Introduzione all'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale è una capacità di progettare macchine intelligenti o di sviluppare applicazioni software di autoapprendimento che imitano i tratti della mente umana come ragionamento, risoluzione dei problemi, pianificazione, processi decisionali ottimali, percezioni sensoriali ecc. La capacità di approcci artificiali intelligenti di sovraperformare le azioni umane in termini di scoperta della conoscenza hanno attirato l'attenzione della comunità imprenditoriale e di ricerca in tutto il mondo e questo campo di studio ha visto rapidi progressi negli ultimi due decenni. andiamo avanti in questa introduzione al post sull'intelligenza artificiale in dettaglio.

Componenti principali e caratteristiche dell'intelligenza artificiale

Nella sezione precedente, abbiamo studiato l'introduzione all'intelligenza artificiale, quindi ora stiamo andando avanti con i componenti o le strutture che contribuiscono maggiormente all'implementazione di vari sistemi intelligenti:

1. Ingegneria delle caratteristiche

Il processo di identificazione di un set minimo di funzionalità o attributi informativi dal set di dati fornito è chiamato estrazione delle funzionalità. Le prestazioni dei processi di apprendimento automatico possono essere migliorate scegliendo correttamente una serie significativa di funzionalità. L'efficiente processo di estrazione delle funzionalità garantisce

  1. Riduzione del grado di disturbo, chiamato entropia durante la classificazione dei set di dati in base alle funzionalità selezionate. In altre parole, questo insieme ottimale di funzionalità massimizza il guadagno delle informazioni.
  2. Zero correlazione tra le funzionalità ottenendo così l'indipendenza e la minimalità del set di funzionalità. Questo obiettivo viene raggiunto utilizzando tecniche come l'analisi dei componenti principali (PCA), il processo di ortogonalizzazione di Gram-Schmidt, ecc.

2. Reti neurali artificiali

Una rete neurale comprende interconnessioni ponderate tra l'insieme dei nodi di calcolo a strati consecutivi. I pesi ottimali delle connessioni vengono dedotti nella fase di apprendimento regolandoli secondo la strategia comune di condivisione del peso e in base al feedback ricevuto dall'algoritmo di propagazione a ritroso implementato. Tecnicamente, ciascun nodo calcola la somma ponderata dei valori propagati al suo input. I criteri per i valori calcolati per il feed-forward al livello successivo sono regolati da funzioni di attivazione. Dopo una serie di epoche, costituendo fasi di feed-forward e back-propagation, pesi e altri parametri di rete convergono in valori ottimali finendo con il modello più appropriato. Le reti neurali artificiali più comunemente utilizzate sono:

  1. Convolutional Neural Networks (CNN) avvolge l'input ricevuto con i filtri / modelli spaziali appresi per identificare le caratteristiche a livello di convoluzione. Questi segnali vengono inoltrati ai livelli successivi che sono completamente collegati per eseguire attività di riconoscimento.
  2. La solidità della convoluzione alle variazioni traslazionali alimenta efficacemente il riconoscimento o l'etichettatura delle caratteristiche e questo approccio è ampiamente utilizzato nelle applicazioni di riconoscimento delle immagini.
  3. Le reti neurali ricorrenti (RNN) utilizzano la memoria a breve termine a lungo termine (LTSM) per la stima intelligente di valori sconosciuti da una determinata serie di dati passati.

3. Apprendimento profondo

L'architettura di apprendimento profondo ha più livelli nascosti tra il livello di input e output rispetto a quello delle reti neurali artificiali. Questo cambiamento architettonico facilita il framework di deep learning per eseguire l'estrazione automatica delle caratteristiche insieme all'apprendimento della classificazione. Questi modelli utilizzano l'apprendimento supervisionato per allenarsi con set di dati ben etichettati. Nonostante la complessità intrinseca nell'architettura con numerosi livelli nascosti, il tempo di apprendimento del modello può essere drasticamente ridotto con l'uso di GPU ad alte prestazioni con calcolo parallelo

Applicazioni dell'intelligenza artificiale

Come abbiamo già appreso sull'introduzione all'intelligenza artificiale, ora stiamo discutendo le teorie e i metodi relativi all'intelligenza artificiale hanno rivoluzionato tutti i campi tra cui vendita al dettaglio, finanza, ricerca spaziale, sanità, elettronica di consumo, automobili, ecc. I dettagli di alcune applicazioni sono come sotto:

  • Editing genico etico

La nozione di assistenza medica personalizzata per il trattamento di malattie o disturbi causati da mutazioni genetiche viene raggiunta attraverso la comprensione precisa del modello genetico del paziente. L'analisi per identificare l'ordine dei nucleotidi si chiama Genome Sequencing. Con le intuizioni del sequenziamento del genoma, sarebbero state identificate mutazioni sensibili per prescrivere una linea di trattamento specifica per il malato.

