Учебное пособие по искусственному интеллекту для начинающих в 2024 году | Изучите руководство по искусственному интеллекту от экспертов

Это руководство по искусственному интеллекту предоставляет базовую и промежуточную информацию о концепциях искусственного интеллекта. Он предназначен для помощи студентам и работающим специалистам, которые являются новичками. В этом уроке мы сосредоточимся на искусственном интеллекте. Если вы хотите узнать больше о машинном обучении, вы можете просмотреть этот урок для полное руководство по машинному обучению для начинающих.

В ходе этого Учебник по искусственному интеллектумы рассмотрим различные концепции, такие как значение искусственного интеллекта, уровни ИИ, почему ИИ важен, его различные применения, будущее искусственного интеллекта и многое другое.

Обычно для работы в сфере ИИ нужно иметь большой опыт. Таким образом, мы также обсудим различные профили должностей, которые связаны с искусственным интеллектом и в конечном итоге помогут вам получить соответствующий опыт. Вам не обязательно иметь определенный опыт, прежде чем присоединиться к области ИИ, поскольку можно учиться и приобретать необходимые навыки. Хотя термины Data Science, Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение относятся к одной и той же области и связаны между собой, у них есть свои конкретные применения и значение. Проще говоря, цель искусственного интеллекта — дать машинам возможность рассуждать, копируя человеческий интеллект. Поскольку основная цель процессов искусственного интеллекта — обучение машин на основе опыта, крайне важно предоставлять правильную информацию и самокоррекцию.

Что такое искусственный интеллект?

Ответ на этот вопрос будет зависеть от того, кого вы спросите. Непрофессионал с мимолетным пониманием технологии свяжет ее с роботами. Если вы спросите исследователя ИИ об искусственном интеллекте, он ответит, что это набор алгоритмов, которые могут давать результаты без необходимости получения явных указаний на это. Оба эти ответа верны. Подводя итог, искусственный интеллект – это:

• Разумное существо, созданное людьми.
• Способен разумно выполнять задачи без явных указаний.
• Способен мыслить и действовать рационально и гуманно.

В основе искусственного интеллекта лежит отрасль информатики, целью которой является создание или воспроизведение человеческого интеллекта в машинах. Но что делает машину разумной? Многие системы искусственного интеллекта работают на основе машинного обучения и глубокое обучение алгоритмы. ИИ постоянно развивается, и то, что раньше считалось частью ИИ, теперь можно рассматривать просто как функцию компьютера. Например, в прошлом калькулятор мог считаться частью ИИ. Теперь это считается простой функцией. Точно так же существуют различные уровни ИИ, давайте разберемся в них.

Почему искусственный интеллект важен?

Цель искусственного интеллекта — расширить человеческие возможности и помочь нам принимать передовые решения с далеко идущими последствиями. С технической точки зрения это основная цель ИИ. Если мы посмотрим на важность ИИ с более философской точки зрения, мы можем сказать, что он потенциально может помочь людям жить более осмысленной жизнью, свободной от тяжелого труда. ИИ также может помочь управлять сложной сетью взаимосвязанных людей, компаний, государств и наций, чтобы она функционировала на благо всего человечества.

В настоящее время искусственный интеллект используется всеми различными инструментами и методами, которые были изобретены нами за последнюю тысячу лет – чтобы упростить человеческие усилия и помочь нам принимать более правильные решения. Искусственный интеллект — одно из таких творений, которое поможет нам в дальнейшем изобретать новаторские инструменты и услуги, которые экспоненциально изменят наш образ жизни, устранив раздоры, неравенство и человеческие страдания.

Мы еще далеки от таких результатов. Но это может произойти в будущем. Искусственный интеллект в настоящее время используется в основном компаниями для повышения эффективности своих процессов, автоматизации ресурсоемких задач и для составления бизнес-прогнозов на основе доступных нам данных. Как видите, ИИ важен для нас по нескольким причинам. Оно создает новые возможности в мире, помогает нам повысить нашу производительность и многое другое. 

