Максимальная яркость

855 нит

Xiaomi Poco F2 Pro оснастили отличным дисплеем на 6.67 дюйма, который имеет высокое разрешение 2400 на 1080 пикселей. Это расширенное FHD+ разрешение, предназначено для удобного соотношения сторон 20:9. Единственный нюанс заключается в стандартной частоте обновления 60 Гц, тогда как многие конкуренты имеют 90 Гц, и разница между ними значимая.

78

Дизайн и корпус

Соотношение экрана к корпусу

87.2%

93

Производительность

Бенчмарки

Geekbench 4.4 (одноядерный)

4284

Geekbench 4.4 (многоядерный)

13416

Geekbench 5 (одноядерный)

918

Geekbench 5 (многоядерный)

3400

AnTuTu Benchmark 8

557440

67

Программное обеспечение

Тесты автономности

Время веб-серфинга (Wi-Fi)

16:45 ч.

Время просмотра видео

25:16 ч.

Время разговора (3G)

36:26 ч.

Батарея на 4700 мАч заряжается быстро, а ее емкости хватает более чем на 30 часов автономной работы при средней нагрузке. Беспроводной зарядки нет, что является большим минусом.

76

Камеры

Камера имеет серьезный набор возможностей, однако отдельного объектива для увеличения объектов все-таки не хватает. Помимо 64-мегапиксельного сенсора, здесь есть отличная камера для макросъемки, которая делает качественные фото. В хорошем ключе также можно упомянуть о сверхширокоугольном объективе на 13 МП.

89

Коммуникации

Тесты динамиков

Максимальная громкость

84.7 дБ

*Обратите внимание! Комплектация и некоторые спецификации Poco F2 Pro могут отличаться в зависимости от региона.

Цены на Xiaomi Poco F2 Pro

Оценка пользователей

3.8 из 5 баллов (139 голосов)

Сравнения с конкурентами

Oppo Find X2 Pro: характеристики, цена и отзывы

Производительность

96

Итоговая оценка

86

Преимущества и недостатки

• AMOLED-дисплей с высоким соотношением к корпусу и частотой обновления 90 Гц
• Перископная камера с 5-кратным оптическим приближением
• 512 ГБ встроенной памяти
• Поддержка 65-ваттной зарядки
• Влагозащищенный корпус

• Нет места под карту памяти
• Не умеет заряжаться беспроводным путем

Технические характеристики

Максимальная яркость

878 нит

Oppo Find X2 Pro гордится своим 120-герцовым дисплеем, который имеет максимальную яркость 800 нит, что можно назвать прекрасным предложением. Его физического разрешения предостаточно, поскольку плотностью пикселей переваливает за 500 точек на дюйм. На таком большом дисплее становится практически незаметным вырез для фронтальной камеры в левом верхнем углу.

85

Дизайн и корпус

Соотношение экрана к корпусу

90.9%

96

Производительность

Бенчмарки

Geekbench 4.4 (одноядерный)

4993

Geekbench 4.4 (многоядерный)

13329

Geekbench 5 (одноядерный)

913

Geekbench 5 (многоядерный)

3320

AnTuTu Benchmark 8

584511

54

Программное обеспечение

Тесты автономности

Время веб-серфинга (Wi-Fi)

11:50 ч.

Время просмотра видео

17:23 ч.

Время разговора (3G)

25:12 ч.

Аккумулятор для таких габаритов достаточно небольшой, однако его емкость компенсируется очень быстрая зарядка 65 Вт, которая идет в комплекте с каждым аппаратом. С ее помощью батарея заряжает до 100% за 38 минут.

80

Камеры

Тесты камеры от DxOMark

Качество фото

134

Качество видео

104

Итоговая оценка камеры

124

Главной фишкой камеры является поддержка как оптического стабилизатора, так и оптического приближения. Используя второй сенсор на 13 МП, можно 5-кратно приближать объекты. Для улучшения качества снимков, производитель добавил лазерную автофокусировку.

91

Коммуникации

Тесты динамиков

Максимальная громкость

86.8 дБ

*Обратите внимание! Комплектация и некоторые спецификации Find X2 Pro могут отличаться в зависимости от региона.

Цены на Oppo Find X2 Pro

Оценка пользователей

4 из 5 баллов (31 голосов)

Сравнения с конкурентами

Все, что вам нужно знать об ИИ

Что такое тест Тьюринга для искусственного интеллекта?

Тест Тьюринга — это способ проверки способности машины проявлять интеллектуальное поведение, эквивалентное поведению человека или неотличимое от него. В тесте, разработанном компьютерным ученым и математиком Аланом Тьюрингом в 1950 году, человек-оценщик задает один и тот же набор вопросов другому человеку и машине. Если оценщик не может определить разницу между ответами испытуемых, машина проходит тест Тьюринга.

Что такое помощник AI?

AI-помощник — это программа, которая может отвечать вам, предоставлять информацию и выполнять задачи по вашему запросу. Хотя эти помощники чаще всего рассматриваются как смартфоны и динамики для умного дома, они могут существовать в различных устройствах и станут обычным явлением в очках XR, бытовой технике, подключенных автомобилях и т. Д. Благодаря Qualcomm AI Engine 4 ^{-го поколения} мы поддерживаем такие варианты использования с уровнями энергопотребления, которые подходят для мобильных устройств.

Что такое мобильный ИИ?

Mobile AI — это подмножество AI на устройстве, то есть AI, который находится на самом устройстве, а не в облаке. Мобильный ИИ относится к ИИ на устройствах, в частности, в смартфонах. Ежегодно поставляется более 1,5 миллиарда смартфонов, поэтому смартфоны являются наиболее распространенной мобильной платформой ИИ.

Но помимо смартфонов, искусственный интеллект на устройстве улучшает взаимодействие с пользователем на различных типах устройств. В Qualcomm Technologies мы помогаем задействовать ИИ на устройствах в виртуальных помощниках, умных помощниках и устройствах Интернета вещей — от домашних камер до устройств.

Какое использование искусственного интеллекта?

