Que comprend l'intelligence artificielle ?

La connotation de l'intelligence artificielle comprend : 1. La base de la cognition cérébrale, qui est une sorte de pensée discriminante et générative de l'apprentissage automatique ; 2. La perception automatique et la reconnaissance des formes, qui reconnaissent les graphiques rencontrés pour porter des jugements ; le traitement et la compréhension du langage, permettant aux robots de comprendre directement le langage naturel, constituent la base d'une véritable communication homme-machine ; 4. L'ingénierie des connaissances est une technologie qui étudie la manière d'exprimer, d'acquérir et de raisonner des connaissances dans des données à grande échelle.

L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 10, ordinateur DELL G3.

Que comprend l'intelligence artificielle ?

La connotation de l'intelligence artificielle comprend les bases de la cognition cérébrale, de la perception et de la reconnaissance des formes par les machines, du traitement et de la compréhension du langage naturel et de l'ingénierie des connaissances.

• Bases de la cognition cérébrale : En termes simples, il s'agit d'une sorte de pensée discriminante et générative de l'apprentissage automatique. Comprendre les caractéristiques d'un objet pour identifier l'objet ; puis générer un objet basé sur ces caractéristiques. Par exemple, s’il y a une fleur, la machine va déterminer sa forme, trouver le concept correspondant, puis utiliser ces éléments pour régénérer une fleur.

• Perception de la machine et reconnaissance des formes : Une machine intelligente n'attendra pas que les humains lui « nourrissent » des données, mais percevra le monde par elle-même et reconnaîtra les graphiques qu'elle rencontre pour porter des jugements.

• Traitement et compréhension du langage naturel : Le « langage naturel » est le langage que nous utilisons réellement dans la vie réelle. En revanche, il s'agit d'un langage de programmation spécialement développé pour le fonctionnement des systèmes informatiques, etc. Permettre aux robots de comprendre directement le langage naturel est la base d’une véritable communication homme-machine.

• L'ingénierie des connaissances : est la technologie qui étudie comment exprimer, acquérir et raisonner des connaissances dans des données à grande échelle.

Développer les connaissances

La recherche sur l'intelligence artificielle doit avoir une base mathématique solide, car les applications de recherche théorique sur l'IA doivent être utilisées lors de l'étude de l'intelligence artificielle. Par conséquent, l'analyse, l'algèbre, les statistiques physiques, les expériences sur des modèles mathématiques, etc. en mathématiques appliquées et les mathématiques appliquées à l'intelligence artificielle peuvent être considérées comme le fondement de la fondation.

L'intelligence artificielle est une extension de la nouvelle génération d'automatisation, utilisée pour assister les humains, changer la nature du travail et rendre le travail plus efficace. La base de l’intelligence artificielle est l’informatique, et le noyau est une machine capable d’apprendre, qui amène les humains dans une société intelligente. L'intelligence artificielle imite une variété de capacités humaines : la « perception » telle que la fonction visuelle de l'IA et la capacité de reconnaissance d'images ; « l'action » permet aux machines d'agir comme des humains, comme la gestion de tâches de manipulation d'objets dans une variété de situations différentes ; est basé sur la recherche de modèles de réseau et d'algorithmes, utilisant des réseaux de neurones artificiels pour former des systèmes d'application pratiques. Lorsqu'une machine a un QI humain et peut penser et gérer des problèmes comme un humain, il s'agit également d'un haut degré d'intelligence artificielle ; La créativité est en fait la capacité d'apprendre. Si une machine veut avoir la capacité d'apprendre et de créer comme un humain, elle doit également apprendre. La motivation est de construire un réseau neuronal capable de simuler le cerveau humain pour l’apprentissage analytique. Il imite le mécanisme du cerveau humain pour interpréter les données.

L'intelligence artificielle est une branche de l'informatique qui tente de comprendre l'essence de l'intelligence et de produire une nouvelle machine intelligente capable de répondre de la même manière à l'intelligence humaine. La recherche dans ce domaine comprend la robotique, la reconnaissance du langage, la reconnaissance d'images, traitement du langage naturel et systèmes experts, etc. Depuis la naissance de l'intelligence artificielle, la théorie et la technologie sont devenues de plus en plus matures, et les domaines d'application ont également continué à s'étendre. On peut imaginer que les produits technologiques apportés par l'intelligence artificielle à l'avenir seront les « conteneurs » de la sagesse humaine. . L'intelligence artificielle peut simuler le processus d'information de la conscience et de la pensée humaines. L’intelligence artificielle n’est pas l’intelligence humaine, mais elle peut penser comme les humains et peut même dépasser l’intelligence humaine.

La technologie de l'intelligence artificielle est également appelée intelligence artificielle. Généralement, l'intelligence artificielle fait référence à la technologie de l'intelligence humaine réalisée au moyen de programmes informatiques ordinaires. La technologie de l'intelligence artificielle comprend l'apprentissage automatique, la vision industrielle, la robotique, le traitement du langage naturel et l'automatisation.

L'automatisation est le processus de génération automatique de la fonctionnalité d'un système ou d'un processus. L'automatisation des processus robotiques, par exemple, peut être programmée pour effectuer des tâches répétitives et à grand volume généralement effectuées par des humains. La RPA diffère de l’automatisation informatique dans la mesure où elle peut s’adapter à l’évolution des circonstances.

L'apprentissage automatique est la science qui consiste à faire fonctionner les ordinateurs sans programmation. L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique et, en termes très simples, il peut être considéré comme l'automatisation de l'analyse prédictive. Il existe trois types d'algorithmes d'apprentissage automatique : l'apprentissage supervisé, dans lequel les ensembles de données sont étiquetés afin que des modèles puissent être détectés et utilisés pour étiqueter de nouveaux ensembles de données ; apprentissage par renforcement, dans lequel l'ensemble de données n'est pas étiqueté, mais après avoir effectué une ou plusieurs actions, le système d'IA reçoit un retour.

La vision industrielle est la science qui permet aux ordinateurs de voir. La vision industrielle utilise des caméras, la conversion analogique-numérique et le traitement du signal numérique pour capturer et analyser les informations visuelles. Elle est souvent comparée à la vision humaine, mais la vision industrielle n’est pas liée à la biologie et peut être programmée pour voir à travers les murs. Il est utilisé dans diverses applications, de la reconnaissance de signatures à l’analyse d’images médicales. La vision par ordinateur, qui se concentre sur le traitement d’images par machine, est souvent confondue avec la vision industrielle.

Le traitement du langage naturel (NLP) est le traitement du langage humain plutôt que du langage informatique via des programmes informatiques. L'un des exemples les plus anciens et les plus célèbres de NLP est la détection du spam, qui examine la ligne d'objet et le texte d'un e-mail et détermine s'il s'agit d'un spam. Les méthodes PNL actuelles sont basées sur l’apprentissage automatique. Les tâches PNL incluent la traduction de texte, l'analyse des sentiments et la reconnaissance vocale.

La reconnaissance de formes est une branche de l'apprentissage automatique qui se concentre sur l'identification de modèles dans les données. Aujourd'hui, le mot est obsolète.

La robotique est un domaine d'ingénierie axé sur la conception et la fabrication de robots. Les robots sont souvent utilisés pour effectuer des tâches difficiles à réaliser ou à exécuter de manière cohérente par les humains. Ils sont utilisés sur les chaînes de montage de la production automobile ou par la NASA pour déplacer de gros objets dans l'espace. Récemment, des chercheurs ont utilisé l’apprentissage automatique pour créer des robots capables d’interagir dans des environnements sociaux.

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