人工知能 - AI とは何ですか?

人工知能は、コンピュータを人間に置き換えたいという願望のもと、人間によってますます開発されており、 人間が使える時間が増え、その精度も非常に高くなります。言うまでもなく医療への応用も可能です。Ai のアプリケーションは実際にどうなっていますか? この記事ではWebTech360で調べてみましょう。

AI – 人工知能とは何ですか?

まず、AI の概念を理解する必要があります: 人工知能 - AI または人工知能は、人間の思考と機械、特に機械のコンピューターシステムの学習プロセスをシミュレートする技術です。この人工知能は、人間と同様の知的行動を自動化し、それによって人間の労力を軽減し、より高い精度を実現することを目的として人間によってプログラムされています。

これまでのロジックプログラマーと比較した人工知能の違いは、すべてが事前にプログラムされており、人間のロジックに従って機械が動作するのではなく、独立して考える能力です。最適なソリューションを提供できるため、コストが削減され、運用効率が向上します。さらに、その自己計算能力により、Ai は新しいアイデアを思いつき、人々が開発中にアイデアを追加するのに役立ちます。

Aiのような人工知能を生み出すための操作とは？

Ai マシンを作成するには、 Ai マシンに従ってマシンを設定し、トレーニング (Ai をトレーニング) するための計算ソフトウェアの実装を開始する必要があります。具体的には以下のとおりです。

- 学習：情報収集と情報利用ルール

- 推論: ルールを使用して、近似的または明確な結論に達する

- 自己修正

エキスパートシステム、音声認識、コンピュータービジョン (顔、物体、文字の認識) などの AI の特別なアプリケーションを使用して、AI が人間を通じて学習できるようになります。

以来、人工知能 (AI) の処理動作は、AI、機械学習、深層学習の3 つの概念に基づいています。これら 3 つの概念の関係を視覚化するために、次のようなベン図を見てみましょう。

人工知能 - AI とは何ですか?

AI - 人工知能は最初で最大のアイデアです。その後、機械学習が登場し、最後にディープラーニングが登場し、今日の現代 AI の爆発的な普及を促進しています。ディープラーニングの作成は、音声から画像、インターネットに接続されたドキュメントに至るまで、AI が人間のデータソースから学習する方法であり、機械学習は、人工知能が自ら学習する方法であり、質問し、知識を増やし、AI が人間として独立して思考し、理解する方法です。論理を通して。そして、AI は機械学習と深層学習を含む最大のサークルです。

AI技術の分類

リアクティブ AI テクノロジー (Reactive Machine)、限られたメモリを備えた AI テクノロジー、人工知能の理論、自己認識。

タイプ 1: リアクティブ AI (リアクティブマシン) テクノロジー

リアクティブ AI テクノロジーを使用して、可能な動きを分析し、対戦相手を変更し、最も戦略的なアクションを選択します。

例: 1990 年代にIBM のチェスオートマトンが世界プレイヤーのガルリカスパロフに勝利したディープブルーの AI テクノロジーは手を識別し、次の手を予測できます。しかし、記憶を持たず、過去の経験を活かして将来訓練を続けることはできません。

Google の Deep Blue と AlphaGO (go) は狭い目的向けに設計されており、別の状況に簡単に適用することはできません。

タイプ 2: メモリが限られた AI テクノロジー

これらの AI アプリケーションは、過去の経験を使用して将来の意思決定を行っています。

これらの意思決定機能の一部は、車両、ドローン、潜水艦などの無人機器に搭載されています。これらの AI テクノロジーの周囲センサーを組み合わせることで、状況を予測し、デバイスに最適なアクションステップを与えることができます。これらは、次のステップでアクションを実行するために使用されます。

タイプ 3: 人工知能の理論

これはテクノロジーです。自分で考え、周囲のものから学び、それを特定の事柄に適用できる人です。しかし、このAI技術は現時点では実現不可能です。

タイプ 4: 自己認識

AI システムは自己認識し、意識を持ち、人間のように行動します。これらの AI アプリケーションには感情もあり、他人の感情を理解します。しかし、この種のAI技術はまだ実現可能ではありません。

人工知能 - AI とは何ですか?

今日最もホットな AI アプリケーションのトップ

1. 健康分野におけるAI

AI は患者の健康状態の改善と治療コストの削減に貢献します。企業は機械学習を応用して、人間よりも迅速かつ優れた診断を行っています。

最高のヘルスケアテクノロジーの 1 つは IBM Watson であり、自然言語を理解し、質問に答えることができます。このシステムは、患者データやその他の利用可能なデータソースをマイニングして仮説を生成します。

次に、信頼度スコアスキーマを提示します。AI のその他の用途には、チャットボット、質問に答えて顧客サポートを提供し、予約をスケジュールしたり、請求プロセスを通じて患者を支援したりするためのオンラインコンピュータープログラム、および基本的な医療フィードバックを提供する医療アシスタントなどが含まれます。

人工知能 - AI とは何ですか?

2. 自然言語生成 (自然言語生成、NLG)

自社で合成したコンピュータデータから文書を作成します。人間と同じように、AI は与えられた仕事に合わせて文書を作成したり、人間から学んだ語彙を使って最適な解決策を計画したり実行したりすることができます。

3. 音声認識

人間の音声をコンピュータアプリケーションが理解できる形式に変換します。これは、本物の人間のように機械と会話できる方法と似ています。

4. 仮想管理者

シンプルなチャットボットから人とつながることができる高度なシステムに至るまで、このテクノロジーはカスタマーサービス、ユーザーサポート、スマートホーム管理に使用されています。

5. 機械学習プラットフォーム（機械学習）

機械学習モデルを設計、トレーニング、アプリケーション、プロセス、マシンに導入するためのアルゴリズム、API、開発およびトレーニングキット、データ、コンピューティングテクノロジーを提供します。

6. AI に最適化されたハードウェア

AI タスクを最も効率的に実行するように設計された GPU プロセッサーと特別なデバイスが含まれます。最高の AI を処理するには、AI アプリケーション (ディープラーニング) 専用の一連のコンピューターを装備する必要があります。これらは、複数のビデオカードを並列して実行する、非常に特別に構築された PC です。

7. 経営上の意思決定

これは、初期セットアップ/トレーニングで使用するルールとロジックを AI システムに注入し、保守および調整可能にするテクノロジーです。

8. ディープラーニングプラットフォーム

機械学習の特殊な分野であるディープラーニングは、人工ニューラルネットワーク上で実行されるプログラムであり、コンピューターに非常に大量のデータを学習させることができます。

9. 生体認証

このテクノロジーにより、画像認識、指紋、音声、人間のジェスチャーなど、より自然な人間と機械の対話が可能になります。

10. ロボットによるプロセスオートメーション

コーディングなどの手法を用いてロボットによる人間の作業を自動化し、より効率的な作業をサポートします。

現在、人工知能 - Ai と Ai Machine は大企業によって応用されており、ベトナムには音声ボットや他の多くの将来のアプリケーションの作成に人工知能を使用している Viettel があります。人工知能の力 - AI は将来の業界にとって非常に重要であり、将来的には大きな発展の中核となるでしょう。