можно использовать для простого и быстрого решения повседневных задач, таких как сортировка больших объемов данных и распознавание закономерностей. Это также позволяет машинам быть умнее, делая их более интуитивно понятными, более простыми в использовании и способными делать больше, чем когда-либо прежде. Это касается наших персональных устройств, крупных отраслевых технологий и практически всего, что между ними. Например, ИИ позволяет камере не просто делать снимки или записывать звуки, но и понимать, что она снимает, или знать, что говорится.

Какие примеры искусственного интеллекта?

Использование голоса для взаимодействия с телефоном — это ИИ. И если вы напишете другу о встрече за ужином в 17:00. и ваше устройство понимает это и добавляет это в ваш календарь, это тоже делается с помощью ИИ.

Также благодаря ИИ дроны могут летать сами по себе, камеры могут различать объекты, а автомобили могут двигаться автономно.

Что такое искусственный интеллект, даже не только автономность транспортных средств? Как работает ИИ, приложения и будущее?

Интеллект, демонстрируемый машинами, известен как искусственный интеллект.Искусственный интеллект стал очень популярным в современном мире. Это моделирование естественного интеллекта в машинах, запрограммированных на обучение и имитацию действий людей. Эти машины способны учиться с опытом и выполнять задачи, подобные людям. Поскольку такие технологии, как ИИ, продолжают развиваться, они будут иметь большое влияние на качество нашей жизни.

Оглавление

1. Введение в искусственный интеллект?
2. Как работает искусственный интеллект?
3. Какие виды искусственного интеллекта?
4. Где используется AI?
5. Каковы предпосылки для искусственного интеллекта?
6. Применение искусственного интеллекта в бизнесе?
7. Повседневные применения искусственного интеллекта
8. Работа в области искусственного интеллекта
9. Тенденции в карьере в области искусственного интеллекта
10. Будущее искусственного интеллекта
11. Фильмы об искусственном интеллекте

Введение в искусственный интеллект

Краткий ответ на вопрос «Что такое искусственный интеллект» состоит в том, что это зависит от того, кого вы спрашиваете.
Непрофессионал с мимолетным пониманием технологий связал бы их с роботами. Они сказали бы, что искусственный интеллект — это терминатор, который может действовать и думать сам по себе.
Если вы спросите об искусственном интеллекте исследователя ИИ, он (и) ответит, что это набор алгоритмов, которые могут давать результаты без явных указаний на это. И все они будут правы. Итак, чтобы подвести итог, значение искусственного интеллекта:

Определение искусственного интеллекта

• Интеллектуальная сущность, созданная людьми.
• Способен грамотно выполнять задачи без явных инструкций.
• Способен мыслить и действовать рационально и гуманно.

Как мы можем измерить, действует ли искусственный интеллект как человек?

Даже если мы достигнем состояния, когда ИИ может вести себя как человек, как мы можем быть уверены, что он может продолжать вести себя таким же образом? Мы можем основать человеческое подобие ИИ-сущности с помощью:

• Тест Тьюринга
• Подход к когнитивному моделированию
• Подход закона мышления
• Подход рационального агента

Давайте подробно рассмотрим, как эти подходы выполнить:

Что такое тест Тьюринга в искусственном интеллекте?

Основа теста Тьюринга заключается в том, что объект искусственного интеллекта должен иметь возможность поддерживать разговор с человеком-агентом. В идеале агент-человек не должен заключать, что он разговаривает с искусственным интеллектом. . Для достижения этих целей ИИ должен обладать следующими качествами:

• Обработка естественного языка для успешного общения.
• Представление знаний в качестве его памяти.
• Automated Reasoning, чтобы использовать сохраненную информацию, чтобы отвечать на вопросы и делать новые выводы.
• Машинное обучение для выявления закономерностей и адаптации к новым обстоятельствам.

Подход к когнитивному моделированию

Как следует из названия, этот подход пытается построить модель искусственного интеллекта, основанную на человеческом познании. Существует 3 подхода к раскрытию сущности человеческого разума:

• Самоанализ : наблюдение за своими мыслями и построение модели на основе этого
• Психологические эксперименты : проведение экспериментов над людьми и наблюдение за их поведением
• Brain Imaging : Использование МРТ для наблюдения за тем, как мозг функционирует в различных сценариях, и воспроизведения этого с помощью кода.

Законы мышления Подход

Законы мысли — это большой список логических утверждений, которые управляют работой нашего разума. Те же законы могут быть кодифицированы и применены к алгоритмам искусственного интеллекта. Проблемы с этим подходом, потому что решение проблемы в принципе (строго по законам мысли) и решение их на практике могут быть совершенно разными, требуя применения контекстных нюансов. Кроме того, есть некоторые действия, которые мы предпринимаем, не будучи на 100% уверенными в результате, который алгоритм не сможет воспроизвести, если имеется слишком много параметров.

Подход рационального агента

Рациональный агент действует для достижения наилучшего возможного результата в своих нынешних обстоятельствах.
Согласно подходу Закона Мысли, сущность должна вести себя в соответствии с логическими утверждениями. Но бывают случаи, когда нет логически правильного решения, с множественными результатами, включающими разные результаты и соответствующие компромиссы. Подход рационального агента пытается сделать наилучший выбор в текущих обстоятельствах.Это означает, что это гораздо более динамичный и адаптируемый агент.
Теперь, когда мы понимаем, как искусственный интеллект может действовать как человек, давайте посмотрим, как построены эти системы.

Как работает искусственный интеллект (ИИ)?

Создание системы искусственного интеллекта — это тщательный процесс обратного проектирования человеческих черт и возможностей в машине и использования ее вычислительной мощности для того, чтобы превзойти наши возможности.
Чтобы понять, как на самом деле работает искусственный интеллект, необходимо глубоко погрузиться в различные поддомены искусственного интеллекта и понять, как эти области могут быть применены в различных областях отрасли.

