Šajā tēmā mēs sniegsim eseju par mākslīgo intelektu. Šī garā eseja par mākslīgo intelektu aptvers vairāk nekā 1000 vārdu, tostarp AI ievads, AI vēsture, priekšrocības un trūkumi, AI veidi, AI pielietojumi, AI izaicinājumi un secinājumi. Šī garā eseja būs noderīga studentiem un konkursa eksāmenu pretendentiem.
Eseja par mākslīgo intelektu
Mākslīgais intelekts ir divu vārdu mākslīgais un intelekts kombinācija, kas attiecas uz cilvēka radīto intelektu. Tāpēc, ja mašīnas ir aprīkotas ar cilvēka radītu intelektu, lai veiktu inteliģentus uzdevumus, kas līdzīgi cilvēkiem, to sauc par mākslīgo intelektu. Tas viss ir saistīts ar inteliģentu mašīnu izstrādi, kas var simulēt cilvēka smadzenes un strādāt un uzvesties kā cilvēki.
Mēs varam definēt AI kā ' Mākslīgais intelekts ir datorzinātņu nozare, kas nodarbojas ar tādu inteliģentu mašīnu izstrādi, kas spēj uzvesties kā cilvēks, domāt kā cilvēks un kas spēj pašas pieņemt lēmumus. .'
Izmantojot AI, mašīnām var būt uz cilvēku balstītas prasmes, piemēram, mācīšanās, spriešana un loģisku problēmu risināšana.
AI ir viena no visstraujāk augošajām tehnoloģijām, kas padara cilvēku dzīvi daudz vieglāku, piedāvājot risinājumus sarežģītām problēmām. Tā ir arī radījusi dažādas iespējas ikvienam, un tāpēc tā ir ļoti prasīga tehnoloģija tirgū.
Tiek pieņemts, ka mākslīgais intelekts ir jauna tehnoloģija, taču patiesībā tā nav jauna. Pētnieki AI jomā ir daudz vecāki. Ir teikts, ka viedo mašīnu jēdziens tika atrasts grieķu mitoloģijā. Tālāk ir minēti daži AI izstrādes galvenie punkti:
- 1943. gadā, Vorens Makulohs un Valters bedres ierosināja mākslīgo neironu modeli.
- 1950. gadā, Publicēts Alans Tjūrings “Datortehnikas un izlūkošanas” rakstu, kurā viņš iepazīstināja ar testu, kas pazīstams kā a Tjūringa tests. Šo testu izmanto, lai noteiktu mašīnu intelektu, pārbaudot, vai mašīna spēj domāt vai nē.
- 1956. gadā pirmo reizi terminu mākslīgais intelekts ieviesa amerikāņu datorzinātnieks. Džons Makartijs Dartmutas konferencē. Džons Makartijs ir pazīstams arī kā AI tēvs.
- 1972. gadā pirmais pilna mēroga inteliģentais humanoīds robots , WABOT1, tika izveidots Japānā.
- 1980. gadā AI nāca līdz ar Expert Systems attīstību. Šīs sistēmas ir datorprogrammas, kas paredzētas sarežģītu problēmu risināšanai.
- 1997. gadā IBM Deep Blue pārspēja pasaules šaha čempionu Geriju Kasparovu un kļuva par pirmo datoru, kas uzvarējis pasaules šaha čempionu.
- gadā 2006. gads , AI ienāca biznesa pasaulē. Pasaulē labākie uzņēmumi, piemēram, Facebook, Twitter un Netflix, arī sāka izmantot AI savās lietojumprogrammās.
Priekšrocības:
- Viens no lielākajiem mākslīgā intelekta sasniegumiem ir tas, ka tas var samazināt cilvēku kļūdas.
- AI var būt ļoti noderīgs riskantās situācijās, kad cilvēki nevar sasniegt vai atrast grūtības izdzīvot. Piemēram, jūras dziļākās daļas izpēte.
- Izmantojot AI, 24 *7 atbalstu var nodrošināt klientiem, kuri izmanto tērzēšanas robotus kā klientu apkalpošanu.
- Atkārtotas darbības cilvēkiem var būt garlaicīgas, taču ar AI iespējotām iekārtām tās var veikt ar pilnu efektivitāti.
- Tas ir ļoti noderīgs ikdienas darbībās, piemēram, Google Assistant Alexa, un citas virtuālā asistenta tehnoloģijas palīdz atvieglot mūsu dzīvi.
Trūkumi:
- AI sistēmu izstrāde un uzturēšana ir ļoti dārga.
- Cilvēku atkarība no šādām tehnoloģijām padara cilvēkus slinkus.
- AI vienmēr baidās, ka, ja tas attīstīsies, tas var kaitēt cilvēcei.
- Ja ievades dati netiek pareizi ievadīti AI sistēmām, tas var radīt kaitīgus rezultātus.
