X pro ii: Fujifilm X-Pro2 Review

Содержание

realme X2 Pro - Snapdragon 855+

realme X2 Pro - Snapdragon 855+ | Квадрокамера 64 Мп

Купить в магазинах

Флагман скорости

Price:от 32 990.-

Qualcomm® SnapdragonTM 855 Plus Флагманский процессор года

SuperVOOC 100% заряда за 35 минут

Экран 90 Гц На 50% более плавный

Super AMOLED Сертификация TUV

Квадрокамера 64 Мп 20-кратный гибридный зум

Сканер отпечатков в экране Разблокировка за 0,23 секунды

Vapor Cooling System Распределенный отвод тепла

UFS 3.0 Сверхпроизводительный модуль памяти

Dolby Atmos Профессиональное звучание

Corning Gorilla Glass 5 Надежная защита корпуса

Флагман скорости

Супербыстрая зарядка 50 Вт100% заряда за 35 минут

Технология SuperVOOC позволяет зарядить смартфон до 100% за 35 минут. В отличие от аналогов, она обеспечивает высокий уровень тока при низком уровне напряжения, благодаря чему можно смотреть видео и запускать объемные приложения без вреда для аккумулятора. Кроме того, realme X2 Pro также поддерживает технологии Power Delivery и Quick Charge, что обеспечивает дополнительные возможности.

Vapor Cooling Усовершенствованная система охлажденияРаспределенный отвод тепла

Усовершенствованная система охлаждения Vapor Cooling надежно предотвращает нагревание смартфона, рассеивая тепло с площади до 1373 мм2. Сверхпроводящие углеводородные волокна и многослойные графитовые листы обеспечивают высокую производительность процессора при низкой температуре.

Виброотклик Tactile EngineРеалистичные
ощущения от игры

realme X2 Pro оснащен технологией виброотклика Tactile Engine, которая делает игровой процесс еще более реалистичным. Система предусматривает целый набор виброоткликов для различных событий в популярных игровых приложениях.

Snapdragon™ 855 Plus GPU мощнее на 15%*

Snapdragon 855 Plus с частотой до 2,96 ГГц и GPU Adreno 640 обеспечивает сверхвысокую производительность realme X2 Pro. Технология Snapdragon Elite Gaming и Quad HD+ выводят игровой процесс на новой уровень.

Эффективная память UFS 3.0 На 80% быстрее*

Благодаря стандарту памяти UFS 3.0 скорость загрузки и передачи объемных файлов становится значительно быстрее, а LPDDR4X легко справляется с работой в режиме многозадачности.

Квадрокамера 64 Мп20-кратный гибридный зум

Основной модуль 64 МпПотрясающие разрешение и яркостьУльтрадетализированные фотографи

realme X2 Pro оснащен флагманским модулем с разрешением 64 Мп. Технология 4 пикселя в 1 TetraCell и 3D HDR позволяют делать превосходные снимки в любых условиях.

20-кратный
гибридный зумНовый стандарт мобильной фотографии

Гибридный зум дает возможность увеличивать изображение в 20 раз. Снимки получаются четкими даже с большого расстояния.

Аарон Хьюи

Главный фотограф realme
Эксперт National Geographic

"В мире полном фильтров
я хочу фотографировать
по-настоящему."

Профессиональная настройка камерыОт эксперта National Geographic

Аарон Хьюи, фотожурналист, победитель World Press Photo и эксперт National Geographic, был специально приглашен в качестве главного фотографа realme. В этот раз вместе с командой realme Хьюи работает над улучшением качества пейзажей и портретов в сложных городских условиях.

OFF

ON

Ультраночной режим 2.0 Художественные ночные портреты

realme X2 Pro оснащен модулем размером 1/1,72 дюйма. В сочетании с AI-алгоритмами обработки фотографий и ультраночным режимом 2.0 он позволяет создавать уникальные художественные портреты при низком освещении. Снимки становятся детализированными, количество шумов уменьшается.

Улучшенная стабилизация видео При интенсивном движении

Обновленные алгоритмы стабилизации видео и высокочувствительный гироскоп обеспечивают плавность видеосъемки в повседневных ситуациях и во время занятий спортом.

Антенна 4x4 MIMOСтабильный сигнал

4x4 MIMO увеличивает скорость передачи данных через Wi-Fi, обеспечивая высокую стабильность сигнала, что позволяет в полной мере насладиться процессом игры.*

Hyper Boost 2.0 Оптимизированный игровой процесс

Режим Hyper Boost 2.0 повышает производительность и стабильность смартфона на 41,1% во время запуска игровых приложений, а Технология Touch Boost 2.0 ускоряет время отклика системы на 22,2%.

Игровой помощник. Полное погружение в игровой процесс

Игровой помощник представляет собой выделенное пространство, с помощью которого можно отвечать на сообщения, не отвлекаясь от игры. Также он предусматривает возможность записи видео и снимков экрана.

Максимальное удовольствие
от игр и видео

Частота обновления дисплея 90 Гц На 50% более плавный*

С частотой обновления 90 Гц изображение на экране realme X2 Pro становится еще более плавным. Высокая частота обновления гарантирует отсутствие задержек и зависаний, что позволяет получить максимальное удовольствие от игр и видео.

Дисплей 6,5”FHD+ Super AMOLEDСтандарт цветового охвата DCI-P3

Дисплей realme X2 Pro поддерживает использование расширенной цветовой палитры. Встроенные режимы повышенной яркости и мягких цветов позволяют настроить изображение исходя из пользовательских предпочтений.

E3 Новый тип экрана

на Энергопотребление ниже

2000000:1 Сверхвысокая контрастность

Защита от солнца Продвинутая настройка

1000 нит Высокая яркость

Стандарт HDR10+

Экран realme X2 Pro поддерживает стандарт HDR10+, который делает цвета более реалистичными, а детали — выразительными.

Высокие стандарты качества Сертификация TUV

Экран realme X2 Pro прошел сертификацию TUV. Сертификация TUV подтверждает высокие стандарты качества и безопасность экрана для зрения.

Сокращение излучения синего спектра на 37,5%*

Экранный сканер отпечатков пальцев Разблокировка за 0,23 секунды

Экранный сканер отпечатков пальцев Goodix G3.0 задействует светочувствительный модуль распознавания, обеспечивая высокий уровень безопасности и скорость разблокировки.

Dual StereoDolby AtmosПрофессиональное звучание

Наслаждайтесь профессиональным звучанием в играх и видео с realme X2 Pro и технологиями Dolby Atmos.

Сверхширокоугольный модульТехнология шумоподавления DLDC

Сверхширокоугольный модуль позволяет делать снимки с полем зрения на 360% больше, чем у стандартного модуля, а технология шумоподавления DLDC обеспечивает четкость изображения по краям, что делает realme X2 Pro незаменимым при съемке на природе и в городе.

Модуль для макросъемки

Открой для себя чудеса макросъемки с камерой realme X2 Pro, способной создавать фотографии на расстоянии 2,5 см до объекта.

Портретный модуль

Благодаря аппаратной технологии фильтрации черных и белых оттенков, портреты на realme X2 Pro выглядят насыщенными и выразительными.

Сверхширокоугольное видео

Сверхширокоугольный модуль может не только делать фотографии, но и записывать видео.

Эффект Боке в видео

Большая апертура камеры realme X2 Pro позволяет создавать выразительные видео с эффектом Боке.

Замедленное видео 960 fps

Видео становятся еще более креативными и оригинальными благодаря возможности замедленной записи с частотой 960 кадров в секунду.

Трехмерный градиент Элегантный дизайн Прочное стекло

Corning Gorilla Glass 5 с обеих сторон

realme X2 Pro представлен в цвете «морской синий». Элегантный дизайн смартфона притягивает взгляд тонкой игрой света и тени, а корпус надежно защищен стеклом Corning Gorilla Glass 5 с обеих сторон.

Модуль NFC Быстрая оплата покупок с помощью смартфона

Модуль NFC открывает доступ к быстрой оплате покупок, пополнению транспортной карты, подключению к беспроводным устройствам, передаче данных и многим другим действиям с помощью смартфона.

Темный режим интерфейса

Темный режим интерфейса на realme X2 Pro можно активировать автоматически в определенное время суток или вручную. Режим адаптирован под широкий набор приложений.

ColorOS 6.1 от realme Комфорт и практичность

Обновленный дизайн операционной системы ColorOS 6.1 делает повседневное использование смартфона еще более комфортным и практичным. Алгоритмы на базе искусственного интеллекта увеличивают производительность и снижают энергопотребление смартфона.

Choose your market

Products may have different prices and availability based on market

Xiaomi Poco F2 Pro: характеристики, цена и отзывы

Производительность

93

Итоговая оценка

84

Класс Флагман
Дата выхода Май 2020 года
Дата начала продаж Июнь 2020 года
Наличие на рынке Доступен

Преимущества и недостатки

  • Оригинальный дизайн и качественный дисплей 6.67 дюймов
  • Топовый процессор с большим запасом производительности
  • Быстрая память UFS 3.1
  • Очень быстрая зарядка в коробке
  • Быстрый сканер отпечатков пальцев в экране
  • Нет беспроводной зарядки
  • Большой вес корпуса

Технические характеристики

Полные характеристики и тесты всех компонентов смартфона Ксиаоми Поко F2 Про

Тип Super AMOLED
Размер 6.67 дюймов
Разрешение 1080 x 2400 пикселей
Соотношение сторон 20:9
Плотность пикселей 395 точек на дюйм
Частота обновления 60 Гц
Поддержка HDR Да, HDR10+
Защита дисплея Corning Gorilla Glass 5
Соотношение экрана к корпусу 87.2%
Особенности - DCI-P3
- Always-On Display
- DC Dimming
Тестирование дисплея
Цветовой охват sRGB 99.9%
ШИМ (PWM) 177 Гц
Время отклика 9 мс
Контрастность ∞ Бесконечная

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.

