Svet technológií je už dnes nevyhnutnou súčasťou nášho každodenného života a je zaujímavé pochopiť vlastnosti umelej inteligencie, ktoré zmenili spôsob nášho života. Vedeli ste, že umelá inteligencia je odvetvie informatiky? Vstúpte sem a dozviete sa o jeho funkciách a oveľa viac.
Charakteristika umelej inteligencie
V tejto časti sa budeme zaoberať charakteristikami umelej inteligencie. V tomto prípade, umela inteligencia (IA) je vyvinutý v jednom z odborov informatiky, kde sa používajú logické algoritmy, ktoré sa snažia napodobňovať kognitívne správanie ľudského mozgu. Samozrejme, definícia umelej inteligencie sa môže ďalej rozvíjať, ale nakoniec sa všetky charakteristiky umelej inteligencie zhodnú na tom, že sa používajú na programovanie robotických zariadení.
V lete 1956 sa konala Dartmouthská konferencia venovaná problematike umelej inteligencie, na ktorej sa zúčastnili John McCarthy, Marvin Minsky a Claude Shannon. Na tomto stretnutí bol prvýkrát implementovaný pojem umelá inteligencia, kde stanovili niektoré prognózy do desiatich rokov, ktoré neboli splnené, takže vyšetrovania boli na približne pätnásť rokov prerušené. Treba poznamenať, že pojem „umelá inteligencia“ sa pripisuje Johnovi McCarthymu.
Je ľahké si myslieť, že je len otázkou času, kedy technológie a umelá inteligencia úplne nahradia ľudí. V skutočnosti existujú filmy a skutoční výskumníci, ktorí veria, že stroje s umelou inteligenciou budú schopné podmaniť si ľudskú rasu a zotročiť ju. Momentálne je to veľmi vzdialené realite, pretože to bude možné len vtedy, keď bude mať umelá inteligencia vedomie a bude môcť sama vytvoriť nové zariadenie s umelou inteligenciou a podarí sa jej obísť a prepísať príkazy svojho programovania. z vlastnej vôle. V tom momente by ľudská bytosť stratila kontrolu nad situáciou.
Čo je umelá inteligencia?
Bolo to práve na konferencii Darthmouse v roku 1956, kde bol oficiálne definovaný pojem umelá inteligencia, ktorý stanovuje, že ak by sa stroj alebo robot správali podobne ako správanie človeka, považovali by sa za zariadenie.inteligentné.
Ďalšie definície pripisované umelej inteligencii sú nasledovné:
správať sa ako ľudia
Toto je definícia, ktorú stanovil McCarthy a ktorá sa týka hodnotenia správania stroja s cieľom určiť, či ho možno považovať za inteligentný. Takzvaný „Turingov test“ používa túto definíciu na definovanie výsledkov svojho testu. Všetky zariadenia, ktoré sú podobné v činnostiach, ako je rozhodovanie, riešenie problémov a učenie, ako by to robili ľudia, spĺňajú charakteristiky umelej inteligencie.
Test navrhnutý Alanom Turingom spočíva v tom, že ľudská bytosť bude viesť konverzáciu v prirodzenom jazyku so strojom a ľudskou bytosťou súčasne, stroj sa bude snažiť napodobniť správanie človeka a pokúsi sa oklamať svojho hodnotiteľa. prostredníctvom svojich odpovedí, aby uveril, že je vlastne ľudská bytosť. Inými slovami, medzi Charakteristickým znakom umelej inteligencie je schopnosť napodobňovať ľudstvo.
Samozrejme, tester musí vopred vedieť, že hovorí so strojom aj s človekom a musí sa pokúsiť určiť, kto je skutočný človek a kto podvodník.
