L'Intelligenza Artificiale (AI) è una scienza che studia e sviluppa teorie, metodi, tecnologie e sistemi applicativi per simulare, estendere ed espandere l'intelligenza umana. L’obiettivo principale dell’intelligenza artificiale è consentire alle macchine di pensare come gli esseri umani e quindi di possedere intelligenza. Nel 1956, John McCarthy propose per primo il concetto di intelligenza artificiale, che all'epoca era definita come "la scienza e l'ingegneria per creare macchine intelligenti". Da allora, l'intelligenza artificiale ha attraversato molteplici fasi di sviluppo, dalla ricerca teorica iniziale alle applicazioni diffuse oggi, ed è diventata una materia interdisciplinare matura.
L’intelligenza artificiale（AI） coinvolge le discipline
L’intelligenza artificiale non copre solo campi come l’apprendimento automatico e il deep learning, ma coinvolge anche molteplici scenari applicativi come la visione artificiale, l’elaborazione vocale e l’elaborazione del linguaggio naturale. Con il progresso della tecnologia e il miglioramento della potenza di calcolo, l’ambito di applicazione dell’intelligenza artificiale continua ad espandersi, coprendo molti campi come l’assistenza medica, la finanza, la sicurezza e i trasporti. Questo articolo introdurrà in dettaglio la struttura gerarchica dell'intelligenza artificiale e i suoi scenari applicativi, ed esplorerà il suo ruolo e le prospettive di sviluppo futuro nella società moderna.
Panoramica dell'intelligenza artificiale（AI）
Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale non può essere separato dal sostegno delle infrastrutture. Dall’avvento dei computer negli anni ’70, alla loro diffusione negli anni ’80, fino ai miglioramenti significativi nella velocità di calcolo e nelle capacità di archiviazione dei computer negli anni ’90, ogni progresso tecnologico ha fornito un importante supporto allo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Entrando nel 21° secolo, l’emergere di cluster su larga scala, l’accumulo di big data e l’ascesa di GPU e chip eterogenei/a basso consumo hanno dato nuovo slancio allo sviluppo dell’intelligenza artificiale.
I Big Data sono un carburante importante per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Con la diffusione di Internet e il progresso della tecnologia informatica, siamo in grado di raccogliere enormi quantità di dati di addestramento, che sono fondamentali per addestrare e ottimizzare gli algoritmi di intelligenza artificiale. Il continuo aggiornamento delle infrastrutture ha notevolmente migliorato le capacità di calcolo, fornendo un forte supporto per l’implementazione di algoritmi complessi come il deep learning.
Il nucleo dell’intelligenza artificiale risiede negli algoritmi. L’apprendimento automatico è un ramo importante dell’intelligenza artificiale che mira a consentire ai computer di estrarre informazioni dai dati attraverso algoritmi. Il deep learning, come sottoinsieme del machine learning, consente alle macchine di comprendere i dati in modo più approfondito e intelligente utilizzando più parametri e modelli più complessi. Il nucleo del deep learning è la rete neurale, che apprende e prevede simulando il meccanismo del cervello umano.
Il continuo sviluppo di algoritmi di machine learning e deep learning consente all’intelligenza artificiale di funzionare bene nella gestione di compiti complessi. Ad esempio, in campi come il riconoscimento delle immagini e l’elaborazione del parlato, gli algoritmi di deep learning sono stati in grado di raggiungere livelli di riconoscimento vicini a quelli umani.
La visione artificiale è un importante campo dell'intelligenza artificiale che coinvolge la capacità dei computer di riconoscere oggetti, scene e attività dalle immagini. La storia della visione artificiale può essere fatta risalire al 1966, quando lo scienziato dell’intelligenza artificiale Minsky propose una prima descrizione del compito della visione artificiale. La visione artificiale non è utilizzata solo nel campo della sicurezza, ma è ampiamente utilizzata anche nella diagnosi per immagini mediche, nella ricerca di prodotti nell'e-commerce, nella guida autonoma e in altri scenari.
