Trzy gałęzie sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja to rozwój systemów komputerowych, które wykonują zadania wymagające zazwyczaj wykorzystania ludzkiej inteligencji w takich obszarach jak postrzeganie, rozpoznawanie mowy, czy podejmowanie decyzji. Sztuczna inteligencja to niezwykle szybko rozwijająca się dziedzina, dlatego wiedza na jej temat niebawem stanie się niezbędna dla każdej średniej i dużej firmy rozwijającej się w obszarze e-commerce. W poniższym artykule omówimy trzy konkretne gałęzie sztucznej inteligencji: reprezentację wiedzy i wnioskowanie, przetwarzanie języka naturalnego i widzenie komputerowe.

Reprezentacja wiedzy i wnioskowanie

Podzbiór sztucznej inteligencji, który buduje podstawy aplikacji AI, to reprezentacja wiedzy i rozumowanie. Same komputery nie mają takiej wiedzy, która pozwoli im zrozumieć otaczający je świat. Ten dział AI odzwierciedla i klasyfikuje dane o świecie w taki sposób, aby komputery mogły rozwiązywać złożone problemy. Mówiąc prościej polega to na tym, aby maszyny mogły zachowywać się jak ludzie, mogły się uczyć na podstawie zbieranych informacji, które można wykorzystać do rozwiązywania złożonych problemów w świecie rzeczywistym. Istnieją cztery podstawowe typy metod reprezentacji wiedzy: reprezentacja logiczna, sieć semantyczna, reprezentacja w postaci ramek i reguły produkcji.

Logiczna reprezentacja polega na wykorzystaniu metody logiki, która przestrzega pewnych niezmienionych zasad, aby zrozumieć i odszyfrować różne rodzaje informacji. Reprezentacja logiczna pozwala na przechwytywanie danych typu prawda/fałsz, co jest niezbędne do stworzenia podstaw języków programowania i umożliwienia konstrukcji logicznego rozumowania.

Sieć semantyczna jest zbiorem obiektów powiązanych ze sobą różnorodnymi relacjami. Przechowuje dane lub struktury w postaci sieci graficznej reprezentowanej przez węzły i łączące je łuki. Kategoryzuje obiekty, a następnie łączy je ze sobą, umożliwiając większą ekspresję i elastyczność w reprezentacji.

Reprezentacja w postaci ramek zajmuje się tworzeniem sieci ramek. Same ramki służą do opisu czegoś istniejącego w prawdziwym świecie za pomocą pól i wartości, które można wypełnić, aby uzyskać najlepszy opis. Kiedy połączymy wiele ramek z ich wartościami w sieć, zyskujemy elastyczność w zakresie wielu aplikacji AI, ponieważ różne jednostki świata rzeczywistego zostały teraz pomyślnie połączone i mogą być używane razem.

Reguły produkcji to zestaw reguł operujących na danych pobranych z globalnej bazy danych. Nie zawsze są wydajne i są pozbawione precyzyjnego języka, ale są najbardziej wyrazistą formą reprezentacji wiedzy. Jeśli warunek reguły jest prawdziwy, wykonywana jest akcja, która jest częścią tejże reguły.

Podsumowując, cztery różne typy reprezentacji wiedzy i rozumowania tworzą mocną podstawę dla sztucznej inteligencji, która umożliwia maszynom interakcję ze światem rzeczywistym, przeprowadzanie analiz i porównań danych oraz rozwiązywanie problemów firm.

Przetwarzanie języka naturalnego

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to gałąź sztucznej inteligencji, która ma na celu umożliwienie komputerom rozumienia ludzkiego języka w mowie lub tekście. We współczesnym biznesie technologia znalazła drogę do różnych obszarów cyfrowych. NLP jest wykorzystywane na przykład w przypadku zamiany mowy na tekst (jak Siri firmy Apple), analizy nastrojów, czy choćby w przypadku chatbotów.

Ta aplikacja AI działa w dwóch fazach. Wstępne przetwarza i przygotowuje dane oraz czyści dane wejściowe do analizy, podczas gdy rozwój algorytmu zapewnia środki do przetwarzania tych danych wejściowych. Wstępne przetwarzanie danych odbywa się poprzez tokenizację (podział danych wejściowych na spakowane jednostki), zatrzymanie usuwania słów (usuwanie słów nieistotnych dla ogólnego znaczenia), lematyzację i stemming (redukowanie słów do ich form źródłowych) oraz tagowanie części mowy (identyfikowanie słów na podstawie ich części mowy). Tworzenie algorytmów odbywa się zazwyczaj za pomocą systemów opartych na regułach, które wykorzystują skrupulatnie zaprojektowane zestawy reguł językowych do określania intencji, lub systemów opartych na uczeniu maszynowym, które uczą się wykonywać zadania na podstawie zebranych przez nie danych szkoleniowych.

