Poradnik dotyczący sztucznej inteligencji dla początkujących w 2024 r. | Naucz się samouczka AI od ekspertów

Ten samouczek dotyczący sztucznej inteligencji zawiera podstawowe i średniozaawansowane informacje na temat koncepcji sztucznej inteligencji. Został zaprojektowany, aby pomóc studentom i pracującym profesjonalistom, którzy są zupełnie początkujący. W tym samouczku skupimy się na sztucznej inteligencji. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, możesz zapoznać się z tym samouczkiem kompletny samouczek dla początkujących dotyczący uczenia maszynowego.

W trakcie tego Poradnik dotyczący sztucznej inteligencji, przyjrzymy się różnym pojęciom, takim jak znaczenie sztucznej inteligencji, poziomy sztucznej inteligencji, dlaczego sztuczna inteligencja jest ważna, jej różne zastosowania, przyszłość sztucznej inteligencji i nie tylko.

Zwykle, aby pracować w obszarze AI, trzeba mieć duże doświadczenie. Tym samym omówimy także różne profile zawodowe, które są powiązane ze sztuczną inteligencją i ostatecznie pomogą Ci zdobyć odpowiednie doświadczenie. Aby rozpocząć pracę w dziedzinie sztucznej inteligencji, nie musisz pochodzić z określonego środowiska, ponieważ możliwe jest nauczenie się i zdobycie potrzebnych umiejętności. Chociaż terminy Data Science, Artificial Intelligence (AI) i uczenie maszynowe należą do tej samej domeny i są ze sobą powiązane, mają swoje specyficzne zastosowania i znaczenie. Mówiąc najprościej, sztuczna inteligencja ma na celu umożliwienie maszynom wykonywania rozumowania poprzez replikowanie ludzkiej inteligencji. Ponieważ głównym celem procesów AI jest uczenie maszyn na podstawie doświadczenia, kluczowe znaczenie ma dostarczanie odpowiednich informacji i samokorekta.

Co to jest sztuczna inteligencja?

Odpowiedź na to pytanie będzie zależeć od tego, kogo zapytasz. Laik z przelotną znajomością technologii powiązałby ją z robotami. Jeśli zapytasz badacza sztucznej inteligencji o sztuczną inteligencję, odpowie, że jest to zestaw algorytmów, które mogą generować wyniki bez konieczności uzyskania wyraźnych instrukcji, aby to zrobić. Obie te odpowiedzi są prawidłowe. Podsumowując, sztuczna inteligencja to:

• Inteligentna istota stworzona przez ludzi.
• Potrafi inteligentnie wykonywać zadania bez wyraźnych instrukcji.
• Zdolny do myślenia i działania w sposób racjonalny i humanitarny.

Sztuczna inteligencja to dziedzina informatyki, której celem jest tworzenie lub replikowanie ludzkiej inteligencji w maszynach. Ale co czyni maszynę inteligentną? Wiele systemów AI opiera się na uczeniu maszynowym i głęboka nauka algorytmy. Sztuczna inteligencja stale się rozwija, a to, co w przeszłości uważano za część sztucznej inteligencji, obecnie można postrzegać po prostu jako funkcję komputera. Na przykład kalkulator mógł być w przeszłości uważany za część sztucznej inteligencji. Obecnie uważa się, że jest to funkcja prosta. Podobnie istnieją różne poziomy sztucznej inteligencji, zrozummy je.

Dlaczego sztuczna inteligencja jest ważna?

Celem sztucznej inteligencji jest wspomaganie ludzkich możliwości i pomaganie nam w podejmowaniu zaawansowanych decyzji o dalekosiężnych konsekwencjach. Z technicznego punktu widzenia jest to główny cel sztucznej inteligencji. Kiedy spojrzymy na znaczenie sztucznej inteligencji z bardziej filozoficznej perspektywy, możemy powiedzieć, że może ona pomóc ludziom prowadzić bardziej znaczące życie pozbawione ciężkiej pracy. Sztuczna inteligencja może również pomóc w zarządzaniu złożoną siecią wzajemnie powiązanych osób, firm, państw i narodów, aby funkcjonować w sposób korzystny dla całej ludzkości.

Obecnie sztuczna inteligencja jest wspólna dla wszystkich różnych narzędzi i technik wynalezionych przez nas na przestrzeni ostatniego tysiąca lat – aby uprościć ludzkie wysiłki i pomóc nam podejmować lepsze decyzje. Sztuczna inteligencja to jedno z takich dzieł, które pomoże nam w dalszym opracowywaniu przełomowych narzędzi i usług, które wykładniczo zmienią sposób, w jaki prowadzimy nasze życie, eliminując, miejmy nadzieję, konflikty, nierówności i ludzkie cierpienie.

Do takich wyników jeszcze nam daleko. Ale może pojawi się w przyszłości. Sztuczna inteligencja jest obecnie wykorzystywana głównie przez firmy w celu poprawy wydajności procesów, automatyzacji zadań wymagających dużych zasobów i tworzenia prognoz biznesowych na podstawie dostępnych nam danych. Jak widać, sztuczna inteligencja jest dla nas istotna z kilku powodów. Tworzy nowe możliwości na świecie, pomaga nam poprawić naszą produktywność i wiele więcej. 

