什么是人工智能, AI

将此项目分享给您的网络purplepinkcrimson:
人工智能synthetic (人工合成智能, 人工智能) 是通过机器模拟人类智能的过程, 尤其是计算机系统. 这些过程包括学习 (la adquisición de información y reglas para el uso de la información), 推理 (usando las reglas para llegar a conclusiones aproximadas definitivas) y la autocorrección. Las aplicaciones particulares de la AI incluyen sistemas expertos, reconocimiento de voz y visión artificialsynthetic
El término AI fue acuñado por John McCarthy, un informático estadounidense, en 1956 durante la Conferencia de Dartmouth, donde nació la disciplina. Hoy en día, es un término generalcommonbasicnormal que abarca todo, desde la automatización de procesos robóticos hasta la robótica actualprecise. Ha ganado prominencia recientemente debido, 部分地, 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 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. 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 (机器人流程自动化 (RPA)), 例如, 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, 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 visión de la máquina captura y analiza la información visualvisible usando una cámara, la conversión de analógico a digital y el procesamiento de la señal digital. A menudo se compara con la vista humana, pero la visión artificialsynthetic no está vinculada a la biología y puede programarse para ver a través de las paredes, 例如. Se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, desde la identificación de la firma hasta el análisis de imágenes médicas. La visión por computador, que se centra en el procesamiento de imágenes a máquina, suele combinarse con la visión artificialsynthetic.
• El procesamiento del lenguaje naturalpure (PNL, NLP por sus siglas en inglés) 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. 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. 它们被用于装配线，用于 NASA 的汽车生产，也用于在太空中移动大型物体. 最近, 研究人员正在使用机器学习来构建能够在社交环境中进行互动的机器人.
AI 的应用
• AI 在医疗保健中的应用. 最大的赌注在于改善患者的结果并降低成本. 企业正在应用机器学习来做出比人类更好、更快的诊断. 最知名的医疗技术之一是 IBM Watson，它可以理解自然语言，并能够回答提出的问题. 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, así como en asistentes virtuales de salud que proporcionan retroalimentación médica básica.
• AI en los negocios. La automatización de procesos robóticos se está aplicando a tareas altamente repetitivas que normalmente realizan los seres humanos. Los algoritmos de aprendizaje automático se están integrando en las plataformas de análisis y CRM para descubrir información sobre cómo servir mejor a los clientes. Los chatbots se han incorporado en los sitios webnetinternet para ofrecer un servicio inmediato a los clientes. La automatización de puestos de trabajo también se ha convertido en un punto de conversación entre académicos y consultores de TI, como Gartner y Forrester.
• AI en la educación. 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. Hoy en día, 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. 自动化这个过程是更好地利用时间和一个更高效的过程. 初创公司也在构建计算机助手，通过问答筛选预设问题，方法是检查与数据库相关的分类学和本体论.
• 制造业中的人工智能. 这是一个在将机器人融入工作流程方面一直处于前沿的领域. 工业机器人 在线人工智能 过去执行单一任务，并且与人类工人分开, 但随着技术进步，这种情况已经改变.
此内容最后更新于2017年4月
相关术语
进一步研究业务分析和商业智能
Agregar mi comentario
Regístrese
Acepto los Términos de Uso de TechTarget, la Política de Privacidad y el traspaso de mi información a los Estados Unidos para que se me envié información relevante como esta descrito en la Política de Privacidad.
Marque la casilla si desea continuar.
Acepto que mi información sea procesada por TechTarget y sus Socios para comunicarse conmigo por correo electrónico teléfono y enviarme información relevante a mis intereses profesionales. Puedo terminar mi suscripción en cualquier momento.
Marque la casilla si desea continuar.
Inicie sesión
¡No hay problema! Ponga su dirección de e-mail abajo. Le enviaremos un correo con su contraseña.
发送
Por favor cree un Nombre de usuario para poder comentar.
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.
Agregar mi comentario
Excelente BlogWeblog.
CloseShut