▷ Umělá inteligence: co je to a současné praktické příklady?

Již několik let s námi společnosti neustále mluví o umělé inteligenci, kterou zavádějí do svých služeb, aplikací a procesorů. Přestože nesou stejné jméno, děkujeme Bohu, Umělá inteligence naší pračky (z důvodů, které nám unikají) a našeho smartphonu není tak vyvinutá, aby přiměla je přemýšlet o jejich existenci a naší moci nad nimi. Prozatím…

Jak jsme vám již řekli v článku o vývoji AI USB Intel Movidius, Artificial Intelligence je tu, abychom zůstali a pomohli nám vyřešit každodenní problémy. Co přesně je to umělá inteligence?

Zdroj: Source Dexeter

Gif, který vidíte výše, ukazuje velmi zjednodušeným způsobem, jak funguje hluboká neuronová síť. Tyto systémy vyžadují tvrdé školení, aby se později mohly například rozeznat obrázky, optimalizovat řešení nebo se prostě dozvědět více. V podstatě jde o soubor algoritmů, které bychom mohli klasifikovat jako AI a patří do oblasti Deep Learning.

Index obsahu

Umělá inteligence: nové programování

Artificial Intelligence dnes netvoří složité smíšené systémy technologií se svědomím, jak je často vidět v pracích sci-fi. Ten , který vytvoříme, spadá spíše do definice složitých algoritmů, které vracejí výsledky na základě vstupů a příkazů, které jim byly naučeny. I když je to jen jeden z významů, který má.

Umělé inteligence lze pochopit různými způsoby, ale můžeme je rozdělit do čtyř hlavních skupin:

AI, kteří myslí jako lidé

Máslový robot Rick a Morty

Složité počítačové systémy s vlastním svědomím, které myslí a rozhodují podle své touhy a překračují vlastnosti, pro které byly naprogramovány ( Duch ve skořápce). Ještě to není v našem dosahu a ani nevíme, zda to bude možné v budoucnu, takže není co komentovat.

IA, které fungují jako lidé

Myšlení jako člověk není stejné jako předstírání, že se chová jako člověk. Dnes vytváříme takové systémy, jako jsou tyto, kde se zavádí náhodnost a konkrétní funkce, které dávají pocit, že Inteligence myslí jako člověk.

Inteligentní asistent pepře

Ve videohrách to vidíme nepřetržitě, protože strojem ovládaní nepřátelé se často snaží simulovat chování podobné člověku. Na rozdíl od videoher bylo dosaženo toho, že umělá inteligence může psát s nedokonalostmi a nepravidelnostmi, jak by to člověk dělal.

Posouzení dopadů, která uvažují racionálně

Pravděpodobně nejběžnější verze této technologie dnes. Říkáme, že uvažují racionálně, protože jim dáváme nástroje, které nabízejí efektivní a smysluplné výsledky. Jsou schopni se snadno přizpůsobit prostředí, ve kterém se nacházejí, i když zdaleka nemyslí na sebe.

AlphaStar Learning

Příkladem je Artificial Intelligence, která hraje videohry jako AlphaStar (StarCraft II) nebo AlphaZero (šachy, shogi a go). Tyto stroje jsou dokonce schopné bojovat s lidskými oponenty a již porazily příležitostného mistra světa.

IA, které fungují racionálně

Protože „jednají“, zjistíme, že nezpracovávají data, která jim předáváme, zdá se, že uvažují pouze racionálně. Toto je nejjednodušší verze této technologie a je to fáze, kterou jsme již z velké části prošli. Některé počítačové systémy využívají tuto technologii, protože je mnohem jednodušší programovat a jejich práce je obvykle jednoduchá.

Inteligentní vysavač

Například stroje, které přijímají hovory a provázejí vás jejich možnostmi, nebo inteligentní pomocníci webových stránek, kteří obvykle žádají, abyste doporučili související řešení.

Když už máme přijatelný obrázek o tom, jak je inteligence distribuována podle toho, jak jsou složité, vezmeme vás k jádru věci.

Matematika myšlení

Jedním ze způsobů, jak programovat umělou inteligenci, je nakládání s daty jako s imaginární jednotkou zvanou tenzory. Tenzory jsou komplexní algebraickou jednotkou (skalárů, vektorů a matic), která vyžaduje znalost matematiky, aby s nimi správně pracovala. V důsledku toho bude výkon aplikací AI stejně dobrý jako matematické manipulace s daty.

