Пошаговое руководство по созданию ИИ
С 1940-х годов, когда появился цифровой компьютер, стало ясно, что компьютеры можно программировать для решения очень сложных задач. Например, они могут находить доказательства математических теорем или играть в шахматы. На самом деле, компьютеры или компьютерные роботы могут выполнять задачи, характерные для людей. Вот где начинается искусственный интеллект.
Вас интересует, как построить искусственный интеллект? Эта статья дает базовое понимание искусственного интеллекта, его применения и необходимые шаги для создания ИИ.
Вас интересует, как построить искусственный интеллект? Эта статья дает базовое понимание искусственного интеллекта, его применения и необходимые шаги для создания ИИ.
Что такое искусственный интеллект
Искусственный интеллект (ИИ) - это способность цифрового компьютера или компьютерного робота выполнять задачи, которые выполняют умные существа. ИИ представляет собой отрасль информатики. Siri, Alexa и подобные умные ассистенты, а также автономные автомобили, разговорные боты и фильтры спама в электронной почте - примеры использования ИИ.
Математик Алан Тьюринг в своей работе "Вычислительные машины и интеллект" и в Тьюринговском тесте выразил фундаментальную цель и видение ИИ. В своей работе по искусственному интеллекту Тьюринг утверждал, что нет убедительных аргументов против того, чтобы машины не могли мыслить интеллектуально, как люди. Также Тьюринговский тест - это метод определения, может ли машина "думать".
Согласно теории информации, интеллект - это способность принимать или передавать информацию и сохранять ее в виде знаний. Теория информации математически описывает условия и параметры, влияющие на то, как информация передается и обрабатывается.
По мнению Шейна Легга, соучредителя DeepMind Technologies, интеллект - это способность агента ставить перед собой цели и решать разные проблемы в изменяющейся среде. Если агент - человек, то речь идет о естественном интеллекте, а если агент - машина, то речь идет об искусственном интеллекте.
Математик Алан Тьюринг в своей работе "Вычислительные машины и интеллект" и в Тьюринговском тесте выразил фундаментальную цель и видение ИИ. В своей работе по искусственному интеллекту Тьюринг утверждал, что нет убедительных аргументов против того, чтобы машины не могли мыслить интеллектуально, как люди. Также Тьюринговский тест - это метод определения, может ли машина "думать".
Согласно теории информации, интеллект - это способность принимать или передавать информацию и сохранять ее в виде знаний. Теория информации математически описывает условия и параметры, влияющие на то, как информация передается и обрабатывается.
По мнению Шейна Легга, соучредителя DeepMind Technologies, интеллект - это способность агента ставить перед собой цели и решать разные проблемы в изменяющейся среде. Если агент - человек, то речь идет о естественном интеллекте, а если агент - машина, то речь идет об искусственном интеллекте.
Эксплуатация и применение ИИ
С каждым днем создание систем искусственного интеллекта становится все проще и дешевле. Основная идея создания хорошего искусственного интеллекта заключается в сборе соответствующих данных для обучения модели искусственного интеллекта. Модели искусственного интеллекта - это программы или алгоритмы, которые позволяют искусственному интеллекту распознавать определенные шаблоны в больших наборах данных.
Чем лучше технология искусственного интеллекта, тем более мудро он может анализировать огромные объемы данных, чтобы научиться выполнять определенную задачу.
Процесс анализа данных и выполнения задач называется машинным обучением. Например, обработка естественного языка дает машинам возможность читать, понимать человеческие языки и имитировать это поведение. Самые перспективные приложения искусственного интеллекта основаны на машинном обучении и глубоком обучении. Последнее оперирует на основе нейронных сетей, построенных аналогично тем, что в человеческом мозге.
Примеры реального применения систем искусственного интеллекта очень разнообразны. Ниже вы найдете наиболее распространенные примеры использования искусственного интеллекта в повседневной жизни:
Все эти приложения искусственного интеллекта помогают улучшить нашу повседневную жизнь и оптимизировать работу бизнеса.
Чем лучше технология искусственного интеллекта, тем более мудро он может анализировать огромные объемы данных, чтобы научиться выполнять определенную задачу.
Процесс анализа данных и выполнения задач называется машинным обучением. Например, обработка естественного языка дает машинам возможность читать, понимать человеческие языки и имитировать это поведение. Самые перспективные приложения искусственного интеллекта основаны на машинном обучении и глубоком обучении. Последнее оперирует на основе нейронных сетей, построенных аналогично тем, что в человеческом мозге.
Примеры реального применения систем искусственного интеллекта очень разнообразны. Ниже вы найдете наиболее распространенные примеры использования искусственного интеллекта в повседневной жизни:
- Распознавание речи
- Обслуживание клиентов
- Компьютерное зрение
- Обнаружение тенденций в данных
- Противодействие мошенничеству
- Автоматизированная торговля на бирже
Все эти приложения искусственного интеллекта помогают улучшить нашу повседневную жизнь и оптимизировать работу бизнеса.
Как создать ИИ: что необходимо для создания системы?
Компания Gartner, Inc. прогнозирует, что доходы от программного обеспечения искусственного интеллекта по всему миру достигнут $62.5 миллиарда в 2022 году, выросшие на 21.3% по сравнению с 2021 годом. Итак, как создать искусственный интеллект? Давайте рассмотрим основные шаги, чтобы помочь вам понять, как создать искусственный интеллект с нуля.