Historia sztucznej inteligencji

Koncepcja inteligentnych istot istnieje od dawna i obecnie znalazła zastosowanie w wielu sektorach, takich jak sztuczna inteligencja w edukacji, motoryzacja, bankowość i finanse, sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej itp. Starożytni Grecy mieli mity na temat robotów, podobnie jak inżynierowie chińscy i egipscy budował automaty. Jednakże początki współczesnej sztucznej inteligencji sięgają czasów, gdy filozofowie klasyczni próbowali opisać ludzkie myślenie jako system symboliczny. W latach czterdziestych i pięćdziesiątych XX wieku garstka naukowców z różnych dziedzin dyskutowała nad możliwością stworzenia sztucznego mózgu. Doprowadziło to do powstania dziedziny badań nad sztuczną inteligencją – która została założona jako dyscyplina akademicka w 1940 r. – podczas konferencji w Dartmouth College w Hanowerze w stanie New Hampshire. Słowo to zostało ukute przez Johna McCarthy’ego, obecnie uznawanego za ojca sztucznej inteligencji.

Pomimo dobrze finansowanych światowych wysiłków prowadzonych przez wiele dziesięcioleci naukowcom okazało się, że niezwykle trudno jest stworzyć inteligencję w maszynach. W latach 1970. i 1990. XX w. naukowcy musieli uporać się z poważnym niedoborem środków finansowych na badania nad sztuczną inteligencją. Lata te zaczęto nazywać „zimami AI”. Jednak pod koniec 1990 roku amerykańskie korporacje ponownie zainteresowały się sztuczną inteligencją. Co więcej, rząd Japonii również wpadł na plany opracowania komputera piątej generacji w celu rozwoju sztucznej inteligencji. Wreszcie w 1997 roku firma Deep Blue firmy IBM pokonała pierwszy komputer, który pokonał mistrza świata w szachach, Garry'ego Kasparowa.

W miarę ciągłego rozwoju sztucznej inteligencji i jej technologii – głównie dzięki udoskonaleniom sprzętu komputerowego, korporacje i rządy również zaczęły z powodzeniem wykorzystywać jej metody w innych wąskich dziedzinach. W ciągu ostatnich 15 lat firmom Amazon, Google, Baidu i wielu innym firmom udało się wykorzystać technologię sztucznej inteligencji, uzyskując ogromną przewagę komercyjną. Obecnie sztuczna inteligencja jest wbudowana w wiele usług internetowych, z których korzystamy. W rezultacie technologia ta zdołała nie tylko odegrać rolę w każdym sektorze, ale także napędzać dużą część rynku akcji. 

Obecnie sztuczna inteligencja jest podzielona na poddziedziny, a mianowicie sztuczną inteligencję ogólną, sztuczną wąską inteligencję i sztuczną superinteligencję, które omówimy szczegółowo w tym artykule. Omówimy także różnicę pomiędzy AI i AGI.

Poziomy sztucznej inteligencji

Sztuczną inteligencję można podzielić na trzy główne poziomy:

1. Sztuczna wąska inteligencja
2. Sztuczna inteligencja ogólna
3. Sztuczna superinteligencja

Sztuczna Wąska Inteligencja (ANI)

Sztuczna wąska inteligencja, znana również jako wąska sztuczna inteligencja lub słaba sztuczna inteligencja, jest zorientowana na cel i zaprojektowana do wykonywania pojedynczych zadań. Chociaż maszyny te są postrzegane jako inteligentne, działają przy minimalnych ograniczeniach, dlatego określa się je jako słabą sztuczną inteligencję. Nie naśladuje ludzkiej inteligencji; stymuluje ludzkie zachowanie w oparciu o określone parametry. Wąska sztuczna inteligencja wykorzystuje do wykonywania zadań NLP lub przetwarzanie języka naturalnego. Widać to wyraźnie w technologiach takich jak chatboty czy systemy rozpoznawania mowy takie jak Siri. Korzystanie z głębokiego uczenia się pozwala personalizować doświadczenia użytkowników, np. wirtualnych asystentów, którzy przechowują Twoje dane, aby zapewnić Ci lepsze doświadczenia w przyszłości. 

Przykłady słabej lub wąskiej sztucznej inteligencji:

1. Siri, Alexę, Cortanę
2. IBM Watson
3. Samochody samojezdne
4. Oprogramowanie do rozpoznawania twarzy
5. Filtry spamu e-mail 
6. Narzędzia prognostyczne 

Sztuczna ogólna inteligencja (AGI)

Sztuczna inteligencja ogólna, znana również jako silna sztuczna inteligencja lub głęboka sztuczna inteligencja, odnosi się do koncepcji, dzięki której maszyny mogą naśladować ludzką inteligencję, jednocześnie wykazując zdolność do stosowania swojej inteligencji do rozwiązywania problemów. Naukowcom nie udało się jeszcze osiągnąć takiego poziomu inteligencji. Zanim będzie można osiągnąć ten poziom inteligencji, należy przeprowadzić znaczące badania. Naukowcy musieliby znaleźć sposób, dzięki któremu maszyny mogą uzyskać świadomość poprzez zaprogramowanie zestawu zdolności poznawczych. Kilka właściwości głębokiej sztucznej inteligencji to:

• Uznanie
• Odwołanie 
• Testowanie hipotez 
• Wyobraźnia
• Analogia
• Implikacja

Trudno przewidzieć, czy silna sztuczna inteligencja będzie nadal się rozwijać w dającej się przewidzieć przyszłości, ale w związku z ciągłym postępem w zakresie rozpoznawania mowy i twarzy istnieje niewielkie prawdopodobieństwo, że możemy spodziewać się wzrostu również tego poziomu sztucznej inteligencji. 

