Handledning för artificiell intelligens för nybörjare 2024 | Lär dig AI-handledning från experter

Denna handledning för artificiell intelligens ger grundläggande och mellanliggande information om begreppen artificiell intelligens. Den är utformad för att hjälpa studenter och yrkesverksamma som är helt nybörjare. I den här handledningen kommer vårt fokus att ligga på artificiell intelligens, om du vill lära dig mer om maskininlärning kan du kolla in den här handledningen för komplett nybörjarhandledning i maskininlärning.

Genom detta Handledning för artificiell intelligens, kommer vi att titta på olika begrepp som innebörden av artificiell intelligens, nivåerna av AI, varför AI är viktigt, det är olika applikationer, framtiden för artificiell intelligens och mer.

Vanligtvis, för att arbeta inom AI-området, behöver du ha mycket erfarenhet. Därför kommer vi också att diskutera de olika jobbprofilerna som är förknippade med artificiell intelligens och kommer så småningom att hjälpa dig att få relevant erfarenhet. Du behöver inte ha en specifik bakgrund innan du börjar inom AI eftersom det är möjligt att lära sig och uppnå de färdigheter som behövs. Medan termerna Data Science, Artificial Intelligence (AI) och maskininlärning faller inom samma domän och är sammankopplade, de har sina specifika tillämpningar och betydelse. Enkelt uttryckt syftar artificiell intelligens till att göra det möjligt för maskiner att utföra resonemang genom att replikera mänsklig intelligens. Eftersom huvudsyftet med AI-processer är att lära maskiner av erfarenhet, är det avgörande att mata rätt information och självkorrigering.

Vad är konstgjord intelligens?

Svaret på denna fråga beror på vem du frågar. En lekman, med en flyktig förståelse för teknik, skulle koppla den till robotar. Om du frågar om artificiell intelligens till en AI-forskare, (s) han skulle säga att det är en uppsättning algoritmer som kan ge resultat utan att behöva bli explicit instruerad att göra det. Båda dessa svar är rätt. Så för att sammanfatta är artificiell intelligens:

• En intelligent enhet skapad av människor.
• Kan utföra uppgifter intelligent utan att bli explicit instruerad.
• Kan tänka och agera rationellt och humant.

I kärnan av artificiell intelligens är det en gren av datavetenskap som syftar till att skapa eller replikera mänsklig intelligens i maskiner. Men vad gör en maskin intelligent? Många AI-system drivs med hjälp av maskininlärning och djupt lärande algoritmer. AI utvecklas ständigt, det som tidigare ansågs vara en del av AI kan nu bara ses som en datorfunktion. Till exempel kan en miniräknare ha ansetts vara en del av AI tidigare. Nu anses det vara en enkel funktion. På samma sätt finns det olika nivåer av AI, låt oss förstå dem.

Varför är artificiell intelligens viktigt?

Målet med artificiell intelligens är att hjälpa mänskliga förmågor och hjälpa oss att fatta avancerade beslut med långtgående konsekvenser. Ur teknisk synvinkel är det huvudmålet med AI. När vi tittar på betydelsen av AI ur ett mer filosofiskt perspektiv kan vi säga att det har potentialen att hjälpa människor att leva mer meningsfulla liv som saknar hårt arbete. AI kan också hjälpa till att hantera det komplexa nätet av sammankopplade individer, företag, stater och nationer för att fungera på ett sätt som är fördelaktigt för hela mänskligheten.

För närvarande delas artificiell intelligens av alla olika verktyg och tekniker som har uppfunnits av oss under de senaste tusen åren – för att förenkla mänskliga ansträngningar och för att hjälpa oss att fatta bättre beslut. Artificiell intelligens är en sådan skapelse som kommer att hjälpa oss att ytterligare uppfinna banbrytande verktyg och tjänster som exponentiellt skulle förändra hur vi lever våra liv, genom att förhoppningsvis ta bort stridigheter, ojämlikhet och mänskligt lidande.

Vi är fortfarande långt ifrån den typen av resultat. Men det kan komma i framtiden. Artificiell intelligens används för närvarande mest av företag för att förbättra sin processeffektivitet, automatisera resurstunga uppgifter och för att göra affärsförutsägelser baserade på data som är tillgängliga för oss. Som du ser är AI betydelsefull för oss på flera sätt. Det skapar nya möjligheter i världen, hjälper oss att förbättra vår produktivitet och så mycket mer. 

Historien om artificiell intelligens

Begreppet intelligenta varelser har funnits länge och har nu hittat sin väg in i många sektorer som AI inom utbildning, bilindustri, bank och finans, AI-sjukvård etc. De gamla grekerna hade myter om robotar som kinesiska och egyptiska ingenjörer byggde automater. Början av modern AI har dock spårats tillbaka till den tid då klassiska filosofer försökte beskriva mänskligt tänkande som ett symboliskt system. Mellan 1940- och 50-talen diskuterade en handfull forskare från olika områden möjligheten att skapa en konstgjord hjärna. Detta ledde till uppkomsten av området AI-forskning – som grundades som en akademisk disciplin 1956 – vid en konferens på Dartmouth College i Hanover, New Hampshire. Ordet myntades av John McCarthy, som nu anses vara artificiell intelligenss fader.

Trots en välfinansierad global ansträngning under många decennier, fann forskare det extremt svårt att skapa intelligens i maskiner. Mellan mitten av 1970-talet och 1990-talet var forskare tvungna att hantera en akut brist på finansiering för AI-forskning. Dessa år kom att kallas "AI Winters". Men i slutet av 1990 var amerikanska företag återigen intresserade av AI. Dessutom kom även den japanska regeringen med planer på att utveckla en femte generationens dator för att främja AI. Slutligen, 1997, besegrade IBMs Deep Blue den första datorn som slog en världsmästare i schack, Garry Kasparov.

När AI och dess teknologi fortsatte att marschera – till stor del på grund av förbättringar av datorhårdvara, började även företag och regeringar framgångsrikt använda sina metoder inom andra smala domäner. De senaste 15 åren har Amazon, Google, Baidu och många andra lyckats utnyttja AI-teknik till en enorm kommersiell fördel. AI är idag inbäddat i många av de onlinetjänster vi använder. Som ett resultat har tekniken lyckats inte bara spela en roll i alla sektorer, utan också driva en stor del av aktiemarknaden. 

Idag är artificiell intelligens uppdelad i underdomäner nämligen artificiell allmän intelligens, artificiell smal intelligens och artificiell superintelligens som vi kommer att diskutera i detalj i den här artikeln. Vi kommer också att diskutera skillnaden mellan AI och AGI.

Nivåer av artificiell intelligens

Artificiell intelligens kan delas in i tre huvudnivåer:

1. Artificiell smal intelligens
2. Artificiell allmän intelligens
3. Artificiell superintelligens

Artificiell smal intelligens (ANI)

Även känd som smal AI eller svag AI, är artificiell smal intelligens målinriktad och är designad för att utföra enstaka uppgifter. Även om dessa maskiner anses vara intelligenta, fungerar de under minimala begränsningar och kallas därför för svag AI. Den efterliknar inte mänsklig intelligens; det stimulerar mänskligt beteende baserat på vissa parametrar. Narrow AI använder sig av NLP eller naturlig språkbehandling för att utföra uppgifter. Detta är uppenbart i teknologier som chatbots och taligenkänningssystem som Siri. Genom att använda djupinlärning kan du anpassa användarupplevelsen, till exempel virtuella assistenter som lagrar din data för att göra din framtida upplevelse bättre. 

Exempel på svag eller smal AI:

1. Siri, Alexa, Cortana
2. IBMs Watson
3. Självkörande bilar
4. Programvara för ansiktsigenkänning
5. Spamfilter för e-post 
6. Förutsägelseverktyg 

Artificiell allmän intelligens (AGI)

Även känd som stark AI eller djup AI, hänvisar artificiell allmän intelligens till konceptet genom vilket maskiner kan efterlikna mänsklig intelligens samtidigt som de visar upp förmågan att tillämpa sin intelligens för att lösa problem. Forskare har inte lyckats uppnå denna nivå av intelligens ännu. Betydande forskning måste göras innan denna nivå av intelligens kan uppnås. Forskare skulle behöva hitta ett sätt genom vilket maskiner kan bli medvetna genom att programmera en uppsättning kognitiva förmågor. Några egenskaper hos djup AI är-

• Erkännande
• Recall 
• Hypotesundersökning 
• Fantasi
• Analogi
• Inblandning

Det är svårt att förutsäga om stark AI kommer att fortsätta utvecklas eller inte inom överskådlig framtid, men med tal- och ansiktsigenkänning som ständigt visar framsteg, finns det en liten möjlighet att vi kan förvänta oss tillväxt på denna nivå av AI också. 