Источники: NotebookCheck [1]

78

Дизайн и корпус

Дизайн и размеры корпуса Xiaomi Poco F2 Pro
Высота 163.3 мм
Ширина 75.4 мм
Толщина 8.9 мм
Вес 219 граммов
Водонепроницаемость IP53
Материал задней панели Стекло
Материал рамки Металл
Доступные цвета Голубой, Белый, Фиолетовый, Серый
Сканер отпечатков пальцев Да, в дисплее

Соотношение экрана к корпусу

87.2%

93

Производительность

Все характеристики чипа Ксиаоми Поко F2 Про и тесты в бенчмарках
Процессор
Чипсет Qualcomm Snapdragon 865
Макс. частота 2840 МГц
CPU-ядер 8 (1 + 3 + 4)
Архитектура - 4 ядра по 1.8 ГГц: Kryo 585 Silver (Cortex-A55)
- 3 ядра по 2.42 ГГц: Kryo 585 Gold (Cortex-A77)
- 1 ядро по 2.84 ГГц: Kryo 585 Prime (Cortex-A77)
Кэш L3 4 МБ
Размер транзистора 7 нанометров
Графика Adreno 650
Частота GPU 587 МГц
FLOPS ~1228 Гфлопс
Оперативная память
Объем ОЗУ 8 ГБ
Тип памяти LPDDR4X
Частота памяти 2750 МГц
Количество каналов 2
Накопитель
Объем накопителя 256 ГБ
Тип накопителя UFS 3.1
Карта памяти No

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

Операционная система Android 10.0 (С обновлением до Android 11.0)
Оболочка UI MIUI 12
Размер системы из коробки 21 ГБ
Характеристики
Объем 4700 мАч
Мощность зарядки 30 Вт
Тип аккумулятора Литий-полимерный (Li-Po)
Съемный Нет
Беспроводная зарядка Нет
Реверсивная зарядка Нет
Быстрая зарядка Да, Quick Charge 4+ (100% за 70 минут)
Время полной зарядки 1:10 ч.

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

Спецификации и тестирование камер Poco F2 Pro
Основная камера
Матрица 64 мегапикселя
Разрешение фото 9000 x 7000
Зум Оптический, 2x
Вспышка Dual LED
Стабилизация Цифровая
Запись 8K видео До 24 кадров/c
Запись 4K видео До 60 кадров/c
Запись 1080p видео До 240 кадров/c
Замедленная съемка 960 кадров/c (720p)
Угол широкоугольного объектива 123°
Количество объективов 4 (64 МП + 5 МП + 13 МП + 2 МП)
Основной объектив - 64 МП
- Апертура: f/1.89
- Фокусное расстояние: 26 мм
- Размер пикселя: 1.6 микрон
- Сенсор: 1/1.7", Sony IMX686 (Exmor-RS CMOS)
- Фазовый автофокус
Телефото объектив - 5 МП
- Апертура: f/2.2
- Фокусное расстояние: 50 мм
- Размер пикселя: 1.12 микрон
- Сенсор: 1/5", Samsung S5K5E9 (ISOCELL CMOS)
- Фазовый автофокус
Сверхширокоугольный объектив - 13 МП
- Апертура: f/2.4
- Фокусное расстояние: 13 мм
- Размер пикселя: 1.12 микрон
- Сенсор: 1/3.1", Samsung S5K3L6 (ISOCELL CMOS)
Времяпролетный объектив - 2 МП
- Апертура: f/2.4
- Размер пикселя: 1.75 микрон
Особенности - Эффект "боке"
- Режим "Pro"
Селфи камера
Количество мегапикселей 20 мегапикселей
Разрешение фото 5963 x 3354
Апертура f/2.2
Размер пикселя 0.8 микрон
Тип сенсора ISOCELL CMOS
Размер сенсора 1/3.4"
Разрешение видео 1080p (Full HD) при 30 FPS

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

Версия Wi-Fi Wi-Fi 6 (802.11 b/g/n/ac/ax)
Функции Wi-Fi - Dual Band
- Wi-Fi Direct
- Wi-Fi Hotspot
- Wi-Fi Display
Версия Bluetooth 5.1
Функции Bluetooth LE, A2DP
Тип USB USB Type-C
Версия USB 2
Функции USB - Зарядка
- Режим USB-накопителя
- OTG
GPS GPS, GLONASS, Beidou, Galileo, QZSS
NFC* Да
Инфракрасный порт Да
Связь
Количество SIM* 2
Тип SIM Nano
Режим работы SIM Попеременный
Поддержка eSIM* Нет
Гибридный слот Нет
LTE Cat* 24
2G сети GSM: B2/B3/B5/B8
3G сети WCDMA: 1/2/4/5/8
4G сети LTE: 1/2/3/4/5/7/8/20/28
Динамики Моно
3.5 мм аудио порт Да
FM-Радио Нет
Dolby Atmos Нет

Тесты динамиков

Максимальная громкость

84.7 дБ

Класс Флагман
Дата выхода Май 2020 года
Дата начала продаж Июнь 2020 года
Наличие на рынке Доступен
Уровень излучения SAR для головы 0.79 Вт/кг
Уровень излучения SAR для тела 1.03 Вт/кг
Сенсоры и датчики - Барометр
- Датчик приближения
- Гироскоп
- Акселерометр
- Датчик света
- Компас
- Сканер отпечатков пальцев
Комплект* - Смартфон
- Кабель USB Type-C
- Зарядное устройство
- Скрепка для извлечения SIM
- Краткое руководство пользователя
- Чехол

*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

Класс Флагман
Дата выхода Март 2020 года
Дата начала продаж Апрель 2020 года
Наличие на рынке Доступен

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

Полные характеристики и тесты всех компонентов смартфона Оппо Find X2 Про

Тип OLED
Размер 6.7 дюймов
Разрешение 1440 x 3168 пикселей
Соотношение сторон 19.8:9
Плотность пикселей 513 точек на дюйм
Частота обновления 120 Гц
Поддержка HDR Да, HDR10+
Защита дисплея Corning Gorilla Glass 6
Соотношение экрана к корпусу 90.9%
Особенности - DCI-P3
- Always-On Display
- DC Dimming
Тестирование дисплея
Цветовой охват sRGB 100%
ШИМ (PWM) 480 Гц
Время отклика 2.6 мс
Контрастность ∞ Бесконечная

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.

Источники: NotebookCheck [1]

85

Дизайн и корпус

Дизайн и размеры корпуса Oppo Find X2 Pro
Высота 165.2 мм
Ширина 74.4 мм
Толщина 8.8 мм
Вес 207 граммов
Водонепроницаемость IP68
Материал задней панели Керамика
Материал рамки Металл
Доступные цвета Черный, Синий
Сканер отпечатков пальцев Да, в дисплее

Соотношение экрана к корпусу

90.9%

96

Производительность

Все характеристики чипа Оппо Find X2 Про и тесты в бенчмарках
Процессор
Чипсет Qualcomm Snapdragon 865
Макс. частота 2840 МГц
CPU-ядер 8 (1 + 3 + 4)
Архитектура - 4 ядра по 1.8 ГГц: Kryo 585 Silver (Cortex-A55)
- 3 ядра по 2.42 ГГц: Kryo 585 Gold (Cortex-A77)
- 1 ядро по 2.84 ГГц: Kryo 585 Prime (Cortex-A77)
Кэш L3 4 МБ
Размер транзистора 7 нанометров
Графика Adreno 650
Частота GPU 587 МГц
FLOPS ~1228 Гфлопс
Оперативная память
Объем ОЗУ 12 ГБ
Тип памяти LPDDR5
Частота памяти 2750 МГц
Количество каналов 2
Накопитель
Объем накопителя 512 ГБ
Тип накопителя UFS 3.0
Карта памяти No

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

Операционная система Android 10.0
Оболочка UI ColorOS 7.1
Размер системы из коробки 53 ГБ
Характеристики
Объем 4260 мАч
Мощность зарядки 65 Вт
Тип аккумулятора Литий-полимерный (Li-Po)
Съемный Нет
Беспроводная зарядка Нет
Реверсивная зарядка Нет
Быстрая зарядка Да, SuperVOOC 2.0 Flash Charge (100% за 40 минут)
Время полной зарядки 0:40 ч.

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

Спецификации и тестирование камер Find X2 Pro
Основная камера
Матрица 48 мегапикселей
Разрешение фото 8000 x 6000
Зум Оптический, 5x
Вспышка LED
Стабилизация Оптическая
Запись 8K видео Нет
Запись 4K видео До 30 кадров/c
Запись 1080p видео До 30 кадров/c
Замедленная съемка 960 кадров/c (720p)
Угол широкоугольного объектива 120°
Количество объективов 3 (48 МП + 13 МП + 48 МП)
Основной объектив - 48 МП
- Апертура: f/1.7
- Фокусное расстояние: 25 мм
- Размер пикселя: 1.12 микрон
- Сенсор: 1/1.43", Sony IMX689 (Exmor-RS CMOS)
- Фазовый автофокус
- Оптическая стабилизация
Телефото объектив - 13 МП
- Апертура: f/3.0
- Фокусное расстояние: 129 мм
- Размер пикселя: 1 микрон
- Сенсор: 1/3.4", Samsung S5K3M5 (CMOS)
- Фазовый автофокус
- Оптическая стабилизация
Сверхширокоугольный объектив - 48 МП
- Апертура: f/2.2
- Фокусное расстояние: 17 мм
- Размер пикселя: 0.8 микрон
- Сенсор: 1/2", Sony IMX586 (CMOS)
- Фазовый автофокус
Особенности - Эффект "боке"
- Режим "Pro"
Примеры Примеры фото Oppo Find X2 Pro от DxOMark
Селфи камера
Количество мегапикселей 32 мегапикселя
Разрешение фото 6464 x 4864
Апертура f/2.4
Размер пикселя 0.8 микрон
Тип сенсора CMOS
Размер сенсора 1/2.8"
Разрешение видео 1080p (Full HD) при 30 FPS

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

Версия Wi-Fi Wi-Fi 6 (802.11 b/g/n/ac/ax)
Функции Wi-Fi - Dual Band
- Wi-Fi Direct
- Wi-Fi Hotspot
- Wi-Fi Display
Версия Bluetooth 5.1
Функции Bluetooth LE, A2DP
Тип USB USB Type-C
Версия USB 3.1
Функции USB - Зарядка
- Режим USB-накопителя
- OTG
GPS GPS, GLONASS, Beidou, Galileo
NFC* Да
Инфракрасный порт Нет
Связь
Количество SIM* 2
Тип SIM Nano
Режим работы SIM Попеременный
Поддержка eSIM* Нет
Гибридный слот Нет
LTE Cat* 20
2G сети GSM 700 / 800 / 850 / 900 / 1800 / 2100 / 1900 / 2000 / 2300 / 2500 / 2600
3G сети HSDPA 800 / 850 / 900 / 1700(AWS) / 1900 / 2100
4G сети LTE 700 / 800 / 850 / 900 / 1800 / 2100 / 1900 / 2000 / 2300 / 2500 / 2600
Поддержка 5G Да
Динамики Стерео
3.5 мм аудио порт Нет
FM-Радио Да
Dolby Atmos Да

Тесты динамиков

Максимальная громкость

86.8 дБ

Класс Флагман
Дата выхода Март 2020 года
Дата начала продаж Апрель 2020 года
Наличие на рынке Доступен
Сенсоры и датчики - Датчик приближения
- Гироскоп
- Акселерометр
- Датчик света
- Компас
- Сканер отпечатков пальцев
Комплект* - Смартфон
- Кабель USB Type-C
- Зарядное устройство
- Скрепка для извлечения SIM
- Краткое руководство пользователя
- Чехол

*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?

