Mesterséges intelligencia oktatóanyag kezdőknek 2024-ben | Tanuljon AI oktatóanyagot szakértőktől

Ez a mesterséges intelligencia oktatóanyag alapvető és közbenső információkat tartalmaz a mesterséges intelligencia fogalmairól. Úgy tervezték, hogy segítse a teljesen kezdő diákokat és dolgozó szakembereket. Ebben az oktatóanyagban a mesterséges intelligenciára összpontosítunk. Ha többet szeretne megtudni a gépi tanulásról, tekintse meg ezt az oktatóanyagot teljes kezdőknek szóló gépi tanulási útmutató.

Ennek során Mesterséges intelligencia oktatóanyag, megvizsgáljuk a különféle fogalmakat, például a mesterséges intelligencia jelentését, az AI szintjeit, miért fontos az AI, különféle alkalmazásai, a mesterséges intelligencia jövője stb.

Általában ahhoz, hogy az AI területén dolgozhasson, nagy tapasztalattal kell rendelkeznie. Így a mesterséges intelligenciához kapcsolódó különféle munkaprofilokat is megvitatjuk, és végül segítséget nyújtanak a releváns tapasztalat megszerzésében. Nem kell speciális hátterűnek lennie, mielőtt csatlakozna a mesterséges intelligencia területéhez, mivel lehet tanulni és megszerezni a szükséges készségeket. Míg az adattudomány kifejezések, Mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás ugyanabba a tartományba esnek és kapcsolódnak egymáshoz, sajátos alkalmazásaik és jelentésük van. Egyszerűen fogalmazva, a mesterséges intelligencia célja, hogy lehetővé tegye a gépeknek, hogy az emberi intelligencia replikálásával érvelést hajtsanak végre. Mivel az AI-folyamatok fő célja a gépek tapasztalatból való megtanítása, a megfelelő információk betáplálása és az önkorrekció kulcsfontosságú.

Mi az a mesterséges intelligencia?

A válasz erre a kérdésre attól függ, hogy kit kérdezel. A technológiához röpke ismeretekkel rendelkező laikus a robotokhoz kötné. Ha a mesterséges intelligenciáról kérdez egy MI-kutatót, azt mondaná, hogy ez egy olyan algoritmus, amely anélkül is képes eredményeket produkálni, hogy erre kifejezetten utasítást kellene kapnia. Mindkét válasz helyes. Összefoglalva tehát a mesterséges intelligencia:

• Emberek által létrehozott intelligens entitás.
• Képes a feladatok intelligens végrehajtására, kifejezetten utasítás nélkül.
• Képes racionálisan és humánusan gondolkodni és cselekedni.

A mesterséges intelligencia magja a számítástechnika egyik ága, amelynek célja az emberi intelligencia gépekben való létrehozása vagy megismétlése. De mitől lesz egy gép intelligens? Sok mesterséges intelligencia rendszert a gépi tanulás és a mély tanulás algoritmusok. A mesterséges intelligencia folyamatosan fejlődik, amit korábban az AI részének tekintettek, ma már csak számítógépes funkciónak tekinthetjük. Például egy számológépet korábban az MI részének tekintettek. Ma már egyszerű funkciónak tekintik. Hasonlóképpen, a mesterséges intelligencia különböző szintjei vannak, értsük meg ezeket.

Miért fontos a mesterséges intelligencia?

A mesterséges intelligencia célja, hogy segítse az emberi képességeket, és segítsen bennünket előremutató döntések meghozatalában, amelyek messzemenő következményekkel járnak. Technikai szempontból ez az AI fő célja. Ha filozófiaibb szemszögből nézzük a mesterséges intelligencia jelentőségét, akkor azt mondhatjuk, hogy megvan benne a lehetőség, hogy segítsen az embereknek tartalmasabb, kemény munkától mentes életet élni. A mesterséges intelligencia segíthet az egymással kapcsolatban álló egyének, vállalatok, államok és nemzetek összetett hálójának kezelésében is, hogy az egész emberiség számára előnyös módon működjön.

Jelenleg a mesterséges intelligencián mindazok a különféle eszközök és technikák osztoznak, amelyeket az elmúlt ezer év során találtunk ki – az emberi erőfeszítések leegyszerűsítésére és a jobb döntések meghozatalára. A mesterséges intelligencia az egyik ilyen alkotás, amely segíteni fog nekünk olyan úttörő eszközök és szolgáltatások további feltalálásában, amelyek exponenciálisan megváltoztatnák életünket, remélhetőleg megszüntetik a viszályokat, az egyenlőtlenségeket és az emberi szenvedést.

Még mindig nagyon messze vagyunk az ilyen jellegű eredményektől. De a jövőben előfordulhat. A mesterséges intelligenciát jelenleg leginkább a vállalatok használják folyamataik hatékonyságának javítására, az erőforrás-igényes feladatok automatizálására, valamint arra, hogy a rendelkezésünkre álló adatok alapján üzleti előrejelzéseket készítsenek. Amint látja, az AI több szempontból is fontos számunkra. Új lehetőségeket teremt a világban, segít termelékenységünk javításában, és még sok más. 