V tomto prípade by sa nebrala do úvahy schopnosť hovoriť, keďže hodnotiteľ by bol umiestnený v samostatnej miestnosti, kde by informácie prijímal prostredníctvom počítača, takže komunikácia by závisela výlučne od klávesnice a nie od tejto schopnosti. V tomto zmysle medzi Charakteristickým znakom umelej inteligencie je simulácia ľudského hlasu.
rozum ako ľudia
Ďalšia z charakteristík umelej inteligencie je v definícii posudzovania vývoja prideľovania, ktoré robí robot, bez zohľadnenia toho, či bol získaný výsledok úspešný alebo nie. Tento pohľad používa kognitívna veda. V tejto úvahe sa vykonávajú všetky výpočty potrebné na to, aby sme boli schopní vnímať, zdôvodňovať a konať proti udalosti.
uvažovať racionálne
Rovnako ako predchádzajúca definícia, jednou z charakteristík umelej inteligencie je prideľovanie vykonávané strojom, avšak berie do úvahy, či má toto prideľovanie logiku a koherenciu, aby bolo prideľovanie vykonané.
konať racionálne
Z tohto hľadiska, ak sa výsledky znova zvážia. Ak použijeme ako príklad robota hrajúceho šach, jeho cieľom je vyhrať každú hru. Ďalšou vlastnosťou umelej inteligencie je schopnosť vykonávať výpočty, ktoré budú ľahostajné, kým dosiahne cieľ.
Klasifikácia umelej inteligencie
Umelá inteligencia môže byť klasifikovaná podľa jej cieľov.
slabá umelá inteligencia
Tento uhol pohľadu sa domnieva, že počítače môžu len predstierať, že majú prídelový systém, a nie že ho v skutočnosti majú. Výskumníci, ktorí podporujú tento postoj, sa domnievajú, že nie je možné, aby existoval alebo bol vyvinutý počítač schopný vedomia, pretože v skutočnosti by to bol program, ktorý by niečo také simuloval.
silná umelá inteligencia
Na druhej strane existujú výskumníci, ktorí potvrdzujú skutočnosť, že počítač môže mať uvažovanie alebo myšlienky s rovnakými schopnosťami ako ľudská myseľ. To by znamenalo, že počítač by bol schopný uvažovať, predstavovať si, cítiť, okrem iného, sám od seba, aj keď všetko začína programom, jeho neurónová sieť by sa mohla vyvíjať, kým nedosiahne tento bod.
https://www.youtube.com/watch?v=k3BNEgN2kEQ
Témy umelej inteligencie
Hoci všetky definície a názory týkajúce sa umelej inteligencie sa zhodujú v štyroch otázkach, ktoré je potrebné zvážiť pripísať stroju so zariadením, ak má umelú inteligenciu.
Riešenie problémov a vyhľadávanie
Jedným z hlavných cieľov umelej inteligencie je riešiť problémy, pre ktoré sú navrhnuté. V prvom rade sa pri kladení problému vyžaduje jeho formalizácia tak, aby umožnila jeho riešenie. Táto téma je zameraná na hľadanie formalizácie problémov a ich riešenie.
Reprezentácia znalostí a systémy založené na znalostiach
Táto téma sa zameriava na tie problémy, ktoré si vyžadujú predchádzajúce znalosti, aby ste ich mohli vyriešiť. Napríklad do tých programov umelej inteligencie, ktoré sa aplikujú v medicíne, je potrebné zakomponovať poznatky a informácie o predmete tak, aby bolo možné riešiť problémy tohto predmetu.
Strojové učenie
Táto téma sa týka procesu učenia vykonávaného strojom podľa získaných skúseností. Existujú rôzne typy učenia, ako je napodobňovanie, posilňovanie, hlboké učenie alebo učenie založené na rozhodovacom strome. Všetky tieto typy učenia umožňujú stroju ukladať vykonané akcie, ktoré považovali konečný cieľ za splnený, aby v prípade podobnej udalosti mohol použiť rovnaké akcie.
posilnené učenie
Posilňovacie učenie je rovnaké ako pri výcviku zvierat, to znamená, že keď splnia úlohu alebo správne splnia príkaz, dostanú odmenu. V tomto prípade stroj dostane svoju prvú objednávku a keď získa pozitívne výsledky, dostane to ako stimul, aby pokračoval v zlepšovaní svojho rozhodovania. Napríklad v závislosti od Typy robotov Výhru v šachovej hre môžete považovať za svoju cenu.
Hlboké učenie
Iný typ učenia sa nazýva hlboké učenie, pri ktorom sa hľadá imitácia alebo podobné správanie neurónovej siete a komunikačných procesov, ktoré sa vyskytujú v neurónoch ľudského mozgu.
