Программирование искусственного интеллекта в приложениях: Программирование искусственного интеллекта в приложениях

Содержание

Программирование искусственного интеллекта в приложениях

Программирование искусственного интеллекта в приложениях

Для каталогаДжонс, М. Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / Джонс М. Т. ; Пер. с англ. Осипов А. И. — Москва : ДМК Пресс, 2011. — 312 с. — ISBN 978-5-94074-746-8. — Текст : электронный // ЭБС «Консультант студента» : [сайт]. — URL : https://www.studentlibrary.ru/book/ISBN9785940747468.html (дата обращения: 01.04.2022). — Режим доступа : по подписке.

АвторыДжонс М.Т.

ИздательствоДМК-пресс

Тип изданияучебное пособие

Год издания2011

ПрототипЭлектронное издание на основе: Программирование искусственного интеллекта в приложениях / М. Тим Джонс ; Пер. с англ. Осипов А. И. — М. : ДМК Пресс, 2011. — 312 с.: ил. — ISBN 978-5-94074-746-8.

АннотацияДанная книга посвящена вопросам искусственного интеллекта (ИИ), то есть методам и технологиям, призванным сделать ПО более умным и полезным. Рассмотренные алгоритмы в основном предназначены для встраивания в другое программное обеспечение, что позволяет создавать программы, гибко подстраивающиеся под требования и привычки пользователя. Здесь описан ряд алгоритмов ИИ — нейронные сети, генетические алгоритмы, системы, основанные на правилах, нечеткая логика, алгоритмы муравья и умные агенты. Для каждого алгоритма приведены примеры реализации. Некоторые из этих приложений применяются на практике, другие относятся скорее к теоретическим изысканиям. Так или иначе, автор раскрывает секреты наиболее интересных алгоритмов ИИ, что делает их доступными для более широкой аудитории. Предполагается, что благодаря подробному описанию алгоритмов методики и технологии ИИ займут свое место в списке традиционных программ. Книга призвана помочь разработчикам использовать технологии ИИ при создании более умного программного обеспечения.

Загружено 2014-07-08

Программирование искусственного интеллекта в приложениях: chto_chitat — LiveJournal

Прочитал книгу М. Тима Джонса “Программирование искусственного интеллекта в приложениях”, которая в оригинале называется “AI Application Programming”. Оказалось, что это очень даже интересная книжка, посвященная так называемому “слабому искусственному интеллекту”, то есть алгоритмам и технологиям, которые уже сейчас используют в приложениях.

Все описываемые алгоритмы очень хорошо объясняются. Сначала алгоритм описывается буквально на пальцах, затем строится блок-схема последовательности действий, после чего приводится пример одной или нескольких итераций алгоритма на конкретных данных. После этого идет пример законченной программы, использующей описываемый алгоритм. Причем кроме подробных комментариев в тексте программы, работа каждой функции объясняется словами. Программы написаны на языке C (не C++) и изначально рассчитаны на Unix, поэтому для компиляции под Windows придется использовать CygWin, или подправлять исходники, чтобы программа компилировалась без CygWin. После описания программы в конце каждой главы кратко описываются пути улучшения алгоритма и ссылки по данной теме на литературу и сайты в интернете.

Кратко опишу про какие технологии и алгоритмы рассказывается в этой книге и на каких примерах.



Содержательная часть начинается с алгоритма отжига для поиска глобальных экстремумов функции. В качестве примера рассматривается задача N ферзей, когда необходимо на шахматной доске размера N x N разместить N ферзей так, чтобы ни один из них не угрожал другому.

Затем идет глава, посвященная алгоритму кластеризации ART1, с помощью которого можно разделять данные на отдельные группы (кластеры) по принципу аналогии. Для примера используется программа для виртуального магазина, которая в зависимости от покупок предыдущих посетителей советует что купить следующим дополнительно к уже набранным товарам.

После этого описывается алгоритм муравья для нахождения кратчайшего пути. В качестве примера используется известная задача коммивояжера.

Кратко рассказывается про нейронные сети на примере обучения героя компьютерной игры тому как вести себя в зависимости от окружающей обстановки.

Рассматриваются основные понятия генетических алгоритмов. В качестве примера используется программа, которая по входным данным и результату функции должна угадать правильный порядок действий из ограниченного числа операций со стеком внутри функции.

Описывается моделирование искусственной жизни. Для примера используется программа, моделирующая поведение хищников и травоядных, причем по мере выполнения программы они изменяют свое поведение, чтобы как можно дольше остаться живыми. Здесь также используются простые нейронные сети.

Одна из глав называется “Введение в системы, основанные на правилах”. В этой главе рассматривалась программа, использующая логический вывод из правил, описываемых в текстовом виде в специальном формате.

Еще одна глава посвящена нечеткой логике, с качестве примера здесь используется программа, имитирующая зарядку аккумуляторов в зависимости от напряжения на них и температуры самих аккумуляторов.

Следующая глава посвящена моделям (цепям) Маркова или моделям состояний. Программа, которая предлагается в качестве примера анализирует текст из входного файла на предмет того с какой вероятностью одно слово следует за другим, после чего создает случайные предложения, которые по стилю должны напоминать анализируемый текст.

Последняя глава из содержательной части посвящена так называемым агентам, или как у нас больше принято говорить — ботам. В качестве примера описывается программа, анализирующая новостные каналы по протоколу NNTP. В этой главе нет особо хитрых алгоритмов, здесь самым интересным может быть пример программы для работы с протоколами NNTP и HTTP через сокеты, причем сокеты используются и в качестве клиента, и в качестве сервера.

Как я уже говорил книжка очень интересная, все, что там описывается, написано понятным языком. Основной недостаток книги — ее объем, всего 300 страниц, и это при том, что про одни только нейронные сети встречаются талмуды под тысячу страниц. Правда, это немного компенсируется ссылками на сайты (разумеется, англоязычные) и говорится в какую сторону можно копать дальше. Кроме того в первых главах были непонятки с примерами, на которых объяснялись алгоритмы до программы, не то я что-то не так понял, не то в них были ошибки. Да и обидно за опечатки, когда в программе вместо — пишут ==.

А еще обидно за то, что эта книга вышла аж в 2006 году тиражом всего 1000 экземпляров, но она еще до сих пор лежит в некоторых книжных магазинах. Хотя, если честно, я бы на нее тоже не обратил внимания, если бы не увидел на обложке родные моему сердцу генетические алгоритмы.

Итого, я бы книге поставил твердую 5, как говорится must read.

PS. В книге перед каждым примером пишут, что исходные тексты можно скачать с сайта издательства “ДМК Пресс” www.dmk.ru, но сейчас сайт издательства переехал по адресу www.dmk-press.ru, поэтому исходники можно скачать с этой страницы.


http://jenyay.net/blog/2008/08/02/programmirovanie-iskusstvennogo-intellekta-v-prilozheniyakh/

Создание приложений с использованием технологий искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения

Мы применяем технологии искусственного интеллекта и алгоритмы машинного обучения в разработке программных продуктов, которые используются для выявления закономерностей, проведения анализа и прогнозирования эффективности тех или иных решений.

Наша экспертиза в разработке алгоритмов машинного обучения основывается на статических и динамических математических моделях. Данные модели многократно применяются к изменяющимся во времени реальным входным данным и таким образом адаптируют информационную систему и функционирующие в ней сервисы.

Мы применяем технологии искусственного интеллекта и алгоритмы машинного обучения в разработке программных продуктов, которые используются для выявления закономерностей, проведения анализа и прогнозирования эффективности тех или иных решений. Технологии искусственного интеллекта и алгоритмы машинного обучения позволяют распознавать изображения и речь.

Используемые технологии: Python, TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Microsoft CNTK, Firebase ML Kit, Apple Core ML, CNN, Mask R–CNN, RNN, GAN.

Спектр предоставляемых услуг:

  • Разработка информационных систем с применением технологий искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения;
  • Разработка и внедрение в готовую информационную систему сервисов с применением технологий искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения.

Наши преимущества:

  • Совместный эффективный проектный офис – В течении всего срока разработки программного продукта проводятся еженедельные совещания и демонстрируются промежуточные результаты работ;
  • Наличие опыта разработки сложных технических решений – Разработка программных продуктов для автоматизации уникальных и нестандартных бизнес-процессов;
  • Обеспечение полного цикла разработки – Предоставляем полный перечень услуг: от сбора требования и интерфейсов до выпуска полноценного продукта на рынок и его дальнейшая поддержка и развитие.

Используемые технологии:

  • Python – это самый популярный высокоуровневый язык программирования с динамической семантикой.

  • TensorFlow – это открытая программная библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google для решения задач построения и тренировки нейронной сети с целью автоматического нахождения и классификации образов, достигая качества человеческого восприятия. Применяется как для исследований, так и для разработки собственных продуктов Google.

  • Keras – это открытая нейросетевая библиотека, написанная на языке Python. Она представляет собой надстройку над фреймворками Deeplearning4j, TensorFlow и Theano. Нацелена на оперативную работу с сетями глубинного обучения, при этом спроектирована так, чтобы быть компактной, модульной и расширяемой.

  • Scikit-Learn – это бесплатная библиотека машинного обучения для языка программирования Python.

  • PyTorch – это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, основанная на библиотеке Torch используемая для таких приложений, как компьютерное зрение и обработка естественного языка. Разработана исследовательской группой Facebook по искусственному интеллекту.

  • Microsoft CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit) – это стандартизированный инструментарий для проектирования и развития сетей разнообразных видов, применяет искусственный интеллект для работы с большими объёмами данных путем глубокого обучения, использует внутреннюю память для обработки последовательностей произвольной длины.

  • Firebase ML Kit – это мобильный SDK от Google, который позволяет легко использовать машинное обучение на устройствах с Android и iOS.

  • Apple Core ML – это фрейморк от Apple для работы с технологиями машинного обучения. С помощью Core ML можно реализовать следующие функции:

         — распознавание изображений в реальном времени;

         — предиктивный ввод текста;

         — распознавание образов;

         — анализ тональности;

         — распознавание рукописного текста;

         — ранжирование поиска;

         — стилизация изображений;

         — распознавание лиц;

         — идентификация голоса;

         — определение музыки;

         — реферирование текста;

         — и не только.

  • CNN – специальная архитектура искусственных нейронных сетей, предложенная Яном Лекуном в 1988 году и нацеленная на эффективное распознавание образов, входит в состав технологий глубокого обучения.
  • Mask R-CNN – архитектура современной нейронной сети для сегментации объектов на изображениях.

  • RNN (Recurrent neural network) – вид нейронных сетей, где связи между элементами образуют направленную последовательность. Благодаря этому появляется возможность обрабатывать серии событий во времени или последовательные пространственные цепочки.

  • GAN (Generative adversarial network) – алгоритм машинного обучения, построенный на комбинации из двух нейронных сетей, одна из которых (сеть G) генерирует образцы,а другая (сеть D) старается отличить правильные («подлинные») образцы от неправильных.


Приложения искусственного интеллекта — научат вас, как использовать аппаратное программирование на Python для включения или выключения лампочек

Ранее мы предлагали версию энтузиастов или программистов версии аппаратного обеспечения или версии вещей Интернета Hello World C ++ Builder, Delphi, Visual Basic.Net и других исходных кодов программ и учебных материалов. Аппаратное управление приносит совершенно новую перспективу. Многие читатели предложили нам разработать набор интеллектуальных программ управления аппаратным обеспечением Python. Давайте просто введем некоторые концепции Python.
Теперь искусственный интеллект вызвал новую волну технологий в мире. В настоящее время, если вы не понимаете ИИ, машинное обучение и Python, мне жаль говорить, что вы современный человек. Итак, что именно Python имеет отношение к искусственному интеллекту и почему искусственный интеллект привел Python к жизни? Искусственный интеллект включает в себя два очень важных модуля машинного обучения и глубокого обучения: Python имеет большое количество библиотек, таких как matplotlib, Numpy, sklearn и keras. Эти библиотеки, такие как pandas, sklearn и matplotlib, предназначены для обработки данных, анализа данных и моделирования данных. И библиотеки чертежей, в основном машинное извлечение (scrapy), обработка и анализ данных (pandas), построение графиков данных (matplotlib) и моделирование данных (sklearn) доступны в Python Найдите соответствующую библиотеку для обработки. Поэтому, если вы хотите изучать ИИ, не зная Python, это эквивалентно желанию изучать английский, не зная слов.

Итак, сегодня мы покажем вам аппаратную версию программы Hello World через Python. Python — это язык. Средством разработки IDE, которое мы используем, является PyCharm. Пользователи могут загрузить и использовать его с официального сайта.

Откройте инструмент разработки интегрированного программного обеспечения PyCharm IDE, а затем мы создадим проект разработки.


Создайте проект Hello и введите код программы.


Мы подробно прокомментировали каждый код. Включает конфигурацию устройства, инициализацию и команды управления.
 

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

# KC868-H8 Интеллектуальный блок управления Аппаратное обеспечение Демо-код Демо По Ханчжоу Jingkong Electronics Co., Ltd.

import socket

import time

sock = socket.socket (type = socket.SOCK_DGRAM) # создать интерфейс сокета

sock.sendto (‘RELAY-SCAN_DEVICE-NOW’.encode (), (‘ 192.168.1.210 ‘, 4196)) # Отправить команду инициализации 1

time.sleep задержки (2) # 2 секунды

sock.sendto (‘RELAY-TEST-NOW’.encode (), (‘ 192.168.1.210 ‘, 4196)) # Отправить команду инициализации 2

time.sleep задержки (2) # 2 секунды

sock.sendto (‘RELAY-SET-1,1,1’.encode (), (‘ 192.168.1.210 ‘, 4196)) # Включите первую лампочку

time.sleep задержки (2) # 2 секунды

sock.sendto (‘RELAY-SET-1,1,0’.encode (), (‘ 192.168.1.210 ‘, 4196)) # Выключите первую электрическую лампочку

time.sleep (2), количество задержек составляет 2 секунды.

server_msg, address = sock.recvfrom(1024)

print (‘Полученное сообщение сервера’, server_msg.decode ())

sock.close()



Это подробная версия программного обеспечения PyCharm, которое мы используем


Здесь это относится к блоку управления оборудованием. Мы открываем программу настройки, сканируем ее, определяем IP-адрес и номер порта устройства, а затем устанавливаем его в Python. На рисунке показаны только ключевые элементы.В ходе эксперимента фактический IP-адрес блока управления был 192.168.1.210, а номер порта — 4196.


Это наш подготовленный интеллектуальный аппаратный блок управления KC868-H8, лампочка, провод, ножницы, изолента. Мы подключили лампочку к аппаратному выходу блока управления. Конкретный метод подключения, из-за длины статьи, пожалуйста, обратитесь к предыдущей серии учебников.