История искусственного интеллекта

Концепция разумных существ существует уже давно и теперь нашла свое применение во многих секторах, таких как ИИ в образовании, автомобилестроении, банковском деле и финансах, здравоохранении и т. д. У древних греков были мифы о роботах, как у китайских и египетских инженеров. построили автоматы. Однако зарождение современного ИИ восходит к тому времени, когда классические философы пытались описать человеческое мышление как символическую систему. Между 1940-ми и 50-ми годами несколько учёных из разных областей обсуждали возможность создания искусственного мозга. Это привело к развитию области исследований ИИ, которая была основана как академическая дисциплина в 1956 году, на конференции в Дартмутском колледже в Ганновере, штат Нью-Гэмпшир. Это слово было придумано Джоном Маккарти, которого сейчас считают отцом искусственного интеллекта.

Несмотря на хорошо финансируемые глобальные усилия на протяжении многих десятилетий, ученые обнаружили, что создать интеллект в машинах чрезвычайно сложно. В период с середины 1970-х по 1990-е годы учёным приходилось сталкиваться с острой нехваткой финансирования исследований в области ИИ. Эти годы стали известны как «зимы искусственного интеллекта». Однако к концу 1990-х американские корпорации вновь заинтересовались ИИ. Более того, японское правительство также выступило с планами по разработке компьютера пятого поколения для развития искусственного интеллекта. Наконец, в 1997 году IBM Deep Blue победила первый компьютер, победивший чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.

По мере того, как ИИ и его технологии продолжали развиваться – во многом благодаря усовершенствованиям компьютерного оборудования, корпорации и правительства также начали успешно использовать его методы в других узких областях. За последние 15 лет Amazon, Google, Baidu и многие другие сумели использовать технологию искусственного интеллекта с огромным коммерческим преимуществом. Сегодня искусственный интеллект встроен во многие онлайн-сервисы, которые мы используем. В результате технологиям удалось не только сыграть свою роль во всех секторах, но и стимулировать значительную часть фондового рынка. 

Сегодня искусственный интеллект разделен на поддомены, а именно: общий искусственный интеллект, искусственный узкий интеллект и искусственный сверхинтеллект, которые мы подробно обсудим в этой статье. Мы также обсудим разницу между ИИ и ОИИ.

Уровни искусственного интеллекта

Искусственный интеллект можно разделить на три основных уровня:

1. Искусственный узкий интеллект
2. Искусственный общий интеллект
3. Искусственный суперинтеллект

Искусственный узкий интеллект (ANI)

Искусственный узкий интеллект, также известный как узкий ИИ или слабый ИИ, целенаправлен и предназначен для выполнения отдельных задач. Хотя эти машины считаются разумными, они функционируют с минимальными ограничениями и поэтому называются слабым ИИ. Он не имитирует человеческий интеллект; он стимулирует поведение человека на основе определенных параметров. Узкий ИИ использует НЛП или обработку естественного языка для выполнения задач. Это очевидно в таких технологиях, как чат-боты и системы распознавания речи, такие как Siri. Использование глубокого обучения позволяет персонализировать пользовательский опыт, например, с помощью виртуальных помощников, которые хранят ваши данные, чтобы улучшить ваш будущий опыт. 

Примеры слабого или узкого ИИ:

1. Сири, Алекса, Кортана
2. IBM Ватсон
3. Самостоятельные автомобили
4. Программное обеспечение для распознавания лиц
5. Спам-фильтры электронной почты 
6. Инструменты прогнозирования 

Общий искусственный интеллект (AGI)

Общий искусственный интеллект, также известный как сильный ИИ или глубокий ИИ, относится к концепции, посредством которой машины могут имитировать человеческий интеллект, демонстрируя при этом способность применять свой интеллект для решения проблем. Ученым пока не удалось достичь такого уровня интеллекта. Прежде чем достичь такого уровня интеллекта, необходимо провести серьезные исследования. Ученым придется найти способ, с помощью которого машины смогут обрести сознание путем программирования набора когнитивных способностей. Вот несколько свойств глубокого ИИ:

• Признание
• Вспоминать 
• Проверка гипотезы 
• Воображение
• аналогия
• импликация

Трудно предсказать, будет ли сильный ИИ продолжать развиваться или нет в обозримом будущем, но, учитывая, что распознавание речи и лиц постоянно демонстрирует прогресс, существует небольшая вероятность того, что мы можем ожидать роста и на этом уровне ИИ. 