W społeczeństwie zdominowanym przez big data zastosowania NLP stają się coraz bardziej widoczne. Wiele danych gromadzonych przez firmy występuje w postaci naturalnego języka ludzkiego, co wymaga, aby NLP korzystało z tej części informacji. Ponadto przetwarzanie języka naturalnego jest istotną częścią wielu zautomatyzowanych procesów skierowanych na zewnątrz, takich jak chatboty. Aby stworzyć sensowny i satysfakcjonujący sposób obsługi klienta, bez angażowania w ogromnym wymiarze pracowników, musimy wykorzystywać NLP tak, aby gwarantował nam, że konkretne problemy są właściwie rozwiązywane.

Niektóre bardziej ogólne zastosowania NLP obejmują analizę opinii klientów, automatyzację obsługi klienta, tłumaczenie, edytory tekstu, rekrutację i automatyzację zadań. Zastosowania te zapewniają korzyści, takie jak zwiększona dokładność i wydajność, możliwości podsumowania, profesjonalne możliwości pomocy, zaawansowane spostrzeżenia i ulepszona analiza sentymentu.

Widzenie komputerowe

Ważną dziedziną sztucznej inteligencji (AI) jest widzenie komputerowe. Widzenie komputerowe umożliwia komputerom i systemom wyodrębnienie istotnych informacji z cyfrowych obrazów, filmów i innych wizualnych danych wejściowych.

W przeciwieństwie do ludzkiego wzroku, widzenie komputerowe wymaga treningu, aby wykonywać podstawowe funkcje, takie jak rozróżnianie obiektów, ocenianie, jak daleko się znajdują i analizowanie, czy coś jest z nimi nie tak. Jednak po wyszkoleniu może ono przewyższyć możliwości człowieka. Widzenie komputerowe ma na przykład możliwość sprawdzenia tysięcy procesów lub produktów na minutę, nie popełniając przy tym żadnych błędów.

Widzenie komputerowe potrzebuje wielu danych, aby podejmować trafne, szybkie decyzje. Do zasilania widzenia komputerowego danymi, wykorzystywane są dwie główne technologie: głębokie uczenie i splotowe sieci neuronowe (CNN). Głębokie uczenie to podzbiór uczenia maszynowego (ML), który wykorzystuje algorytmy inspirowane ludzkim mózgiem do uczenia się na dużych zbiorach danych. Widzenie komputerowe wykorzystuje to, aby stale uczyć się rozróżniać dobre od złego w oparciu o rzeczywiste sytuacje, do czego nie jest potrzebne żadne programowanie fizyczne.

Splotowe sieci neuronowe (CNN) dzielą obrazy na piksele, których używają do wykonywania splotów (tworząc trzecią funkcję z dwóch innych funkcji) i podejmowania decyzji na podstawie tego, co widzą. CNN wykorzystują głębokie uczenie, aby określić dokładność swoich przewidywań, dopóki przewidywania nie zaczną się sprawdzać. Mówiąc prościej, głębokie uczenie podejmuje decyzje na podstawie informacji dostarczanych przez CNN.

Ogólnie rzecz biorąc, widzenie komputerowe można zastosować w wielu różnych sektorach. Tłumacz Google wykorzystuje widzenie komputerowe, aby umożliwić użytkownikom wpisywanie w swoich smartfonach obcych słów i natychmiast otrzymać odpowiednią wersję językową. Ponadto znajduje zastosowanie w przemyśle energetycznym, wytwórczym i motoryzacyjnym, a także w rozwiązaniach dotyczących użyteczności publicznej. W oparciu o trendy, rynek wizji komputerowych stale rośnie i do końca 2022 r. ma osiągnąć wartość 48,6 mld USD.

Źródła:

https://www.ibm.com/topics/computer-vision

https://www.fingent.com/blog/classifying-knowledge-representation-in-artificial-intelligence/#:~:text=Knowledge%20Representation%20is%20a%20field,handle’%20real%2Dlife%20tasks.

https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/natural-language-processing-NLP#:~:text=Natural%20language%20processing%20(NLP)%20is,in%20the%20field%20of%20linguistics.

Previous Post
Next Post