ИИ

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.
Философия

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

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

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.

Neuroscience

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.

Психология

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.

Компьютерная инженерия

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.

Теория управления и кибернетика

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.

Лингвистика

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.

3 типа искусственного интеллекта

  • 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.

Слабый AI Сильный AI
Это узкое приложение с ограниченными возможностями. Это более широкое приложение с более обширной областью применения.
Это приложение хорошо справляется с конкретными задачами. Это приложение обладает невероятным интеллектом человеческого уровня.
Он использует контролируемое и неконтролируемое обучение для обработки данных. Он использует кластеризацию и ассоциацию для обработки данных.
Пример: Siri, Alexa. Пример: Advanced Robotics

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
Перерасход средств

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.

Нехватка талантов

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.

Отсутствие практичных продуктов

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.

Отсутствие стандартов в разработке программного обеспечения

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.

Возможность неправомерного использования

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.

Здравоохранение:
  • 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.
Электронная коммерция
  • 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.
Управление персоналом
  • 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.

Искусственный интеллект Машинное обучение
AI стремится сделать интеллектуальную компьютерную систему, подобную людям, для решения сложных проблем. ML позволяет машинам учиться на данных, чтобы они могли выдавать точный результат.
В основном имеет дело со структурированными, полуструктурированными и неструктурированными данными. ML имеет дело со структурированными и полуструктурированными данными.
В зависимости от возможностей ИИ можно разделить на три типа. Слабый AI , Общий AI и Сильный AI . ML также делится на 3 типа: Обучение с учителем , Обучение без учителя и Обучение с подкреплением .
Системы искусственного интеллекта заинтересованы в максимальном увеличении шансов на успех. Машинное обучение в основном связано с точностью и шаблонами.
AI работает над созданием интеллектуальной системы, которая может выполнять различные сложные задачи. ML позволяет машинам учиться на данных, чтобы они могли выдавать точный результат.
AI позволяет машине имитировать поведение человека. Машинное обучение - это разновидность искусственного интеллекта. Это позволяет машине автоматически учиться на прошлых данных без явного программирования.
Приложения искусственного интеллекта: Siri, поддержка клиентов с использованием катеров , экспертная система, онлайн-игры, интеллектуальный робот-гуманоид и т. Д. предложения автоматической пометки друзей и т. д.
Какие существуют виды машинного обучения?

Типы машинного обучения:

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

Также читайте: Преимущества карьерного роста

в машинном обучении 9024 Что такое контролируемое обучение?

Машинное обучение с учителем применяет то, что было изучено на основе прошлых данных, и применяет это для получения желаемого результата.Обычно они обучаются с помощью определенного набора данных, на основе которого алгоритм будет производить предполагаемую функцию. Он использует эту предполагаемую функцию, чтобы предсказать окончательный результат и приблизить его.
Это называется обучением с учителем, потому что алгоритм должен быть обучен с использованием определенного набора данных, чтобы помочь ему сформировать предполагаемую функцию. Набор данных четко помечен, чтобы помочь алгоритму лучше «понять» данные. Алгоритм может сравнивать свои выходные данные с помеченными выходными данными, чтобы изменить свою модель для большей точности.

Что такое обучение без учителя?

При обучении без учителя данные обучения по-прежнему предоставляются, но не маркируются. В этой модели алгоритм использует обучающие данные, чтобы делать выводы на основе атрибутов обучающих данных, исследуя данные, чтобы найти какие-либо закономерности или выводы. Он формирует свою логику для описания этих шаблонов и на этом основывает свой вывод.

Что такое обучение без учителя?

Это похоже на два выше, с той лишь разницей, что в нем используется комбинация помеченных и немаркированных данных.Это решает проблему маркировки больших наборов данных - программист может просто пометить и небольшое подмножество данных и позволить машине вычислить остальное на основе этого. Этот метод обычно используется, когда маркировка наборов данных неосуществима либо из-за больших объемов, либо из-за отсутствия квалифицированных ресурсов для маркировки.
Также читайте: Лучшие 9 стартапов в области искусственного интеллекта в Индии

Вот короткое видео, объясняющее различные типы машинного обучения:

Что такое обучение с подкреплением?

Обучение с подкреплением зависит от среды алгоритмов.Алгоритм учится, взаимодействуя с наборами данных, к которым у него есть доступ, и методом проб и ошибок пытается обнаружить «награды» и «штрафы», которые устанавливает программист. Алгоритм стремится максимизировать эти вознаграждения, которые, в свою очередь, обеспечивают желаемый результат. Это называется обучением с подкреплением, потому что алгоритм получает подтверждение того, что он находится на правильном пути, на основе получаемых вознаграждений. Обратная связь с вознаграждением помогает системе моделировать свое будущее поведение.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение - это подраздел машинного обучения, связанный с алгоритмами, основанными на структуре и функциях мозга, которые называются искусственными нейронными сетями. Концепции глубокого обучения используются для обучения машин тому, что естественно для нас, людей. Используя глубокое обучение, компьютерную модель можно научить выполнять действия по классификации, используя в качестве входных данных изображение, текст или звук.
Deep Learning становится популярным, поскольку модели способны достигать высочайшей точности.Большие помеченные наборы данных используются для обучения этих моделей наряду с архитектурами нейронных сетей.
Проще говоря, Deep Learning использует имитацию мозга, чтобы сделать алгоритмы обучения эффективными и простыми в использовании. Давайте теперь посмотрим, в чем разница между глубоким обучением и машинным обучением.

Сравнение глубинного обучения и машинного обучения

Как используется глубокое обучение: приложения

Приложения глубокого обучения начали появляться, но их будущее гораздо шире.Здесь перечислены некоторые из приложений глубокого обучения, которые будут править в будущем.

  • Добавление элементов изображения и видео - Разрабатываются алгоритмы глубокого обучения для добавления цвета к черно-белым изображениям. Также автоматическое добавление звуков к фильмам и видеоклипам.
  • Автоматический машинный перевод - Автоматический перевод текста на другие языки или перевод изображений в текст. Хотя автоматические машинные переводы существуют уже некоторое время, глубокое обучение дает лучшие результаты.
  • Классификация и обнаружение объектов - Эта технология помогает в таких приложениях, как обнаружение лиц для систем посещаемости в школах или обнаружение преступников с помощью камер наблюдения. Классификация и обнаружение объектов достигаются за счет использования очень больших сверточных нейронных сетей и используются во многих отраслях.
  • Автоматическое создание текста - большой объем текста изучается алгоритмом машинного обучения, и этот текст используется для написания нового текста.Модель очень продуктивна в создании значимого текста и даже может отображать тональность корпуса в выходном тексте.
  • Самоуправляемые автомобили - Многое было сказано и слышно о беспилотных автомобилях, и это, вероятно, самое популярное приложение глубокого обучения. Здесь модели необходимо учиться на большом наборе данных, чтобы понять все ключевые части вождения, поэтому алгоритмы глубокого обучения используются для повышения производительности по мере поступления все большего и большего количества входных данных.
  • Приложения в здравоохранении - Глубокое обучение показывает многообещающие результаты в обнаружении хронических заболеваний, таких как рак груди и рак кожи.Он также широко используется в мобильных приложениях и приложениях для мониторинга, а также в прогнозировании и персонализированной медицине.
Почему так важно глубокое обучение?

Сегодня мы можем научить машины читать, писать, видеть и слышать, вставляя достаточное количество данных в обучающие модели и заставляя эти машины реагировать так, как это делают люди, или даже лучше. Доступ к неограниченной вычислительной мощности, подкрепленный наличием большого количества данных, генерируемых через смартфоны и Интернет, позволил использовать приложения глубокого обучения для решения реальных задач.
Это время бурного развития глубокого обучения, и технические лидеры, такие как Google, уже применяют его везде и везде, где только возможно.
Производительность модели глубокого обучения улучшается с увеличением количества входных данных по сравнению с моделями машинного обучения, где производительность имеет тенденцию к снижению с увеличением количества входных данных.

Какая связь между AI, ML и DL?

Как показано на изображении выше, три концентрических овала описывают DL как подмножество ML, которое также является еще одним подмножеством AI.Следовательно, ИИ - это всеобъемлющая концепция, которая зародилась изначально. Затем последовал ML, который позже стал процветать, и, наконец, DL, который теперь обещает вывести достижения AI на новый уровень.

Что такое НЛП?

Компонент искусственного интеллекта, обработки естественного языка - это способность машины понимать человеческий язык в том виде, в каком на нем говорят. Задача НЛП - понять и расшифровать человеческий язык, чтобы в конечном итоге представить результат.Большинство техник НЛП используют машинное обучение для извлечения информации из человеческого языка.
Также читайте: Самые многообещающие роли для искусственного интеллекта в Индии

Какие этапы включают в себя НЛП?

Шаги, необходимые для реализации НЛП:

  • Компьютерная программа собирает все необходимые данные. Сюда входят файлы баз данных, электронные таблицы, цепочки сообщений электронной почты, записанные телефонные разговоры, заметки и все другие соответствующие данные.
  • Используется алгоритм для удаления всех стоп-слов из этих данных и нормализации некоторых слов, имеющих такое же значение.
  • Остающийся текст разделен на группы, известные как токены.
  • Программа NLP анализирует результаты, чтобы определить закономерности, их частоту и другую статистику, чтобы понять использование токенов и их применимость.
Где используется НЛП?

Некоторые из распространенных приложений, управляемых обработкой естественного языка:

  • Приложение языкового перевода
  • Текстовые процессоры для проверки грамматической точности текста
  • Центры обработки вызовов используют интерактивный голосовой ответ для ответа на запросы пользователей; IVR - это приложение NLP
  • Персональные виртуальные помощники, такие как Siri и Cortana, являются классическим примером NLP
Что такое Python?

Python - популярный объектно-ориентированный язык программирования, созданный Гвидо Ван Россумом и выпущенный в 1991 году.Это один из наиболее широко используемых языков программирования для веб-разработки, разработки программного обеспечения, создания системных сценариев и многих других приложений.

Почему Python так популярен?


Популярность Python как наиболее предпочтительного языка программирования объясняется множеством причин, например,

  • Легкий в изучении синтаксис помогает улучшить читаемость и, следовательно, снизить стоимость обслуживания программы.
  • Он поддерживает модули и пакеты для поощрять повторное использование кода
  • Это позволяет повысить производительность, поскольку отсутствует этап компиляции, что делает цикл редактирования-тестирования-отладки невероятно быстрым
  • Отладка в Python намного проще по сравнению с другими языками программирования
    Также читайте: Top Interview Вопросы для Python
Где используется Python?

Python используется во многих реальных приложениях, таких как:

  • Веб-разработка и Интернет
  • Приложения в графическом интерфейсе рабочего стола
  • Научные и числовые приложения
  • Приложения для разработки программного обеспечения
  • Приложения в бизнесе
  • Приложения в образовании
  • Доступ к базе данных
  • Игры и 3D-графика
  • Сетевое программирование
Как я могу изучить Python?

В Интернете есть много контента в виде видео, блогов и электронных книг для изучения Python.Вы можете извлечь из онлайн-материалов столько информации, сколько сможете. Но если вам нужно больше практического обучения в управляемом формате, вы можете записаться на курсы Python, предоставляемые многими компаниями, занимающимися обучением в сфере информационных технологий, и изучать Python вместе с практическим обучением с помощью проектов от эксперта, который будет вашим наставником. Есть много офлайновых классов co

Искусственный интеллект (AI) - Azure Architecture Center

  • 15 минут на чтение

В этой статье

Искусственный интеллект (AI) - это способность компьютера имитировать разумное поведение человека.С помощью ИИ машины могут анализировать изображения, понимать речь, взаимодействовать естественным образом и делать прогнозы на основе данных.

Концепции AI

Алгоритм

Алгоритм - это последовательность вычислений и правил, используемых для решения проблемы или анализа набора данных. Это похоже на блок-схему с пошаговыми инструкциями для вопросов, которые нужно задать, но написанные математическим и программным кодом. Алгоритм может описывать, как определить, является ли домашнее животное кошкой, собакой, рыбой, птицей или ящерицей.Другой, гораздо более сложный алгоритм может описывать, как идентифицировать письменный или устный язык, анализировать его слова, переводить их на другой язык, а затем проверять перевод на точность.

Машинное обучение

Машинное обучение (ML) - это метод искусственного интеллекта, который использует математические алгоритмы для создания прогнозных моделей. Алгоритм используется для анализа полей данных и «обучения» на этих данных, используя найденные в нем шаблоны для создания моделей. Затем эти модели используются для составления обоснованных прогнозов или принятия решений в отношении новых данных.

Прогностические модели проверяются на основе известных данных, измеряются метриками производительности, выбранными для конкретных бизнес-сценариев, а затем корректируются по мере необходимости. Этот процесс обучения и проверки называется обучение . Благодаря периодическому переобучению модели машинного обучения со временем улучшаются.

Глубокое обучение

Глубокое обучение - это тип машинного обучения, который может самостоятельно определять, верны ли его прогнозы. Он также использует алгоритмы для анализа данных, но делает это в большем масштабе, чем ML.

Глубокое обучение использует искусственные нейронные сети, которые состоят из нескольких уровней алгоритмов. Каждый уровень просматривает входящие данные, выполняет свой собственный специализированный анализ и выдает результат, понятный другим уровням. Эти выходные данные затем передаются на следующий уровень, где другой алгоритм выполняет свой собственный анализ и так далее.

Имея множество слоев в каждой нейронной сети, а иногда и несколько нейронных сетей, машина может обучаться посредством собственной обработки данных.Для этого требуется гораздо больше данных и гораздо больше вычислительной мощности, чем для машинного обучения.

Боты

Бот - это автоматизированная программа, разработанная для выполнения определенной задачи. Думайте об этом как о роботе без тела. Ранние боты были сравнительно простыми, справляться с повторяющимися и объемными задачами с помощью относительно простых алгоритмическая логика. Примером могут служить веб-сканеры, используемые поисковыми системами для автоматически исследовать и каталогизировать веб-контент.

Боты стали намного сложнее, используя ИИ и другие технологии имитировать человеческую деятельность и процесс принятия решений, часто при непосредственном взаимодействии с людьми через текст или даже речь.Примеры включают ботов, которые могут бронирование ужина, чат-боты (или разговорный ИИ), которые помогают с клиентом взаимодействия с сервисами и социальные боты, которые публикуют последние новости или научные данные на сайты социальных сетей.

Microsoft предлагает службу Azure Bot, управляемую службу, специально созданную для разработка ботов корпоративного уровня.

Автономные системы

Автономные системы являются частью развивающегося нового класса, который выходит за рамки базовой автоматизации. Вместо того чтобы многократно выполнять конкретную задачу с небольшими вариациями или без них (как это делают боты), автономные системы предоставляют машинам интеллект, чтобы они могли адаптироваться к изменяющейся среде для достижения желаемой цели.

Интеллектуальные здания используют автономные системы для автоматического управления такими операциями, как освещение, вентиляция, кондиционирование воздуха и безопасность. Более сложным примером может служить самоуправляемый робот, исследующий разрушенный ствол шахты, чтобы тщательно составить карту его внутренней части, определить, какие части являются структурно прочными, проанализировать воздух на воздухопроницаемость и обнаружить признаки захваченных шахтеров, нуждающихся в спасении - и все это без участия человека. мониторинг в реальном времени на удаленном конце.

Общая информация о Microsoft AI

Узнайте больше о Microsoft AI и будьте в курсе новостей по теме:

Архитектурные типы высокого уровня

Готовый AI

Prebuilt AI - это именно то, что звучит как готовые модели AI, услуги, и готовые к использованию API.Это поможет вам добавить интеллекта в приложения, веб-сайтов и потоков без необходимости собирать данные, а затем создавать, обучать и публиковать собственные модели.

Одним из примеров готового ИИ может быть предварительно обученная модель, которая может быть включена как есть или используется для обеспечения основы для дальнейшего индивидуального обучения. Другой пример будет облачной службой API, которую можно вызывать по желанию для обработки естественных язык желаемым образом.

Когнитивные службы Azure

Когнитивные услуги предоставить разработчикам возможность использовать готовые API-интерфейсы и наборы инструментов для интеграции создавать приложения, которые могут видеть, слышать, говорить, понимать и даже начать причина.Каталог услуг в рамках Cognitive Services можно разделить на категории на пять основных компонентов: зрение, речь, язык, веб-поиск и Решение / Рекомендация.

Готовые модели AI в AI Builder

AI Builder - новая возможность в Microsoft Power Платформа, обеспечивающая интерфейс наведения и щелчка для добавления ИИ в ваши приложения, даже если у вас нет кода или навыки работы с данными. (Некоторые функции AI Builder еще не выпущены для общедоступны и остаются в состоянии предварительного просмотра.Для получения дополнительной информации см. к доступности функции стр. региона.)

Вы можете создавать и обучать свои собственные модели, но AI Builder также предоставляет выбор готовый ИИ модели, которые готов к использованию сразу. Например, вы можете добавить компонент в Microsoft Power Apps на основе предварительно созданной модели, которая распознает контактную информацию из визитки.

Пользовательский AI

Хотя готовый ИИ полезен (и становится все более гибким), лучший способ получить то, что вам нужно от ИИ, - это, вероятно, построить систему самостоятельно.Это очевидно очень глубокий и сложный предмет, но давайте рассмотрим некоторые базовые концепции, выходящие за рамки то, что мы только что рассмотрели.

Языки кода

Основная концепция ИИ - это использование алгоритмов для анализа данных и генерации модели для описания (или балла ) его полезными способами. Алгоритмы написано разработчиками и специалистами по данным (а иногда и другими алгоритмами) используя программный код. Два самых популярных языка программирования для ИИ в настоящее время разрабатываются Python и R.

Python - это универсальная программа для программирования высокого уровня. язык. Он имеет простой, легкий в освоении синтаксис, подчеркивающий удобочитаемость. Шаг компиляции отсутствует. Python имеет большую стандартную библиотеку, но также поддерживает возможность добавления модулей и пакетов. Это поощряет модульность и позволяет при необходимости расширять возможности. Существует большая и растущая экосистема библиотек AI и ML для Python, включая многие из них, которые легко доступны в Лазурный.

R - это язык и среда для статистических вычисления и графика.Его можно использовать для чего угодно: от картографирования социальных сетей. и маркетинговые тенденции в Интернете для разработки финансовых и климатических моделей.

Microsoft полностью приняла язык программирования R и предоставляет множество различные варианты запуска кода R-разработчиками в Azure.

Обучение

Обучение - это основа машинного обучения. Это итеративный процесс «обучения» алгоритм для создания моделей, которые используются для анализа данных, а затем точные прогнозы от него.На практике у этого процесса есть три основных фазы: обучение, проверка и тестирование.

