Đăng bởi : Admin | Lượt xem : 7872 | Chuyên mục : AI
Kể từ khi ý tưởng ra máy tính hoặc máy móc, năng lực thực thi những trách nhiệm khác nhau của chúng đã tăng lên theo cấp số nhân. Con người đã tăng trưởng sức mạnh của mạng lưới hệ thống máy tính về những nghành nghề dịch vụ thao tác phong phú của chúng, vận tốc ngày càng tăng và giảm size theo thời hạn .
Một nhánh của Khoa học Máy tính có tên Trí tuệ nhân tạo theo đuổi việc tạo ra các máy tính hoặc máy móc thông minh như con người.
Bạn đang đọc: Bài 1: Tổng quan AI – Lập trình AI bằng Python
Tóm Tắt
1. Khái niệm cơ bản về AI :
Theo cha đẻ của Trí tuệ nhân tạo, John McCarthy, đó là “ Khoa học và kỹ thuật tạo ra những máy mưu trí, đặc biệt quan trọng là những chương trình máy tính mưu trí ” .Trí tuệ nhân tạo là một cách làm cho một máy tính, một robot điều khiển và tinh chỉnh bằng máy tính hoặc một ứng dụng tâm lý một cách mưu trí, theo cách tương tự như như tâm lý của con ngườ. AI được hoàn thành xong bằng cách điều tra và nghiên cứu cách tâm lý của bộ não con người và cách con người học hỏi, quyết định hành động và thao tác trong khi cố gắng nỗ lực xử lý một yếu tố, sau đó sử dụng tác dụng của điều tra và nghiên cứu này làm cơ sở tăng trưởng ứng dụng và mạng lưới hệ thống mưu trí .Trong khi khai thác sức mạnh của mạng lưới hệ thống máy tính, sự tò mò của con người khiến anh ta tự hỏi, ” Liệu một cỗ máy hoàn toàn có thể tâm lý và hành xử như con người không ? “Do đó, sự tăng trưởng của AI mở màn với mục tiêu tạo ra trí mưu trí tựa như trong những máy móc mà tất cả chúng ta tìm thấy và nhìn nhận cao ở con người .
2. Sự cần thiết việc học AI :
Như tất cả chúng ta biết rằng AI theo đuổi việc tạo ra những cỗ máy mưu trí như con người. Có rất nhiều nguyên do để tất cả chúng ta nghiên cứu và điều tra về AI, ta cùng tìm xem qua một vài nguyên do :
AI có thể học thông qua dữ liệu :
Trong đời sống hàng ngày, tất cả chúng ta phải tiếp xúc với lượng tài liệu khổng lồ và bộ não của con người không hề theo dõi được quá nhiều tài liệu. Đó là nguyên do tại sao tất cả chúng ta cần tự động hóa mọi thứ. Để thực thi tự động hóa, tất cả chúng ta cần điều tra và nghiên cứu AI vì nó hoàn toàn có thể học từ tài liệu và hoàn toàn có thể triển khai những tác vụ lặp đi lặp lại một cách đúng mực và không căng thẳng mệt mỏi .
AI có thể tự học :
Điều rất thiết yếu là một mạng lưới hệ thống phải tự dạy vì bản thân tài liệu luôn biến hóa và kỹ năng và kiến thức có được từ tài liệu đó phải được update liên tục. Chúng ta hoàn toàn có thể sử dụng AI để triển khai mục tiêu này vì mạng lưới hệ thống tương hỗ AI hoàn toàn có thể tự dạy .
AI có thể phản hồi trong thời gian thực:
Trí tuệ nhân tạo với sự trợ giúp của mạng nơ-ron hoàn toàn có thể nghiên cứu và phân tích tài liệu sâu hơn. Do năng lực này, AI hoàn toàn có thể tâm lý và phản ứng với những trường hợp dựa trên những điều kiện kèm theo trong thời hạn thực .
AI đạt được độ chính xác :
Với sự trợ giúp của mạng nơ-ron sâu, AI hoàn toàn có thể đạt được độ đúng chuẩn cao. AI giúp trong nghành y học chẩn đoán những bệnh như ung thư từ MRI của bệnh nhân .
AI có thể tổ chức dữ liệu để tận dụng tối đa :
Dữ liệu là gia tài trí tuệ cho những mạng lưới hệ thống đang sử dụng những thuật toán tự học. Chúng ta cần AI để lập chỉ mục và tổ chức triển khai tài liệu theo cách mà nó luôn mang lại hiệu quả tốt nhất .
