Inteligencia Artificial: aplicaciones en la vida cotidiana


Inteligencia Artificial se refiere a la rama de la informática que se ocupa de la inteligencia exhibida por software y machines.It se refiere al diseño y estudio de un agente inteligente que pudiera percibir el entorno y actuar accordingly.It es altamente técnica y especializada que participan algunos de los más grandes pensadores y científicos trabajan duro para saborear el éxito en este ámbito relativamente nuevo de la investigación.

Los problemas centrales (u objetivos) de la investigación en IA incluyen el razonamiento, el conocimiento, la planificación, el aprendizaje, la comunicación, la percepción y la capacidad de mover y manipular la inteligencia objects.General (o "IA fuerte") sigue siendo entre objetivos a largo plazo del campo. Actualmente enfoques populares incluyen métodos estadísticos, inteligencia computacional y la IA simbólica tradicional. Hay un gran número de herramientas utilizadas en la IA, incluyendo versiones de la investigación y la optimización matemática, lógica, los métodos basados ​​en la probabilidad y la economía, y muchos otros.




El campo comenzó como un intento de replicar la capacidad ilimitada del cerebro para formar los "robots sin mente".

¿Quién quiere Inteligente Robot?

Desde que se introdujo la era de la máquina, los nuevos inventos han reducido el esfuerzo humano, pero por otro lado, hizo demasiado perezoso. La gente prefiere tener un mecánico de esclavos para hacer las cosas para usted, en lugar de la participación de sus músculos. Esta motivación ha llevado a los científicos modernos para inventar nuevos dispositivos que podrían "facilitar" la vida humana. Con el objetivo de automatizar los robots, la inteligencia artificial ha surgido para ser la única respuesta a todas las preguntas.

En este artículo, voy a hablar brevemente de qué es exactamente la Inteligencia Artificial (IA) es, por qué es importante y cómo se derrite lentamente en cada área de nuestras vidas.

¿Qué puede hacer un bot inteligente?

Las capacidades de un robot autónomo son inconmensurables. Imagine un bot que puede hacer todo lo posible, a menudo sin ningún error, por su cuenta. Esto puede parecer una meta inalcanzable, pero la ciencia ha avanzado mucho para seguir adelante sólo conceptos. La introducción de estos robots se ha llevado a la idea de un error mundo.Esto gratuitas ciertamente llegar a ser una gran ventaja en el sector médico y la industria también. El error humano será completamente fuera de todo el mundo scene.The ahora ser visto desde un punto de vista diferente. Próximos ejemplos muestran cierto en qué medida nos marchamos adelante en el campo.

Los bancos y el sistema financiero

Los bancos utilizan sistemas de inteligencia artificial para la ayuda para muchas actividades sobre la base de los patrones observados. Algunos de los cuales incluyen la organización de las operaciones financieras, las inversiones en acciones, y gestión de propiedades. Los robots también golpearon a los seres humanos en los desafíos comerciales.

Las instituciones financieras han utilizado durante mucho tiempo los sistemas de red neuronal artificial para identificar los gastos o reclamaciones fuera de la norma, la señalización de estas investigaciones humano. AI es más S/W relacionada por lo que la dificultad de la situación no matter.AI se encarga de todo.

Hospitales y Medicina

Las redes neuronales artificiales, que son considerados como altamente confiable para el medio ambiente la percepción, se utilizan para ayudar a los equipos de salvamento, que ha demostrado ser un punto de inflexión crucial en el caso de negligencia médica. Además, los sistemas de apoyo clínico para el diagnóstico médico se basan fundamentalmente en la observación e interpretación de los modelos basados ​​en IA. Detección de cáncer, que implica Computer Aided Interpretación de los datos, es una de las aplicaciones más comunes.

Industria Pesada

El uso de vehículos autónomos del transporte de mercancías no es un concepto muy antigüedad. El transporte marítimo se ha justificado el uso de contenedores de tamaño estándar a gran escala. Navegación automática de contenedores en los muelles que utilizan los carriles no es infrecuente. Industrias automotrices han adaptado cintas transportadoras también conocidos como 'Línea de montaje Producción', estos son el paso a los autónomos también.