Napríklad, keď prirodzené senzory ľudského tela, ako sú oči, uši, dotyk, chuť alebo vôňa, zaznamenajú odchýlku, do mozgu sa odošle signál. Tento signál je prijímaný a analyzovaný prvým neurónom, ktorý oznamuje detekciu zmeny nasledujúcim neurónom, a tak je iniciovaná neurónová sekvencia na pochopenie udalosti a ako reagovať.
Podobný proces nastáva, keď napríklad kamery na rozpoznávanie tváre detegujú jednotlivca prostredníctvom svojich vizuálnych senzorov, aktivuje sa. Pri detekcii tváre spustí postupnosť logických procesov počnúc analýzou najjednoduchších údajov, ako sú farby, ktoré má tvár. Potom sa snaží určiť geometrické útvary, ktoré tvoria túto tvár. Nakoniec rozdeľte tvár do viacerých rámov, aby ste lepšie definovali detaily, ktoré túto tvár odlišujú.
Strom rozhodnutí
Tento typ učenia využíva rôzne schémy riešenia problémov, ktoré sa aktivujú pri prijímaní informácií. Ak sa znovu preberie príklad robota, ktorý hrá šach, spustí svoju schému, v ktorej je prvá figúrka, ktorú jeho súper pohol, tam vykoná viacero výpočtov zodpovedajúcich štatistike, ktorou by mal pohnúť. Neskôr váš súper urobí ďalšie ťahy a otvorí sa nová schéma, v ktorej budete opäť robiť výpočty, aby ste mohli vykonať ďalšie ťahy.
Nakoniec, keď sa mu podarí vyhrať šachovú partiu, robot uloží všetky rozhodnutia, ktoré on a jeho súper urobili pre budúce šachové partie, takže keď dôjde k podobnej udalosti, už má potrebné informácie v databáze a môže reagovať. rýchlejšie a s vyššou percentuálnou šancou vyhrať hru.
distribuovaná umelá inteligencia
Vďaka pokrokom, ktoré nám umožnili vedieť Ako funguje technológia, ako je vývoj multiprocesorov a objavenie sa internetu, umožnili umelej inteligencii poskytovať distribuované riešenia.
aplikácie umelej inteligencie
Okrem toho existujú štyri odvetvia, ktoré sú úzko spojené s používaním umelej inteligencie, ktorými sú:
- Prirodzený jazyk.
- Umelé videnie.
- Robotický.
- rozpoznávanie reči.
V súčasnosti boli v oblasti umelej inteligencie vyvinuté rôzne aplikácie, ktoré využívajú určité algoritmy alebo metódy.
Aj keď možno spomenúť mnohé aplikácie umelej inteligencie, bolo by ťažké pokryť všetky, v ktorých sa nachádza jej prítomnosť, keďže dnes existujú zariadenia na každodenné použitie, prípadne programy používané spoločnosťami a korporáciami, kde túto technológiu nachádzajú.
Napríklad dnes sa používa superpočítač, ktorý používa algoritmus, ktorý vytvára kombinácie rôznych liekov, aby sa pokúsil nájsť liek na Covid-19. Tento počítač vyhodnocuje údaje o symptomatológii, zloženie vírusu a ďalšie informácie potrebné na to, aby sa mu dalo čeliť, a prostredníctvom databázy, ktorá obsahuje rôzne lieky, ktoré existujú, vytvára kombinácie, ktoré sa snažia vyliečiť pacienta z tohto ochorenia, pričom zohľadňuje dokonca aj vedľajšie účinky, ktoré tieto kombinácie môžu spôsobiť a odporúčané dávky.
Ďalším príkladom môžu byť tie, ktoré používajú viaceré vyhľadávače, ktoré využívajú metódu učenia na to, aby poznali záujmy každého používateľa jednotlivo, čo vám umožňuje vytvárať profily správania a preferencie a tak môcť poskytovať reklamy podľa týchto potešení.
Ďalej predstavíme niektoré z najvýznamnejších aplikácií umelej inteligencie.
Aplikácie v hrách
Existuje robot so schopnosťou poraziť aj tých najlepších hráčov v šachu, pretože tento robot bol skonštruovaný len za účelom vykonávania potrebných výpočtov a štatistík, aby si stanovil stratégie v ich ťahoch a vyhral každú hru.