A mesterséges intelligencia története

Az intelligens lények fogalma már régóta létezik, és mostanra számos ágazatban megtalálta az utat, mint például a mesterséges intelligencia az oktatásban, az autóipar, a bank- és pénzügyek, a mesterséges intelligencia-egészségügy stb. automatákat építettek. A modern MI kezdetei azonban arra az időre vezethetők vissza, amikor a klasszikus filozófusok az emberi gondolkodást szimbolikus rendszerként próbálták leírni. Az 1940-es és az 50-es évek között egy maroknyi tudós különböző területekről tárgyalt egy mesterséges agy létrehozásának lehetőségéről. Ez vezetett az AI-kutatás területének felemelkedéséhez – amelyet 1956-ban akadémiai tudományágként alapítottak – egy konferencián a Dartmouth College-ban, Hannoverben, New Hampshire-ben. A szót John McCarthy alkotta meg, akit ma a mesterséges intelligencia atyjaként tartanak számon.

A több évtizeden át tartó, jól finanszírozott globális erőfeszítés ellenére a tudósok rendkívül nehéznek találták az intelligencia létrehozását a gépekben. Az 1970-es évek közepe és az 1990-es évek között a tudósoknak az AI-kutatás akut finanszírozási hiányával kellett megküzdeniük. Ezeket az éveket „AI Winters” néven ismerték. 1990 végére azonban az amerikai vállalatok ismét érdeklődtek az MI iránt. Ezen túlmenően a japán kormány is előállt egy ötödik generációs számítógép kifejlesztésével az AI fejlesztésére. Végül 1997-ben az IBM Deep Blue legyőzte az első számítógépet, amely legyőzte a sakkvilágbajnokot, Garri Kaszparovot.

Ahogy a mesterséges intelligencia és technológiája tovább haladt – nagyrészt a számítógépes hardver fejlesztésének köszönhetően – a vállalatok és a kormányok is sikeresen alkalmazták módszereit más szűk területeken is. Az elmúlt 15 évben az Amazonnak, a Google-nak, a Baidunak és még sokan másoknak sikerült az AI-technológiát hatalmas kereskedelmi előnyhöz juttatniuk. A mesterséges intelligencia manapság számos általunk használt online szolgáltatásba beágyazott. Ennek eredményeként a technológia nemcsak minden szektorban szerepet kapott, hanem a tőzsde nagy részét is megmozgatta. 

Ma a mesterséges intelligencia aldomainekre oszlik, nevezetesen mesterséges általános intelligencia, keskeny mesterséges intelligencia és mesterséges szuperintelligencia, amelyeket ebben a cikkben részletesen tárgyalunk. Megvitatjuk az AI és az AGI közötti különbséget is.

A mesterséges intelligencia szintjei

A mesterséges intelligencia három fő szintre osztható:

1. Mesterséges keskeny intelligencia
2. Mesterséges általános intelligencia
3. Mesterséges szuperintelligencia

Mesterséges keskeny intelligencia (ANI)

A szűk mesterséges intelligencia vagy a gyenge mesterséges intelligencia néven is ismert. A szűk mesterséges intelligencia célorientált, és egyedi feladatok elvégzésére szolgál. Bár ezek a gépek intelligensnek tekinthetők, minimális korlátozások mellett működnek, ezért gyenge AI-nak nevezik őket. Nem utánozza az emberi intelligenciát; bizonyos paraméterek alapján serkenti az emberi viselkedést. A keskeny AI NLP-t vagy természetes nyelvi feldolgozást használ a feladatok végrehajtásához. Ez nyilvánvaló az olyan technológiákban, mint a chatbotok és a beszédfelismerő rendszerek, mint például a Siri. A mély tanulás lehetővé teszi a felhasználói élmény személyre szabását, például virtuális asszisztenseket, akik tárolják az Ön adatait a jövőbeni élmény jobbá tétele érdekében. 

Példák gyenge vagy szűk AI-ra:

1. Siri, Alexa, Cortana
2. Az IBM Watson
3. Önjáró autók
4. Arcfelismerő szoftverek
5. E-mail spamszűrők 
6. Előrejelző eszközök 

Mesterséges intelligencia (AGI)

Az erős mesterséges intelligencia vagy a mély mesterséges intelligencia néven is ismert, a mesterséges általános intelligencia arra a koncepcióra utal, amelyen keresztül a gépek képesek utánozni az emberi intelligenciát, miközben megmutatják, hogy képesek intelligenciájukat problémák megoldására alkalmazni. A tudósok még nem tudták elérni ezt az intelligenciaszintet. Jelentős kutatást kell végezni, mielőtt ezt az intelligenciaszintet elérhetjük. A tudósoknak meg kellene találniuk a módot, amelyen keresztül a gépek tudatossá válhatnak a kognitív képességek programozásával. A mély AI néhány tulajdonsága:

• Elismerés
• visszahívás 
• Hipotézis tesztelése 
• Képzelet
• Az analógia
• Következmény

Nehéz megjósolni, hogy az erős mesterséges intelligencia tovább fog-e fejlődni a belátható jövőben vagy sem, de a folyamatosan fejlődő beszéd- és arcfelismerés mellett van egy kis esély, hogy ezen a szinten is növekedésre számíthatunk. 