Hiểu biết về trí thông minh :
Với AI, những mạng lưới hệ thống mưu trí hoàn toàn có thể được kiến thiết xây dựng. Chúng ta cần hiểu khái niệm trí mưu trí để bộ não của tất cả chúng ta hoàn toàn có thể kiến thiết xây dựng một mạng lưới hệ thống mưu trí khác giống như chính nó .
3. Thông minh là gì?
Khả năng của một mạng lưới hệ thống để đo lường và thống kê, suy luận, nhận thức những mối quan hệ và loại suy, học hỏi kinh nghiệm tay nghề, tàng trữ và truy xuất thông tin từ bộ nhớ, xử lý yếu tố, hiểu những ý tưởng sáng tạo phức tạp, sử dụng ngôn từ tự nhiên thành thạo, phân loại, khái quát hóa và thích ứng với những trường hợp mới .
Các loại trí thông minh
Theo miêu tả của Howard Gardner, một nhà tâm lý học về tăng trưởng người Mỹ, Trí mưu trí có nhiều mặt –
- Trí tuệ ngôn ngữ: Khả năng nói, nhận biết và sử dụng các cơ chế âm vị học (âm thanh lời nói), cú pháp (ngữ pháp) và ngữ nghĩa (ý nghĩa).
- Trí tuệ âm nhạc : Khả năng tạo ra, giao tiếp và hiểu các ý nghĩa của âm thanh, hiểu cao độ, nhịp điệu.
- Trí thông minh logic-toán học : Khả năng sử dụng và hiểu các mối quan hệ trong trường hợp không có hành động hoặc đối tượng. Đó cũng là khả năng hiểu những ý tưởng phức tạp và trừu tượng.
- Trí tuệ không gian : Khả năng nhận thức thông tin hình ảnh hoặc thông tin không gian, thay đổi nó và tạo lại hình ảnh trực quan mà không cần tham chiếu đến các đối tượng, tạo hình ảnh 3D cũng như di chuyển và xoay chúng.
- Trí thông minh thể chất : Khả năng sử dụng toàn bộ hoặc một phần cơ thể để giải quyết các vấn đề hoặc các sản phẩm thời trang, kiểm soát các kỹ năng vận động tinh và thô cũng như thao tác các đồ vật.
- Trí tuệ intrapersonal : Khả năng phân biệt giữa cảm xúc, ý định và động cơ của chính một người.
- Trí thông minh giữa các cá nhân : Khả năng nhận biết và phân biệt cảm xúc, niềm tin và ý định của người khác.
Bạn hoàn toàn có thể nói một cỗ máy hoặc một mạng lưới hệ thống mưu trí nhân tạo khi nó được trang bị tối thiểu một hoặc toàn bộ những trí mưu trí trong đó .
4. Thông minh được cấu thành từ gì?
Trí mưu trí là vô hình dung. Nó gồm có :
- Lý luận
- Học tập
- Giải quyết vấn đề
- Nhận thức
- Trí tuệ ngôn ngữ
5. Các vấn đề liên quan đến AI :
Trí tuệ nhân tạo là một nghành điều tra và nghiên cứu to lớn. Lĩnh vực điều tra và nghiên cứu này giúp tìm ra giải pháp cho những yếu tố trong quốc tế thực .Bây giờ tất cả chúng ta hãy xem những nghành điều tra và nghiên cứu khác nhau trong AI :
Học máy
Đây là một trong những nghành nghề dịch vụ phổ cập nhất của AI. Khái niệm cơ bản của tệp này là làm cho máy học từ tài liệu khi con người hoàn toàn có thể học hỏi từ kinh nghiệm tay nghề của mình. Nó chứa những quy mô học tập trên cơ sở đó hoàn toàn có thể đưa ra những Dự kiến trên tài liệu chưa biết .
Logic
Đây là một nghành nghề dịch vụ nghiên cứu và điều tra quan trọng khác, trong đó logic toán học được sử dụng để thực thi những chương trình máy tính. Nó chứa những quy tắc và dữ kiện để thực thi đối sánh tương quan mẫu, nghiên cứu và phân tích ngữ nghĩa, v.v.
Searching
Lĩnh vực điều tra và nghiên cứu này về cơ bản được sử dụng trong những game show như cờ vua, tic-tac-toe. Các thuật toán tìm kiếm đưa ra giải pháp tối ưu sau khi tìm kiếm trên hàng loạt khoảng trống tìm kiếm .
