Inteligência Artificial (IA) é uma ciência que estuda e desenvolve teorias, métodos, tecnologias e sistemas aplicativos para simular, ampliar e expandir a inteligência humana. O objetivo principal da inteligência artificial é permitir que as máquinas pensem como humanos e, portanto, possuam inteligência. Em 1956, John McCarthy propôs pela primeira vez o conceito de inteligência artificial, que na época era definido como “a ciência e a engenharia da criação de máquinas inteligentes”. Desde então, a inteligência artificial passou por vários estágios de desenvolvimento, desde a pesquisa teórica inicial até as aplicações generalizadas de hoje, e tornou-se um assunto interdisciplinar maduro.
Inteligência artificial envolve disciplinas
A inteligência artificial não cobre apenas campos como aprendizado de máquina e aprendizado profundo, mas também envolve vários cenários de aplicação, como visão computacional, processamento de fala e processamento de linguagem natural. Com o avanço da tecnologia e o aprimoramento do poder computacional, o escopo de aplicação da inteligência artificial continua a se expandir, abrangendo muitos campos, como assistência médica, finanças, segurança e transporte. Este artigo apresentará detalhadamente a estrutura hierárquica da inteligência artificial e seus cenários de aplicação, e explorará seu papel e perspectivas futuras de desenvolvimento na sociedade moderna.
Visão geral da Inteligência Artificial（AI）
O desenvolvimento da inteligência artificial não pode ser separado do apoio à infraestrutura. Desde a ascensão dos computadores na década de 1970, à popularização dos computadores na década de 1980, até às melhorias significativas na velocidade da computação e nas capacidades de armazenamento na década de 1990, todos os avanços tecnológicos forneceram um apoio importante para o avanço da inteligência artificial. Ao entrar no século XXI, o surgimento de clusters de grande escala, a acumulação de big data e a ascensão de GPUs e chips heterogêneos/de baixo consumo de energia injetaram um novo ímpeto no desenvolvimento da inteligência artificial.
O big data é um combustível importante para o desenvolvimento da inteligência artificial. Com a popularização da Internet e o avanço da tecnologia da informação, conseguimos coletar enormes quantidades de dados de treinamento, o que é crucial para treinar e otimizar algoritmos de inteligência artificial. A atualização contínua da infraestrutura melhorou muito as capacidades computacionais, fornecendo um forte suporte para a implementação de algoritmos complexos, como o aprendizado profundo.
O núcleo da inteligência artificial está nos algoritmos. O aprendizado de máquina é um ramo importante da inteligência artificial que visa permitir que os computadores extraiam informações de dados por meio de algoritmos. O aprendizado profundo, como um subconjunto do aprendizado de máquina, permite que as máquinas entendam os dados de maneira mais profunda e inteligente, usando mais parâmetros e modelos mais complexos. O núcleo do aprendizado profundo é a rede neural, que aprende e prevê simulando o mecanismo do cérebro humano.
O desenvolvimento contínuo de algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo permite que a inteligência artificial tenha um bom desempenho no tratamento de tarefas complexas. Por exemplo, em áreas como reconhecimento de imagem e processamento de fala, algoritmos de aprendizagem profunda conseguiram atingir níveis de reconhecimento próximos aos humanos.
A visão computacional é um campo importante da inteligência artificial que envolve a capacidade dos computadores de reconhecer objetos, cenas e atividades a partir de imagens. A história da visão computacional remonta a 1966, quando o cientista de inteligência artificial Minsky propôs uma descrição inicial da tarefa da visão computacional. A visão computacional não é usada apenas na área de segurança, mas também amplamente utilizada em diagnóstico de imagens médicas, pesquisa de produtos de comércio eletrônico, direção autônoma e outros cenários.
A tecnologia de visão computacional inclui processamento de imagens, reconhecimento de imagens e compreensão de imagens. O processamento de imagens envolve remoção de ruído, desfoque, processamento de super-resolução e outras tecnologias, incluindo pré-processamento de imagens, segmentação de imagens, extração de recursos e outras etapas. A compreensão da imagem envolve interação com informações de imagem e texto, realização de pesquisa de imagens baseada em texto, geração de descrição de imagem; e outras tarefas.
A tecnologia de processamento de fala visa permitir que as máquinas “ouçam” e “falem” para alcançar uma comunicação sem barreiras com os humanos. O sistema de processamento de fala inclui processamento de sinal front-end, reconhecimento de fala intermediário e compreensão semântica e, posteriormente, síntese de fala. O processamento front-end inclui detecção de voz falada, cancelamento de eco, processamento de conjunto de microfones, etc.; envolve extração de recursos, modelos acústicos, modelos de linguagem, etc.; inclui análise de texto, análise de fala, etc. Estimativa longa, estimativa de parâmetros de pronúncia, etc.
A moderna tecnologia de processamento de fala tem sido amplamente utilizada em ditados médicos, controle de voz, atendimento ao cliente por telefone e outras áreas. Apesar disso, alcançar a comunicação natural com os humanos ainda enfrenta desafios e requer melhorias adicionais na precisão do reconhecimento de fala e na naturalidade da síntese de fala.
