12 просмотров

Как работает ИИ? Типы, инструменты, как создать чат-бота и многое другое

Применение искусственного интеллекта в бизнесе

Согласно недавнему опросу, 37% предприятий внедрили ту или иную форму искусственного интеллекта (ИИ) на рабочем месте.

Несмотря на то, что ИИ когда-то считался футуристической идеей, он становится все более распространенным в большинстве отраслей, будь то технологии, продукты питания и напитки или розничная торговля.

Но как именно работает ИИ?

Как эта когда-то футуристическая идея смогла воплотиться в жизнь?

В этой статье мы расскажем о том, как работает ИИ и как он программируется, а также о различных типах, фреймворках и шаблонах, которые вы можете использовать для внедрения ИИ в свой бренд.

Ознакомьтесь с услугами Digital Silk по веб-дизайну и разработке приложений

Оглавление

Как работает ИИ?

Искусственный интеллект (ИИ) — это отрасль компьютерных наук, которая стремится имитировать и воспроизводить человеческий интеллект.

ИИ объединяет огромные объемы данных с быстрыми процессами и превосходными алгоритмами.Это позволяет системам автоматически учиться на шаблонах.

Короче говоря, технология искусственного интеллекта делает машины интеллектуальными.

Давайте погрузимся немного глубже.

Хотите интегрировать ИИ на свой сайт? Проконсультируйтесь с нашими экспертами

Искусственный интеллект: 4 концепции искусственного интеллекта

В книге, Искусственный интеллект: современный подходАвторы Стюарт Рассел и Питер Норвиг заявляют, что технология ИИ — это «исследование агентов, которые получают информацию из окружающей среды и выполняют действия».

Статья в тему:  Как искусственный интеллект был музой этой художественной выставки

Четыре подхода к технологиям искусственного интеллекта, согласно их определению, таковы:

  1. Думать по-человечески
  2. Думать рационально
  3. Действуя по-человечески
  4. Действуя рационально

Исходя из этих подходов, искусственный интеллект чаще всего подразделяют на следующие категории:

  • Искусственный узкий интеллект (ANI): ветвь ИИ, которая превосходно справляется с выполнением отдельных задач, копируя человеческий интеллект и основную концепцию ИИ. Этот тип знаний встречается в системах распознавания речи и голосовых помощниках.
  • Общий искусственный интеллект (AGI): ИИ, предназначение которого является общим и чья эффективность может быть применена к различным задачам. Этот тип искусственного интеллекта может самосовершенствоваться путем обучения и по возможностям наиболее близок к человеческому мозгу.
  • Искусственный суперинтеллект (ASI): превосходя человеческий интеллект, эта концепция ИИ намного сложнее, чем любая другая система искусственного интеллекта или даже человеческий мозг. Основная черта ИСИ заключается в том, что он может размышлять об абстракциях, о которых люди не могут думать. Его нейронная сеть превышает сеть миллиардов нейронов человека.

Инфографика концепций ИИ

В качестве альтернативы мы можем рассмотреть определение, предложенное Арендом Хинтце из Мичиганского государственного университета, который выделил четыре основных типа ИИ (в этой статье мы рассмотрим и обсудим три из них, поскольку они имеют отношение к нашей теме):

  • Реактивные машины: это самые основные типы систем ИИ, которые не могут формировать или использовать прошлый опыт для принятия будущих решений.Типичным примером реактивной машины является Deep Blue, суперкомпьютер IBM, получивший известность после победы над чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым в 1990-х годах. Компьютер идентифицирует шахматные фигуры и знает, как двигать каждую из них. Он также может делать прогнозы относительно действий противника на основе этих знаний.
  • Ограниченная память: Искусственные системы этого типа способны смотреть в прошлое и учиться на собственном опыте. Отличным примером таких систем являются беспилотные автомобили. Учась, наблюдая направление и скорость других автомобилей в течение длительного периода времени, они добавляют полученные знания к своему собственному запрограммированному пониманию мира, которое также включает светофоры и другие жизненно важные элементы вождения.
  • Теория разума: технические системы искусственного интеллекта в этой категории могут формировать свои собственные представления о мире и сущностях, которые его составляют. Теория имеет в виду именно это — понимание того, что у живых существ в мире есть мысли и эмоции и что они влияют на их поведение. Системы искусственного интеллекта, обладающие этой способностью, могут понимать мотивы и намерения и являются основой машин искусственного интеллекта следующего поколения.
Статья в тему:  Какая компания лидирует в области искусственного интеллекта

