Đồ an trí tuệ nhân tạo python

Hôm nay, trong Hướng dẫn Python AI này, chúng ta sẽ giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo . Hơn nữa, trong Lập trình trí tuệ nhân tạo này, chúng ta sẽ thấy các Vấn đề về AI, Công cụ trong AI và các cách tiếp cận Trí tuệ nhân tạo.

Các bài viết liên quan:

• Anaconda trong Data science
• Các ứng dụng của Machine Learning trong thực tế
• Convolutional Neural Networks trong machine learning
• Tập huấn luyện và kiểm tra trong Machine learning
• Tensor 2 chiều
• Hướng dẫn về TensorFlow
• Prediction sử dụng linear class
• Hàm khởi tạo(constructor) là gì?
• Tạo Dataset của Perceptron Model trong Pytorch
• Lý luận trong trí tuệ nhân tạo
• Các lĩnh vực con của Trí tuệ nhân tạo
• Lý luận Probabilistic trong trí tuệ nhân tạo
• Knowledge-Based Agent trong trí tuệ nhân tạo
• Định lý Bayes trong trí tuệ nhân tạo
• Bayesian Belief Network trong trí tuệ nhân tạo
• Hill Climbing Algorithm trong trí tuệ nhân tạo
• AI Marketing là gì?
• Thuật toán Mini-Max trong Trí tuệ nhân tạo
• Artificial Intelligence là gì? Giới thiệu tổng quan
• Tìm kiếm Heuristic trong AI
• Knowledge representation là gì?
• Suy luận trong Artificial intelligence
• Hướng dẫn về TensorFlow
• Hướng dẫn PyTorch

Vì vậy, hãy bắt đầu Hướng dẫn Python AI.

Tóm tắt nội dung

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trí tuệ nhân tạo , thường được gọi là AI, là trí thông minh mà một cỗ máy thể hiện. Với trí thông minh của máy móc, có thể cung cấp cho thiết bị khả năng nhận biết môi trường của nó và hành động để tối đa hóa cơ hội thành công trong việc đạt được mục tiêu của mình.

Như chúng ta đã nói, AI tiếp nhận môi trường của nó và hành động để tối đa hóa cơ hội thành công trong việc đạt được các mục tiêu của nó. Một mục tiêu có thể đơn giản hoặc phức tạp, rõ ràng hoặc gây ra. Cũng đúng là nhiều thuật toán trong AI có thể học hỏi từ dữ liệu, tìm hiểu các phương pháp khám phá mới để cải thiện và viết các thuật toán khác.

Một điểm khác biệt đối với con người là AI không sở hữu các tính năng lý luận thông thường của con người và tâm lý học dân gian. Điều này khiến nó kết thúc với những sai lầm khác với con người.

Xem thêm Các hình vẽ cơ bản trong AI

Vấn đề về AI

Khi mô phỏng hoặc tạo AI, chúng ta có thể gặp phải các vấn đề xung quanh các đặc điểm sau:

1. Lập luận và Giải quyết Vấn đề

Trước đó, các thuật toán đã bắt chước suy luận từng bước mà con người hiển thị. Nghiên cứu về AI sau đó đã giới thiệu các phương pháp làm việc với thông tin không đầy đủ và không chắc chắn.

Tuy nhiên, khi các vấn đề ngày càng lớn, các thuật toán này trở nên chậm hơn theo cấp số nhân. Con người thường sử dụng các phán đoán nhanh, trực quan thay vì suy luận từng bước a.

1. Trình bày tri thức

Một số hệ thống chuyên gia tích lũy kiến ​​thức bí truyền từ các chuyên gia. Một cơ sở tri thức chung toàn diện chứa đựng nhiều thứ bao gồm- đối tượng, thuộc tính, phạm trù, quan hệ giữa các đối tượng, tình huống, sự kiện, trạng thái, thời gian, nguyên nhân, tác động, tri thức về tri thức và các lĩnh vực khác.

Khi chúng ta nói về bản thể học, chúng ta nói về những gì tồn tại. Dưới sự biểu diễn tri thức, chúng tôi quan sát các lĩnh vực sau:

• Suy luận mặc định; Vấn đề về trình độ
• Bề rộng của kiến ​​thức thông thường
• Dạng biểu tượng con của một số kiến ​​thức thông thường

1. Lập kế hoạch

Một tác nhân thông minh phải có khả năng thiết lập mục tiêu, đạt được chúng và hình dung ra tương lai. Giả sử đó là hệ thống duy nhất trên thế giới, một đặc vụ có thể chắc chắn về hậu quả hành động của họ. Nếu có nhiều tác nhân hơn, tác nhân sẽ có thể suy luận nếu không chắc chắn.