Sztuczna superinteligencja (ASI)

Obecnie superinteligencja jest jedynie koncepcją hipotetyczną. Ludzie zakładają, że być może w przyszłości uda się opracować taką sztuczną inteligencję, ale w obecnym świecie ona nie istnieje. Superinteligencję można określić jako poziom, na którym maszyna przekracza możliwości człowieka i staje się samoświadoma. Koncepcja ta stała się muzą do kilku filmów i powieści science fiction, w których roboty zdolne do rozwijania swoich uczuć i emocji mogą opanować samą ludzkość. Byłby w stanie samodzielnie wzbudzać emocje i hipotetycznie byłby lepszy od ludzi w sztuce, sporcie, matematyce, naukach ścisłych i nie tylko. Zdolność podejmowania decyzji przez superinteligencję byłaby większa niż zdolność człowieka. Pojęcie sztucznej superinteligencji jest nam wciąż nieznane, nie można odgadnąć jej konsekwencji, a jej wpływu nie można jeszcze zmierzyć. 

Rozumiemy teraz różnicę między słabą sztuczną inteligencją a silną sztuczną inteligencją. 

Zastosowania sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja wkroczyła dziś do wielu branż i obszarów. Od gier po opiekę zdrowotną – zastosowanie sztucznej inteligencji ogromnie wzrosło. Czy wiesz, że wszystkie aplikacje Mapy Google i funkcje rozpoznawania twarzy, takie jak na iPhonie, korzystają z technologii sztucznej inteligencji? Sztuczna inteligencja jest wszędzie wokół nas i jest częścią naszego codziennego życia częściej, niż nam się wydaje. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o sztucznej inteligencji, możesz skorzystać z Kurs sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego PGP oferowane przez Świetna nauka. Oto kilka zastosowań sztucznej inteligencji.

Najlepsze zastosowania sztucznej inteligencji w 2024

1. Prognozy Google oparte na sztucznej inteligencji (Mapy Google)
2. Aplikacje do wspólnych przejazdów (Uber, Lyft)
3. Autopilot AI w lotach komercyjnych
4. Filtry spamu w wiadomościach e-mail
5. Narzędzia i narzędzia do sprawdzania plagiatu
6. Rozpoznawanie twarzy
7. Wyszukaj rekomendacje
8. Funkcje zamiany głosu na tekst
9. Inteligentni asystenci osobiści (Siri, Alexa)
10. Ochrona i zapobieganie oszustwom

Teraz, gdy wiemy, że są to obszary, w których stosowana jest sztuczna inteligencja. Rozumiemy je bardziej szczegółowo. Google nawiązał współpracę z DeepMind, aby poprawić dokładność prognoz ruchu. Korzystając z historycznych danych o ruchu, a także danych bieżących, mogą dokonywać dokładnych prognoz za pomocą technologii sztucznej inteligencji i algorytmów uczenia maszynowego. Inteligentny osobisty asystent może wykonywać zadania w oparciu o wydane przez nas polecenia. Jest to agent oprogramowania, który może wykonywać zadania, takie jak wysyłanie wiadomości, wyszukiwanie w Google, nagrywanie notatki głosowej, korzystanie z chatbotów i nie tylko. 

Cele sztucznej inteligencji

Jak dotąd poznałeś, co oznacza sztuczna inteligencja, różne poziomy sztucznej inteligencji i jej zastosowania. Ale jakie są cele sztucznej inteligencji? Jaki wynik chcemy osiągnąć dzięki sztucznej inteligencji? Ogólnym celem byłoby umożliwienie maszynom i komputerom inteligentnego uczenia się i funkcjonowania. Niektóre inne cele sztucznej inteligencji są następujące:

1. Rozwiązywanie problemów: Naukowcy opracowali algorytmy, które były w stanie naśladować krok po kroku proces stosowany przez ludzi podczas rozwiązywania zagadki. Pod koniec lat 1980. i 1990. badania osiągnęły etap, w którym opracowano metody radzenia sobie z niekompletnymi lub niepewnymi informacjami. Jednak w przypadku trudnych problemów potrzebne są ogromne zasoby obliczeniowe i moc pamięci. Tym samym poszukiwanie efektywnych algorytmów rozwiązywania problemów jest jednym z celów sztucznej inteligencji.

2. Reprezentacja wiedzy: Od maszyn oczekuje się rozwiązywania problemów wymagających rozległej wiedzy. Zatem reprezentacja wiedzy ma kluczowe znaczenie dla sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja reprezentuje obiekty, właściwości, zdarzenia, przyczynę i skutek i wiele więcej. 

3. Planowanie: Jednym z celów AI powinno być wyznaczanie inteligentnych celów i ich osiąganie. Umiejętność przewidywania wpływu działań na zmianę i dostępnych możliwości wyboru. Agent sztucznej inteligencji będzie musiał ocenić swoje środowisko i na tej podstawie dokonać prognoz. Dlatego planowanie jest ważne i można je uznać za cel sztucznej inteligencji. 