1. Šaurs AI vai vājš AI: Šaurs AI vai vājš AI ir mākslīgā intelekta pamatveids, kas spēj veikt īpašus uzdevumus, izmantojot intelektu. Pašreizējā AI versija ir šaura AI.
Šaurie AI var veikt tikai konkrēto uzdevumu, nevis ārpus tā ierobežojumiem, jo tie ir apmācīti tikai vienam uzdevumam. Tas ir ieprogrammēts, lai veiktu konkrētu uzdevumu, piemēram, spēlēt šahu, pārbaudīt laikapstākļus utt.
2. Vispārīgs AI:
Mākslīgais vispārējais intelekts jeb 'spēcīgs' AI definē mašīnas, kas var parādīt cilvēka intelektu. Mēs varam teikt, ka mašīnas ar AGI var veiksmīgi veikt jebkuru intelektuālu uzdevumu, ko var paveikt cilvēks. Šis ir AI veids, ko mēs redzam tādās filmās kā “Viņa” vai citās zinātniskās fantastikas filmās, kurās cilvēki mijiedarbojas ar iekārtām un operētājsistēmām, kuras ir apzinātas, jūtīgas un ko vada emocijas un pašapziņa.
Pašlaik šāda veida inteliģence reālajā pasaulē nepastāv un pastāv tikai pētījumos un filmās. Tomēr pētnieki visā pasaulē strādā, lai izstrādātu šādas mašīnas, kas joprojām ir ļoti grūts uzdevums.
3. Super AI
Super AI attiecas uz AI, kas apzinās sevi un kura kognitīvās spējas pārsniedz cilvēku spējas. Tas ir līmenis, kurā mašīnas spēj veikt jebkuru uzdevumu, ko cilvēks var veikt ar kognitīvām īpašībām. Tomēr Super AI joprojām ir hipotētisks jēdziens, un ir sarežģīts uzdevums izstrādāt šādas AI iespējotas mašīnas.
1. Reaktīvās mašīnas
Reaktīvās mašīnas ir AI pamatveidi, kas neglabā atmiņas vai pagātnes pieredzi savām darbībām. Šāda veida AI mašīnas koncentrējas tikai uz pašreizējiem scenārijiem un darbojas atbilstoši prasībām, veicot vislabākās iespējamās darbības. IBM Deep Blue ir reaktīvās mašīnas piemērs.
2. Ierobežota atmiņa
Ierobežota atmiņa var saglabāt daļu atmiņas vai pagātnes pieredzes ierobežotu laika periodu. Daži ierobežotas atmiņas piemēri ir pašbraucošas automašīnas.
3. Prāta teorija
Prāta teorija ir AI veids, kas spēj izprast cilvēka emocijas un savā veidā mijiedarboties ar cilvēku. Tomēr šādas mākslīgā intelekta iekārtas vēl nav izstrādātas, un izstrādātāji un pētnieki pieliek pūles, lai radītu šādas AI iekārtas.
4. Sevis apzināšanās
Pašapziņa AI ir mākslīgā intelekta nākotne, kurai būs sava izpratne, jūtas un apziņa. Šis AI ir tikai hipotētisks jēdziens, un, lai izveidotu šādu AI, būs nepieciešams ilgs ceļojums un izaicinājumi.
1. Spēļu spēlēšana:
AI tiek plaši izmantots spēlēs. Dažādas stratēģiskas spēles, piemēram, šahs, kur mašīnai jādomā loģiski, un videospēles, lai nodrošinātu reāllaika pieredzi, izmanto mākslīgo intelektu.
2. Robotika:
Mākslīgais intelekts parasti tiek izmantots robotikas jomā, lai izstrādātu inteliģentus robotus. AI ieviestie roboti izmanto reāllaika atjauninājumus, lai sajustu visus šķēršļus savā ceļā, un var nekavējoties mainīt ceļu. AI robotus var izmantot preču pārvadāšanai slimnīcās un nozarēs, kā arī var izmantot citiem dažādiem mērķiem.
3. Veselības aprūpe:
Veselības aprūpes nozarē mākslīgajam intelektam ir dažādi pielietojumi. Šajā jomā AI var izmantot slimību un vēža šūnu noteikšanai. Tas arī palīdz atrast jaunas zāles, izmantojot vēsturiskos datus un medicīnisko informāciju.
4. Datorredze:
Datorredze ļauj datorsistēmai ar AI palīdzību saprast un iegūt jēgpilnu informāciju no digitālajiem attēliem, video un citiem vizuāliem datiem.
5. Lauksaimniecība:
AI tagad plaši izmanto lauksaimniecībā; piemēram, ar AI palīdzību mēs varam viegli noteikt defektus un barības vielu trūkumu augsnē. Lai identificētu šos defektus, var izmantot AI robotus. AI robotus var izmantot arī ražas novākšanai ar lielāku ātrumu nekā cilvēku darbinieki.