• Машинное обучение : ML учит машину делать выводы и решения на основе прошлого опыта. Он выявляет закономерности, анализирует прошлые данные, чтобы сделать вывод о значении этих точек данных, чтобы прийти к возможному выводу без необходимости привлечения человеческого опыта. Эта автоматизация, позволяющая делать выводы путем оценки данных, экономит человеческое время для предприятий и помогает им принимать более правильные решения.
• Глубокое обучение : Глубокое обучение через метод машинного обучения.Он учит машину обрабатывать входные данные по слоям, чтобы классифицировать, делать выводы и предсказывать результат.
• Нейронные сети : Нейронные сети работают по тем же принципам, что и нейронные клетки человека. Это серия алгоритмов, которые фиксируют взаимосвязь между различными лежащими в основе переменными и обрабатывают данные, как это делает человеческий мозг.
• Обработка естественного языка c: НЛП — это наука о чтении, понимании и интерпретации языка с помощью машины.Как только машина понимает, что пользователь намеревается сообщить, она реагирует соответствующим образом.
• Компьютерное зрение : алгоритмы компьютерного зрения пытаются понять изображение, разбивая изображение и изучая различные части объектов. Это помогает машине классифицировать и извлекать уроки из набора изображений, чтобы принять лучшее решение о выходе на основе предыдущих наблюдений.
• Когнитивные вычисления : Алгоритмы когнитивных вычислений пытаются имитировать человеческий мозг, анализируя текст / речь / изображения / объекты таким образом, как это делает человек, и пытается дать желаемый результат.

Искусственный интеллект может быть построен на основе разнообразного набора компонентов и будет функционировать как объединение:

• Философия
• Математика
• Экономика
• Нейронаука
• Психология
• Компьютерная инженерия
• Теория управления и кибернетика
• Лингвистика
  Давайте подробно рассмотрим каждый из этих компонентов.
  

Цель философии для людей — помочь нам понять наши действия, их последствия и то, как мы можем принимать лучшие решения.Современные интеллектуальные системы могут быть построены, следуя различным философским подходам, которые позволят этим системам принимать правильные решения, отражая образ мышления и поведения идеального человека. Философия поможет этим машинам задуматься и понять природу самого знания. Это также поможет им установить связь между знаниями и действиями посредством анализа на основе целей для достижения желаемых результатов.
Также читайте: Искусственный интеллект против человеческого интеллекта

Математика — это язык Вселенной, и система, построенная для решения универсальных задач, должна владеть им.Чтобы машины понимали логику, необходимы вычисления и вероятность.
Самые ранние алгоритмы были просто математическими путями для упрощения вычислений, вскоре за ними последовали теоремы, гипотезы и многое другое, которые следовали заранее определенной логике, чтобы получить результат вычислений. Третье математическое приложение, вероятность, позволяет точно предсказывать будущие результаты, на которых алгоритмы искусственного интеллекта будут основывать свои решения.

Экономика — это исследование того, как люди делают выбор в соответствии с их предпочтительными результатами.Дело не только в деньгах, хотя деньги — это средство выражения предпочтений людей в реальном мире. В экономике существует множество важных концепций, таких как теория проектирования, исследование операций и марковские процессы принятия решений. Все они внесли свой вклад в наше понимание «рациональных агентов» и законов мышления, используя математику, чтобы показать, как эти решения принимаются в больших масштабах вместе с их коллективными результатами. Эти типы методов теории принятия решений помогают создавать эти интеллектуальные системы.

Поскольку нейробиология изучает, как функционирует мозг, а искусственный интеллект пытается воспроизвести то же самое, здесь есть очевидное совпадение. Самая большая разница между человеческим мозгом и машиной заключается в том, что компьютеры в миллионы раз быстрее человеческого мозга, но человеческий мозг по-прежнему имеет преимущество с точки зрения емкости памяти и взаимосвязей. Это преимущество постепенно закрывается с развитием компьютерного оборудования и более сложного программного обеспечения, но все еще остается большая проблема, которую нужно преодолеть, поскольку они все еще не знают, как использовать ресурсы компьютера для достижения уровня интеллекта мозга.

Психологию можно рассматривать как промежуточное звено между нейробиологией и философией. Он пытается понять, как наш специально сконфигурированный и развитый мозг реагирует на стимулы и реагирует на окружающую среду, и то и другое важно для построения интеллектуальной системы. Когнитивная психология рассматривает мозг как устройство обработки информации, работающее на основе убеждений, целей и убеждений, подобно тому, как мы бы построили собственную интеллектуальную машину.
Многие когнитивные теории уже систематизированы для построения алгоритмов, которые работают сегодня на чат-ботах.

Наиболее очевидное приложение, но мы положили ему конец, чтобы помочь вам понять, на чем будет основана вся эта компьютерная инженерия. Компьютерная инженерия переведет все наши теории и концепции на машиночитаемый язык, чтобы он мог производить свои вычисления для получения вывода, который мы можем понять. Каждый прогресс в компьютерной инженерии открывал все больше возможностей для создания еще более мощных систем искусственного интеллекта, основанных на передовых операционных системах, языках программирования, системах управления информацией, инструментах и ​​новейшем оборудовании.

Чтобы быть по-настоящему интеллектуальной, система должна иметь возможность контролировать и изменять свои действия для получения желаемого результата. Рассматриваемый желаемый результат определяется как целевая функция, к которой система будет пытаться двигаться, постоянно изменяя свои действия на основе изменений в окружающей среде, используя математические вычисления и логику для измерения и оптимизации своего поведения.

Все мысли основаны на каком-то языке и являются наиболее понятным представлением мыслей.Лингвистика привела к формированию обработки естественного языка, которая помогает машинам понимать наш синтаксический язык, а также производить вывод в манере, понятной почти каждому. Понимание языка — это больше, чем просто изучение структуры предложений, оно также требует знания предмета и контекста, что привело к развитию отрасли представления знаний в лингвистике.
Читайте также: 10 лучших технологий искусственного интеллекта в 2020 году

Какие бывают типы искусственного интеллекта?