La tecnologia di visione artificiale comprende l'elaborazione delle immagini, il riconoscimento e la comprensione delle immagini. L'elaborazione delle immagini prevede il denoising, la deblurring, l'elaborazione ad alta risoluzione e altre tecnologie; il riconoscimento delle immagini include la preelaborazione delle immagini, la segmentazione delle immagini, l'estrazione delle caratteristiche e altri passaggi che implicano l'interazione con le informazioni e il testo dell'immagine, l'esecuzione della ricerca di immagini basata su testo e la generazione di descrizioni delle immagini e altri compiti.
La tecnologia di elaborazione vocale mira a consentire alle macchine di "ascoltare" e "parlare" per ottenere una comunicazione senza barriere con gli esseri umani. Il sistema di elaborazione vocale comprende l'elaborazione del segnale front-end, il riconoscimento vocale intermedio e la comprensione semantica e la successiva sintesi vocale. L'elaborazione front-end comprende il rilevamento della voce parlata, la cancellazione dell'eco, l'elaborazione dell'array di microfoni, ecc.; il riconoscimento vocale comporta l'estrazione di funzionalità, i modelli acustici, i modelli linguistici, ecc. appartengono alla categoria dell'elaborazione del linguaggio naturale; include analisi del testo, analisi del parlato, ecc. Stima lunga, stima dei parametri di pronuncia, ecc.
La moderna tecnologia di elaborazione vocale è stata ampiamente utilizzata nella dettatura medica, nel controllo vocale, nel servizio clienti telefonico e in altri campi. Nonostante ciò, il raggiungimento di una comunicazione naturale con gli esseri umani deve ancora affrontare sfide e richiede ulteriori miglioramenti nell’accuratezza del riconoscimento vocale e nella naturalezza della sintesi vocale.
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un campo importante dell'intelligenza artificiale, che mira a consentire alle macchine di comprendere e generare il linguaggio naturale. I collegamenti principali della PNL includono l’acquisizione e l’espressione della conoscenza, la comprensione del linguaggio naturale e la generazione del linguaggio naturale. Il grafico della conoscenza, la gestione del dialogo e la traduzione automatica sono le principali direzioni di ricerca della PNL.
I grafici della conoscenza forniscono la base per la comprensione e il ragionamento della macchina organizzando e strutturando la conoscenza. La gestione delle conversazioni prevede chiacchiere, domande e risposte e conversazioni basate sulle attività. La tecnologia di traduzione automatica si è evoluta dal tradizionale metodo di traduzione statistica (PBMT) al metodo di traduzione basato su rete neurale (GNMT), che ha migliorato significativamente la fluidità e l'accuratezza della traduzione.
La tecnologia PNL è ampiamente utilizzata nei motori di ricerca, nei robot conversazionali, nella traduzione automatica e in altri campi, migliorando notevolmente il livello intelligente di interazione uomo-computer.
I sistemi decisionali e di pianificazione dell'intelligenza artificiale sono stati inizialmente sviluppati utilizzando i giochi di scacchi come vettore, come la vittoria di AlphaGo su Lee Sedol e le 60 vittorie consecutive di Master contro i migliori giocatori. Queste tecnologie si sono estese dal campo dei giochi a scenari applicativi pratici come robot e veicoli senza pilota. Il sistema di pianificazione e decisione può effettuare una pianificazione e un processo decisionale efficaci in ambienti complessi simulando e ottimizzando il processo decisionale.
L'intelligenza artificiale gerarchica
Dati : l’arrivo dell’era dei big data fornisce abbondanti risorse di dati per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale. La diversità e la scala dei dati sono fondamentali per l’addestramento e l’ottimizzazione degli algoritmi di intelligenza artificiale. L'elaborazione e la preelaborazione dei dati sono la base per garantire l'efficacia dell'algoritmo.
Algoritmi : il nucleo dell’intelligenza artificiale risiede negli algoritmi. Gli algoritmi tradizionali di apprendimento automatico e gli algoritmi di rete neurale sono le attuali principali direzioni di ricerca. Il rapido sviluppo di algoritmi di deep learning ha consentito all’intelligenza artificiale di dimostrare potenti capacità nella gestione di compiti complessi.