Đối với điều này, nó phải có thể đánh giá môi trường của nó, đưa ra dự đoán, đánh giá các dự đoán và thích ứng theo đánh giá của nó. Với việc lập kế hoạch đa đại lý, chúng tôi quan sát thấy nhiều đại lý hợp tác và cạnh tranh để đạt được mục tiêu.

1. Learning

AI có liên quan đến Học máy theo một cách nào đó. Chúng ta đã thường nói về việc học không giám sát – khả năng tiếp nhận một luồng đầu vào và tìm ra các mẫu trong đó. Điều này bao gồm phân loại và hồi quy số.

Chúng tôi phân loại mọi thứ thành các loại và tạo ra một hàm mô tả cách đầu vào và đầu ra liên quan và thay đổi lẫn nhau. Các bộ xấp xỉ hàm này.

1. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

NLP là một lĩnh vực Khoa học Máy tính cung cấp cho máy móc khả năng đọc và hiểu ngôn ngữ của con người. Với nó, chúng ta có thể truy xuất thông tin, khai thác văn bản, trả lời câu hỏi và dịch bằng máy. Chúng tôi sử dụng các chiến lược như phát hiện từ khóa và sở thích từ vựng.

1. Sự nhận thức

Với nhận thức của máy, chúng tôi có thể lấy đầu vào từ các cảm biến như máy ảnh, micrô và lidar để nhận dạng các đối tượng. Chúng ta có thể sử dụng nó cho các ứng dụng như nhận dạng giọng nói, nhận dạng khuôn mặt và nhận dạng đối tượng. Chúng tôi cũng có thể phân tích đầu vào trực quan với Computer Vision.

1. Chuyển động và Thao tác

Với AI, chúng ta có thể phát triển các cánh tay robot tiên tiến và hơn thế nữa cho các nhà máy hiện đại. Những điều này có thể sử dụng kinh nghiệm để học cách đối phó với ma sát và trượt bánh răng. Thuật ngữ Lập kế hoạch chuyển động có nghĩa là chia một nhiệm vụ thành các nguyên thủy giống như các chuyển động chung riêng lẻ.

1. Trí tuệ xã hội

“Tôi có nên đi ngủ không, Siri?”, Tôi hỏi khi về đến nhà sau một ngày bận rộn. “Tôi nghĩ bạn nên ngủ trên đó”, Siri châm biếm lại. Máy tính tổng hợp, một thuật ngữ chung, bao gồm các hệ thống có thể nhận ra, diễn giải, xử lý hoặc mô phỏng các ảnh hưởng / cảm xúc của con người.

Trong lĩnh vực này, chúng tôi đã quan sát phân tích tình cảm văn bản và phân tích ảnh hưởng đa phương thức. Mục đích là cho phép AI hiểu được động cơ và trạng thái cảm xúc của người khác để dự đoán hành động của họ.

Nó có thể bắt chước cảm xúc và biểu hiện của con người để tỏ ra nhạy cảm và tương tác với con người. Một robot với các kỹ năng xã hội thô sơ là Kismet, được phát triển tại MIT bởi Tiến sĩ Cynthia Breazeal.

1. Trí thông minh nói chung

Gần đây, nhiều nhà nghiên cứu AI đã bắt đầu làm việc trên các ứng dụng AI hẹp có thể điều chỉnh được như chẩn đoán y tế. Tương lai có thể có những cỗ máy với Trí tuệ nhân tạo (AGI) kết hợp những kỹ năng hạn hẹp như vậy. DeepMind của Google sẽ là một ví dụ về điều này.

Xem thêm Tìm kiếm Heuristic trong AI

Phương pháp tiếp cận

Chúng tôi quan sát bốn cách tiếp cận khác nhau đối với AI-

Điều khiển học và mô phỏng não

Một số máy móc tồn tại sử dụng mạng điện tử để hiển thị trí thông minh thô sơ.

Tượng trưng

Cách tiếp cận này xem xét việc giảm trí thông minh của con người thành thao tác tượng trưng. Điều này bao gồm mô phỏng nhận thức, phương pháp tiếp cận dựa trên logic, phản logic hoặc cẩu thả và dựa trên kiến ​​thức.