Zjednodušené vysvětlení napínáků

Aby se rozšířil vývoj tohoto typu softwaru, mnoho skupin vytvořilo a otevřelo své knihovny kódů pro spolupráci, aby spolu s komunitou vytvořily inteligentnější systémy. Mezi nejdůležitější příklady patří TensorFlow od společnosti Google, CNTK od společnosti Microsoft, Theano, Caffe2 a Keras . Každá z knihoven se zaměřuje na problém z různých úhlů a díky tomu máme k dispozici rozvoj AI na různých úrovních abstrakce.

Pokud nevíte, jaké úrovně abstrakce jsou, jedná se o systém, který měří, nakolik je počítačový jazyk k mluvenému jazyku. Čím vyšší je úroveň abstrakce, tím více se podobá lidskému jazyku a čím nižší, tím více strojového kódu, to znamená, že svět, který pracuje pouze s nulami a jedny.

Nové systémy, nový hardware

Je zřejmé, že veškerý software běží v rámci hardwaru, ale je snadné upadnout do iluze, že se cloud dokáže vyrovnat se vším, ale realita není tak sladká. V závislosti na tom, jak je kód optimalizován, se může stát, že AI funguje lokálně (na zařízení smartphone, PC nebo Internet of Things). Nebo zařízení mohou mít povoleno posílat výpočty na servery, zpracovávat je a tato vracejí výsledek.

Cloudové služby

V mnoha případech se „malé“ zařízení pokusí provést velkou část výpočtů lokálně a odešle na server pouze část problému, čímž se ušetří mnoho nákladů na správu služeb.

Umělá inteligence každý den

Víme, že přemýšlení o budoucnosti tohoto je něco velmi zajímavého a pro některé dokonce vzrušujícího, ale nemusíte jít tak daleko, abyste viděli první plody. Kde najdeme stopy umělé inteligence v dnešní společnosti?

Umělá inteligence na mobilu

Může to vypadat bez povšimnutí, ale obklopuje nás ze všech stran. Počínaje domácími zařízeními mají nové mobily často malé vestavěné systémy s názvem Artificial Intelligence, které vám pomáhají pořizovat lepší fotografie. Selektivně zaostřujte obrázky po zpracování, aby vypadaly ostřejší, barevnější nebo kontrastnější. Někteří dokonce dokážou rozpoznat objekty, které zachytíme, a nabídnout nám související vyhledávání.

V této oblasti vyniká také kolegyně, která je „OK Google“, která se učí ze všeho, co jí řekneme a je schopna zpracovat nekonečné požadavky. I když vás najdeme velmi obrobeně (jako byste nebyli schopni vést konverzaci), nemůžeme odmítnout tvrdou práci, o které víme, že je za ní.

Asistent Google

Musíme také mluvit o blížícím se autonomním řízení. Auta jako Tesla již v některých zemích nabízejí tyto alternativy řízené AI. Tyto systémy jsou schopny zachytit životní prostředí v okolí automobilu, zakázat zpracování, nebezpečí atd. A bezpečně řídit.

I když v automobilovém světě nemusíme chodit na tak vysokou úroveň inteligence. Vidíme, že některá auta již mají takové zajímavé systémy, jako je detekce nouzového zastavení nebo automatické parkování.

Královna ve stínu:

Už si možná myslíte, že AI je všude a že se kdykoli vzbouří, ale buďte si jisti, že váš toaster vás nezabije, když spíte. Můžeme potvrdit, že tato technologie ovládá více, než si myslíte, a odpovídá za mnoho trendů ve společnosti.

Youtube, Twitter, reklamy Google… To vše je do jisté míry řízeno nastavením, které jste uvedli, ale také umělou inteligencí, která rozhoduje o tom, co se má zobrazit. Slyšíte zprávu podobnou: „Chci sdílet svá data se společností Google, aby mi nabízel reklamy, které by mě mohly zajímat“ ?

Jak to funguje? Uvidíte, na základě toho, co konzumujete na internetu, je vytvořen profil podle vašeho vkusu a máte vztah k mnoha dalším lidem. Když vám internetové služby musí něco ukázat, použijí tento profil tvořený miliony jednotlivců k odhadu toho, co vás může zajímat.

Zjednodušené vysvětlení velkých dat

Tento způsob analýzy obrovského množství dat (Big Data) pomocí umělých inteligence vyžaduje spoustu síly a kariéra se objevuje po celém světě připravena připravit budoucnost na toto téma. Jak pochopíte, TeraBytes počítá data, která uživatelé používají, každou sekundu, takže je člověk nemůže všechny analyzovat. Tady Artificial Intelligence pracuje s daty a jsou to lidé, kteří je používají k odhadům atd., Například pomocí statistiky.

