Текст книги "Применение элементов искусственного интеллекта в решении прикладных задач"

Применение элементов искусственного интеллекта в решении прикладных задач
Учебник
Сергей Павлов
Вадим Шмаль

© Сергей Павлов, 2022

© Вадим Шмаль, 2022

ISBN 978-5-0059-3954-8

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Введение

Различные подобласти исследований ИИ сосредоточены вокруг конкретных целей и использования определенных инструментов. Традиционные цели исследований ИИ включают рассуждение, представление знаний, планирование, обучение, обработку естественного языка, восприятие. Общий интеллект (способность решать произвольные задачи) является одной из долгосрочных целей в этой области. Для решения этих проблем исследователи ИИ адаптировали и интегрировали широкий спектр методов решения проблем, включая поиск и математическую оптимизацию, формальную логику, искусственные нейронные сети и методы, основанные на статистике, вероятности и экономике. ИИ также опирается на информатику, психологию, лингвистику, философию и многие другие области. Не существует единой системы ИИ, которая решает все задачи или решает их эффективно.

Ключевым преимуществом ИИ является его способность решать проблемы в реальном мире. Но, есть также много потенциальных проблем. Важной задачей в области ИИ является определение того, какие из возможных проблем с наибольшей вероятностью могут быть решены с помощью ИИ, а какие требуют различных методов. Некоторыми из основных областей, которые способствуют решению сложных проблем ИИ, являются теория, инженерия и математика. Хотя большинство исследователей ИИ считают, что ИИ сыграет важную роль в будущем экономическом и технологическом развитии, есть много скептиков. Их скептицизм включает в себя опасения по поводу возможного неправильного использования ИИ, опасения по поводу его негативного воздействия и неуверенность в способности ИИ решать настоящие проблемы. Однако этот спор не единственный в этой области. Многие исследователи ИИ считают, что невозможно предсказать, какие из задач будут решаться ИИ в будущем. Причины этого заключаются в том, что, хотя в реальном мире необходимо решить множество важных проблем, не существует единого механизма или технологии, решающих их все.

Что такое ИИ?

На высоком уровне ИИ – это понятие вычислительных систем, которые работают со все большей и большей сложностью, чтобы понимать, прогнозировать и решать проблемы в реальном мире. Это определение ИИ является определением интеллекта и не ограничивается компьютерными системами.

ИИ – это область исследований, которая фокусируется на создании интеллектуальных машин, устройств, систем, алгоритмов и так далее. Компьютеры лежат в основе ИИ, а интеллектуальная машина спроектирована таким образом, чтобы она могла эффективно решать проблемы в реальном мире.

Для решения подобных задач можно использовать множество различных алгоритмов и интеллектуальных систем. Машина может быть разумной, если она может выполнять интеллектуальные задачи – эта концепция отличается от системы ИИ, которая имеет определенный набор правил, включая способность учиться, учиться выполнять интеллектуальные задачи, а также иметь долговременную память. Все виды алгоритмов можно использовать для решения интеллектуальных задач – научиться вести себя, обнаруживать закономерности и отличать реальный мир от его симуляций.

Исследователи ИИ считают, что все интеллектуальные системы можно улучшить, улучшив их способность выполнять интеллектуальные задачи – это называется алгоритмическим интеллектом или способностью машины к обучению. Однако в этой области существуют некоторые разногласия по поводу определения интеллектуальных машин, а также надежности и надежности существующих методов проектирования и улучшения интеллектуальных систем.

Эволюция ИИ

Путь от конкретной проблемы к решению ИИ называется процессом «машинного обучения». Примеры алгоритмов машинного обучения включают машинное обучение в форме нейронных сетей, которые могут идентифицировать закономерности в реальном мире и системы классификации, которые могут идентифицировать различные объекты в заданном наборе изображений.

Одной из важных особенностей ИИ является то, что качество предсказаний можно улучшить, изменив параметры (которые называются «признаками») и набор данных (в случае алгоритмов классификации). Например, в случае алгоритмов классификации, если набор данных основан на идентификации разных цветов, то при изменении набора данных прогнозы изменятся и могут лучше предсказывать цвета. Эта особенность машинного обучения играет ключевую роль в понимании точности алгоритмов ИИ.

ИИ – это динамичная и быстро развивающаяся область исследований с широким спектром различных приложений. Существует несколько интерпретаций ИИ. ИИ – это не отдельная технология, а целый ряд технологий, в частности, машинное обучение, искусственные нейронные сети, крупномасштабные распределенные системы и так далее. В частности, машинное обучение и глубокое обучение – это два разных термина, используемых в разных дисциплинах. Машинное обучение – это метод применения алгоритмов машинного обучения в машине, которая требует любого рода входных данных, например, в автомобиле, который будет водить сам себя.

Концепция ИИ

ИИ обычно используется для описания технологии, которая использует принципы обработки информации и управления информацией, такие как вычисление, хранение, маршрутизация и обработка входных сигналов или информации для интеллектуальных прогнозов или решений – это называется искусственным интеллектом. ИИ имеет разные определения, основанные на различных областях исследования и различных приложениях.

Системы ИИ могут быть интеллектуальными тремя различными способами:

1. Обучение: системы ИИ могут научиться распознавать закономерности в реальном мире и классифицировать их. Например, системы искусственного интеллекта могут распознавать закономерности в изображениях и классифицировать их в соответствии с их особенностями.

2. Интеллект: системы ИИ могут быть интеллектуальными, если они понимают процессы, участвующие в процессе принятия решений или во взаимодействии между человеком и интеллектуальной системой.

3. Рассуждение: системы ИИ также могут рассуждать, используя различные входные данные – например, системы ИИ могут понимать правила, которые делают логический вывод. Например, системы ИИ могут понять, как человек учится, основываясь на определенной логике, и анализировать эту логику, чтобы предсказать лучшую стратегию обучения.

Передовые методы машинного обучения будут использоваться для улучшения систем ИИ и принятия более эффективных решений. Например, системы ИИ могут изучать логическую структуру с помощью таких понятий, как восприятие, решение, действие и т. д. Затем они могут начать учиться действовать на основе логики. Фактически, системы ИИ могут учиться как на наборе реальных данных, так и на правилах, которые были установлены путем подкрепления предыдущих решений – это называется машинным обучением.

Этот процесс происходит в больших масштабах в компьютерах. Например, можно предсказать поведение человека на основе его наблюдаемого поведения и его прогнозируемого поведения. В другом смысле машинное обучение часто называют процессом объединения прошлых событий с данными из текущего сценария и предсказания будущего текущей ситуации. С этой точки зрения машинное обучение – это задача, которая выполняется в текущей ситуации.

С другой стороны, с точки зрения видения системы ИИ могут принимать решения. Системы ИИ могут определять правильные ответы на основе различных входных данных и понимать причины решения, принятого системой. В этом контексте системы ИИ в основном учатся вести себя на основе своего опыта.

Термин ИИ широко известен, но многие люди не понимают концепции и различных приложений ИИ. Причина, по которой люди путаются в отношении ИИ, заключается в том, что ИИ определяется на основе разных областей исследования, и ИИ используется в разных приложениях – и они также называются разными технологиями.

Некоторые приложения ИИ так же просты, как, например, использование алгоритма машинного обучения для классификации изображений. В другом смысле это также, может быть, процесс обнаружения новых закономерностей в данных и принятия решений на основе этих закономерностей. Например, компьютер может принимать решения на основе изображений, которые классифицируются по таким категориям.

Есть два подхода, которые можно использовать для определения качества системы ИИ. Один подход – это общий подход, и он не обязательно делает систему ИИ отличным решением. Второй подход называется конкретным подходом и направлен на то, чтобы сделать систему ИИ отличным решением. В общем подходе цель состоит в том, чтобы иметь системы ИИ, которые могут работать с ограниченными задачами. Конкретный подход предназначен для решения одной конкретной проблемы.

Каждый подход имеет свои сильные и слабые стороны. Например, конкретный подход лучше подходит для принятия решений на основе конкретных требований. Например, лучше выполнять конкретную задачу. Общий подход обычно очень эффективен для принятия решений, но не всегда эффективен для решения конкретной проблемы. Например, общий подход может быть эффективным для улучшения существующей модели.

Приложения и возможности ИИ

Искусственный интеллект можно использовать для анализа информации и принятия решений на основе данных. Благодаря этим решениям предприятия могут получить информацию, которая поможет им принимать более обоснованные решения. Это означает, что ИИ может обеспечивать обратную связь различными способами, от простых идей, таких как оптимизация маркетингового подхода, до сложных систем, таких как решение в контексте решения. Это поможет бизнесу оптимизировать решение и сделать его лучше, но и проще.