Искусственный сверхинтеллект (ИСИ)

В настоящее время сверхинтеллект — всего лишь гипотетическая концепция. Люди предполагают, что в будущем возможно будет разработать такой искусственный интеллект, но в современном мире его не существует. Сверхинтеллект можно назвать уровнем, на котором машина превосходит человеческие возможности и обретает самосознание. Эта концепция стала музой нескольких фильмов и научно-фантастических романов, в которых роботы, способные развивать свои чувства и эмоции, могут захватить само человечество. Он сможет создавать собственные эмоции и, гипотетически, будет лучше людей в искусстве, спорте, математике, науке и многом другом. Способность принимать решения сверхразума будет выше, чем у человека. Концепция искусственного сверхинтеллекта нам до сих пор неизвестна, ее последствия невозможно предугадать, а ее влияние пока невозможно измерить. 

Давайте теперь поймем разницу между слабым ИИ и сильным ИИ. 

Приложения искусственного интеллекта

Сегодня искусственный интеллект проложил себе путь в несколько отраслей и областей. От игр до здравоохранения применение ИИ значительно возросло. Знаете ли вы, что приложения Google Maps и системы распознавания лиц, например, на iPhone, используют для своей работы технологию искусственного интеллекта? ИИ окружает нас повсюду и является частью нашей повседневной жизни больше, чем мы об этом думаем. Если вы хотите узнать больше об ИИ, вы можете воспользоваться Курс искусственного интеллекта и машинного обучения PGP предложено Отличное обучение. Вот несколько применений искусственного интеллекта.

Лучшие приложения искусственного интеллекта в 202 году4

1. Прогнозы Google на основе искусственного интеллекта (Google Maps)
2. Приложения для совместного использования поездок (Uber, Lyft)
3. Автопилот с искусственным интеллектом в коммерческих рейсах
4. Спам-фильтры в электронных письмах
5. Средства проверки на плагиат и инструменты
6. Признание лица
7. Рекомендации по поиску
8. Функции преобразования голоса в текст
9. Умные персональные помощники (Siri, Alexa)
10. Защита и предотвращение мошенничества

Теперь, когда мы знаем, что это области применения ИИ. Давайте разберемся в этом более подробно. Google заключил партнерское соглашение с DeepMind, чтобы повысить точность прогнозов трафика. С помощью исторических данных о трафике, а также реальных данных они могут делать точные прогнозы с помощью технологий искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения. Интеллектуальный персональный помощник может выполнять задачи на основе данных нами команд. Это программный агент, который может выполнять такие задачи, как отправка сообщений, поиск в Google, запись голосовой заметки, использование чат-ботов и многое другое. 

Цели искусственного интеллекта

До сих пор вы видели, что означает ИИ, различные уровни ИИ и его применения. Но каковы цели ИИ? Какого результата мы стремимся достичь с помощью ИИ? Общая цель состоит в том, чтобы позволить машинам и компьютерам обучаться и функционировать разумно. Некоторые из других целей ИИ заключаются в следующем:

1. Решение проблем: Исследователи разработали алгоритмы, которые смогли имитировать пошаговый процесс, который люди используют при решении головоломки. В конце 1980-х и 1990-х годах исследования достигли стадии, когда были разработаны методы работы с неполной или неопределенной информацией. Но для сложных задач необходимы огромные вычислительные ресурсы и мощность памяти. Таким образом, поиск эффективных алгоритмов решения задач является одной из целей искусственного интеллекта.

2. Представление знаний: Ожидается, что машины будут решать проблемы, требующие обширных знаний. Таким образом, представление знаний имеет центральное значение для ИИ. Искусственный интеллект представляет объекты, свойства, события, причины и следствия и многое другое. 

3. Планирование: Одной из целей ИИ должна быть постановка разумных целей и их достижение. Возможность делать прогнозы о том, как действия повлияют на изменения и какие варианты выбора доступны. Агенту ИИ необходимо будет оценить окружающую среду и соответственно сделать прогнозы. Вот почему планирование важно и может рассматриваться как цель ИИ. 

4. Обучение: Одна из фундаментальных концепций искусственного интеллекта, машинное обучение, — это изучение компьютерных алгоритмов, которые со временем продолжают совершенствоваться на основе опыта. Существуют разные типы ML. Наиболее известными типами являются машинное обучение без учителя и машинное обучение с учителем. Чтобы узнать больше об этих концепциях, вы можете прочитать наш блог на что означает ML и как оно работает. 

5. Социальный интеллект: Аффективные вычисления — это, по сути, исследование систем, которые могут интерпретировать, распознавать и обрабатывать человеческие усилия. Это слияние информатики, психологии и когнитивной науки. Социальный интеллект — еще одна цель ИИ, поскольку важно понять эти области перед созданием алгоритмов. 

Таким образом, общая цель ИИ — создать технологии, которые смогут реализовать вышеперечисленные цели и создать интеллектуальную машину, которая поможет нам работать эффективно, быстрее принимать решения и повышать безопасность. 

Вакансии в сфере искусственного интеллекта

По данным Indeed, спрос на навыки искусственного интеллекта за последние три года увеличился более чем вдвое. Количество вакансий в сфере искусственного интеллекта выросло на 119%. Задача обучения алгоритма обработки изображений сегодня может быть решена за считанные минуты, тогда как несколько лет назад на выполнение этой задачи уходили часы. Когда мы сравниваем количество квалифицированных специалистов на рынке с количеством вакансий, доступных сегодня, мы видим нехватку квалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта.

Байесовские сети, Нейронные сети, информатика (включая знания языков программирования), физика, робототехника, исчисление и статистические концепции — вот несколько навыков, которые необходимо освоить, прежде чем глубоко погрузиться в карьеру в области ИИ. Если вы хотите построить карьеру в области искусственного интеллекта, вы должны знать о различных доступных должностях. Давайте подробнее рассмотрим различные должностные роли в мире ИИ и то, какими навыками необходимо обладать для каждой должностной роли. 

Читайте также: Вопросы для собеседования по искусственному интеллекту 2020

1. Инженер машинного обучения

Если вы имеете опыт работы в области науки о данных или прикладных исследований, роль Инженер машинного обучения подходит для вас. Вы должны продемонстрировать понимание нескольких языков программирования, таких как Python, Java. Понимание прогностических моделей и возможность использовать обработку естественного языка при работе с огромными наборами данных окажутся полезными. Знакомство с инструментами IDE для разработки программного обеспечения, такими как IntelliJ и Eclipse, поможет вам продвинуться по карьерной лестнице в качестве инженера по машинному обучению. Помимо других обязанностей, вы в основном будете отвечать за создание и управление несколькими проектами машинного обучения.

Как инженер ML, вы будете получать среднюю годовую зарплату в размере 114,856 XNUMX долларов США. Компании ищут квалифицированных специалистов, имеющих степень магистра в соответствующей области и глубокие знания в области концепций машинного обучения, Java, Python и Scala. Требования будут различаться в зависимости от нанимающей компании, но аналитические навыки и облачные приложения рассматриваются как плюс. 

2. Специалист по данным 

В ваши задачи как специалиста по данным входит сбор, анализ и интерпретация больших и сложных наборов данных с использованием инструментов машинного обучения и прогнозной аналитики. Ученые, работающие с данными, также отвечают за разработку алгоритмов, которые позволяют собирать и очищать данные для дальнейшего анализа и интерпретации. Ежегодная медиана зарплата Data Scientist составляет 120,931 XNUMX доллар США, а необходимые навыки следующие: 

• Hive
• Hadoop
• Уменьшение карты
• Свинья
• Искриться
• Питон
• масштаб
• SQL 

Требуемые навыки могут варьироваться от компании к компании и в зависимости от вашего уровня опыта. Большинство компаний по найму ищут степень магистра или доктора в области науки о данных или информатики. Если вы специалист по данным и хотите стать разработчиком искусственного интеллекта, вам пригодится высшее образование в области компьютерных наук. Вы должны обладать способностью понимать неструктурированные данные, а также обладать сильными аналитическими и коммуникативными навыками. Эти навыки необходимы, поскольку вы будете работать над сообщением результатов бизнес-лидерам. 

3. Разработчик бизнес-аналитики 

Когда вы рассматриваете различные должности в сфере искусственного интеллекта, сюда также входит должность разработчика бизнес-аналитики (BI). Целью этой роли является анализ сложных наборов данных, которые помогают нам определять тенденции бизнеса и рынка. Разработчик BI зарабатывает в среднем 92,278 XNUMX долларов в год. Разработчик BI отвечает за проектирование, моделирование и поддержку сложных данных на облачных платформах данных. Если вы хотите работать разработчиком BI, вы должны обладать сильными техническими и аналитическими навыками.

