Qu'est-ce que l'intelligence artificielle, Ou IA

Partagez cet élément avec votre réseau purplepinkcrimson:
L'intelligence artificielle synthétique (Intelligence artificielle synthétique, IA) est la simulation des processus de l'intelligence humaine par des machines, en particulier des systèmes informatiques. Ces processus incluent l'apprentissage (l'acquisition d'informations et de règles pour l'utilisation des informations), le raisonnement (en utilisant les règles pour parvenir à des conclusions approximatives définitives) et l'auto-correction. Les applications particulières de l'IA incluent les systèmes experts, la reconnaissance vocale et la vision artificielle synthétique
Le terme IA a été inventé par John McCarthy, un informaticien américain, en 1956 lors de la conférence de Dartmouth, où la discipline est née. Aujourd'hui, c'est un terme général commonbasicnormal qui englobe tout, desde la automatización de procesos robóticos hasta la robótica actualprecise. Ha ganado prominencia recientemente debido, en parte, 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.
Types of artificial intelligence synthetic
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. Les assistants personnels virtuels, comme Siri d'Apple, sont une forme faible d'IA.
L'IA forte, également connue sous le nom d'intelligence artificielle générale, est un système d'IA avec des capacités cognitives humaines généralisées, de sorte que lorsqu'on lui présente une tâche inconnue, il dispose d'une intelligence suffisante pour trouver une solution. Le test de Turing , développée par le mathématicien Alan Turing en 1950, c'est une méthode utilisée pour déterminer si un ordinateur peut réellement penser comme un humain, bien que la méthode soit controversée.
Le deuxième exemple est celui d'Arend Hintze, professeur assistant de biologie intégrative et d'ingénierie et sciences informatiques à l'Université d'État du Michigan. Il catégorise l'IA en quatre types, 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 y AlphaGO de Google fueron diseñados para propósitos estrechos y no pueden aplicarse fácilmente a otra situación.
• Tipo 2: Memoria limitada. Estos sistemas de AI pueden usar experiencias pasadas para informar decisiones futuras. Algunas de las funciones de toma de decisiones en vehículos autónomos han sido diseñadas de esta manera. Las observaciones son utilizadas para informar las acciones que ocurren en un futuro no tan lejano, como un coche que ha cambiado de carril. Estas observaciones no se almacenan permanentemente.
• Tipo 3three: Teoría de la mente. Este es un término psicológico. Se refiere a la comprensión de que los demás tienen sus propias creencias, deseos e intenciones que afectan las decisiones que toman. 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. Les machines conscientes d'elles-mêmes comprennent leur état actuel de manière précise et peuvent utiliser l'information pour déduire ce que les autres ressentent. Este tipo de AI aún no existe.
Exemples de technologie AI
• L'automatisation est le processus de créer automatiquement un système ou une fonction de processus. L'automatisation robotique des processus (RPA), par exemple, peut être programmée pour effectuer des tâches répétitives à fort volume normalement réalisées par des êtres humains. La RPA est différente de l'automatisation IT en ce qu'elle peut s'adapter aux circonstances changeantes.
• L'apprentissage automatique est la science qui consiste à faire agir un ordinateur sans programmation. L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui, en termes très 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, pero después de realizar una acción varias acciones, el sistema de AI recibe retroalimentación.
• La visión de la máquina es la ciencia de hacer que las computadoras vean. La vision par machine capture et analyse les informations visuelles visibles en utilisant une caméra, la conversion de l'analogique au numérique et le traitement du signal numérique. Elle est souvent comparée à la vue humaine, mais la vision artificielle synthétique n'est pas liée à la biologie et peut être programmée pour voir à travers les murs, par exemple. Elle est utilisée dans une large gamme d'applications, de l'identification de signature à l'analyse d'images médicales. La vision par ordinateur, qui se concentre sur le traitement des images par machine, est souvent combinée avec la vision artificielle synthétique.
• Le traitement du langage naturel pur (PNL, NLP selon son acronyme en anglais) es el procesamiento del lenguaje humano y no informático por un programa informático. Uno de los ejemplos más antiguos y conocidos de PNL es la detección de spam, que mira la línea de asunto y el texto de un correo electrónico y decidedetermineresolve si es basura. Los enfoques actuales de la PNL se basan en el aprendizaje automático Las tareas de PNL incluyen traducción de texto, el análisis de sentimientos y el reconocimiento de voz.
• El reconocimiento de patrones es una rama del aprendizaje automático que se centra en la identificación de patrones en los datos. El término, hoy, es anticuado.