Aviación

Uno de los transportes más sistemática, el transporte aéreo apenas podía sobrevivir en ausencia de la Inteligencia Artificial. Los reguladores de los planes que calculan y se aplican fuerzas de control simultáneamente casi han eliminado la necesidad de pilotos de aviones de hoy en día. PS navegación asistida permite a los conductores a dejar sus mensajes como 'piloto automático' se encarga de todo.

Durante situaciones (militares) de alta sensibilidad, los pilotos reciben ayuda de su equipo en las estrategias y maniobras de la serie, lo que sería imposible con sólo el "cerebro humano".

En la aviación comercial, los ATCs monitorean continuamente la posición de cada plan y cómo se deben cambiar el curso de cada plan. Algunos de los aeropuertos más ocupados del mundo deben reunirse cerca de 2.500 vuelos diarios. Esto hace que sea una tarea casi imposible de ser controlada por los seres humanos. Una gran red de redes neuronales junto junto con el reconocimiento de voz se utiliza para llevar a cabo esta enorme tarea. En 2003, el Centro de la NASA Dryden de Investigación de Vuelo, y muchas otras compañías han creado un software que permitiría a un avión dañado para continuar el vuelo a un área de aterrizaje seguro se puede lograr. El software compensa todos los componentes dañados basado en los componentes dañados. La red neuronal utilizada en el software ha demostrado ser eficaz y marcó un triunfo para la inteligencia artificial.

Voz y reconocimiento de la cara

Con usos avanzados de la edición de imágenes de software y software de reconocimiento de voz como Siri, hemos sido capaces de interactuar con estos dispositivos también. Este progreso ha abierto varios aspectos nuevos de la investigación y la metodología de la entrada. Al igual que estos programas están diseñados y reconocimiento de escritura a mano incluido en los ordenadores portátiles.

Juegos para PC y Juegos Motores de búsqueda

Los juegos de ordenador y de PC han desarrollado mucho. Hubo un tiempo una vez cuando Super Mario se le dio el don de la tecnología más prometedora para el mundo del juego. Ahora, tenemos extremadamente juegos como Crisis, Diablo y muchos más. Jugar con los robots de ordenador se ha convertido en una de las características más comunes en todo el juego. Gracias a la Inteligencia Artificial, que no siempre se necesita a nadie para jugar contra. Motores de búsqueda Computer está aquí para jugar.

Línea y Teléfono de Atención al Cliente

La inteligencia artificial se implementa en los operadores automáticos de línea que se pueden ver como avatares en las páginas web. Puede utilizar las empresas para reducir sus costos de operación y de formación. Una tecnología de la base importante para este tipo de sistemas es el procesamiento del lenguaje natural.

Técnicas similares se han utilizado para responder a los centros de llamadas, como el software de reconocimiento de voz para permitir que los equipos para manejar primer nivel de atención al cliente, la minería de texto y procesamiento del lenguaje natural para permitir una mejor gestión de clientes, la formación agente para la extracción automática de las mejores prácticas de las últimas interacciones, apoyo a la automatización, y muchas otras tecnologías para mejorar la productividad de los agentes y la satisfacción del cliente.

Herramientas para la Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial incorpora algunas herramientas específicas desarrolladas a lo largo de los años. Vamos a hablar brevemente sobre algunas de las herramientas que nos han permitido lograr lo imposible. Estos métodos se basan en las matemáticas del hardcore, así que me voy a poner los conceptos en un tiempo relativamente simple para aquellos lectores que puedan estar interesados ​​en la IA y hay matemáticas involucradas.

Neural Network

El estudio de las redes neuronales se inició con el objetivo de replicar el proceso de pensamiento de un cerebro humano en algunos microchips. Se refiere a una vasta red de conjuntos de datos que son datos interconectadas y enviando continuamente entre ellos.

De acuerdo con un experimento realizado en la Universidad de Stanford, la detección de objetos a través de la base tradicional de Visión por Computador solía ser alrededor del 87% de precisión, mientras que los basados ​​en redes neuronales eran 97% exacto. Aunque Neural Network es un nuevo campo, que ha demostrado una gran promesa para el futuro.