Artificiell superintelligens (ASI)

För närvarande är superintelligens bara ett hypotetiskt begrepp. Folk antar att det kan vara möjligt att utveckla en sådan artificiell intelligens i framtiden, men den existerar inte i den nuvarande världen. Superintelligens kan kallas den nivån där maskinen överträffar mänskliga förmågor och blir självmedveten. Detta koncept har varit musan till flera filmer och science fiction-romaner där robotar som är kapabla att utveckla sina känslor och känslor kan köra över mänskligheten själv. Den skulle kunna bygga upp sina egna känslor och hypotetiskt sett vara bättre än människor på konst, sport, matematik, naturvetenskap och mer. En superintelligens beslutsförmåga skulle vara större än en människas. Konceptet med artificiell superintelligens är fortfarande okänt för oss, dess konsekvenser kan inte gissas och dess inverkan kan inte mätas ännu. 

Låt oss nu förstå skillnaden mellan svag AI och stark AI. 

Tillämpningar av artificiell intelligens

Artificiell intelligens har banat väg in i flera branscher och områden idag. Från spel till sjukvård har tillämpningen av AI ökat enormt. Visste du att Google Maps-applikationer och ansiktsigenkänning som på iPhone alla använder AI-teknik för att fungera? AI finns runt omkring oss och är en del av vårt dagliga liv mer än vi känner till. Om du vill lära dig mer om AI kan du ta upp PGP-kurs i artificiell intelligens och maskininlärning som erbjuds av Fantastiskt lärande. Här är några tillämpningar av artificiell intelligens.

Bästa tillämpningar av artificiell intelligens 2024

1. Googles AI-drivna förutsägelser (Google Maps)
2. Åkdelningsappar (Uber, Lyft)
3. AI autopilot i kommersiella flygningar
4. Spamfilter på e-postmeddelanden
5. Plagiatkontroller och verktyg
6. ansiktsigenkänning
7. Sökrekommendationer
8. Röst-till-text-funktioner
9. Smarta personliga assistenter (Siri, Alexa)
10. Bedrägeriskydd och förebyggande

Nu när vi vet att det är dessa områden där AI tillämpas. Låt oss förstå dessa på ett mer detaljerat sätt. Google har samarbetat med DeepMind för att förbättra träffsäkerheten i trafikförutsägelser. Med hjälp av historisk trafikdata såväl som livedata kan de göra korrekta förutsägelser genom AI-teknik och maskininlärningsalgoritmer. En intelligent personlig assistent kan utföra uppgifter baserat på kommandon från oss. Det är en mjukvaruagent och kan utföra uppgifter som att skicka meddelanden, utföra en google-sökning, spela in en röstanteckning, chatbots och mer. 

Mål för artificiell intelligens

Hittills har du sett vad AI betyder, de olika nivåerna av AI och dess tillämpningar. Men vad är målen med AI? Vilket är resultatet som vi strävar efter att uppnå genom AI? Det övergripande målet skulle vara att låta maskiner och datorer lära sig och fungera intelligent. Några av de andra målen för AI är följande:

1. Problemlösning: Forskare utvecklade algoritmer som kunde imitera den steg-för-steg-process som människor använder när de löser ett pussel. I slutet av 1980- och 1990-talen hade forskningen nått ett stadium där metoder hade utvecklats för att hantera ofullständig eller osäker information. Men för svåra problem behövs enorma beräkningsresurser och minneskraft. Alltså är sökandet efter effektiva problemlösningsalgoritmer ett av målen för artificiell intelligens.

2. Kunskapsrepresentation: Maskiner förväntas lösa problem som kräver omfattande kunskap. Kunskapsrepresentation är alltså central för AI. Artificiell intelligens representerar objekt, egenskaper, händelser, orsak och verkan och mycket mer. 

3. Planering: Ett av målen med AI bör vara att sätta intelligenta mål och uppnå dem. Att kunna göra förutsägelser om hur åtgärder kommer att påverka förändringar och vilka alternativ som finns tillgängliga. En AI-agent kommer att behöva bedöma sin miljö och följaktligen göra förutsägelser. Det är därför planering är viktigt och kan betraktas som ett mål för AI. 