Не все типы ИИ все вышеперечисленные поля одновременно.Различные объекты искусственного интеллекта созданы для разных целей, и поэтому они различаются. ИИ можно классифицировать по типу 1 и типу 2 (в зависимости от функциональности). Вот краткое введение первого типа.

• Узкий искусственный интеллект (ANI)
• Общий искусственный интеллект (AGI)
• Искусственный суперинтеллект (ASI)

Давайте рассмотрим подробнее.

Что такое искусственный узкий интеллект (ANI)?

Это наиболее распространенная форма искусственного интеллекта, которую вы сейчас найдете на рынке. Эти системы искусственного интеллекта предназначены для решения одной-единственной проблемы и могут действительно хорошо выполнить единственную задачу. По определению, у них есть узкие возможности, например, рекомендовать продукт для пользователя электронной коммерции или предсказывать погоду. Это единственный существующий сегодня вид искусственного интеллекта. Они способны приблизиться к человеческому функционированию в очень специфических контекстах и ​​даже превосходить их во многих случаях, но превосходят их только в строго контролируемой среде с ограниченным набором параметров.

Что такое общий искусственный интеллект (AGI)?

AGI остается теоретической концепцией. Он определяется как ИИ, который обладает когнитивными функциями человеческого уровня в самых разных областях, таких как языковая обработка, обработка изображений, вычислительное функционирование и рассуждение и так далее.
Мы все еще далеки от создания системы AGI. Система AGI должна состоять из тысяч систем искусственного узкого интеллекта, работающих в тандеме, взаимодействуя друг с другом, чтобы имитировать человеческие рассуждения.Даже с самыми передовыми вычислительными системами и инфраструктурами, такими как Fujitsu K или IBM Watson, им потребовалось 40 минут, чтобы смоделировать одну секунду нейронной активности. Это говорит как об огромной сложности и взаимосвязанности человеческого мозга, так и о масштабах проблемы создания ОИИ с нашими текущими ресурсами.

Что такое искусственный суперинтеллект (ИСИ)?

Здесь мы почти вступаем в область научной фантастики, но ASI рассматривается как логическое продолжение AGI. Система искусственного супер интеллекта (ASI) сможет превзойти все человеческие возможности. Это будет включать в себя принятие решений, принятие рациональных решений и даже такие вещи, как улучшение искусства и построение эмоциональных отношений.
Как только мы достигнем уровня общего искусственного интеллекта, системы ИИ смогут быстро улучшить свои возможности и продвинуться в области, о которых мы, возможно, даже не мечтали. Хотя разрыв между AGI и ASI будет относительно небольшим (некоторые говорят, что это всего лишь наносекунда, потому что именно так быстро научится искусственный интеллект), долгий путь впереди нас к самому AGI заставляет это казаться концепцией, которая уходит далеко в будущее. .

Сильный и слабый искусственный интеллект

Обширные исследования в области искусственного интеллекта также делят его еще на две категории: сильный искусственный интеллект и слабый искусственный интеллект. Эти термины были придуманы Джоном Сирлом, чтобы различать уровни производительности в различных типах машин ИИ. Вот некоторые из основных различий между ними.

Тип 2 (в зависимости от функциональности)

Реактивные машины

Одна из самых основных форм ИИ, она не имеет предварительной памяти и не использует информация о прошлом для будущих действий.Это одна из самых старых форм ИИ, но ее возможности ограничены. У него нет функций на основе памяти. Они также не могут учиться и могут автоматически реагировать на ограниченный набор входных данных. Нельзя полагаться на этот тип ИИ для улучшения его операций на основе памяти. Популярным примером реактивной машины ИИ является Deep Blue от IBM, машина, которая победила Гарри Каспарова, гроссмейстера по шахматам в 1997 году.

Ограниченная память

Системы искусственного интеллекта, которые могут использовать опыт, чтобы влиять на будущие решения: известна как ограниченная память.Под эту категорию попадают почти все приложения AI. Системы ИИ обучаются с помощью больших объемов данных, которые хранятся в их памяти в качестве справочной информации для будущих проблем. Возьмем пример распознавания изображений. ИИ обучается с помощью тысяч изображений и ярлыков к ним. Теперь, когда изображение отсканировано, оно будет использовать обучающие изображения в качестве справки и понимать содержание представленного изображения на основе «опыта обучения». Его точность со временем увеличивается.

Теория разума

Этот тип ИИ — всего лишь концепция или незавершенная работа, и для ее завершения потребуется некоторое количество улучшений. В настоящее время он исследуется и будет использоваться для лучшего понимания эмоций, потребностей, убеждений и мыслей людей. Искусственный эмоциональный интеллект — это перспективная отрасль и сфера интересов, но для достижения такого уровня понимания потребуются время и усилия. Чтобы по-настоящему понять человеческие потребности, ИИ-машина должна будет воспринимать людей как людей, чей разум определяется множеством факторов.

Самосознание

Тип ИИ, обладающий собственным сознанием, сверхразум и самосознание. Такого типа ИИ еще не существует, но если он будет достигнут, это станет одной из важнейших вех, достигнутых в области искусственного интеллекта. Его можно рассматривать как завершающую стадию развития и существует только гипотетически. Самосознающий ИИ будет настолько развит, что станет похож на человеческий мозг. Создание такого уровня ИИ, который продвинулся до этого уровня, может быть чрезвычайно опасным, поскольку он может обладать собственными идеями и мыслями и легко может перехитрить интеллект людей.

Рассуждение в AI

Рассуждение определяется как процесс логических выводов и предсказаний, основанных на имеющихся знаниях, фактах и ​​убеждениях. Это общий процесс рационального мышления, позволяющий делать выводы и делать выводы из имеющихся данных. Это важно и важно для искусственного интеллекта, чтобы машины могли учиться и мыслить рационально, как человеческий мозг. Развитие рассуждений в рамках ИИ приводит к тому, что машина работает как человек.

Различные типы рассуждений в ИИ:

• Здравый смысл Рассуждения
• Дедуктивные рассуждения
• Индуктивные рассуждения
• Абдуктивные рассуждения
• Немонотонные рассуждения
• Монотонные рассуждения

В чем заключается цель искусственного Интеллект?