Запустив программу, мы видим, что свет включается через 2 секунды.


При включении лампочка погаснет через 2 секунды.

К этому моменту была разработана и проверена первая версия аплета Python для Hello World, предназначенная для управления лампочкой. Чувствуется ли, что управление умным домом так волшебно и невероятно, но вы уже можете управлять им. Он будет управлять лампочками и другим электрическим оборудованием. Принцип тот же, поэтому это будут технологии Интернета вещей и искусственный интеллект. Дверь вошла. Для вышеуказанной исходной программы проекта мы предоставляем открытый исходный код. Если у вас есть друг, который нуждается в помощи, вы можете оставить сообщение и связаться с нами. Далее мы напишем больше примеров аппаратной версии программы «Здравствуй, мир!», Чтобы учащиеся могли войти в Интернет вещей и технологию искусственного интеллекта.

Пример вторичной разработки с открытым исходным кодом для умного дома — аппаратное программирование на Python для открытия или закрытия приложения к лампочке (загрузка пакета исходного кода инженерного проекта Python)

Что такое искусственный интеллект? | Основные понятия и преимущества ИИ

Введение в искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) — самое популярное модное слово в мире информационных технологий. Каждый бизнесмен хочет привить ИИ в своей работе. Давайте попробуем понять, что такое искусственный интеллект и как он помогает предприятиям эффективно работать.

Что такое искусственный интеллект?

По словам Джона Маккарти, отца искусственного интеллекта, «наука и техника создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ» — это определение искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект, как следует из названия, передает интеллект машинам, чтобы машины работали как люди. Искусственный интеллект — это та отрасль компьютерных наук, в которой особое внимание уделяется созданию интеллектуальных машин, которые работают, работают и реагируют, как люди. Искусственный интеллект используется при принятии решений машинами с учетом сценария в реальном времени. Машина с искусственным интеллектом считывает данные в режиме реального времени, понимает бизнес-сценарий и реагирует соответствующим образом. Вот некоторые виды деятельности, для которых предназначены искусственно интеллектуальные машины:

  • Распознавание речи
  • Учусь
  • планирование
  • Решение проблем

Искусственный интеллект стал очень важной частью информационных технологий. Эта ветвь имеет целью создавать интеллектуальные машины.

Искусственный интеллект имеет высокотехнологичные и специализированные исследования, связанные с ним. Самые большие проблемы с искусственным интеллектом включают кодирование и программирование компьютеров для определенных функций, таких как:

  • Знание
  • аргументация
  • Решение проблем
  • восприятие
  • Учусь
  • планирование
  • Умение манипулировать

Процесс превращения компьютера в робота с компьютерным управлением или разработки программного обеспечения, которое мыслит и реагирует именно так, как думает человек, — вот что такое искусственный интеллект.

Чтобы использовать искусственный интеллект для разработки интеллектуальных систем, необходимо, чтобы каждый понимал, как функционирует человеческий мозг. То, как мозг думает, учится, решает и действует при решении проблемы, должно быть тщательно изучено. Полученный таким образом результат должен быть применен к программному обеспечению для разработки интеллектуальных и интеллектуальных систем.

Основная концепция исследований в области искусственного интеллекта — инженерия знаний. Машины могут действовать, действовать и реагировать, как люди, только если они предоставляют достаточно информации, касающейся бизнеса и мира. Следовательно, важно, чтобы Искусственный интеллект имел доступ ко всей информации, касающейся объектов, категорий, свойств и отношений между всеми бизнес-сценариями, чтобы машина могла эффективно реализовывать Инженерные знания. Задача придания машинам здравого смысла, способности принимать решения, рассуждать и решать проблемы довольно сложна и утомительна.

Философия искусственного интеллекта

Человек уже некоторое время использует компьютерные системы. В то время как машины всегда помогали людям, человек всегда думал о том, чтобы исследовать этих рабов все больше и больше. Это любопытство привело человека к вопросу: «Можно ли заставить машину думать и действовать, как люди?»

Следовательно, с целью создания машин, которые работают и реагируют как люди, началось развитие искусственного интеллекта.

Цели искусственного интеллекта

1. Создать интеллектуальные и экспертные системы

Началась разработка систем, демонстрирующих интеллектуальное поведение. Функции, которые ожидались от этих машин, изучают, демонстрируют, объясняют и консультируют своих пользователей.

2. Привить человеческий интеллект в машины

Создание систем и разработка программного обеспечения, которое понимает, думает, учится и ведет себя как человек.

Что способствует искусственному интеллекту?

Искусственный интеллект — это, по сути, наука, технология, основанная на различных дисциплинах. Области обучения, такие как компьютерные науки, биология, психология, лингвистика, математика и инженерия.

Основная цель и основная задача в искусственном интеллекте — разработка компьютерных функций, связанных такими атрибутами, как человеческий интеллект, который включает в себя рассуждение, обучение, реагирование, принятие решений и решение проблем.

Один или несколько атрибутов из упомянутых выше могут быть использованы для разработки интеллектуальной машины.

Машинное обучение является основной частью и подмножеством искусственного интеллекта. Заставить машины учиться без какого-либо надзора очень сложно, и, следовательно, требуется способность понимать данные, например, определять шаблоны в потоках входных данных.

Это очень отличается от обучения под присмотром. Обучение под наблюдением включает в себя такие действия, как классификация и числовые регрессии. Классификация — это процесс определения, к какой категории относится объект. Процесс регрессии имеет дело с получением набора числовых входных данных и тем самым обнаружением функций, которые позволяют генерировать подходящие выходные данные для соответствующих входных данных.

Теория компьютерного обучения — очень четко определенная отрасль теоретической информатики, в которой используется математический анализ, который выполняется с использованием алгоритмов машинного обучения.

Восприятие машины, реакции и принятия решений полностью зависит от способности машины использовать входные сигналы от различных датчиков для определения различных аспектов окружающей среды. Например, Компьютерное зрение анализирует визуальные данные, а распознавание лиц, распознавание объектов и распознавание жестов являются подмножествами общего анализа.

Робототехника является еще одной важной областью, которая в некоторой степени связана с искусственным интеллектом. Роботами выполняются различные задачи: навигация, манипулирование объектами. Подзадачи: локализация, картирование и планирование движения.

Программирование без и с искусственным интеллектом

Давайте сравним базовое программирование системы и насколько они различаются при разработке с использованием и без использования искусственного интеллекта:

Без искусственного интеллекта

С искусственным интеллектом

Система может решать только конкретные проблемы и отвечать на конкретные вопросы, которые уже заданы в системе.Система, построенная с использованием ИИ, может быть активной в общих ситуациях и использовать информацию, взвешивать варианты и затем принимать решения.
Любое изменение или изменение в написанной программе или информации может существенно изменить структуру приложения.Принимая во внимание, что программы с ИИ могут очень легко адаптироваться к новым изменениям и модификациям, объединяя вместе очень независимые фрагменты информации для доступа к различным данным для принятия обоснованных решений. Следовательно, изменение даже небольшого фрагмента информации о программе не повлияет на ее структуру.
Противостоять тому, что ожидается; Модификации не так просто и быстро. Небольшое изменение может отрицательно повлиять на программу, что приведет к неисправности.Напротив, вносить изменения в программы AI очень легко и быстро. Эти программы очень адаптивны, и внесение изменений не влияет на функционирование программы.

Проблемы в искусственном интеллекте

У каждой монеты две стороны. ИИ также имеет свои проблемы. Теоретически, это может показаться проще, купить в режиме реального времени, у ИИ есть определенные проблемы, а знания и программа имеют свои нежелательные свойства. Это включает:

  • Его объем огромен, больше, чем можно представить
  • Программа и руководящие принципы не совсем хорошо организованы или отформатированы. Следовательно, становится трудно использовать это эффективно
  • Он постоянно меняется. Следовательно, нужно всегда быть в курсе

Что такое техника искусственного интеллекта?

Для преодоления этих трудностей используется техника AI. Это процесс организации и эффективного использования знаний, чтобы —

  • Поставщики информации должны уметь ее воспринимать
  • Внесение изменений в данные и программу должно быть простым и должно легко модифицироваться для исправления ошибок.
  • Несмотря на то, что программа является неточной или неполной, она должна быть полезна в нескольких сценариях
  • Учитывая, что программы, использующие искусственный интеллект, очень сложны, эти методы искусственного интеллекта должны повысить скорость выполнения этих программ, таким образом, оптимизируя эффективность

Приложения искусственного интеллекта

Мы видели, что использование ИИ имеет много преимуществ в программах, где данные в реальном времени должны использоваться и обрабатываться. ИИ использовался и доминирует в различных областях, где необходимо чтение, манипулирование данными в реальном времени, например:

1. Игры

Стратегические игры, такие как шахматы, покер и крестики-нолики, требуют оценки данных в реальном времени. Машина должна уметь думать о различных возможных действиях и уметь взвешивать эти параметры и принимать решения на основе эвристических знаний. ИИ играет решающую роль в этих стратегических играх.

2. Обработка естественного языка

Для того, чтобы программа работала эффективно, необходимо, чтобы на машинах использовался язык разных пользователей. Машина должна быть адаптирована не только к различным языкам, но и к различным диалектам и акцентам. AI доказал свою полезность в таких случаях.

3. Экспертные системы

Основная функция интеллектуальной машины — принятие решений. Этим машинам требуется программное обеспечение, которое принимает информацию как ввод, понимает ее, взвешивает различные варианты и приходит к выводу. Эти машины используются для передачи рассуждений в данной ситуации. Такое программное обеспечение предоставляет объяснения и советы пользователям для принятия обоснованных решений.

4. Системы видения

Визуальный ввод — это та форма информации, которая крайне важна и трудна для интерпретации. Следовательно, система, интегрированная с интеллектом, должна читать, понимать, интерпретировать и понимать визуальные входы и принимать решения на основе этой информации.

Некоторые примеры этих приложений —

  • Дрон, шпионская камера или самолет-шпион снимает фотографии, видеоролики, которые используются для понимания карты местности или для получения пространственной информации.
  • Клинические экспертные системы используют камеры внутри тела и часто используются врачами для диагностики пациента.
  • Использование компьютерного программного обеспечения используется в полицейском расследовании для распознавания лиц. Эта программа может идентифицировать лицо подозреваемого, имеющего запись в полицейской системе, названную по портрету, сделанному с описанием, которое свидетель дает судмедэксперту.
1. Распознавание речи

Некоторые системы с искусственным интеллектом предназначены для того, чтобы они могли слышать голос и понимать язык, чтобы понимать значение слов. Это понимание не только в терминах слов, но и в терминах предложений, их значений и тона, когда человек говорит на разных языках с системой. Программное обеспечение создано для распознавания различных акцентов, диалектов, сленговых слов, фоновых шумов, изменений в модуляции голоса, изменений в голосе из-за боли, холода и т. Д.

2. Распознавание почерка

Тип программного обеспечения запрограммирован так, чтобы читать текст. Этот текст можно написать ручкой или карандашом на бумаге. Текст также может быть на экране, написанном с помощью мыши или с помощью стилуса. Он может читать текст и распознавать формы букв и цифр, а затем преобразовывать его в редактируемый текст, который можно манипулировать, изменять и сохранять, тем самым увеличивая скорость процесса.

3. Интеллектуальные роботы

Роботы — это машины, которые запрограммированы как подчиненные, созданные для выполнения задач, заданных мастером. Они построены с различными датчиками. Эти датчики считывают физические данные как входные данные из реального мира. Эти физические данные представлены в виде света, тепла и температуры, движения и давления, звука, препятствий, пространственных координат и удара. Они установлены с эффективными процессорами, несколькими датчиками и огромной памятью. Все это установлено для демонстрации интеллекта. Кроме того, они способны адаптироваться к меняющимся условиям и учиться на своих ошибках.

Преимущества и недостатки

Ниже приведены преимущества и недостатки искусственного интеллекта, которые заключаются в следующем:

Преимущества:
  • Уровень ошибок по сравнению с человеческим аналогом намного ниже
  • Точность, точность и скорость, с которой работают системы ИИ, невероятны
  • Может работать с одинаковой эффективностью в агрессивных средах
  • Выполняя опасные задачи, которые ставят перед человеком задачи, становится возможным выполнять такие задачи, как исследование космоса без какого-либо физического ущерба для людей
  • Добыча и копание топлива становятся проще, когда используются такие машины.
  • С повторяющимися, однообразными и утомительными задачами можно справиться, не теряя при этом эффективности
  • Прогнозирование и принятие решений
  • Обнаружение мошенничества становится проще, особенно в карточных системах
  • Организация и управление записями
  • Роботизированные домашние животные могут быть построены для взаимодействия с людьми и помогают уменьшить депрессию и бездеятельность
  • Принятие рациональных решений, так как машины мыслит логически без эмоций
Недостатки:
  • Строительство, перестройка и ремонт требует квалифицированного специалиста и стоит больших денег и времени
  • Хранение дорого
  • Доступ и извлечение данных из памяти могут быть не такими эффективными, как человеческая система
  • Машины могут быть запрограммированы, чтобы учиться и становиться лучше, но не так хорошо, как люди
  • Объем их операций ограничен написанной программой
  • Они никогда не могли получить творчество, которое есть у людей
  • Безработица является самой большой угрозой из-за развития интеллектуальных машин
  • Как ленивые люди, они могут стать слишком зависимыми от машин и недостаточно использовать свои умственные способности
  • Машины в чужих руках могут легко привести к разрушению

Вывод

Это была короткая статья о широко разрекламированном слове «Искусственный интеллект». Наряду с преимуществами, ИИ также имеет определенные проблемы и недостатки. Именно бизнес должен оценить, является ли инвестирование в такие технологии необходимым и выгодным.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство к тому, что такое искусственный интеллект. Здесь мы обсудили приложения, работу, преимущества и недостатки искусственного интеллекта. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше —

  1. Интервью по искусственному интеллекту
  2. Что такое SQL Developer?
  3. Что такое технология Salesforce?
  4. Руководство по типам искусственного интеллекта
  5. Лучшие инструменты искусственного интеллекта
  6. Важность искусственного интеллекта

Искусственный интеллект обновит legacy-код за вас / Хабр

Инструменты IBM на основе искусственного интеллекта дают инженерам возможность исследовать способы применения устаревшего корпоративного ПО.

В прошлом году компания IBM продемонстрировала, как ИИ может выполнять монотонную работу по обслуживанию программного обеспечения благодаря обновлению устаревшего кода. Теперь компания представила методы на основе ИИ для перекодирования старых приложений, чтобы они могли работать на современных вычислительных платформах.

