AI - Wprowadzenie do sztucznej inteligencji

W dzisiejszych czasach sztuczna inteligencja jest wszechobecna w branży IT. Ale jak to działa? I jak można samemu stworzyć sztuczną inteligencję? Wyjaśnię wszystko, co trzeba wiedzieć, aby rozpocząć pracę z AI.

Historia AI

Już od czasów starożytnych ludzie myśleli o powoływaniu rzeczy do życia. Wraz z wynalezieniem komputerów idea myślących maszyn zaczęła nabierać kształtów.

W 1950 roku Alan Turing wymyślił test Turinga, aby ocenić, czy maszyna jest inteligentna, czy nie.

Termin "sztuczna inteligencja" po raz pierwszy pojawił się w 1956 r. na konferencji w Dartmouth College.

Ważnym wynalazkiem z 1967 r. był algorytm najbliższego sąsiada, który jest istotny dla klasyfikacji obiektów i rozpoznawania wzorców.

Pierwszy autonomiczny wózek został opracowany w 1979 roku. Nazywał się Stanford Cart i potrafił wykrywać i omijać ściany.

W 1985 r. wynaleziono sztuczną inteligencję NETtalk. Wykorzystywała ona głębokie uczenie do uczenia się, jak mówić.

Historia AI
Historia AI

W 1997 r. AI zaczęła się naprawdę rozwijać. Superkomputer Deep Blue firmy IBM zdołał pokonać ówczesnego mistrza świata w szachach Garry'ego Kasparowa.

NASA opracowała samojezdne łaziki badawcze Spirit i Opportunity, które w 2004 r. autonomicznie poruszały się po powierzchni Marsa.

W 2011 roku sztuczna inteligencja o imieniu Watson pokonała człowieka w teleturnieju "Jeopary!".

AlphaGo firmy Google pokonało profesjonalnego gracza w Go w 2016 roku. Gra Go jest uważana za znacznie bardziej złożoną niż szachy, a moc obliczeniowa nie jest jedyną rzeczą wymaganą do osiągnięcia sukcesu.

W 2019 roku SI pokonała nawet profesjonalnego gracza w grze Starcraft II.

Dziś SI jest wszędzie. Rozwiązała problem składania białek, a nawet nauczyła się tworzyć sztukę i pisać kod.

Ważne terminy

Poniżej znajduje się przegląd najważniejszych terminów związanych z AI.

Ważne terminy
Ważne terminy

Dziedzina AI jest bardzo rozległa. Obejmuje takie zagadnienia, jak widzenie komputerowe, przetwarzanie języka naturalnego, robotyka i automatyka, by wymienić tylko kilka z nich.

Ważną częścią sztucznej inteligencji jest uczenie maszynowe. Jest to zbiór metod i algorytmów, które pozwalają komputerowi uczyć się. Metody te można podzielić na trzy klasy:

Uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane i uczenie przez wzmocnienie.

W przypadku uczenia nadzorowanego SI wykorzystuje do treningu dane z etykietami. Inaczej jest w przypadku uczenia nienadzorowanego. Uczenie przez wzmocnienie to sposób trenowania wirtualnego agenta. Agent otrzymuje nagrodę za każdym razem, gdy zrobi to, co powinien zrobić. Zachęca to do pożądanego zachowania.

Sieci neuronowe

Szczególną metodą uczenia nadzorowanego jest głębokie uczenie. Głębokie uczenie to proces trenowania tzw. sieci neuronowej. Sieć ta składa się z niezliczonej liczby węzłów (neuronów). Są one połączone określoną wagą i ułożone w warstwy z tzw. biasem.

Aby obliczyć wartość jednego neuronu na podstawie wartości poprzedniego neuronu, należy pomnożyć wartość poprzedniego neuronu przez wagę między neuronami i dodać współczynnik korygujący.

Sieć neuronowa
Sieć neuronowa

Aby wytrenować sieć, należy zapisać etykietowane dane treningowe w warstwie wejściowej. Sieć propaguje dane przez zmienną liczbę warstw ukrytych, zależnie od wag i uprzedzeń.

W końcu dane trafiają do warstwy wyjściowej. Neuron wyjściowy o największej wartości stanowi prognozę sieci. W zależności od tego, czy przewidywania są poprawne, SI dostosowuje wszystkie indywidualne wagi i błędy. W ten sposób przewidywania stają się coraz dokładniejsze, co oznacza, że sieć się uczy.

Sprawdź nasze Film z YouTube aby zobaczyć przykład i wytrenować własną sztuczną inteligencję.

Utwórz pierwszą sztuczną inteligencję

Zastosowania sztucznej inteligencji

Przyjrzyjmy się niektórym zastosowaniom AI. Można by stwierdzić, że sztuczna inteligencja może zrobić wszystko, jeśli poświęci się jej wystarczająco dużo czasu i mocy obliczeniowej.

Zastosowania sztucznej inteligencji
Zastosowania sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja potrafi rozpoznawać obrazy i rozumieć ludzki język. Wszyscy znamy takie urządzenia, jak Alexa czy Siri.

Jeśli chcesz zbudować własną sztuczną inteligencję, zwłaszcza w zakresie automatyki domowej, widzenia komputerowego lub przetwarzania języka naturalnego, mamy dla Ciebie coś specjalnego.

Nasz nowy Zestaw kreatora AIY zawiera wszystko, co jest potrzebne do realizacji projektów związanych z uczeniem maszynowym.

Nasz nowy zestaw do tworzenia AIY
Nasz nowy zestaw do tworzenia AIY

Połączenie mocy Raspberry Pi 4 z 8 GB RAM i akceleratorem USB Google Coral oznacza, że możesz zbudować, co tylko zechcesz. Pomyśl o automatycznym psie dla psa lub własnym asystencie domowym. Możesz zbudować zamek z funkcją wykrywania twarzy lub urządzenie tłumaczące w czasie rzeczywistym.

Pozostaw komentarz