4. Lärande: Ett av de grundläggande begreppen inom AI, maskininlärning, är studiet av datoralgoritmer som fortsätter att förbättras med tiden genom erfarenhet. Det finns olika typer av ML. De allmänt kända typerna av är Unsupervised Machine Learning och Supervised Machine Learning. För att lära dig mer om dessa koncept kan du läsa vår blogg på vad ML betyder och hur det fungerar. 

5. Social intelligens: Affective computing är i huvudsak studiet av system som kan tolka, känna igen och bearbeta mänskliga ansträngningar. Det är ett sammanflöde av datavetenskap, psykologi och kognitiv vetenskap. Social intelligens är ett annat mål för AI eftersom det är viktigt att förstå dessa fält innan man bygger algoritmer. 

Det övergripande målet för AI är alltså att skapa teknologier som kan införliva ovanstående mål och skapa en intelligent maskin som kan hjälpa oss att arbeta effektivt, fatta beslut snabbare och förbättra säkerheten. 

Jobb inom artificiell intelligens

Efterfrågan på AI-kunskaper har mer än fördubblats under de senaste tre åren, enligt Indeed. Antal jobbannonser inom området AI har ökat med 119 %. Uppgiften att träna en bildbehandlingsalgoritm kan göras på några minuter idag, medan uppgiften för några år sedan skulle ta timmar att slutföra. När vi jämför de skickliga yrkesmännen på marknaden med antalet lediga jobb idag, kan vi se en brist på kunniga yrkesmän inom området artificiell intelligens.

Bayesian Networking, Neurala nät, datavetenskap (inklusive kunskap om programmeringsspråk), fysik, robotik, kalkyl och statistiska begrepp är några färdigheter som man måste känna till innan djupdykning i en karriär inom AI. Om du är någon som vill bygga en karriär inom AI bör du vara medveten om de olika jobbrollerna som finns. Låt oss titta närmare på de olika jobbrollerna inom AI-världen och vilka färdigheter man måste ha för varje jobbroll. 

Läs också: Intervjufrågor med artificiell intelligens 2020

1. Maskinlärande ingenjör

Om du är någon som kommer från en bakgrund inom datavetenskap eller tillämpad forskning, rollen som en Maskinlärande ingenjör passar dig. Du måste visa förståelse för flera programmeringsspråk som Python, Java. Att ha en förståelse för prediktiva modeller och att kunna utnyttja Natural Language Processing samtidigt som man arbetar med enorma datamängder kommer att visa sig vara fördelaktigt. Att vara bekant med mjukvaruutveckling IDE-verktyg som IntelliJ och Eclipse hjälper dig att ytterligare avancera din karriär som maskininlärningsingenjör. Du kommer främst att ansvara för att bygga och leda flera maskininlärningsprojekt bland annat.

Som ML-ingenjör får du en årlig medianlön på 114,856 XNUMX USD. Företag letar efter skickliga yrkesmän som har en magisterexamen inom det relaterade området och har djupgående kunskaper om maskininlärningskoncept, Java, Python och Scala. Kraven kommer att variera beroende på anlitande företag, men analytisk förmåga och molnapplikationer ses som ett plus. 

2. Datavetare 

Som dataforskare inkluderar dina uppgifter att samla in, analysera och tolka stora och komplexa datauppsättningar genom att utnyttja maskininlärning och prediktiva analysverktyg. Data Scientists ansvarar också för att utveckla algoritmer som möjliggör insamling och rengöring av data för vidare analys och tolkning. Den årliga medianen lön till en datavetare är $120,931 XNUMX, och de färdigheter som krävs är följande: 

• Bikupa
• Hadoop
• MapReduce
• Pig
• Gnista
• Python
• Skala
• SQL 

Den kompetens som krävs kan variera från företag till företag, och beroende på din erfarenhetsnivå. De flesta anlitande företag letar efter en magisterexamen eller en doktorsexamen inom området datavetenskap eller datavetenskap. Om du är en datavetare som vill bli en AI-utvecklare, visar sig en avancerad datavetenskapsexamen vara fördelaktig. Du måste ha förmågan att förstå ostrukturerad data och ha en stark analytisk och kommunikativ förmåga. Dessa färdigheter är viktiga eftersom du kommer att arbeta med att kommunicera resultat med företagsledare. 