Последние проекты IBM под названием Mono2Micro и Application Modernization Accelerator (AMA) предоставляют архитекторам приложений инструменты для обновления устаревших приложений и повторного их применения. По словам Ника Фуллера, директора по гибридным облачным сервисам в исследовательской лаборатории IBM Research, эти инициативы позволяют приблизить момент, когда ИИ сможет автоматически перевести программу с COBOL на Java.

Но Фуллер отмечает, что эти передовые подходы на основе ИИ на данный момент способны только разбивать устаревший машинный код монолитных программ на отдельные микросервисы. Для выполнения полноценного перевода с одного языка программирования на другой остается сделать еще один шаг, потому что инструментарий AMA хоть и предназначен для модернизации COBOL, на данный момент он обеспечивает лишь очередной этап в этом процессе. «Перевод с одного языка на другой является фундаментальной проблемой для ИИ, над которой мы работаем, чтобы часть этого устаревшего кода функционировала на современном программном языке», — добавил он.

А пока передовые инструменты IBM на основе искусственного интеллекта предлагают некоторые новые возможности. Что касается Mono2Micro, этот инструмент сначала анализирует старый код, чтобы выявить все скрытые связи внутри него, например, различные компоненты в базовой бизнес-логике, содержащие многочисленные вызовы и связи друг с другом. Самостоятельное выполнение такой задачи было бы для архитектора приложений очень сложным и затратным по времени.

Mono2Micro использует методы кластеризации на основе ИИ для объединения похожих кодов в группы, что более наглядно показывает, как группы кодов взаимодействуют. Сначала Mono2Micro принимает код, затем анализирует исходный и объектный код как статически (анализируя программу перед запуском), так и динамически (анализируя программу во время ее выполнения).

Затем инструмент преобразовывает монолитные программы на основе Java и связанную с ними бизнес-логику и пользовательские интерфейсы в микросервисы. Рефакторинг монолита в отдельные микросервисы с конкретными функциями сводит к минимуму связи, которые существовали в программном обеспечении, когда оно было монолитной программой, изменяя структуру приложения без изменения его внешнего поведения.

Целью инструментария AMA является как анализ, так и рефакторинг ранее разработанных приложений, написанных на устаревших языках (COBOL, PL/I). Что касается инструментария AMA, он сочетает статический анализ исходного кода с пониманием структуры приложения для создания графа, который представляет устаревшее приложение. При использовании совместно с методами глубокого обучения этот подход на основе графов облегчает сохранение данных.


Изображение: IBM Research
Изображение интерфейса Mono2Micro

Стратегия IBM в области искусственного интеллекта направлена ​​на решение ключевых проблем машинного обучения, когда входные данные — код, и параметры для анализа — объем и множественные значения. Важные устаревшие приложения обычно содержат от сотен тысяч до миллионов строк кода. В этом контексте применение методов машинного обучения (ML) к таким большим объемам данных можно сделать более эффективным с помощью концепции встраивания.

Эти слои внедрения представляют собой способ преобразования данных в числовые значения. Преимущество метода встраивания заключается в том, что он позволяет присвоить числовое выражение большому объему кода с множеством возможных значений. То же самое происходит, например, при переводе естественного человеческого языка в числовые значения с использованием векторного представления слов (“word” embeddings). Это также делается в контексте графа, так как это связано с анализом кода.

«Слои встраивания — это потрясающе, потому что без них было бы сложно получить что-либо, напоминающее эффективно работающую систему машинного обучения», — сказал Фуллер.
Он добавил, что в случае анализа кода система машинного обучения с каждым разом лучше предлагает микросервисы для рефакторизованного устаревшего приложения за счет репликации функционального наполнения приложения.

Фуллер отмечает: «На этом этапе вы еще не можете выдохнуть, но 70% работы позади, а значит, вы стали гораздо ближе к рефакторирнгу важного приложения в архитектуру микросервисов».

Вакансии компании Университет искусственного интеллекта

Группа компаний “Университет Искусственного Интеллекта”

Мы работаем уже более двух лет в сфере искусственного интеллекта и объединяем под своей эгидой несколько компаний работающих на благо развития искусственного интеллекта в России.

 

Основное направление представлено “Университетом Искусственного Интеллекта” (ГК УИИ). Мы занимаемся обучением программированию нейронных сетей и всему, что связано с искусственным интеллектом. Основной продукт — девятимесячный курс, состоящий из вебинаров, семинаров, учебных заданий, дипломного проекта и устного экзамена. Наши студенты получают диплом установленного образца о профессиональной переподготовке (ДПО) и высокие перспективы построить карьеру в сфере нейронных сетей. 

Почему студенты выбирают именно нас? Ответ прост:

  • Мы крупнейший университет по обучению AI в России и СНГ

  • Мы работаем только в сфере AI, проявляя высочайшую экспертность 

  • Владелец Университета в прошлом разработчик нейронных сетей с опытом более 18 лет

  • По факту обучения выпускники получают дипломы установленного образца 

  • Мы занимаемся исследованиями в области AI и лучшие студенты могут принять в них участие  

  • Мы используем только лучшие материалы для обучения, всю литературу и методички мы создаем самостоятельно, собирая все результативные исследования данной сферы со всего мира 

Сайт Университета: Университет искусственного интеллекта: Об университете (neural-university.ru)

Диплом и лицензия: Университет искусственного интеллекта: Диплом и Лицензия (neural-university.ru)

 

Второе направление AI-hunter. Это уникальный HR портал созданный для AI разработчиков. Благодаря ему уже сотни наших студентов нашли работу и это не предел. На сегодняшний день портал работает только для студентов и закрыт для сторонних соискателей, что значительно снижает конкуренцию по каждой выбранной вакансии. На нашем портале размещают свои вакансии лидеры рынка России и зарубежья, что дает отличные перспективы для создания карьеры в сфере искусственного интеллекта.

Сайт портала: AI-hunter (ai-hunter.ru)

 

Terra — одно из новейших направлений в ГК УИИ. Данная компания оказывает аутсорс услуги по созданию передовых нейронных разработок. В число наших клиентов входят как предприятия малого бизнеса, так и крупнейшие компании российского рынка. На сегодняшний день Terra обладает гибкой ценовой политикой за счет возможности привлечения выпускников к проектам и показывает высокий уровень качества выполненных работ. 

Сайт: Terra AI (terra-ai.ru)

 

Startup по нейрокомпьютерным интерфейсам Terra BCI. Создает нейрокомпьютерные интерфейсы позволяющие вводить текст с помощью мысли используя энцефалограмму. 

 

Проект Terra AI Laboratory. Занимается созданием программного обеспечения, дающего возможность собирать нейронные сети без использования кода. Этот уникальный продукт позволит создавать нейронные сети без знания программирования, методом выбора необходимых критериев в конструкторе. 

 

В нашей компании открыт ряд вакансий, с которыми вы можете ознакомиться на HH.ru или обратившись к нашему HR-специалисту. На сегодняшний день в УИИ работает более 150 человек, клиентская база превышает 90 тысяч контактов и прирастает с каждым месяцем в среднем на 8 тысяч. Одновременно на курсах проходят обучение более 2500 человек. Наш Университет — крупнейший в РФ и СНГ по масштабам запуска подобных курсов.

Что мы даем нашим сотрудникам?

  • Стабильность и уверенность в завтрашнем дне 

  • Безграничные возможности роста и развития

  • Крутейший продукт 

  • Полностью удаленную работу

  • Супер классный коллектив и руководство 

Что мы ценим в своих сотрудниках?

  • Искреннюю любовь к своему делу 

  • Желание реализовываться и приносить пользу

  • Безудержное стремление к результату 

  • Активность и позитивность 

  • Понимание ценности и важности работы каждого члена команды 

Если ты хочешь стать частью нашей команды, оставляй отклик с сопроводительным письмом и расскажи, почему мы должны выбрать именно тебя, а так же опиши свои ожидания от нового места работы.

Возможно именно ты наш будущий коллега!


 

Топ-14 приложений искусственного интеллекта (ИИ) в 2022 году

Функции и популярность искусственного интеллекта растут с каждым днем. Искусственный интеллект — это способность системы или программы думать и учиться на собственном опыте. За последние несколько лет приложения ИИ значительно развились и нашли свое применение практически во всех секторах бизнеса. Эта статья поможет вам изучить лучшие приложения искусственного интеллекта в реальном мире.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (ИИ) — это отображаемый на компьютере интеллект, который имитирует человеческое поведение или мышление и может быть обучен решению конкретных задач.ИИ представляет собой комбинацию методов машинного обучения и глубокого обучения. Модели ИИ, обученные с использованием огромных объемов данных, способны принимать разумные решения.

Инженер по искусственному интеллекту
Ваш путь к успешному прохождению курса AI ExpertView

ИИ в фактах и ​​цифрах

  • По данным Statista, к 2025 году мировой рынок программного обеспечения для искусственного интеллекта (ИИ) достигнет 126 миллиардов долларов.
  • По данным Gartner, 37% организаций внедрили искусственный интеллект в той или иной форме.Доля предприятий, использующих ИИ, выросла на 270% за последние четыре года.
  • По данным Servion Global Solutions, к 2025 году 95% взаимодействий с клиентами будет осуществляться с помощью ИИ.
  • Недавний отчет Statista за 2020 год показывает, что мировой рынок программного обеспечения для искусственного интеллекта, как ожидается, вырастет примерно на 54% в годовом исчислении и, как ожидается, достигнет прогнозируемого размера в 22,6 миллиарда долларов США.

Давайте теперь посмотрим, как ИИ используется в разных областях.

Каковы применения искусственного интеллекта?

Вот список 12 лучших приложений искусственного интеллекта (ИИ):

1.Применение ИИ в электронной коммерции

Персонализированные покупки

Технология искусственного интеллекта используется для создания механизмов рекомендаций, с помощью которых вы можете лучше взаимодействовать со своими клиентами. Эти рекомендации составляются в соответствии с их историей просмотров, предпочтениями и интересами. Это помогает улучшить ваши отношения с клиентами и повысить их лояльность к вашему бренду.

Помощники с искусственным интеллектом

Виртуальные помощники по покупкам и чат-боты помогают улучшить взаимодействие с пользователем при совершении покупок в Интернете.Обработка естественного языка используется для того, чтобы разговор звучал как можно более человечно и лично. Более того, эти помощники могут взаимодействовать с вашими клиентами в режиме реального времени. Знаете ли вы, что вскоре на amazon.com обслуживанием клиентов смогут заниматься чат-боты?

Предотвращение мошенничества

Мошенничество с кредитными картами и поддельные отзывы — две наиболее серьезные проблемы, с которыми сталкиваются компании электронной коммерции. Учитывая модели использования, ИИ может помочь снизить вероятность мошенничества с кредитными картами.Многие клиенты предпочитают покупать товар или услугу на основе отзывов клиентов. ИИ может помочь идентифицировать и обрабатывать поддельные отзывы.

Программа последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения
в партнерстве с Университетом ПердьюИзучить курс

2. Применение искусственного интеллекта в образовании

Хотя сектор образования больше всего подвержен влиянию людей, искусственный интеллект постепенно начал проникать и в него. Даже в сфере образования этот медленный переход к искусственному интеллекту помог повысить производительность факультетов и помочь им больше сосредоточиться на студентах, чем на офисной или административной работе.

Некоторые из этих приложений в этом секторе включают:

Автоматизированные административные задачи в помощь преподавателям

Искусственный интеллект может помочь преподавателям с необразовательными задачами, такими как связанные с задачами обязанности, такие как упрощение и автоматизация персонализированных сообщений учащимся, бэк-офисные задачи, такие как оценка документов, организация и содействие взаимодействию родителей и опекунов, облегчение обратной связи по рутинным вопросам, управление зачислением, курсы , и темы, связанные с персоналом.

Создание смарт-контента

Оцифровка контента, такого как видеолекции, конференции и руководства по учебникам, может быть выполнена с использованием искусственного интеллекта.Мы можем применять различные интерфейсы, такие как анимация и учебный контент, посредством настройки для учащихся разных классов.

Искусственный интеллект помогает создать богатый опыт обучения, создавая и предоставляя аудио- и видеообзоры и интегральные планы уроков.

Голосовые помощники

Даже без непосредственного участия лектора или учителя учащийся может получить доступ к дополнительным учебным материалам или помощи через голосовых помощников. Благодаря этому расходы на печать временных справочников, а также легко даются ответы на очень распространенные вопросы.

Персонализированное обучение

Используя технологию искусственного интеллекта, можно использовать методы гиперперсонализации для тщательного мониторинга данных учащихся, а также можно легко создавать привычки, планы уроков, напоминания, учебные пособия, мгновенные заметки, частоту или пересмотр и т. д.

3. Применение искусственного интеллекта в образе жизни

Искусственный интеллект оказывает большое влияние на наш образ жизни. Давайте обсудим некоторые из них.

Автономные транспортные средства

Компании-производители автомобилей, такие как Toyota, Audi, Volvo и Tesla, используют машинное обучение, чтобы научить компьютеры думать и развиваться как люди, когда дело доходит до вождения в любой среде и обнаружения объектов, чтобы избежать аварий.

Спам-фильтры

Электронная почта, которую мы используем в повседневной жизни, оснащена искусственным интеллектом, который отфильтровывает спам-письма, отправляя их в папки со спамом или в корзину, позволяя нам видеть только отфильтрованное содержимое. Популярному почтовому провайдеру Gmail удалось достичь степени фильтрации примерно 99,9%.

Распознавание лиц

Наши любимые устройства, такие как наши телефоны, ноутбуки и ПК, используют методы распознавания лиц, используя фильтры лиц для обнаружения и идентификации, чтобы обеспечить безопасный доступ.Помимо личного использования, распознавание лиц является широко используемым приложением искусственного интеллекта даже в областях, связанных с высоким уровнем безопасности, в нескольких отраслях.

Система рекомендаций

Различные платформы, которые мы используем в нашей повседневной жизни, такие как электронная коммерция, развлекательные веб-сайты, социальные сети, платформы для обмена видео, такие как YouTube и т. д., используют систему рекомендаций для получения пользовательских данных и предоставления пользователям индивидуальных рекомендаций для повышения вовлеченности. Это очень широко используемое приложение искусственного интеллекта практически во всех отраслях.

4. Приложения ИИ в навигации

Согласно исследованиям Массачусетского технологического института, технология GPS может предоставлять пользователям точную, своевременную и подробную информацию для повышения безопасности. В технологии используется комбинация сверточной нейронной сети и графовой нейронной сети, которая облегчает жизнь пользователям, автоматически определяя количество полос движения и типы дорог за препятствиями на дорогах. ИИ активно используется Uber и многими логистическими компаниями для повышения операционной эффективности, анализа дорожного движения и оптимизации маршрутов.