Шаг 1. Первый компонент, который необходимо учитывать при создании ИИ-решения, - это идентификация проблемы
Перед тем, как разрабатывать продукт или его функцию, важно сосредоточиться на проблеме пользователя и выяснить, какую ценность (value-prop) пользователи могут получить от вашего продукта. Ценностное предложение связано с тем, какую ценность вы обещаете предоставить вашим клиентам, если они решат приобрести ваш продукт.
Идентифицируя идею решения проблемы, вы можете создать более полезный продукт и предложить пользователям больше преимуществ. После того, как вы разработали первый черновик продукта или минимальный жизнеспособный продукт (MVP), проверьте его на наличие проблем, чтобы быстро их устранить.
Идентифицируя идею решения проблемы, вы можете создать более полезный продукт и предложить пользователям больше преимуществ. После того, как вы разработали первый черновик продукта или минимальный жизнеспособный продукт (MVP), проверьте его на наличие проблем, чтобы быстро их устранить.
Шаг 2: Иметь нужные данные и очищать их
Теперь, когда вы сформулировали проблему, вам нужно выбрать правильные источники данных. Важнее получить высококачественные данные, чем тратить время на улучшение самой модели искусственного интеллекта. Данные делятся на две категории:
Затем вам нужно очистить данные, обработать их и сохранить очищенные данные, прежде чем вы сможете использовать их для обучения модели искусственного интеллекта. Очистка данных или их очистка заключается в исправлении ошибок и упущений для улучшения качества данных.
- Структурированные данные
- Неструктурированные данные
Затем вам нужно очистить данные, обработать их и сохранить очищенные данные, прежде чем вы сможете использовать их для обучения модели искусственного интеллекта. Очистка данных или их очистка заключается в исправлении ошибок и упущений для улучшения качества данных.
Шаг 3: Создайте алгоритмы
Когда вы говорите компьютеру, что ему делать, вы также должны выбрать, как он это будет делать. В этом помогают компьютерные алгоритмы. Алгоритмы - это математические инструкции. Необходимо создать алгоритмы машинного обучения для прогнозирования или классификации, чтобы модель искусственного интеллекта могла учиться на основе набора данных.
Шаг 4: Обучение алгоритмов
Продолжая работу по созданию искусственного интеллекта, вам нужно обучить алгоритм с использованием собранных данных. Лучше всего оптимизировать алгоритм для достижения модели искусственного интеллекта с высокой точностью в процессе обучения. Однако вам может понадобиться дополнительные данные, чтобы улучшить точность вашей модели.
Точность модели - это важный шаг. Поэтому вам нужно определить точность модели, установив минимальный приемлемый порог. Например, компания социальной сети, работающая над удалением поддельных аккаунтов, может установить "оценку мошенничества" между нулем и единицей для каждого аккаунта. После проведения исследования команда может решить отправить все аккаунты с оценкой выше 0.9 команде по борьбе с мошенничеством.
Точность модели - это важный шаг. Поэтому вам нужно определить точность модели, установив минимальный приемлемый порог. Например, компания социальной сети, работающая над удалением поддельных аккаунтов, может установить "оценку мошенничества" между нулем и единицей для каждого аккаунта. После проведения исследования команда может решить отправить все аккаунты с оценкой выше 0.9 команде по борьбе с мошенничеством.
Шаг 5: Выберите подходящую платформу
Помимо данных, необходимых для обучения вашей модели искусственного интеллекта, вам нужно выбрать подходящую платформу для ваших нужд. Вы можете выбрать внутреннюю или облачную платформу. В чем основная разница между этими платформами? Облачные платформы облегчают предприятиям экспериментировать и развиваться по мере того, как проекты переходят в производство и увеличивается спрос, позволяя быстрее обучать и развертывать модели машинного обучения.
- Внутренние платформы
- Облачные платформы
Шаг 6: Выберите язык программирования
Существует несколько языков программирования, включая классический C++, Java, Python и R. Последние два языка программирования более популярны, потому что они предлагают обширный набор инструментов, таких как обширные библиотеки машинного обучения. Сделайте правильный выбор, учитывая ваши цели и потребности. Например:
- Python - хороший выбор для начинающих, так как у него самый простой синтаксис, который легко изучить даже непрограммисту.
- C++ обладает высоким уровнем производительности и эффективности, что делает его идеальным для искусственного интеллекта в играх.
- Java легко отлаживается, удобен для пользователя и может использоваться на большинстве платформ. Кроме того, он хорошо работает с алгоритмами поисковых систем и для крупномасштабных проектов. Как правило, Java используется для создания приложений для настольных компьютеров.
- R разработан для прогнозного анализа и статистики. Таким образом, он в основном используется в науке о данных.
Шаг 7: Развертывание и наблюдение
Наконец, после того как вы разработали устойчивое и самодостаточное решение, настало время его развернуть. Контролируя свои модели после развертывания, вы можете гарантировать, что они будут продолжать работать хорошо. Не забывайте постоянно контролировать работу.
Подведение итогов
"Как создать искусственный интеллект" - вопрос, который многих сегодня интересует. Чтобы создать искусственный интеллект, нужно определить проблему, которую вы пытаетесь решить, собрать правильные данные, создать алгоритмы, обучить модель искусственного интеллекта, выбрать подходящую платформу, выбрать язык программирования и, наконец, развернуть и отслеживать работу вашей системы искусственного интеллекта.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи