Насколько умным может быть ИИ?

Искусственный интеллект сейчас в моде, но много ли мы о нем знаем? Многие приложения или продукты представлены как искусственный интеллект, но не очень ясно, насколько далеко распространяется этот термин. Нет сомнения, что это сложный термин для определения. В этом посте мы расскажем вам немного больше об ИИ, его возможностях и ограничениях.

Что такое ИИ?

Термин «искусственный интеллект» был принят в 1956 году, но сегодня он стал более популярным благодаря увеличению объемов данных, усовершенствованным алгоритмам и улучшениям вычислительной мощности и хранилища. Искусственный интеллект можно определить как способность компьютера или машины думать самостоятельно и имитировать поведение человеческого разума.

Это заставляет нас задаться вопросом, насколько умными могут стать современные машины? Могут ли машины быть умнее людей? На данный момент, хотя выполнение сложных математических вычислений, которые могут быть трудны для человека, для машины просто, другие повседневные действия, двигательные и перцептивные навыки действительно трудно выполнять машине.

Все эти вопросы привели к созданию двух терминов, которые различают тип интеллекта, который позволяет нам выполнять повседневные задачи и напоминает человеческий разум, и интеллект, который позволяет нам выполнять определенные задачи на основе обучения на основе реальных данных.

Сильный интеллект против слабого интеллекта

Сильный интеллект это то, что относится к машинам, которые могут выполнять интеллектуальную деятельность так же, как люди. Это все еще фантастика, и мы видели ее только в кино. Люди способны рассуждать, планировать, решать проблемы, мыслить абстрактно, а машины еще не достигли того уровня интеллекта, поскольку не способны выполнять все эти действия.

Слабый интеллект это концепция, которую мы теперь знаем как искусственный интеллект, и именно искусственный интеллект в настоящее время разрабатывается. ИИ специализируется только на одной задаче; машины могут выполнять только те задачи, для которых они были запрограммированы. Это не значит, что искусственный интеллект бесполезен, наоборот, благодаря ему были решены проблемы, которые до сих пор были бы немыслимы. В рамках слабого интеллекта мы можем рассматривать такие приложения, как распознавание изображений или символов, распознавание голоса или автономные системы вождения. .

Где пределы ИИ?

Как мы уже говорили, в настоящее время мы можем запрограммировать машину для выполнения определенных задач с очень хорошими результатами, таких как, например, победа лучшего игрока в мире в го или шахматах. Однако машина не может находиться в среде, которой она не знает (о которой у нее нет предыдущих данных) и приспосабливаться к ней. Это заставляет нас задуматься о том, каковы ограничения, которые накладывает искусственный интеллект прямо сейчас.

ИИ не способен к многозадачности; он специфичен и может выполнять только одну задачу за раз. В свою очередь, способ научиться выполнять эти задачи лежит на реальных данных, которые необходимо хранить и обрабатывать. Для «обучения» требуются огромные объемы данных, поэтому необходимо собрать как можно больше данных, чтобы иметь возможность использовать их в качестве обучения алгоритму этого типа. Как вы понимаете, для управления всеми этими данными требуется очень специфическое оборудование с высокой вычислительной мощностью. Постоянное увеличение вычислительной мощности необходимо для развития и улучшения алгоритмов искусственного интеллекта.

При всем этом важно знать, какие проблемы нам может помочь решить ИИ.

Применение ИИ в промышленности

Хотя, как мы видели, искусственный интеллект на данный момент имеет ограничения, это очень полезный инструмент, позволяющий улучшать и оптимизировать производственные процессы, хотя его также можно применять в образовании, маркетинге, здравоохранении и т. д. .

Программные решения ИИ позволяют работать с большими объемами данных, в этом главное преимущество искусственного интеллекта. Обработка этих данных позволяет нам определить тенденции или закономерности, которые будут использоваться для оптимизации процессов и повышения их эффективности. Алгоритмы учатся на этих данных и позволяют получать модели, которые предсказывают и улучшают поведение. Благодаря им вы можете принимать более обоснованные решения, прогнозировать отказ машины или даже прогнозировать покупательские потребности потенциальных клиентов. Вот некоторые из приложений, в которых искусственный интеллект применяется в отрасли:

• Анализ данных, Интернет вещей на производственных предприятиях для оптимизации процессов и повышения производительности.
• Системы качества с компьютерным зрением и искусственным интеллектом которые позволяют осматривать детали и проверять сборки в автоматическом режиме.
• Прогностическое обслуживание, использует алгоритмы искусственного интеллекта для прогнозирования возможных инцидентов или сбоев на основе исторических данных машины.

• С помощью роботов , искусственный интеллект делает приложения более гибкими, обеспечивая взаимодействие между операторами, компонентами и роботами. Это позволяет роботам принимать решения на основе взаимодействия с окружающей средой.

Вы хотите применить ИИ в любом из ваших проектов? Свяжитесь с нами!

Похожие сообщения:

• Робототехника, искусственный интеллект и будущее занятости
• Роботы с искусственным интеллектом
• Умные города. Что включают в себя умные города?

 

Связанные проекты:

• Обнаружение дефектов в штампованных деталях
• Автоматическая система очистки кювет
• Проект SIARA
• Чтение переменных кодов по размеру, цвету и шрифту

Датчики для производственных линий Звонок Connected Industry 4.0