Цель искусственного интеллекта — помочь человеческим возможностям и помочь нам принимать сложные решения с далеко идущими последствиями.Это ответ с технической точки зрения. С философской точки зрения, искусственный интеллект может помочь людям жить более осмысленной жизнью, лишенной тяжелого труда, и помочь управлять сложной сетью взаимосвязанных людей, компаний, государств и наций, чтобы они функционировали таким образом, который приносит пользу всему человечеству.
В настоящее время цель искусственного интеллекта разделяется всеми различными инструментами и методами, которые мы изобрели за последнюю тысячу лет, — чтобы упростить человеческие усилия и помочь нам принимать более обоснованные решения.Искусственный интеллект также преподносился как наше последнее изобретение, творение, которое позволит изобрести новаторские инструменты и услуги, которые в геометрической прогрессии изменят наш образ жизни, устраняя раздоры, неравенство и человеческие страдания.
Но это все в далеком будущем — мы все еще далеки от таких результатов. В настоящее время искусственный интеллект используется в основном компаниями для повышения эффективности своих процессов, автоматизации ресурсоемких задач и для составления бизнес-прогнозов, основанных на достоверных данных, а не на интуиции.Как и все предшествующие технологии, затраты на исследования и разработки должны быть субсидированы корпорациями и государственными учреждениями, прежде чем они станут доступными для обычных неспециалистов.

Где используется искусственный интеллект (ИИ)?

Искусственный интеллект используется в различных областях, чтобы давать представление о поведении пользователей и давать рекомендации на основе данных. Например, алгоритм прогнозирующего поиска Google использует прошлые данные пользователя, чтобы предсказать, что пользователь наберет в строке поиска дальше.Netflix использует прошлые пользовательские данные, чтобы рекомендовать, какой фильм пользователь может захотеть посмотреть следующим, что заставляет пользователя подключиться к платформе и увеличивает время просмотра. Facebook использует прошлые данные пользователей, чтобы автоматически предлагать пометить ваших друзей, основываясь на их чертах лица на изображениях. ИИ повсеместно используется крупными организациями, чтобы упростить жизнь конечному пользователю. Использование искусственного интеллекта в целом попадает в категорию обработки данных, которая включает в себя следующее:

• Поиск в данных и оптимизация поиска для получения наиболее релевантных результатов
• Логические цепочки для рассуждений «если-то», которые могут применяться для выполнения строки команд на основе параметров
• Обнаружение паттернов для выявления значимых паттернов в большом наборе данных для уникального понимания
• Прикладные вероятностные модели для прогнозирования будущих результатов

Каковы преимущества искусственного интеллекта?

Нет сомнений в том, что технологии сделали нашу жизнь лучше.От музыкальных рекомендаций, направлений на карте, мобильного банкинга до предотвращения мошенничества — все взяли на себя ИИ и другие технологии. Есть тонкая грань между продвижением и разрушением. У медали всегда две стороны, и это тоже касается ИИ. Давайте посмотрим на некоторые преимущества искусственного интеллекта —

Преимущества искусственного интеллекта (AI)

• Сокращение человеческих ошибок
• Доступно 24 × 7
• Помогает в повторяющейся работе
• Цифровая помощь
• Более быстрые решения
• Rational Decision Maker
• Медицинские приложения
• Повышает безопасность
• Эффективная связь

Давайте подробнее рассмотрим

Сокращение человеческих ошибок

В модели искусственного интеллекта все решения принимаются из ранее собранных информация после применения определенного набора алгоритмов.Следовательно, количество ошибок уменьшается, а шансы на точность только увеличиваются с большей степенью точности. В случае, если человек выполняет какую-либо задачу, всегда есть вероятность ошибки. Мы не пользуемся алгоритмами и программами, поэтому ИИ можно использовать, чтобы избежать человеческих ошибок.

Доступен 24 × 7

В то время как в среднем человек работает 6-8 часов в день, ИИ удается заставить машины работать 24 × 7 без перерывов и скуки. Как известно, у человека нет возможности работать длительное время, нашему организму нужен отдых.Система на базе искусственного интеллекта не требует перерывов и лучше всего подходит для задач, требующих концентрации 24/7.

Помогает в повторяющейся работе

ИИ может продуктивно автоматизировать рутинные человеческие задачи и дать им свободу творчества — прямо от отправки благодарственного письма или проверки документов до расчистки мусора или ответа на запросы. Повторяющаяся задача, такая как приготовление еды в ресторане или на фабрике, может быть испорчена, потому что люди устали или не проявляют интереса в течение длительного времени.Такие задачи легко можно эффективно выполнять с помощью ИИ.

Цифровая помощь

Многие высокоразвитые организации используют цифровых помощников для взаимодействия с пользователями в целях экономии человеческих ресурсов. Эти цифровые помощники также используются на многих веб-сайтах для ответа на запросы пользователей и обеспечения бесперебойного функционирования интерфейса. Чат-боты — отличный тому пример. Прочтите здесь, чтобы узнать больше о том, как создать чат-бота с ИИ.

Более быстрые решения

AI, наряду с другими технологиями, может заставить машины принимать решения быстрее, чем средний человек, чтобы быстрее выполнять действия.Это связано с тем, что при принятии решения люди склонны анализировать многие факторы как эмоционально, так и практически, в отличие от машин на базе искусственного интеллекта, которые быстро предоставляют запрограммированные результаты.

Rational Decision Maker

Мы, люди, возможно, в значительной степени технологически эволюционировали, но когда дело доходит до принятия решений, мы по-прежнему позволяем эмоциям брать верх. В определенных ситуациях становится важным принимать быстрые, эффективные и логичные решения, не позволяя эмоциям контролировать то, как мы думаем.Принятие решений на основе искусственного интеллекта будет контролироваться с помощью алгоритмов, что исключает возможность принятия эмоциональных решений. Это гарантирует, что эффективность не пострадает, и увеличивает производительность.