На этапе обучения набор качественных известных данных маркируется так, чтобы отдельные поля можно идентифицировать. Помеченные данные передаются в алгоритм настроен для того, чтобы делать конкретный прогноз. По завершении алгоритм выводит модель, которая описывает найденные закономерности в виде набора параметров. В течение проверка, свежие данные помечаются и используются для тестирования модели. Алгоритм такой скорректировать по мере необходимости и, возможно, пройти дополнительное обучение.Наконец, тестирование phase использует реальные данные без каких-либо тегов или заранее выбранных целей. Если предположить результаты модели точны, она считается готовой к использованию и может быть развернут.

Настройка гиперпараметров

Гиперпараметры - это переменные данных, которые управляют самим процессом обучения. Это переменные конфигурации, которые контролируют работу алгоритма. Таким образом, гиперпараметры обычно устанавливаются до начала обучения модели и не изменяются в процессе обучения в соответствии с параметрами.Настройка гиперпараметров включает в себя пробные испытания в рамках учебной задачи, оценка того, насколько хорошо они выполняют работу, а затем корректировка по мере необходимости. Этот процесс генерирует несколько моделей, каждая из которых обучается с использованием разных семейств гиперпараметры.

Выбор модели

Процесс обучения и настройки гиперпараметров дает множество кандидатов модели. У них может быть много разных вариантов, включая усилия, необходимые для подготовка данных, гибкость модели, время обработки, и конечно степень точности его результатов.Выбор наиболее подготовленных модель для ваших нужд и ограничений называется model selectio n, но это как много о предварительном планировании перед тренировкой, поскольку речь идет о выборе той, которая работает лучше всего.

Автоматизированное машинное обучение (AutoML)

Автоматизированное машинное обучение , также известное как AutoML, - это процесс автоматизации трудоемкие итеративные задачи разработки модели машинного обучения. Это может значительно сократить время, необходимое для получения готовых к производству моделей машинного обучения.Автоматизированное машинное обучение может помочь в выборе модели, настройке гиперпараметров, модели обучение и другие задачи, не требующие обширного программирования или предметной области знания.

Подсчет очков

Оценка также называется прогнозом и представляет собой процесс генерации значений на основе обученной модели машинного обучения с учетом некоторых новых входных данных. В значения или оценки, которые создаются, могут представлять собой прогнозы будущих значений, но они также могут представлять вероятную категорию или результат.Процесс подсчета очков может генерировать много разных типов значений:

  • Список рекомендуемых товаров и оценка сходства

  • Числовые значения для моделей временных рядов и регрессионных моделей

  • Значение вероятности, указывающее вероятность того, что новый вход принадлежит некоторые существующие категории

  • Название категории или кластера, которым новый элемент наиболее близок

  • Прогнозируемый класс или результат для моделей классификации

Пакетная оценка - это когда данные собираются в течение некоторого фиксированного периода времени и затем обрабатывается партиями.Это может включать создание бизнес-отчетов или анализ лояльности клиентов.

Оценка в реальном времени - это именно та оценка, которая выполняется и выполняется как как можно быстрее. Классический пример - обнаружение мошенничества с кредитными картами, но Оценка в реальном времени также может использоваться для распознавания речи, медицинских диагнозов, анализ рынка и многие другие приложения.

Общая информация о настраиваемом ИИ в Azure

Предложения платформы Azure AI

Ниже приводится разбивка технологий, платформ и служб Azure, которые вы можете используйте для разработки решений искусственного интеллекта для ваших нужд.

Машинное обучение Azure

Это сервис машинного обучения корпоративного уровня для создания и развертывания моделей. Быстрее. Машинное обучение Azure предлагает веб-интерфейсы и пакеты SDK, чтобы вы могли быстро обучайте и развертывайте модели машинного обучения и конвейеры в любом масштабе. Используйте эти возможности с фреймворками Python с открытым исходным кодом, такими как PyTorch, TensorFlow, и научиться scikit.

Эталонные архитектуры машинного обучения для Azure

Автоматизированное машинное обучение Azure

Azure обеспечивает расширенную поддержку автоматизированного машинного обучения.Разработчики могут создавать модели с использованием пользовательского интерфейса без кода или с помощью записных книжек с первым кодом.

Когнитивные службы Azure

Это комплексное семейство сервисов искусственного интеллекта и когнитивных API, которые помогут вам создавать интеллектуальные приложения. Эти предварительно обученные модели искусственного интеллекта для конкретной предметной области можно настроить с учетом ваших данных.

Когнитивный поиск Azure

Это облачная поисковая служба на базе искусственного интеллекта для разработки мобильных и веб-приложений. Служба может выполнять поиск по частному гетерогенному контенту с опциями обогащения ИИ, если ваш контент неструктурирован или недоступен для поиска в необработанной форме.

Служба Azure Bot

Это специально созданная среда для разработки ботов с готовыми шаблонами для быстрого начала работы.

Apache Spark в Azure

Apache Spark - это среда параллельной обработки, поддерживающая в памяти обработка для повышения производительности приложений для анализа больших данных. Spark предоставляет примитивы для кластерных вычислений в памяти. Задание Spark может загружать и кэшировать данные в памяти и многократно запрашивать их, что намного быстрее, чем дисковые приложения, такие как Hadoop.

Apache Spark в Azure HDInsight - это реализация Microsoft Apache Spark в облаке. Кластеры Spark в HDInsight совместимы с хранилищем Azure и хранилищем озера данных Azure, поэтому вы можете использовать кластеры HDInsight Spark для обработки данных, хранящихся в Azure.

Библиотека машинного обучения Microsoft для Apache Spark - это MMLSpark (Microsoft ML для Apache Spark). Это библиотека с открытым исходным кодом, которая добавляет в экосистему Spark множество инструментов глубокого обучения и анализа данных, сетевых возможностей и производительности производственного уровня.Узнайте больше о функциях и возможностях MMLSpark.

Среда выполнения Azure Databricks для машинного обучения

Azure Databricks - это аналитическая платформа на основе Apache Spark с настройкой одним щелчком, оптимизированными рабочими процессами и интерактивным рабочим пространством для совместной работы специалистов по данным, инженеров и бизнес-аналитиков.

Databricks Runtime для машинного обучения (Databricks Runtime ML) позволяет запускать кластер Databricks со всеми библиотеками, необходимыми для распределенного обучения.Он предоставляет готовую среду для машинного обучения и анализа данных. Кроме того, он содержит несколько популярных библиотек, включая TensorFlow, PyTorch, Keras и XGBoost. Он также поддерживает распределенное обучение с использованием Horovod.

Истории клиентов

Различные отрасли применяют ИИ инновационным и вдохновляющим образом. Ниже приводится ряд примеров из практики и историй успеха клиентов:

Другие истории клиентов AI

Следующие шаги

Что такое ИИ? Все, что вам нужно знать об искусственном интеллекте

Искусственный интеллект или искусственный интеллект не являются предметом научной фантастики, он становится все более распространенным явлением в современном мире.

Сочетая в себе новейшее мощное программное обеспечение с новейшим оборудованием, инструменты искусственного интеллекта используются для преобразования многих сфер повседневной жизни, от здравоохранения до проблем с дорожным движением.

Но что такое ИИ и как он используется сегодня? Вот наше руководство по всему, что вам нужно знать, и некоторые из самых инновационных и интересных примеров использования на сегодняшний день.

Что такое ИИ?

В течение многих лет считалось, что компьютеры никогда не будут мощнее человеческого мозга, но, поскольку развитие ускорилось в наше время, оказалось, что это не так.

ИИ как концепция относится к вычислительному оборудованию, способному по существу думать самостоятельно и принимать решения на основе данных, которые ему передаются. Системы искусственного интеллекта часто бывают чрезвычайно сложными и мощными, способными обрабатывать непостижимые глубины информации за чрезвычайно короткое время, чтобы прийти к эффективному заключению.

Благодаря подробным алгоритмам системы искусственного интеллекта теперь могут выполнять гигантские вычислительные задачи намного быстрее и эффективнее, чем человеческий разум, помогая добиваться больших успехов в исследованиях и разработках по всему миру.

Некоторые из наиболее заметных реальных приложений ИИ - это IBM Watson, который используется для проведения исследований в огромном диапазоне областей, а Microsoft Azure Machine Learning и TensorFlow также попали в заголовки новостей во всем мире.

Но умные помощники на основе искусственного интеллекта становятся обычным явлением и на мобильных устройствах, при этом такие как Siri, Cortana и Alexa приветствуются в жизни многих людей.

Кажется, что нет предела приложениям технологий искусственного интеллекта, и, пожалуй, самым захватывающим аспектом экосистемы является то, что неизвестно, куда он может пойти дальше и какие проблемы в конечном итоге сможет решить.

AI последние новости и запуски

16/12 - Будущее AI полностью ориентировано на человека

От улучшения навыков до имитации мозга ...

15/12 - Salesforce: Почему AI может просто спасти мир

Будущее искусственного интеллекта почти здесь, и Salesforce лидирует ...

03/12 - Новая клавиатура искусственного интеллекта Amazon может сочинять популярные поп-песни в будущем

Но пока это остается развлечением упражнения по машинному обучению для разработчиков...

20/11 - Vodafone создаст платформу AI-аналитики в Google Cloud

Оператор заключает сделки с Google Cloud и Ryanair ...

19/11 - Salesforce использует Amazon AI, чтобы сделать центры обработки вызовов лучше, чем когда-либо

Amazon Connect предлагает широкий набор инструментов для агентов по работе с клиентами ...

12/11 - AI готов подорвать рынок недвижимости

Недвижимость готова к автоматизации ...

06/03 - Почему ИИ может быть одной из самых разрушительных технологий в истории

Может ли ИИ стать лекарством от проблем современного бизнеса ?...

04/03 - Juniper Networks надеется привнести ИИ в ИТ с приобретением Mist Systems

Приобретение поможет расширить портфель программно-определяемых предприятий Juniper ...

04/03 - Системы искусственного интеллекта представляют собой угрозу - но не так, как утверждает Илон Маск.

