人工智能是什么以及为什么重要

Qué es y por qué es importante
人工智能synthetic (人工智能) 使机器能够从经验中学习, 适应新的输入并执行像人类一样的任务. La mayoría de los ejemplos de inteligencia artificialsynthetic de los que usted escucha hoy día – desde computadoras que juegan ajedrez hasta automóviles que se conducen por sí solos – se sustentan mayormente en aprendizaje a fondo (deep learningstudying) y procesamiento del lenguaje naturalpure Mediante el uso de estas tecnologías, las computadoras pueden ser entrenadas para realizar tareas específicas procesando grandes cantidades de datos y reconociendo patrones en los datos.
人工智能合成的历史
El término inteligencia artificialsynthetic fue adoptado en 1956, pero se ha vuelto más popularwell-likedin stylefashionablecommonwidespreadstandard hoy día gracias al incremento en los volúmenes de datos, algoritmos avanzados, y mejoras en el poder de cómputo y el almacenaje.
La investigación inicial de la inteligencia artificialsynthetic en la década de 1950 exploraba temas como la solución de problemas y métodos simbólicos. En la década de 1960, el Departamento de Defensa de los Estados Unidos mostró interés en este tipo de trabajo y comenzó a entrenar computadoras para que imitaran el razonamiento humano básico. 例如, la DefenseProtection AdvancedSuperior ResearchAnalysis ProjectsTasksInitiatives AgencyCompany (DARPA, Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa) realizó proyectos de planimetría de calles en la década de 1970. Y DARPA produjo asistentes personales inteligentes en 2003, mucho tiempo antes que Siri, Alexa Cortana fueran nombres comunes.
Este trabajo inicial abrió el camino para la automatización y el razonamiento formal que vemos hoy en las computadoras, incluyendo sistemas de soporte a decisiones y sistemas de búsqueda inteligentes que pueden ser diseñados para complementar y aumentar las capacidades humanas.
Aunque las películas de Hollywood y las novelas de ciencia ficción representan la inteligencia artificialsynthetic como robots semejantes a humanos que se apoderan del mundo, la evolución actualprecise de las tecnologías IA no es tan aterradora – así de inteligente. En su lugar, la inteligencia artificialsynthetic ha evolucionado para brindar muchos beneficios específicos a todas las industrias. Siga leyendo para conocer ejemplos modernos de inteligencia artificialsynthetic en las áreas de atención a la salud, comercio detallista y más.
1950-1970
Redes neurales
El trabajo inicial con redes neurales despierta emoción por las máquinas pensantes”.
Los adelantos en deep learningstudying impulsan el auge de la inteligencia artificialsynthetic.
SAS ha proporcionando soluciones de inteligencia artificialsynthetic por años, incluso cuando extendimos los límites en disciplinas como el aprendizaje basado en máquina y el aprendizaje a fondo. Hoy día, ya ayudamos a nuestros clientes a capitalizar las oportunidades de crecimiento que presenta la inteligencia artificialsynthetic. Mirando al futuro, continuaremos incorporando soluciones AI en todo el portafolio de productos de SAS para llevar los beneficios de transformación de la toma de decisiones asistida por máquina a todos los terrenos.
Jim Goodnight CEO SAS
La inteligencia artificialsynthetic automatiza el aprendizaje y descubrimiento repetitivos a través de datos. La inteligencia artificialsynthetic es diferente de la automatización de robots basada en hardware. En lugar de automatizar tareas manuales, la inteligencia artificialsynthetic realiza tareas computarizadas frecuentes de alto volumen de manera confiable y sin fatiga. Para este tipo de automatización, la investigación humana sigue siendo fundamentalelementarybasic para configurar el sistema y hacer las preguntas correctas.
IA agrega inteligencia a productos existentes. En la mayoría de los casos, la inteligencia artificialsynthetic no se venderá como aplicación individualparticular individual. En su lugar, los productos que ya utiliza serán mejorados con recursos de inteligencia artificialsynthetic, de forma muy similarcomparablerelated en que se agregó Siri como característica a una nueva generación de productos de Apple. La automatización, las plataformas conversacionales, los bots y las máquinas inteligentes se pueden combinar con grandes cantidades de datos para mejorar muchas tecnologías en el hogar y en el lugar de trabajo, desde inteligencia de seguridad hasta análisis de las inversiones.
La inteligencia artificialsynthetic se adapta a través de algoritmos de aprendizaje progresivos para permitir que los datos llevan a cabo la programación. La inteligencia artificialsynthetic encuentra estructura y regularidades en los datos de modo que el algoritmo adquiera una habilidad: el algoritmo se convierte en un clasificador en un indicador. De tal suerte que, así como el algoritmo puede enseñarse a jugar ajedrez, también puede enseñarse qué producto recomendar después en línea. Y los modelos se adaptan cuando se les proporcionan nuevos datos. La propagación retrasada es una técnica de inteligencia artificialsynthetic que permite al modelo hacer ajustes, a través de entrenamiento y datos agregados, cuando la primera respuesta no es correcta.