Медицинские приложения

Одним из самых больших преимуществ искусственного интеллекта является его использование в медицинской промышленности. Теперь врачи могут оценивать риски для здоровья своих пациентов с помощью медицинских приложений, созданных для ИИ. Радиохирургия используется для оперирования опухолями таким образом, чтобы не повредить окружающие ткани и не вызвать дальнейшего повреждения.Медицинские работники обучены использовать ИИ в хирургии. Они также могут помочь в эффективном обнаружении и мониторинге различных неврологических расстройств и стимулировать функции мозга.

Повышает безопасность

С развитием технологий есть вероятность того, что они будут использоваться по неправильным причинам, например, для мошенничества или кражи личных данных. Но при правильном использовании ИИ может очень помочь в сохранении нашей безопасности. Он разработан для защиты нашей жизни и имущества.Одна из основных областей, в которой мы уже видим применение ИИ в сфере безопасности, — это кибербезопасность. ИИ полностью изменил способ защиты от любых киберугроз.
Прочтите здесь, чтобы узнать об искусственном интеллекте в кибербезопасности и о том, как он помогает.

Эффективное общение

Когда мы смотрим на жизнь всего пару лет назад, люди, которые не говорили на одном языке, не могли общаться друг с другом без помощи переводчика, который мог понимать и говорить оба языка.С помощью ИИ такой проблемы не существует. Обработка естественного языка или NLP позволяет системам переводить слова с одного языка на другой, устраняя посредников. Google Translate значительно продвинулся вперед и даже предоставляет аудио-пример того, как следует произносить слово / предложение на другом языке.

Каковы недостатки искусственного интеллекта?

Недостатки искусственного интеллекта (ИИ)

• Перерасход средств
• Нехватка талантов
• Отсутствие практических продуктов
• Отсутствие стандартов в разработке программного обеспечения
• Возможность неправильного использования
• Сильно зависит от машин
• Требуется надзор

Давайте рассмотрим их поближе

ИИ от обычной разработки программного обеспечения отличает масштаб, в котором они работают.В результате такого масштаба требуемые вычислительные ресурсы будут экспоненциально увеличиваться, увеличивая стоимость операции, что подводит нас к следующему пункту.

Поскольку это еще только зарождающаяся область, не хватает опытных специалистов, и лучшие из них быстро раскупаются корпорациями и исследовательскими институтами. Это увеличивает стоимость талантов, что еще больше увеличивает цены на внедрение искусственного интеллекта.

Несмотря на всю шумиху вокруг искусственного интеллекта, ему, кажется, нечего показать.Конечно, такие приложения, как чат-боты и системы рекомендаций, действительно существуют, но, похоже, они не выходят за рамки этого. Это затрудняет необходимость вливания дополнительных денег для улучшения возможностей ИИ.

Истинная ценность искусственного интеллекта заключается в сотрудничестве, когда различные системы ИИ объединяются в более крупное и более ценное приложение. Но отсутствие стандартов в разработке программного обеспечения ИИ означает, что разным системам сложно «общаться» друг с другом.Сама по себе разработка программного обеспечения для искусственного интеллекта идет медленно и дорого из-за этого, что также является препятствием для разработки искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект огромен, и у него есть потенциал для достижения великих целей. К сожалению, он также может быть использован неправильно. Искусственный интеллект сам по себе является нейтральным инструментом, который можно использовать для чего угодно, но если он попадет в чужие руки, это будет иметь серьезные последствия.На этом зарождающемся этапе, когда разветвления развития ИИ еще не до конца поняты, вероятность неправильного использования может быть еще выше.

Сильно зависит от машин

Большинство людей уже сильно зависят от таких приложений, как Siri и Alexa. Получая постоянную помощь от машин и приложений, мы теряем способность мыслить творчески. Становясь полностью зависимым от машин, мы теряем возможность овладеть простыми жизненными навыками, становимся более ленивыми и растим поколение очень зависимых людей.

Требуется контроль

Алгоритмы работают отлично, они эффективны и будут выполнять задачу в соответствии с программой. Однако недостатком является то, что нам все равно придется постоянно контролировать функционирование. Хотя задача выполняется машинами, мы должны следить за тем, чтобы не допускались ошибки. Одним из примеров того, почему требуется наблюдение, является чат-бот Microsoft с ИИ по имени Tay. Чат-бот был смоделирован, чтобы говорить как девочка-подросток, обучаясь через онлайн-беседы.Чат-бот перешел от изучения базовых разговорных навыков к публикации в Твиттере крайне политической и неверной информации из-за интернет-троллей.

Предпосылки для искусственного интеллекта?

Как новичок, вот некоторые из основных требований, которые помогут начать изучение предмета.

1. Сильная позиция в математике, а именно в исчислении, статистике и вероятности.
2. Хороший опыт работы с такими языками программирования, как Java или Python.
3. Сильная позиция в понимании и написании алгоритмов.
4. Большой опыт работы в области анализа данных.
5. Хорошие знания по дискретной математике.
6. Желание изучать языки машинного обучения.

Применение искусственного интеллекта в бизнесе?

Искусственный интеллект действительно может изменить многие отрасли с широким спектром возможных вариантов использования. Что общего у всех этих различных отраслей и вариантов использования, так это то, что все они управляются данными.Поскольку искусственный интеллект по своей сути является эффективной системой обработки данных, везде есть большой потенциал для оптимизации.

Давайте посмотрим на отрасли, в которых ИИ сейчас процветает.