5. Применение ИИ в робототехнике

Робототехника — еще одна область, в которой обычно используются приложения искусственного интеллекта. Роботы с искусственным интеллектом используют обновления в реальном времени, чтобы обнаруживать препятствия на своем пути и мгновенно планировать свое путешествие.

Может использоваться для —

  • Перевозка грузов в больницах, на фабриках и складах
  • Уборка офисов и крупного оборудования
  • Управление запасами

6. Применение ИИ в управлении персоналом

Знаете ли вы, что компании используют интеллектуальное программное обеспечение для упрощения процесса найма?

Искусственный интеллект помогает при найме вслепую.Используя программное обеспечение для машинного обучения, вы можете исследовать приложения на основе определенных параметров. Системы привода AI могут сканировать профили кандидатов на работу и резюме, чтобы предоставить рекрутерам понимание кадрового резерва, из которого они должны выбирать.

7. Применение ИИ в здравоохранении

Искусственный интеллект находит разнообразные применения в сфере здравоохранения. Приложения ИИ используются в здравоохранении для создания сложных машин, которые могут обнаруживать болезни и идентифицировать раковые клетки. Искусственный интеллект может помочь анализировать хронические заболевания с помощью лабораторных и других медицинских данных, чтобы обеспечить раннюю диагностику.ИИ использует сочетание исторических данных и медицинской информации для открытия новых лекарств.

Бесплатный курс: Алгоритмы машинного обучения
Изучите основы алгоритмов машинного обученияЗарегистрируйтесь сейчас

8. Применение ИИ в сельском хозяйстве

Искусственный интеллект используется для выявления дефектов и дефицита питательных веществ в почве. Это делается с помощью компьютерного зрения, робототехники и приложений машинного обучения, ИИ может анализировать, где растут сорняки. Боты с искусственным интеллектом могут помочь собирать урожай в больших объемах и быстрее, чем люди.

9. Применение ИИ в играх

Другим сектором, в котором приложения искусственного интеллекта получили известность, является игровой сектор. ИИ можно использовать для создания умных человекоподобных NPC для взаимодействия с игроками.

Его также можно использовать для прогнозирования поведения человека, с помощью которого можно улучшить игровой дизайн и тестирование. В играх Alien Isolation, выпущенных в 2014 году, искусственный интеллект преследует игрока на протяжении всей игры. В игре используются две системы искусственного интеллекта — «ИИ директора», который часто знает ваше местоположение, и «Инопланетный ИИ», управляемый датчиками и поведением, которые постоянно охотятся за игроком.

Найдите наш курс искусственного интеллекта в лучших городах

10. Применение ИИ в автомобилях

Искусственный интеллект используется для создания беспилотных автомобилей. ИИ можно использовать вместе с камерой автомобиля, радаром, облачными сервисами, GPS и управляющими сигналами для управления автомобилем. ИИ может улучшить впечатления от вождения и предоставить дополнительные системы, такие как экстренное торможение, мониторинг слепых зон и помощь водителю в рулевом управлении.

11. Приложения ИИ в социальных сетях

Инстаграм

В Instagram искусственный интеллект учитывает ваши лайки и учетные записи, на которые вы подписаны, чтобы определить, какие публикации вы видите на вкладке «Изучение».

Фейсбук

Искусственный интеллект также используется вместе с инструментом под названием DeepText. С помощью этого инструмента Facebook может лучше понимать разговоры. Его можно использовать для автоматического перевода сообщений с разных языков.

Твиттер

AI используется Twitter для обнаружения мошенничества, удаления пропаганды и ненавистнического контента.Twitter также использует ИИ, чтобы рекомендовать твиты, которые могут понравиться пользователям, в зависимости от того, с какими твитами они взаимодействуют.

Освойте глубокое обучение, машинное обучение и другие языки программирования с сертификацией ИИ.

12. Применение ИИ в маркетинге

Приложения искусственного интеллекта (ИИ) также популярны в области маркетинга.

  • Используя искусственный интеллект, маркетологи могут размещать узконаправленную и персонализированную рекламу с помощью поведенческого анализа, распознавания образов и т. д.Это также помогает переориентировать аудиторию в нужное время, чтобы обеспечить лучшие результаты и уменьшить чувство недоверия и раздражения.
  • ИИ может помочь в контент-маркетинге таким образом, чтобы он соответствовал стилю и голосу бренда. Его можно использовать для выполнения рутинных задач, таких как производительность, отчеты о кампаниях и многое другое.
  • Чат-боты с искусственным интеллектом, обработкой естественного языка, генерацией естественного языка и пониманием естественного языка могут анализировать язык пользователя и реагировать так же, как это делают люди.
  • AI может предоставлять пользователям персонализацию в реальном времени на основе их поведения и может использоваться для редактирования и оптимизации маркетинговых кампаний в соответствии с потребностями местного рынка.

13. Приложения ИИ в чат-ботах

Чат-боты

AI могут понимать естественный язык и отвечать людям в Интернете, которые используют функцию «живого чата», которую многие организации предоставляют для обслуживания клиентов. Чат-боты с искусственным интеллектом эффективны благодаря использованию машинного обучения и могут быть интегрированы во множество веб-сайтов и приложений.Чат-боты с искусственным интеллектом могут в конечном итоге создать базу данных ответов в дополнение к извлечению информации из установленного набора интегрированных ответов. Поскольку искусственный интеллект продолжает совершенствоваться, эти чат-боты могут эффективно решать проблемы клиентов, отвечать на простые запросы, улучшать обслуживание клиентов и обеспечивать круглосуточную поддержку без выходных. В целом, эти чат-боты с искусственным интеллектом могут помочь повысить удовлетворенность клиентов.

14. Применение ИИ в финансах 

Сообщается, что 80 процентов банков признают преимущества, которые может предоставить ИИ.Будь то личные финансы, корпоративные финансы или потребительские финансы, передовые технологии, предлагаемые с помощью ИИ, могут помочь значительно улучшить широкий спектр финансовых услуг. Например, клиенты, которым нужна помощь в отношении решений по управлению капиталом, могут легко получить необходимую им информацию с помощью текстовых SMS-сообщений или онлайн-чата, и все это на базе искусственного интеллекта. Искусственный интеллект также может обнаруживать изменения в шаблонах транзакций и другие потенциальные красные флажки, которые могут указывать на мошенничество, которое люди могут легко пропустить, и, таким образом, спасать компании и частных лиц от значительных потерь.Помимо обнаружения мошенничества и автоматизации задач, ИИ также может лучше прогнозировать и оценивать кредитные риски.

Заключение

Искусственный интеллект революционизирует отрасли благодаря своим приложениям и помогает решать сложные проблемы. Согласны ли вы с нашим списком приложений искусственного интеллекта? Думаете, мы пропустили что-то важное? Или у вас есть вопросы к нам? Не стесняйтесь поделиться ими с нами в разделе комментариев к этой статье. Мы будем рады услышать от вас!

Кроме того, если вы хотите продвинуться по карьерной лестнице в этой захватывающей области, ознакомьтесь с нашей программой последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения.Этот комплексный онлайн-учебный курс, предлагаемый в партнерстве с Университетом Пердью и IBM, предоставляет студентам все знания, инструменты и методы, необходимые им для продвижения по карьерной лестнице.

приложений ИИ в классической разработке программного обеспечения | AI Perspectives

Результаты обзора возможностей, ограничений и требований к разработке приложений ИИ в программной инженерии представлены по стадиям жизненного цикла разработки программного обеспечения в следующих разделах:

ИИ в планировании программных проектов

На стадии планирования программных проектов разработчики программного обеспечения и клиенты собираются вместе, чтобы определить цели проекта и требования заказчика [47, 48]. Составление графика и планирование разработки программного обеспечения имеет решающее значение для обеспечения технической эффективности и экономической эффективности программных проектов [41].

Разработка программного обеспечения на основе поиска связана с оптимизацией целей проекта, например. стоимость, продолжительность и качество при определенных ограничениях и возникла в конце 1990-х годов. В то время как ранние алгоритмы были основаны на обычном линейном программировании, в модели все чаще включались взаимозависимости коэффициентов, нелинейности, несколько уровней принятия решений, динамические условия и неопределенности [49]. Растущая сложность уровней принятия решений и ссылки на предыдущий опыт и документацию во внешних базах данных оправдывают ярлык искусственного интеллекта, который все чаще присваивается инновационным системам планирования:

Продолжительность и стоимость проектов на первый взгляд противоречат целям, и люди-планировщики борются гармонизировать обе цели.Инструменты ИИ полезны для поддержки этого процесса [50].

Назначение задач на этапе планирования проекта является проблемой для разработчиков и планировщиков проекта, а оптимальное распределение задач, времени и бюджета регулярно превышает возможности человеческого планирования [51]. Искусственный интеллект полезен для поддержки управления программными проектами на этапе постановки задач и распределения человеческих ресурсов. Обычные модели планирования сталкиваются с проблемой очень широкого пространства поиска, включающего множество входных факторов и сценариев, и обычно должны делать упрощающие предположения для получения воспроизводимых результатов [52]: алгоритмы ИИ, основанные на нелинейных и самооптимизирующихся алгоритмах, таких как муравьиная колония. оптимизация может успешно решить такие проблемы за счет итеративного снижения сложности решения [53].

Фентон и др. [54] предлагают алгоритм байесовской сети для одновременной оптимизации стоимости и качества результатов. В отличие от обычных моделей оптимизации, байесовские модели способны интегрировать большое количество сопутствующих определителей и коэффициентов и справляться с отсутствующими и неопределенными данными и субъективными суждениями. Байесовская сеть объединяет несколько уровней причинно-следственных связей. Стохастические модели используются для прогнозирования неопределенных будущих условий. Динамические байесовские сети добавляют в модель переменную, зависящую от времени, для изменения коэффициентов и определителей в зависимости от предыдущих разработок.Байесовские модели требуют точной математической предварительной формулировки набора проблем и, таким образом, зависят от предварительного планирования человека и анализа проблемы.

Более поздние модели планирования ИИ полагаются на самооптимизирующиеся итерационные алгоритмы, чтобы избежать этой проблемы: Mahadik [52] and Han et al. [53] используют алгоритм Max-Min Ant System при планировании проектов программного обеспечения, чтобы минимизировать стоимость и продолжительность проекта за счет адекватного распределения задач. Алгоритм оптимизации муравьиной колонии Хана и др. [53] итеративно приближает идеальное рабочее задание и обеспечивает адаптивный план времени и функций (PERT и Gantt).Алгоритм муравья Махадика [52] предоставляет план в виде списка задач и матрицы распределения сотрудников, которые одновременно оптимизируют распределение сотрудников и планирование задач. Stylianou & Andreou [51] сравнивают результаты оптимизации нескольких алгоритмов многоцелевой оптимизации задач с целевыми затратами и продолжительностью в различных тематических исследованиях и обнаруживают, что алгоритмы на основе ИИ превосходят обычное линейное планирование. Пейшл и др. [55] предлагают экспертную систему, способную выбрать идеальную процедуру планирования в зависимости от характеристик проекта.Он ссылается на базу знаний более ранних проектов и использует механизм рассуждений на основе ограничений для выбора и вычисления соответствующих элементов для определения задач проекта.

Атавале и др. [56] используют ИИ для прогнозирования взаимодействия между людьми и их окружением в работе программного проекта, чтобы реализовать идеальное распределение задач и максимизировать производительность команды. Модель учитывает черты личности человека и аффективные состояния, а также компетенции, способность к обучению и индивидуальные взаимодействия для создания эффективных команд, измеряемых количеством результатов и скоростью развития.Распорядок дня адаптируется к изменениям, таким как смена команды, сбои в работе и болезни. Практические доказательства производительности в реальном командном контексте являются выдающимися.

Chicano [50] интегрировали алгоритмы планирования задач и функций в соответствии с целями стоимости и продолжительности в адаптивную модель ИИ, которая опирается на внешний архив проекта для выбора алгоритма планирования, соответствующего набору задач. Сравниваются и тестируются пять многокритериальных алгоритмов решения, чтобы оптимизировать их применение в многомерном пространстве сценариев.

Суммируя эти результаты, на сегодняшний день ИИ требует помощи человека для выбора адекватного алгоритма планирования для соответствующего набора задач. Практическое применение алгоритмов ИИ для разработки и планирования новых проектов еще предстоит сделать.

ИИ на этапе анализа проблемы

На этапе анализа проблемы в жизненном цикле разработки программного обеспечения группа разработчиков программного обеспечения определяет набор проблем с точки зрения программных инструментов и требований к разработке [41, 47, 48].Компьютеры уже давно используются для анализа проблем и сбора больших данных. Аналитические системы ИИ более полны в отношении сложности статистических подходов и располагают встроенными самостоятельными алгоритмами обучения, которые различают шаблоны на основе ряда схожих или повторяющихся характеристик, чтобы обеспечить новые творческие решения. Аналитика ИИ использует внешние базы данных для получения «информированной ”и дальнейшее развитие установленных процедур [57].

ИИ-аналитика частично применяется на этапе анализа проблем в программной инженерии e.грамм. для прогнозирования успеха проекта и рисков необходимая процедура, необходимая для оценки и выбора перспективных программных проектов:

Elzamly et al. [58] используют дискриминантный анализ для прогнозирования и классификации факторов риска при разработке программного обеспечения. Дискриминантный анализ основан на взвешенной линейной модели, включающей взаимосвязи между факторами риска и модераторами. Искусственный интеллект можно использовать для расчета весовых коэффициентов риска в динамическом процессе и групповых факторов риска. Дорожная карта гибридных технологий — это инструмент планирования на основе ИИ, применяемый для оценки потенциала и рисков новых технологий, который может успешно применяться при анализе и выборе программных проектов.

Чжан и др. [59] интегрируют качественные и количественные данные в ориентированную на цели модель декомпозиции технологических карт, которая опирается на базу данных экспертных знаний и использует стратегии анализа семантических и нечетких множеств для оценки перспектив проекта на основе нескольких взаимозависимых определяющих факторов.

В будущем системы искусственного интеллекта могут получить дальнейшее развитие для разложения сложных реальных проблем на их нечеткие элементы и вероятностные компоненты для структурирования программных кодов, управляющих этими процедурами.Проблемы разработки программного обеспечения можно переформулировать как проблемы оптимизации, чтобы обеспечить компьютеризированные решения. Однако до сих пор структурирование набора задач должно выполняться людьми, в то время как машины могут только воспроизводить предопределенные структуры и применять вероятностные процедуры для оценки неопределенностей [60]. Дальнейшее развитие в области анализа программных проблем требуется для развития аналитических компетенций в машинах.