Biểu tượng phụ

Đối với các quá trình nhận thức của con người như nhận thức, rô bốt, học tập và nhận dạng mẫu, các phương pháp tiếp cận ký hiệu phụ đã đi vào hình ảnh. Điều này bao gồm các cách tiếp cận như trí thông minh thể hiện và trí thông minh tính toán và máy tính mềm.

Học thống kê

Các kỹ thuật học thống kê như HMM và mạng nơ-ron mang lại độ chính xác tốt hơn trong các lĩnh vực thực tế như khai thác dữ liệu. Hạn chế của HMM bao gồm nó không thể mô hình hóa sự kết hợp vô hạn có thể có của ngôn ngữ tự nhiên.

Công cụ trí tuệ nhân tạo

Trong phần này của Hướng dẫn Python AI, chúng ta sẽ nghiên cứu các công cụ khác nhau được sử dụng trong Trí tuệ nhân tạo:

Tìm kiếm và Tối ưu hóa

Tìm kiếm một cách thông minh các giải pháp khả thi và sử dụng lý luận để làm điều đó là một công cụ dành cho AI. Đối với các vấn đề trong thế giới thực, các tìm kiếm đơn giản đầy đủ hiếm khi đủ.

Điều này là do chúng có không gian tìm kiếm thực sự lớn. Điều này dẫn đến việc tìm kiếm chậm hoặc không bao giờ kết thúc. Để giải quyết vấn đề này, chúng ta có thể sử dụng phương pháp phỏng đoán.

Hợp lý

Nghiên cứu AI sử dụng các dạng logic khác nhau. Lôgic mệnh đề sử dụng các hàm chân lý như ‘hoặc’ và ‘không phải’. Lý thuyết tập mờ giữ một mức độ chân thực (giá trị từ 0 đến 1) đối với các phát biểu mơ hồ. Logic bậc nhất thêm các định lượng và vị từ. Logic mờ giúp các hệ thống điều khiển đóng góp các quy tắc mơ hồ.

Các phương pháp xác suất để lập luận không chắc chắn

Chúng tôi thường sử dụng các công cụ như mạng Bayes để lập luận, học tập, lập kế hoạch và nhận thức. Chúng tôi cũng có thể sử dụng các thuật toán xác suất để lọc, dự đoán, làm mịn và giải thích các luồng dữ liệu.

Máy phân loại và phương pháp học thống kê

Bộ phân loại và bộ điều khiển hoạt động cùng nhau. Xem xét một đối tượng. Nếu nó sáng bóng, người phân loại biết đó là kim cương. Nếu nó sáng bóng, bộ điều khiển nhấc nó lên. Nhưng trước khi suy ra một hành động, một bộ điều khiển sẽ phân loại các điều kiện.

Dưới dạng một hàm, bộ phân loại so khớp các mẫu để tìm kết quả phù hợp nhất. Học tập có giám sát đưa mỗi mẫu vào một lớp được xác định trước.

Mạng lưới thần kinh nhân tạo

ANN là tập hợp các nút được kết nối với nhau – lấy cảm hứng từ mạng lưới nơ-ron khổng lồ trong não người.

Dưới đây, chúng ta có các danh mục như mạng nơ-ron truyền thẳng và mạng nơ-ron tuần hoàn. Chúng tôi sẽ sử dụng ANN như một chủ đề riêng biệt trong một hướng dẫn khác.

Đánh giá tiến độ

Vì AI là mục đích chung, không có cách nào để tìm ra lĩnh vực nào mà nó vượt trội. Trò chơi là một tiêu chuẩn tốt để đánh giá sự tiến bộ. Một số trong số này bao gồm AlphaGo và StarCraft.

Ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo

Như chúng tôi đã nói, AI khá có mục đích chung. Dưới đây là một số miền nó sử dụng trong-

• Ô tô
• Chăm sóc sức khỏe
• Trò chơi điện tử
• Quân sự
• Tài chính và Kinh tế
• Biệt tài
• Kiểm toán
• Quảng cáo

Vì vậy, tất cả đều có trong Hướng dẫn sử dụng AI trong Python. Hy vọng bạn thích giải thích của chúng tôi.

Sự kết luận

Do đó, trong Hướng dẫn Python AI này, chúng ta đã tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo. Chúng tôi đã nói về các vấn đề, cách tiếp cận, công cụ và ứng dụng của nó. Đó là tất cả cho ngày hôm nay; chúng tôi sẽ trở lại với nhiều hơn nữa. Hãy cho chúng tôi biết về trải nghiệm của bạn về Hướng dẫn sử dụng Python AI trong phần nhận xét.