Наличие хороших коммуникативных навыков важно, потому что вы будете работать над передачей решений коллегам, которые не обладают техническими знаниями. Вы также должны продемонстрировать навыки решения проблем. Разработчик BI, как правило, должен иметь степень бакалавра в любой смежной области, а опыт работы также даст вам дополнительные баллы. Сертификаты очень желательны и рассматриваются как дополнительное качество. Навыки, необходимые разработчику BI, включают интеллектуальный анализ данных, SQL-запросы, службы отчетов SQL-сервера, технологии BI и проектирование хранилища данных. 

4. Ученый-исследователь 

Ученый-исследователь — одна из ведущих профессий в области искусственного интеллекта. Вы должны быть экспертом в нескольких дисциплинах, таких как математика, глубокое обучение, машинное обучение и вычислительная статистика. Кандидаты должны обладать адекватными знаниями в области компьютерного восприятия, графических моделей, обучения с подкреплением и НЛП. Как и в случае с учеными, работающими с данными, ученые-исследователи должны иметь степень магистра или доктора в области компьютерных наук. Говорят, что годовая средняя зарплата составляет 99,809 XNUMX долларов. Большинство компаний ищут человека, который имеет глубокие знания в области параллельных вычислений, распределенных вычислений, бенчмаркинга и машинного обучения. 

5. Инженер/архитектор больших данных 

Инженеры по большим данным/архитекторы имеют самую высокооплачиваемую работу среди всех должностей, относящихся к искусственному интеллекту. Средняя годовая зарплата инженера/архитектора больших данных составляет 151,307 XNUMX долларов. Они играют жизненно важную роль в развитии экосистемы, которая позволяет бизнес-системам взаимодействовать друг с другом и сопоставлять данные. По сравнению с учеными, работающими с данными, архитекторы больших данных получают задачи, связанные с планированием, проектированием и разработкой эффективной среды больших данных на таких платформах, как Spark и Hadoop. Компании обычно стремятся нанять людей, демонстрирующих опыт работы с C++, Java, Питони Скала. 

Сбор данных, визуализация данных, а навыки миграции данных являются дополнительным преимуществом. Еще одним бонусом может быть степень доктора философии по математике или в любой смежной области информатики.

Преимущества искусственного интеллекта

Как и у большинства вещей в мире, у ИИ есть свои плюсы и минусы. Во-первых, давайте поймем преимущества искусственного интеллекта и то, как он облегчил нашу жизнь по сравнению с предыдущими временами. 

• Снижение человеческих ошибок
• Доступно 24 × 7
• Помогает в повторяющейся работе.
• Цифровая помощь 
• Более быстрые решения
• Лицо, принимающее рациональные решения
• Медицинские приложения
• Повышает безопасность
• Эффективное общение

Остановимся подробнее на каждом из вышеперечисленных пунктов. 

1. Снижение человеческих ошибок

Все решения, принимаемые в модели ИИ, принимаются на основе ранее собранной информации после применения набора алгоритмов. Это позволяет уменьшить ошибки, а шансы на точность увеличиваются с большей степенью точности. Когда люди выполняют какую-либо задачу, всегда есть небольшая вероятность ошибки. Поскольку мы способны совершать ошибки, лучше использовать программы и алгоритмы с помощью ИИ, поскольку они снижают вероятность ошибок. 

2. Доступен 24×7.

Модели искусственного интеллекта созданы для работы 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, без перерывов и скуки. По сравнению со среднестатистическим человеком, который может работать по шесть-восемь часов в день, это значительно более эффективно. Люди не способны работать в течение длительного времени, поскольку нам требуется отдых и время для восстановления сил. Таким образом, ИИ доступен круглосуточно и без выходных и в большей степени повышает эффективность. 

3. Помогает в повторяющейся работе.

Искусственный интеллект может продуктивно автоматизировать повседневные человеческие задачи. Это может помочь нам стать более творческими – начиная от отправки письма с благодарностью и заканчивая наведением порядка или ответами на вопросы. Это также может помочь нам в проверке документов. Повторяющаяся задача, такая как приготовление еды в ресторане или на фабрике, может быть испорчена, потому что люди устают или теряют интерес после длительной работы. ИИ может помочь нам эффективно и без ошибок выполнять эти повторяющиеся задачи. 