Посмотрите это видео, объясняющее основы самообучающегося ИИ, о чем свидетельствует Google Deep Mind:

Как создать искусственный интеллект: основные типы технологий искусственного интеллекта

Вот некоторые из основных подполей технологий ИИ, которые также представляют собой методологические и теоретические основания:

  • Нейронные сети: блоки, которые связаны между собой и предоставляют машинам возможность обучения, обрабатывая информацию, полученную от внешних входов.
  • Машинное обучение: использует нейронные сети, физику и статистику, чтобы находить идеи и учиться на них, не будучи запрограммированным на способность делать выводы.
  • Когнитивные вычисления: человекоподобное взаимодействие с машинами, конечной целью которых является имитация человеческих процессов путем интерпретации речи и изображений.
  • Обработка естественного языка (NLP): способность машины анализировать, понимать и даже воссоздавать человеческий язык и речь.
  • Глубокое обучение: высшая форма машинного обучения, использующая вычислительную мощность для изучения сложных закономерностей в значительных объемах данных. Отсюда возникает распознавание изображений и речи.

типы подполей искусственного интеллекта

Как программируется ИИ?

Пять основных языков программирования, используемых при разработке ИИ:

Это самые гибкие языки с богатыми возможностями, которые являются основой любого программного обеспечения или приложения, предназначенного для коммерческого использования технологии искусственного интеллекта.

Каждый из них, конечно, имеет определенные недостатки и преимущества, когда речь идет о технологии ИИ. Выбор одного над другим в основном зависит от функций, которые вы хотели бы иметь в своей системе искусственного интеллекта.

Статья в тему:  Каковы современные тенденции в области искусственного интеллекта?

1. С++

C++ отлично подходит для решения сложных проблем ИИ и поиска для них постоянных решений.

Этот язык содержит инструменты для программирования и библиотечные функции, которые позволяют системам искусственного интеллекта полностью раскрыть свой потенциал.

Поскольку он обеспечивает полную поддержку объектно-ориентированных принципов, он показал себя полезным при обработке организованных данных.

Однако слабость C++ в том, что многозадачность не является его сильной стороной.. Также он подходит для реализации базы конкретных систем и алгоритмов.

Новым разработчикам может быть трудно кодировать ИИ с помощью C++, поскольку он явно поддерживает восходящий подход.

2. Ява

Основным преимуществом Java является тот факт, что этот язык очень легко реализовать на разных платформах.

Его упрощенное использование сделало его очень мощным и многоцелевым — он даже упрощает отладку. В Java есть автоматический менеджер памяти, облегчающий работу разработчика.

Среди недостатков — медленный Java. — медленнее, чем, например, C++, поскольку его выполнение может быть несколько вялым и требует больше времени отклика.

Несмотря на переносимость, это не поможет на старых платформах, где для правильной работы Java требуются программные и аппаратные изменения.

3. Лисп

Lisp довольно быстр и очень эффективен, особенно в программировании. где он поддерживается компиляторами, а не интерпретаторами.

Этот язык программирования с искусственным интеллектом имеет одно большое преимущество перед другими — для него придуман автоматический менеджер памяти.

Статья в тему:  Как искусственный интеллект повлияет на кибербезопасность

Однако Lisp — редкость — разработчиков, знакомых с программированием на этом языке, немного.

4. Питон

Широко используется в технологическом кодировании AI, Python имеет огромное разнообразие инструментов и библиотек и поддерживает тестирование алгоритмов без необходимости их предварительной реализации.

Этот язык может повысить общую производительность разработчика, поддерживая объектно-ориентированный дизайн. Кроме того, эта программа быстрая — фактически быстрее, чем Java и C++.

Если бы мы назвали несколько недостатков, то это могло бы быть трудность разработчиков, приспосабливающихся к новому синтаксису технологического программирования ИИ.

Он также работает с помощью переводчика. Это замедляет выполнение при разработке искусственного интеллекта по сравнению с C++ и Java.

Одним из больших препятствий является кодирование технологии искусственного интеллекта для мобильных вычислений, поскольку ее язык делает ее нестабильной для мобильных устройств.