Potenza di calcolo : lo sviluppo dell'intelligenza artificiale ha posto requisiti più elevati in termini di potenza di calcolo. La GPU è diventata il principale chip informatico nel campo dell'intelligenza artificiale grazie alle sue potenti capacità di calcolo parallelo. Il framework di accelerazione del deep learning migliora ulteriormente l'efficienza computazionale delle reti neurali ottimizzando le prestazioni della GPU.
Scenari : l'intelligenza artificiale ha un'ampia gamma di scenari applicativi, tra cui l'analisi dei ritratti degli utenti, il credit scoring, il rilevamento delle frodi, la consulenza intelligente sugli investimenti, il servizio clienti intelligente, la traduzione automatica e il riconoscimento facciale, ecc. Questi scenari dimostrano l’enorme potenziale dell’intelligenza artificiale nelle applicazioni pratiche.
I quattro elementi dell'intelligenza artificiale
1. mobili intelligenti
Controllo della casa intelligente: la tecnologia AI può essere utilizzata per realizzare un controllo intelligente dei dispositivi domestici intelligenti, come luci intelligenti, tende intelligenti, altoparlanti intelligenti, serrature intelligenti, ecc. Gli utenti possono controllare questi dispositivi tramite controllo vocale, controllo dei gesti o APP mobile.
Scene domestiche intelligenti: la tecnologia AI può anche realizzare l'automazione di scene domestiche intelligenti, come scene home theater intelligenti, scene di risveglio intelligente, scene di sonno intelligente, ecc. L'impostazione e la commutazione di queste scene possono essere personalizzate e personalizzate in base alle le preferenze e le esigenze dell'utente, rendendo conveniente la vita e l'intrattenimento degli utenti.
Sicurezza domestica intelligente: la tecnologia AI svolge anche un ruolo importante nella sicurezza domestica intelligente, come il monitoraggio intelligente, gli allarmi intelligenti, le serrature intelligenti e i rilevatori di fumo intelligenti. Questi dispositivi possono migliorare la sicurezza domestica e proteggere la vita e le proprietà degli utenti.
Salute domestica intelligente: la tecnologia AI può essere utilizzata anche per il monitoraggio e la gestione della salute domestica intelligente, come bilance intelligenti, monitor intelligenti della pressione sanguigna, monitor intelligenti del sonno, ecc. Questi dispositivi possono monitorare lo stato di salute dell'utente in tempo reale e fornire agli utenti informazioni gestione della salute e prevenzione delle malattie Consulenza preventiva.
2. Guida autonoma
Pianificazione del percorso e processo decisionale: sulla base delle informazioni ambientali percepite, combinate con mappe ad alta precisione e dati sul traffico in tempo reale, la tecnologia AI può pianificare il percorso di guida ottimale per il veicolo e prendere decisioni come sorpasso, cambio di corsia e rallentamento giù.
Controllo del veicolo: attraverso algoritmi di controllo, la tecnologia AI può controllare accuratamente l'accelerazione, la frenata, lo sterzo e altri comportamenti del veicolo per garantire che il veicolo viaggi in sicurezza secondo il percorso pianificato.
Previsione ed evitamento degli ostacoli: utilizzando l’apprendimento automatico e algoritmi di previsione, la tecnologia AI può prevedere il comportamento degli altri partecipanti al traffico, prendere decisioni in anticipo per evitare gli ostacoli ed evitare incidenti di collisione.
Interazione uomo-computer: attraverso il riconoscimento vocale e la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale, la tecnologia AI può realizzare l'interazione vocale tra il conducente e il sistema del veicolo, come interrogare la navigazione e controllare i sistemi di intrattenimento di bordo.
Apprendimento e collaborazione di gruppi di veicoli: attraverso la comunicazione e il controllo collaborativo tra i veicoli, è possibile ottenere la condivisione delle informazioni e il processo decisionale collaborativo, migliorando l'efficienza complessiva del traffico.
3. salute medica
Diagnosi e trattamento intelligenti: sulla base di enormi dati medici, la tecnologia AI può assistere le decisioni sulla diagnosi clinica e migliorare l’accuratezza e l’efficienza della diagnosi. Allo stesso tempo, la tecnologia AI può anche fornire ai pazienti piani di trattamento personalizzati e aiutare a realizzare strategie di gestione del paziente che variano da persona a persona.
