10 лучших технологий искусственного интеллекта

Искусственный Интеллект добился быстрых успехов в последнее десятилетие, и технология продолжает адаптироваться с головокружительной скоростью. Вот некоторые из них.

GAN — это современное поколение ИИ, которое позволяет машинам создавать новый и конкретный контент. GAN включают в себя нейронные сети: генератор и дискриминатор. Генератор создает новый контент, такой как изображения или моментальные снимки движения, даже когда дискриминатор оценивает, является ли материал контента реальным или поддельным. Сети противостоят друг другу, а генератор стремится создать контент, который является хорошим способом обмануть дискриминатор. GAN имеют большое количество пакетов.

Это часть искусственного интеллекта , который специализируется на обучающих машинах для понимания и интерпретации человеческого языка. НЛП существует уже много лет, но современные улучшения в области глубокого изучения и нейронных сетей значительно расширили его возможности. НЛП имеет множество пакетов, в том числе в области чат-ботов, виртуальных помощников и языкового перевода. Он также используется для анализа огромных объемов текстовой статистики в таких областях, как финансы, здравоохранение и социальные сети.

Автономные двигатели полагаются на сочетание датчиков, камер и алгоритмов искусственного интеллекта, чтобы перемещаться по улице и избегать ограничений. Компании Waymo, Tesla и Uber в настоящее время критически относятся к производству автономных автомобилей несмотря на их разработку.

Это форма инструментального обучения, при которой машины учатся делать выбор, в основном, на основе вознаграждений и наказаний. Анализ подкрепления имеет широкий спектр применений, включая игры, робототехнику и финансы. Он используется для обучения машин играть в сложные видеоигры,шахматы, управления роботами в производстве и логистике.

Квантовые вычисления — это современное поколение вычислений, использующее квантовую механику для выполнения вычислений. Системы квантовых ноутбуков используют квантовые биты (кубиты) в области классических битов, которые могут существовать более чем в одном состоянии одновременно.Квантовые вычисления способны решать сложные проблемы, которые в настоящее время не могут быть решены с помощью классических компьютерных структур. Его можно применять в таких областях, как криптография, открытие лекарств и прогнозирование погоды.

Цель объяснимого ИИ — создать алгоритмы и модели, которые можно без проблем описать людям. Объяснимый ИИ становится все более и более важным, поскольку ИИ применяется в более важных сферах, включая здравоохранение и финансы. Крайне важно, чтобы выбор, сделанный с помощью алгоритмов ИИ, мог быть определен и понят с помощью людей.

Это современное поколение, которое предоставляет вычислительную мощность на пути устройств, которые генерируют и используют записи. Вместо отправки информации на первоклассный сервер для обработки аспектные вычисления позволяют обрабатывать записи локально в инструменте.Пограничные вычисления имеют ряд преимуществ по сравнению с традиционными облачными вычислениями, включая меньшую задержку, повышенную конфиденциальность и более низкие цены. Он применяется во многих приложениях, в том числе в Интернете вещей (IoT) , где он позволяет устройствам работать более эффективно и с гораздо меньшей зависимостью от облачной инфраструктуры.

Глубокое изучение — это подмножество обучения устройств, которое использует синтетические нейронные сети для обработки и тестирования огромных объемов информации. Алгоритмы глубокого обучения предназначены для исследования и улучшения их средней нормальной общей производительности за годы, что делает их лучшими для задач, включая популярность фотографий, распознавание речи и обработку естественного языка.Глубокое обучение используется в различных программах, таких как здравоохранение, финансы и самодостаточные двигатели. Он обладает функциональностью, существенно улучшающей точность и общую производительность многих функций, которые ранее требовали вмешательства человека.

Роботы разрабатываются и программируются для выполнения широкого спектра задач, от производства до здравоохранения.С помощью алгоритмов ИИ роботы стали более способны выполнять сложные обязанности и взаимодействовать с людьми . Они привыкают выполнять хирургические операции, помогают в реабилитации, ухаживают за престарелыми и больными.

Это две новые технологии , которые могут изменить то, как мы взаимодействуем с окружающим нас пространством. AR и VR используют созданные компьютером фотографии и звуки для создания иммерсивных исследований. Например, дополненная реальность применяется в таких областях, как розничная торговля, где она позволяет клиентам увидеть, как мебель или одежда будут выглядеть в их доме, прежде чем совершить покупку. Виртуальная реальность используется в областях в сочетании с играми, где она позволяет геймерам полностью погрузиться в цифровой мир.

#нейросети #искусственныйинтеллект