Introdução à Inteligência Artificial
Inteligência Artificial é uma capacidade de projetar máquinas inteligentes ou desenvolver aplicativos de software de autoaprendizagem que imitam os traços da mente humana, como raciocínio, resolução de problemas, planejamento, tomada de decisão ideal, percepções sensoriais etc. A capacidade de abordagens inteligentes artificiais para superar o desempenho as ações humanas em termos de descoberta de conhecimento chamaram a atenção da comunidade de negócios e pesquisa em todo o mundo e esse campo de estudo testemunhou um rápido progresso nas últimas duas décadas. vamos avançar nesta introdução ao posto de inteligência artificial em detalhes.
Principais componentes e características da inteligência artificial
Na seção acima, estudamos sobre Introdução à inteligência artificial. Agora, estamos avançando com os componentes ou estruturas que mais contribuem para a implementação de vários sistemas inteligentes:
1. Engenharia de recursos
O processo de identificação de um conjunto mínimo de recursos ou atributos informativos do conjunto de dados fornecido é chamado extração de recursos. O desempenho dos processos de aprendizado de máquina pode ser aprimorado escolhendo-se adequadamente um conjunto significativo de recursos. O processo eficiente de extração de recursos garante
- Redução do grau de distúrbio, chamado entropia, ao classificar conjuntos de dados com base nos recursos selecionados. Em outras palavras, esse conjunto ideal de recursos maximiza o ganho de informações.
- Zero correlação entre os recursos, alcançando independência e minimalidade do conjunto de recursos. Este objetivo é alcançado usando técnicas como Análise de Componentes Principais (PCA), processo de ortogonalização de Gram-Schmidt, etc.
2. Redes neurais artificiais
Uma rede neural compreende interconexões ponderadas entre o conjunto de nós de computação em camadas consecutivas. Os pesos ideais das conexões são deduzidos na fase de aprendizado, ajustando-os de acordo com a estratégia comum de compartilhamento de peso e de acordo com o feedback recebido do algoritmo de propagação implementada. Tecnicamente, cada nó calcula a soma ponderada dos valores propagados para sua entrada. Os critérios para que os valores computados avancem para a próxima camada são regulados pelas funções de ativação. Após uma série de épocas, a constituição dos estágios de feed-forward e back-propagation, pesos e outros parâmetros de rede converge para valores ótimos, terminando com o modelo mais apropriado. As redes neurais artificiais mais usadas são:
- As Redes Neurais Convolucionais (CNN) envolvem a entrada recebida com os filtros / padrões espaciais aprendidos para identificar recursos na camada de convolução. Esses sinais são encaminhados para as próximas camadas totalmente conectadas para executar tarefas de reconhecimento.
- A robustez da convolução às variações de tradução alimenta o reconhecimento ou a rotulagem de recursos de maneira eficaz e essa abordagem é amplamente usada em aplicativos de reconhecimento de imagem.
- As Redes Neurais Recorrentes (RNN) usam Memória de Longo Prazo (LTSM) para estimativa inteligente de valores desconhecidos a partir de uma série de dados anteriores.
3. Aprendizagem Profunda
A arquitetura de aprendizado profundo possui mais camadas ocultas entre a camada de entrada e saída quando comparada à das redes neurais artificiais. Essa mudança na arquitetura facilita a estrutura de aprendizado profundo para executar a extração automática de recursos, juntamente com o aprendizado de classificação. Esses modelos empregam aprendizado supervisionado para treinar com conjuntos de dados bem rotulados. Apesar da complexidade inerente na arquitetura, com inúmeras camadas ocultas, o tempo de aprendizado do modelo pode ser drasticamente reduzido com o uso de GPUs de computação paralela de alto desempenho
Aplicações de Inteligência Artificial
Como já aprendemos sobre a Introdução à Inteligência Artificial, agora estamos discutindo as teorias e métodos relacionados à IA revolucionando todos os campos, incluindo Varejo, Finanças, Pesquisa espacial, Assistência médica, Eletrônicos, Automóveis, etc. Os detalhes de algumas aplicações são como abaixo:
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Edição ética de genes
A noção de atendimento médico personalizado para tratar doenças ou distúrbios causados por mutações genéticas é alcançada através da compreensão precisa do modelo genético do paciente. A análise para identificar a ordem dos nucleotídeos é chamada de Sequenciamento do Genoma. Com as idéias do sequenciamento do genoma, mutações suscetíveis seriam identificadas para prescrever uma linha de tratamento específica para o paciente.
