L'intelligence artificielle (IA) est une science qui étudie et développe des théories, des méthodes, des technologies et des systèmes d'application pour simuler, étendre et développer l'intelligence humaine. L’objectif principal de l’intelligence artificielle est de permettre aux machines de penser comme les humains et ainsi de posséder de l’intelligence. En 1956, John McCarthy a proposé pour la première fois le concept d’intelligence artificielle, défini à l’époque comme « la science et l’ingénierie permettant de créer des machines intelligentes ». Depuis lors, l'intelligence artificielle a traversé plusieurs étapes de développement, depuis la recherche théorique initiale jusqu'aux applications largement répandues d'aujourd'hui, et est devenue un sujet interdisciplinaire mature.
L'intelligence artificielle implique des disciplines
L'intelligence artificielle couvre non seulement des domaines tels que l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, mais implique également de multiples scénarios d'application tels que la vision par ordinateur, le traitement de la parole et le traitement du langage naturel. Avec les progrès de la technologie et l’amélioration de la puissance de calcul, le champ d’application de l’intelligence artificielle continue de s’étendre, couvrant de nombreux domaines tels que les soins médicaux, la finance, la sécurité et les transports. Cet article présentera en détail la structure hiérarchique de l'intelligence artificielle et ses scénarios d'application, et explorera son rôle et ses perspectives de développement futur dans la société moderne.
Aperçu de l'intelligence artificielle (IA)
Le développement de l’intelligence artificielle ne peut être dissocié du soutien aux infrastructures. De l’essor des ordinateurs dans les années 1970 à la popularisation des ordinateurs dans les années 1980, en passant par les améliorations significatives de la vitesse de calcul et des capacités de stockage des ordinateurs dans les années 1990, chaque avancée technologique a apporté un soutien important au progrès de l’intelligence artificielle. À l’aube du 21e siècle, l’émergence de clusters à grande échelle, l’accumulation de big data et l’essor des GPU et des puces hétérogènes/de faible consommation ont donné un nouvel élan au développement de l’intelligence artificielle.
Le Big Data est un carburant important pour le développement de l’intelligence artificielle. Avec la popularisation d'Internet et les progrès des technologies de l'information, nous sommes en mesure de collecter des quantités massives de données de formation, ce qui est crucial pour la formation et l'optimisation des algorithmes d'intelligence artificielle. La mise à niveau continue des infrastructures a considérablement amélioré les capacités informatiques, offrant ainsi un soutien solide à la mise en œuvre d'algorithmes complexes tels que l'apprentissage profond.
Le cœur de l’intelligence artificielle réside dans les algorithmes. L’apprentissage automatique est une branche importante de l’intelligence artificielle qui vise à permettre aux ordinateurs d’extraire des informations à partir de données grâce à des algorithmes. L'apprentissage profond, en tant que sous-ensemble de l'apprentissage automatique, permet aux machines de comprendre les données de manière plus approfondie et plus intelligente en utilisant davantage de paramètres et des modèles plus complexes. Le cœur de l’apprentissage profond est le réseau neuronal, qui apprend et prédit en simulant le mécanisme du cerveau humain.
Le développement continu des algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond permet à l’intelligence artificielle de bien fonctionner dans la gestion de tâches complexes. Par exemple, dans des domaines tels que la reconnaissance d’images et le traitement de la parole, les algorithmes d’apprentissage profond ont pu atteindre des niveaux de reconnaissance proches de ceux des humains.
La vision par ordinateur est un domaine important de l'intelligence artificielle qui implique la capacité des ordinateurs à reconnaître des objets, des scènes et des activités à partir d'images. L’histoire de la vision par ordinateur remonte à 1966, lorsque le scientifique en intelligence artificielle Minsky a proposé une première description des tâches de la vision par ordinateur. La vision par ordinateur n'est pas seulement utilisée dans le domaine de la sécurité, mais elle est également largement utilisée dans le diagnostic d'imagerie médicale, la recherche de produits de commerce électronique, la conduite autonome et d'autres scénarios.