По мере развития технологий ИИ появляются новые приложения. Например, технологии искусственного интеллекта могут помочь улучшить здравоохранение – например, для выявления рака у пациентов. С другой стороны, ИИ также может помочь нам в решении деловых и технических проблем путем разработки более эффективных процессов.

Алгоритмы машинного обучения, как их чаще называют, могут принимать данные в виде текстов, изображений, аудио, видео или измерений, обрабатывать их и определять набор правил. Основываясь на наборе правил, которые изучает машина, она может принимать решения и выполнять действия на основе этого решения. Это позволяет технологиям ИИ улучшать системы, продукты, процессы и информацию. Приложения ИИ чаще называют классом приложений, но их можно использовать для разных целей.

Моделирования интеллекта

Общая проблема моделирования (или создания) интеллекта разбита на подзадачи. Они состоят из определенных черт или возможностей, которые исследователи ожидают от интеллектуальной системы. Черты, описанные ниже, привлекали наибольшее внимание в прошлом, хотя этот список далеко не исчерпывающий.

Дизайн (конструкция) интеллекта. Имитация интеллекта. Демонстрируйте интеллект.

Первый касается наличия интеллектуальных систем, способных имитировать поведение, наблюдаемое в широком диапазоне ситуаций и условий. Часто предполагается, что системы искусственного интеллекта будут создаваться для воспроизведения многих функций, отображаемых реальным интеллектом, с намерением в конечном итоге показать, что настоящий интеллект возможен.

Демонстрационная часть посвящена демонстрации реального интеллекта. Это говорит о том, что настоящие интеллектуальные системы существуют.

У нас есть конкретные примеры реальных интеллектуальных систем с большими наборами данных. Такие системы запускают полезные алгоритмы в реальных ситуациях. Алгоритмы не обязательно имитируют поведение, наблюдаемое в реальном мире; однако они были разработаны для достижения конкретных целей.

Приложения интеллекта включают в себя распознавание событий и действий, которые явно не определены текущим человеческим программированием. Это характеристика систем искусственного интеллекта, которые сегодня называют прогнозирующим интеллектом.

Обнаружение типов объектов и объектов. Идентификация различных предметов или деталей. Распознавание информации, связанной с этими объектами. Создание объектных или информационных представлений. Интерпретация информации. Анализ информации, представленной объектами. Установление отношений между объектами. Это примеры интеллекта в информатике. Примеры включают алгоритмы обработки изображений, сети, базы знаний, виртуальные вычислительные среды (суперкомпьютеры) и искусственные нейронные сети (искусственные нейроны).

В области компьютерных наук искусственный интеллект и искусственные нейронные сети считаются системами искусственного интеллекта. Таким образом, искусственный интеллект определяется как «разработка интеллектуальных систем, которые могут имитировать сложный интеллект, который может иметь вычислительную мощность, подобную человеческой».

Создание интеллектуальных систем требует правильного понимания интеллекта. Это означает разработку более интеллектуальных систем с правильным пониманием интеллекта. Это включает в себя разработку интеллектуальных систем, которые могут имитировать когнитивные процессы, человеческое восприятие, человеческое мышление.

Интеллект в когнитивных системах Проектирование и создание интеллектуальных систем, способных имитировать сложное когнитивное поведение. Эти системы должны быть чрезвычайно сложными и надежными. Более сложное когнитивное поведение требует более мощных вычислительных и вычислительных ресурсов. Понимание и совершенствование вычислительных процессов и механизмов интеллекта. Есть три аспекта, которые участвуют в понимании и улучшении вычислительных процессов и механизмов интеллектуальных систем: когнитивные системы, когнитивная наука и когнитивная психология.

Исследование интеллектуальных систем, имитирующих сложное когнитивное поведение

Исследования и разработки интеллектуальных систем, имитирующих сложное когнитивное поведение, – это научное исследование, направленное на разработку более интеллектуальных систем. Такие системы необходимы для имитации сложного когнитивного поведения. Эти системы должны быть чрезвычайно интеллектуальными и мощными.

Важным моментом в исследованиях и разработках в области искусственного интеллекта является то, что мы должны разработать искусственный интеллект, который имитирует сложное когнитивное поведение. Более сложное когнитивное поведение требует более мощных вычислительных и вычислительных ресурсов. Поэтому, чтобы ученые и инженеры создавали интеллектуальные системы, нам нужно тратить больше вычислительных ресурсов.

Это приводит к вопросу: сколько вычислительных ресурсов требуется для создания более интеллектуальных систем?