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Sistema inteligente de resposta a desastres
Os modernos sistemas de resgate usam drones, robôs e sensores com inteligência artificial para coletar rapidamente informações precisas sobre a extensão dos danos, a localização exata das vítimas presas, detalhes topográficos da paisagem em tempos de crise. Os sistemas inteligentes ajudam as equipes de resgate a identificar os pontos de montagem mais próximos e seguros, enquanto evacuam pessoas das áreas atingidas por desastres. Os módulos de gerenciamento de desastre equipados com IA estimulam efetivamente exercícios simulados de desastre para identificar locais potencialmente vulneráveis, planejar ações de precaução, monitorar e governar a alocação de recursos sem problemas.
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Sistemas de recomendação
Os melhores sistemas de recomendação identificam ou prevêem as preferências dos usuários para itens com base no perfil dos itens e inferências sobre o comportamento dos usuários. A disposição dos usuários em relação a vários itens é representada como pares usuário-item na matriz de utilidade. As duas maneiras de descobrir a resposta dos usuários aos itens são
- As recomendações baseadas em conteúdo compreendem o interesse dos usuários com base nas classificações / comentários fornecidos para alguns itens e sugerem itens semelhantes a eles.
- A filtragem colaborativa se concentra na identificação de usuários semelhantes e na recomendação de itens preferidos por outros usuários semelhantes.
Matematicamente, a matriz de utilidade representada é escassa e o algoritmo de recomendação visa deduzir as entradas desconhecidas / perdidas dos poucos valores conhecidos, usando algoritmos de cluster e métodos de fatoração de matriz, como decomposição de valor singular (SVD), etc.
Vantagens da inteligência artificial
Como já aprendemos sobre a Introdução à Inteligência Artificial, informe-nos sobre as vantagens da Inteligência Artificial e os benefícios oferecidos pelos módulos atualizados da IA:
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Intervenção Humana Mínima
Os sistemas com inteligência artificial são as soluções mais adequadas nos ambientes, onde é mais provável que a vida humana esteja em risco. Poucos exemplos de tais cenários são a exploração espacial, operações de defesa como desarmamento de bombas, locais de trabalho caracterizados por calor intenso, mineração mineral etc.
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Mais rápido e preciso
O desempenho de aplicativos habilitados para IA bem treinados reduz drasticamente a chance de erros humanos surgirem. Essas versões da IA provaram ser mais rápidas em tarefas caras em termos de computação, especialmente no campo de pesquisas científicas e em tarefas demoradas. A maioria das tarefas rotineiras, triviais e repetitivas pode ser automatizada com a tecnologia adequada de IA para melhorar a eficiência operacional.
Desafios
Na seção acima, de introdução à inteligência artificial, aprendemos sobre características, aplicação e vantagens. Agora, estamos avançando com os desafios da inteligência artificial:
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Necessidade de Corpus de Dados Maciço
Em geral, os sistemas inteligentes, antes de serem implantados como uma solução do mundo real, aprendem um modelo otimizado com a ajuda de uma grande quantidade de dados durante o treinamento e a validação. A disponibilidade de grandes volumes de dados e a capacidade de lidar com eles são as principais limitações para que os sistemas e aplicativos de software convencionais evoluam conforme as edições habilitadas para IA. A necessidade de técnicas de modelagem sofisticadas que possam estimar os parâmetros do modelo com alta precisão usando amostras de dados limitadas é iminente.
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Interações multimodais
A eficiência e a precisão dos aplicativos de reconhecimento baseados na percepção, que englobam métodos de visão computacional, podem ser aprimorados, aproveitando a capacidade de interpretar e processar vários modos de dados simultaneamente. Isso permite que o paradigma de reconhecimento emule idealmente a inteligência humana que trabalha em conjunto com vários sentidos, como toque, visão, audição, etc.
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Além do controle humano
Com a capacidade excepcional da tecnologia de IA de entender e aprender vastas bibliotecas de informações em um ritmo mais rápido, há poucos casos ameaçadores em que uma estrutura de IA ganhou quociente emocional e superou as extremidades do pensamento lógico humano. Nesses casos não regulamentados, o comportamento incomum dos sistemas de IA levaria a uma catástrofe irreparável.
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Este foi um guia sobre Introdução à Inteligência Artificial. Aqui discutimos as características, aplicações e vantagens da inteligência artificial. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -
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