ИИ на этапе проектирования программного обеспечения

На этапе проектирования программный проект четко структурируется и назначаются задачи разработки [41, 47, 48].По словам Карпати [7], программное обеспечение 2.0, которое в его блоге используется как синоним нейронных сетей и искусственного интеллекта, будет разрабатывать собственные программные коды, основанные на простом вводе (наборе задач). Код будет усложняться в процессе обработки нейронной сети, и людям больше не нужно будет его понимать или анализировать. Визуальное распознавание, распознавание речи, синтез речи, беспилотный автомобиль и игры — это ранние проявления самосовершенствующихся и развивающихся программных кодов.

Поиск ИИ выполняет вспомогательную функцию, например, при разработке компьютерных игр и применяется для моделирования, создания или оценки контента и поведения агентов в игровом сюжете. ИИ имитирует прохождение игры и, таким образом, способствует улучшению и развитию игры, созданию правдоподобных актеров и убедительному компьютерному повествованию [61]. Программное обеспечение ИИ также используется для постоянного тестирования новых игровых процедур на предмет их практической реализации и используется для обучения будущих разработчиков в университетской среде [62].

Когда разработчики сталкиваются с наборами вероятностных задач и должны разрабатывать коды для плохо определенных, зашумленных и неполных информационных сред, они полагаются на стохастические приближения и итерации, которые обеспечивает ИИ [60].

Хотя нейронные сети являются саморазвивающимися, они по-прежнему работают с определяемыми человеком процедурами на этапе разработки программного обеспечения. Существуют инструменты для определения и структурирования конкретных наборов задач, но рабочая стратегия и фактический дизайн программного обеспечения по-прежнему должны определяться инженером-человеком [63].Хотя компьютерная инженерия программного обеспечения, которая поддерживает процесс разработки программного обеспечения с помощью автоматизированных действий, сегодня является обычной практикой, внедрение искусственного интеллекта по-прежнему требует четко структурированных задач и поддержки разработчиков-людей. Шаги, которые могут выполняться автоматически, должны быть определены и интегрированы в пакет автоматизированной среды разработки, который затем может выполнять эти функции самостоятельно [64].

Искусственный интеллект может в будущем повысить компетенцию компьютерной инженерии программного обеспечения за счет интеллектуальных навыков и может в некоторой степени заменить человеческую деятельность в этом процессе [64].По словам Лейка и др., будущие системы ИИ могут. [63], строят причинно-следственные модели, которые самостоятельно объясняют явления реального мира, а не распознают только заранее запрограммированные закономерности. Они должны быть самонастраивающимися и самообучающимися, а не просто оптимизировать заранее определенные процедуры. Взаимодействие ИИ и СЭ может раскрыть новый творческий потенциал людей за счет автоматизации рутинных задач [65].

ИИ на этапе реализации программного обеспечения

Внедрение программного обеспечения включает в себя фактический процесс кодирования программного приложения [41, 47, 48].

Нейронные сети были разработаны для помощи в кодировании программного обеспечения: Преобразование естественного языка в программный код — это возможность, которая исследуется с 1980-х годов, и с увеличением сложности процедур распознавания образов в последние годы она продвинулась до создателей моделей классов [66]. . Собранные данные преобразуются в условные векторы и используются для обучения модели для систематического соединения уровней кода [21]. Программное обеспечение ИИ генерирует прототипы кодов на человеческом языке, которые затем уточняются и настраиваются программистами [66].Стратегии классификации ИИ полезны для прямого преобразования человеческого языка и явлений реального мира в фрагменты кода и программные модели [67]. Хусейн и др. [68] разработать ИИ для автоматического семантического поиска кода, т. е. извлечения релевантного кода из запроса на естественном языке. Программное обеспечение содержит несколько миллионов функций для автоматических запросов на естественном языке, которые анализируют и систематизируют элементы человеческого языка.

Недавно созданные ранее линейные статистические модели (которые не являются искусственным интеллектом), являющиеся частью нейронных сетей, частично заменяются механизмами автокодирования, применяющими нелинейные процедуры [21].Автоэнкодеры используют процесс объединения функций, который обучен использовать определенные элементы для реализации желаемых характеристик набора данных, например. уменьшить размерность, уменьшить избыточную информацию или выбрать и классифицировать определенные классы или категории. Автоэнкодеры состоят из нескольких (как минимум двух) слоев. Скрытые слои информируют и обучают последующие на основе базовой целевой функции. Выбор элементов или другие задачи выполняются путем присвоения каждому выбранному элементу веса и вероятности смещения, чтобы определить актуальность элемента для процесса обучения [21].Обученная таким образом нейронная сеть может идеально поддерживать разработку программного обеспечения, предоставляя комплексные элементы кода для определенных наборов задач. Таким образом, стратегии глубокого обучения облегчают и ускоряют процессы разработки программного обеспечения [69]. В кодировании программного обеспечения глубокое обучение и автокодирование берут на себя вычислительный поиск и оптимизацию, функции вероятностного рассуждения, а также процедуры классификации, функции кодирования и прогнозирования [60]. Автоэнкодеры могут сокращать наборы функций, объединяя несколько кодов [21].Язык программирования Swift использует итерационные процессы оптимизации, которые математически реализованы путем анализа и оптимизации постепенного изменения существующей функции до желаемого результата. Таким образом, постепенное приближение к заданным целям реализуется в автоматизированном математическом процессе [70].

Сегодня ИИ в реализации программного обеспечения по-прежнему требует конкретных и четко определенных наборов задач, например. уравнения для подгонки и вероятностные среды для моделирования. Открытый анализ в стремлении обнаружить новые идеи, новые оптимизируемые параметры или даже новые проблемы до сих пор остается полем творческой мыслительной деятельности человека [60].

В будущем искусственный интеллект может быть разработан для создания более согласованных кодов и, возможно, даже для самостоятельного внедрения кода в существующие процедуры. Фельдт и др. [12], однако, видят риск того, что программное обеспечение, сгенерированное автоматически, больше не будет понятно людям и может повредить существующие процедуры. ИИ может игнорировать риски, связанные с автоматизированным внедрением автоматически сгенерированных программных кодов. Необходимо разработать механизмы для управления процедурами автоматического программирования, чтобы избежать рисков кодирования, связанных с ИИ [12].

ИИ на этапе тестирования и интеграции ПО

На этапе тестирования разработчик и заказчик проверяют функциональность программного продукта на практике, выявляют и анализируют ошибки и адаптируют продукт к требованиям практики [41, 47, 48] . ИИ использует стратегии распознавания образов и машинного обучения для поддержки тестирования и интеграции программного обеспечения [71]:

Автоматизированное тестирование программного обеспечения относится к переносу определенных разделов программы в сценарий, который затем многократно выполняется машиной, которая затем собирает, хранит и интерпретирует результаты тестов [72].Браузеры программ ИИ автоматически проверяют существующие коды на наличие необходимых изменений и предлагают изменения в программном коде, чтобы заставить его работать [67]. Вероятностные подпрограммы поддерживают обнаружение ошибок, предсказывая вероятность возникновения сбоя на основе опыта работы с большими наборами данных. Согласно Перро и соавт. [73], анализ дефектов программного обеспечения на основе ИИ (нейронные сети) превосходит классические процедуры тестирования.

Интеграция программного обеспечения означает объединение различных кодов в единую программную систему [74].SOA нацелена на интеграцию открытых стандартов программного обеспечения в решения для конкретных компаний. Родригес и др. [75] ссылаются на сервис-ориентированные архитектуры (SOA), чтобы объяснить, как ИИ может поддерживать этот процесс. ИИ помогает разработчикам интегрировать различные платформы в сервис-ориентированные проекты и улучшает управление общими атрибутами качества. ИИ фиксирует семантику разговоров, преобладающую в различных веб-архитектурах, и идентифицирует объединяющие элементы с помощью распознавания образов. ИИ обнаруживает похожие архитектуры и устраняет избыточные блоки кода в SOA, тем самым помогая разработчикам очищать программные интерфейсы, чтобы в результате получалась SOA, адаптированная к требованиям конкретных предприятий [75].Фаззинг — это метод автоматизированного тестирования программного обеспечения, который сам по себе не основан на ИИ, но иногда сочетается с элементами ИИ. Фаззинг использует неверные, частично неполные или случайные данные в качестве входных данных для систематического тестирования программ и оценивает эффекты, такие исключения из процедур берут на себя курс программы. Результаты фаззинга обобщаются в виде выходного протокола [76]. Се и др. [78] и Лян и соавт. [79] используют глубокие нейронные сети (DNN) для объединения нескольких процедур обработки ошибок с целью выявления сложных дефектов кода.DNN адаптируется к реакциям программы метаморфическим образом, чтобы выявлять редкие и связанные ошибки и систематически повышать качество кода. Фаззеры с искусственным интеллектом превосходят ручные или гибридные процедуры фаззинга.

Хотя автоматизированные функции тестирования и интеграции на основе ИИ сегодня самосовершенствуются и используют динамически изменяющиеся подпрограммы, на сегодняшний день для определения процесса тестирования и требований к программе требуются люди-программисты, а реализация теста может выполняться машиной. Опрос среди 328 экспертов пришел к выводу, что около 35% считают, что полная замена людей-программистов машинами на этапе тестирования никогда не будет возможна [79].Однако ИИ сокращает процесс тестирования и экономит рабочую силу для выполнения, документирования и оценки тестов. Время выхода на рынок и затраты на разработку сокращаются [80]. Контроль и вмешательство человека на сегодняшний день остаются необходимыми для предотвращения ошибочных процедур тестирования и критического отражения достоверности и надежности результатов тестов [72].

ИИ в обслуживании программного обеспечения

На этапе обслуживания компания-разработчик программного обеспечения помогает клиенту в применении продукта, обеспечивает регулярное обновление и вносит дополнительные коррективы по требованию клиента [41, 47, 48].

Инструменты искусственного интеллекта успешно поддерживают процесс обслуживания и обновления программного обеспечения в соответствии с изменяющимися требованиями в интернет-среде [82].

На этапе обслуживания ИИ может поддерживать классификацию пользовательских запросов, что полезно для классификации и направления пользователей программного обеспечения в зависимости от шаблона их запросов (Suresh et al. [82].

Filieri et al. [81] разрабатывают Механизм принятия решений во время выполнения для адаптации приложения к непредсказуемым событиям Самоадаптирующаяся система постоянно перенастраивает программные компоненты в зависимости от требований сети.Эта рутина снижает потребность в поддержке и обновлении со стороны человека и обеспечивает своевременную адаптивность, безопасность и стабильность программы.

Используя принципы распознавания образов и машинного обучения, искусственный интеллект в равной степени поддерживает модернизацию программного обеспечения. В древних кодексах структурная информация часто теряется из-за плохой документации. Методы распознавания образов ИИ полезны для извлечения связных наборов кода. Функции машинного обучения используются для отслеживания и проверки их функциональности [83]. Функции отслеживания шаблонов извлекают избыточные элементы из кода и автоматически генерируют артефакты реализации и тестируют программные функции [84].

Нейронные сети ИИ, обученные алгоритмами глубокого обучения, полезны для оценки безопасности программного обеспечения. ИИ идентифицирует и моделирует шаблоны атак, чтобы целенаправленно обнаруживать пробелы в безопасности, дефекты и ошибки [69]. Нейросетевое отслеживание ошибок и пробелов в безопасности работает путем систематического разделения программного кода на формальные процедуры, подверженные типичным схемам атак, и изучения широкого набора вирусных стратегий для каждого элемента. Сети оценки нейронной безопасности достигают точности более 90% в эмпирическом тесте сетевой архитектуры [85].

В будущем программные системы ИИ могут быть полезны для управления критически важной крупномасштабной программной инфраструктурой, такой как серверы, и адаптации их к изменениям окружающей среды или новым неожиданным условиям. Однако на сегодняшний день не существует единой системы ИИ, которая могла бы самостоятельно справиться с этой задачей [86] (Davis et al., 2016). Отсутствие человеческого понимания автономно регулирующих единиц ИИ может вызвать самоподдерживающиеся циклы, которые не поддаются контролю со стороны человека. Автономность неуправляемого ИИ может повлечь за собой непредсказуемые риски для электронной и даже физической инфраструктуры [12].

10 лучших языков программирования ИИ для создания приложений ИИ

IDC прогнозирует, что общий доход рынка программного обеспечения для ИИ достигнет 596 миллиардов долларов в 2025 году при среднегодовом темпе роста 17,7%, а часть, ориентированная на ИИ, приблизится к 123,3 миллиардам долларов при среднегодовом темпе роста 27,8% за прогнозируемый период.

После пандемии искусственный интеллект стал одной из главных задач для бизнеса, поскольку он предлагает улучшенное обслуживание клиентов, устойчивость и надежность. Благодаря достижениям в области машинного обучения, анализа данных и диалогового ИИ компании находят возможным и доступным развертывание инструментов ИИ, которые позволяют им решать проблемы и повышать эффективность.

Создание ИИ-решения требует не только четкого набора требований, но и правильного выбора технологий и языков программирования ИИ, которые сделают разработку ИИ практически возможной и гладкой. Чтобы облегчить выбор, вот топ-10 лучших языков для ИИ , которые широко используются для разработки приложений ИИ в самых разных отраслевых сегментах.

Популярные языки программирования ИИ

  • Питон
  • Ява
  • С++
  • Р
  • Пролог
  • Лисп
  • Хаскелл
  • Вольфрам
  • Малый разговор
  • Ржавчина

Давайте посмотрим, почему эти языки считаются лучшими языками программирования для приложений и решений ИИ.Также обратите внимание, что для разработки ИИ может потребоваться сочетание языков и инструментов для разработки решения, которое имеет различные цели и требования.

Питон:

Python — интерпретируемый язык программирования высокого уровня общего назначения. Это один из самых популярных языков программирования, широко используемый в приложениях искусственного интеллекта и машинного обучения, приложениях для обработки данных, веб-приложениях, настольных приложениях, сетевых приложениях и научных вычислениях. Это отличный выбор для приложений ИИ, поскольку он предлагает богатый набор специализированных библиотек, таких как Keras, Pytorch, Scikit-learn, MXNet, Pybrain и TensorFlow.

Инструменты Python для обработки расширенного текста, простой синтаксис и скрипты с модульной архитектурой делают его наиболее подходящим для обработки естественного языка (NLP) и приложений с искусственным интеллектом. Начать работу с Python проще, потому что код более удобочитаемый, лаконичный и понятный.

Python используется большим количеством компаний и организаций по всему миру. Он широко используется в приложениях и программах для глубокого обучения, искусственного интеллекта, сетевой безопасности, обработки числовых данных и научных расчетов.Большая стандартная библиотека Python — одна из главных сильных сторон Python. Python поддерживается очень сильным сообществом и приобрел огромное количество поклонников, пользователей и участников.