4. Nauka: Jedna z podstawowych koncepcji sztucznej inteligencji, uczenie maszynowe, polega na badaniu algorytmów komputerowych, które z biegiem czasu są udoskonalane dzięki doświadczeniu. Istnieją różne typy ML. Powszechnie znane typy to nienadzorowane uczenie maszynowe i nadzorowane uczenie maszynowe. Aby dowiedzieć się więcej na temat tych koncepcji, możesz przeczytać nasz blog na co oznacza ML i jak to działa. 

5. Inteligencja społeczna: Obliczenia afektywne to zasadniczo badanie systemów, które potrafią interpretować, rozpoznawać i przetwarzać ludzkie wysiłki. Jest to połączenie informatyki, psychologii i kognitywistyki. Inteligencja społeczna to kolejny cel sztucznej inteligencji, ponieważ ważne jest zrozumienie tych dziedzin przed zbudowaniem algorytmów. 

Zatem ogólnym celem sztucznej inteligencji jest stworzenie technologii, które będą w stanie realizować powyższe cele i stworzenie inteligentnej maszyny, która pomoże nam wydajnie pracować, szybciej podejmować decyzje i poprawiać bezpieczeństwo. 

Praca w sztucznej inteligencji

Według Indeed zapotrzebowanie na umiejętności związane z sztuczną inteligencją wzrosło ponad dwukrotnie w ciągu ostatnich trzech lat. Liczba ofert pracy w dziedzinie sztucznej inteligencji wzrosła o 119%. Dzisiaj wyszkolenie algorytmu przetwarzania obrazu można wykonać w ciągu kilku minut, a kilka lat temu zajęłoby to wiele godzin. Porównując wykwalifikowanych specjalistów na rynku z liczbą dostępnych obecnie ofert pracy, widzimy niedobór wykwalifikowanych specjalistów w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Sieć Bayesowska, Sieci neuronowe, informatyka (w tym znajomość języków programowania), fizyka, robotyka, rachunek różniczkowy i koncepcje statystyczne to tylko kilka umiejętności, które należy poznać, zanim zagłębisz się w karierę w sztucznej inteligencji. Jeśli jesteś osobą, która chce rozpocząć karierę w dziedzinie sztucznej inteligencji, powinieneś zdawać sobie sprawę z różnych dostępnych stanowisk pracy. Przyjrzyjmy się bliżej różnym rolom zawodowym w świecie sztucznej inteligencji i umiejętnościom, które należy posiadać na każdym stanowisku. 

Przeczytaj także: Pytania do wywiadu dotyczącego sztucznej inteligencji 2020

1. Machine Learning Engineer

Jeśli jesteś osobą, która ma doświadczenie w nauce danych lub badaniach stosowanych, rola: Machine Learning Engineer jest odpowiedni dla Ciebie. Musisz wykazać się znajomością wielu języków programowania, takich jak Python, Java. Znajomość modeli predykcyjnych i umiejętność wykorzystania przetwarzania języka naturalnego podczas pracy z ogromnymi zbiorami danych okaże się korzystna. Znajomość narzędzi IDE do tworzenia oprogramowania, takich jak IntelliJ i Eclipse, pomoże Ci w dalszym rozwoju kariery jako inżyniera uczenia maszynowego. Będziesz między innymi odpowiedzialny głównie za budowanie i zarządzanie kilkoma projektami uczenia maszynowego.

Jako inżynier ML będziesz otrzymywać średnie roczne wynagrodzenie w wysokości 114,856 XNUMX USD. Firmy poszukują wykwalifikowanych specjalistów, którzy posiadają tytuł magistra w pokrewnej dziedzinie i posiadają dogłębną wiedzę na temat koncepcji uczenia maszynowego, Java, Python i Scala. Wymagania będą się różnić w zależności od firmy zatrudniającej, ale umiejętności analityczne i aplikacje w chmurze są postrzegane jako plus. 

2. Naukowiec ds. danych 

Jako analityk danych do Twoich zadań należy zbieranie, analizowanie i interpretowanie dużych i złożonych zbiorów danych poprzez wykorzystanie narzędzi do uczenia maszynowego i analizy predykcyjnej. Data Scientist odpowiadają także za opracowywanie algorytmów, które umożliwiają zbieranie i oczyszczanie danych do dalszej analizy i interpretacji. Średnia roczna wynagrodzenie analityka danych wynosi 120,931 XNUMX USD, a wymagane umiejętności są następujące: 

• Ul
• Hadoop
• MapaReduce
• Świnia
• Iskra
• Python
• Scala
• SQL 

Wymagane umiejętności mogą się różnić w zależności od firmy i poziomu doświadczenia. Większość firm zatrudniających szuka osób z tytułem magistra lub doktora w dziedzinie analityki danych lub informatyki. Jeśli jesteś analitykiem danych i chcesz zostać programistą AI, zaawansowany stopień informatyki okaże się korzystny. Musisz mieć zdolność rozumienia nieustrukturyzowanych danych oraz posiadać silne umiejętności analityczne i komunikacyjne. Umiejętności te są niezbędne, ponieważ będziesz pracować nad przekazywaniem wniosków liderom biznesowym. 

