Пошаговое руководство по созданию ИИ

С 1940-х годов, когда был разработан цифровой компьютер, стало ясно, что компьютеры можно запрограммировать для выполнения чрезвычайно сложных задач.Например, они могут находить доказательства математических теорем или играть в шахматы. На самом деле компьютеры или управляемые компьютером роботы могут выполнять задачи, типичные для человека. Вот где искусственный интеллект вступает в игру.

Вам интересно, как построить ИИ? Эта статья дает базовое представление об искусственном интеллекте, его применении и шагах, необходимых для создания ИИ.

Что такое искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) — это способность цифрового компьютера или управляемого компьютером робота выполнять задачи, которые выполняют разумные существа. ИИ представляет собой отрасль информатики. Примерами искусственного интеллекта являются Siri, Alexa и подобные умные помощники, а также беспилотные автомобили, диалоговые боты и фильтры спама в электронной почте.

Статья математика Алана Тьюринга «Вычислительные машины и интеллект» и тест Тьюринга выражают фундаментальную цель и видение ИИ. Тьюринг написал свою статью об искусственном интеллекте, утверждая, что нет убедительных аргументов в пользу того, что машины не могут мыслить разумно, как люди. Точно так же тест Тьюринга — это метод определения того, может ли машина «думать».

Согласно теории информации, интеллект — это способность человека принимать или передавать информацию и сохранять ее в виде знаний. Теория информации математически представляет условия и параметры, влияющие на то, как информация передается и обрабатывается.

По словам Шейна Легга, сооснователя DeepMind Technologies, интеллект — это способность агента ставить цели и решать различные задачи в меняющейся среде. Если агент — человек, вы имеете дело с естественным интеллектом, а если агент — машина, вы имеете дело с искусственным интеллектом.

Работа и применение ИИ

Все чаще создание систем ИИ становится менее сложным и более дешевым. Принцип создания хорошего ИИ заключается в сборе соответствующих данных для обучения модели ИИ.Модели ИИ — это программы или алгоритмы, которые позволяют ИИ распознавать определенные шаблоны в больших наборах данных.

Чем лучше вы делаете технологию ИИ, тем мудрее она может анализировать огромные объемы данных, чтобы научиться выполнять ту или иную задачу.

Процесс анализа данных и выполнения задач называется машинным обучением (ML). Например, обработка естественного языка (NLP) дает машинам возможность читать, понимать человеческие языки и имитировать это поведение. Наиболее многообещающие приложения ИИ основаны на машинном обучении и глубоком обучении. Последний работает на основе нейронных сетей, построенных аналогично человеческому мозгу.

Реальные приложения систем ИИ очень разнообразны. Ниже вы можете найти наиболее распространенные примеры использования ИИ в повседневной жизни:

• Распознавание речи

Также известная как автоматическое распознавание речи (ASR), компьютерное распознавание речи или преобразование речи в текст, это возможность, которая использует НЛП для преобразования человеческой речи в письменный формат. Например, Siri использует распознавание речи для голосового поиска.

• Обслуживание клиентов

Все больше компаний обращаются к виртуальным онлайн-агентам для обслуживания клиентов, тем самым заменяя агентов-людей. По данным Servion Global Solutions, к 2025 году 95% всех взаимодействий с клиентами будет осуществляться с использованием искусственного интеллекта.

В этом случае технология ИИ позволяет компьютерам и системам извлекать значимую информацию из цифровых изображений, видео и других визуальных входных данных. Вы можете увидеть его применение в тегах фотографий в социальных сетях.

• Обнаружение трендов данных

Алгоритмы ИИ могут использовать поведение потребителей для выявления тенденций данных, что позволяет компаниям создавать эффективные стратегии перекрестных продаж. В результате компании могут предлагать соответствующие дополнительные рекомендации в процессе оформления заказа. Вот где вступает в действие программное обеспечение для прогнозной аналитики.

Такое программное обеспечение позволяет принимать решения в режиме реального времени с вашими данными. Например, программное обеспечение может генерировать модели оценки рисков, такие как обнаружение мошенничества и рисков, таргетированная реклама и рекомендации по продуктам.

• Предотвращение мошенничества

Одной из основных проблем, которую решает искусственный интеллект, является мошенничество с платежами и конфиденциальной информацией. Компании используют системы на основе ИИ для эффективного обнаружения и предотвращения этого вида мошенничества.

• Автоматизированная торговля акциями

Платформы высокочастотной торговли на основе искусственного интеллекта ежедневно совершают тысячи, а иногда и миллионы сделок. По состоянию на 2020 год половина сделок на фондовом рынке в Америке была автоматизирована. По прогнозам Allied Market Research, к 2028 году объем мирового рынка алгоритмов составит 31,2 млн долларов.

Как создать ИИ: что требуется для создания системы ИИ?

Gartner, Inc. прогнозирует, что мировой доход от программного обеспечения для ИИ достигнет 62,5 млрд долларов в 2022 году, увеличившись на 21,3% по сравнению с 2021 годом. Итак, как создать ИИ? Давайте рассмотрим основные шаги, которые помогут вам понять, как создать ИИ с нуля.