• La robótica es un campo de la ingeniería centrado en el diseño y fabricación de robots. Les robots sont souvent utilisés pour effectuer des tâches qui sont difficiles à réaliser pour les êtres humains et il est compliqué pour eux de fonctionner de manière constante. Ils sont utilisés sur les lignes de montage pour la production de voitures par la NASA pour déplacer de gros objets dans l'espace. Plus récemment, les chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour construire des robots pouvant interagir dans des environnements sociaux.
Applications de l'IA
• IA dans le domaine de la santé. Les plus grands enjeux concernent l'amélioration des résultats pour les patients et la réduction des coûts. Les entreprises appliquent l'apprentissage automatique pour établir des diagnostics meilleurs et plus rapides que ceux des êtres humains. Une des technologies de santé les plus connues est IBM Watson. Il comprend le langage naturel pur et est capable de répondre aux questions qui lui sont posées. Le système extrait des données des patients et d'autres sources de données disponibles pour formuler une hypothèse, qu'il présente ensuite avec un schéma de notation de confiance. D'autres applications de l'IA incluent les chatbots, un programme informatique utilisé en ligne pour répondre aux questions et aider les clients, pour aider à programmer des rendez-vous de suivi, aider les patients dans le processus de facturation, ainsi que dans les assistants virtuels de santé qui fournissent un retour médical de base.
AI dans les affaires. L'automatisation des processus robotiques est appliquée à des tâches hautement répétitives normalement effectuées par les êtres humains. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont intégrés dans les plateformes d'analyse et de CRM pour découvrir des informations sur la meilleure façon de servir les clients. Les chatbots ont été intégrés aux sites web pour offrir un service immédiat aux clients. L'automatisation des postes de travail est également devenue un sujet de conversation entre les universitaires et les consultants en informatique, comme Gartner et Forrester.
• L'IA dans l'éducation. L'IA peut automatiser la correction, donnant plus de temps aux éducateurs. L'IA peut évaluer les étudiants et s'adapter à leurs besoins, en les aidant à travailler à leur propre rythme. Les tuteurs IA peuvent fournir un soutien supplémentaire aux étudiants, en s'assurant qu'ils restent sur la bonne voie. L'IA pourrait changer Où et comment les étudiants apprennent, peut-être même en remplaçant certains enseignants.
• L'IA en finance. L'IA appliquée aux applications de finances personnelles, comme Mint ou Turbo Tax, est en train de transformer les institutions financières. Des applications comme celles-ci pourraient collecter des données personnelles et fournir des conseils financiers. D'autres programmes, IBM Watson en étant un , ont été appliqués au processus d'achat d'une maison. Aujourd'hui, Le logiciel effectue une grande partie des opérations à Wall StreetRoadAvenue.
• L'IA en droit. Le processus de découverte, à travers la révision de documents, le droit est souvent écrasant pour les êtres humains. Automatiser ce processus est une meilleure utilisation du temps et un processus plus efficace. Les startups construisent également des assistants informatiques avec questions et réponses qui peuvent filtrer des questions planifiées à répondre en examinant la taxonomie et l'ontologie associées à une base de données.
• IA dans la fabrication. Ceci est un domaine qui a été à l'avant-garde de l'intégration des robots dans le flux de travail. Les robots industriels intelligence artificielle en ligne avaient l'habitude d'effectuer des tâches uniques et étaient séparés des travailleurs humains, mais à mesure que la technologie progresse, cela a changé.
Ce contenu a été mis à jour pour la dernière fois en avril 2017
Termes connexes
Enquêtez davantage sur l'analyse d'affaires et l'intelligence d'affaires
Ajouter mon commentaire
S'inscrire
J'accepte les Conditions d'utilisation de TechTarget, la Politique de confidentialité et le transfert de mes informations vers les États-Unis afin que je reçoive des informations pertinentes comme décrit dans la Politique de confidentialité.
Cochez la case si vous souhaitez continuer.
J'accepte que mes informations soient traitées par TechTarget et ses partenaires pour me contacter par e-mail, téléphone et m'envoyer des informations pertinentes à mes intérêts professionnels. Je peux mettre fin à mon abonnement à tout moment.
Cochez la case si vous souhaitez continuer.
Se connecter
Pas de problème! Saisissez votre adresse e-mail ci-dessous. Nous vous enverrons un e-mail avec votre mot de passe.
Envoyer
Veuillez créer un nom d'utilisateur afin de pouvoir commenter.
danielmartinez – 15 oct 2018 1:19 PM
hola mi nombre es Daniel, soy nuevo en todo esto así que no se mecho sobre el tema hablado pero me gustaria ayudarles en algo cunado sea posible.
Ajouter mon commentaire
Excelente BlogWeblog.
CloseShut