7 الگوی هوش مصنوعی

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در سالهای اخیر به موضوعی مهم و مهم تبدیل شده اند. این شرکت Cognilytica تجزیه و تحلیل از یک ماتریس طبقه بندی با بیش از 3000 شرکت فروشنده در بیش از 100 بخش فرعی از بازار AI برای تجزیه و تحلیل مهمترین بلوک های ساختمانی یک برنامه هوش مصنوعی انجام داده است. نتیجه هفت بلوک یا الگوی ساختمانی بود که همه موارد استفاده می کنند ، خواه Chatbot ، نرم افزار تشخیص تصویر یا وسیله نقلیه خودمختار ، مشترک بودند. بنابراین این مقاله نگاهی به هفت ساختار یک هوش مصنوعی می اندازد.

هفت بلوک ساختمانی AI

شخصی سازی

Hyperpersonalization در مورد استفاده از یادگیری ماشین برای توسعه یک پروفایل منحصر به فرد و منحصر به فرد است که با گذشت زمان دقیق تر و دقیق تر می شود. این نمایه می تواند کارهای مختلفی از جمله نمایش محتوای مربوطه ، توصیه محصولات یا ارائه اطلاعات شخصی را دنبال کند.

هدف اصلی از شخصی سازی این است که به صورت جداگانه به هر فرد نگاه کنیم و در گروه بندی یا خوشه قرار نگیریم. یادگیری ماشین در اینجا برای دیدار با مگاتراند شخصی سازی استفاده می شود. موارد استفاده شامل محتوای شخصی ، مشاوره شخصی یا سیستم های توصیه ای است.

سیستم های خودمختار

سیستم های خودمختار به عنوان سیستمهایی تعریف می شوند که قادر به انجام یک کار بدون نیاز به درگیری انسان هستند. این امر هم در مورد سیستم های فیزیکی ، سخت افزاری خود اقتصادی و هم برای نرم افزار یا سیستم های خودمختار مجازی ، به اصطلاح رباتها صدق می کند.

هدف اصلی سیستم های خودمختار به حداقل رساندن کار انسان و تسهیل زندگی روزمره کاربران و ارائه دهندگان است. نمونه هایی از چنین سیستمهایی را می توان در ربات های چت ، دستیاران زبان و سیستم هایی که تصمیمات مستقلی را اتخاذ می کنند یا در جایی که تصمیماتی که نیاز به اطلاعات دارند بدون مداخله انسانی گرفته شوند.

تجزیه و تحلیل و تصمیمات پیش بینی کننده

بعدی از هفت بلوک ساختمانی ، تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده یا پشتیبانی از تصمیم گیری است. در اینجا ، از هوش مصنوعی برای تفسیر الگوهای آموخته شده و حمایت از پیش بینی نتایج آینده استفاده می شود. هدف از این بلوک ساختمان حمایت از مردم در تصمیم گیری است.

به عنوان مثال از چنین سیستمهایی برای پیش بینی رفتار ، خرابی و روندها استفاده می شود. با این حال ، در این ماژول ، این دستگاه نیست که تصمیم نهایی را می گیرد ، بلکه فقط به مردم کمک می کند تا تصمیمات خود را بگیرند.

مکالمه و تعامل انسانی

این گفتگو در مورد تعامل هوش مصنوعی با انسان است. چه از طریق صدا ، متن ، تصاویر یا فرم های کتبی ، این ارتباط بین دستگاه و انسان باید تبادل را تسهیل کند و تعامل بین هر دو گروه را تقویت کند.

این مؤلفه همچنین شامل ایجاد محتوا مانند متن ، تصاویر ، فیلم و صدا برای مصرف انسان است. هدف این ماژول تعامل با افراد به همان روشی است که با یکدیگر می خواستند. نمونه هایی را می توان در Chatbots ، بلکه دستیاران زبانی مانند Alexa ، Google Home یا Siri یافت.

سیستم های هدف محور

در ماژول تشخیص الگوی و ناهنجاری ، یادگیری ماشین و سایر رویکردهای شناختی برای تحقق استفاده می شود. این دستگاه ها الگوهای موجود در داده ها را شناسایی می کنند و به دنبال اتصالی هستند که به آنها می گوید که آیا در داده ها وجود دارد یا اینکه آیا ناهنجاری های دیگر از هنجار منحرف می شوند. هدف تشخیص ناهنجاری تمایز بین مراحل مختلف و اشیاء با افزایش دقت است.

به عنوان مثال از این نوع هوش مصنوعی در تحلیل ریسک یا جرم شناسی استفاده می شود. همچنین در صنعت برای شناسایی ناهنجاری ها در ماشین ها یا فرآیندها استفاده می شود.

به رسمیت شناختن

هدف از شناخت این است که ماشین ها را قادر به شناسایی و درک اطلاعات در محتوای بدون ساختار کنیم. به عنوان مثال ، تشخیص تصویر و شیء مبتنی بر این اصل است. اما شناخت چهره ، تشخیص صدا و صدا و رمزگشایی دست نوشته ها و متون نیز متعلق به این مؤلفه است.

هرچه هوش مصنوعی بیشتر آموزش دیده باشد ، میزان موفقیت بهتر می شود و هوش مصنوعی قادر به ارائه اطلاعات مناسب بهتر است.

سیستم های هدفمند

بلوک ساختمانی نهایی هوش مصنوعی سیستم های هدفمند است. به زبان ساده ، این در مورد یادگیری از اشتباهات و بهبود مداوم است. نمونه هایی از سیستم های هدف گرا را می توان در شبیه سازی سناریوها ، در بازی های خودآموزی و بهینه سازی منابع یافت. در این ماژول ، دستگاه ها به طور مکرر تمام انواع قابل تصور را آزمایش می کنند و از موفقیت ها و شکست ها می آموزند. این منجر به بهبود مستمر سیستم و جهت گیری هدف گرا به سمت هدف می شود.

با الگوهای موجود در پروژه کار کنید

ماژول های تعریف شده در بالا ، کاربردهای مختلف ممکن را در برنامه های AI نشان می دهند. اهداف و قابلیت های مختلف هوش مصنوعی تعریف شده است. طبق تجربه ، هر پروژه هوش مصنوعی می تواند یک یا چند بلوک ساختمان داشته باشد. برنامه های واقعاً موفق معمولاً پارامترهای مختلفی را برای فعال کردن سناریوهای برنامه واقعاً پیچیده ترکیب می کنند. قبل از شروع پروژه خود ، بنابراین باید مشخص کنید که از کدام الگوهای می خواهید استفاده کنید.

به عنوان مثال ، اگر می خواهید یک چت بابات بسازید ، به الگوی مکالمه نیاز دارید ، که تعامل انسان و سیستم خودمختار را بهینه می کند ، زیرا ایده پشت chatbot پاسخ دادن به سؤالات کاربر به طور مستقل از انسان است. به این ترتیب می توانید با هر پروژه پیش بروید و اهداف فردی خود را تعریف کنید.