Регулирующие алгоритмы - это не ответ ...

01/03 - Будущее музыки за композиторами с ИИ?

Подключен к звуку ...

01/03 - Преодоление разрыва в талантах ИИ не так сложно, как вы думаете

Создание эффективной стратегии талантов ИИ начинается с основного видения...

27/02 - Google Docs предлагает грамматику искусственного интеллекта для всех пользователей G Suite

В будущем ожидается еще более широкий выпуск ...

13/02 - IBM освобождает Watson AI для работы в любом облаке

План Watson Anywhere направлен на освобождение платформы искусственного интеллекта в нескольких облаках ...

11/02 - Администрация Трампа заказывает исследования в области искусственного интеллекта

Американская инициатива по искусственному интеллекту призывает к увеличению инвестиций в исследования и разработки в области искусственного интеллекта...

11/02 - AI, 5G и гонка на полностью автономных транспортных средствах

Пришло время реализовать архитектуру, ориентированную на данные ...

08/02 - Обеспечение безопасности: защита робототехники в AI-age

Кибератаки на роботов растут ...

06/02 - Как ИИ может предотвратить повторение ситуации Marriott

Раннее обнаружение важно для ограничения последствий взлома ...

01/02 - Искусственный интеллект трансформирует предприятия любого размера

Аргументы в пользу демократизации искусственного интеллекта...

31.01 - США и Китай лидируют во всем мире в области ИИ

Гонка за господство в сфере ИИ накаляется, поскольку технологические гиганты США и Китая подают заявки на ИИ ...

21.01 - Сейчас более трети компаний каким-либо образом использовать ИИ

За последний год количество развертываний ИИ утроилось ...

17.01 - Новая конференция Amazon по искусственному интеллекту, робототехнике и космосу обещает заглянуть в будущее

Астронавты бесплатно ...

14/01 - NHS испытывает программное обеспечение ИИ для борьбы с раком груди

Гонка по обучению ИИ считыванию медицинских изображений началась...

14/01 - Как искусственный интеллект меняет подходы врачей к лечению пациентов

Новые технологии снижают риски и предоставляют более богатую информацию ...

14/01 - Как искусственный интеллект пытается сдерживать социальные сети media tinderbox

Может ли искусственный интеллект действительно держать это под контролем?

09/01 - Великобритания лидирует в сфере ИИ

Хотя большинство из них находится за пределами Лондона ...

28/12 - Отойдите от фанфар ИИ и сосредоточьтесь на надежности программного обеспечения

прочная и свободная от ошибок основа для ИИ...

24/12 - DeepRay использует технологию искусственного интеллекта лучше, чем человеческий глаз

Цифровая обработка изображений и видео становится умнее ...

21/12 - Может ли 2019 год стать годом, когда искусственный интеллект и автоматизация станут Основной поток?

Компании находят новые способы использования ИИ и автоматизации ...

19/12 - Контрольный список ИИ: воплощение искусственного интеллекта в реальность

Шесть способов максимально эффективно использовать ИИ ... 12 - AI захватил мир в 2018 году

Отчет об индексе AI показывает значительный рост инвестиций и разработки новых технологий...

17/12 - Последний эксперимент Google с искусственным интеллектом позволяет вам управлять оркестром в вашем браузере.

Maestro, ваша веб-камера ждет ...

14/12 - Может ли ИИ устранить потребность в людях в HR?

Искусственный интеллект и машинное обучение уже используются для помощи в наборе персонала ... Процесс

12/12 - Приготовьтесь к Рождеству ИИ

В отчете Accenture говорится, что ИИ будет играть важную роль для многих в это Рождество. ..

11/12 - Британские рабочие все еще сомневаются, что ИИ украдет все их рабочие места

Даже несмотря на то, что работодатели заменяют текущие должности технологиями...

11/12 - Достижение уровня доверия, необходимого для массового внедрения ИИ

ИИ становится все более и более повсеместным в жизни потребителей ...

11/12 - ИИ помогает людям восстановить мобильность и контроль над своей жизнью

Жесты на лице могут быть путем вперед ...

11/12 - ИИ здесь не для того, чтобы работать, а только для того, чтобы делать работу более значимой

Добивайтесь большего с ИИ ...

30/11 - AI как WD-40 банковского дела: пять примеров беспроблемного будущего

Нельзя упускать из виду бизнес-возможности, которые открывает искусственный интеллект...

29/11 - Qualcomm обещает 100 млн долларов для стартапов в области искусственного интеллекта

Qualcomm нацелена на компании, занимающиеся ИИ на устройствах ...

28/11 - Amazon предлагает искусственный интеллект для чтения медицинских записей

обученный алгоритм компилирует данные пациента в отчет в виде таблицы ...

28/11 - Обеспечение лучшего ухода за пациентами с помощью автоматизации искусственного интеллекта

Больницы используют автоматизацию для повышения качества обслуживания пациентов ...

26/11 - Преобразование процесса найма с помощью AI

Использование алгоритмов машинного обучения для подбора подходящего фрилансера для работы...

21/11 - Apple приобретает компанию по разработке программного обеспечения для искусственного интеллекта

Технологический гигант, как сообщается, приобрел стартап Silk Labs в области искусственного интеллекта в начале этого года ...

16/11 - BlackBerry подписывает сделку по кибербезопасности на сумму 1,4 млрд долларов

компании Cylance видит, что BlackBerry удваивает кибербезопасность ...

15/11 - Samsung инвестирует 22 миллиарда долларов в ИИ и 5G

Корейский технологический гигант стремится контролировать 20 процентов рынка сетевого оборудования ...

14 / 11 - AI и поисковые системы нового поколения

Как пользователи могут требовать и обеспечивать право собственности на свои собственные данные?

14/11 - Oracle наращивает инвестиции в ИИ в Великобритании

Софтверный гигант надеется удвоить команду ИИ в Рединге в рамках крупного расширения в Великобритании...

12/11 - Microsoft: будущее безопасности - за AI

Искусственный интеллект и машинное обучение будут играть важную роль в стратегии безопасности Microsoft ...

31/10 - IBM и RFU объединяются для технологический большой шлем

Партнерство с IBM обещает технологические инновации на всех уровнях английского регби ...

31/10 - Британские компании отстают из-за того, что не используют ИИ

В отчете Microsoft содержится призыв к британским компаниям активизировать свою деятельность в области ИИ ...

30/10 - Telefonica представляет свою сводку правил для AI

«Принципы искусственного интеллекта» охватывают равенство, прозрачность, безопасность и многое другое ...

29/10 - Сотрудникам не нужно рабочее программное обеспечение на своих личных устройствах

Подавляющее большинство возражает против того, чтобы их заставляли устанавливать программное обеспечение компании на свои смартфоны ...

29/10 - Искусственный интеллект дает компаниям реальное представление о своих клиентах

Нил Макилрой из Feefo рассказывает нам, почему ИИ может преобразовать ряд отраслей...

26/10 - Будущее работы в эпоху AI

В будущем мы все будем работать бок о бок с роботами, а иногда даже ближе ...

25/10 - У IBM есть создал парфюмер с искусственным интеллектом, который может создавать новые ароматы.

Смело вдыхать запах того, что еще никто не слышал ...

23/10 - Контроль и противовес при развертывании искусственного интеллекта

Предотвращение захвата роботов ...

22/10 - Что на самом деле означает AI в телефоне?

Машинное обучение используется в наших телефонах разными способами...

17/10 - Этот лоток для туалета с искусственным интеллектом анализирует здоровье вашей кошки и использует технологии NASA для самоочистки

Умный туалет устраняет запах на молекулярном уровне ...

10/10 - Почему предприятия не спешат применять машинное обучение?

Недостаток понимания машинного обучения удерживает предприятия от внедрения этой новой технологии ...

04/10 - Стив Возняк: Не волнуйтесь, ИИ не убьет всех нас - пока что

Apple соучредитель сомневается в том, как ИИ может взять верх...

04/10 - ИИ в автомобиле скоро узнает, хороший у вас день или плохой

Примите это за чистую монету ...

30/09 - Региональный разрыв в Внедрение искусственного интеллекта

Посмотрите, как разные регионы внедряют новые технологии искусственного интеллекта ...

27/09 - Человек плюс искусственный интеллект - так автоматизация создает настоящую цифровую рабочую силу

ИИ делает сотрудников более продуктивными, открывая доступ к новым возможностям...

25/09 - За кулисами: преобразование ИИ с помощью высокопроизводительных вычислений

Высокопроизводительные вычисления помогают разработчикам создавать мощные приложения для искусственного интеллекта и машинного обучения

24/09 - Deezer может сделать плейлисты песен умнее с Определение настроения искусственного интеллекта

Зацепился за чувство ...

19/09 - Сертификация технологии искусственного интеллекта скоро может стать реальностью

Гаечный ключ в работе восстания роботов...

19/09 - IBM раскрывает секреты AI

Новая услуга объяснит причины принятия решений по алгоритму и устранит предвзятость ИИ ...

18/09 - ИИ может быть секретным оружием индустрия безопасности

Использование систем искусственного интеллекта может помочь в борьбе с ростом атак Интернета вещей, согласно исследованию Арубы ...

18/09 - Может ли ИИ сделать работу более человечной?

Исследование показало, что ИИ может помочь оптимизировать рабочие процессы и повысить эффективность...

18/09 - Здравоохранение лидирует, когда дело доходит до инвестиций в ИИ

В новом отчете показано, как ИИ изменит будущее здравоохранения ...

18/09 - Начните экспериментировать с ИИ, чтобы улучшите обслуживание клиентов сегодня

Пошаговое руководство для начала использования ИИ и машинного обучения ...

09/08 - Корпорация Intel сообщает о крупном продвижении микросхем ИИ

Аппаратное обеспечение ИИ принесло в прошлом году более 1 млрд долларов, Говорит Intel...

08/08 - Дроны с искусственным интеллектом могут работать как воздушные овчарки для выпаса птиц вдали от аэропортов

Новый способ предотвратить столкновения с птицами ...