Mesterséges szuperintelligencia (ASI)

Jelenleg a szuperintelligencia csak egy hipotetikus fogalom. Az emberek azt feltételezik, hogy lehetséges lehet egy ilyen mesterséges intelligencia kifejlesztése a jövőben, de a jelenlegi világban nem létezik. A szuperintelligencia az a szint, ahol a gép felülmúlja az emberi képességeket és öntudatossá válik. Ez a koncepció számos film és tudományos-fantasztikus regény múzsája volt, amelyekben az érzéseiket és érzelmeiket fejleszteni képes robotok lerohanhatják magát az emberiséget. Képes lenne saját érzelmeket felépíteni, és elméletileg jobb lenne az embereknél a művészetben, a sportban, a matematikában, a tudományban és egyebekben. A szuperintelligencia döntési képessége nagyobb lenne, mint az emberé. A mesterséges szuperintelligencia fogalma még ismeretlen előttünk, következményei nem sejthetők, hatása pedig egyelőre nem mérhető. 

Most értsük meg a különbséget a gyenge és az erős AI között. 

A mesterséges intelligencia alkalmazásai

A mesterséges intelligencia mára számos iparágban és területen kikövezte az utat. A játéktól az egészségügyig az AI alkalmazása óriási mértékben megnövekedett. Tudta, hogy a Google Térkép-alkalmazások és az arcfelismerés, például az iPhone-on, mind mesterséges intelligencia technológiát használnak működésükhöz? A mesterséges intelligencia mindenütt körülöttünk van, és sokkal inkább része mindennapi életünknek, mint amennyit ismernénk. Ha többet szeretne megtudni az AI-ról, vegye igénybe a PGP mesterséges intelligencia és gépi tanulás tanfolyam által kínált Nagyszerű tanulás. Íme a mesterséges intelligencia néhány alkalmazása.

A mesterséges intelligencia legjobb alkalmazásai 202-ben4

1. A Google mesterséges intelligencia által vezérelt előrejelzései (Google Térkép)
2. Utazásmegosztó alkalmazások (Uber, Lyft)
3. AI Autopilot a kereskedelmi repüléseken
4. Spamszűrők az e-mailekben
5. Plágiumellenőrzők és eszközök
6. Arcfelismerés
7. Keresési javaslatok
8. Hang-szöveg funkciók
9. Intelligens személyi asszisztensek (Siri, Alexa)
10. Csalásvédelem és megelőzés

Most, hogy tudjuk, ezek azok a területek, ahol az AI-t alkalmazzák. Értsük meg ezeket részletesebben. A Google a DeepMinddel együttműködve javítja a forgalom-előrejelzések pontosságát. A történelmi forgalmi adatok és az élő adatok segítségével pontos előrejelzéseket tudnak készíteni az AI technológia és a gépi tanulási algoritmusok segítségével. Egy intelligens személyi asszisztens az általunk adott parancsok alapján végezhet feladatokat. Ez egy szoftverügynök, és olyan feladatokat tud végrehajtani, mint például üzenetek küldése, Google keresés végrehajtása, hangjegyzet rögzítése, chatbotok stb. 

A mesterséges intelligencia céljai

Eddig láthatta, mit jelent az AI, az AI különböző szintjei és alkalmazásai. De mik is az AI céljai? Mi az az eredmény, amelyet az AI-n keresztül szeretnénk elérni? Az általános cél az lenne, hogy a gépek és számítógépek intelligensen tanuljanak és működjenek. Az AI néhány további célja a következő:

1. Problémamegoldás: A kutatók olyan algoritmusokat fejlesztettek ki, amelyek képesek voltak utánozni azt a lépésről lépésre zajló folyamatot, amelyet az emberek a rejtvényfejtés során használnak. Az 1980-as és 1990-es évek végén a kutatás olyan szakaszba érkezett, amikor módszereket fejlesztettek ki a hiányos vagy bizonytalan információk kezelésére. A nehéz problémákhoz azonban óriási számítási erőforrásokra és memóriateljesítményre van szükség. Így a hatékony problémamegoldó algoritmusok keresése a mesterséges intelligencia egyik célja.

2. Tudásreprezentáció: A gépektől elvárják, hogy olyan problémákat oldjanak meg, amelyek széleskörű ismereteket igényelnek. Így a tudásreprezentáció központi szerepet játszik az AI-ban. A mesterséges intelligencia tárgyakat, tulajdonságokat, eseményeket, okot és okozatot és még sok mást képvisel. 

3. Tervezés: Az AI egyik célja az intelligens célok kitűzése és azok elérése kell, hogy legyen. Képes előrejelzéseket készíteni arról, hogy a cselekvések hogyan befolyásolják a változást, és milyen választási lehetőségek állnak rendelkezésre. Az AI-ügynöknek fel kell mérnie a környezetét, és ennek megfelelően előrejelzéseket kell tennie. Ezért fontos a tervezés, és az AI céljának tekinthető. 

4. Tanulás: A mesterséges intelligencia egyik alapfogalma, a gépi tanulás olyan számítógépes algoritmusok tanulmányozása, amelyek a tapasztalatok révén idővel folyamatosan javulnak. Az ML-nek különböző típusai vannak. Az általánosan ismert típusok a felügyelt gépi tanulás és a felügyelt gépi tanulás. Ha többet szeretne megtudni ezekről a fogalmakról, olvassa el a következő blogunkat mit jelent az ML és hogyan működik. 