5. Пролог

Со своим списком основных древовидных структур данных Prolog имеет определенные преимущества перед другими программами в этом списке, такими как высокая эффективность для быстрого прототипирования программ ИИ, которые будут выпущены.

Пролог еще не стандартизирован. Это, наряду с различиями в реализации некоторых функций, может увеличить объем работы для разработчиков.

Продолжайте изучать искусственный интеллект и машинное обучение: ключевые отличия + примеры

Сколько времени уходит на кодирование и программирование ИИ?

Конечно, вопрос о том, сколько времени уходит на программирование искусственного интеллекта, зависит от очевидных факторов:

  • Ваш уровень знаний
  • Широта и уровень сложности ИИ
  • Цель системы ИИ
  • Используемый язык
Статья в тему:  Чем искусственный интеллект отличается от предыдущих технологических волн

Прежде чем приступить к кодированию ИИ, необходимо иметь базовое представление о линейной алгебре, матричной алгебре, исчислении переменных и статистике.

5 готовых технических инструментов, фреймворков и шаблонов искусственного интеллекта

Каждый, кто хочет окунуться в мир искусственного интеллекта, вероятно, задавал себе один и тот же вопрос: существуют ли какие-либо бесплатные технологические шаблоны искусственного интеллекта с открытым исходным кодом?

К счастью – да! И, к счастью, они здорово экономят время.

Давайте взглянем на следующие пять инструментов и фреймворков искусственного интеллекта.

1. Тензорный поток

TensorFlow — это программная библиотека с открытым исходным кодом, разработанная и используемая исследователями Google Brain Team.

Она имеет гибкую архитектуру, позволяющую разработчикам «развернуть вычисления на одном или нескольких ЦП на настольном компьютере, сервере или мобильном устройстве с помощью одного API», хотя сама эта библиотека предоставляет несколько API.

API нижнего уровня обеспечивает полный контроль над программированием, тогда как API более высокого уровня облегчают повторяющиеся задачи, которые необходимо выполнять между разными пользователями.

2. Кафе

Caffe — это фреймворк для создания систем глубокого обучения. Он был сделан быстрым и модульным, а также очень выразительным в техническом плане.

Он был разработан исследовательской группой Berkeley AI, и его основное внимание уделяется сетям, применяемым для компьютерного зрения.

По своему замыслу этот инструмент способствует инновациям и приложениям, поскольку его модели настраиваются без жесткого кодирования.

Статья в тему:  Как искусственный интеллект влияет на медийный маркетинг

Caffe также способствует активной разработке, быстрым исследовательским экспериментам и развертыванию в отрасли. (Caffe может обрабатывать 60 миллионов изображений ежедневно).

У него большое сообщество пользователей, поскольку он поддерживает академические исследования, стартапы и мультимедийные приложения.

Заинтересованы в создании инструментов ИИ? Поговорите с нашими экспертами

3. Нейрофил

Этот инструмент с открытым исходным кодом используется для создания искусственных нейронных сетей исключительно для программ Java.

Он содержит библиотеку классов Java (с очень небольшим количеством базовых классов) и с помощью простого инструмента Neurons может облегчить создание и обучение нейронных сетей.

Его редактор нейронной сети с графическим интерфейсом очень удобен и удобен, и разработчики могут использовать его для создания своих собственных компонентов нейронной сети.

Нейронные сети, разработанные с помощью Neuroph, имеют искусственные нейронные слои, нейронные связи, передаточную функцию, входную функцию, правило обучения и многое другое.

Этот инструмент также имеет собственную поддержку распознавания изображений.

4. Apache SystemML

Эта структура разрабатывает системы, способные к машинному обучению с использованием больших данных.

SystemML был создан IBM и известен своей гибкостью и масштабируемостью.

Он допускает несколько режимов выполнения, настройку алгоритмов и оптимизацию на основе данных и характеристик кластера.

Дополнительные уровни глубокого обучения, реализованные в этой системе, включают возможности графического процессора, импорт и запуск нейронных сетей и многое другое.

5. Факел

Torch — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, основанная на языке программирования LuaJIT. Он может похвастаться большим количеством алгоритмов и гибких тензоров для индексации, изменения размера, клонирования и совместного использования хранилища, а также другими функциями.

Статья в тему:  Какие акции искусственного интеллекта являются источником миллиардеров?