Dnes sa prakticky všetky hry podarilo poraziť strojom, hoci prvé stolové hry, ktoré porazil stroj s umelou inteligenciou, boli dáma a Othello.
Dajte Viac
Univerzita v Alberte v roku 1989 vyvinula program s názvom Chinnok od tímu Jonathana Schaeffera a práve v roku 1994 sa stal majstrom sveta v ženách. Program Chinnok má databázu otvorenia a ukončenia hry dáma od najlepších hráčov dámy.
V roku 2007 sa opäť ukázalo, že keď je hra dokonalá, nie je možné naprogramovať Chinnoka. A keď sa odohrá zápas so zlepšením stratégie zo strany súpera, môže proti tomuto programu dosiahnuť nanajvýš remízu.
šach
V prípade šachu sa roky vyvíjali rôzne inovácie a programy na riešenie problémov s cieľom vyhrať túto hru, avšak bolo to v máji 1997 v New Yorku, keď Deep Blue porazila majstra sveta G. Kasparova.
Bol to softvér vyvinutý spoločnosťou IBM, ktorý mal špecifický hardvér a databázy, ktoré umožnili, aby tento program dokonale vyvrcholil, keď boli finálne situácie prezentované so siedmimi alebo dokonca menej kúskami na doske. Podobne jeho vyhľadávacie algoritmy, typ minimax, dokázali určiť najlepšie možnosti vo všetkých rôznych prípadoch.
Go
Dnes je to verejná hra, v ktorej stroj s umelou inteligenciou porazí ľudského hráča, nie je to však prekvapujúce, pretože Go sa už nejaký čas považuje za ešte zložitejšiu a komplexnejšiu hru ako šach.
Okrem toho rozmery tejto hry tiež značne zvyšujú náročnosť, pretože má viac ako 361 priesečníkov na vytvorenie dosky s 19 3 19, bez uvedenia počtu možných ťahov, ktoré je možné vykonať na každej doske.
Aj keď zatiaľ neexistuje stroj schopný vyhrať túto hru, už existujú programy, ktoré dobre reagujú na dosky s rozmermi deväť krát deväť, a na rozdiel od vyhľadávacích algoritmov používaných v šachovej hre sa v tomto prípade používajú vyhľadávacie algoritmy. vyhľadávanie UCT.
robotické aplikácie
Roboty majú rôzne oblasti, v ktorých poskytujú podporu pre rýchlejšie, efektívnejšie a presnejšie riešenia, napríklad vo výrobných linkách, ktoré vyžadujú automatizáciu procesov, tiež vo vojenskej a obrannej oblasti a dokonca aj pri prieskume vesmíru, ako je to v prípade Curiosity mobilného robota, ktorý sa momentálne nachádza na Marse, s cieľom zbierať informácie o možnej existencii života na tejto planéte.
Dnes existujú roboty, ktoré slúžia ako zábava a zúčastňujú sa hier, ako napríklad japonskí roboti pre domáce zvieratá s názvom Paro a Aibo. V prípade Paro ide o terapeutického robota, ktorý pomáha znižovať hladinu stresu u pacientov a pomáha zlepšovať ich socializáciu. V prípade Aibo ide o robota v tvare psa vyvinutého spoločnosťou Sony, ktorý má systém videnia a je programovateľný.
prieskumné a prieskumné roboty
Existujú mobilné roboty, ktoré sa používajú na prieskum, vyhľadávanie a prieskum v nepriateľských prostrediach alebo oblastiach. Napríklad ako roboty použité pri jadrovej katastrofe v Černobyle, ktoré sa pokúsili vizualizovať škody spôsobené incidentom a podarilo sa im zachytiť snímky rádioaktívnej hmoty nazývanej Slonia noha.
Alebo môžeme spomenúť aj roboty Spirit, Opportunity a Curiosity, ktoré boli vyslané na povrch planéty Mars, v roku 2004 prvé dva a v roku 2012 tretí, ktoré plnia poslanie analyzovať všetky biologické, atmosférické a biologické procesy. tvoria túto planétu.
V roku 1997 spoločnosť Honda predstavila prvého dvojnohého robota, to znamená, že mal schopnosť chodiť dvoma končatinami a volal sa P3. Honda opäť predstavila v roku 2000 robota ASIMO, ktorý pochádza z maličkého Advance Step in Innovative Mobility. To bol koniec série robotov Honda P. Všetky tieto roboty boli zámerne navrhnuté tak, aby mali fyzickú štruktúru a motorické schopnosti ľudskej bytosti.