Carpetas y métodos de aprendizaje estadístico

Este es el más atractivo en el que AI ha capturado las mentes de los grandes científicos. Clasificador refiere a la capacidad del robot para clasificar objetos por sus propiedades intrínsecas. Por ejemplo, puede programar un robot para atrapar una pelota, si es negro, se inicia si es rojo, y así sucesivamente. Este puerto capacidad en el proceso de toma de decisiones, en cierta medida. Además de esto, los robots usan algoritmos estadísticos que pueden coincidir con el evento actual de los datos almacenados y tomar una decisión en consecuencia.

Estos métodos se utilizan principalmente para entrenar al robot para una gran serie de eventos y decisiones a tomar por el bot se guardan para futuras consultas.

métodos probabilísticos para el razonamiento incierto

El método de aprendizaje estadístico sólo funciona si el evento actual es una réplica de cualquier evento en la memoria del robot. Muchas situaciones en robots de AI tienen que lidiar con información incierta, incompleta o completamente nuevo. Los algoritmos están diseñados para hacerse cargo de esos casos con la ayuda de la probabilidad y economics.Reasoning se aborda con la ayuda de la interferencia algoritmos bayesianos. Redes bayesianas son una herramienta muy general que puede ser utilizado para un gran número de problemas: el aprendizaje (utilizando el algoritmo EM), la planificación (utilizando redes de decisión) y la percepción (usando redes bayesianas dinámicas) algoritmos probabilísticos también se pueden utilizar para filtrado, la predicción, alisando y encontrar explicaciones para los flujos de datos, contribuyendo sistemas de percepción para analizar los procesos que se producen en el tiempo (por ejemplo, modelos ocultos de Markov o filtros de Kalman).


Un concepto clave de la ciencia económica es la "utilidad": una medida de cómo algo valioso es un agente inteligente. Herramientas matemáticas precisas han sido desarrollados que analizar cómo un agente puede tomar decisiones y planificar, utilizando la teoría de decisiones, análisis de decisión, la teoría del valor de la información. Estas herramientas incluyen modelos como procesos de Markov de decisión, redes de decisión dinámicos, teoría de juegos y diseño de mecanismos.

Lógica

Se utiliza principalmente para la representación del conocimiento y el uso de esto para la toma de decisiones. Esta lógica de programación se ha utilizado en el pasado para la planificación de la ruta también. La lógica puede ser de varios tipos:

Tipo de lógica Función Lógica proposicional la lógica de los estados que pueden ser verdaderas o falsas Lógica de Primer Orden permite el uso de cuantificadores y predicados, y puede expresar hechos sobre los objetos, sus propiedades y sus relaciones con los demás Lógica Difusa versión de la lógica de primer orden, que permite que la verdad de una declaración a ser representado como un valor entre 0 y 1 Subjetiva Lógica modelos de incertidumbre en una lógica difusa diferente y más explícita: Con este método, la ignorancia se pueden distinguir de los estados de probabilidad de que un agente no con alta seguridad. Tipos de lógica

Investigación y Optimización

Búsqueda y optimización ha sido un gran problema por mucho tiempo. Los motores de búsqueda como Google, Bing, etc. están mejorando sus algoritmos de búsqueda, lo que daría mejores resultados en menos tiempo. La solución, para muchos problemas, es el uso de "heurística" o "reglas de oro", que eliminan las opciones que difícilmente conducen a la meta.

Un muy diferente y nuevo entró en el cuadro grande en 1990. Es a partir de una estimación inicial y refinar la hipótesis repetidamente hasta llegar a un punto en que no se necesitan más mejoras. Estos algoritmos se pueden ver como una cuesta arriba ciego: empezar su búsqueda en un punto aleatorio en el paisaje, y luego, a saltos o pasos, seguimos moviendo nuestra suposición cuesta arriba, hasta llegar a la cima.

Realidad aumentada y Google Glass

Una de las máquinas más complejas, que en gran parte incorporadas Inteligencia Artificial es 'Google Glass'. Usted puede leer acerca de cómo el concepto de 'realidad aumentada' se implementó y cómo las cosas van a ser muy diferente a un usuario de Google Glass en mi hub - "Todo lo que necesitas saber acerca de Google Glass.

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