Introduction à l'intelligence artificielle
L'intelligence artificielle est une capacité à concevoir des machines intelligentes ou à développer des applications logicielles d'auto-apprentissage qui imitent les traits de l'esprit humain comme le raisonnement, la résolution de problèmes, la planification, la prise de décision optimale, les perceptions sensorielles, etc. La capacité des approches intelligentes artificielles à surperformer Les actions humaines en termes de découverte de connaissances ont attiré l'attention des entreprises et des chercheurs du monde entier et ce domaine d'étude a connu des progrès rapides au cours des deux dernières décennies. avançons dans cette introduction au poste d'intelligence artificielle en détail.
Principales composantes et caractéristiques de l'intelligence artificielle
Dans la section ci-dessus, nous avons étudié l'introduction à l'intelligence artificielle.Nous allons donc maintenant de l'avant avec les composants ou les cadres qui contribuent majoritairement à la mise en œuvre de divers systèmes intelligents:
1. Ingénierie des fonctionnalités
Le processus d'identification d'un ensemble minimal d'entités ou d'attributs informatifs à partir de l'ensemble de données fourni est appelé extraction d'entités. Les performances des processus d'apprentissage automatique peuvent être améliorées en choisissant correctement un ensemble significatif de fonctionnalités. Le processus d'extraction des fonctionnalités efficace garantit
- Réduction du degré de désordre, appelé entropie lors de la classification des ensembles de données en fonction des caractéristiques sélectionnées. En d'autres termes, cet ensemble optimal de fonctionnalités maximise le gain d'informations.
- Aucune corrélation entre les fonctionnalités, ce qui permet d'atteindre l'indépendance et la minimalité de l'ensemble de fonctionnalités. Cet objectif est atteint en utilisant des techniques telles que l'analyse en composantes principales (ACP), le processus d'orthogonalisation de Gram-Schmidt, etc.
2. Réseaux de neurones artificiels
Un réseau neuronal comprend des interconnexions pondérées entre l'ensemble de nœuds de calcul à des couches consécutives. Les poids optimaux des connexions sont déduits dans la phase d'apprentissage en les ajustant selon la stratégie commune de partage des poids et en fonction des commentaires reçus de l'algorithme de propagation vers l'arrière mis en œuvre. Techniquement, chaque nœud calcule la somme pondérée des valeurs propagées à son entrée. Les critères pour les valeurs calculées à transmettre à la couche suivante sont régulés par les fonctions d'activation. Après une série d'époques, constituant des étapes de propagation en amont et en aval, des poids et d'autres paramètres de réseau convergent vers des valeurs optimales pour aboutir au modèle le plus approprié. Les réseaux de neurones artificiels les plus couramment utilisés sont:
- Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) convoluent l'entrée reçue avec les filtres / motifs spatiaux appris pour identifier les caractéristiques de la couche de convolution. Ces signaux sont transmis aux couches suivantes qui sont entièrement connectées pour effectuer des tâches de reconnaissance.
- La robustesse de la convolution aux variations de translation alimente efficacement la reconnaissance ou l'étiquetage des caractéristiques et cette approche est largement utilisée dans les applications de reconnaissance d'image.
- Les réseaux neuronaux récurrents (RNN) utilisent la mémoire courte à long terme (LTSM) pour une estimation intelligente des valeurs inconnues à partir de la série donnée de données antérieures.
3. Apprentissage en profondeur
L'architecture d'apprentissage profond a plus de couches cachées entre la couche d'entrée et de sortie par rapport à celle des réseaux de neurones artificiels. Ce changement d'architecture facilite le cadre d'apprentissage en profondeur pour effectuer l'extraction automatique des fonctionnalités ainsi que l'apprentissage de la classification. Ces modèles utilisent l'apprentissage supervisé pour s'entraîner avec des ensembles de données bien étiquetés. Malgré la complexité inhérente à l'architecture avec de nombreuses couches cachées, le temps d'apprentissage du modèle peut être considérablement réduit grâce à l'utilisation de GPU à calcul parallèle hautes performances
Applications de l'intelligence artificielle
Comme nous l'avons déjà appris sur l'introduction à l'intelligence artificielle, nous discutons maintenant des théories et des méthodes liées à l'IA qui ont révolutionné tous les domaines, y compris la vente au détail, la finance, la recherche spatiale, les soins de santé, l'électronique grand public, les automobiles, etc. Les détails de quelques applications sont comme ci-dessous:
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Edition de gènes éthiques
La notion de soins médicaux personnalisés pour traiter les maladies ou troubles causés par des mutations génétiques est obtenue en comprenant précisément le schéma génétique du patient. L'analyse pour identifier l'ordre des nucléotides est appelée séquençage du génome. Avec les informations du séquençage du génome, des mutations sensibles seraient identifiées pour prescrire une ligne de traitement spécifique à la victime.