3. Business Intelligence-utvecklare 

När du tittar på de olika jobbrollerna inom AI, inkluderar det också positionen som Business Intelligence (BI)-utvecklare. Målet med denna roll är att analysera komplexa datamängder som hjälper oss att identifiera affärs- och marknadstrender. En BI-utvecklare tjänar en årlig medianlön på $92,278 XNUMX. En BI-utvecklare ansvarar för att designa, modellera och underhålla komplexa data i molnbaserade dataplattformar. Om du är intresserad av att arbeta som BI-utvecklare måste du ha en stark teknisk såväl som analytisk förmåga.

Att ha stor kommunikationsförmåga är viktigt eftersom du kommer att arbeta med att kommunicera lösningar till kollegor som inte har tekniska kunskaper. Du bör också visa problemlösningsförmåga. En BI-utvecklare krävs vanligtvis för att ha en kandidatexamen inom något relaterat område, och arbetslivserfarenhet ger dig också ytterligare poäng. Certifieringar är mycket eftertraktade och ses som en extra kvalitet. De färdigheter som krävs för en BI-utvecklare skulle vara datautvinning, SQL-frågor, SQL-serverrapporteringstjänster, BI-teknologier och design av datalager. 

4. Forskare 

En forskare är en av de ledande karriärerna inom artificiell intelligens. Du bör vara expert på flera discipliner, såsom matematik, djupinlärning, maskininlärning och beräkningsstatistik. Kandidater måste ha tillräckliga kunskaper om datoruppfattning, grafiska modeller, förstärkningsinlärning och NLP. I likhet med dataforskare förväntas forskare ha en magister- eller doktorsexamen i datavetenskap. Den årliga medianlönen sägs vara $99,809 XNUMX. De flesta företag är på jakt efter någon som har en djupgående förståelse för parallell beräkning, distribuerad beräkning, benchmarking och maskininlärning. 

5. Big Data Engineer/Arkitekt 

Big Data Engineer/Architects har det bäst betalda jobbet bland alla roller som hör till artificiell intelligens. Den årliga medianlönen för en stordataingenjör/arkitekt är 151,307 XNUMX $. De spelar en avgörande roll i utvecklingen av ett ekosystem som gör det möjligt för affärssystem att kommunicera med varandra och sammanställa data. Jämfört med dataforskare får Big data Architects uppgifter relaterade till planering, design och utveckling av en effektiv big data-miljö på plattformar som Spark och Hadoop. Företag ser vanligtvis efter att anställa personer som har erfarenhet av C++, Java, Pythonoch Scala. 

Data mining, datavisualisering, och datamigreringskunskaper är en extra fördel. En annan bonus skulle vara en doktorsexamen i matematik eller något relaterat datavetenskapsområde.

Fördelar med artificiell intelligens

Precis som det är fallet med det mesta i världen har AI sina för- och nackdelar. Låt oss först förstå fördelarna med artificiell intelligens och hur det har gjort våra liv enklare jämfört med tidigare tider. 

• Minskning av mänskliga misstag
• Finns 24 × 7
• Hjälper till i repetitivt arbete
• Digital hjälp 
• Snabbare beslut
• Rationell beslutsfattare
• Medicinska tillämpningar
• Förbättrar säkerheten
• Effektiv kommunikation

Låt oss ta en närmare titt på var och en av de ovan nämnda punkterna. 

1. Minskning av mänskliga misstag

Alla beslut som tas i en AI-modell tas från tidigare insamlad information efter att ha tillämpat en uppsättning algoritmer. Detta gör att felen kan minskas, och chanserna för noggrannhet ökar med en högre grad av noggrannhet. När det gäller människor som utför någon uppgift, finns det alltid en liten risk för fel. Eftersom vi kan göra fel är det bättre att använda program och algoritmer genom AI eftersom de minskar risken för fel. 

2. Tillgänglig 24×7

Modeller med artificiell intelligens är byggda för att fungera 24/7 utan några pauser eller tristess. Jämfört med en genomsnittlig människa som kan arbeta i sex till åtta timmar på en dag, är detta betydligt mer effektivt. Människor har inte kapacitet att arbeta under längre perioder eftersom vi skulle behöva vila och tid för att föryngras. Alltså är AI tillgänglig 24/7 och förbättrar effektiviteten i större utsträckning. 