5. Társadalmi intelligencia: Az affektív számítástechnika alapvetően olyan rendszerek tanulmányozása, amelyek képesek értelmezni, felismerni és feldolgozni az emberi erőfeszítéseket. Ez a számítástechnika, a pszichológia és a kognitív tudomány találkozása. A szociális intelligencia a mesterséges intelligencia másik célja, mivel fontos, hogy megértsük ezeket a területeket az algoritmusok létrehozása előtt. 

Így az AI általános célja olyan technológiák létrehozása, amelyek képesek beépíteni a fenti célokat, és olyan intelligens gépet hozni létre, amely segíthet a hatékony munkában, a gyorsabb döntéshozatalban és a biztonság javításában. 

Állások a mesterséges intelligencia területén

Az Indeed szerint az AI-készségek iránti igény több mint kétszeresére nőtt az elmúlt három évben. Az AI területén az álláshirdetések száma 119%-kal nőtt. A képfeldolgozó algoritmus betanítása ma percek alatt megoldható, míg néhány éve még órákig tartana. Ha összevetjük a piacon lévő képzett szakembereket a ma elérhető állások számával, azt tapasztaljuk, hogy a mesterséges intelligencia területén képzett szakemberekből hiány van.

Bayesi hálózat, Neurális hálók, a számítástechnika (beleértve a programozási nyelvekkel kapcsolatos ismereteket), a fizika, a robotika, a számítástechnika és a statisztikai fogalmak néhány olyan készség, amelyeket ismernie kell, mielőtt mélyrehatóan belemerülne a mesterséges intelligencia területén. Ha Ön olyan ember, aki karriert szeretne építeni a mesterséges intelligencia területén, akkor tisztában kell lennie a különböző munkakörökkel. Nézzük meg közelebbről a különböző munkaköröket a mesterséges intelligencia világában, és hogy az egyes munkakörökhöz milyen készségekkel kell rendelkeznie. 

Is Read: Mesterséges intelligencia interjúkérdések 2020

1. Machine Learning Engineer

Ha Ön olyan személy, aki adattudományi vagy alkalmazott kutatási háttérrel rendelkezik, a szerepe a Machine Learning Engineer megfelelő az Ön számára. Bizonyítania kell több programozási nyelv, például a Python, a Java megértését. A prediktív modellek megértése és a természetes nyelvi feldolgozás kiaknázása a hatalmas adatkészletekkel végzett munka során hasznosnak bizonyul majd. A szoftverfejlesztési IDE-eszközök, például az IntelliJ és az Eclipse ismerete segít továbblépni a gépi tanulási mérnöki karrierjében. Többek között több gépi tanulási projekt felépítéséért és irányításáért lesz felelős.

ML mérnökként éves medián fizetése 114,856 XNUMX dollár. A cégek olyan képzett szakembereket keresnek, akik mesterfokozattal rendelkeznek a kapcsolódó területen, és mélyreható ismeretekkel rendelkeznek a gépi tanulási koncepciók, a Java, a Python és a Scala területén. A követelmények a munkaerő-kölcsönző cégtől függően változnak, de az elemző készségeket és a felhőalapú alkalmazásokat plusz pontnak tekintik. 

2. Adattudós 

Adattudósként az Ön feladatai közé tartozik a nagy és összetett adatkészletek összegyűjtése, elemzése és értelmezése a gépi tanulás és a prediktív elemző eszközök segítségével. A Data Scientist feladata továbbá olyan algoritmusok kidolgozása, amelyek lehetővé teszik az adatok gyűjtését és tisztítását további elemzés és értelmezés céljából. Az éves medián egy adattudós fizetése 120,931 XNUMX dollár, a szükséges készségek pedig a következők: 

• Kaptár
• Hadoop
• MapReduce
• Disznó
• Szikra
• Piton
• Scala
• SQL 

A szükséges készségek vállalatonként és a tapasztalati szinttől függően változhatnak. A legtöbb munkaerő-kölcsönző cég mester- vagy doktori fokozatot keres az adattudomány vagy a számítástechnika területén. Ha Ön adattudós, aki mesterséges intelligencia-fejlesztő szeretne lenni, a haladó számítástechnikai végzettség előnyösnek bizonyul. Képesnek kell lennie a strukturálatlan adatok megértésére, valamint erős elemző és kommunikációs készségekkel kell rendelkeznie. Ezek a készségek elengedhetetlenek ahhoz, hogy az eredményeket az üzleti vezetőkkel közölje. 

3. Üzleti intelligencia fejlesztő 

Ha a mesterséges intelligencia különböző munkaköreit nézi, ez magában foglalja az üzleti intelligencia (BI) fejlesztői pozícióját is. Ennek a szerepkörnek az a célja, hogy olyan összetett adatkészleteket elemezzünk, amelyek segítenek azonosítani az üzleti és piaci trendeket. Egy BI-fejlesztő éves medián fizetése 92,278 XNUMX dollár. A BI-fejlesztő felelős az összetett adatok tervezéséért, modellezéséért és karbantartásáért felhő alapú adatplatformokon. Ha érdekel, hogy BI-fejlesztőként dolgozzon, erős technikai és elemzői képességekkel kell rendelkeznie.