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Système intelligent de réponse aux catastrophes
Les systèmes de sauvetage modernes utilisent des drones, des robots et des capteurs alimentés par l'IA pour recueillir rapidement des informations précises concernant l'étendue des dommages, l'emplacement exact des victimes piégées, les détails topographiques du paysage en temps de crise. Les systèmes intelligents aident les secouristes à identifier les points de rassemblement les plus proches et les plus sûrs tout en évacuant les personnes des zones sinistrées. Les modules de gestion des catastrophes équipés d'IA stimulent efficacement les simulations d'exercices de simulation de catastrophe afin d'identifier les emplacements potentiellement vulnérables, de planifier des mesures de précaution, de surveiller et de gouverner l'allocation des ressources de manière transparente.
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Systèmes de recommandation
Les meilleurs systèmes de recommandation identifient ou prédisent les préférences des utilisateurs pour les articles en fonction du profil des articles et des inférences sur le comportement des utilisateurs. La volonté des utilisateurs envers divers articles est représentée sous forme de paires utilisateur-article dans la matrice utilitaire. Les deux façons de découvrir la réponse des utilisateurs aux éléments sont:
- Les recommandations basées sur le contenu comprennent l'intérêt des utilisateurs sur la base des notes / commentaires fournis pour quelques articles et leur suggèrent des articles similaires.
- Le filtrage collaboratif se concentre sur l'identification d'utilisateurs similaires et recommande les éléments préférés par d'autres utilisateurs similaires.
Mathématiquement, la matrice d'utilité représentée est clairsemée et l'algorithme de recommandation vise à déduire les entrées inconnues / manquées des quelques valeurs connues à l'aide d'algorithmes de clustering et de méthodes de factorisation matricielle comme la décomposition en valeurs singulières (SVD), etc.
Avantages de l'intelligence artificielle
Comme nous l'avons déjà appris sur l'introduction à l'intelligence artificielle, faites-nous part des avantages de l'intelligence artificielle et des avantages offerts par les modules améliorés de l'IA:
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Intervention humaine minimale
Les systèmes basés sur l'IA sont les solutions les plus adaptées dans les environnements où la vie humaine est plus susceptible d'être menacée. Peu d'exemples de tels scénarios sont l'exploration spatiale, les opérations de défense comme le désamorçage de bombes, les lieux de travail caractérisés par une chaleur intense, l'exploitation minière, etc.
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Plus rapide et précis
Les performances des applications compatibles avec l'IA bien entraînées réduisent considérablement le risque de voir des erreurs humaines s'introduire. Ces versions d'IA se sont révélées plus rapides pour les tâches coûteuses en calcul, en particulier dans le domaine de la recherche scientifique et pour les tâches chronophages. La plupart des tâches routinières, triviales et répétitives peuvent être automatisées avec la technologie propulsée par l'IA appropriée pour améliorer l'efficacité opérationnelle.
Défis
Dans la section ci-dessus d'introduction à l'intelligence artificielle, nous avons appris les caractéristiques, l'application et les avantages.Nous allons donc maintenant de l'avant avec les défis de l'intelligence artificielle:
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Besoin d'un corpus de données massif
En général, les systèmes intelligents, avant d'être déployés en tant que solution du monde réel, apprennent un modèle optimisé à l'aide d'une grande quantité de données lors de la formation et de la validation. La disponibilité d'énormes volumes de données et la capacité de les gérer sont les principales limitations des systèmes et applications logicielles classiques à évoluer en tant qu'éditions compatibles avec l'IA. Le besoin de techniques de modélisation sophistiquées capables d'estimer les paramètres du modèle avec une grande précision en utilisant des échantillons de données limités est imminent.
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Interactions multimodales
L'efficacité et la précision des applications de reconnaissance basées sur la perception, qui englobent les méthodes de vision par ordinateur, peuvent être améliorées en tirant parti de la capacité d'interpréter et de traiter plusieurs modes de données simultanément. Cela permet au paradigme de reconnaissance d'émuler idéalement l'intelligence humaine qui fonctionne en conjonction avec divers sens comme le toucher, la vision, l'ouïe, etc.
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Au-delà du contrôle humain
Avec la capacité exceptionnelle de la technologie de l'IA à comprendre et à apprendre de vastes bibliothèques d'informations à un rythme plus rapide, il y a peu d'exemples menaçants où un cadre d'IA a gagné un quotient émotionnel et a dépassé les extrémités de la pensée logique humaine. Dans de tels cas non réglementés, le comportement inhabituel si les systèmes d'IA conduiraient à une catastrophe irréparable.
Articles recommandés
Il s'agit d'un guide sur l'introduction à l'intelligence artificielle. Ici, nous avons discuté des caractéristiques, des applications et des avantages de l'intelligence artificielle. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus -
- Intelligence artificielle vs intelligence humaine
- Carrières en intelligence artificielle
- Apprentissage automatique vs intelligence artificielle
- Intelligence d'affaires vs Big Data
- Introduction aux outils d'intelligence artificielle
- Entreprises d'intelligence artificielle
- Importance de l'intelligence artificielle
- Top 6 des comparaisons entre CNN et RNN
- Techniques d'intelligence artificielle