3. Hjälper till i repetitivt arbete

Artificiell intelligens kan produktivt automatisera vardagliga mänskliga uppgifter. Det kan hjälpa oss att bli allt mer kreativa – från att skicka ett tackmeddelande till att rensa ut eller svara på frågor. Det kan också hjälpa oss att verifiera dokument. En repetitiv uppgift som att göra mat på en restaurang eller en fabrik kan förstöras eftersom människor blir trötta eller ointresserade efter en lång tids arbete. AI kan hjälpa oss att utföra dessa repetitiva uppgifter effektivt och utan fel. 

4. Digital assistans

Flera organisationer som är mycket avancerade använder sig av digitala assistenter för att interagera med användare. Att göra det hjälper organisationen att spara kostnader på mänskliga resurser. Digitala assistenter som Chatbots används vanligtvis på en organisations webbplats för att svara på användarfrågor. Det ger också ett smidigt fungerande gränssnitt och en bra användarupplevelse. Chatbots är ett bra exempel på detsamma. Läs här för att veta mer om hur man bygger en AI Chatbot.

5. Snabbare beslut 

AI, tillsammans med andra sådana tekniker, kan hjälpa maskiner att fatta snabbare beslut jämfört med en genomsnittlig människa. Detta hjälper till att utföra åtgärder snabbt. Detta beror på att människor, när de fattar ett beslut, tenderar att analysera faktorer genom känslor i motsats till AI-drivna maskiner som levererar programmerade resultat snabbt.

6. Rationell beslutsfattare

Vi som människor kan ha utvecklats i hög grad tekniskt, men när det kommer till beslutsfattande låter vi fortfarande våra känslor ta över. I vissa situationer är det verkligen viktigt att ta snabba, effektiva och logiska beslut utan att våra känslor kommer in i bilden. AI-drivet beslutsfattande styrs av AI-algoritmer, och därför finns det inget utrymme för någon känslomässig diskrepans. Rationella beslut med hjälp av AI säkerställer att effektiviteten inte påverkas, och ökar också en organisations produktivitetsnivå. 

7. Medicinska tillämpningar

Bland alla andra fördelar med AI, en av de största applikationerna i dess användning inom det medicinska området. Läkare kan bedöma sina patienters hälsorisker med hjälp av AI-drivna medicinska applikationer. Radiokirurgi används för att operera tumörer på ett sådant sätt att det inte skadar omgivande vävnader och orsakar ytterligare problem. Läkare har utbildats att använda AI för kirurgi. De kan också hjälpa till att effektivt upptäcka och övervaka olika neurologiska störningar och stimulera hjärnans funktioner. 

8. Förbättrar säkerheten

När tekniken fortsätter att utvecklas, finns det en större chans att människor använder den av oetiska skäl som bedrägeri eller identitetsstöld. Om den används på rätt sätt och av rätt anledningar kan AI visa sig vara en stor resurs för att förbättra vår organisations säkerhet. AI kan användas för att skydda vår data och ekonomi. AI implementeras huvudsakligen inom området cybersäkerhet. Det har förändrat vår förmåga att säkra våra personuppgifter mot alla cyberhot eller attacker av någon form. Läs vidare för att veta om AI i Cybersecurity och hur det hjälper, här..

9. Effektiv kommunikation 

Människor från olika delar av världen talar olika språk och har därför svårt att kommunicera med varandra. När vi tittar på det förflutna ser vi hur mänskliga översättare skulle hjälpa människor att kommunicera med varandra om den andra personen inte förstod samma språk som vi. Sådana problem uppstår inte om vi använder oss av AI. Natural Language Processing tillåter system att översätta ord från ett naturligt språk till ett annat, vilket eliminerar mellanhanden. Ett av de bästa exemplen på detta är Google översätt, och hur det har utvecklats över tid. Nu ger den ljudexempel på hur ord/meningar ska uttalas. På så sätt förbättra vår noggrannhet och förmåga att kommunicera effektivt.

Nackdelar med artificiell intelligens

Nu när vi har förstått fördelarna med AI, låt oss ta en titt på några nackdelar. 

• Kostnadsöverskridanden
• Brist på talang
• Brist på praktiska produkter
• Brist på standarder inom mjukvaruutveckling
• Risk för missbruk
• Mycket beroende av maskiner
• Kräver tillsyn

Låt oss ta en närmare titt på nackdelarna med AI. 

1. Kostnadsöverskridanden

Omfattningen av verksamheten för en AI-driven modell jämfört med mjukvaruutveckling är enormt högre. På grund av detta ökar de resurser som krävs i mycket högre takt. Detta driver kostnaden för verksamheten till en högre nivå.