3. Programista analityki biznesowej 

Kiedy patrzysz na różne stanowiska pracy w AI, obejmuje to również stanowisko programisty Business Intelligence (BI). Celem tej roli jest analiza złożonych zbiorów danych, które pomagają nam identyfikować trendy biznesowe i rynkowe. Programista BI zarabia średnio 92,278 XNUMX dolarów rocznie. Programista BI jest odpowiedzialny za projektowanie, modelowanie i utrzymywanie złożonych danych na platformach danych w chmurze. Jeśli jesteś zainteresowany pracą jako programista BI, musisz posiadać silne umiejętności techniczne i analityczne.

Posiadanie świetnych umiejętności komunikacyjnych jest ważne, ponieważ będziesz pracować nad komunikowaniem rozwiązań współpracownikom, którzy nie posiadają wiedzy technicznej. Powinieneś także wykazać się umiejętnością rozwiązywania problemów. Od programisty BI zazwyczaj wymagane jest posiadanie tytułu licencjata w dowolnej pokrewnej dziedzinie, a doświadczenie zawodowe również zapewni dodatkowe punkty. Certyfikaty są bardzo pożądane i traktowane jako dodatkowa jakość. Umiejętności wymagane od programisty BI obejmują eksplorację danych, zapytania SQL, usługi raportowania serwera SQL, technologie BI i projektowanie hurtowni danych. 

4. Naukowiec 

Naukowiec to jedna z wiodących karier w dziedzinie sztucznej inteligencji. Powinieneś być ekspertem w wielu dziedzinach, takich jak matematyka, głębokie uczenie się, uczenie maszynowe i statystyka obliczeniowa. Kandydaci muszą posiadać odpowiednią wiedzę dotyczącą percepcji komputerowej, modeli graficznych, uczenia się przez wzmacnianie i NLP. Podobnie jak w przypadku analityków danych, od naukowców oczekuje się posiadania tytułu magistra lub doktora informatyki. Średnie roczne wynagrodzenie wynosi 99,809 XNUMX dolarów. Większość firm poszukuje kogoś, kto ma dogłębną wiedzę na temat przetwarzania równoległego, przetwarzania rozproszonego, testów porównawczych i uczenia maszynowego. 

5. Inżynier/architekt Big Data 

Inżynier/architekt Big Data to najlepiej płatna praca spośród wszystkich stanowisk objętych sztuczną inteligencją. Średnia roczna pensja inżyniera/architekta Big Data wynosi 151,307 XNUMX dolarów. Odgrywają istotną rolę w rozwoju ekosystemu, który umożliwia systemom biznesowym komunikację między sobą i zestawianie danych. W porównaniu do badaczy danych, architekci dużych zbiorów danych otrzymują zadania związane z planowaniem, projektowaniem i rozwojem wydajnego środowiska dużych zbiorów danych na platformach takich jak Spark i Hadoop. Firmy zazwyczaj poszukują osób, które wykazują doświadczenie w językach C++, Java, Pythoni Scalę. 

eksploracja danych, Wizualizacja danych, a umiejętność migracji danych będzie dodatkową zaletą. Kolejnym bonusem byłby doktorat z matematyki lub dowolnej pokrewnej dziedziny informatyki.

Zalety sztucznej inteligencji

Podobnie jak większość rzeczy na świecie, sztuczna inteligencja ma swoje zalety i wady. Najpierw zrozummy zalety sztucznej inteligencji i to, jak ułatwiła nam ona życie w porównaniu z wcześniejszymi czasami. 

• Redukcja błędów ludzkich
• Dostępne 24 × 7
• Pomaga w powtarzalnych pracach
• Pomoc cyfrowa 
• Szybsze decyzje
• Racjonalny decydent
• Zastosowania medyczne
• Poprawia bezpieczeństwo
• Sprawna komunikacja

Przyjrzyjmy się bliżej każdemu z wyżej wymienionych punktów. 

1. Redukcja błędów ludzkich

Wszystkie decyzje podejmowane w modelu AI podejmowane są na podstawie wcześniej zebranych informacji, po zastosowaniu zestawu algorytmów. Umożliwia to zmniejszenie błędów i zwiększenie szans na dokładność wraz ze wzrostem stopnia dokładności. W przypadku ludzi wykonujących jakiekolwiek zadanie, zawsze istnieje niewielka szansa na błąd. Ponieważ jesteśmy zdolni do popełniania błędów, lepiej jest korzystać z programów i algorytmów wykorzystujących sztuczną inteligencję, ponieważ zmniejszają one ryzyko błędów. 

2. Dostępny 24×7

Modele sztucznej inteligencji są budowane do pracy 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, bez przerw i nudy. W porównaniu do przeciętnego człowieka, który może pracować od sześciu do ośmiu godzin dziennie, jest to znacznie wydajniejsze. Ludzie nie są w stanie pracować przez dłuższy czas, ponieważ potrzebowaliby odpoczynku i czasu na regenerację. Dzięki temu AI jest dostępna 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu i w większym stopniu poprawia efektywność. 

3. Pomaga w powtarzalnej pracy

Sztuczna inteligencja może produktywnie automatyzować przyziemne zadania człowieka. Może nam pomóc w stawaniu się coraz bardziej kreatywnymi – od wysłania wiadomości z podziękowaniami po uporządkowanie lub odpowiadanie na pytania. Może nam także pomóc w weryfikacji dokumentów. Powtarzające się zadanie, takie jak przygotowywanie jedzenia w restauracji lub fabryce, może zostać zrujnowane, ponieważ po długim czasie pracy ludzie stają się zmęczeni lub tracą zainteresowanie. Sztuczna inteligencja może nam pomóc w sprawnym i bezbłędnym wykonywaniu tych powtarzalnych zadań. 