O Processamento de Linguagem Natural (PNL) é um campo importante da inteligência artificial, que visa permitir que as máquinas entendam e gerem linguagem natural. Os principais elos da PNL incluem aquisição e expressão de conhecimento, compreensão da linguagem natural e geração de linguagem natural. Gráfico de conhecimento, gerenciamento de diálogo e tradução automática são as principais direções de pesquisa da PNL.
Os gráficos de conhecimento fornecem a base para a compreensão e o raciocínio da máquina, organizando e estruturando o conhecimento. O gerenciamento de conversas envolve conversa fiada, perguntas e respostas e conversas orientadas por tarefas. A tecnologia de tradução automática evoluiu do método tradicional de tradução estatística (PBMT) para o método de tradução baseado em rede neural (GNMT), que melhorou significativamente a fluência e a precisão da tradução.
A tecnologia PNL é amplamente utilizada em motores de busca, robôs de conversação, tradução automática e outros campos, melhorando significativamente o nível inteligente de interação humano-computador.
Os sistemas de planejamento e tomada de decisão de inteligência artificial foram inicialmente desenvolvidos usando jogos de xadrez como suporte, como a vitória de AlphaGo sobre Lee Sedol e a seqüência de 60 vitórias consecutivas de Master contra jogadores de ponta. Estas tecnologias expandiram-se do campo dos jogos para cenários de aplicação prática, como robôs e veículos não tripulados. O sistema de planejamento e tomada de decisão pode realizar planejamento e tomada de decisão eficazes em ambientes complexos, simulando e otimizando o processo de tomada de decisão.
Estrutura hierárquica da inteligência artificial
Dados : A chegada da era do big data fornece recursos de dados abundantes para o desenvolvimento da inteligência artificial. A diversidade e a escala dos dados são essenciais para treinar e otimizar algoritmos de IA. O processamento e pré-processamento de dados são a base para garantir a eficácia do algoritmo.
Algoritmos : O núcleo da inteligência artificial está nos algoritmos. Algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina e algoritmos de redes neurais são as principais direções de pesquisa atuais. O rápido desenvolvimento de algoritmos de aprendizagem profunda permitiu que a inteligência artificial demonstrasse capacidades poderosas no tratamento de tarefas complexas.
Poder computacional : O desenvolvimento da inteligência artificial apresentou requisitos mais elevados para o poder computacional. A GPU se tornou o principal chip de computação no campo da inteligência artificial devido aos seus poderosos recursos de computação paralela. A estrutura de aceleração de aprendizagem profunda melhora ainda mais a eficiência computacional das redes neurais, otimizando o desempenho da GPU.
Cenários : A inteligência artificial tem uma ampla gama de cenários de aplicação, incluindo análise de retrato de usuário, pontuação de crédito, detecção de fraude, consultoria inteligente de investimento, atendimento inteligente ao cliente, tradução automática e reconhecimento facial, etc. Estes cenários demonstram o enorme potencial da inteligência artificial em aplicações práticas.
Os quatro elementos da inteligência artificial（AI）
1. móveis inteligentes
Controle residencial inteligente: a tecnologia AI pode ser usada para realizar o controle inteligente de dispositivos domésticos inteligentes, como luzes inteligentes, cortinas inteligentes, alto-falantes inteligentes, fechaduras inteligentes, etc.
Cenas domésticas inteligentes: a tecnologia AI também pode realizar a automação de cenas domésticas inteligentes, como cenas de home theater inteligentes, cenas de despertar inteligentes, cenas de sono inteligentes, etc. preferências e necessidades do usuário, tornando conveniente a vida e o entretenimento dos usuários.
Segurança residencial inteligente: a tecnologia de IA também desempenha um papel importante na segurança residencial inteligente, como monitoramento inteligente, alarmes inteligentes, fechaduras inteligentes e alarmes de fumaça inteligentes. Esses dispositivos podem melhorar a segurança residencial e proteger a vida e a propriedade dos usuários.
Saúde doméstica inteligente: a tecnologia de IA também pode ser usada para monitoramento e gerenciamento de saúde doméstica inteligente, como balanças de peso inteligentes, monitores inteligentes de pressão arterial, monitores inteligentes de sono, etc. gestão da saúde e prevenção de doenças. Aconselhamento sobre prevenção.
2. Condução autônoma
Planeamento de percurso e tomada de decisões: Com base nas informações ambientais percebidas, combinadas com mapas de alta precisão e dados de tráfego em tempo real, a tecnologia de IA pode planear o percurso de condução ideal para o veículo e tomar decisões como ultrapassar, mudar de faixa e abrandar. abaixo.
Controle do veículo: Através de algoritmos de controle, a tecnologia de IA pode controlar com precisão a aceleração, frenagem, direção e outros comportamentos do veículo para garantir que o veículo viaje com segurança de acordo com o caminho planejado.