2. Brist på talang 

AI är fortfarande ett område som utvecklas. Det är därför inte lätt att hitta proffs som är utrustade med alla nödvändiga färdigheter. Det finns en klyfta mellan antalet tillgängliga jobb inom området AI och den kvalificerade arbetskraften inom området. Att anställa någon som besitter all nödvändig kompetens ökar ytterligare kostnaderna för en organisation.

3. Brist på standarder inom mjukvaruutveckling

Det verkliga värdet av artificiell intelligens ligger i samarbete när olika AI-system går samman för att bilda en större, mer värdefull applikation. Men brist på standarder inom AI-programvaruutveckling gör att det är svårt för olika system att "prata" med varandra. Utvecklingen av artificiell intelligens i sig är långsam och dyr på grund av detta, vilket ytterligare fungerar som ett hinder för AI-utveckling.

4. Potential för missbruk

AI har potential att uppnå fantastiska saker och har en enorm kraft på marknaden idag. Tyvärr, med stor makt kommer potentialen för missbruk. Om kraften hos AI faller i händerna på en person som har oetiska motiv, finns det en större chans för missbruk.

5. Mycket beroende av maskiner

Applikationer som Siri och Alexa har blivit en del av vår vardag. Vi är starkt beroende av dessa applikationer och får hjälp från dessa applikationer, vilket minskar vår kreativa förmåga. Vi blir starkt beroende av maskiner och tappar vårt på att lära oss enkla färdigheter, och blir därmed latare. 

6. Kräver tillsyn

Att använda AI-algoritmer har många fördelar och är mycket effektivt. Men det kräver också ständig hjälp och övervakning. Dessa algoritmer kan inte fungera utan att vi programmerar dem och kontrollerar om de fungerar på rätt sätt eller inte. Ett exempel är Microsofts AI-chattbot som heter "Tay". Tay var modellerad att tala som en tonårsflicka genom att lära sig genom onlinekonversationer. Men eftersom den var programmerad för att lära sig grundläggande konversationsförmåga och inte visste skillnaden mellan rätt och fel, gick den vidare och twittrade mycket politisk och felaktig information på grund av internettroll.

Framtid för konstgjord intelligens

Vi har alltid varit fascinerade av tekniska förändringar. För närvarande lever vi mitt i de största AI-framstegen i vår historia. Artificiell intelligens har visat sig vara den största nettoutvecklingen inom teknikområdet. Detta har inte bara påverkat framtiden för varje bransch, utan har också fungerat som drivkraft för framväxande teknologier som big data, robotik och IoT. I den takt som AI går framåt råder det ingen tvekan om att den kommer att fortsätta att blomstra i framtiden. Således kan vi säga att AI är ett fantastiskt område att gå in på från och med 2020. Med utvecklingen av AI och dess teknologier kommer det att finnas ett större behov av skickliga proffs inom detta område.

En AI-certifiering ger dig ett försprång gentemot andra deltagare i branschen. Eftersom ansiktsigenkänning, AI inom hälsovården, chat-bots fortsätter att visa tillväxt, skulle nu vara rätt tid att arbeta för att bygga en framgångsrik AI-karriär. Virtuella assistenter är redan en del av vår vardag utan att vi vet om det. Självkörande bilar av tekniska jättar som Tesla har visat oss en glimt av hur framtiden kommer att se ut. Det finns så många fler framsteg att upptäcka, det här är bara början. Enligt World Economic Forum, sägs 133 miljoner nya jobb inom artificiell intelligens skapas av artificiell intelligens till år 2022. Framtiden för AI är definitivt ljus.

Ett enkelt miniprojekt med artificiell intelligens

Innan du går vidare till projektet skulle jag föreslå att du går igenom detta Handledning för maskininlärning om du inte är bekant med maskininlärning alls. Det skulle också hjälpa dig med detta projekt om du känner till Logistisk regressionsalgoritm.

Zoo djurklassificering

I det här miniprojektet kommer vi att använda olika algoritmer som faller under maskininlärningsdomänen för artificiell intelligens för att klassificera djur i en djurpark, baserat på deras attribut. Vi kommer att använda denna datauppsättning från Kaggle som består av 101 djur från en djurpark. Det finns 16 variabler med olika egenskaper för att beskriva djuren. De 7 klasstyperna är: däggdjur, fågel, reptil, fisk, groddjur, insekt och ryggradslösa djur.