4. Pomoc cyfrowa

Kilka wysoce zaawansowanych organizacji korzysta z asystentów cyfrowych do interakcji z użytkownikami. Pomaga to organizacji w oszczędzaniu kosztów zasobów ludzkich. Asystenci cyfrowi, tacy jak Chatboty, są zwykle wykorzystywani na stronach internetowych organizacji do odpowiadania na zapytania użytkowników. Zapewnia również płynnie działający interfejs i dobre wrażenia użytkownika. Chatboty są tego doskonałym przykładem. Przeczytaj tutaj, aby dowiedzieć się więcej na temat jak zbudować Chatbota AI.

5. Szybsze decyzje 

Sztuczna inteligencja, podobnie jak inne tego typu technologie, może pomóc maszynom podejmować szybsze decyzje w porównaniu do przeciętnego człowieka. Pomaga to w szybkim przeprowadzeniu działań. Dzieje się tak dlatego, że podejmując decyzję, ludzie mają tendencję do analizowania czynników na podstawie emocji, w przeciwieństwie do maszyn napędzanych sztuczną inteligencją, które szybko dostarczają zaprogramowane wyniki.

6. Racjonalny decydent

Być może jako ludzie rozwinęliśmy się w dużym stopniu technologicznie, ale jeśli chodzi o podejmowanie decyzji, nadal pozwalamy, aby emocje przejęły kontrolę. W niektórych sytuacjach naprawdę ważne jest podejmowanie szybkich, skutecznych i logicznych decyzji bez udziału emocji. Podejmowanie decyzji w oparciu o sztuczną inteligencję jest kontrolowane przez algorytmy sztucznej inteligencji, dlatego nie ma miejsca na jakiekolwiek rozbieżności emocjonalne. Racjonalne decyzje podejmowane przy pomocy sztucznej inteligencji zapewniają, że nie wpłynie to na efektywność, a także zwiększają poziom produktywności organizacji. 

7. Zastosowania medyczne

Wśród wszystkich innych zalet sztucznej inteligencji, jest to jedno z największych zastosowań jej zastosowania w medycynie. Lekarze mogą oceniać ryzyko dla zdrowia swoich pacjentów za pomocą aplikacji medycznych opartych na sztucznej inteligencji. Radiochirurgię wykorzystuje się do operowania guzów w taki sposób, aby nie uszkodzić otaczających tkanek i nie powodować dodatkowych problemów. Lekarze zostali przeszkoleni w zakresie stosowania sztucznej inteligencji w operacjach. Mogą także pomóc w skutecznym wykrywaniu i monitorowaniu różnych zaburzeń neurologicznych oraz stymulować funkcje mózgu. 

8. Poprawia bezpieczeństwo

W miarę ciągłego rozwoju technologii zwiększa się ryzyko, że ludzie będą jej używać do celów nieetycznych, takich jak oszustwo lub kradzież tożsamości. Sztuczna inteligencja, jeśli zostanie użyta we właściwy sposób i z właściwych powodów, może okazać się doskonałym źródłem poprawy bezpieczeństwa naszej organizacji. Sztuczną inteligencję można wykorzystać do ochrony naszych danych i finansów. Sztuczną inteligencję wdraża się głównie w obszarze cyberbezpieczeństwa. Zmieniło to naszą zdolność do zabezpieczania naszych danych osobowych przed wszelkimi zagrożeniami cybernetycznymi lub atakami w jakiejkolwiek formie. Przeczytaj dalej, aby dowiedzieć się o sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie i o tym, jak pomaga, tutaj.

9. Efektywna komunikacja 

Ludzie z różnych części świata mówią różnymi językami, przez co trudno im się ze sobą porozumieć. Kiedy patrzymy w przeszłość, widzimy, jak tłumacze pomogliby ludziom komunikować się ze sobą, gdyby druga osoba nie rozumiała tego samego języka co my. Takie problemy nie występują, jeśli skorzystamy z AI. Przetwarzanie języka naturalnego umożliwia systemom tłumaczenie słów z jednego języka naturalnego na inny, eliminując w ten sposób pośredników. Jednym z najlepszych przykładów jest Tłumacz Google i jego rozwój na przestrzeni czasu. Teraz zawiera przykłady dźwiękowe wymowy słów/zdań. W ten sposób poprawiamy naszą dokładność i zdolność skutecznej komunikacji.

Wady sztucznej inteligencji

Teraz, gdy zrozumieliśmy zalety sztucznej inteligencji, przyjrzyjmy się kilku wadom. 

• Przekroczenia kosztów
• Brak talentu
• Brak praktycznych produktów
• Brak standardów w tworzeniu oprogramowania
• Możliwość nadużycia
• W dużym stopniu zależny od maszyn
• Wymaga nadzoru

Przyjrzyjmy się bliżej wadom AI. 

1. Przekroczenia kosztów

Skala operacji modelu opartego na sztucznej inteligencji w porównaniu z tworzeniem oprogramowania jest znacznie większa. Z tego powodu wymagane zasoby rosną w znacznie szybszym tempie. To podnosi koszty operacji na wyższy poziom.