08/08 - Samsung инвестирует миллиарды в 5G и AI

Инвестиционная программа Samsung стоимостью 17 миллиардов фунтов стерлингов призвана защитить от замедления роста продаж смартфонов ...

02/08 - Почему ИИ - лучший инструмент для создания вашего следующего веб-сайта

Руководитель Wix рассказывает нам о влиянии ИИ на мир веб-дизайна ...

31/07 - Мировые инвестиции в ИИ превысят 200 миллиардов долларов к 2025 году

Отчет КПМГ подчеркивает основные возможности ИИ, машинного обучения и RPA ...

25/07 - Google привносит ИИ в колл-центр

Колл-центры станут умнее, чем когда-либо, поскольку Google также открывает новые инструменты машинного обучения ...

19/07 - Илон Маск и другие технологические гиганты обязуются использовать ИИ только для блага

Сотни фирмы подписываются, чтобы пообещать не создавать оружие ИИ...

17/07 - AI не может быть убийцей рабочих мест в Великобритании

AI создаст столько рабочих мест, сколько, как утверждается, уничтожит, прогнозирует отчет PwC ...

16/07 - Huawei готовится крупный прорыв в области аппаратного обеспечения искусственного интеллекта

Таинственный проект «Да Винчи» может означать сверхумное сетевое оборудование и микросхемы искусственного интеллекта ...

14/07 - Уимблдон 2018: Как IBM Watson обеспечивает лучший опыт зрителей

Мы видим, как величайший теннисный турнир в мире использует IBM Watson для лучшего просмотра...

12/07 - Больше шума? Исследователи NVIDIA разрабатывают искусственный интеллект, который устраняет шум изображения.

Шумные фотографии могут однажды стать просто плохой памятью ...

05/07 - Великобритания и Франция подписывают крупное соглашение об ИИ

Межправительственное партнерство увидит Британию и Францию организации работают вместе над передовыми технологиями искусственного интеллекта ...

04/07 - Facebook покупает британскую компанию AI, чтобы помочь ей лучше понимать человеческую речь

Facebook купила Bloomsbury AI, британскую компанию, специализирующуюся на обработке естественного языка...

(Изображение предоставлено DeepMind)

28/06 - Две трети рабочих в Великобритании хотят, чтобы их обязанности были автоматизированы

Исследование 1200 британских рабочих показало, что многие люди считают, что машины не должны заменять людей на скучных собраниях , но они могут не торопиться ...

22/06 - Microsoft переделывает Marks & Spencer искусственный интеллект

Один из старейших магазинов Великобритании готовится к технологическому обновлению после того, как Marks and Spencer объявили о новом партнерство с Microsoft.Вычислительный гигант будет работать с M&S, чтобы внедрить свои технологии искусственного интеллекта в магазины и клиентский опыт компании, помогая превратить учреждение, которому уже 134 года, в розничного продавца, основанного на принципах «сначала цифровые» ...

19/06 - AI Facebook может сделайте свои мигающие селфи и откройте глаза в цифровом формате. а затем используйте «рисование», чтобы заменить открытые глаза закрытыми веками...

19/06 - Hisense AI TV превратит вас в эксперта чемпионата мира в кресле

На выставке CES Asia, крупнейшей технологической выставке Китая, Hisense продемонстрировала свое видение с помощью телевизора с искусственным интеллектом, который работает как виртуальный футбольный эксперт помочь даже не фанатам осмыслить все тонкости турнира ...

15/06 - Gmail обращается к искусственному интеллекту, чтобы получать более умные уведомления по электронной почте на вашем телефоне

В рамках недавнего редизайна Gmail компания Google представила новый функция, в настоящее время только для iOS, которая гарантирует, что ваше приложение Gmail будет отправлять вам push-уведомления только при поступлении «высокоприоритетных» писем...

15/06 - Основные обновления Windows 10 становятся лучше и быстрее с AI

Microsoft сообщила, что использовала искусственный интеллект для повышения скорости и эффективности развертывания своего последнего обновления для Windows 10 за апрель 2018 года. ..

11/06 - Лондон провозглашен европейской столицей искусственного интеллекта

Лондон назван европейской столицей искусственного интеллекта в новом отчете, в котором подчеркивается положение Великобритании как одного из ведущих технологических центров в мире...

08/06 - Google создает свою собственную книгу правил ИИ - обещает, что Терминатор не пойдет против нас

Google, возможно, незаметно отказался от своего слогана «Не будь злом», но он по-прежнему твердо стоит на позиции «мы» «не планируем покончить с миром», когда дело касается ИИ. Чтобы доказать это, он выпустил исчерпывающий список руководящих принципов, которых он будет придерживаться, когда дело доходит до всего, что он делает с ИИ ...

07/06 - MIT создает ИИ «психопатов», используя темную сторону Reddit.

Чтобы изучить, как ИИ может быть искажен предвзятыми данными, Массачусетский технологический институт (MIT) решил намеренно превратить свой ИИ в психопата по имени Норман - отсылка к злодею в «Психе» Альфреда Хичкока...

07/05 - Microsoft хочет расширить возможности людей с ограниченными возможностями с помощью ИИ для обеспечения доступности

Microsoft значительно расширяет свою миссию, чтобы помочь людям с ограниченными возможностями с помощью ИИ для обеспечения доступности. Производитель программного обеспечения объявил о новой пятилетней программе стоимостью 25 миллионов долларов, разработанной для расширения возможностей миллиарда людей с ограниченными возможностями во всем мире с помощью ИИ. С этой целью Microsoft направит свои деньги и ресурсы на помощь разработчикам в ускорении разработки доступных и интеллектуальных решений AI...

7 способов ИИ поможет человечеству, а не навредит ему

Искусственный интеллект (ИИ) - интригующая концепция, которая уже много лет очаровывает как экспертов, так и неспециалистов.

Технологии в 2018 году развиваются с головокружительной скоростью, и можно с уверенностью сказать, что сегодня у человека в кармане значительно больше энергии, чем у него было во всем доме в 90-е годы.

В области машинного обучения и глубокого обучения произошел колоссальный прорыв. Эти концепции позволили машинам обрабатывать и анализировать информацию очень сложным образом.

Благодаря этим разработкам ИИ; машины теперь могут выполнять сложные функции, такие как распознавание лиц.

Тем не менее, ведутся серьезные споры относительно рисков, которые искусственный интеллект представляет для человечества. Высказывались опасения по поводу того, что ИИ возьмет под контроль нашу жизнь до такой степени, что окажется пагубным для человечества.

Также есть опасения, что в результате применения ИИ в нашей повседневной жизни могут возникнуть непредвиденные последствия, такие как роботы-убийцы и частичные результаты выборов.

Хотя последствия внедрения ИИ в нашу жизнь могут показаться достаточно пугающими, чтобы полностью исключить его приложения, вот почему ИИ является благом для человечества, а не проклятием, которое может навредить ему в будущем!

1. Усовершенствованная автоматизация

Источник: KUKA Roboter GmbH, Бахманн / Wikimedia Commons

Сегодня ИИ может легко выполнять интенсивный человеческий труд и изнурительные задачи без необходимости вмешательства человека. Это значительно автоматизировало несколько приложений и задач в различных отраслях и отраслях.

Машинное обучение, глубокое обучение, а также другие технологии искусственного интеллекта все шире внедряются и внедряются в отраслях и организациях с целью снижения рабочей нагрузки людей.

Это значительно снизило эксплуатационные расходы и стоимость рабочей силы, доведя автоматизацию искусственного интеллекта до уровня, невиданного ранее.

Прекрасный пример чудес искусственного интеллекта в повышении уровня автоматизации можно увидеть на примере японского производителя станков Okuma.Недавно они предложили множество инноваций, чтобы продемонстрировать будущее умного производства.

Сюда входят роботы для заводов всех размеров, новые и улучшенные станки, а также интеллектуальные станки. Это наглядно демонстрирует благословение ИИ для автоматизации промышленности.

2. Устраняет необходимость для людей выполнять утомительные задачи

Источник: Доктор Чирагджайн / Wikimedia Commons

Искусственный интеллект также можно считать благом для человечества, учитывая тот факт, что он освобождает людей и позволяет им выполнять задачи в которые они превосходят.

Мы можем обосновать необходимость ИИ и его приложений на том аргументе, что эта технология берет на себя все утомительные задачи, которые человек должен выполнять для достижения различных результатов.

Машины отлично справляются с громоздкими работами, и это дает людям достаточно места и времени для работы над более творческими и межличностными аспектами своей жизни.

Давайте возьмем пример банковского сектора, в котором произошел и будет значительный прорыв благодаря применению ИИ.Сегодня финансовые учреждения в полной мере используют эту технологию, чтобы сделать банковское обслуживание более быстрым и бесконечно простым для потребителей.

Это во многом помогло финансовым аналитикам избавиться от утомительной работы и сосредоточиться на более глубоких исследованиях и анализе всестороннего опыта потребителей.

3. Интеллектуальное прогнозирование погоды

Источник: Мохаммед Тавсиф Салам / Wikimedia Commons

В последние несколько лет мы стали свидетелями использования искусственного интеллекта и его технологий в прогнозировании погоды и климата.Область «Климатическая информатика» постоянно развивается, поскольку она вдохновляет на плодотворное сотрудничество между учеными, занимающимися данными, и учеными-климатологами.

В результате этого сотрудничества появились инструменты для наблюдения и анализа все более сложных климатических данных. Это значительно помогло преодолеть разрыв между пониманием и данными.

Существует бесчисленное множество приложений искусственного интеллекта, предназначенных для точного прогнозирования погоды. IBM, например, использовала свои компьютеры для улучшения своих прогнозов еще в 1996 году.

Эта американская транснациональная компания с тех пор совершенствует и совершенствует свои методы прогнозирования с использованием ИИ.

Люди теперь лучше понимают последствия и причины изменения климата.

Сфера прогнозирования погоды чрезвычайно требовательна и требует интенсивных вычислений и сетей глубокого обучения, которые могут дать компьютерам возможность выполнять сложные вычисления.

Таким образом, достижения в области искусственного интеллекта и его завидные вычислительные мощности привели к появлению суперкомпьютеров.