Шаг 1. Первым компонентом, который следует учитывать при создании решения ИИ, является идентификация проблемы.

Перед разработкой продукта или функции важно сосредоточиться на болевой точке пользователя и выяснить ценностное предложение (ценностное предложение), которое пользователи могут получить от вашего продукта. Ценностное предложение связано с ценностью, которую вы обещаете предоставить своим клиентам, если они решат приобрести ваш продукт.

Определив идею решения проблемы, вы сможете создать более полезный продукт и предложить больше преимуществ пользователям. После того, как вы разработали первый набросок продукта или минимально жизнеспособный продукт (MVP), проверьте наличие проблем, чтобы быстро их устранить.

Шаг 2: Имейте правильные данные и очистите их

Теперь, когда вы сформулировали проблему, вам нужно выбрать правильные источники данных. Получить качественные данные важнее, чем тратить время на улучшение самой модели ИИ. Данные делятся на две категории:

Структурированные данные — это четко определенная информация, включающая шаблоны и легкодоступные для поиска параметры. Например, имена, адреса, даты рождения и номера телефонов.

• Неструктурированные данные

Неструктурированные данные не имеют закономерностей, согласованности или единообразия. Он включает в себя аудио, изображения, инфографику и электронные письма.

Затем вам нужно очистить данные, обработать их и сохранить очищенные данные, прежде чем вы сможете использовать их для обучения модели ИИ. Очистка или очистка данных — это исправление ошибок и упущений для улучшения качества данных.

Шаг 3: Создайте алгоритмы

Говоря компьютеру, что делать, вам также нужно выбрать, как он будет это делать. Вот где вступают в дело компьютерные алгоритмы. Алгоритмы — это математические инструкции. Необходимо создать алгоритмы машинного обучения прогнозирования или классификации, чтобы модель ИИ могла учиться на наборе данных.

Шаг 4: Обучите алгоритмы

Двигаясь вперед к тому, как создать ИИ, вам нужно обучить алгоритм, используя собранные данные. Было бы лучше оптимизировать алгоритм для получения модели ИИ с высокой точностью в процессе обучения. Однако вам могут понадобиться дополнительные данные для повышения точности вашей модели.

Точность модели является критически важным шагом. Следовательно, вам необходимо установить точность модели, установив минимально допустимый порог. Например, компания социальной сети, работающая над удалением поддельных учетных записей, может установить «оценку мошенничества» от нуля до единицы для каждой учетной записи. После некоторого исследования команда может решить отправить все учетные записи с оценкой выше 0,9 команде по борьбе с мошенничеством.

Шаг 5: выберите правильную платформу

Помимо данных, необходимых для обучения вашей модели ИИ, вам нужно выбрать правильную платформу для ваших нужд. Вы можете выбрать внутреннюю или облачную структуру. В чем основное отличие этих фреймворков? Облако позволяет предприятиям легко экспериментировать и расти по мере запуска проектов и увеличения спроса, позволяя быстрее обучать и развертывать модели машинного обучения.

• Собственные фреймворки

Например, вы можете выбрать Scikit, Tensorflow и Pytorch. Это самые популярные из них для разработки моделей внутри компании.

• Облачные фреймворки

С платформой ML-as-a-Service или ML в облаке вы можете быстрее обучать и развертывать свои модели. Вы можете использовать IDE, Jupyter Notebooks и другие графические пользовательские интерфейсы для создания и развертывания своих моделей.

Шаг 6: выберите язык программирования

Существует более одного языка программирования, включая классический C++, Java, Python и R. Последние два языка программирования более популярны, поскольку они предлагают надежный набор инструментов, таких как обширные библиотеки машинного обучения. Сделайте правильный выбор, учитывая свои цели и потребности. Например:

• Python — хороший выбор для начинающих, поскольку у него самый простой синтаксис, который может легко выучить непрограммист.
• C++ может похвастаться высоким уровнем производительности и эффективности, что делает его идеальным для ИИ в играх.
• Java легко отлаживать, она удобна для пользователя и может использоваться на большинстве платформ. Кроме того, он хорошо работает с алгоритмами поисковых систем и для масштабных проектов. Как правило, Java используется для создания настольных приложений.
• R разработан для прогнозного анализа и статистики. Таким образом, он в основном используется в науке о данных.

Шаг 7. Развертывание и мониторинг

Наконец, после того как вы разработали устойчивое и самодостаточное решение, пришло время его развернуть. Отслеживая свои модели после развертывания, вы можете убедиться, что они будут работать хорошо. Не забывайте постоянно следить за работой.

Подвести итог

«Как создать ИИ» — вопрос, который сейчас интересует многих. Чтобы создать ИИ, вам нужно определить проблему, которую вы пытаетесь решить, собрать нужные данные, создать алгоритмы, обучить модель ИИ, выбрать правильную платформу, выбрать язык программирования и, наконец, развернуть и контролировать работу. вашей системы ИИ.