• Администрирование: Системы искусственного интеллекта помогают выполнять рутинные повседневные административные задачи, сводя к минимуму человеческие ошибки и повышая эффективность. Транскрипция медицинских записей через НЛП и помогает структурировать информацию о пациентах, чтобы врачам было легче ее читать.
• Телемедицина: В неэкстренных ситуациях пациенты могут обратиться к системе искусственного интеллекта больницы, чтобы проанализировать свои симптомы, ввести показатели жизненно важных функций и оценить, нужна ли им медицинская помощь. Это снижает нагрузку на медицинских специалистов, поскольку они обращаются к ним только с критическими случаями.
• Вспомогательная диагностика: Благодаря компьютерному зрению и сверточным нейронным сетям ИИ теперь может считывать снимки МРТ для проверки на наличие опухолей и других злокачественных новообразований в геометрической прогрессии быстрее, чем это делают радиологи, со значительно меньшей погрешностью.
• Роботизированная хирургия: Роботизированная хирургия имеет очень крошечную погрешность и позволяет постоянно выполнять операции круглосуточно, не уставая. Поскольку они работают с такой высокой степенью точности, они менее инвазивны, чем традиционные методы, что потенциально сокращает время, которое пациенты проводят в больнице, восстанавливаясь.
• Мониторинг показателей жизнедеятельности: Состояние здоровья человека — это непрерывный процесс, зависящий от различных уровней соответствующих показателей жизненно важных показателей.Сейчас, когда носимые устройства становятся популярными на массовом рынке, эти данные недоступны в оперативном режиме, они просто ждут, чтобы их проанализировали, чтобы предоставить действенные идеи. Поскольку показатели жизненно важных функций могут предсказывать колебания состояния здоровья еще до того, как пациент об этом узнает, здесь есть множество приложений для спасения жизни.

• Лучшие рекомендации: Обычно это первый пример, который люди приводят, когда их спрашивают о бизнес-приложениях ИИ, и это потому, что это область, в которой ИИ уже принес отличные результаты.Большинство крупных игроков в сфере электронной коммерции используют искусственный интеллект, чтобы давать рекомендации по продуктам, которые могут быть интересны пользователям, что привело к значительному увеличению их прибыли.
• Чат-боты: Еще один известный пример, основанный на распространении чат-ботов с искусственным интеллектом в разных отраслях и на всех других веб-сайтах, которые мы посещаем. Эти чат-боты теперь обслуживают клиентов в нерабочие часы и часы пик, устраняя узкое место в ограниченных человеческих ресурсах.
• Фильтрация спама и фальшивых обзоров: Из-за большого количества отзывов, которые получают такие сайты, как Amazon, человеческий глаз не может сканировать их, чтобы отфильтровать вредоносный контент. Благодаря силе НЛП искусственный интеллект может сканировать эти отзывы на предмет подозрительных действий и отфильтровывать их, улучшая качество обслуживания покупателей.
• Оптимизация поиска: Вся электронная коммерция зависит от пользователей, которые ищут то, что они хотят, и от способности их найти.Искусственный интеллект оптимизирует результаты поиска на основе тысяч параметров, чтобы пользователи могли найти именно тот продукт, который они ищут.
• Цепочка поставок: ИИ используется для прогнозирования спроса на различные продукты в разные периоды времени, чтобы они могли управлять своими запасами для удовлетворения спроса.

• Формирование культуры труда: ИИ используется для анализа данных сотрудников и распределения их в нужные команды, назначения проектов на основе их компетенций, сбора отзывов о рабочем месте и даже попытки предсказать, будут ли они мы на грани того, чтобы покинуть свою компанию.
• Наем: С помощью НЛП ИИ может просмотреть тысячи резюме за считанные секунды и определить, подходят ли они. Это выгодно, поскольку в нем не будет ошибок или предубеждений, связанных с человеческим фактором, и значительно сократится продолжительность циклов найма.

Роботы в ИИ

Область робототехники развивалась еще до того, как ИИ стал реальностью. На этом этапе искусственный интеллект помогает робототехнике быстрее внедрять инновации с помощью эффективных роботов.Роботы в искусственном интеллекте нашли применение в различных отраслях и отраслях, особенно в производстве и упаковке. Вот несколько приложений роботов в ИИ:

Сборка

• ИИ вместе с передовыми системами технического зрения может помочь в коррекции курса в реальном времени
• Он также помогает роботам узнать, какой путь лучше всего подходит для определенного процесса, пока его в работе

Служба поддержки клиентов

• Роботы с ИИ используются для обслуживания клиентов в розничной торговле и гостиничном бизнесе
• Эти роботы используют обработку естественного языка для интеллектуального взаимодействия с клиентами, как человек
• Подробнее системы взаимодействуют с людьми, они узнают больше с помощью машинного обучения

Упаковка

• ИИ обеспечивает более быструю, дешевую и точную упаковку
• Он помогает сохранить определенные движения, которые делает робот, и постоянно их совершенствует , упрощая установку и перемещение роботизированных систем.

Open Source Rob otics

• Сегодня роботизированные системы продаются как системы с открытым исходным кодом, имеющие возможности искусственного интеллекта.
• Таким образом, пользователи могут научить роботов выполнять специальные задачи на основе конкретного приложения.
• Например: малое сельское хозяйство

Наиболее часто используемые приложения в области искусственного интеллекта

1. Прогнозы Google на основе искусственного интеллекта Карты)
2. Приложения для совместного использования поездок (например: Uber, Lyft)
3. AI Автопилот в коммерческих рейсах
4. Фильтры спама в электронной почте
5. Средства проверки плагиата и инструменты
6. Распознавание лиц
7. Рекомендации по поиску
8. Функции преобразования голоса в текст
9. Интеллектуальные персональные помощники (E.g .: Siri, Alexa)
10. Защита и предотвращение мошенничества.

Вакансии в области искусственного интеллекта

По данным Indeed, спрос на навыки искусственного интеллекта более чем удвоился за последние три года. Количество объявлений о вакансиях увеличилось на 119%. Сегодня обучение алгоритму обработки изображений можно выполнить в течение нескольких минут, раньше такая же задача занимала часы. По сравнению с количеством имеющихся вакансий наблюдается нехватка квалифицированной рабочей силы с необходимыми навыками.Несколько навыков, которые нужно освоить перед тем, как углубиться в карьеру ИИ, — это байесовские сети и нейронные сети, информатика (опыт программирования на языках программирования), физика, робототехника и различные уровни математики, такие как вычисления и статистика. Если вы заинтересованы в построении карьеры в области искусственного интеллекта, вы должны знать о различных рабочих местах, доступных в этой области.