Analisi delle immagini mediche: la tecnologia AI può identificare automaticamente le aree malate nelle immagini mediche e fornire ai medici pareri diagnostici ausiliari. Ad esempio, analizzando le immagini MRI, la tecnologia AI può generare rapidamente pareri diagnostici per più di cento malattie.
Generazione di documenti medici: la tecnologia AI può generare modelli di documenti medici standardizzati, rilevare rapidamente difetti in documenti e immagini e migliorare la qualità e l'efficienza medica.
Servizi ai pazienti: la tecnologia AI può fornire ai pazienti una guida intelligente, un autoesame dei sintomi, una guida medica e altri servizi per migliorare l'esperienza del paziente. Ad esempio, le istruzioni sui farmaci basate sull’intelligenza artificiale possono generare automaticamente risultati in base all’input del paziente e utilizzare un’immagine virtuale di un farmacista/medico per assistere con le risposte.
4. Produzione intelligente
Smistamento intelligente: utilizzando la tecnologia di apprendimento automatico, i robot industriali possono implementare operazioni di smistamento intelligenti, migliorando notevolmente la velocità e la precisione dello smistamento.
Previsione e diagnosi dei guasti: sulla base del monitoraggio e dell'analisi in tempo reale dei dati operativi delle apparecchiature, la tecnologia AI può prevedere i guasti delle apparecchiature prima che si verifichino incidenti e ridurre i tempi di fermo non pianificati. Allo stesso tempo, in caso di guasto improvviso delle apparecchiature, la tecnologia AI può diagnosticare rapidamente il guasto, individuare la causa del guasto e fornire le soluzioni corrispondenti.
Ispezione della qualità del prodotto: utilizzando la tecnologia di visione artificiale, la tecnologia AI può identificare rapidamente difetti del prodotto più piccoli e complessi sulla superficie del prodotto, classificarli e ripararli. Ad esempio, nel processo di produzione e imballaggio dei tubi in PVC, la tecnologia AI può rilevare automaticamente difetti come graffi superficiali e cavità e pianificare percorsi e metodi di riparazione.
Ottimizzazione della pianificazione della produzione: le aziende manifatturiere possono applicare tecnologie di intelligenza artificiale come il machine learning, combinate con l’analisi dei big data, per ottimizzare i metodi di pianificazione e migliorare le capacità decisionali aziendali. Ad esempio, attraverso sistemi intelligenti di gestione della produzione, le aziende manifatturiere possono realizzare il monitoraggio in tempo reale e l’ottimizzazione della pianificazione del processo produttivo, migliorando l’efficienza produttiva e la qualità del prodotto.
Applicazioni dell'intelligenza artificiale
Sebbene la tecnologia dell’intelligenza artificiale abbia compiuto progressi significativi, deve ancora affrontare molte sfide. Innanzitutto, le questioni relative alla privacy e alla sicurezza dei dati rappresentano una sfida importante nelle applicazioni di intelligenza artificiale. Come utilizzare i dati per analisi e previsioni efficaci garantendo al tempo stesso la privacy degli utenti è un problema attuale che deve essere risolto. In secondo luogo, occorre prestare attenzione anche all’equità e alla trasparenza dell’algoritmo. Il processo decisionale degli algoritmi di intelligenza artificiale è spesso una scatola nera. Come garantire l'equità e l'interpretabilità dell'algoritmo è un'importante direzione di ricerca.
In futuro, si prevede che l’intelligenza artificiale raggiungerà progressi in più campi. Con il progresso della tecnologia e l’espansione degli scenari applicativi, l’intelligenza artificiale continuerà a migliorare il livello di intelligenza e a raggiungere un’interazione uomo-computer più naturale. Case intelligenti, guida autonoma, sanità e altri campi diventeranno direzioni chiave per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Attraverso la continua innovazione tecnologica e l’esplorazione delle applicazioni, l’intelligenza artificiale porterà maggiori opportunità e sfide allo sviluppo sociale.
Le sfide e il futuro dell'intelligenza artificiale
Quanto sopra è il contenuto relativo all'intelligenza artificiale . Tutto il contenuto della mappa mentale sopra viene disegnato utilizzando ProcessOn.
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