairīšanās no šķēršļiem vai infrasarkanās kameras, lai noteiktu, kad objekti ir karsti.
• Mikrofoni: mijiedarbojieties ar cilvēkiem, izmantojot balsi, nosakiet darbības telpā vai reaģējiet uz mūziku.
• Taktilie sensori: ļauj robotiem pielāgot savu satvērienu vai spēļu konsoļu stiprumu, lai reaģētu uz to, cik smagi jūs pārvietojat spēles kontrolieri.
• Pozīcijas, temperatūras vai plūsmas sensori: sniedz informāciju par gāzi vai šķidrumu, kas plūst pa caurulēm, ķīmisko vielu vai metālu temperatūru un pat šķidrumu ķīmisko sastāvu.

Patiesībā, izmantojot mūsdienu sensoru tehnoloģiju, mašīnas var noteikt lietas par pasauli, ko pat cilvēki nevar.

AI dati un mašīnmācīšanās

Būtiska AI sastāvdaļa ir mašīnmācība. Tā ir iespēja savākt milzīgu daudzumu informācijas no vairākiem avotiem un analizēt to, lai noteiktu jēgpilnus modeļus un korelācijas.

Piemēram, transportlīdzekļa sadursmes testu laikā dators var analizēt spiedienu un temperatūru. Dators var analizēt datus un norādīt transportlīdzekļu ražotājiem, kur novietot gaisa spilvenus, lai nodrošinātu visaugstāko drošības līmeni.

Mašīnmācīšanās palīdz arī novērst problēmas. Apkopojot ražošanas datus no simtiem sensoru, datori var identificēt anomālijas, kuru rezultātā produkti ir bojāti. Pēc tam, korelējot citus sensora datus, dators var pateikt tehniķiem, kuri procesa komponenti ir bojāti.

Tā kā mašīnmācība to var paveikt daļējā laika, ko spēj cilvēks, uzņēmumi var ātrāk noteikt un novērst problēmas, uzlabot produktu kvalitāti un palielināt kopējo ražošanu.

Dziļa mācīšanās

Uzlabots mašīnmācīšanās veids ir "dziļā mācīšanās", kad iekārta identificē kļūmes un apgūst visefektīvāko veidu, kā veikt uzdevumu.

Piemēram, a pašbraucošs auto izmantos mašīnmācību, lai vadītu automašīnu, vērojot ceļa apzīmējumus, meklējot gājējus un identificējot luksoforus. Bet padziļināti apmācāma, pašbraucoša automašīna arī uzzinātu, kā stūres regulēšana notur automašīnu vairāk joslu centrā. Laika gaitā šī automašīna varētu iemācīties kļūt par labāku vadītāju.

Kāds ir mākslīgā intelekta mērķis?

Zinātnieki izstrādā mākslīgo intelektu, lai mēs varētu izmantot mašīnas, lai uzlabotu cilvēku dzīves kvalitāti. Tas ļauj mašīnām veikt atkārtotus uzdevumus, kas var savainot vai būt bīstami cilvēkiem. Mākslīgais intelekts var uzlabot automašīnu un lidmašīnu drošību.

Galu galā to mērķis ir papildināt cilvēkus ar ieskatiem no milzīga datu apjoma, ko var apstrādāt tikai datori.

Dens Prinss, izpilddirektors un dibinātājs Illumisoft, saka, ka sākumpunkts AI izpratnei ir mūsu pašu intelekta izpratne.

"Cilvēkiem ir spēja mācīties, risināt problēmas, atpazīt modeļus un izskaidrot un paredzēt dabas parādības (kas ir) visas īpašības, kas parasti ir saistītas ar intelektu," viņš saka. "Iespējams, vissvarīgākais ir tas, ka mēs spējam rīkoties tādā veidā, kas veido un pārveido mūsu vidi mūsu labā. AI, ko saprot visplašāk, attiecas uz sistēmu vai sistēmu grupu, kas spēj simulēt šāda veida cilvēka intelektu. Inteliģenta sistēma būtu tāda, kas demonstrē cilvēkam līdzīgas spriešanas, problēmu risināšanas vai pat radošuma spējas.

"Daudzu pētnieku galvenais mērķis ir radīt mākslīgo vispārējo intelektu (AGI), ko analītiķi atzīst, ka tas vēl nav sasniegts. Pašreizējā tehnoloģijā konkrētais AI varētu būt labs, lai simulētu vienu cilvēka intelekta aspektu, bet ne citus. Piemēram, ir mākslīgā intelekta sistēmas, kas prot saprast valodu, bet citas labi pārvalda smalko motoriku. Ir ļoti maz tādu, kas var paveikt abus."

Filozofi bieži apšauba, vai mēs varam aizvest AI pārāk tālu. Ko darīt, ja mākslīgais intelekts pārspēj cilvēka intelektu tiktāl, ka roboti kļūst pārāki? Tad ir jautājums, vai mašīnas kādreiz spēs saprast emocijas. Pašlaik nav sensora, kas spēj uztvert emocijas.

Tomēr lielākā daļa mašīnu ar AI spēj apgūt tikai mērķtiecīgas mācību jomas. Mēs nevaram to attiecināt uz daudziem lēmumiem, ko vidusmēra cilvēks pieņem katru dienu. Tāpēc tagad nevienam nav jāuztraucas par ideju, ka mašīnas tuvākajā laikā apsteigs cilvēkus.