Previsão e prevenção de obstáculos: Usando algoritmos de aprendizado de máquina e previsão, a tecnologia de IA pode prever o comportamento de outros participantes do trânsito, tomar decisões antecipadas para evitar obstáculos e evitar acidentes de colisão.
Interação homem-computador: por meio do reconhecimento de fala e da tecnologia de processamento de linguagem natural, a tecnologia de IA pode realizar a interação de voz entre o motorista e o sistema do veículo, como consultar a navegação e controlar os sistemas de entretenimento do carro.
Aprendizagem e colaboração de grupos de veículos: Através da comunicação e do controle colaborativo entre veículos, é possível alcançar o compartilhamento de informações e a tomada de decisões colaborativa, melhorando a eficiência geral do tráfego.
3. saúde médica
Diagnóstico e tratamento inteligentes: Com base em dados médicos massivos, a tecnologia de IA pode auxiliar nas decisões de diagnóstico clínico e melhorar a precisão e a eficiência do diagnóstico. Ao mesmo tempo, a tecnologia de IA também pode fornecer aos pacientes planos de tratamento personalizados e ajudar a concretizar estratégias de gestão de pacientes que variam de pessoa para pessoa.
Análise de imagens médicas: a tecnologia de IA pode identificar automaticamente áreas doentes em imagens médicas e fornecer aos médicos opiniões diagnósticas auxiliares. Por exemplo, ao analisar imagens de ressonância magnética, a tecnologia de IA pode gerar rapidamente opiniões diagnósticas para mais de uma centena de doenças.
Geração de documentos médicos: a tecnologia de IA pode gerar modelos padronizados de documentos médicos, detectar rapidamente defeitos em documentos e imagens e melhorar a qualidade e eficiência médica.
Serviços ao paciente: a tecnologia de IA pode fornecer aos pacientes orientação inteligente, autoexame de sintomas, orientação médica e outros serviços para melhorar a experiência do paciente. Por exemplo, as instruções de medicamentos de IA podem gerar resultados automaticamente com base nas informações do paciente e usar uma imagem virtual de um farmacêutico/médico para auxiliar nas respostas.
4. Fabricação inteligente
Classificação inteligente: Usando tecnologia de aprendizado de máquina, os robôs industriais podem implementar operações de classificação inteligentes, melhorando significativamente a velocidade e a precisão da classificação.
Previsão e diagnóstico de falhas: Com base no monitoramento e análise em tempo real dos dados operacionais dos equipamentos, a tecnologia de IA pode prever falhas nos equipamentos antes que ocorram acidentes e reduzir o tempo de inatividade não planejado. Ao mesmo tempo, diante de uma falha repentina do equipamento, a tecnologia de IA pode diagnosticar rapidamente a falha, localizar a causa da falha e fornecer soluções correspondentes.
Inspeção da qualidade do produto: Usando a tecnologia de visão mecânica, a tecnologia de IA pode identificar rapidamente defeitos menores e mais complexos do produto na superfície do produto, classificá-los e repará-los. Por exemplo, no processo de produção e embalagem de tubos de PVC, a tecnologia de IA pode detectar automaticamente defeitos, como arranhões e buracos na superfície, e planejar caminhos e métodos de reparo.
Otimização da programação da produção: As empresas de produção podem aplicar tecnologias de inteligência artificial, como a aprendizagem automática, combinadas com a análise de big data, para otimizar os métodos de programação e melhorar as capacidades de tomada de decisão corporativa. Por exemplo, através de sistemas inteligentes de gestão de produção, as empresas de manufatura podem realizar o monitoramento em tempo real e a otimização da programação do processo de produção, melhorando a eficiência da produção e a qualidade do produto.
Cenários de aplicação da inteligência artificial（AI）
Embora a tecnologia de inteligência artificial tenha feito progressos significativos, ainda enfrenta muitos desafios. Primeiro, as questões de privacidade e segurança de dados são um desafio importante nas aplicações de inteligência artificial. Como usar os dados para análises e previsões eficazes e, ao mesmo tempo, garantir a privacidade do usuário é um problema atual que precisa ser resolvido. Em segundo lugar, a justiça e a transparência do algoritmo também merecem atenção. O processo de tomada de decisão dos algoritmos de inteligência artificial é muitas vezes uma caixa preta. Como garantir a imparcialidade e a interpretabilidade do algoritmo é uma importante direção de pesquisa.
No futuro, espera-se que a inteligência artificial alcance avanços em mais campos. Com o avanço da tecnologia e a expansão dos cenários de aplicação, a inteligência artificial continuará a melhorar o nível de inteligência e a alcançar uma interação humano-computador mais natural. Casas inteligentes, condução autônoma, saúde médica e outras áreas se tornarão direções-chave para o desenvolvimento da inteligência artificial. Através da contínua inovação tecnológica e exploração de aplicações, a inteligência artificial trará mais oportunidades e desafios ao desenvolvimento social.
Desafios e futuro da inteligência artificial（AI）
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