A kiváló kommunikációs készségek azért fontosak, mert azon fog dolgozni, hogy megoldásokat kommunikáljon olyan kollégákkal, akik nem rendelkeznek műszaki ismeretekkel. Meg kell jelenítenie a problémamegoldó készségeket is. A BI-fejlesztőknek általában minden kapcsolódó területen alapfokú végzettséggel kell rendelkezniük, és a munkatapasztalat további pontokat is ad. A tanúsítványok nagyon kívánatosak, és további minőségnek tekintik őket. A BI-fejlesztőknek az adatbányászat, az SQL-lekérdezések, az SQL-kiszolgáló jelentéskészítési szolgáltatásai, a BI-technológiák és az adattárház-tervezés készségei kellenek. 

4. Kutató tudós 

A kutató tudós a mesterséges intelligencia egyik vezető karrierje. Szakértőnek kell lennie több tudományágban, például a matematikában, a mélytanulásban, a gépi tanulásban és a számítási statisztikákban. A pályázóknak megfelelő ismeretekkel kell rendelkezniük a számítógépes észlelésről, a grafikus modellekről, a megerősítő tanulásról és az NLP-ről. A Data Scientists-hez hasonlóan a kutató tudósoktól elvárják, hogy mesteri vagy doktori fokozatot szerezzenek számítástechnikából. Az éves medián fizetés állítólag 99,809 XNUMX dollár. A legtöbb vállalat olyan valakit keres, aki mélyrehatóan ismeri a párhuzamos számítástechnikát, az elosztott számítástechnikát, a benchmarkingot és a gépi tanulást. 

5. Big Data mérnök/építész 

A Big Data mérnökök/építészek rendelkeznek a legjobban fizető munkával a mesterséges intelligencia alá tartozó összes szerep közül. Egy Big Data mérnök/építész éves medián fizetése 151,307 XNUMX dollár. Létfontosságú szerepet játszanak egy olyan ökoszisztéma kialakításában, amely lehetővé teszi az üzleti rendszerek számára, hogy kommunikáljanak egymással és összegyűjtsék az adatokat. A Data Scientists-hez képest a Big data Architectek hatékony big data környezet tervezésével, tervezésével és fejlesztésével kapcsolatos feladatokat kapnak olyan platformokon, mint a Spark és Hadoop. A cégek jellemzően olyan személyeket keresnek fel, akik tapasztalattal rendelkeznek a C++, Java, Pitonés a Scala. 

Adatbányászat, adatmegjelenítés, és az adatmigrációs készségek további előnyt jelentenek. Egy másik bónusz a matematika vagy bármely kapcsolódó számítástechnikai terület PhD fokozata.

A mesterséges intelligencia előnyei

Csakúgy, mint a legtöbb dolognak a világon, az AI-nak is megvannak az előnyei és hátrányai. Először is, ismerjük meg a mesterséges intelligencia előnyeit, és azt, hogy miként tette könnyebbé az életünket a korábbi időkhöz képest. 

• Az emberi hibák csökkentése
• Elérhető 24 × 7
• Segíti az ismétlődő munkát
• Digitális segítség 
• Gyorsabb döntések
• Racionális döntéshozó
• orvosi alkalmazások
• Javítja a biztonságot
• Hatékony kommunikáció

Nézzük meg közelebbről a fent említett pontok mindegyikét. 

1. Az emberi hibák csökkentése

Az AI-modellben meghozott összes döntés a korábban összegyűjtött információk alapján történik, egy sor algoritmus alkalmazása után. Ez lehetővé teszi a hibák csökkentését, és a pontosság esélye nagyobb pontossággal nő. Abban az esetben, ha az emberek bármilyen feladatot végeznek, mindig van egy kis hibalehetőség. Mivel képesek vagyunk hibázni, jobb, ha a mesterséges intelligencia segítségével programokat és algoritmusokat használunk, mivel ezek csökkentik a hibalehetőséget. 

2. Kapható 24×7

A mesterséges intelligencia modelljei úgy készültek, hogy a hét minden napján, a hét minden napján, szünetek és unalom nélkül működjenek. Egy átlagos emberhez képest, aki napi hat-nyolc órát tud dolgozni, ez lényegesen hatékonyabb. Az emberi lények nem képesek hosszabb ideig dolgozni, mivel pihenésre és időre lenne szükségünk a megújuláshoz. Így a mesterséges intelligencia éjjel-nappal elérhető, és nagyobb mértékben javítja a hatékonyságot. 

3. Segíti az ismétlődő munkát

A mesterséges intelligencia produktívan automatizálhatja a hétköznapi emberi feladatokat. Segíthet abban, hogy egyre kreatívabbak legyünk – a köszönőlevél elküldésétől a zsúfoltság megszüntetéséig vagy a kérdések megválaszolásáig. A dokumentumok ellenőrzésében is segítségünkre lehet. Egy olyan ismétlődő feladat, mint például az ételkészítés egy étteremben vagy egy gyárban, tönkremehet, mert az emberek elfáradnak vagy érdektelenné válnak a hosszú munkavégzés után. Az AI segíthet ezen ismétlődő feladatok hatékony és hibamentes végrehajtásában. 

