Co to jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja (AI) to pojedynczy lub zbiór systemów komputerowych zdolnych do przetwarzania informacji i wykonywania zadań zwykle wykonywanych przez ludzi.

Sztuczna inteligencja może mieć proste formy inteligencji, takie jak rozpoznawanie mowy lub analizowanie wzorów wizualnych na obrazach. Lub może być bardziej złożony, na przykład uczenie się na błędach z przeszłości i rozwiązywanie problemów.

Co to jest sztuczna inteligencja?

Aby zrozumieć, co oznacza sztuczna inteligencja, zastanów się, co obserwujesz w naturze, co sprawia, że ​​jesteś przekonany, że coś ma inteligencję. Coś tak prostego, jak szczur laboratoryjny uczący się prawidłowej ścieżki przez labirynt, reprezentuje prostą formę inteligencji (istnieją cztery rodzaje AI). Obejmuje pamięć i uczenie się, podobnie jak inteligencja człowieka.

W 1950 roku Alan Turing opisał „myślące maszyny” jako rozpoznawalne, ponieważ mogły używać rozumu do rozwiązywania zagadek. W latach pięćdziesiątych John McCarthy powiedział, że komputery mogą „robić rzeczy, które, gdy są robione przez ludzi, obejmują inteligencję”.

Idee te sprowadzają się do trzech cech używanych do identyfikacji maszyny lub komputera jako posiadającego „sztuczną inteligencję”. Mogą:

• Użyj danych wejściowych, takich jak czujniki lub dane, do analizy informacji.
• Przetwarzaj ogromne ilości danych, aby zidentyfikować wzorce, trendy lub korelacje.
• Dostosuj swoje decyzje i działania na podstawie wniosków uzyskanych z danych wejściowych i danych.

Właśnie w ten sposób ludzka inteligencja pomaga ludziom uczyć się i dostosowywać w naszym codziennym życiu.

Komponenty tworzące sztuczną inteligencję

„Inteligentna” maszyna składa się z wielu różnych komponentów. Wszystkie te elementy współpracują ze sobą, aby pomóc maszynie pobierać dane z rzeczywistego świata i podejmować decyzje.

Czujniki AI

Jeśli myślisz o tym, jak człowiek zbiera dane ze świata rzeczywistego, inteligentne maszyny potrzebują czujników do zbierania tych samych informacji. Te czujniki mogą obejmować:

• Kamery: wizualne wskazówki dotyczące takich czynności, jak rozpoznawanie twarzy, unikanie przeszkód lub kamery na podczerwień do wykrywania gorących obiektów.
• Mikrofony: Interakcja z ludźmi za pomocą głosu, wykrywanie aktywności w pokoju lub reagowanie na muzykę.
• Czujniki dotykowe: Pozwala robotom dostosować siłę uchwytu lub konsoli do gier, aby reagowały na to, jak mocno poruszasz kontrolerem gier.
• Czujniki położenia, temperatury lub przepływu: Zawiera informacje o gazie lub cieczy przepływającej przez rury, temperaturze chemikaliów lub metali, a nawet skład chemiczny cieczy.

W rzeczywistości, dzięki nowoczesnej technologii czujników, maszyny mogą wykrywać rzeczy na świecie, których nie potrafią nawet ludzie.

Dane AI i uczenie maszynowe

Istotnym elementem AI jest nauczanie maszynowe. To zdolność do zbierania ogromnych ilości informacji z wielu źródeł i analizowania ich pod kątem znaczących wzorców i korelacji.

Na przykład podczas testów zderzeniowych pojazdu komputer może analizować ciśnienia i temperatury. Komputer może analizować dane i informować producentów pojazdów, gdzie należy umieścić poduszki powietrzne, aby zapewnić najwyższy poziom bezpieczeństwa.

Uczenie maszynowe pomaga również w rozwiązywaniu problemów. Zbierając dane produkcyjne z setek czujników, komputery mogą identyfikować anomalie, które powodują wadliwe produkty. Następnie, poprzez skorelowanie innych danych z czujników, komputer może powiedzieć technikom, które komponenty w procesie są wadliwe.