Во-первых, нам нужно понять и дать определение интеллекту. Мы определяем интеллект как интеллектуальную систему, которая может действовать как интеллектуальная система. Таким образом, интеллектуальная система имитирует сложное когнитивное поведение. Система может имитировать различные виды когнитивного поведения. Однако вопрос о том, насколько сложным является это когнитивное поведение, является предметом споров. Это вопрос, требующий ответа от более сложных когнитивных моделей поведения. Кроме того, нам нужно решить, как мы можем создавать более интеллектуальные системы.

Во-вторых, нам нужно понять и дать определение обучению. Обучение – это процесс обучения, за которым следует эволюция интеллектуальной системы. Обучение – это действие, которое необходимо для получения вознаграждения. Это то, что делают люди. Точно так же интеллектуальные системы учатся выполнять более сложные когнитивные действия. Интеллектуальные системы учатся более сложному когнитивному поведению в своей среде. Если их использовать в разных средах, они учатся выполнять более сложные когнитивные действия.

В-третьих, мы должны создать системы, имитирующие определенные сложные когнитивные модели поведения. Есть два типа систем, которые используются для имитации сложного когнитивного поведения. Первый называется эволюционным вычислением. Эволюционные вычисления – это механизм построения более сложных когнитивных моделей поведения. В некотором смысле эволюция – это механизм для создания более разумного когнитивного поведения. Кроме того, эволюция – это механизм построения более сложных когнитивных моделей поведения. Он также используется в машинном обучении. Другими словами, это механизм, который позволяет интеллектуальным системам обучаться и выполнять более сложные когнитивные действия. Еще одним механизмом, имитирующим сложное когнитивное поведение, является моделирование. Моделирование – это механизм моделирования когнитивного поведения.

Эти знания нужны ученым и инженерам. Эти знания важны для ученых и инженеров. Им нужно знать, что требуется в исследованиях и разработках в области искусственного интеллекта.

Все эти шаги требуют больше вычислительных ресурсов для создания более интеллектуальных систем. Более сложное когнитивное поведение требует более мощных вычислительных и вычислительных ресурсов.

Существует пять типов систем искусственного интеллекта. Во-первых, это программные системы. Программные системы – это системы искусственного интеллекта, которые моделируются на компьютерах. Второй – аппаратные системы. Это системы искусственного интеллекта, которые моделируются на компьютерах и в конечном итоге создают и имитируют физическое поведение реальных объектов. Третий – конвергентные алгоритмы. Конвергентные алгоритмы – это алгоритмы, которые обучаются и имитируются машинами. Четвертый – причинно-следственные алгоритмы. Это алгоритмы, имитирующие физическое поведение. Это самый важный алгоритм машинного обучения. Последний вид – эволюционные алгоритмы. Эволюционные алгоритмы – это системы, имитирующие поведение биологических животных и растений.

Представление знаний

Представление знаний и инженерия знаний позволяют программам ИИ разумно отвечать на вопросы и делать выводы о фактах реального мира, для чего ранее требовались люди.

Следующим крупным прорывом в технологии знаний, который полностью изменит правила игры для каждой существующей сегодня компании, будет инженерия знаний, особенно с точки зрения представления знаний и инженерии знаний.

Мы должны реалистично оценивать влияние, которое он окажет на большую часть работы, которую выполняют люди. Мы все еще находимся в зачаточном состоянии инженерии знаний, и у ИИ просто не было времени и ресурсов, чтобы улучшить его до такой степени, чтобы мы могли использовать его для решения реальных проблем.

Независимо от того, будет ли ИИ развиваться дальше, инженерия знаний – это область, в которой мы можем извлечь выгоду уже сейчас.

Чтобы ускорить развитие этой области, технологические компании должны быть готовы идти на риск и активно взаимодействовать с экспертами по темам, связанным с инженерией знаний. Сама по себе инженерия знаний уже демонстрирует большой потенциал для улучшения многих существующих приложений ИИ.

Представление знаний и рассуждение – это область искусственного интеллекта (ИИ), предназначенная для представления информации о мире в форме, которую компьютерная система может использовать для решения сложных задач, таких как диагностика состояния здоровья или ведение диалога на естественном языке. Применение ИИ можно найти во многих областях, но прежде всего в областях обработки данных, таких как обработка сигналов от датчиков и обработка результатов поиска и документов при обработке больших данных.

Интеллектуальный анализ данных также стал областью, получившей развитие с появлением больших данных. Интеллектуальный анализ данных – это область, связанная с созданием инструментов, которые собирают, анализируют и организуют информацию в упрощенные представления. После сбора информации ее можно использовать для прогнозирования в области финансов, медицины, химии и многих других областях.