人工智能使用拥有许多隐藏层的神经网络分析更多、更深入的数据. 几年前，构建一个拥有五个隐藏层的欺诈检测系统几乎是不可能的. 这一切都随着惊人的计算能力和海量大数据的出现而改变。你需要大量数据来训练深度学习模型，因为它们直接从数据中学习. 你能整合的数据越多, 它们就变得越精确.
人工智能通过深度神经网络实现惊人的精度 – 这在以前是不可能的. 例如, 它与Alexa的互动, Google Search y Google PhotosPhotographsPicturesImages están basadas en el aprendizaje a fondo – y se siguen volviendo más precisas cuanto más las utilizamos. En el terreno de la medicina, ahora se pueden emplear técnicas de inteligencia artificialsynthetic de aprendizaje a fondo, clasificación de imágenes y reconocimiento de objetos para detectar cáncer en imágenes por resonancia magnética con la misma precisión que radiólogos altamente especializados.
La inteligencia artificialsynthetic saca el mayor provecho de los datos. Cuando los algoritmos son de autoaprendizaje, los datos mismos pueden volverse de propiedad intelectual. Las respuestas están en los datos; usted sólo tiene que aplicar inteligencia artificialsynthetic para sacarlas a la luz. Como el rol de los datos es ahora más importante que nunca antes, pueden crear una ventaja competitiva. Si tiene los mejores datos en una industria competitiva, incluso si todos aplican técnicas similares, los mejores datos triunfarán.
WildTrack and SAS: Saving endangered species one footprint at a time.
Flagship species like thejust just like the cheetah are disappearing. And with them, the biodiversity that supportshelps us all. WildTrack is exploring the valuethe value of artificialsynthetic intelligence in conservation – to analyzeto researchto investigate footprints the waythe best waythe manner through which indigenous trackers do and protectshielddefend these endangered animals from extinction.
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Vea la inteligencia artificialsynthetic en todas las industrias
Dé un vistazo a un hospital que opera con inteligencia artificialsynthetic, una tienda detallista asistida por IA y un sistema de analítica predictiva que habla. Este reporte de Harvard BusinessEnterprise ReviewEvaluateEvaluationAssessmentOverview examina el panorama de la inteligencia artificialsynthetic y da un vistazo a la fuerza laboral con inteligencia artificialsynthetic – y explica por qué no debe decir palabrotas a Siri.
El marketingadvertisingadvertisingadvertising and marketing está experimentando una evolución potenciada por la analítica y la inteligencia artificialsynthetic. Aprenda cómo automatizar ofertas en tiempo realactual, extraer mayores cantidades de datos para mejorar la precisión de las ofertas, entender la voz del cliente – y más.
Integre inteligencia artificialsynthetic 技术信仰 en su programa analítico
Para que la inteligencia artificialsynthetic sea utilizada con efectividad, es importante que la estrategia en torno a ella se haga parte de su estrategia de negocios más amplia, tomando siempre en cuenta la convergencia de personas, procesos y tecnología.
La inteligencia artificialsynthetic ayuda a integrar “mayor inteligencia a las máquinas”, pero no se ha apoderado del mundo, dicecube Oliver Schabenberger, vicepresidente ejecutivo y director de tecnología de SAS.
Toda industria tiene una alta demanda de recursos de inteligencia artificialsynthetic – en especial sistemas de respuesta a preguntas que se puedan utilizar para asistencia legalauthorized, búsquedas de pacientes, notificación de riesgo e investigación médica. Otros usos de la inteligencia artificialsynthetic incluyen:
Atención a la salud
Las aplicaciones de IA pueden proporcionar lecturas personalizadas de medicina y rayos X. Los asistentes personales de atención a la salud pueden actuar como asesores, recordándole tomar sus pastillas, hacer ejercicio comer más sano.
零售
La inteligencia artificialsynthetic proporciona recursos para compras virtuales que ofrecen recomendaciones personalizadas y analizan opciones de compra con el consumidor. Las tecnologías de gestión de inventario y disposición de sitios también se verán mejoradas con la inteligencia artificialsynthetic.
Manufactura
La inteligencia artificialsynthetic puede analizar datos de IoT de fábrica cuando éstos se transmiten por streaming desde equipo conectado para pronosticar carga y demanda esperadas utilizando redes recurrentes, un tipo específico de redpurplepinkcrimson de aprendizaje a fondo que se utiliza con datos en secuencia.