4. Digitális segítségnyújtás

Számos magasan fejlett szervezet digitális asszisztenseket használ a felhasználókkal való kapcsolattartáshoz. Ezzel segít a szervezetnek megtakarítani az emberi erőforrások költségeit. A digitális asszisztenseket, például a Chatbotokat általában a szervezetek webhelyein használják a felhasználói kérdések megválaszolására. Ezenkívül zökkenőmentesen működő felületet és jó felhasználói élményt biztosít. A chatbotok nagyszerű példák erre. Olvassa el itt, hogy többet megtudjon róla hogyan építsünk AI Chatbotot.

5. Gyorsabb döntések 

A mesterséges intelligencia más hasonló technológiák mellett segítheti a gépeket, hogy gyorsabb döntéseket hozzanak, mint egy átlagos ember. Ez segít a műveletek gyors végrehajtásában. Ennek az az oka, hogy döntéshozatal közben az emberek hajlamosak érzelmeken keresztül elemezni a tényezőket, szemben az AI-meghajtású gépekkel, amelyek gyorsan beprogramozott eredményeket hoznak.

6. Racionális döntéshozó

Mi, emberek, lehet, hogy technológiailag nagymértékben fejlődtünk, de amikor a döntéshozatalról van szó, még mindig engedjük, hogy érzelmeinket eluralkodják. Bizonyos helyzetekben nagyon fontos, hogy gyors, hatékony és logikus döntéseket hozzunk anélkül, hogy érzelmeink a képbe kerülnének. A mesterséges intelligencia által vezérelt döntéshozatalt mesterséges intelligencia algoritmusok irányítják, így nincs lehetőség érzelmi eltérésekre. A racionális döntések az AI segítségével biztosítják, hogy a hatékonyság ne csökkenjen, és növeli a szervezet termelékenységi szintjét. 

7. Orvosi alkalmazások

Az AI minden egyéb előnye mellett az egyik legnagyobb alkalmazás az orvosi területen. Az orvosok a mesterséges intelligencia által vezérelt orvosi alkalmazások segítségével felmérhetik pácienseik egészségügyi kockázatait. A sugársebészetet daganatok operálására használják oly módon, hogy az ne károsítsa a környező szöveteket és ne okozzon további problémákat. Az egészségügyi szakembereket kiképezték a mesterséges intelligencia sebészeti alkalmazására. Ezenkívül segíthetnek a különféle neurológiai rendellenességek hatékony kimutatásában és monitorozásában, valamint serkentik az agyműködést. 

8. Javítja a biztonságot

Ahogy a technológia folyamatosan fejlődik, nagyobb az esélye annak, hogy az emberek etikátlan okokra használják, mint például csalás vagy személyazonosság-lopás. Ha megfelelő módon és okokból használjuk, az AI nagyszerű erőforrásnak bizonyulhat szervezetünk biztonságának javításában. Az AI felhasználható adataink és pénzügyeink védelmére. Az AI-t főként a kiberbiztonság területén alkalmazzák. Átalakította azon képességünket, hogy megvédjük személyes adatainkat bármilyen kiberfenyegetés vagy bármilyen formájú támadás ellen. Olvasson tovább, ha többet szeretne megtudni a kiberbiztonsági mesterséges intelligenciáról és arról, hogyan segít, itt.

9. Hatékony kommunikáció 

Az emberek a világ különböző részein más-más nyelvet beszélnek, ezért nehezen tudnak egymással kommunikálni. Ha a múltra tekintünk, azt látjuk, hogy az emberi fordítók hogyan segítenének az embereknek az egymással való kommunikációban, ha a másik személy nem ugyanazt a nyelvet értené, mint mi. Ilyen problémák nem fordulnak elő, ha mesterséges intelligenciát használunk. A Natural Language Processing lehetővé teszi a rendszerek számára, hogy szavakat fordítsanak le egyik természetes nyelvről a másikra, így kiküszöbölve a közvetítőt. Ennek egyik legjobb példája a Google fordító, és az, hogy az idők során hogyan fejlődött. Most hangpéldákat kínál arra, hogyan kell kiejteni a szavakat/mondatokat. Így javítva a pontosságunkat és a hatékony kommunikációs képességünket.

A mesterséges intelligencia hátrányai

Most, hogy megértettük az AI előnyeit, vessünk egy pillantást néhány hátrányára. 

• Költségtúllépések
• A tehetség hiánya
• Praktikus termékek hiánya
• Szabványok hiánya a szoftverfejlesztésben
• Helytelen használat lehetősége
• Erősen gépfüggő
• Felügyeletet igényel

Nézzük meg közelebbről az AI hátrányait. 

1. Költségtúllépés

Egy mesterséges intelligencia által vezérelt modell működési skálája a szoftverfejlesztéshez képest jelentősen magasabb. Ennek köszönhetően az erőforrásigény sokkal nagyobb ütemben nő. Ez magasabb szintre emeli a működési költségeket.