2. Brak talentu 

Sztuczna inteligencja to wciąż dziedzina, która się rozwija. Dlatego znalezienie specjalistów wyposażonych we wszystkie wymagane umiejętności nie jest łatwe. Istnieje rozbieżność między liczbą dostępnych stanowisk pracy w dziedzinie sztucznej inteligencji a wykwalifikowaną siłą roboczą w tej dziedzinie. Zatrudnienie osoby posiadającej wszystkie niezbędne umiejętności dodatkowo zwiększa koszty ponoszone przez organizację.

3. Brak standardów w tworzeniu oprogramowania

Prawdziwa wartość sztucznej inteligencji polega na współpracy, gdy różne systemy sztucznej inteligencji łączą się, tworząc większą, bardziej wartościową aplikację. Jednak brak standardów w tworzeniu oprogramowania AI oznacza, że ​​różnym systemom trudno jest ze sobą „rozmawiać”. Z tego powodu rozwój oprogramowania opartego na sztucznej inteligencji jest powolny i kosztowny, co dodatkowo stanowi przeszkodę w rozwoju sztucznej inteligencji.

4. Możliwość niewłaściwego użycia

Sztuczna inteligencja ma potencjał do osiągnięcia wielkich rzeczy i ma dziś ogromną władzę na rynku. Niestety, wraz z dużą mocą istnieje możliwość jej niewłaściwego wykorzystania. Jeśli władza AI wpadnie w ręce osoby kierującej się nieetycznymi pobudkami, istnieje większe ryzyko jej nadużycia.

5. Silne uzależnienie od maszyn

Aplikacje takie jak Siri i Alexa stały się częścią naszego codziennego życia. Jesteśmy w dużym stopniu uzależnieni od tych aplikacji i otrzymujemy od nich pomoc, co ogranicza nasze zdolności twórcze. Stajemy się w dużym stopniu zależni od maszyn i tracimy zdolność uczenia się prostych umiejętności, przez co stajemy się bardziej leniwi. 

6. Wymaga nadzoru

Wykorzystanie algorytmów AI ma wiele zalet i jest bardzo wydajne. Ale wymaga też stałej pomocy i nadzoru. Algorytmy te nie mogą działać bez naszego zaprogramowania i sprawdzenia, czy działają prawidłowo. Jednym z przykładów jest chat-bot AI firmy Microsoft o nazwie „Tay”. Ucząc się poprzez rozmowy online, Tay nauczyła się mówić jak nastolatka. Ale ponieważ został zaprogramowany do uczenia się podstawowych umiejętności konwersacyjnych i nie znał różnicy między dobrem a złem, poszedł dalej i zamieścił na Twitterze wysoce polityczne i nieprawidłowe informacje z powodu internetowych trolli.

Przyszłość sztucznej inteligencji

Od zawsze fascynowały nas zmiany technologiczne. Obecnie żyjemy w okresie największego postępu w dziedzinie sztucznej inteligencji w naszej historii. Sztuczna inteligencja okazała się największym postępem w dziedzinie technologii. Ma to nie tylko wpływ na przyszłość każdej branży, ale także stanowi siłę napędową nowych technologii, takich jak duże zbiory danych, robotyka i IoT. Przy takim tempie rozwoju sztucznej inteligencji nie ma wątpliwości, że będzie ona nadal się rozwijać w przyszłości. Można zatem powiedzieć, że sztuczna inteligencja jest świetnym obszarem do wkroczenia od 2020 r. Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji i jej technologii będzie większe zapotrzebowanie na wykwalifikowanych specjalistów w tej dziedzinie.

Certyfikat AI zapewni Ci przewagę nad innymi uczestnikami branży. Ponieważ rozpoznawanie twarzy, sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej i chat-boty nadal wykazują wzrost, teraz byłby właściwy czas na pracę nad budowaniem udanej kariery w sztucznej inteligencji. Wirtualni asystenci są już częścią naszego codziennego życia, choć o tym nie wiemy. Samochody autonomiczne autorstwa gigantów technologicznych, takich jak Tesla, pokazały nam, jak będzie wyglądać przyszłość. Jest o wiele więcej osiągnięć do odkrycia, a to dopiero początek. Według Światowe Forum Ekonomiczneszacuje się, że do roku 133 sztuczna inteligencja utworzy 2022 miliony nowych stanowisk pracy w ramach sztucznej inteligencji. Przyszłość sztucznej inteligencji rysuje się zdecydowanie w jasnych barwach.

Prosty miniprojekt sztucznej inteligencji

Zanim przejdziemy do projektu, sugeruję zapoznanie się z tym Samouczek dotyczący uczenia maszynowego jeśli w ogóle nie znasz uczenia maszynowego. Pomogłoby ci to również w tym projekcie, jeśli wiesz o Algorytm regresji logistycznej.

Klasyfikacja zwierząt w ogrodach zoologicznych

W tym miniprojekcie będziemy używać różnych algorytmów należących do dziedziny sztucznej inteligencji polegającej na uczeniu maszynowym do klasyfikowania zwierząt w zoo na podstawie ich cech. Będziemy używać tego zbioru danych z Kaggle, który składa się z 101 zwierząt z zoo. Istnieje 16 zmiennych o różnych cechach opisujących zwierzęta. Istnieje 7 typów klas: ssak, ptak, gad, ryba, płaz, robak i bezkręgowiec.