Давайте подробнее рассмотрим различные рабочие роли в мире ИИ и то, какими навыками нужно обладать для каждой должности —

Инженер по машинному обучению

Роль инженера по машинному обучению подходит для тех, кто приветствует из области науки о данных или прикладных исследований.Он / она также должен продемонстрировать полное понимание нескольких языков программирования. Он / она должен уметь применять модели прогнозирования и использовать НЛП при работе с огромными наборами данных. Также важно знакомство с такими инструментами IDE для разработки программного обеспечения, как Eclipse и IntelliJ. Инженеры по машинному обучению в основном отвечают за создание и управление платформами для различных проектов машинного обучения. Средняя годовая зарплата инженера по машинному обучению составляет 114 856 долларов. Компании обычно нанимают людей, имеющих степень магистра и глубокие знания о Java, Python и Scala.Требования к навыкам могут варьироваться от одной компании к другой, но аналитические навыки и опыт работы с облачными приложениями являются плюсом.

Data Scientist

Сбор, анализ и интерпретация больших и сложных наборов данных с использованием машинного обучения и прогнозной аналитики — одна из основных задач Data Scientist. Специалисты по обработке данных также помогают в разработке алгоритмов, которые позволяют собирать и очищать данные для анализа. Годовая средняя зарплата специалиста по данным составляет 120 931 доллар США, а требуемые навыки следующие:

• Hive
• Hadoop
• MapReduce
• Pig
• Spark
• Python
• Scala
• SQL

Хотя требуемые навыки может варьироваться от одной компании к другой, большинству компаний требуется степень магистра или доктора компьютерных наук.Для специалиста по данным, который хочет стать разработчиком искусственного интеллекта, восторжествовала бы ученая степень в области компьютерных наук. Помимо способности понимать неструктурированные данные, он / она должны обладать сильными аналитическими и коммуникативными навыками, чтобы сообщать результаты с руководителями бизнеса.

Разработчик бизнес-аналитики

Карьера в области искусственного интеллекта также включает должность разработчика бизнес-аналитики (BI). Одна из основных целей этой роли — анализировать сложные наборы данных, которые помогут определить тенденции бизнеса и рынка.Среднегодовая зарплата разработчика BI составляет 92 278 долларов США. Некоторые обязанности разработчика бизнес-аналитики включают проектирование, моделирование и обслуживание сложных данных на облачных платформах данных. Если вам интересна эта роль, вы должны обладать сильными техническими и аналитическими навыками. Вы должны уметь предлагать решения коллегам, которые не обладают техническими знаниями и демонстрируют навыки решения проблем. Разработчик бизнес-аналитики должен иметь степень бакалавра в любой смежной области. Также желательны опыт работы или сертификаты.

Требуемые навыки: интеллектуальный анализ данных, запросы SQL, службы отчетов SQL-сервера, технологии бизнес-аналитики и проектирование хранилищ данных.

Ученый-исследователь

Ученый-исследователь — одна из ведущих профессий в области искусственного интеллекта. Он / она должен быть экспертом в нескольких дисциплинах, таких как прикладная математика, глубокое обучение, машинное обучение и вычислительная статистика. Кандидаты должны обладать обширными знаниями в области компьютерного восприятия, графических моделей, обучения с подкреплением и НЛП.

Как и специалисты по обработке данных, ученый-исследователь должен иметь степень магистра или доктора компьютерных наук. Средняя годовая зарплата составляет 99 809 долларов.

Большинство компаний ищут тех, кто хорошо разбирается в параллельных вычислениях, распределенных вычислениях, сравнительном анализе и машинном обучении.

Инженер / архитектор по большим данным

Среди различных должностей в области ИИ инженер по большим данным / архитектор имеет самую высокооплачиваемую работу с годовой средней зарплатой в 151 307 долларов.Они играют жизненно важную роль в развитии экосистемы, которая позволяет бизнес-системам связываться друг с другом и сопоставлять данные. По сравнению с специалистами по данным, архитекторам или инженерам больших данных обычно поручаются задачи, связанные с планированием, проектированием и разработкой среды больших данных на Spark и Hadoop.

Компании ищут сотрудников, которые демонстрируют опыт работы с C ++, Java, Python и Scala. Навыки интеллектуального анализа данных, визуализации данных и миграции данных являются преимуществом.Доктор философии в математике или любой связанной области информатики будет бонусом.

Карьерные тенденции в области искусственного интеллекта

Рабочие места в области искусственного интеллекта неуклонно росли в течение последних нескольких лет и будут продолжать расти ускоренными темпами. 57% индийских компаний с нетерпением ждут возможности нанять талантливых специалистов, соответствующих рыночным настроениям . В среднем на произошло 60-70% -ное повышение зарплат соискателей, которые успешно перешли на роль ИИ .Мумбаи остается высоким в соревновании, за ним следуют Бангалор и Ченнаи. Согласно исследованиям, спрос на рабочие места ИИ увеличился, но эффективная рабочая сила не успевала за ним. Согласно WEF, к 2020 году в сфере искусственного интеллекта будет создано 133 миллиона рабочих мест. .

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), которая определяет один из основных принципов искусственного интеллекта — способность учиться на собственном опыте, а не просто на инструкциях.Алгоритмы машинного обучения
автоматически обучаются и улучшаются, изучая их результаты. Им не нужны явные инструкции для получения желаемого результата. Они учатся, наблюдая за доступными им наборами данных и сравнивая их с примерами окончательного результата. Они исследуют окончательный результат на наличие каких-либо распознаваемых паттернов и попытаются реконструировать фасеты, чтобы получить результат.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Искусственный интеллект и машинное обучение часто используются взаимозаменяемо, и хотя машинное обучение является подмножеством ИИ, между ними есть несколько различий.Для справки, ниже перечислены некоторые отличия.

Какие существуют виды машинного обучения?

Типы машинного обучения:

• Контролируемое обучение
• Неконтролируемое обучение
• Полу-контролируемое обучение
• Обучение с подкреплением
  

Также читайте: Преимущества карьерного роста