Teraz môže ASIMO zmeniť, či beží, lezie po schodoch a vyhýba sa prekážkam, a dokonca prostredníctvom svojich vizuálnych senzorov alebo kamier dokáže rozpoznať pohybujúce sa objekty, gestá a polohy.
Aplikácie pre inteligentné vozidlá
Jednou z najnovších inovácií sú autonómne osobné vozidlá.
Prvé metro s plne automatizovanou jazdou vzniklo v japonskom meste Sendai, ktoré bolo vyvinuté v roku 1987. Dnes už existuje veľa plne automatizovaných systémov metra.
Ďalším príkladom vozidiel, ktoré môžu prepravovať cestujúcich a môžu byť plne automatizované, je Stanley, ktorý sa stal víťazom súťaže DARPA Challenge v roku 2005, ktorá sa konala v Mohavskej púšti. Stanlymu sa to podarilo, čo 212,4 kilometrovú trať úspešne absolvoval v čase 54 hodín a XNUMX minút.
Neskôr, v roku 2007 na DARPA Grand Challenge, ktorá sa konala na George Air Force Base, automatizované vozidlo Stanley opäť úspešne dokončilo 96-míľovú trať. Vozidlá, ktoré sa zúčastnili týchto pretekov, boli schopné v reálnom čase spracovať dopravné pravidlá štátu Kalifornia.
V inej časti sveta, konkrétne medzi Medzinárodným kongresovým centrom a Brandenburskou bránou, prešlo 80-kilometrovú trasu vozidlo Made in Germany vyvinuté Slobodnou univerzitou v Berlíne. Toto vozidlo je plne autonómne, má schopnosť rozpoznať prítomnosť chodcov a semaforov. Vyžaduje však poskytnutie údajov, ako je rýchlosť jazdy.
bezpilotné lietadlá
Tiež známy ako UAV zo zmenšeniny bezpilotných lietadiel. Prvým bezpilotným lietadlom, ktoré prekonalo Tichý oceán bez nutnosti zastaviť sa, bol Global Hwak. To sa uskutočnilo v roku 2001 v mesiaci apríl, začalo v Spojených štátoch a skončilo v Austrálii.
Tento model sa však pri analýze údajov stále spolieha na pilota pozemnej stanice a iných operátorov. V skutočnosti Weiss v roku 2011 naznačil, že tieto systémy, aj keď sú schopné zbierať veľké množstvo informácií, stále nemajú potrebnú kapacitu na ich spracovanie v reálnom čase, a preto inteligentne reagujú na udalosti podľa informácií. .
Tieto vozidlá sú dnes viac populárne ako drony. Drony majú rôzne interné senzory a zariadenia, ktoré vám pomáhajú pri navigácii. Disponujú napríklad GPS modulom pre geolokáciu, kamerami s bezdrôtovým pripojením, niektoré okrem iného aj pohybovými a tepelnými senzormi. V prvom rade táto technológia vznikla pre vojenské účely, hoci je už na trhu.
Závery
Niet pochýb o tom, že rôzne oblasti techniky napredovali exponenciálne a výpočtová technika sa tomuto pokroku nevyhýbala, v skutočnosti skôr podporila vývoj iných odvetví vedy. Výpočtová kapacita poskytovaná umelou inteligenciou sa podľa Moorovho zákona za osemnásť mesiacov zdvojnásobila.
To by znamenalo, že ak bude Moorov zákon naďalej platiť, potom okolo roku 2030 bude výpočtový výkon, ktorý budú mať procesory, podobný alebo možno rovnaký ako u človeka.
Vyhľadávače ako Google a Amazon ukladajú milióny informácií od svojich používateľov, aby určili preferencie každého jednotlivca s cieľom poskytnúť lepšie služby. Servery s veľkou kapacitou pamäte teda museli zaznamenávať tieto údaje rovnomerne.
Sociálne siete tiež vyžadujú, aby tieto veľké úložné kapacity zaznamenávali preferencie svojich spotrebiteľov, aby mohli prezentovať návrhy podľa ich vkusu.