Это дало человеку столь необходимое понимание экстремальных климатических явлений, так что возможные бедствия и природные опасности могут быть оставлены без внимания.

4. Реагирование на стихийные бедствия нового поколения

Источник: Агентство перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США / Wikimedia Commons

В 2017 году в Калифорнии произошли серьезные разрушения из-за натиска лесных пожаров. Сообщалось, что в результате лесных пожаров сгорело более 1 миллиона акров земли, в результате чего погибли 85 человек, 249 человек числялись пропавшими без вести.

Из-за угроз изменения климата все больше и больше компаний используют искусственный интеллект для борьбы с бедствиями с помощью алгоритмов.

Таким образом, ИИ четко продемонстрировал свою незаменимость в анализе умных мер реагирования на стихийные бедствия и предоставлении данных о стихийных бедствиях и погодных явлениях в режиме реального времени.

Это чрезвычайно полезно для людей, поскольку они могут обнаруживать уязвимые места в районе и, следовательно, помогать в улучшении подготовки к стихийным бедствиям.

Технологии искусственного интеллекта также полезны, поскольку они своевременно предупреждают нас, оставляя достаточно места, чтобы организовать себя перед лицом надвигающейся катастрофы и минимизировать потери.

Также ожидается, что в ближайшее время глубокое обучение будет интегрировано с симуляторами бедствий, чтобы разработать полезные стратегии реагирования.

5. Освобождает людей от обязанности брать на себя все обязанности

Источник: Солдат исполнительного офиса программы / Flickr

Принято считать, что ИИ однажды станет концом человечества, а роботы и машины захватят власть планета полностью и навсегда.

Однако обычно игнорируется тот факт, что включение ИИ в нашу повседневную жизнь помогает освободить нас от всех обязанностей, которые нам не нужны или которые нам не нужны.

Излишне говорить, что мы не можем позволить высшему разуму слепо контролировать нас. Однако не использовать его преимущества в наших интересах было бы столь же невежественным поступком.

Убедительным примером в этом отношении является будущее войны и вооружений. ИИ демонстрирует огромные перспективы в качестве потенциального применения на войне, как это указано в книге Пола Шарра « Army of None ».

Как сказано в его книге, в будущем ожидается, что вооруженные силы и машинная разведка будут работать в тандеме для ведения войн.

6. Идеальный союз творчества и технологий

ИИ можно определенно назвать идеальным союзом творчества и технологий. Искусственный интеллект - это не что иное, как роботизированная машина, которая способна мыслить разумно и творчески, а также автономно переводить эти мысли в различные человеческие приложения.

Эта фундаментальная основа искусственного интеллекта - это то, что произвело и может произвести революцию в лице человечества. ИИ - это не просто одномерная технология.

Его преимущества и применение гораздо важнее и заслуживают внимания, чем его опасения, и именно это поможет людям и в будущем.

Стратегии взаимодействия поколения Z показывают, как искусственный интеллект сочетает творческий подход и технологии для достижения идеальных результатов. Используя мощный инструмент искусственного интеллекта, бренды теперь могут применять правильную технологию для соответствия потребностям и пожеланиям поколения Z.

Это маркетинговое решение, которое в значительной степени основано на данных, является лишь одним из огромного списка приложений искусственного интеллекта для обеспечения его технологическое совершенство и творчество вместе.

7. Нулевой объем ошибок

Источник: Pixabay

Клайв Свон, старший вице-президент Oracle Adaptive Intelligent Apps, разделяет перспективы ИИ и его автоматизации, поскольку он устраняет необходимость вмешательства человека и, следовательно, устраняет все возможности для человеческой ошибки.

Самое лучшее в ИИ и его множестве технологий - это отсутствие ошибок. Отрасли и организации обычно должны оставлять значительный простор для человеческой ошибки, потому что естественно видеть ее присутствие в ручном человеческом труде.

Это то, с чем в первую очередь должны иметь дело отрасли промышленности, и это также создает препятствия на пути к инновациям, а также научно-техническому прогрессу.

Таким образом, пора признать, что нам нужны роботы и машины, которые обеспечивали бы высокий уровень точности и точности, не оставляя места для ошибок.

Итак, поехали! Это 7 основных и очень убедительных причин, по которым искусственный интеллект поможет человечеству, а не навредит ему в долгосрочной перспективе.

Мы уже видим преимущества ИИ в нашей жизни семимильными шагами, и эти преимущества, скорее всего, будут реализованы только в будущем.

Три типа искусственного интеллекта: понимание искусственного интеллекта

Согласно опросу Gartner, из более чем 3000 ИТ-директоров , Искусственный интеллект (AI) был, безусловно, самой упоминаемой технологией и занимал первое место в рейтинге. чейнджер от данных и аналитики , который сейчас занимает второе место.

ИИ должен стать ядром всего, с чем люди будут взаимодействовать в ближайшие годы и в будущем.

Роботы - это программируемых объекта , предназначенных для выполнения ряда задач. Когда программисты встраивают человеческий интеллект, поведение, эмоции и даже когда они разрабатывают этику в роботов , мы говорим, что они создают роботов со встроенным искусственным интеллектом, который может имитировать любую задачу, которую может выполнить человек, включая дискуссии, как IBM показал ранее в этом году на выставке CES в Лас-Вегасе.

IBM сделала возможным обсуждение человека и искусственного интеллекта в рамках проекта Project Debater , призванного помочь лицам, принимающим решения, принимать более обоснованные решения.

В зависимости от типа задач, выполняемых роботами AI, AI был разделен на разные категории. Однако стоит отметить, что ИИ все еще находится в зачаточном состоянии. В будущем ИИ будет выглядеть и вести себя совершенно иначе, чем сегодня.

Чтобы быть готовыми к будущему, нам нужно начать обновлять наши знания об искусственном интеллекте.Люди также должны быть готовы к вызовам и изменениям, которые ИИ принесет обществу и человечеству в целом. Итак, что же такое искусственный интеллект?

Что такое ИИ? Три типа искусственного интеллекта

«ИИ - это наука и техника создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ». - Алан Тьюринг

Прежде всего, чтобы иметь возможность участвовать в сегодняшних дискуссиях об искусственном интеллекте и понимать изменения, которые он принесет в будущее человечества, нам необходимо знать основы.

Различные типы ИИ зависят от уровня интеллекта , встроенного в робота . Мы можем четко разделить ИИ на три типа:

Искусственный узкий интеллект (ANI)

Узкий искусственный интеллект (ANI), также известный как Узкий ИИ или Слабый ИИ, представляет собой тип искусственного интеллекта , ориентированный на одну единственную узкую задачу . Обладает узким набором способностей. На сегодняшний день это единственный существующий ИИ.

Узкий ИИ - это то, с чем большинство из нас взаимодействует ежедневно.Подумайте о Google Assistant, Google Translate, Siri, Cortana или Alexa. Все они являются машинным интеллектом, использующим обработку естественного языка (NLP).

NLP используется в чат-ботах и ​​других подобных приложениях. Понимая речь и текст на естественном языке, они запрограммированы на персонализированное естественное взаимодействие с людьми.

Системы искусственного интеллекта сегодня используются в медицине для диагностики рака и других заболеваний с чрезвычайной точностью, воспроизводя человеческие познания и рассуждения.

Общий искусственный интеллект (AGI)

Когда мы говорим об общем искусственном интеллекте (AGI), мы имеем в виду тип ИИ, который примерно так же способен, как человека.

Однако AGI все еще находится на стадии становления. Поскольку человеческий мозг является моделью для создания общего интеллекта, кажется маловероятным, что это произойдет относительно скоро, потому что нет исчерпывающих знаний о функциях человеческого мозга.

Тем не менее, как много раз показывала история, люди склонны создавать технологии, которые становятся опасными для человеческого существования.Почему же тогда попытки создать алгоритмы, воспроизводящие функции мозга, будут другими? Когда это произойдет, людям придется принять возможные последствия.

Искусственный супер-интеллект (ASI)

Искусственный супер-интеллект (ASI) - это путь в будущее. Или это то, во что мы верим. Чтобы достичь этой точки и называться ИИ, ИИ должен превосходить людей абсолютно во всем. Тип ASI достигается, когда ИИ на более способный, чем на человека.

Этот тип ИИ сможет превосходно проявить себя в таких вещах, как искусство, принятие решений и эмоциональные отношения. Эти вещи сегодня являются частью того, что отличает машину от человека. Другими словами, вещи, которые считаются строго человеческими.

Однако многие могут возразить, что люди еще не овладели искусством эмоциональных отношений или принятия правильных решений. Означает ли это, что, возможно, через несколько столетий в будущем искусственный суперинтеллект овладеет областями, в которых люди потерпели неудачу?

Робоэтика: человеческая этика применительно к робототехнике

В то же время, когда мы углубляемся в разговор и узнаем больше, нам нужно начать обсуждение робототехники . Как люди будут взаимодействовать, рассматривать и лечить эти машины в будущем? Когда люди собираются предоставить права ИИ ? Кто будет иметь право предоставлять такие права?

В 2001 году , Стивен Спилберг в сотрудничестве с Kubrick Studios представил в кинотеатрах аргумент о сущности человеческого существования, представленной гуманоидом Меха по имени Дэвид. Он первый в своем роде: ребенок, которого можно активировать, чтобы чувствовать любовь, учиться у своего окружения и, следовательно, развивать другие человеческие эмоции, такие как страх и печаль.

Люди вложили в Давида способность чувствовать эмоции. Однако человечества не смогли взять на себя ответственность за жизнь, которую они создали. Мать Дэвида бросила его в лесу, оскорбив чувства Дэвида.

Между тем, в реальном мире Sophia компании Hanson Robotics была первым роботом, получившим гражданство от правительства Саудовской Аравии. Хотя сегодня София считается одним из самых продвинутых роботов, она все еще является прототипом, но в будущем она может стать общим искусственным интеллектом.На видео ниже София беседует с одним из своих создателей.

Роботы, встроенные в ИИ, и будущие приложения этой технологии ставят этических вопроса , которые должны быть решены сейчас, как уже предлагали многие футуристы, философы и исследователи ИИ по всему миру.

alexxlab

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *