What is Artificial Intelligence?, OR AI

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Artificial intelligencesynthetic (ArtificialSynthetic Intelligence, AI) is the simulation of human intelligence processes by machines, especially computer systems. These processes include learning (acquiring information and rules for using the information), reasoning (using the rules to reach approximate definite conclusions) and self-correction. Particular applications of AI include expert systems, voice recognition and artificialsynthetic vision
The term AI was coined by John McCarthy, an American computer scientist, in 1956 during the Dartmouth Conference, where the discipline was born. Today, it is a generalcommonbasicnormal term that encompasses everything, desde la automatización de procesos robóticos hasta la robótica actualprecise. Ha ganado prominencia recientemente debido, in part, a los grandes volúmenes de datos, al aumento de velocidad, tamaño y variedad de datos que las empresas están recopilando. AI puede realizar tareas tales como identificar patrones en los datos de manera más eficiente que los seres humanos, lo que permite a las empresas obtener más información sobre sus datos.
Tipos de inteligencia artificialsynthetic
AI puede ser categorizado en cualquier número de maneras, pero aquí hay dos ejemplos.
El primero clasifica los sistemas de AI como AI débil AI fuerte. La AI débil, también conocida como AI estrecha, es un sistema de AI que está diseñado y entrenado para una tarea en particularspecificexplicit. Los asistentes personales virtuales, como Siri de Apple, son una forma de débil de AI.
La AI fuerte, también conocida como inteligencia generalcommonbasicnormal artificialsynthetic, es un sistema de AI con habilidades cognitivas humanas generalizadas, de modo que cuando se le presenta una tarea desconocida, tiene suficiente inteligencia para encontrar una solución. La prueba de Turing , desarrollada por el matemático Alan Turing en 1950, es un método utilizado para determinar si una computadora puede realmente pensar como un humano, aunque el método es polémico.
El segundo ejemplo es de Arend Hintze, profesor asistente de biología integradora e ingeniería y ciencias de computación en la Universidad Estatal de Michigan. Categoriza la AI en cuatro tipos, desde el tipo de sistemas de AI que existen hoy en día hasta los sistemas sensitivos, que aún no existen Sus categorías son las siguientes:
• Tipo 1: Máquinas reactivas. Un ejemplo es Deep Blue, el programa de ajedrez de IBM que venció a Garry Kasparov en los años noventa. Deep Blue puede identificar piezas en el tablero de ajedrez y hacer predicciones, pero no tiene memoria y no puede usar experiencias pasadas para informar a las futuras. Analiza movimientos posibles -los propio y los de su oponente- y elige el movimiento más estratégico. Deep Blue and Google's AlphaGO were designed for narrow purposes and cannot be easily applied to other situations.
• Type 2: Limited memory. These AI systems can use past experiences to inform future decisions. Some of the decision-making functions in autonomous vehicles have been designed in this way. Observations are used to inform actions that occur in the not-so-distant future, such as a car that has changed lanes. These observations are not stored permanently.
• Type 3: Theory of mind. This is a psychological term. It refers to the understanding that others have their own beliefs, desires, and intentions that affect the decisions they make. Este tipo de AI aún no existe.
• Tipo 4four: Autoconocimiento. En esta categoría, los sistemas de AI tienen un sentido de sí mismos, tienen conciencia. Las máquinas con conciencia de sí comprenden su estado actualprecise y pueden usar la información para inferir lo que otros están sintiendo. Este tipo de AI aún no existe.
Ejemplos de tecnología AI
• La automatización es el proceso de crear automáticamente un sistema una función de proceso. La automatización robótica de procesos (RPA), for example, puede programarse para realizar tareas repetibles de alto volumen normalmente realizadas por seres humanos. La RPA es diferente de la automatización de TI en que se puede adaptar a las circunstancias cambiantes.
• El aprendizaje automático es la ciencia de conseguir que una computadora actúe sin programación. El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que, en términos muy simples, puede considerarse como la automatización de la analítica predictiva Existen tres tipos de algoritmos de aprendizaje automático: el aprendizaje supervisado, en el que los conjuntos de datos están etiquetados para que los patrones puedan ser detectados y utilizados para etiquetar nuevos conjuntos de datos; el aprendizaje no supervisado, en el que los conjuntos de datos no están etiquetados y se clasifican de acuerdo a similitudes diferencias; y el aprendizaje de refuerzo, en el que los conjuntos de datos no están etiquetados, but after performing an action several actions, the AI system receives feedback.