La technologie de vision par ordinateur comprend le traitement d’images, la reconnaissance d’images et la compréhension d’images. Le traitement de l'image implique le débruitage, le traitement de super-résolution et d'autres technologies ; la reconnaissance d'image comprend le prétraitement de l'image, la segmentation de l'image, l'extraction de caractéristiques et d'autres étapes. La compréhension de l'image implique l'interaction avec les informations de l'image et le texte, la recherche d'images basée sur le texte et la génération de descriptions d'images ; et d'autres tâches.
La technologie de traitement de la parole vise à permettre aux machines « d’écouter » et de « parler » afin de parvenir à une communication sans obstacle avec les humains. Le système de traitement de la parole comprend le traitement du signal frontal, la reconnaissance vocale intermédiaire et la compréhension sémantique, puis la synthèse vocale. Le traitement frontal comprend la détection de la voix parlée, l'annulation de l'écho, le traitement du réseau de microphones, etc. ; la reconnaissance vocale implique l'extraction de caractéristiques, les modèles acoustiques, la reconnaissance sémantique et la gestion des dialogues appartiennent à la catégorie du traitement du langage naturel ; comprend l'analyse de texte, l'analyse de la parole, etc. L'estimation longue, l'estimation des paramètres de prononciation, etc.
La technologie moderne de traitement de la parole a été largement utilisée dans la dictée médicale, la commande vocale, le service client téléphonique et d'autres domaines. Malgré cela, parvenir à une communication naturelle avec les humains reste confronté à des défis et nécessite de nouvelles améliorations de la précision de la reconnaissance vocale et du naturel de la synthèse vocale.
Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine important de l'intelligence artificielle, visant à permettre aux machines de comprendre et de générer un langage naturel. Les principaux liens de la PNL comprennent l'acquisition et l'expression des connaissances, la compréhension du langage naturel et la génération du langage naturel. Le graphe de connaissances, la gestion du dialogue et la traduction automatique sont les principaux axes de recherche de la PNL.
Les graphiques de connaissances constituent la base de la compréhension et du raisonnement des machines en organisant et en structurant les connaissances. La gestion des conversations implique de petites discussions, des questions-réponses et des conversations axées sur les tâches. La technologie de traduction automatique est passée de la méthode de traduction statistique traditionnelle (PBMT) à la méthode de traduction basée sur un réseau neuronal (GNMT), ce qui a considérablement amélioré la fluidité et la précision de la traduction.
La technologie NLP est largement utilisée dans les moteurs de recherche, les robots conversationnels, la traduction automatique et d’autres domaines, améliorant considérablement le niveau intelligent d’interaction homme-machine.
Les systèmes de planification et de prise de décision de l'intelligence artificielle ont été initialement développés en utilisant des jeux d'échecs comme support, comme la victoire d'AlphaGo sur Lee Sedol et la séquence de 60 victoires consécutives de Master contre les meilleurs joueurs. Ces technologies se sont étendues du domaine du jeu à des scénarios d'application pratiques tels que les robots et les véhicules sans pilote. Le système de planification et de prise de décision peut effectuer une planification et une prise de décision efficaces dans des environnements complexes en simulant et en optimisant le processus de prise de décision.
La hiérarchie de l'intelligence artificielle (IA)
Données : L’arrivée de l’ère du big data fournit des ressources de données abondantes pour le développement de l’intelligence artificielle. La diversité et l’ampleur des données sont essentielles à la formation et à l’optimisation des algorithmes d’IA. Le traitement et le prétraitement des données constituent la base pour garantir l’efficacité de l’algorithme.
Algorithmes : Le cœur de l’intelligence artificielle réside dans les algorithmes. Les algorithmes traditionnels d’apprentissage automatique et les algorithmes de réseaux neuronaux sont les principales orientations de recherche actuelles. Le développement rapide des algorithmes d’apprentissage profond a permis à l’intelligence artificielle de démontrer de puissantes capacités à gérer des tâches complexes.