DOPORUČUJEME Google Home Mini: co to je a k čemu slouží, funkce

Nadace: Hluboká, strojové učení

Chystáme se trochu navigovat ve světě videoher, abychom porozuměli Deep Learningu trochu lépe, protože AI vstoupila do oblasti videoher jak jako hráč (jak jsme již zmínili), tak jako programátor a designér. Pokud sledujete pokrok v tomto odvětví, získává NVIDIA proslulost různých technologií, mezi něž patří systém DLSS (Deep Learning Super Sampling), umělá inteligence, která je schopna změnit měřítko obrázků.

Porovnání DLSS

Funkce DLSS spočívá v transformaci obrazu z FullHD (1080p) na UltraHD (4k), aby bylo možné přehrávat nejnáročnější tituly s lepšími snímkovými kmitočty. Uživatelé si nejprve stěžovali, že obrázky vypadají rozmazaně a neostré, ale jen o několik měsíců později jsou výsledky skvělé.

Je to díky Deep Learning, systému, jehož prostřednictvím se Artificial Intelligence učí s praxí a chybami. V případě DLSS NVIDIA Intelligence průběžně analyzovala obrazy v rozlišení UltraHD a pokoušela se je znovu vytvářet pomocí základu FullHD. Jinými slovy, je to, jako by vám dali čtvrtinu obrázku a vy jste museli vyplnit mezery, které nevíte. Hluboké učení je typ systému, který se nazývá Strojové učení nebo Automatické učení ve španělštině.

Strojové učení a hluboké učení

Strojové učení lze klasifikovat jako základní kámen umělé inteligence. Jedná se o různé sady algoritmů, které se často používají mimo jiné k tomu, aby se stroje učily úkoly. Například rozpoznávání obrazu, hraní šachů nebo odhalování nálad jsou výzvami, které lze naučit, a v závislosti na výzvě se používají různé typy algoritmů.

Strojové učení je považováno za soubor algoritmů, které umožňují stroji poučit se ze zkušeností, které se hromadí. Na druhou stranu se Deep Learning zaměřuje na učení s heterogenními vstupy. Obě disciplíny se vyvíjejí a studují s energií, protože budoucnost umělé inteligence je nejistá.

Budoucnost umělé inteligence

Z našeho pohledu se možnosti Umělé inteligence zdají nekonečné. Stále nevíme, jaký je náš limit a již pracujeme na vytvoření další bytosti podobné nám, ale co můžeme očekávat v budoucnu?

Nic, co budeme komentovat, nelze považovat za samozřejmost, ale jsou to prohlášení založená na určitých argumentech odvozených hlavně z pozorování, jak se tyto stroje vyvíjely.

Internet

Především se zdá nevyhnutelné, že směřujeme k světu, kterému dominuje internet, a proto budou mít AI větší význam a moc nad médiem. Není to něco, co by nás mělo vyděsit, protože to je jediný způsob, jak bychom mohli zajistit údržbu platformy. S tímto jsme mohli surfovat po webu v poněkud střeženějším prostoru, ale zároveň mnohem bezpečnější. Jako první průkopníci toho máme Facebookové roboty, kteří analyzují a odhadují, zda vás projdou sebevražedné myšlenky a pokud to zjistí, kontaktují vás.

Stejně tak ve fyzickém světě budou autonomní a asistovaná auta stále dominovat až do okamžiku, kdy je řízení pouze rekreační. Možná se změna nestane po sto let, ale ke změně dojde.

Další předvídanou změnou je výměna tvrdé práce za stroje. Je to revoluce, která se mnoha obává, ale zdá se nevyhnutelná, takže budeme muset být připraveni.

Cyborg Neil Harbisson

A i když se to zdá být typické pro sci-fi, je velmi pravděpodobné, že v budoucnu budeme muset najít způsoby, jak integrovat technologii a umělou inteligenci do našeho těla. Ve skutečnosti první cyborg v historii již existuje a nazývá se Neil Harbisson.

Za tímto břehem je moře nápadů ohromné. Kdo ví? Možná, že všechny stroje továrny pracují unisono pod velením hlavního stroje s primitivními jazyky strojového stroje. Snad jednoho dne bude nejlepším spekulantem na akciovém trhu umělá inteligence nebo dokonce nejlepší motorkář motoGP.

Umělá inteligence

Může to vypadat jako podivná, děsivá budoucnost, ale určitě máme další problémy, abychom se pokusili vyřešit!

A co víte o AI? Toužíte vidět, co přijde? Řekněte nám, jaké máte představy o umělé inteligenci.

Písmo PowerDataIberdrolaIndraNewsRoom