2. Tehetséghiány 

Az AI még mindig fejlődő terület. Így nem könnyű olyan szakembereket találni, akik rendelkeznek minden szükséges képességgel. Szakadék van a mesterséges intelligencia területén elérhető állások száma és a szakképzett munkaerő között. Ha valakit alkalmaznak, aki rendelkezik minden szükséges szakértelemmel, az tovább növeli a szervezet költségeit.

3. Szabványok hiánya a szoftverfejlesztésben

A mesterséges intelligencia igazi értéke az együttműködésben rejlik, amikor a különböző AI-rendszerek egyesülve nagyobb, értékesebb alkalmazást alkotnak. De a szabványok hiánya az AI szoftverfejlesztésben azt jelenti, hogy a különböző rendszerek nehezen tudnak „beszélni” egymással. Maga a mesterséges intelligencia szoftverfejlesztés is lassú és költséges emiatt, ami tovább gátolja a mesterséges intelligencia fejlesztését.

4. Visszaélés lehetősége

A mesterséges intelligencia képes nagy dolgokat elérni, és ma hatalmas ereje van a piacon. Sajnos a nagy hatalommal együtt jár a visszaélés lehetősége is. Ha a mesterséges intelligencia ereje olyan személy kezébe kerül, akinek etikátlan indítékai vannak, nagyobb a visszaélés esélye.

5. Erősen gépfüggő

Az olyan alkalmazások, mint a Siri és az Alexa mindennapi életünk részévé váltak. Nagymértékben függünk ezektől az alkalmazásoktól, és segítséget kapunk ezektől az alkalmazásoktól, így csökkentve kreatív képességünket. Erősen függünk a gépektől, és elveszítjük az egyszerű készségek elsajátítását, ezáltal lustábbakká válunk. 

6. Felügyeletet igényel

Az AI-algoritmusok használatának számos előnye van, és rendkívül hatékony. De ehhez állandó segítségre és felügyeletre is szükség van. Ezek az algoritmusok nem működhetnek anélkül, hogy programoznánk őket, és ellenőriznénk, hogy megfelelően működnek-e vagy sem. Az egyik példa a Microsoft „Tay” nevű AI chat-botja. Tay-t úgy alakították ki, hogy úgy beszéljen, mint egy tinédzser, online beszélgetéseken keresztül tanulva. De mivel az alapvető társalgási készségek elsajátítására volt programozva, és nem ismerte a különbséget a jó és a rossz között, továbbment, és erősen politikai és helytelen információkat közölt a Twitteren az internetes trollok miatt.

A mesterséges intelligencia jövője

Mindig is lenyűgöztek minket a technológiai változások. Jelenleg történelmünk legnagyobb AI-fejleményei között élünk. A mesterséges intelligencia a technológia területén a legnagyobb előrelépés. Ez nemcsak minden iparág jövőjét befolyásolta, hanem az olyan feltörekvő technológiák mozgatórugója is volt, mint a big data, a robotika és az IoT. A mesterséges intelligencia ilyen ütemével nem kétséges, hogy a jövőben is virágozni fog. Így elmondhatjuk, hogy 2020-tól a mesterséges intelligencia egy nagyszerű terület a belépéshez. Az AI és technológiáinak fejlődésével egyre nagyobb szükség lesz ezen a területen képzett szakemberekre.

Az AI-tanúsítvány előnyt jelent az iparág többi résztvevőjével szemben. Mivel az Arcfelismerés, a mesterséges intelligencia az egészségügyben, a chat-botok továbbra is növekedést mutatnak, most lenne itt a megfelelő idő a sikeres mesterségesintelligencia-karrier felépítésére. A virtuális asszisztensek már a mindennapi életünk részei anélkül, hogy tudnánk. Az olyan technológiai óriások, mint a Tesla, önvezető autói bepillantást engedtek abba, hogyan fog kinézni a jövő. Nagyon sok fejlesztést lehet még felfedezni, ez még csak a kezdet. Szerint a Világgazdasági Fórum133-ig a mesterséges intelligencia állítólag 2022 millió új munkahelyet hoz létre a mesterséges intelligencia területén. A mesterséges intelligencia jövője határozottan fényes.

Egy egyszerű mesterséges intelligencia mini-projekt

Mielőtt rátérnénk a projektre, azt javaslom, hogy járjunk át ezen Gépi tanulási oktatóanyag ha egyáltalán nem ismeri a gépi tanulást. Ebben a projektben is segítene, ha ismerné a Logisztikai regressziós algoritmus.

Állatkerti állatok osztályozása

Ebben a miniprojektben különböző algoritmusokat fogunk használni, amelyek a mesterséges intelligencia gépi tanulási tartományába tartoznak, hogy osztályozzuk az állatkertben lévő állatokat tulajdonságaik alapján. Ezt a Kaggle-i adatkészletet fogjuk használni, amely egy állatkertből származó 101 állatból áll. Az állatok leírására 16 változó van különféle tulajdonságokkal. A 7 osztálytípus a következő: emlős, madár, hüllő, hal, kétéltű, bogara és gerinctelen.

