Che cos'è l'intelligenza artificiale?
L'intelligenza artificiale si riferisce a macchine principalmente computer che funzionano come umani. Nell'intelligenza artificiale, le macchine svolgono compiti come il riconoscimento vocale, la risoluzione dei problemi e l'apprendimento, ecc. Le macchine possono lavorare e agire come un essere umano se dispongono di informazioni sufficienti. Quindi, nell'intelligenza artificiale, l'ingegneria della conoscenza gioca un ruolo vitale. La relazione tra oggetti e proprietà viene stabilita per implementare l'ingegneria della conoscenza. sotto sono le tecniche di intelligenza artificiale.
Le 4 migliori tecniche di intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale può essere suddivisa in diverse categorie in base alla capacità della macchina di utilizzare le esperienze passate per prevedere decisioni, memoria e consapevolezza di sé future. IBM ha inventato Deep Blue, un programma di scacchi in grado di identificare i pezzi nella scacchiera. Ma non ha la memoria per prevedere le azioni future. Questo sistema è utile ma non può essere adattato a un'altra situazione. Un altro tipo di sistema di intelligenza artificiale che utilizza esperienze passate e ha il vantaggio di una memoria limitata per prevedere le decisioni. Un esempio di questo tipo di sistema di intelligenza artificiale si trova nelle funzioni del processo decisionale in caso di auto a guida autonoma. Qui le osservazioni aiutano nelle azioni da intraprendere a breve, che non vengono memorizzate in modo permanente poiché le osservazioni cambiano frequentemente. Allo stesso tempo, con l'avanzamento della tecnologia, potrebbe essere possibile avere macchine con un senso o una coscienza in cui le macchine capiscono lo stato attuale delle cose, che possono essere utilizzate per dedurre ciò che deve essere fatto. Ma tali sistemi non esistono.
Di seguito sono elencate le varie categorie di intelligenza artificiale:
1. Apprendimento automatico
È una delle applicazioni dell'intelligenza artificiale in cui le macchine non sono esplicitamente programmate per eseguire determinate attività piuttosto che apprendono e migliorano automaticamente dall'esperienza. Il Deep Learning è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico basato su reti neurali artificiali per analisi predittive. Esistono vari algoritmi di apprendimento automatico come Apprendimento non supervisionato, Apprendimento supervisionato e Apprendimento di rinforzo. Nell'apprendimento non supervisionato, l'algoritmo non utilizza informazioni classificate per agire su di esso senza alcuna guida. In Supervision Learning, deduce dai dati di training una funzione che consiste in un insieme di un oggetto di input e l'output desiderato. L'apprendimento per rinforzo viene utilizzato dalle macchine per intraprendere azioni adeguate per aumentare la ricompensa per trovare le migliori possibilità che dovrebbero essere prese in considerazione.
2. PNL (elaborazione del linguaggio naturale)
Sono le interazioni tra computer e linguaggio umano in cui i computer sono programmati per elaborare i linguaggi naturali. L'apprendimento automatico è una tecnologia affidabile per l'elaborazione del linguaggio naturale per ottenere significato dai linguaggi umani. Nella PNL, l'audio di un discorso umano viene catturato dalla macchina. Quindi si verifica la conversazione da audio a testo e quindi il testo viene elaborato dove i dati vengono convertiti in audio. Quindi la macchina utilizza l'audio per rispondere agli umani. Le applicazioni dell'elaborazione del linguaggio naturale sono disponibili nelle applicazioni IVR (Interactive Voice Response) utilizzate nei call center, nelle applicazioni di traduzione linguistica come Google Translate e negli elaboratori di testi come Microsoft Word per verificare l'accuratezza della grammatica nel testo. Tuttavia, la natura dei linguaggi umani rende difficile l'elaborazione del linguaggio naturale a causa delle regole che sono coinvolte nel passaggio di informazioni usando il linguaggio naturale e non sono facili da comprendere per i computer. Quindi la PNL usa algoritmi per riconoscere e astrarre le regole dei linguaggi naturali in cui i dati non strutturati dei linguaggi umani possono essere convertiti in un formato che è compreso dal computer.
3. Automazione e robotica
Lo scopo dell'Automazione è quello di ottenere i compiti monotoni e ripetitivi svolti da macchine che migliorano anche la produttività e ricevono risultati convenienti ed più efficienti. Molte organizzazioni utilizzano l'apprendimento automatico, le reti neurali e i grafici nell'automazione. Tale automazione può prevenire problemi di frode durante le transazioni finanziarie online utilizzando la tecnologia CAPTCHA. L'automazione dei processi robotici è programmata per eseguire attività ripetitive ad alto volume che possono adattarsi al cambiamento in diverse circostanze.
4. Visione artificiale
Le macchine possono acquisire informazioni visive e quindi analizzarle. Qui le telecamere vengono utilizzate per acquisire le informazioni visive, la conversione da analogico a digitale viene utilizzata per convertire l'immagine in dati digitali e l'elaborazione del segnale digitale viene utilizzata per elaborare i dati. Quindi i dati risultanti vengono inviati a un computer. Nella visione artificiale, due aspetti vitali sono la sensibilità, che è la capacità della macchina di percepire gli impulsi che sono deboli e la risoluzione, la gamma in cui la macchina può distinguere gli oggetti. L'uso della visione artificiale può essere trovato nell'identificazione della firma, nel riconoscimento del modello e nell'analisi delle immagini mediche, ecc.
Applicazioni dell'intelligenza artificiale
Di seguito sono elencate le varie applicazioni dell'intelligenza artificiale.
- L'intelligenza artificiale viene utilizzata nel settore finanziario in cui vengono raccolti dati personali che possono essere successivamente utilizzati per fornire consulenza finanziaria.
- L'intelligenza artificiale viene utilizzata nel campo dell'istruzione, in cui il sistema di classificazione può essere automatizzato e le prestazioni degli studenti possono essere valutate in base alle quali è possibile migliorare il processo di apprendimento.
- Nel campo dell'assistenza sanitaria, l'intelligenza artificiale viene utilizzata per eseguire una migliore diagnosi in cui le tecnologie utilizzate per comprendere il linguaggio naturale e rispondere alle domande poste. Inoltre, programmi informatici come i chatbot vengono utilizzati per assistere i clienti nella pianificazione degli appuntamenti e nel processo di fatturazione, ecc.
- L'intelligenza artificiale viene utilizzata in ambito aziendale per automatizzare le attività ripetitive eseguite dagli esseri umani con l'aiuto di Robotic Process Automation. Per aumentare la soddisfazione del cliente, gli algoritmi di apprendimento automatico sono integrati con l'analisi per raccogliere informazioni che aiutano a comprendere le esigenze dei clienti.
- L'intelligenza artificiale viene utilizzata nei dispositivi Smart Home, sicurezza e sorveglianza, navigazione e viaggi, streaming di musica e media e videogiochi, ecc.
Conclusione
L'intelligenza artificiale sta influenzando le nostre vite su larga scala. Le organizzazioni stanno anche adottando misure per adattarsi alla tecnologia AI che può offrire loro nuovi modi di eseguire le attività e comprendere il modello di dati per avere la massima produttività.
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