Алгоритмы графов, которые представляют собой инструменты интеллектуального анализа данных, могут использоваться для представления данных в компьютерной системе. Это специализированные инструменты, часто основанные на нейронных сетях, которые хорошо подходят для интеллектуального анализа данных. Графические алгоритмы обычно используются для моделирования данных в виде простых диаграмм или карт, таких как графики данных, показывающих какую-либо информацию. Алгоритмы графов позволяют представлять данные в виде последовательности узлов, каждый узел представляет данные и связи между этими узлами.

Нейронные сети – это особый тип нейронной сети, используемый для выполнения искусственного интеллекта, графовых алгоритмов и машинного обучения. Нейронные сети – это тип машинного обучения, который активно исследуется на протяжении десятилетий. Они очень эффективны в основных вычислительных приложениях и приложениях искусственного интеллекта, особенно при обучении. Нейронные сети делятся на различные типы, такие как долгосрочные, краткосрочные, случайные, линейные и векторные.

Преимущества нейронных сетей хорошо известны. Нейронные сети можно применять для решения множества задач, они гибки и своевременно генерируют результаты. Они применяются для решения различных задач, включая распознавание образов, обнаружение аномалий и машинное обучение. Нейронная сеть – это просто набор узлов и соединений, которые действуют как входы и выходы, чтобы помочь нейронным сетям выполнять сложные задачи и генерировать желаемые результаты.

Современные архитектуры глубокого обучения, которые реализуют нейронные сети, чрезвычайно мощны и эффективны и могут использоваться для эффективного решения проблем с данными, которые было бы трудно решить традиционными методами. Алгоритмы машинного обучения для нейронных сетей разработаны специально для имитации аспектов обработки информации человеческим мозгом, что позволяет нейронным сетям решать сложные задачи.

Системы искусственного интеллекта не ограничиваются задачами обработки данных и могут использоваться для обеспечения лучшего понимания окружающего мира и улучшения определенных аспектов человеческого поведения. ИИ выходит за рамки обработки данных и начинает использовать машинное обучение в реальном мире.

В деловом мире системы ИИ могут помочь повысить производительность и сократить ненужные накладные расходы в таких областях, как управление цепочками поставок и оптимизация поставок, производство, запасы, управление взаимоотношениями с клиентами и контроль качества. Системы искусственного интеллекта можно использовать для создания новых продуктов, обнаружения новых идей и шаблонов, а также для улучшения процесса управления запасами в производственной или сбытовой компании.

В здравоохранении системы искусственного интеллекта можно использовать для анализа огромных объемов данных с медицинских или диагностических изображений для выявления определенных заболеваний и изменений в тканях.

В соответствии с законом системы ИИ могут обеспечивать поддержку принятия решений в области подготовки к судебному разбирательству, объективности, фактов и другой юридической информации. Они могут выявлять потенциальные предубеждения в доказательствах и представлять данные на рассмотрение судов.

Наконец, системы ИИ могут помочь в различных отраслях с производством и логистикой. Системы искусственного интеллекта могут помочь сократить объем запасов на заводе или использовать беспилотные транспортные средства и машины, чтобы сократить время и усилия, необходимые для доставки грузов.

Текущие приложения ИИ включают ряд проблем в области обработки информации, компьютерного зрения, распознавания речи, распознавания текста, обработки изображений, обработки видео, обработки звука, машинного обучения. Многие из лежащих в основе алгоритмов машинного обучения разрабатывались десятилетиями, и сейчас многие системы достигли своих пределов.

ИИ начинает достигать предела производительности технологии в определенных задачах и переходит в новые и более сложные области.

Из-за разнообразия приложений пройдет несколько лет, прежде чем системы ИИ полностью раскроют свой потенциал. В деловом мире системы искусственного интеллекта могут повысить эффективность и скорость компании, а также сократить или устранить ненужные расходы за счет анализа данных и разработки новых процессов для создания новых продуктов.

Система ИИ может использовать информацию, которая была предоставлена системе, чтобы определить, должна ли она делать прогноз относительно результата конкретного решения. Например, система ИИ может понять, что было принято определенное решение на основе информации, предоставленной пользователем. Затем он может определить, является ли прогноз, предоставленный пользователем, точным. Если прогноз, который делает система ИИ, точен, она может сократить время обработки и повысить точность принятия решений.