  • Sistema di risposta alle catastrofi intelligente

I moderni sistemi di salvataggio utilizzano droni, robot e sensori basati sull'intelligenza artificiale per raccogliere rapidamente informazioni precise sull'entità del danno, la posizione esatta delle vittime intrappolate, i dettagli topografici del paesaggio durante i periodi di crisi. I sistemi intelligenti aiutano i soccorritori a identificare i punti di assemblaggio più vicini e più sicuri mentre evacuano le persone dalle aree colpite dal disastro. I moduli di gestione delle catastrofi dotati di intelligenza artificiale stimolano efficacemente simulazioni di disastri finti per identificare posizioni potenzialmente vulnerabili, pianificare azioni precauzionali, monitorare e governare senza problemi l'assegnazione delle risorse.

  • Sistemi di raccomandazione

I migliori sistemi di raccomandazione identificano o prevedono le preferenze degli utenti per gli articoli in base al profilo degli articoli e alle inferenze sul comportamento degli utenti. La disponibilità degli utenti verso vari articoli è rappresentata come coppie utente-oggetto nella matrice di utilità. I due modi per scoprire la risposta degli utenti agli articoli sono

  1. I consigli basati sul contenuto comprendono l'interesse degli utenti in base alle valutazioni / feedback forniti per alcuni articoli e suggeriscono articoli simili a loro.
  2. Il filtro collaborativo si concentra sull'identificazione di utenti simili e consiglia gli articoli preferiti da altri utenti simili.

Matematicamente, la matrice di utilità rappresentata è scarsa e l'algoritmo di raccomandazione mira a dedurre le voci sconosciute / mancate dai pochi valori noti usando algoritmi di clustering e metodi di fattorizzazione della matrice come la decomposizione del valore singolare (SVD), ecc.

Vantaggi dell'intelligenza artificiale

Come abbiamo già appreso sull'introduzione all'intelligenza artificiale, facci sapere quali sono i vantaggi dell'intelligenza artificiale e i vantaggi offerti dai moduli aggiornati AI:

  • Intervento umano minimo

I sistemi basati sull'intelligenza artificiale sono le soluzioni più adatte agli ambienti in cui è più probabile che la vita umana sia a rischio. Pochi esempi di tali scenari sono esplorazione dello spazio, operazioni di difesa come disinnesco di bombe, luoghi di lavoro caratterizzati da calore intenso, miniere di minerali, ecc.

  • Più veloce e preciso

Le prestazioni di applicazioni ben addestrate abilitate all'IA riducono drasticamente la possibilità che si insinuino errori umani. Queste versioni dell'IA si sono dimostrate più veloci in compiti computazionalmente costosi, specialmente nel campo della ricerca scientifica e in compiti che richiedono tempo. La maggior parte delle attività di routine, banali e ripetitive possono essere automatizzate con un'adeguata tecnologia guidata dall'intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza operativa.

Le sfide

Nella sezione precedente dell'introduzione all'intelligenza artificiale abbiamo appreso le caratteristiche, l'applicazione e i vantaggi, quindi ora stiamo andando avanti con le sfide dell'intelligenza artificiale:

  • Necessità di un massiccio corpus di dati

In generale, i sistemi intelligenti, prima di essere implementati come soluzione reale, apprendono un modello ottimizzato con l'aiuto di una grande quantità di dati durante l'addestramento e la convalida. La disponibilità di enormi volumi di dati e la capacità di gestirli sono i principali limiti per l'evoluzione dei sistemi e delle applicazioni software convenzionali con le versioni abilitate all'IA. È imminente la necessità di sofisticate tecniche di modellazione in grado di stimare i parametri del modello con elevata precisione utilizzando campioni di dati limitati.

  • Interazioni multimodali

L'efficienza e la precisione delle applicazioni di riconoscimento basate sulla percezione, che comprende metodi di visione artificiale, possono essere migliorate sfruttando la capacità di interpretare ed elaborare più modalità di dati contemporaneamente. Ciò consente al paradigma del riconoscimento di emulare idealmente l'intelligenza umana che funziona in congiunzione con vari sensi come il tatto, la visione, l'udito, ecc.

  • Oltre il controllo umano

Con l'eccezionale capacità della tecnologia AI di comprendere e apprendere vaste librerie di informazioni al ritmo più rapido, ci sono pochi casi minacciosi in cui un framework di intelligenza artificiale ha guadagnato il quoziente emotivo e ha superato le estremità del pensiero logico umano. In tali casi non regolamentati, il comportamento insolito se i sistemi di intelligenza artificiale porterebbe a una catastrofe irreparabile.

Articoli consigliati

Questa è stata una guida sull'introduzione all'intelligenza artificiale. Qui abbiamo discusso le caratteristiche, le applicazioni e i vantaggi dell'intelligenza artificiale. Puoi anche consultare i seguenti articoli per saperne di più -

  1. Intelligenza artificiale vs intelligenza umana
  2. Carriere nell'intelligenza artificiale
  3. Apprendimento automatico vs intelligenza artificiale
  4. Business Intelligence vs Big Data
  5. Introduzione agli strumenti di intelligenza artificiale
  6. Aziende di intelligenza artificiale
  7. Importanza dell'intelligenza artificiale
  8. Top 6 Confronti tra CNN vs RNN
  9. Tecniche di intelligenza artificiale

Categoria:

Big Data