4. Цифровая помощь

Некоторые высокоразвитые организации используют цифровых помощников для взаимодействия с пользователями. Это помогает организации сэкономить затраты на человеческие ресурсы. Цифровые помощники, такие как чат-боты, обычно используются на веб-сайтах организаций для ответа на запросы пользователей. Он также обеспечивает плавный функционирующий интерфейс и удобный пользовательский интерфейс. Чат-боты — отличный тому пример. Прочтите здесь, чтобы узнать больше о как создать чат-бота с искусственным интеллектом.

5. Более быстрые решения 

ИИ, наряду с другими подобными технологиями, может помочь машинам принимать решения быстрее по сравнению с обычным человеком. Это помогает быстро выполнять действия. Это связано с тем, что при принятии решения люди склонны анализировать факторы посредством эмоций, в отличие от машин с искусственным интеллектом, которые быстро выдают запрограммированные результаты.

6. Рациональный человек, принимающий решения

Мы, люди, возможно, в значительной степени развились технологически, но когда дело доходит до принятия решений, мы по-прежнему позволяем эмоциям брать верх. В определенных ситуациях действительно важно принимать быстрые, эффективные и логичные решения без участия эмоций. Принятие решений на основе ИИ контролируется алгоритмами ИИ, и поэтому нет места каким-либо эмоциональным расхождениям. Рациональные решения с помощью ИИ гарантируют, что эффективность не пострадает, а также повысят уровень производительности организации. 

7. Медицинские применения

Среди всех других преимуществ ИИ одно из самых больших применений — его использование в медицинской сфере. Врачи могут оценивать риски для здоровья своих пациентов с помощью медицинских приложений на базе искусственного интеллекта. Радиохирургия используется для операций на опухолях таким образом, чтобы не повредить окружающие ткани и не вызвать дополнительных проблем. Медицинские работники прошли обучение использованию ИИ в хирургии. Они также могут помочь эффективно обнаруживать и контролировать различные неврологические расстройства и стимулировать функции мозга. 

8. Улучшает безопасность

Поскольку технологии продолжают развиваться, возрастает вероятность того, что люди будут использовать их по неэтичным причинам, таким как мошенничество или кража личных данных. При правильном использовании и по правильным причинам ИИ может оказаться отличным ресурсом для повышения безопасности нашей организации. ИИ можно использовать для защиты наших данных и финансов. ИИ внедряется в основном в сфере кибербезопасности. Это изменило нашу способность защищать наши личные данные от любых киберугроз или атак любой формы. Читайте дальше, чтобы узнать об искусственном интеллекте в кибербезопасности и о том, как он помогает. здесь.

9. Эффективное общение 

Люди из разных уголков мира говорят на разных языках и поэтому им трудно общаться друг с другом. Когда мы смотрим в прошлое, мы видим, как переводчики-люди помогали бы людям общаться друг с другом, если бы другой человек не понимал тот же язык, что и мы. Таких проблем не возникает, если мы используем ИИ. Обработка естественного языка позволяет системам переводить слова с одного естественного языка на другой, устраняя таким образом посредников. Одним из лучших примеров этого является Google Translate и его развитие с течением времени. Теперь он предоставляет аудиопримеры того, как следует произносить слова/предложения. Таким образом, мы улучшаем нашу точность и способность эффективно общаться.

Недостатки искусственного интеллекта

Теперь, когда мы поняли преимущества ИИ, давайте взглянем на несколько недостатков. 

• Перерасход средств
• Недостаток талантов
• Отсутствие практичных продуктов.
• Отсутствие стандартов в разработке программного обеспечения.
• Возможность неправильного использования
• Сильная зависимость от машин
• Требуется надзор

Давайте подробнее рассмотрим недостатки ИИ. 

1. Перерасход средств

Масштаб операций модели на основе искусственного интеллекта по сравнению с разработкой программного обеспечения значительно выше. В связи с этим ресурсы требовали увеличения гораздо более высокими темпами. Это поднимает стоимость операций на более высокий уровень.