Ennek az adathalmaznak az a célja, hogy a változók alapján megjósolható legyen az állatok osztályozása. Az adathalmazban használt különféle attribútumokkal kapcsolatos információkat a linkelt letöltési oldalon is megtalálhatja itt.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
df = pd.read_csv(r'/content/zoo.csv')
df.head()

output:

features.remove('class_type')
features.remove('animal_name')
X = df[features].values.astype(np.float32)
Y = df.class_type
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.5, random_state = 0)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, Y_train)
print("training accuracy :", model.score(X_train, Y_train))
print("testing accuracy :", model.score(X_test, Y_test))

Kimenet:
edzési pontosság: 1.0
vizsgálati pontosság: 0.9215686274509803 

Amint látható, a modell rendkívül jól teljesített, mivel 92%-os pontosságot kapott a tesztelési adatokon. Most, ha a fenti adathalmazban megadja valamelyik állat attribútumait, akkor a fenti modell segítségével osztályozhatja.

• A mesterséges intelligencia csökkenti a munkahelyek számát a jövőben?

Az AI még mindig fejlődik. A mesterséges intelligencia területén hatalmas fejlődési lehetőség van, és bár előfordulhat, hogy bizonyos mértékű továbbképzésre van szükség ahhoz, hogy lépést tudjunk tartani a változó trendekkel, a mesterséges intelligencia valószínűleg nem fogja helyettesíteni vagy csökkenteni a munkahelyeket a jövőben. Valójában a Gartner tanulmánya azt sugallja, hogy 2025-re a mesterséges intelligenciával kapcsolatos munkahelyek száma eléri a nettó kétmillió új munkahelyet. Az AI bevezetése megkönnyíti a szervezet feladatait. Ahhoz, hogy relevánsak maradjunk a folyamatosan változó világban, tovább kell fejlesztenünk és megtanulnunk ezeket az új fogalmakat.

• Hogyan működik az AI?

A mesterséges intelligencia-rendszer felépítése az emberi tulajdonságok és képességek egy gépen belüli visszafejtésének körültekintő folyamata, és a számítási képességek felhasználásával felülmúlja azt, amire képesek vagyunk. A mesterséges intelligencia sokféle komponensre épülhet fel, és a következők ötvözeteként fog működni:

• Filozófia
• Matematika
• Közgazdaságtan
• Neuroscience
• Pszichológia
• Informatika
• Irányításelmélet és kibernetika
• Nyelvészet

• Hogyan használják a mesterséges intelligenciát a robotikában?

A mesterséges intelligenciát és a robotikát általában két különböző dolognak tekintik. Az AI programozási intelligenciát, míg a robotika fizikai robotok építését foglalja magában. A két fogalom azonban összefügg. A robotika mesterséges intelligencia technikákat és algoritmusokat használ, és az AI áthidalja a kettő közötti szakadékot. Ezeket a robotokat lehet irányítani AI programs.

• Miért fontos a mesterséges intelligencia?

A zenei ajánlásoktól a térképes útvonalterveken, a mobilbankon át a csalásmegelőzésig az AI és más technológiák átvették a hatalmat. Az AI több okból is fontos. Az AI-nak számos előnye van, mint például az emberi hibák csökkentése, éjjel-nappal elérhető, segít az ismétlődő munkában, a digitális segítségnyújtás, a gyorsabb döntések és így tovább.

• Melyek a gyenge módszerek az AI-ban?

A gyenge AI egy szűk alkalmazás, korlátozott hatókörrel. Felügyelt és felügyelet nélküli tanulást használ az adatok feldolgozásához. Példa: Siri, Alexa.

• Melyek az AI ágai?

A mesterséges intelligencia főként hat ágra osztható. Ezek a következők: gépi tanulás, neurális hálózatok, mély tanulás, számítógépes látás, természetes nyelvi feldolgozás, kognitív számítástechnika. 

• Hogyan kezdhetem el a mesterséges intelligencia tanulását?

A mesterséges intelligencia elsajátításához olyan készségekkel kell rendelkeznie, mint a matematika, a természettudomány és a számítástechnika. Választhat néhány online oktatóprogramot is, és otthona kényelméből tanulhatja meg a mesterséges intelligenciát.

• Mi az AI 4 típusa? 

 A mesterséges intelligencia négy tipikus típusa a reaktív gépek, a korlátozott memória, az elme elmélete és az öntudat.

• Melyek az alapvető dolgok a mesterséges intelligencia tanulásához?

A mesterséges intelligencia alapjai az Advanced Math and Stats, a programozási nyelv, a gépi tanulás és a sok türelem. Tudnia kell, hogy a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás magában foglalja a gépi tanulást, a python-kódot, a számítástechnikát, a természetes nyelvi feldolgozást, az adattudományt, a matematikát, a pszichológiát, az idegtudományt és sok más tudományágat.

• Nehéz megtanulni az AI-t?

 A mesterséges intelligencia nem kemény; azonban időt kellene rá szánnia. Minél több projekten dolgozik, annál jobban fog sikerülni. A készségek mellett elszántságra is szükséged van az AI megtanulásához.

Ezzel elérkeztünk a mesterséges intelligencia oktatóanyagának végéhez. Itt van egy ingyenes tanfolyam az AIML-ről ami segíthet abban, hogy sokkal erősebbek legyenek az alapjai.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.mygreatlearning.com/blog/artificial-intelligence-tutorial/