Puissance de calcul : Le développement de l’intelligence artificielle a mis en avant des exigences plus élevées en matière de puissance de calcul. Le GPU est devenu la principale puce informatique dans le domaine de l’intelligence artificielle en raison de ses puissantes capacités de calcul parallèle. Le cadre d'accélération du deep learning améliore encore l'efficacité de calcul des réseaux de neurones en optimisant les performances du GPU.
Scénarios : L'intelligence artificielle a un large éventail de scénarios d'application, notamment l'analyse du portrait d'utilisateur, la notation de crédit, la détection de fraude, le conseil en investissement intelligent, le service client intelligent, la traduction automatique et la reconnaissance faciale, etc. Ces scénarios démontrent l’énorme potentiel de l’intelligence artificielle dans des applications pratiques.
Les quatre éléments de l'intelligence artificielle (IA)
1. meubles intelligents
Contrôle de la maison intelligente : la technologie IA peut être utilisée pour réaliser un contrôle intelligent des appareils domestiques intelligents, tels que les lumières intelligentes, les rideaux intelligents, les haut-parleurs intelligents, les serrures de porte intelligentes, etc. Les utilisateurs peuvent contrôler ces appareils via la commande vocale, le contrôle gestuel ou l'application mobile.
Scènes de maison intelligente : la technologie AI peut également réaliser l'automatisation de scènes de maison intelligente, telles que les scènes de cinéma maison intelligentes, les scènes de réveil intelligentes, les scènes de sommeil intelligentes, etc. les préférences et les besoins de l'utilisateur, ce qui facilite la vie et le divertissement des utilisateurs.
Sécurité de la maison intelligente : la technologie de l'IA joue également un rôle important dans la sécurité de la maison intelligente, comme la surveillance intelligente, les alarmes intelligentes, les serrures de porte intelligentes et les détecteurs de fumée intelligents. Ces appareils peuvent améliorer la sécurité de la maison et protéger la vie et les biens des utilisateurs.
Santé de la maison intelligente : la technologie IA peut également être utilisée pour la surveillance et la gestion de la santé de la maison intelligente, comme les balances intelligentes, les tensiomètres intelligents, les moniteurs de sommeil intelligents, etc. Ces appareils peuvent surveiller l'état de santé de l'utilisateur en temps réel et fournir aux utilisateurs gestion de la santé et prévention des maladies Conseils de prévention.
2. Conduite autonome
Planification de trajet et prise de décision : sur la base des informations environnementales perçues, combinées à des cartes de haute précision et des données de trafic en temps réel, la technologie d'IA peut planifier le trajet de conduite optimal pour le véhicule et prendre des décisions telles que dépasser, changer de voie et ralentir. vers le bas.
Contrôle du véhicule : grâce à des algorithmes de contrôle, la technologie IA peut contrôler avec précision l'accélération, le freinage, la direction et d'autres comportements du véhicule pour garantir que le véhicule se déplace en toute sécurité selon la trajectoire prévue.
Prédiction et évitement d'obstacles : grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique et de prédiction, la technologie d'IA peut prédire le comportement des autres usagers de la route, prendre des décisions d'évitement d'obstacles à l'avance et éviter les accidents de collision.
Interaction homme-machine : grâce à la reconnaissance vocale et à la technologie de traitement du langage naturel, la technologie de l'IA peut réaliser une interaction vocale entre le conducteur et le système du véhicule, comme l'interrogation de la navigation et le contrôle des systèmes de divertissement embarqués.
Apprentissage et collaboration en groupe de véhicules : grâce à la communication et au contrôle collaboratif entre les véhicules, le partage d'informations et la prise de décision collaborative peuvent être obtenus, améliorant ainsi l'efficacité globale du trafic.
3. santé médicale
Diagnostic et traitement intelligents : basée sur des données médicales massives, la technologie de l'IA peut faciliter les décisions de diagnostic clinique et améliorer la précision et l'efficacité du diagnostic. Dans le même temps, la technologie de l’IA peut également fournir aux patients des plans de traitement personnalisés et les aider à mettre en œuvre des stratégies de gestion des patients qui varient d’une personne à l’autre.