2. Нехватка талантов 

ИИ — все еще развивающаяся область. Таким образом, найти профессионалов, обладающих всеми необходимыми навыками, непросто. Существует разрыв между количеством рабочих мест, доступных в области ИИ, и квалифицированной рабочей силой в этой области. Наем человека, обладающего всеми необходимыми навыками, еще больше увеличивает затраты, понесенные организацией.

3. Отсутствие стандартов в разработке программного обеспечения.

Истинная ценность искусственного интеллекта заключается в сотрудничестве, когда различные системы ИИ объединяются, чтобы сформировать более крупное и ценное приложение. Но отсутствие стандартов в разработке программного обеспечения для искусственного интеллекта означает, что различным системам трудно «общаться» друг с другом. Из-за этого разработка программного обеспечения для искусственного интеллекта сама по себе идет медленно и дорого, что в дальнейшем служит препятствием для развития ИИ.

4. Возможность неправильного использования

ИИ обладает потенциалом для достижения великих целей и сегодня обладает огромной властью на рынке. К сожалению, с большой силой возникает возможность ее неправильного использования. Если власть ИИ попадает в руки человека, имеющего неэтичные мотивы, вероятность злоупотребления возрастает.

5. Сильная зависимость от машин

Такие приложения, как Siri и Alexa, стали частью нашей повседневной жизни. Мы сильно зависим от этих приложений и получаем от них помощь, тем самым снижая наши творческие способности. Мы становимся очень зависимыми от машин и теряем способность осваивать простые навыки, становясь, таким образом, ленивыми. 

6. Требуется надзор

Использование алгоритмов искусственного интеллекта имеет множество преимуществ и очень эффективно. Но это также требует постоянной помощи и контроля. Эти алгоритмы не могут работать без того, чтобы мы их запрограммировали и проверили, правильно ли они работают или нет. Одним из примеров является чат-бот Microsoft с искусственным интеллектом по имени «Тэй». Тэй научилась говорить как девочка-подросток, обучаясь посредством онлайн-разговоров. Но поскольку он был запрограммирован на изучение базовых разговорных навыков и не знал разницы между добром и злом, он пошел дальше и опубликовал в Твиттере крайне политическую и неверную информацию из-за интернет-троллей.

Будущее искусственного интеллекта

Нас всегда восхищали технологические изменения. В настоящее время мы живем среди величайших достижений искусственного интеллекта в нашей истории. Искусственный интеллект оказался величайшим достижением в области технологий. Это не только повлияло на будущее каждой отрасли, но также послужило драйвером развития новых технологий, таких как большие данные, робототехника и Интернет вещей. При таких темпах развития ИИ нет никаких сомнений в том, что он продолжит процветать и в будущем. Таким образом, мы можем сказать, что с 2020 года искусственный интеллект станет отличной областью для входа. С развитием искусственного интеллекта и его технологий будет возрастать потребность в квалифицированных специалистах в этой области.

Сертификация AI даст вам преимущество перед другими участниками отрасли. Поскольку распознавание лиц, искусственный интеллект в здравоохранении и чат-боты продолжают демонстрировать рост, сейчас самое время поработать над построением успешной карьеры в сфере искусственного интеллекта. Виртуальные помощники уже стали частью нашей повседневной жизни, даже если мы об этом не знаем. Беспилотные автомобили от таких технологических гигантов, как Tesla, показали нам, как будет выглядеть будущее. Нам предстоит открыть еще очень много достижений, и это только начало. Согласно Всемирный экономический форумПредполагается, что к 133 году искусственный интеллект создаст 2022 миллиона новых рабочих мест. Будущее ИИ определенно светлое.

Простой мини-проект по искусственному интеллекту

Прежде чем перейти к проекту, я бы предложил пройти через это Учебник по машинному обучению если вы вообще не знакомы с машинным обучением. Вам также поможет этот проект, если вы знаете о Алгоритм логистической регрессии.

Классификация животных зоопарка

В этом мини-проекте мы будем использовать различные алгоритмы, входящие в область машинного обучения искусственного интеллекта, для классификации животных в зоопарке на основе их признаков. Мы собираемся использовать этот набор данных от Kaggle, который состоит из 101 животного из зоопарка. Есть 16 переменных с различными характеристиками для описания животных. Семь типов классов: млекопитающие, птицы, рептилии, рыбы, земноводные, насекомые и беспозвоночные.