Torch с первоклассным интерфейсом, процедурами линейной алгебры, моделями нейронных сетей, эффективной поддержкой графического процессора и возможностью встраивания используется, в частности, Facebook AI Research Group, IBM и Yandex.

Его подмножество, PyTorch, представляет собой библиотеку машинного обучения с открытым исходным кодом для Python и может использоваться для обработки естественного языка.

Как создать чат-бота с помощью ИИ

Вы можете использовать вышеупомянутые фреймворки, такие как TensorFlow, для создания полнофункциональных чат-ботов с искусственным интеллектом.

С ними можно взаимодействовать с помощью голосовых или текстовых функций, и они чаще всего используются в сфере обслуживания розничных клиентов или для устранения технических неполадок.

Чтобы создать чат-бота:

  1. Определите возможности чат-бота
  2. Определите цели
  3. Создайте беседу
  4. Создайте чат-бот, используя фреймворки или платформы без программирования.

Итак, сколько времени занимает создание чат-бота?

Посмотрите это полезное видео от edureka о том, как создать чат-бота с искусственным интеллектом с помощью TensorFlow.

Вот некоторые из наиболее продвинутых платформ, предназначенных для помощи разработчикам в создании чат-ботов:

Хотите интегрировать чат-бот на свой сайт? Сделать запрос

Как работает ИИ: выводы

В конечном счете, искусственный интеллект способен привлечь клиентов, улучшить пользовательский опыт и, в конечном итоге, помочь предприятиям увеличить свои доходы за счет интеграции новейших технологий.

В Digital Silk, мы тщательно планируем и выполняем ваш веб-дизайн и процесс разработки приложений от начала до конца.

Статья в тему:  Microsoft SQL Server что такое искусственный интеллект

Создание вашего искусственного интеллекта является частью наших услуг по веб-дизайну и разработке.

Наш процесс включает в себя:

1. Начало и открытие

Мы назначим с вами первую встречу, чтобы обсудить объем вашего проекта, включая платформы и каналы, цели, целевую аудиторию, существующие стратегии бренда и многое другое.

Это также этап, на котором назначенный вами цифровой стратег проведет углубленное исследование конкурентов и разработает цифровую стратегию.

2. Цифровая стратегия

Наш специалист по цифровым стратегиям будет использовать ваш документ по стратегии бренда, подготовленный на предыдущем этапе, для создания вашей персонализированной цифровой стратегии.

3. Информационная архитектура

Наша команда цифровых стратегов и информационных архитекторов будет тесно сотрудничать, чтобы задокументировать существующие функции и функции текущей платформы.

4. Мокапы дизайна

После утверждения архитектуры вашего веб-сайта или приложения наши дизайнеры создадут каркасы или чертежи вашего веб-сайта.

5. Кодирование и разработка

После того, как эскизы утверждены, наступает время разработки. Наши фронтенд-разработчики теперь будут создавать фронтальный интерфейс, а наши бэкэнд-разработчики будут создавать систему управления контентом.

6. Обеспечение качества

Вам никогда не придется беспокоиться, если вы закажете наши услуги веб-дизайна и разработки, потому что на протяжении всего процесса разработки и до того, как ваш веб-сайт будет запущен, наши разработчики и цифровые стратеги будут тестировать каждый аспект вашего веб-сайта или мобильного приложения.

Это гарантирует, что все системы на месте, от правильного функционирования до соответствия оригинальным проектам, которые вы одобрили.

Статья в тему:  Что привлекает вас в искусственном интеллекте

7. Запуск и оптимизация

Итак, теперь у вас есть блестящий новый веб-сайт или мобильное приложение, которое уже было протестировано.

На этом наши услуги заканчиваются?

Наши специалисты будут продолжать следить за производительностью и безопасностью вашего сайта или приложения, оптимизируя, когда это возможно, для достижения максимальных результатов.

Независимо от того, решите ли вы использовать чат-ботов, распознавание голоса или внедрить другую форму ИИ, искусственный интеллект способен вывести ваш бренд на первое место среди конкурентов и создать базу постоянных клиентов, которые будут полагаться на вас долгие годы.

Готовы создать систему искусственного интеллекта? Запросить цену Расскажите нам о своем проекте, и наши специалисты дадут вам рекомендации.

  • Категории (теги):
    • Брендинг
    • Контент-маркетинг
    • Цифровой маркетинг
    • В прессе
    • Технологии
    • Веб-дизайн и разработка
    голоса
    Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x