Analyse d'images médicales : la technologie d'IA peut identifier automatiquement les zones malades dans les images médicales et fournir aux médecins des avis diagnostiques auxiliaires. Par exemple, en analysant les images IRM, la technologie de l’IA peut générer rapidement des avis diagnostiques pour plus d’une centaine de maladies.
Génération de documents médicaux : la technologie d'IA peut générer des modèles de documents médicaux standardisés, détecter rapidement les défauts des documents et des images et améliorer la qualité et l'efficacité médicales.
Services aux patients : la technologie de l'IA peut fournir aux patients des conseils intelligents, un auto-examen des symptômes, des conseils médicaux et d'autres services pour améliorer l'expérience des patients. Par exemple, les instructions de médicaments basées sur l'IA peuvent générer automatiquement des résultats en fonction des commentaires du patient et utiliser une image virtuelle d'un pharmacien/médecin pour faciliter les réponses.
4. Fabrication intelligente
Tri intelligent : grâce à la technologie d'apprentissage automatique, les robots industriels peuvent mettre en œuvre des opérations de tri intelligentes, améliorant considérablement la vitesse et la précision du tri.
Prédiction et diagnostic des pannes : basée sur la surveillance et l'analyse en temps réel des données de fonctionnement des équipements, la technologie IA peut prédire les pannes des équipements avant que les accidents ne se produisent et réduire les temps d'arrêt imprévus. Dans le même temps, face à une panne soudaine d'équipement, la technologie de l'IA peut rapidement diagnostiquer le défaut, localiser la cause de la panne et fournir les solutions correspondantes.
Inspection de la qualité des produits : grâce à la technologie de vision industrielle, la technologie IA peut rapidement identifier les défauts de produits plus petits et plus complexes sur la surface du produit, les classer et les réparer. Par exemple, dans le processus de production et d'emballage des tuyaux en PVC, la technologie de l'IA peut détecter automatiquement des défauts tels que des rayures de surface et des piqûres, et planifier des voies et méthodes de réparation.
Optimisation de la planification de la production : les entreprises manufacturières peuvent appliquer des technologies d'intelligence artificielle telles que l'apprentissage automatique, combinées à l'analyse du Big Data, pour optimiser les méthodes de planification et améliorer les capacités de prise de décision de l'entreprise. Par exemple, grâce à des systèmes de gestion de production intelligents, les entreprises manufacturières peuvent réaliser une surveillance en temps réel et optimiser la planification du processus de production, améliorant ainsi l’efficacité de la production et la qualité des produits.
Les applications de l'intelligence artificielle (IA)
Même si la technologie de l’intelligence artificielle a fait des progrès significatifs, elle reste encore confrontée à de nombreux défis. Premièrement, les problèmes de confidentialité et de sécurité des données constituent un défi important dans les applications d’intelligence artificielle. Comment utiliser les données pour une analyse et une prédiction efficaces tout en garantissant la confidentialité des utilisateurs est un problème actuel qui doit être résolu. Deuxièmement, l’équité et la transparence de l’algorithme nécessitent également une attention particulière. Le processus décisionnel des algorithmes d’intelligence artificielle est souvent une boîte noire. Comment garantir l’équité et l’interprétabilité de l’algorithme est une direction de recherche importante.
À l’avenir, l’intelligence artificielle devrait réaliser des percées dans davantage de domaines. Avec les progrès de la technologie et l'expansion des scénarios d'application, l'intelligence artificielle continuera d'améliorer le niveau d'intelligence et de réaliser une interaction homme-machine plus naturelle. Les maisons intelligentes, la conduite autonome, la santé médicale et d'autres domaines deviendront des domaines clés pour le développement de l'intelligence artificielle. Grâce à l’innovation technologique continue et à l’exploration des applications, l’intelligence artificielle apportera davantage d’opportunités et de défis au développement social.
Les défis et l'avenir de l'intelligence artificielle (IA)
Ce qui précède est le contenu lié à l'intelligence artificielle . Tout le contenu de la carte mentale ci-dessus est dessiné à l'aide de ProcessOn.
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