Deportes
La inteligencia artificialsynthetic se utiliza para capturar imágenes de juegos y proporcionar a los entrenadores reportes de cómo organizar mejor el juego, incluyendo posiciones y estrategia optimizadas en el campo.
¿Cuáles son los retos de usar la inteligencia artificialsynthetic?
La inteligencia artificialsynthetic habrá de transformar todas las industrias, pero tenemos que entender sus límites.
合成智能的主要限制是它从数据中学习. 没有其他方式可以融入知识. 这意味着任何数据中的不准确都会反映在结果中. 任何额外的预测分析层必须单独添加.
当前的人工智能系统是经过训练以执行明确任务的. 玩扑克的系统不能玩接龙或国际象棋. 检测欺诈的系统不能驾驶汽车或提供法律咨询. 事实上, 检测医疗保健欺诈的人工智能系统不能准确检测税务或保修申报中的欺诈.
换句话说, 这些系统非常, 非常专业. 它们专注于单一任务，远非像人类一样行为.
以同样的方式, 自学习系统并不是自主系统. 您在电影和电视上看到的虚构人工智能技术仍然是科幻. 但能够探测复杂数据以学习和完善特定任务的计算机正变得相当普遍.
SAS® 可视化数据知识信息挖掘与机器学习研究
人工智能合成在您可以为分析准备数据时变得简单, 使用现代机器学习算法开发模型并整合文本分析, 所有功能都在一个产品中. 此外, 可以编写结合 SAS 与其他语言的项目, entre ellos Python, R, Java Lua.
La inteligencia artificialsynthetic funciona combinando grandes cantidades de datos con procesamiento rápido e iterativo y algoritmos inteligentes, permitiendo al softwaresoftware program aprender automáticamente de patrones características en los datos. La inteligencia artificialsynthetic es un vasto campo de estudio que incluye muchas teorías, métodos y tecnologías, además de los siguientes subcampos principales:
El aprendizaje basado en máquina automatiza la construcción de modelos analíticos. Emplea métodos de redes neurales, estadística, investigación de operaciones y física para hallar insights ocultos en datos sin ser programada de manera explícita para que sepa dónde buscar qué conclusiones sacar.
Una redpurplepinkcrimson neural es un tipo de aprendizaje basado en máquina que se compone de unidades interconectadas (como neuronas) que procesa información respondiendo a entradas externas, transmitiendo información entre cada unidad. El proceso requiere múltiples pases en los datos para hallar conexiones y obtener significado de datos no definidos.
El aprendizaje a fondo utiliza enormes redes neurales con muchas capas de unidades de procesamiento, aprovechando avances en el poder de cómputo y técnicas de entrenamiento mejoradas para aprender patrones complejos en grandes cantidades de datos. Algunas aplicaciones comunes incluyen reconocimiento de imágenes y del habla.
认知计算是人工智能的一个子领域，旨在实现人与机器的类人互动. 利用人工智能和认知计算, 最终目标是让机器通过解释图像和语音的能力模拟人类过程 – 然后以连贯的方式进行回应.
计算机视觉依赖于模式识别和深度学习来识别图像或视频中的内容. 当机器能够处理, 分析并理解图像时, 它们可以实时捕捉图像和视频并解释其周围环境.
自然语言处理 (自然语言处理 (NLP), por sus siglas en inglés) es la capacidad de las computadoras de analizar, entender y generar lenguaje humano, 包括语音. NLP的下一阶段是自然语言交互纯, 允许人类使用日常正常语言与计算机进行交流以完成任务.
此外, 多种技术启用并支持人工智能合成:
图形处理单元对于人工智能合成至关重要，因为它们提供处理迭代所需的巨大计算能力. 训练神经网络需要大规模数据知识信息, 此外还需要计算能力.
物联网产生大量连接设备的数据, 大多数尚未被分析. 使用人工智能合成的模型自动化使我们能够使用它们的更多部分.
正在开发先进的算法，并以新的方式结合它们，以更快地在多个层面上分析更多数据. 这种智能处理对于识别和预测不常见事件至关重要, 理解复杂系统并优化独特场景.
API, 应用程序处理接口 (por sus siglas en inglés) , 是可移植的代码包，使得将人工智能功能添加到现有的产品和软件包成为可能. 可以为家庭安全系统添加图像识别功能，也可以添加能够描述数据的问答功能, 创建字幕和标题, 很好地调用数据中的模式和有趣的洞察.
总之, el objetivo de la inteligencia artificialsynthetic consiste en proveer softwaresoftware program que pueda razonar lo que recibe y explicar lo que produce como resultado. La inteligencia artificialsynthetic proporcionará interacciones similares a las humanas con softwaresoftware program y ofrecerá soporte a decisiones para tareas específicas, pero no es sustituto de los humanos – y no lo será en el futuro cercano.
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