6. E-komercija
AI ir viena no plaši izmantotajām un prasīgākajām tehnoloģijām e-komercijas nozarē . Izmantojot mākslīgo intelektu, e-komercijas uzņēmumi gūst lielāku peļņu un attīstās, iesakot produktus atbilstoši lietotāja prasībām.
7. Sociālie mediji
xampp alternatīva
Dažādas sociālo mediju vietnes, piemēram, Facebook, Instagram, Twitter utt., izmanto AI, lai uzlabotu lietotāju pieredzi, nodrošinot dažādas funkcijas. Piemēram, Twitter izmanto AI, lai ieteiktu tvītus atbilstoši lietotāju interesēm un meklēšanas vēsturei.
Kā iesācējs tālāk ir norādīti daži priekšnoteikumi, kas palīdzēs sākt darbu ar AI tehnoloģiju.
- Spēcīgas zināšanas galvenokārt matemātikā, aprēķinos, lineārajā algebrā, statistikā un varbūtībā.
- Laba pieredze programmēšanas valodās, piemēram, Java, Python, R.
- Spēcīga izpratne par algoritmiem.
- Labas zināšanas datu analītikas jomā.
Viens no lielākajiem AI izaicinājumiem ir tas, ka mums nav pietiekami daudz datu, lai strādātu ar AI sistēmām, vai arī mūsu rīcībā esošie dati ir sliktas kvalitātes vai nestrukturēti. AI darbība ir atkarīga no datiem, un labam rezultātam ir nepieciešams milzīgs datu apjoms, taču reālajā pasaulē dati ir pieejami vai nu neapstrādātā veidā, vai nestrukturētā veidā, kas satur daudz piemaisījumu un trūkstošās vērtības, kuras nevar apstrādāt vai analizēt. Tāpēc šādu datu apstrāde organizācijām ir liels uzdevums, kas prasa daudz pūļu un ir laikietilpīgs process.
Joprojām trūkst IT infrastruktūras, galvenokārt jaunizveidotajos uzņēmumos, kas ir liela problēma AI pētniecībā un attīstībā.
AI strauji aug katru dienu, un arvien vairāk cilvēku pieņem pārbaudītās AI idejas. AI pieaugošajam tempam ir nepieciešami arī AI tehnoloģiju izstrādātāji. Tomēr joprojām trūkst profesionāļu ar pilnām prasmēm, lai izstrādātu augsta līmeņa AI ieviešanu, kas arī ir viens no lielākajiem AI izaicinājumiem.
Skaitļošanas jauda vienmēr ir bijusi liela problēma IT nozarē, taču katru dienu šī problēma tiek atrisināta. Tomēr līdz ar mākslīgā intelekta attīstību šī problēma atkal ir radusies. Neironu tīklu, kas ir daļa no AI, padziļinātai apguvei un apstrādei ir nepieciešams augsts skaitļošanas jaudas līmenis, un tas ir liels izaicinājums tehnoloģiju nozarēm. Galvenokārt jaunizveidotiem uzņēmumiem naudas iekasēšana un tik liela skaitļošanas jauda datu apstrādei ir liela problēma.
Viens no jaunākajiem AI izaicinājumiem ir tas, ka tagad organizācijām ir jāuzmanās no AI. Juridiskās problēmas rada bažas, ka, ja AI apkopo sensitīvus datus, tas var būt federālo likumu pārkāpums.
Lai gan tas nav nelikumīgs, nozarēm ir jāuzmanās no jebkādas iespējamās ietekmes, kas varētu negatīvi ietekmēt to organizāciju.
Mākslīgais intelekts neapšaubāmi ir populāra un jauna tehnoloģija. Tas aug ļoti ātri katru dienu, un tas ļauj mašīnām atdarināt cilvēka smadzenes. Pateicoties augstajai veiktspējai un atvieglojot cilvēka dzīvi, tā kļūst par ļoti pieprasītu tehnoloģiju nozarēs. Tomēr ar AI ir arī daži izaicinājumi un problēmas. Daudzi cilvēki visā pasaulē joprojām domā par to kā par riskantu tehnoloģiju, jo viņiem šķiet, ka, ja tā apsteigs cilvēkus, tā būs bīstama cilvēcei, kā rāda dažādās zinātniskās fantastikas filmās. Tomēr AI ikdienas attīstība padara to par ērtu tehnoloģiju, un cilvēki ar to sazinās vairāk. Līdz ar to varam secināt, ka tā ir lieliska tehnoloģija, taču katra tehnika ir jāizmanto ierobežotā veidā, lai to izmantotu efektīvi, bez jebkāda kaitējuma.