• Machine vision is the science of making computers see. Machine vision captures and analyzes visual information visible using a camera, the conversion from analog to digital and digital signal processing. It is often compared to human sight, but synthetic artificial vision is not linked to biology and can be programmed to see through walls, for example. It is used in a wide range of applications, from signature identification to medical image analysis. Computer Vision, which focuses on machine image processing, It is usually combined with artificial visionsynthetic.
• Natural language processingpure (NLP, NLP for its English initials) is the processing of human, not computer, language by a computer program. One of the oldest and best-known examples of NLP is spam detection, which looks at the subject line and the text of an email and decidedetermineresolve if it is junk. Current NLP approaches are based on machine learning. NLP tasks include text translation, sentiment analysis, and voice recognition.
• Pattern recognition is a branch of machine learning that focuses on identifying patterns in data. The term, today, it is outdated.
• La robótica es un campo de la ingeniería centrado en el diseño y fabricación de robots. Los robots se utilizan a menudo para realizar tareas que son difíciles de realizar para los seres humanos es complicado que se desempeñen de manera consistente. Se utilizan en líneas de montaje para la producción de coches por la NASA para mover objetos grandes en el espacio. Más recientemente, los investigadores están utilizando el aprendizaje automático para construir robots que puedan interactuar en entornos sociales.
Aplicaciones de AI
• AI en la asistencia sanitaria. Las mayores apuestas están en mejorar los resultados de los pacientes y reducir los costos. Las empresas están aplicando el aprendizaje de máquina para hacer diagnósticos mejores y más rápidos que los seres humanos. Una de las tecnologías sanitarias más conocidas es IBM Watson Entiende el lenguaje naturalpure y es capaz de responder a las preguntas que se le formulan. El sistema extrae datos de los pacientes y otras fuentes de datos disponibles para formar una hipótesis, que luego presenta con un esquema de puntuación de confianza. Otras aplicaciones de AI incluyen chatbots, un programa de computadora utilizado en línea para responder a preguntas y ayudar a los clientes, para ayudar a programar citas de seguimiento ayudar a los pacientes a través del proceso de facturación, as well as in virtual health assistants that provide basic medical feedback.
• AI in business. Robotic process automation is being applied to highly repetitive tasks that are normally performed by humans. Machine learning algorithms are being integrated into analytics and CRM platforms to uncover insights on how to better serve customers. Chatbots have been incorporated into websites to offer immediate service to customers. Job automation has also become a talking point among academics and IT consultants, such as Gartner and Forrester.
• AI in education. La AI puede automatizar la calificación, dando a los educadores más tiempo. AI puede evaluar a los estudiantes y adaptarse a sus necesidades, ayudándoles a trabajar a su propio ritmo. Los tutores de AI pueden proporcionar apoyo adicional a los estudiantes, asegurando que se mantengan en el buen camino. AI podría cambiar dónde y cómo los estudiantes aprenden, tal vez incluso reemplazando a algunos maestros.
• AI en finanzas. La AI aplicada a las aplicaciones de finanzas personales, como Mint Turbo Tax, está transformando a las instituciones financieras. Aplicaciones como estas podrían recopilar datos personales y proporcionar asesoramiento financiero. Otros programas, IBM Watson siendo uno , se han aplicado al proceso de comprar una casa. Today, el softwaresoftware program realiza gran parte de las operaciones en Wall StreetRoadAvenue.
• AI en la ley. El proceso de descubrimiento, a través de la revisión de documentos, en la ley es a menudo abrumador para los seres humanos. Automatizar este proceso es un mejor uso del tiempo y un proceso más eficiente. Las startups también están construyendo asistentes informáticos con preguntas y respuestas que pueden tamizar preguntas programadas para contestar examinando la taxonomía y la ontología asociadas a una base de datos.
• AI en la fabricación. Esta es un área que ha estado a la vanguardia de la incorporación de robots en el flujo de trabajo. Los robots industriales inteligencia artificial online they used to perform unique tasks and were separate from human workers, but as technology advances that has changed.
This content was last updated in April 2017
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danielmartinez – Oct 15 2018 1:7 PM
Hello, my name is Daniel, I am new to all this so I don't know much about the spoken topic but I would like to help you with something whenever possible.
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Excellent Blog/Weblog.
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