Celem tego zbioru danych jest możliwość przewidzenia klasyfikacji zwierząt na podstawie zmiennych. Informacje na temat różnych atrybutów używanych w tym zbiorze danych można także znaleźć na stronie pobierania, do której prowadzi link tutaj.

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()

Wyjście:

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))

Dane wyjściowe: dokładność szkolenia: 1.0 dokładność testowania: 0.9215686274509803 

Jak widać, model spisał się wyjątkowo dobrze, uzyskując dokładność danych testowych na poziomie 92%. Teraz, jeśli masz atrybuty dowolnego zwierzęcia z powyższego zbioru danych, możesz je sklasyfikować za pomocą powyższego modelu.

• Czy sztuczna inteligencja zmniejszy liczbę miejsc pracy w przyszłości?

Sztuczna inteligencja wciąż się rozwija. Istnieje ogromne pole do ulepszeń i postępów w dziedzinie sztucznej inteligencji i chociaż dotrzymanie kroku zmieniającym się trendom może wymagać pewnego podnoszenia umiejętności, sztuczna inteligencja najprawdopodobniej nie zastąpi ani nie ograniczy miejsc pracy w przyszłości. Z badania przeprowadzonego przez firmę Gartner wynika, że ​​do roku 2025 liczba stanowisk pracy związanych ze sztuczną inteligencją osiągnie dwa miliony nowych stanowisk pracy netto. Zastosowanie sztucznej inteligencji ułatwi organizacji zadania. Aby pozostać istotnym w stale zmieniającym się świecie, konieczne jest podnoszenie kwalifikacji i poznawanie nowych koncepcji.

• Jak działa sztuczna inteligencja?

Budowanie systemu sztucznej inteligencji to staranny proces inżynierii wstecznej ludzkich cech i możliwości w maszynie oraz wykorzystanie jej mocy obliczeniowej w celu przekroczenia naszych możliwości. Sztuczną inteligencję można zbudować z różnorodnego zestawu komponentów i będzie ona działać jako połączenie:

• Filozofia
• matematyka
• ekonomia
• Neuroscience
• Psychologia
• Inżynieria komputerowa
• Teoria sterowania i cybernetyka
• Językoznawstwo

• Jak sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w robotyce?

Sztuczna inteligencja i robotyka są zwykle postrzegane jako dwie różne rzeczy. Sztuczna inteligencja obejmuje programowanie inteligencji, podczas gdy robotyka polega na budowaniu fizycznych robotów. Jednak te dwa pojęcia są ze sobą powiązane. Robotyka wykorzystuje techniki i algorytmy sztucznej inteligencji, a sztuczna inteligencja wypełnia lukę między nimi. Robotami tymi można sterować za pomocą program AIs.

• Dlaczego sztuczna inteligencja jest ważna?

Od rekomendacji muzycznych, wskazówek na mapach, bankowości mobilnej po zapobieganie oszustwom, sztuczna inteligencja i inne technologie przejęły kontrolę. Sztuczna inteligencja jest ważna z wielu powodów. Sztuczna inteligencja ma kilka zalet, takich jak ograniczenie błędów ludzkich, dostępność 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, pomoc w powtarzalnej pracy, pomoc cyfrowa, szybsze podejmowanie decyzji i nie tylko.

• Jakie są słabe metody w AI?

Słaba sztuczna inteligencja to wąska aplikacja o ograniczonym zakresie. Do przetwarzania danych wykorzystuje uczenie się nadzorowane i nienadzorowane. Przykład: Siri, Alexa.

• Jakie są gałęzie AI?

Sztuczną inteligencję można podzielić głównie na sześć gałęzi. Są to: uczenie maszynowe, sieci neuronowe, głębokie uczenie się, widzenie komputerowe, przetwarzanie języka naturalnego, przetwarzanie kognitywne. 

• Jak rozpocząć naukę sztucznej inteligencji?

Aby nauczyć się sztucznej inteligencji, musisz posiadać umiejętności matematyczne, przyrodnicze i informatyczne. Możesz także skorzystać z tutoriali online i uczyć się sztucznej inteligencji w zaciszu własnego domu.

• Jakie są 4 rodzaje sztucznej inteligencji? 

 Cztery typowe typy sztucznej inteligencji to maszyny reaktywne, ograniczona pamięć, teoria umysłu i samoświadomość.

• Jakich podstawowych rzeczy należy się uczyć sztucznej inteligencji?

Podstawy sztucznej inteligencji to zaawansowana matematyka i statystyka, język programowania, uczenie maszynowe i dużo cierpliwości. Musisz wiedzieć, że sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe obejmują uczenie maszynowe, kod Pythona, informatykę, przetwarzanie języka naturalnego, naukę danych, matematykę, psychologię, neuronaukę i wiele innych dyscyplin.

• Czy sztuczna inteligencja jest trudna do nauczenia?

 Sztuczna inteligencja nie jest trudna; jednak będziesz musiał poświęcić na to czas. Im więcej projektów będziesz pracować, tym lepiej będziesz w tym osiągał. Oprócz umiejętności potrzebujesz determinacji, aby nauczyć się sztucznej inteligencji.

W ten sposób dotarliśmy do końca samouczka dotyczącego sztucznej inteligencji. Tutaj jest bezpłatny kurs o AIML które pomogą Ci znacznie wzmocnić Twoje fundamenty.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.mygreatlearning.com/blog/artificial-intelligence-tutorial/