A inteligência artificial (IA) é uma variedade de soluções e métodos tecnológicos e científicos que ajudam a fazer programas semelhantes à inteligência humana. A inteligência artificial inclui muitas ferramentas, algoritmos e sistemas, que também são todos componentes da ciência de dados e das redes neurais artificiais.
A ciência dos dados é a ciência da análise de dados e da extração de informações e conhecimentos valiosos. Ela se cruza com áreas como aprendizagem de máquinas e ciência do pensamento (Cognitive Science), bem como tecnologias para trabalhar com grandes dados (Big Data). A ciência dos dados resulta na análise de dados e na busca da abordagem correta para o processamento, classificação, amostragem e recuperação posterior de dados.
Como funcionam as redes neurais, e quais são elas? Classificação das redes neurais artificiais
Uma rede neural é uma das direções da inteligência artificial, cujo objetivo é modelar os mecanismos analíticos realizados pelo cérebro humano. As tarefas que uma rede neural típica resolve são a classificação, a previsão e o reconhecimento. As redes neurais são capazes de aprender e desenvolver por si mesmas, construindo sua experiência sobre os erros cometidos.
Uma rede neural é um kit de neurônios que estão ligados entre si por conexões únicas chamadas sinapses. A estrutura de uma rede neural veio para o mundo da programação a partir da biologia. Graças a esta estrutura, a máquina adquire analisando e até se lembra de várias informações. As redes neurais também são capazes de analisar os dados recebidos e reproduzi-los a partir de sua memória.
Em outras palavras, uma rede neural é uma interpretação mecânica do cérebro humano, que contém milhões de neurônios que transmitem informações sob a forma de impulsos elétricos.
O que é um neurônio?
Um neurônio é uma unidade computacional que aceita dados, realiza cálculos simples sobre eles e depois os passa para outros neurônios. Eles são divididos em três tipos básicos: entrada (azul), oculta (vermelha) e saída (verde).:
Quando uma rede neural consiste de muitos neurônios, o termo camada é introduzido. Assim, uma camada de entrada recebe informações, camadas ocultas (geralmente não mais que 3), que as processam, e uma camada de saída, que produz o resultado.
A base biológica da conectividade neural
Existem cerca de 86 bilhões de neurônios em nossos cérebros. Um neurônio é uma célula conectada a outras células deste tipo. As células são conectadas entre si por ramos. Tudo isso junto se assemelha a um tipo de rede. É a rede neural. Cada célula recebe sinais de outras células. Depois, ela as processa e envia o próprio sinal para outras células.
Um neurônio recebe um sinal (informação), processa-o e envia sua resposta. As setas representam as conexões - as ramificações ao longo das quais a informação é transmitida:
É como contornar sinais uns para os outros; a rede neural chega a algum tipo de decisão. Assim, a decisão resulta do trabalho coletivo de um bilhão de neurônios.
A rede neural artificial
Uma rede neural tenta usar modelos matemáticos para simular o cérebro humano a fim de criar máquinas com inteligência artificial.
Uma rede neural simula o funcionamento do sistema nervoso humano, uma característica do qual é a capacidade de auto-aprendizagem a partir de experiências anteriores. Assim, o sistema comete cada vez menos erros.
Uma rede neural consiste em elementos de computação separados - neurônios, localizados em várias camadas, como nosso sistema nervoso. Os dados que chegam à entrada de uma rede neural são processados seqüencialmente em cada camada da rede. Cada neurônio tem parâmetros específicos que podem variar de acordo com os resultados obtidos - este é o ponto de treinamento da rede..
Treinamento da rede neural
Um dos critérios primários e mais importantes é a possibilidade de treinar uma rede neural. Em geral, uma rede neural é um conjunto de neurônios através do qual um sinal passa. Se você alimentá-lo na entrada, obterá um resultado desconhecido na saída após passar por milhares de neurônios. Para transformá-lo, você precisa alterar os parâmetros da rede para obter os resultados desejados no trabalho.
Você pode&##39;não alterar o sinal de entrada, o somador executa a função de soma, e você pode'não alterar algo ou tirá-lo do sistema, pois deixaria de ser uma rede neural. A única coisa que resta é usar coeficientes ou funções de correlação e aplicá-los aos pesos das conexões. Neste caso, podemos definir a definição de treinamento da rede neural - a busca de um conjunto de coeficientes de peso que, ao passar pela víbora, dará o sinal desejado na saída. É o conceito aplicado por nosso cérebro também.