Python используется Google, NASA, Amazon, Instagram, Reddit, JP Morgan Chase, Intel, IBM, Netflix, Facebook, Pinterest и многими другими.

Ява:

На протяжении многих лет Java стабильно входит в число самых популярных языков программирования. Разработанный в 1995 году, Java — это высокоуровневый, основанный на классах и объектно-ориентированный язык программирования, вошедший в историю благодаря своему принципу «напиши один раз — работай где угодно» (WORA).

Java был разработан Джеймсом Гослингом из Sun Microsystems и в настоящее время поддерживается корпорацией Oracle с момента приобретения Sun Microsystems компанией Oracle в 2010 году. Все разработчики предпочитают этот язык для многих приложений, включая клиент-серверные веб-приложения, приложения для Android, Приложения для искусственного интеллекта и машинного обучения, алгоритмы поиска, системы с несколькими роботами, программирование на стороне сервера и нейронные сети.

Java популярен благодаря своей масштабируемости, независимой от платформы природе и наличию JVM, что позволяет выполнять скомпилированный код Java на всех платформах, на которых установлена ​​JVM, без перекомпиляции.

Популярные библиотеки и фреймворки AI для Java включают Neuroph, Apache OpenNLP, Java Machine Learning Library, Deep Java Library, MLlib и т. д.

Java используется Google, Netflix, Uber, Airbnb, Instagram, Spotify, Amazon, Slack, Instagram и многими компаниями из списка Fortune 500.

С++:

Известный как расширение популярного языка программирования C, C++ — это язык программирования общего назначения, созданный Бьерном Страуструпом. Современный C++ оснащен объектно-ориентированными, универсальными и функциональными функциями, которые делают его пригодным для разработки операционных систем, игр, браузеров, конкурентного программирования, встроенных систем и приложений ИИ.

C++ — отличный выбор для высокопроизводительных приложений, графических приложений, игр, встроенных устройств и более быстрых вычислений. Он входит в число самых популярных языков программирования после Python, C и Java. TensorFlow, Caffe, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), библиотека mlpack, DyNet, FANN, OpenNN, Shogun — несколько популярных библиотек AI-ML для C++.

C++ используется Google, Lyft, Walmart, Accenture, Twitch, Telegram и многими другими.

R Язык программирования:

Когда дело доходит до статистического программирования, первым на ум приходит язык R.R очень популярен для анализа данных и статистических вычислений. Он широко используется сборщиками данных и статистиками для статистического программного обеспечения и числового анализа. R — это реализация языка программирования S в сочетании с семантикой лексической области видимости, вдохновленная Scheme.

R — очень подходящий язык для волны искусственного интеллекта, где статистические вычисления играют важную роль. Он считается стандартным языком для таких областей, как биология, социология, медицина и финансы.Он также поддерживает библиотеки глубокого обучения, такие как TensorFlow, Keras и MXNet.

Возможности

R можно расширить с помощью созданных пользователем пакетов, которые позволяют включать множество статистических методов, возможности импорта/экспорта, инструменты, графические устройства и т. д. Это способствует развитию языка и помогает сделать его лучшим выбором для ученых и аналитиков данных. Он имеет встроенную поддержку моделирования данных и графики, что позволяет программистам создавать критически важные модели глубокого обучения с меньшими усилиями.

R используется Facebook, Google, Twitter, Uber, Microsoft, Airbnb и многими другими областями, такими как финансы, телекоммуникации, образование, наука о жизни, фармацевтика и многие другие.

Пролог:

Пролог означает «Программирование в логике». Он в основном используется для ИИ и компьютерной лингвистики.

Это декларативный язык, который особенно полезен для символьных рассуждений, баз данных, приложений синтаксического анализа языка и обработки естественного языка. Он был разработан в 1972 году Аленом Кольмерауэром и Филиппом Русселем на основе процедурной интерпретации Робертом Ковальски оговорок Хорна, логической формулы в форме правила.Он до сих пор используется в академических кругах и исследованиях как часть искусственного интеллекта.

Он не используется так широко, как другие распространенные языки. В то время это был один из популярных языков логического программирования с его использованием в экспертных системах, доказательстве теорем, системах типов и автоматизированном планировании.

Однако потенциал Пролога не был признан, и он редко использовался в коммерческих приложениях. Пролог до сих пор используется в IBM Watson и некоторых приложениях NLP.

Лисп:

Лисп был первым языком, разработанным для ИИ.Это второй старейший язык программирования после Fortran и считается одним из пионеров в области компьютерных наук и реализации искусственного интеллекта. Он был разработан Джоном Маккарти в 1958 году, и на протяжении многих лет сегодня доступно множество диалектов.

Самыми известными и популярными диалектами являются Racket, Scheme, Clojure и Common Lisp.

Это один из первых языков программирования, который быстро стал популярным в области искусственного интеллекта.

Lisp предлагает несколько функций, включая быстрое прототипирование, сборку мусора, динамическое создание объектов, гибкость, возможность обработки информации и т.д.Первоначально он был построен как практическая математическая запись для компьютерных программ. Эта идея делает его более подходящим для искусственного интеллекта и машинного обучения.

Многие идеи впервые реализованы в Лиспе, такие как древовидные структуры данных, динамическая типизация, рекурсия, функции высшего порядка, самостоятельные компьютеры и автоматическое управление памятью. Популярными библиотеками Lisp для искусственного интеллекта и машинного обучения являются CLML, mgl, Antik и LLA.

Хаскелл:

Haskell — чисто функциональный язык программирования.Он включил ряд расширенных функций, таких как классы типов, которые дополнительно включили безопасную для типов перегрузку операторов. Этот язык назван в честь великого логика Хаскелла Карри.

Haskell предназначен в основном для обучения, исследований и промышленного применения. Возможности Haskell включают лямбда-выражения, сопоставление с образцом, классы типов, понимание списков и полиморфизм типов. Он считается безопасным языком программирования благодаря своей гибкости и способности обрабатывать ошибки. Основной реализацией Haskell является компилятор Glasgow Haskell Compiler (GHC).

Он повлиял на многие языки программирования и считается хорошим языком для разработки и исследований ИИ.

Вольфрам:

Wolfram — универсальный мультипарадигмальный функциональный язык программирования, разработанный исследовательской компанией Wolfram. Он был частью первоначальной версии Mathematica в 1988 году. Он представляет собой расширенное программирование, которое делает возможными мощные и высокоскоростные вычисления.

Он имеет более 6000 интегрированных встроенных функций, которые используются для символьных вычислений, функционального программирования и программирования на основе правил.Он также может использовать произвольные структуры и данные. Он был разработан Стивеном Вольфрамом и использовался в Mathematica, Wolfram|One, WolframAlpha и MockMMA.

Он более популярен как компьютерный алгебраический язык из-за его способности выполнять арифметические операции и функции обработки естественного языка.

Малый разговор:

Smalltalk — это объектно-ориентированный рефлексивный язык программирования с динамической типизацией.

Это был первый инструмент на графическом языке, который поддерживал расширенные методы отладки и изменения кода во время выполнения в удобном и простом формате.Это один из самых влиятельных языков программирования, и многие языки программирования, такие как Objective-C, Java, Python, Ruby и CLOS, вдохновлены Smalltalk. Доступно огромное количество вариантов Smalltalk.

Это был один из популярных языков для гибкой разработки программного обеспечения, быстрой разработки приложений (RAD) и шаблонов проектирования программного обеспечения. Он оказал большое влияние на графический интерфейс, редакторы шрифтов, метафоры рабочего стола и IDE.

Говоря о фронте ИИ, он не так популярен, как R и Python, но у Smalltalk есть сильное сообщество Pharo, которое растет в области ИИ.Несколько библиотек уже используются для нейронных сетей, НЛП, обработки изображений, общих алгоритмов и так далее.

Ржавчина:

Rust — мультипарадигмальный высокоуровневый язык программирования общего назначения. Синтаксически он похож на C++, но обеспечивает безопасность памяти без сборки мусора, а подсчет ссылок является необязательным. Первоначально он был разработан Грейдоном Хоаром из Mozilla Research при участии других.

Он предлагает производительность, скорость, безопасность и безопасный параллелизм.Он приобрел популярность как один из самых любимых языков программирования с более широким использованием в промышленности и больших системах. Его широко используют такие компании, как Firefox, Dropbox, Yelp, npm, Cloudfare, Azure, Deno, Discord, Polkadot и многие другие. Это отличный выбор для ИИ и научных вычислений из-за его скорости, выразительности и безопасности памяти. Google объявил о поддержке Rust в рамках Android Open Source Project в качестве альтернативы C/C++.

Полезно прочитать: 10 лучших языков программирования для машинного обучения в 2021 году

ИИ — трансформирующая технология: что вы думаете?

В 2022 году мы станем свидетелями более стратегического внедрения ИИ с прорывами и созданием ИИ-грамотной среды везде, где это возможно.ИИ продолжает раздвигать границы возможного с помощью данных, инструментов и языков программирования. Хотя мы не можем точно определить, что лучше, поскольку это скорее субъективно, чем выборочно, мы постарались сделать все возможное, чтобы охватить основные языки, которые используются для создания решений ИИ.

Выбор «лучшего» зависит от многих факторов, таких как бюджет, ваш набор требований, платформы и талант. Но вы можете выбрать любой из вышеперечисленных вариантов, чтобы разработать эффективное, быстрое и надежное решение на основе искусственного интеллекта.


Программирование ИИ: 5 самых популярных языков программирования ИИ

Программирование искусственного интеллекта — это усовершенствованная технология, которая обеспечивает эффективность и оптимальные преимущества для различных операций компании и жизни людей. ИИ принес другой уровень интеллектуальных технологий в различные отрасли, и перспективы его потенциала все еще растут с ожиданием того, что он достигнет человеческого интеллекта. Это связано с тем, что разработчики готовы исследовать, экспериментировать и реализовывать свои возможности, чтобы удовлетворить больше потребностей человека и организации.В конце концов, необходимость — мать изобретения.

Ожидается, что выручка рынка ИИ вырастет на 170% в 2018 году по сравнению с 2017 годом. Источник: Statista

Как и при разработке большинства программных приложений, разработчик может использовать различные языки для написания ИИ. Однако не существует идеального языка программирования, на который можно было бы указать как на лучший язык программирования, используемый в искусственном интеллекте. Процесс разработки зависит от желаемой функциональности разрабатываемого приложения ИИ.К настоящему времени ИИ достиг биометрического интеллекта, автопилотов для беспилотных автомобилей и других приложений, которые требовали различных языков кодирования искусственного интеллекта для своих проектов разработки.

Любопытно узнать, какие бывают типы ИИ?

Мы выбрали два самых распространенных типа искусственного интеллекта: машинное обучение и глубокое обучение и сравнили их по разным критериям. Прочтите статью, если хотите узнать об этом больше.

Глубокое обучение против машинного обучения

В Existek мы любим программирование ИИ, ознакомьтесь с нашим примером применения ИИ и распознавания рукописного ввода на основе нейронной сети.Споры о лучшем языке для языков программирования ИИ никогда не прекращаются. Поэтому мы решили сравнить языки, которые мы обычно используем в проектах искусственного интеллекта, чтобы выделить плюсы и минусы каждого из них.

Содержание

Java, Python, Lisp, Prolog и C++ являются основными языками программирования ИИ, используемыми для искусственного интеллекта, способного удовлетворить различные потребности в разработке и проектировании различного программного обеспечения. Разработчик должен выбрать, какой из языков ИИ будет соответствовать желаемой функциональности и особенностям требований приложения.

В результате в этой статье мы попытаемся предоставить вам завершение соответствующего языка программирования искусственного интеллекта. Он отвечает на вопрос: «Какой язык используется для искусственного интеллекта?»

КАКИЕ ЯЗЫКИ КОМПЬЮТЕРА ИСПОЛЬЗУЮТСЯ ДЛЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

ПИТОН

Python (официальный веб-сайт) является одним из любимых языков программирования разработчиков при разработке ИИ из-за его простоты синтаксиса и универсальности.Python очень удобен для машинного обучения для разработчиков, поскольку он менее сложен по сравнению с C++ и Java. Это также очень переносимый язык, поскольку он используется на таких платформах, как Linux, Windows, Mac OS и UNIX. Он также привлекателен своими функциями, такими как интерактивный, интерпретируемый, модульный, динамический, переносимый и высокоуровневый, что делает его более уникальным, чем Java.

Кроме того, Python — это мультипарадигмальное программирование, поддерживающее объектно-ориентированный, процедурный и функциональный стили программирования.Python поддерживает нейронные сети и разработку решений NLP благодаря своей простой библиотеке функций и, более того, идеальной структуре.

Официальный сайт Python

Преимущества

  • Python имеет большое разнообразие библиотек и инструментов.
  • Поддерживает тестирование алгоритмов без необходимости их реализации.
  • Python, поддерживающий объектно-ориентированный дизайн, повышает производительность труда программиста.
  • По сравнению с Java и C++ Python быстрее разрабатывается.

Недостатки

  • Разработчики, привыкшие к использованию Python, сталкиваются с трудностями при адаптации к совершенно другому синтаксису, когда пытаются использовать другие языки для программирования ИИ.
  • В отличие от C++ и Java, Python работает с помощью интерпретатора, который замедляет компиляцию и выполнение при разработке ИИ.
  • Не подходит для мобильных компьютеров. Для ИИ, предназначенного для мобильных приложений, Python не подходит из-за его слабого языка для мобильных вычислений.

С++

C++ — самый быстрый компьютерный язык, его скорость ценится для проектов программирования ИИ, которые чувствительны ко времени. Он обеспечивает более быстрое выполнение и имеет меньшее время отклика, что применяется в поисковых системах и разработке компьютерных игр. Кроме того, C++ позволяет широко использовать алгоритмы и эффективно использовать методы статистического ИИ. Другим важным фактором является то, что C++ поддерживает повторное использование программ в процессе разработки благодаря наследованию и сокрытию данных, что обеспечивает экономию времени и средств.

C++ подходит для машинного обучения и нейронных сетей.

Официальный сайт С++

Преимущества

  • Подходит для поиска решений сложных задач ИИ.
  • Богатый набор библиотечных функций и инструментов программирования.
  • C++ — это мультипарадигмальное программирование, которое поддерживает принципы объектно-ориентированного программирования, что делает его полезным для получения организованных данных.

Недостатки

  • Плохо справляется с многозадачностью; C++ подходит только для реализации ядра или базы конкретных систем или алгоритмов.
  • Он следует восходящему подходу, поэтому очень сложен, что затрудняет для начинающих разработчиков использование его для написания программ ИИ.

ЯВА

Java (официальный веб-сайт) — еще один язык программирования для ответа на вопрос «какой компьютерный язык используется для искусственного интеллекта?» Java также является мультипарадигмальным языком, который следует объектно-ориентированным принципам и принципу «однажды написанный, читаемый/запускаемый где угодно» (WORA). . Это язык программирования ИИ, который может работать на любой платформе, поддерживающей его, без необходимости перекомпиляции.

Java — одна из наиболее часто используемых, и не только в разработке ИИ. Он получил большую часть своего синтаксиса от C и C++ в дополнение к меньшим инструментам, чем они. Java подходит не только для НЛП и алгоритмов поиска, но и для нейронных сетей.

Официальный веб-сайт Java

Преимущества

  • Очень портативный; его легко реализовать на разных платформах благодаря технологии виртуальных машин.
  • В отличие от C++, Java прост в использовании и даже в отладке.
  • Имеет автоматический менеджер памяти, облегчающий работу разработчика.

Недостатки

  • Java, однако, медленнее, чем C++, имеет меньшую скорость выполнения и большее время отклика.
  • Несмотря на высокую переносимость, для более старых платформ Java потребовала бы кардинальных изменений в программном и аппаратном обеспечении.
  • Java также является в целом незрелым языком программирования ИИ, поскольку некоторые разработки, такие как JDK 1, все еще продолжаются.1 в бета-версии.

 

ЛИСП

LISP — еще один язык, используемый для разработки искусственного интеллекта. Это семейство языков программирования, которое является вторым старейшим языком программирования после Fortran. LISP со временем превратился в сильный и динамичный язык программирования.

Некоторые считают LISP лучшим языком программирования ИИ из-за свободы, которую он предлагает разработчикам. LISP используется в ИИ из-за его гибкости для быстрого прототипирования и экспериментирования, что, в свою очередь, облегчает превращение LISP в стандартный язык ИИ.Например, LISP имеет уникальную систему макросов, которая облегчает исследование и реализацию различных уровней интеллектуального интеллекта.

LISP, в отличие от большинства языков программирования ИИ, более эффективен при решении конкретных задач, поскольку он адаптируется к потребностям решений, которые пишет разработчик. Он очень подходит для проектов индуктивной логики и машинного обучения.

Официальный сайт Лиспа

Преимущества

  • Быстрый и эффективный код, так как поддерживается компиляторами, а не интерпретаторами.
  • Для LISP был придуман автоматический менеджер памяти, поэтому он имеет сборку мусора.
  • LISP предлагает особый контроль над системами, обеспечивающий их максимальное использование.

Недостатки

  • Немногие разработчики хорошо знакомы с программированием на Лиспе.
  • Будучи устаревшим языком программирования с искусственным интеллектом, LISP требует настройки нового программного и аппаратного обеспечения для его использования.

ПРОЛОГ

Пролог также является одним из старейших языков программирования, поэтому он также подходит для разработки программирования ИИ.Как и Lisp, это также основной компьютерный язык для искусственного интеллекта. В нем есть механизмы, облегчающие работу гибких фреймворков, с которыми разработчикам нравится работать. Это основанный на правилах и декларативный язык, поскольку он содержит факты и правила, которые диктуют язык кодирования искусственного интеллекта.

Prolog поддерживает базовые механизмы, такие как сопоставление с образцом, древовидное структурирование данных и автоматический возврат, необходимые для программирования ИИ. Помимо широкого использования в проектах ИИ, Prolog также используется для создания медицинских систем.

Официальный сайт Пролога

Преимущества

  • Пролог имеет встроенную обработку списков, необходимую для представления древовидных структур данных.
  • Эффективен для быстрого прототипирования программ ИИ, которые будут часто выпускать модули.
  • Разрешает создание базы данных одновременно с запуском программы.

Недостатки

  • Несмотря на старость пролога, он не был полностью стандартизирован в том смысле, что некоторые функции отличаются по реализации, что усложняет работу разработчика.

ЧТО УСТАНОВИТЬ ДЛЯ ИИ В 2018

В 2017 году большинство из нас узнали об ИИ из частых выступлений людей из мира технологий, таких как Илон Маск и Марк Цукерберг.

Дебаты об искусственном интеллекте с течением времени. Кредиты: Искусственный юрист

Тем не менее, были и важные разработки, такие как:

  • ELSA – речевой помощник на английском языке, который понимает родной язык человека и исправляет его произношение.
  • Scry — позволяет компаниям и частным лицам лучше предсказывать будущие события. Он использует нейронную сеть, чтобы всесторонне описать то, что нас окружает, и даже различать разные объекты в одном и том же месте. Он использует нейронную сеть, чтобы всесторонне описать то, что нас окружает, и даже указать различия между разными объектами. Это более безопасный и точный источник аналитической информации для организаций, чем люди.

Однако в 2018 году технология искусственного интеллекта станет более ощутимой для многих людей и повлияет на нашу жизнь в ее основе.

На этом графике показан процент участников рынка, которые планируют внедрить ИИ в ближайшие два года в различных сферах бизнеса. Источник: Infosys Survey

Вот изменения, которые следует ожидать в технологии искусственного интеллекта:

  • Наличие виртуального помощника человека с информацией о повседневной жизни человека, что помогает ему в достижении его повседневных целей и потребностей.
  • Наличие нескольких голосовых гаджетов. Именно здесь будет настроено большинство основных предметов, таких как автомобили и телевизоры, чтобы их можно было слушать и предлагать решения для людей.
  • Замена кредитных карт технологией распознавания лиц благодаря возможностям биометрии.
  • В СМИ; существуют перспективы создания ИИ медиаплатформ, на которых зритель или слушатель может выбирать специфику своих потребностей, например, жанр музыки для прослушивания.
  • Эмпатические компьютеры; наши так называемые интеллектуальные устройства больше не будут задавать один простой вопрос, а дискретный ответ вместо этого будет предлагать ответы, подобные человеческим. Это исчерпывающая обратная связь по нашим запросам и вопросам и даже разумные решения.
  • AI в сфере здравоохранения; здравоохранение будет внедрять системы искусственного интеллекта, например, в диагностических специальностях.
  • Предоставление новостей и других отчетов ИИ; именно здесь системы смогут предоставлять людям востребованную и исчерпывающую информацию.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Когда дело доходит до технологий, каждый человек, бизнесмен и организация не хотят отставать. Появление технологии ИИ влечет за собой изменения, которые проникнут в суть нашей жизни, поэтому понимание и использование технологии ИИ было бы сейчас лучшей стратегией.

С другой стороны, мы в Existek готовы оказать вам полную поддержку при внедрении в ваши системы и устройства технологии искусственного интеллекта. Мы предоставляем нашим клиентам профессиональных разработчиков, которые являются экспертами во всех языках программирования искусственного интеллекта. Мы всегда доступны для наших клиентов, свяжитесь с нами и развивайтесь вместе с динамической технологией искусственного интеллекта.

Подробное руководство о том, как работает ИИ

Согласно недавнему опросу, 37% предприятий внедрили ту или иную форму искусственного интеллекта (ИИ) на рабочем месте.

Несмотря на то, что ИИ когда-то считался футуристической идеей, он становится все более распространенным в большинстве отраслей, будь то технологии, продукты питания и напитки или розничная торговля.

Но как именно работает ИИ?

Как эта когда-то футуристическая идея смогла воплотиться в жизнь?

В этой статье мы расскажем о том, как работает ИИ и как он программируется, а также о различных типах, фреймворках и шаблонах, которые вы можете использовать для внедрения ИИ в свой бренд.

Как работает ИИ?

Искусственный интеллект (ИИ) — это отрасль информатики, которая стремится имитировать и воспроизводить человеческий интеллект.

AI объединяет огромные объемы данных с быстрыми процессами и превосходными алгоритмами. Это позволяет системам автоматически учиться на шаблонах.

Короче говоря, технология искусственного интеллекта делает машины интеллектуальными.

Но как?

Давайте нырнем немного глубже.

Искусственный интеллект: 4 концепции искусственного интеллекта

В книге Искусственный интеллект: современный подход авторы Стюарт Рассел и Питер Норвиг утверждают, что технология ИИ — это «исследование агентов, которые получают информацию из окружающей среды и выполняют действия.

Четыре подхода к технологиям искусственного интеллекта, согласно их определению, таковы:

  1. Думать по-человечески
  2. Рациональное мышление
  3. Поступать по-человечески
  4. Действуя рационально

Исходя из этих подходов, искусственный интеллект чаще всего подразделяется на следующие категории:

  • Искусственный узкий интеллект (ANI) : ветвь ИИ, которая превосходно справляется с выполнением отдельных задач, воспроизводя человеческий интеллект и основную концепцию ИИ.Этот тип знаний встречается в системах распознавания речи и голосовых помощниках.
  • Искусственный общий интеллект (AGI) : ИИ, предназначение которого является общим и эффективность которого может быть применена к различным задачам. Этот тип искусственного интеллекта может самосовершенствоваться путем обучения и по возможностям наиболее близок к человеческому мозгу.
  • Искусственный суперинтеллект (ASI) : Превосходя человеческий интеллект, эта концепция ИИ намного сложнее, чем любая другая система искусственного интеллекта или даже человеческий мозг.Основная черта ИСИ заключается в том, что он может размышлять об абстракциях, о которых люди не могут думать. Его нейронная сеть превышает сеть миллиардов нейронов человека.

В качестве альтернативы мы можем рассмотреть определение, предложенное Арендом Хинтце из Мичиганского государственного университета, которая выделила четыре основных типа ИИ (в этой статье мы рассмотрим и обсудим три из них, поскольку они имеют отношение к нашей теме):

  • Реактивные машины : это самые основные типы систем ИИ, которые не могут формировать или использовать прошлый опыт для принятия будущих решений.Типичным примером реактивной машины является Deep Blue, суперкомпьютер IBM, получивший известность после победы над чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым в 1990-х годах. Компьютер идентифицирует шахматные фигуры и знает, как двигать каждую из них. Он также может делать прогнозы относительно действий противника на основе этих знаний.
  • Ограниченная память : Искусственные системы этого типа способны смотреть в прошлое и учиться на собственном опыте. Отличным примером таких систем являются беспилотные автомобили.Учась, наблюдая направление и скорость других автомобилей в течение длительного периода времени, они добавляют полученные знания к своему собственному запрограммированному пониманию мира, которое также включает светофоры и другие жизненно важные элементы вождения.
  • Теория разума : технические системы ИИ в этой категории могут формировать свои собственные представления о мире и сущностях, которые его составляют. Теория имеет в виду именно это — понимание того, что у живых существ в мире есть мысли и эмоции и что они влияют на их поведение.Системы искусственного интеллекта, обладающие этой способностью, могут понимать мотивы и намерения и являются основой машин искусственного интеллекта следующего поколения.

Посмотрите это видео, объясняющее основы самообучающегося ИИ, о чем свидетельствует Google Deep Mind:

Как создать искусственный интеллект: основные типы технологий искусственного интеллекта

Некоторые из основных подобластей технологии ИИ, которые также представляют собой методологические и теоретические основы:

  • Нейронные сети : блоки, которые связаны между собой и обеспечивают машинам способность к обучению путем обработки информации, полученной из внешних входных данных.
  • Машинное обучение : использует нейронные сети, физику и статистику, чтобы находить идеи и учиться на них, не будучи запрограммированным на способность делать выводы.
  • Когнитивные вычисления : человекоподобное взаимодействие с машинами, конечной целью которых является имитация человеческих процессов путем интерпретации речи и изображений.
  • Обработка естественного языка (NLP) : способность машины анализировать, понимать и даже воссоздавать человеческий язык и речь.
  • Глубокое обучение : высшая форма машинного обучения, использующая вычислительную мощность для изучения сложных закономерностей в значительных объемах данных. Отсюда возникает распознавание изображений и речи.

Как программируется ИИ?

Пять основных языков программирования, используемых при разработке ИИ:

  • С++
  • Ява
  • Лисп
  • Питон
  • Пролог

Это самые гибкие языки с богатыми возможностями, которые являются основой любого программного обеспечения или приложения, предназначенного для коммерческого использования технологии искусственного интеллекта .

Каждый из них, конечно, имеет определенные недостатки и преимущества, когда речь идет о кодировании технологии ИИ. Выбор одного над другим в основном зависит от функций, которые вы хотели бы иметь в своей системе искусственного интеллекта.

1. С++

C++ отлично подходит для решения сложных проблем ИИ и поиска для них постоянных решений.

Этот язык оснащен инструментами для программирования и библиотечными функциями, которые позволяют системам ИИ полностью раскрыть свой потенциал.

Поскольку он обеспечивает полную поддержку объектно-ориентированных принципов, он показал себя полезным при обработке организованных данных.

Однако слабость C++ в том, что многозадачность не является его сильной стороной . Также он подходит для реализации базы конкретных систем и алгоритмов.

Новым разработчикам может быть трудно кодировать ИИ с помощью C++, так как он явно поддерживает восходящий подход.

2. Ява

Основным преимуществом Java является тот факт, что этот язык очень легко реализовать на разных платформах.

Его простое использование сделало его очень мощным и многоцелевым — он даже упрощает отладку.В Java есть автоматический менеджер памяти, облегчающий работу разработчика.

Одним из недостатков является тот факт, что Java работает медленно — медленнее, чем, например, C++, поскольку его выполнение может быть несколько медленным и требует больше времени отклика.

Несмотря на переносимость, это не поможет на старых платформах, где для правильной работы Java требуются программные и аппаратные изменения.

[Источник: Java]

3. Лисп

Lisp довольно быстр и очень эффективен — особенно в кодировании, где он поддерживается компиляторами, а не интерпретаторами.

Этот язык программирования с искусственным интеллектом имеет одно большое преимущество перед другими — для него изобретен автоматический менеджер памяти.

Однако Lisp — это редкость — разработчиков, знакомых с программированием на этом языке, немного.

4. Питон

Широко используемый в техническом кодировании ИИ, Python имеет широкий спектр инструментов и библиотек и поддерживает тестирование алгоритмов без необходимости их предварительной реализации.

Этот язык может повысить общую производительность разработчика, поддерживая объектно-ориентированный дизайн. Кроме того, эта программа быстрая — фактически быстрее, чем Java и C++.

Если бы мы назвали несколько недостатков, то это могли бы быть трудности, с которыми разработчики приспосабливаются к новому синтаксису для технического программирования ИИ.

Также работает с помощью интерпретатора. Это замедляет выполнение при разработке искусственного интеллекта по сравнению с C++ и Java.

Одним из больших препятствий является разработка технологии искусственного интеллекта для мобильных вычислений, поскольку ее язык делает ее нестабильной для мобильных устройств.

[Источник: Python]

5. Пролог

Благодаря своему списку основных древовидных структур данных Prolog имеет определенные преимущества по сравнению с другими программами в этом списке, такие как высокая эффективность для быстрого прототипирования программ ИИ, которые будут выпущены.

Пролог еще не стандартизирован. Это, наряду с различиями в реализации некоторых функций, может увеличить объем работы для разработчиков.

Сколько времени занимает кодирование и программирование ИИ?

Конечно, вопрос о том, сколько времени потребуется для написания кода для искусственного интеллекта, зависит от очевидных факторов:

  • Ваш уровень знаний 
  • Широта и уровень сложности ИИ
  • Назначение системы ИИ
  • Используемый язык

Прежде чем приступить к кодированию ИИ, необходимо иметь базовые знания о линейной алгебре, матричной алгебре, исчислении переменных и статистике.

5 готовых технических инструментов, фреймворков и шаблонов ИИ

Каждый, кто хочет окунуться в мир искусственного интеллекта, вероятно, задавал себе один и тот же вопрос: существуют ли какие-либо бесплатные технологические шаблоны искусственного интеллекта с открытым исходным кодом?

К счастью – да! И, к счастью, они здорово экономят время.

Давайте рассмотрим следующие пять инструментов и платформ искусственного интеллекта.

Инструмент №1: TensorFlow

TensorFlow — это программная библиотека с открытым исходным кодом, разработанная и используемая исследователями Google Brain Team.

Она имеет гибкую архитектуру, позволяющую разработчикам «развернуть вычисления на одном или нескольких ЦП на настольном компьютере, сервере или мобильном устройстве с помощью одного API», хотя сама эта библиотека предоставляет несколько API.

API нижнего уровня обеспечивает полный контроль над программированием, в то время как API более высокого уровня облегчают выполнение повторяющихся задач, которые должны выполняться разными пользователями.

Инструмент №2: Caffe

Caffe — это платформа для создания систем глубокого обучения. Он был сделан быстрым и модульным, а также очень выразительным в техническом плане.

Он был разработан исследовательской группой Беркли по искусственному интеллекту, и его основное внимание уделяется сетям, применяемым для компьютерного зрения.

По своему замыслу этот инструмент способствует инновациям и применению, поскольку его модели настраиваются без жесткого кодирования.

Caffe также способствует активным разработкам, быстрым исследовательским экспериментам и внедрению в промышленность (Caffe может обрабатывать 60 миллионов изображений ежедневно).

У него большое сообщество пользователей, поскольку он поддерживает академические исследования, стартапы и мультимедийные приложения.

Инструмент №3: Нейроф

Этот инструмент с открытым исходным кодом используется для создания искусственных нейронных сетей исключительно для программ Java.

Он содержит библиотеку классов Java (с очень небольшим количеством базовых классов) и с помощью простого инструмента Neurons может облегчить создание и обучение нейронных сетей.

Редактор нейронных сетей с графическим интерфейсом очень удобен и удобен, и разработчики могут использовать его для создания своих собственных компонентов нейронных сетей.

Нейронные сети, разработанные с помощью Neuroph, имеют искусственные нейронные слои, нейронные связи, передаточную функцию, входную функцию, правило обучения и многое другое.

Этот инструмент также имеет собственную поддержку распознавания изображений.

Инструмент № 4: Apache SystemML

Эта структура разрабатывает системы, способные к машинному обучению с использованием больших данных.

SystemML был создан IBM и известен своей гибкостью и масштабируемостью.

Он допускает несколько режимов выполнения, настройку алгоритмов и оптимизацию на основе данных и характеристик кластера.

Дополнительные уровни глубокого обучения, реализованные в этой системе, включают возможности графического процессора, импорт и запуск нейронных сетей и многое другое.

Инструмент № 5: горелка

Torch — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, основанная на языке программирования LuaJIT.Он может похвастаться большим количеством алгоритмов и гибких тензоров для индексации, изменения размера, клонирования и совместного использования хранилища, а также другими функциями.

Обладая первоклассным интерфейсом, процедурами линейной алгебры, моделями нейронных сетей, эффективной поддержкой графического процессора и встраиваемой природой, Torch используется, в частности, Facebook AI Research Group, IBM и Yandex.

Его подмножество, PyTorch, представляет собой библиотеку машинного обучения с открытым исходным кодом для Python и может использоваться для обработки естественного языка.

Как создать чат-бота с помощью ИИ

Вы можете использовать вышеупомянутые платформы, такие как TensorFlow, для создания полнофункциональных чат-ботов с искусственным интеллектом.

С ними можно взаимодействовать с помощью голосовых или текстовых функций, и они чаще всего используются в сфере обслуживания розничных клиентов или для устранения технических неполадок.

Для создания чат-бота:

  1. Определение возможностей чат-бота
  2. Определить цели
  3. Создайте беседу
  4. Создание чат-бота с использованием фреймворков или платформ без программирования

Некоторые из самых передовых платформ, которые помогают разработчикам создавать чат-ботов:

Итак, сколько времени уходит на создание чат-бота?

Взгляните на это полезное видео от edureka о том, как создать чат-бота с искусственным интеллектом с помощью TensorFlow (перечисленного выше как одного из предпочтительных методов создания искусственного интеллекта).

Как работает ИИ: выводы

В конечном счете, искусственный интеллект способен привлечь клиентов, улучшить взаимодействие с пользователем и, в конечном счете, помочь компаниям увеличить свои доходы за счет интеграции новейших технологий.

В Digital Silk, , мы тщательно планируем и выполняем ваш веб-дизайн и процесс разработки приложений от начала до конца.    

Создание вашего искусственного интеллекта является частью наших услуг по веб-дизайну и разработке.

Наш процесс включает в себя:

1. Начало и открытие

Мы назначим с вами первую встречу, чтобы обсудить объем вашего проекта, включая платформы и каналы, цели, целевую аудиторию, существующие стратегии бренда и многое другое.

Это также этап, на котором назначенный вами цифровой стратег проведет углубленное исследование конкурентов и разработает цифровую стратегию.

2. Цифровая стратегия  

Наш специалист по цифровым стратегиям будет использовать ваш документ по стратегии бренда, подготовленный на предыдущем шаге, для создания вашей персонализированной цифровой стратегии.

3. Информационная архитектура  

Наша команда цифровых стратегов и информационных архитекторов будет тесно сотрудничать, чтобы задокументировать существующие функции и функции текущей платформы.

4. Мокапы дизайна

После утверждения архитектуры вашего веб-сайта или приложения наши дизайнеры создадут макеты или чертежи вашего веб-сайта.

5. Кодирование и разработка

После утверждения дизайна наступает время разработки.Наши фронтенд-разработчики теперь будут создавать фронтальный интерфейс, а наши бэкэнд-разработчики будут создавать систему управления контентом.

6. Обеспечение качества

Вам никогда не придется беспокоиться, если вы закажете наши услуги веб-дизайна и разработки, потому что на протяжении всего процесса разработки и до того, как ваш веб-сайт будет запущен, наши разработчики и специалисты по цифровой стратегии будут тестировать каждый аспект вашего веб-сайта или мобильного приложения.

Это гарантирует, что все системы на месте, от правильного функционирования до соответствия оригинальным проектам, которые вы одобрили.

7. Запуск и оптимизация

Итак, теперь у вас есть блестящий новый веб-сайт или мобильное приложение, которое уже было протестировано.

На этом наши услуги заканчиваются?

Конечно нет!

Наши специалисты будут продолжать следить за производительностью и безопасностью вашего сайта или приложения, по возможности оптимизируя их для достижения максимальных результатов.

Независимо от того, решите ли вы использовать чат-ботов, распознавание голоса или внедрить другую форму ИИ, искусственный интеллект способен вывести ваш бренд на первое место среди конкурентов и создать базу постоянных клиентов, которые будут полагаться на вас долгие годы.

Расскажите нам о своем проекте и позвольте нашим специалистам дать вам рекомендации.

Искусственный интеллект (ИИ) — что это такое и почему это важно

ИИ автоматизирует повторяющееся обучение и открытие с помощью данных.  Вместо автоматизации ручных задач ИИ выполняет частые, объемные, компьютеризированные задачи. И делает это надежно и без усталости. Конечно, люди по-прежнему необходимы для настройки системы и постановки правильных вопросов.

ИИ добавляет интеллект к существующим продуктам.Многие продукты, которые вы уже используете, будут улучшены за счет возможностей искусственного интеллекта, подобно тому, как Siri была добавлена ​​в качестве функции в новое поколение продуктов Apple. Автоматизация, диалоговые платформы, боты и умные машины могут быть объединены с большими объемами данных для улучшения многих технологий. Обновления дома и на рабочем месте: от систем безопасности и интеллектуальных камер до анализа инвестиций.

ИИ адаптируется с помощью алгоритмов прогрессивного обучения , позволяя данным выполнять программирование.ИИ находит структуру и закономерности в данных, чтобы алгоритмы могли приобретать навыки. Точно так же, как алгоритм может научить себя играть в шахматы, он может сам научить себя, какой онлайн-продукт рекомендовать следующим. И модели адаптируются при получении новых данных.

ИИ анализирует больше и глубже данные , используя нейронные сети, которые имеют много скрытых слоев. Раньше создание системы обнаружения мошенничества с пятью скрытыми слоями было невозможным. Все изменилось благодаря невероятной мощности компьютеров и большим данным.Вам нужно много данных для обучения моделей глубокого обучения, потому что они учатся непосредственно на данных.

ИИ достигает невероятной точности с помощью глубоких нейронных сетей. Например, ваше взаимодействие с Alexa и Google основано на глубоком обучении. И эти продукты становятся все более точными, чем больше вы их используете. В области медицины методы искусственного интеллекта, основанные на глубоком обучении и распознавании объектов, теперь можно использовать для выявления рака на медицинских изображениях с повышенной точностью.

ИИ максимально эффективно использует данные. Когда алгоритмы самообучаемые, сами данные являются активом. Ответы в данных. Вам просто нужно применить ИИ, чтобы найти их. Поскольку роль данных сейчас важнее, чем когда-либо, они могут создать конкурентное преимущество. Если у вас есть лучшие данные в конкурентной отрасли, даже если все применяют одинаковые методы, лучшие данные победят.

Каковы лучшие языки программирования для искусственного интеллекта

Искусственный интеллект необходим для цифровой трансформации, а лучшие языки программирования для разработки ИИ включают Python и Java.

Отрасли промышленности начали свой путь к цифровой трансформации и автоматизации, и искусственный интеллект — один из лучших попутчиков, которых они могут иметь в этом путешествии. Теперь многие из вас могут задаться вопросом о страхе, нависшем над ИИ. Ну не кажется ли вам, что все имеет две стороны? Несмотря на то, что у ИИ есть свои недостатки, бояться его нечего. Многочисленные преимущества искусственного интеллекта перевешивают его простые недостатки, чтобы обеспечить лучшие бизнес-решения с максимальной точностью. Внедрение ИИ в ваши бизнес-операции может повысить эффективность, гибкость и сократить расходы.По данным Fortune Business Insights, «глобальный рынок ИИ оценивался в 27,23 млрд долларов США в 2019 году и, по прогнозам, достигнет 266,92 млрд долларов США к 2027 году, демонстрируя среднегодовой темп роста в 33,2% в течение прогнозируемого периода».

Искусственный интеллект может воспроизвести человеческий интеллект в будущем. ИИ является потенциальным разработчиком бизнеса, и, следовательно, многие могут захотеть понять ИИ. Для эффективного создания систем ИИ необходимо знать хотя бы один язык программирования, и мы облегчим вам решение.Вот некоторые из лучших языков программирования, которые вы можете выбрать для понимания и разработки системы ИИ.

 

Python

Python — идеальный язык программирования, используемый для машинного обучения, НЛП и нейронных сетей. Python можно использовать, даже если вы новичок в разработке ИИ, поскольку он гибкий и поставляется с уже существующими библиотеками, такими как Pandas, SciPy и nltk. Язык Python хвалят за простой синтаксис и минимум кода. Согласно статье Forbes: «Хотя Python доказал свою эффективность во множестве других областей, таких как создание веб-сайтов и создание скриптов для DevOps, именно с AI/ML язык действительно проявил себя.

Python использует удобочитаемые ключевые слова, обеспечивает объектно-ориентированное программирование и может быть интегрирован с другими языками, такими как Java. Скорость разработки Python сравнительно выше и позволяет тестировать алгоритмы без их фактического запуска. Библиотеки Python Numpy можно использовать для научных вычислений, а PyBrain — для машинного обучения.

 

Пролог

Один из старейших языков программирования, Пролог, или логическое программирование, представляет собой мощную структуру, которая работает с тремя элементами: фактами, правилами и целями.Разработчик должен определить все три элемента, а затем Пролог устанавливает отношения между ними, чтобы прийти к определенному выводу, анализируя факты и правила. Здесь реализация алгоритмов происходит посредством логических выводов и поиска, и этот язык отлично подходит для разработки систем ИИ, поскольку решения логичны, а не просто основаны на уже существующих утверждениях. Prolog лучше всего подходит для создания чат-ботов, голосовых помощников и графических пользовательских интерфейсов (GUI).

 

LISP

LISP или обработка списков была создана в 1958 году Джоном Маккарти и подходит для разработки ИИ.LISP является гибким, адаптируется к решению и может эффективно использоваться для машинного обучения. LISP известен быстрым прототипированием и динамическим созданием новых объектов. Хотя LISP сейчас не так широко используется, так как коды сложнее изучить, и у него нет хороших библиотек.

 

Java

Java — один из популярных языков программирования, имеющий множество библиотек с открытым исходным кодом. Java удобна для пользователя и предоставляет независимую платформу, поэтому считается хорошей для разработки ИИ.Это стандартный и гибкий язык программирования, предлагающий более простую отладку кода, масштабируемость, возможность поддержки крупных предприятий и графическое представление данных. Java проста в освоении, универсальна, а ее технология виртуальных машин позволяет разрабатывать язык ИИ на разных платформах.

 

C++

C++ — это расширение языка программирования C, которое можно использовать для построения нейронных сетей. Скорость C++ является самым большим преимуществом, поскольку разработка ИИ требует сложных вычислений, а этот язык может ускорить вычисления.Он имеет низкоуровневую функцию управления памятью и поддерживает приложения, требующие ресурсов, приложения, критически важные для производительности, и т. д. C++ имеет сложный синтаксис, но является экономически эффективным по сравнению с другими языками, такими как Java. C++ можно использовать в программировании ИИ для поисковой оптимизации и ранжирования.

 

Заключение

Искусственный интеллект — неотъемлемая часть экономики будущего, поэтому знание этих языков программирования может помочь людям, которые хотят понять ИИ.

Post A Comment

Ваш адрес email не будет опубликован.