Ponieważ uczenie maszynowe może to zrobić w ułamku czasu, w jakim człowiek może to zrobić, firmy mogą szybciej identyfikować i rozwiązywać problemy, poprawiać jakość produktów i zwiększać ogólną produkcję.

Głęboka nauka

Bardziej zaawansowaną formą uczenia maszynowego jest „głębokie uczenie”, gdy maszyna identyfikuje awarie i uczy się najskuteczniejszego sposobu wykonania zadania.

Na przykład samochód autonomiczny wykorzysta uczenie maszynowe do prowadzenia samochodu, obserwując oznaczenia dróg, szukając pieszych i identyfikując sygnalizację świetlną. Ale głęboko uczący się, samojezdny samochód nauczyłby się również, w jaki sposób regulacja układu kierowniczego utrzymuje samochód bardziej pośrodku pasa. Z czasem ten samochód mógłby sam nauczyć się, jak stać się lepszym kierowcą.

Jaki jest cel sztucznej inteligencji?

Naukowcy opracowują sztuczną inteligencję, abyśmy mogli używać maszyn do poprawy jakości życia ludzi. Umożliwia maszynom wykonywanie powtarzalnych zadań, które mogą spowodować obrażenia lub być niebezpieczne dla ludzi. Sztuczna inteligencja może poprawić bezpieczeństwo samochodów i samolotów.

Ostatecznie ich celem jest uzupełnienie ludzi o spostrzeżenia z ogromnych ilości danych, które mogą przetwarzać tylko komputery.

Dan Prince, dyrektor generalny i założyciel Illumisoft, mówi, że punktem wyjścia do zrozumienia sztucznej inteligencji jest zrozumienie naszej własnej inteligencji.

„Ludzie mają zdolność uczenia się, rozwiązywania problemów, rozpoznawania wzorców oraz wyjaśniania i przewidywania zjawisk naturalnych (które są) wszystkimi atrybutami powszechnie kojarzonymi z inteligencją” – mówi. „Być może, co najważniejsze, jesteśmy w stanie działać w sposób, który kształtuje i przekształca nasze środowisko z korzyścią dla nas. Sztuczna inteligencja, rozumiana najogólniej, odnosi się do systemu lub grupy systemów, które są w stanie symulować tego rodzaju ludzką inteligencję. Inteligentny system to taki, który wykazuje podobne do ludzkich zdolności rozumowania, rozwiązywania problemów, a nawet kreatywności.

„Ostatecznym celem wielu badaczy jest wygenerowanie sztucznej ogólnej inteligencji (AGI), coś, co analitycy przyznają, że nie zostało jeszcze osiągnięte. W obecnym stanie technologii dana sztuczna inteligencja może być dobra w symulowaniu jednego aspektu ludzkiej inteligencji, ale nie innych. Na przykład istnieją systemy sztucznej inteligencji, które biegle rozumieją język, podczas gdy inne są dobre w precyzyjnej kontroli motorycznej. Niewielu jest w stanie zrobić jedno i drugie”.

Filozofowie często kwestionują, czy możemy posunąć sztuczną inteligencję zbyt daleko. A jeśli sztuczna inteligencja przewyższy ludzką inteligencję do punktu, w którym roboty staną się lepsze? Następnie pojawia się pytanie, czy maszyny kiedykolwiek będą w stanie zrozumieć emocje. Obecnie nie ma czujnika zdolnego do odczuwania emocji.

Jednak większość maszyn ze sztuczną inteligencją jest zdolna tylko do skoncentrowanych obszarów uczenia się. Nie możemy jej zastosować do mnóstwa decyzji podejmowanych codziennie przez przeciętnego człowieka. Z tego powodu idea maszyn wyprzedzających ludzi w najbliższym czasie nie jest czymś, o co nikt nie musi się teraz martwić.