Цель этого набора данных — иметь возможность предсказать классификацию животных на основе переменных. Вы также можете найти информацию о различных атрибутах, используемых в этом наборе данных, на странице загрузки по ссылке. здесь.

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()

Вывод:

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))

Выход: точность обучения: 1.0, точность тестирования: 0.9215686274509803. 

Как видите, модель показала себя исключительно хорошо, получив точность данных тестирования 92%. Теперь, если вам даны атрибуты любого животного из приведенного выше набора данных, вы можете классифицировать его с помощью приведенной выше модели.

• Сократит ли ИИ рабочие места в будущем?

ИИ все еще развивается. Существует огромный потенциал для улучшений и достижений в области ИИ, и хотя, возможно, потребуется некоторое повышение квалификации, чтобы идти в ногу с меняющимися тенденциями, ИИ, скорее всего, не заменит или не сократит рабочие места в будущем. Фактически, исследование Gartner предполагает, что к 2025 году количество рабочих мест, связанных с ИИ, достигнет двух миллионов новых рабочих мест. Внедрение ИИ поможет облегчить задачи для организации. Чтобы оставаться актуальными в постоянно меняющемся мире, необходимо повышать квалификацию и изучать эти новые концепции.

• Как работает ИИ?

Создание системы искусственного интеллекта — это тщательный процесс обратного проектирования человеческих качеств и способностей машины и использования ее вычислительных возможностей, чтобы превзойти все, на что мы способны. Искусственный интеллект может быть построен на основе разнообразного набора компонентов и будет функционировать как объединение:

• Философия
• Математика
• Экономика
• неврология
• Психология
• Компьютерная инженерия
• Теория управления и кибернетика
• Языкознание

• Как искусственный интеллект используется в робототехнике?

Искусственный интеллект и робототехника обычно рассматриваются как две разные вещи. ИИ предполагает программирование интеллекта, тогда как робототехника предполагает создание физических роботов. Однако эти два понятия взаимосвязаны. Робототехника использует методы и алгоритмы искусственного интеллекта, и искусственный интеллект устраняет разрыв между ними. Этими роботами можно управлять программа ИИs.

• Почему искусственный интеллект важен?

От музыкальных рекомендаций, картографических направлений, мобильного банкинга до предотвращения мошенничества — искусственный интеллект и другие технологии взяли верх. ИИ важен по ряду причин. У искусственного интеллекта есть несколько преимуществ, таких как снижение количества человеческих ошибок, доступность круглосуточно, 24 дней в неделю, помощь в повторяющейся работе, цифровая помощь, более быстрое принятие решений и многое другое.

• Что такое слабые методы в ИИ?

Слабый ИИ — это узкое приложение с ограниченной областью применения. Он использует контролируемое и неконтролируемое обучение для обработки данных. Пример: Сири, Алекса.

• Каковы отрасли ИИ?

Искусственный интеллект можно разделить в основном на шесть отраслей. Это машинное обучение, нейронные сети, глубокое обучение, компьютерное зрение, обработка естественного языка, когнитивные вычисления. 

• Как начать изучать искусственный интеллект?

Чтобы изучить искусственный интеллект, вам необходимо обладать такими навыками, как математика, естествознание и информатика. Вы также можете выбрать онлайн-уроки и изучить искусственный интеллект, не выходя из дома.

• Какие 4 типа ИИ? 

 Четыре типичных типа искусственного интеллекта — это реактивные машины, ограниченная память, теория разума и самосознание.

• Каковы основные вещи для изучения искусственного интеллекта?

Основы искусственного интеллекта — это продвинутая математика и статистика, язык программирования, машинное обучение и много терпения. Вы должны знать, что искусственный интеллект и машинное обучение включают машинное обучение, код Python, информатику, обработку естественного языка, науку о данных, математику, психологию, нейробиологию и многие другие дисциплины.

• Сложно ли научиться ИИ?

 Искусственный интеллект не сложен; однако вам придется потратить на это время. Чем над большим количеством проектов вы работаете, тем лучше у вас это получится. Помимо навыков, вам нужна решимость изучать ИИ.

Это подводит нас к концу урока по искусственному интеллекту. Вот бесплатный курс по AIML это может помочь вам укрепить ваш фундамент.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.mygreatlearning.com/blog/artificial-intelligence-tutorial/