Artificial neural networks
Đây là một mạng lưới những mạng lưới hệ thống đo lường và thống kê hiệu suất cao mà chủ đề TT của nó được vay mượn từ sự tương tự như của những mạng thần kinh sinh học. ANN hoàn toàn có thể được sử dụng trong robot, nhận dạng giọng nói, giải quyết và xử lý giọng nói, v.v.
Thuật toán di truyền
Các thuật toán di truyền giúp xử lý những yếu tố với sự tương hỗ của nhiều chương trình. Kết quả sẽ dựa trên việc chọn người tương thích nhất .
Knowledge Representation
Đây là nghành điều tra và nghiên cứu với sự trợ giúp của tất cả chúng ta hoàn toàn có thể trình diễn những sự kiện theo cách mà máy móc hoàn toàn có thể hiểu được. Tri thức được trình diễn hiệu suất cao hơn ; mạng lưới hệ thống càng mưu trí .
6. Ứng dụng của AI :
Trong phần này, tất cả chúng ta sẽ thấy ứng dụng mà AI mang lại :
Game
AI đóng vai trò quan trọng trong những game show kế hoạch như cờ vua, poker, tic-tac-toe, v.v., nơi máy hoàn toàn có thể nghĩ ra một số lượng lớn những vị trí hoàn toàn có thể dựa trên kiến thức kinh nghiệm tay nghề .
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Có thể tương tác với máy tính hiểu ngôn từ tự nhiên của con người .
Expert Systems
Có một số ít ứng dụng tích hợp máy móc, ứng dụng và thông tin đặc biệt quan trọng để truyền đạt lý luận và tư vấn. Họ cung ứng lý giải và lời khuyên cho người dùng .
Vision systems
Các mạng lưới hệ thống này hiểu, diễn giải và lĩnh hội nguồn vào trực quan trên máy tính. Ví dụ ,- Một chiếc máy bay trinh thám chụp ảnh, được sử dụng để tìm ra thông tin khoảng trống hoặc map của những khu vực .- Các bác sĩ sử dụng mạng lưới hệ thống chuyên viên lâm sàng để chẩn đoán cho bệnh nhân .- Cảnh sát sử dụng ứng dụng máy tính hoàn toàn có thể nhận dạng khuôn mặt của tội phạm với bức chân dung được tàng trữ do nghệ sĩ pháp y thực thi .
Nhận dạng giọng nói
Một số mạng lưới hệ thống mưu trí có năng lực nghe và hiểu ngôn từ dưới dạng câu và ý nghĩa của chúng trong khi con người chuyện trò với nó. Nó hoàn toàn có thể giải quyết và xử lý những trọng âm khác nhau, từ lóng, tiếng ồn trong nền, đổi khác tiếng ồn của con người do lạnh, v.v.
Nhận dang chu Viet
Phần mềm nhận dạng chữ viết tay đọc văn bản được viết trên giấy bằng bút hoặc trên màn hình bằng bút cảm ứng. Nó có thể nhận ra hình dạng của các chữ cái và chuyển nó thành văn bản có thể chỉnh sửa.
Robot thông minh
Robot hoàn toàn có thể thực thi những trách nhiệm do con người giao. Chúng có những cảm ứng để phát hiện tài liệu vật lý từ quốc tế thực như ánh sáng, nhiệt, nhiệt độ, hoạt động, âm thanh, va đập và áp suất. Chúng có bộ giải quyết và xử lý hiệu suất cao, nhiều cảm ứng và bộ nhớ khổng lồ, để biểu lộ trí mưu trí. Ngoài ra, họ có năng lực học hỏi từ những sai lầm đáng tiếc của mình và họ hoàn toàn có thể thích nghi với môi trường tự nhiên mới .
7. Mô hình nhận thức: Mô phỏng quy trình tư duy của con người :
Mô hình nhận thức về cơ bản là nghành nghề dịch vụ nghiên cứu và điều tra trong khoa học máy tính tương quan đến việc điều tra và nghiên cứu và mô phỏng quy trình tư duy của con người. Nhiệm vụ chính của AI là làm cho máy móc tâm lý giống như con người. Đặc điểm quan trọng nhất của quy trình tư duy của con người là xử lý yếu tố. Đó là nguyên do tại sao quy mô nhận thức không ít cố gắng nỗ lực hiểu cách con người hoàn toàn có thể xử lý những yếu tố. Sau đó, quy mô này hoàn toàn có thể được sử dụng cho những ứng dụng AI khác nhau như học máy, robot, giải quyết và xử lý ngôn từ tự nhiên, v.v. Sau đây là sơ đồ những Lever tư duy khác nhau của não người –
Source: https://final-blade.com
Category : Kiến thức Internet