Syftet med denna datauppsättning är att kunna förutsäga klassificeringen av djuren utifrån variablerna. Du kan också hitta information om de olika attribut som används i denna datauppsättning från den länkade nedladdningssidan här..

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()

Produktion:

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))

Produktion:
träningsnoggrannhet: 1.0
testnoggrannhet: 0.9215686274509803 

Som du kan se presterade modellen exceptionellt bra genom att få 92% noggrannhet på testdata. Nu, om du får attributen för något av djuren i ovanstående datauppsättning, kan du klassificera det med hjälp av ovanstående modell.

• Kommer AI att minska jobben i framtiden?

AI utvecklas fortfarande. Det finns ett enormt utrymme för förbättringar och framsteg inom AI-området, och även om det kan krävas en viss uppgradering för att hänga med i de förändrade trenderna, kommer AI sannolikt inte att ersätta eller minska jobb i framtiden. Faktum är att en studie av Gartner tyder på att AI-relaterade jobb kommer att nå två miljoner netto nya jobb till år 2025. Antagandet av AI kommer att hjälpa till att göra uppgifter enklare för en organisation. För att förbli relevant i den ständigt föränderliga världen är det nödvändigt att utveckla och lära sig dessa nya koncept.

• Hur fungerar AI?

Att bygga ett AI-system är en noggrann process av omvänd konstruktion av mänskliga egenskaper och förmågor i en maskin, och att använda dess beräkningsförmåga för att överträffa vad vi kan. Artificiell intelligens kan byggas över en mängd olika komponenter och kommer att fungera som en sammanslagning av:

• Filosofi
• Matematik
• Ekonomi
• Neuroscience
• Psykologi
• Datorteknik
• Kontrollteori och cybernetik
• Lingvistik

• Hur används artificiell intelligens inom robotik?

Artificiell intelligens och robotik brukar ses som två olika saker. AI involverar programmering av intelligens medan robotik involverar att bygga fysiska robotar. De två begreppen är dock korrelerade. Robotik använder AI-tekniker och algoritmer och AI överbryggar gapet mellan de två. Dessa robotar kan styras av AI-programs.

• Varför är artificiell intelligens viktig?

Från musikrekommendationer, kartanvisningar, mobilbanker till bedrägeriförebyggande, AI och andra tekniker har tagit över. AI är viktigt av flera skäl. Det finns flera fördelar med AI, såsom, Reducering av mänskliga fel, tillgänglig 24×7, hjälper till i repetitivt arbete, digital assistans, snabbare beslut med mera.

• Vad är svaga metoder inom AI?

Svag AI är en smal applikation med begränsad omfattning. Den använder övervakad och oövervakad inlärning för att bearbeta data. Exempel: Siri, Alexa.

• Vilka är grenarna av AI?

Artificiell intelligens kan huvudsakligen delas in i sex grenar. De är maskininlärning, neurala nätverk, djupinlärning, datorseende, naturlig språkbehandling, kognitiv beräkning. 

• Hur kan jag börja lära mig artificiell intelligens?

För att lära dig artificiell intelligens måste du ha kunskaper som matematik, naturvetenskap och datavetenskap. Du kan också välja några onlinehandledningar och lära dig artificiell intelligens från bekvämligheten av ditt hem.

• Vilka är de fyra typerna av AI? 

 De fyra typiska typerna av artificiell intelligens är Reactive Machines, Limited Memory, Theory of Mind och Self Aware.

• Vilka är de grundläggande sakerna att lära sig artificiell intelligens?

Grunderna i artificiell intelligens är avancerad matematik och statistik, programmeringsspråk, maskininlärning och mycket tålamod. Du måste veta att artificiell intelligens och maskininlärning inkluderar maskininlärning, pythonkod, datavetenskap, naturlig språkbehandling, datavetenskap, matematik, psykologi, neurovetenskap och många andra discipliner.

• Är AI svårt att lära sig?

 Artificiell intelligens är inte tufft; du skulle dock behöva lägga tid på det. Ju fler projekt du arbetar med, desto bättre blir du på det. Tillsammans med färdigheter behöver du beslutsamheten att lära dig AI.

Detta för oss till slutet av handledningen om artificiell intelligens. Här är en gratis kurs om AIML som kan hjälpa dig att göra din foundation mycket starkare.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://www.mygreatlearning.com/blog/artificial-intelligence-tutorial/