Mas há uma nuança. Se você definir os coeficientes de pesos manualmente, a rede neural se lembrará do sinal de saída correto. Neste caso, a saída de informação será instantânea e pode parecer que o neurônio foi capaz de aprender rapidamente. E se você mudar um pouco o sinal de entrada, você se enganará, não obterá respostas lógicas na saída.
Assim, em vez de especificar coeficientes específicos para um sinal de entrada, você pode criar parâmetros de generalização usando amostragem.
O que a inteligência artificial implica e como ela funciona? Aplicações e perspectivas da inteligência artificial
Inteligência Artificial (IA) é uma tecnologia, ou mais precisamente, uma direção científica, que está estudando maneiras de ensinar um computador, equipamento robótico e sistema analítico a pensar inteligentemente como uma pessoa. Na verdade, o sonho dos assistentes robóticos inteligentes surgiu muito antes de os primeiros computadores terem sido inventados.
Aprendizagem de máquinas e redes neurais são todos exemplos de inteligência artificial que são usados para descrever sistemas computacionais sofisticados. As tecnologias baseadas na aprendizagem de máquinas são capazes de resolver muitos problemas no mundo real.
Inicialmente, funções como o raciocínio e a tomada de decisões deliberada estavam ausentes dos computadores. Ainda assim, nos últimos anos, várias descobertas importantes foram feitas no campo da tecnologia da IA e algoritmos relacionados. O número crescente de grandes amostras de dados diversos - Grandes Dados - disponíveis para treinamento de IA desempenha um papel importante.
Muitos outros assuntos, incluindo matemática, estatística, teoria de probabilidade, física, processamento de sinais, aprendizagem de máquinas, cadeia de bloqueio, visão computacional, psicologia, lingüística e pesquisa cerebral, se cruzam com a tecnologia da IA. Os interessados em filosofia são atraídos por questões como responsabilidade social e a ética do desenvolvimento da inteligência artificial.
O desenvolvimento da tecnologia de IA é motivado pelo fato de que trabalhos com inúmeras variáveis necessitam de soluções extremamente complicadas que são difíceis de compreender e algoritmizar manualmente. A aprendizagem de máquinas modernas e tecnologias de IA, quando combinadas com " treinamento " dados para os sistemas, podem permitir aos computadores " pensar " por si mesmos - programar, compor música, avaliar dados, e fazer julgamentos independentes com base neles.
Como funciona a inteligência artificial (IA)?
A inteligência artificial é a capacidade de um computador ou de um robô de realizar tarefas normalmente associadas a seres inteligentes. A terminologia é amplamente utilizada para descrever um projeto que visa desenvolver sistemas que possuem processos cognitivos específicos do ser humano, como a capacidade de raciocinar, generalizar e aprender com experiências passadas..
Em sua forma mais básica, a IA é uma simulação rudimentar dos neurônios cerebrais. Os sinais são transferidos de neurônio para neurônio, e após o processo, um resultado é obtido.
Descrição do Neurônio Artificial
Um neurônio artificial, freqüentemente conhecido como uma rede neural, é uma função matemática destinada a ser um modelo de neurônios biológicos. Nas redes neurais artificiais, os neurônios artificiais são os blocos básicos de construção. Como um modelo matemático do cérebro humano, as redes neurais artificiais foram desenvolvidas.
Os neurônios individuais são células vivas estruturadas de forma complexa com ramificações capazes de trocar sinais com outros neurônios através de conexões regulares e um nó mais significativo responsável pela transmissão de impulso do neurônio. Algumas das ligações são responsáveis pela excitação do neurônio's, e algumas são responsáveis pela inibição. Os impulsos que o neurônio transmite a outros neurônios dependerão de quais sinais e das conexões o neurônio "entra."
O neurônio artificial não precisa de um portador físico. Basicamente, é uma função matemática. Sua tarefa é receber informações (por exemplo, sinais de muitos outros neurônios artificiais), processá-las de uma certa maneira e, em seguida, emitir o resultado. Em uma rede artificial, os neurônios são normalmente divididos em três tipos:
- entrada - cada um desses neurônios recebe uma "entrada"; elemento de informação inicial,
- Intermediário - processar as informações,
- Saída - saída - saída do resultado.
A própria rede neural é criada em camadas, como uma torta. Uma das camadas externas contém neurônios de entrada, outra contém neurônios de saída, podendo haver um ou mais intermediários entre elas. Cada neurônio da rede média está conectado a um conjunto de neurônios de duas camadas circundantes. A comunicação entre os neurônios é fornecida por meio de pesos - valores numéricos que cada neurônio calcula com base nos dados recebidos da camada anterior da rede.
Ao criar redes neurais artificiais, os cientistas foram guiados pela estrutura do cérebro humano.
A diferença entre inteligência artificial e inteligência humana
A inteligência pode ser definida como a capacidade mental geral para raciocinar, resolver problemas e aprender. Por sua natureza pública, a inteligência integra funções cognitivas como percepção, atenção, memória, linguagem ou planejamento. Uma atitude consciente em relação ao mundo distingue a inteligência natural.
A questão de como a IA difere da inteligência natural é, na verdade, filosófica, e não estritamente científica. O fato é que nenhuma inteligência artificial que existe hoje atingiu um nível de desenvolvimento alto o suficiente para competir com os humanos em pé de igualdade.
Há um ponto de vista expresso pelo filósofo John Searle na década de 1980. Ele introduziu os termos "AI forte" e ?AI fraco?. Uma inteligência artificial robusta, segundo os cientistas, pode se realizar e pensar como um humano. A IA fraca é incapaz disso.
As IAs de hoje são inequivocamente fracas porque nenhuma delas desenvolveu a autoconsciência ainda. Eles fazem apenas o que foram treinados para fazer e, em certo sentido, podem ser considerados programados para fazê-lo. Eles não têm uma compreensão precisa do que está por trás dessas coisas.
No entanto, muitos pesquisadores acreditavam que os sistemas de computador nunca poderiam se igualar aos humanos, pois dependem do conhecimento aprendido e da experiência prática para dar sentido às suas atividades. Os computadores não a têm por definição - portanto, não podem desenvolver a inteligência por conta própria.
Mas estas declarações foram feitas quando as redes neurais estavam apenas dando seus primeiros passos. Hoje, olhando para seu sucesso no aprendizado, é fácil acreditar na realidade da IA, que será capaz de se igualar aos humanos ou mesmo ultrapassá-los.
Os Princípios Básicos de Inteligência
Podemos comparar o pensamento humano com a inteligência artificial com base em vários parâmetros padrão da organização do cérebro e da máquina. A atividade de um computador, como um cérebro, envolve quatro etapas: codificação, armazenamento, análise de dados e entrega de resultados.
O cérebro humano e a IA podem se auto-aprender com base em dados do ambiente. Além disso, o cérebro humano e a inteligência da máquina resolvem problemas (ou tarefas) usando algoritmos específicos.
Princípios tecnológicos de inteligência artificial
O aprendizado de máquinas (ML) é um princípio de desenvolvimento de IA baseado em algoritmos de auto-aprendizado. O envolvimento humano nesta abordagem se limita a carregar uma série de informações na máquina's "memory" e estabelecer metas.
O aprendizado profundo é um método misto, sendo a principal diferença o processamento de grandes conjuntos de dados e o uso de redes neurais.
Uma rede neural é um conceito matemático que imita a estrutura e a função das células nervosas em um organismo biológico. Assim, idealmente, é um sistema de auto-treinamento. Se transferirmos o princípio para a base tecnológica, uma rede neural é um conjunto de processadores que realizam uma única tarefa em um projeto de grande escala. Em outras palavras, um supercomputador é uma rede de muitos computadores comuns.
O aprendizado profundo refere-se a um princípio separado da IA, uma vez que este método é aplicado para detectar padrões em grandes quantidades de informação. Para um trabalho tão impossível para o ser humano, o computador usa técnicas avançadas.
A computação cognitiva é uma das direções da IA, que estuda e implementa os processos de interação natural homem-computador, semelhante à interação entre as pessoas. A tecnologia de inteligência artificial visa imitar totalmente as atividades humanas de ordem superior - fala, pensamento simbólico e analítico..
A visão por computador é um ramo da IA usado para reconhecer imagens gráficas e de vídeo. Hoje a inteligência de máquina pode processar e analisar dados gráficos e interpretar informações de acordo com o ambiente..
Discurso sintetizado. Os computadores já podem compreender, analisar e reproduzir a fala humana. Já podemos controlar programas, computadores e gadgets com comandos de fala—por exemplo, Siri ou Google assistente, Alice em Yandex, e outros.
Além disso, os sofisticados processadores gráficos, que estão no centro do processamento de dados interativos, dificultam a visão da inteligência artificial sem eles. APIs - interfaces de programação de aplicações - são necessárias para integrar a IA em vários programas e dispositivos. Usando API, você pode facilmente adicionar tecnologia de inteligência artificial a qualquer sistema de computador: segurança doméstica, casa inteligente, equipamento CNC, etc.
Os principais problemas da IA hoje
Neste ponto do desenvolvimento, as capacidades da inteligência artificial's são limitadas. As principais dificuldades a seguir podem ser destacadas:
- O aprendizado de máquina só é possível com base em dados massivos. Isso significa que quaisquer imprecisões nas informações afetam fortemente o resultado final.
- Sistemas inteligentes são limitados a uma atividade específica. Ou seja, um sistema inteligente configurado para detectar fraudes na tributação não será capaz de detectar fraudes no setor bancário. Estamos lidando com programas altamente especializados que ainda estão longe da multitarefa humana.
- Máquinas inteligentes não são autônomas. Requer uma equipe inteira de especialistas e muitos recursos para mantê-los "vivos".
- Os limites do aprendizado profundo e das redes neurais.
Apesar de todas as vantagens, o aprendizado profundo e as redes neurais ainda apresentam desvantagens significativas.
- Dependência de dados: em geral, os algoritmos de aprendizado profundo exigem uma quantidade considerável de dados de treinamento para realizar suas tarefas com precisão. Infelizmente, não há dados de treinamento de alta qualidade suficientes para criar modelos de trabalho para muitos problemas.
- Imprevisibilidade: as redes neurais evoluem de uma maneira estranha. Às vezes, tudo sai como planejado. E às vezes (mesmo que a rede neural funcione bem), até os criadores lutam para entender como os algoritmos funcionam. A falta de previsibilidade torna extremamente difícil corrigir e corrigir erros em algoritmos de redes neurais.
- Viés algorítmico: algoritmos de aprendizado profundo são tão bons quanto os dados em que são treinados. O problema é que os dados de treinamento geralmente contêm erros ou falhas ocultas ou aparentes, e os algoritmos os herdam. Por exemplo, um algoritmo de reconhecimento facial treinado principalmente em fotos de pessoas brancas funcionará com menos precisão em pessoas de cores de pele diferentes.
- Falta de generalização: algoritmos de aprendizado profundo são adequados para tarefas direcionadas, mas são ruins em generalizar seu conhecimento. Além disso, o aprendizado profundo não processa dados que se desviam dos exemplos de treinamento.
Perspectivas futuras para inteligência artificial
A tecnologia de IA está encontrando aplicação generalizada e tem um enorme potencial de crescimento em todas as áreas. Com o tempo, a humanidade criará computadores cada vez mais poderosos, que se tornarão cada vez mais avançados no desenvolvimento da IA.
As redes neurais artificiais estão sendo criadas à imagem do cérebro humano, embora de forma muito simplificada. Talvez um dia seja capaz de escanear todas as seções do cérebro de uma pessoa viva, mapear seus neurônios e conexões sinápticas e reproduzir sua cópia em um computador. Pode-se esperar que tal rede neural copiada não apenas se comporte de forma inteligente - ela será literalmente um duplo humano, capaz de se reconhecer, tomar decisões e realizar ações como faz. Até as memórias serão copiadas. Teoricamente, será possível colocar tal rede neural em um corpo artificial (em um robô). Então a pessoa - uma cópia de sua consciência - pode viver quase para sempre.
Seria difícil realizar tal transferência na prática: nenhuma tecnologia permitiria a "read" o cérebro vivo e criar seu "map." E ainda estamos muito longe de criar uma rede neural artificial que seria tão poderosa quanto o cérebro.
O objetivo da IA é ajudar as pessoas e assumir tarefas complexas ou rotineiras. Se a inteligência artificial puder um dia atingir o nível do pensamento humano, será um marco para a civilização. Teremos um assistente capaz e inteligente - e podemos estar justamente orgulhosos de que é uma criação de nossas mãos.
No momento, a ciência tem criado com sucesso redes neurais relativamente pequenas, capazes de reconhecimento de voz ou processamento de imagem. Nenhuma IA ainda tem as mesmas habilidades que o cérebro humano..
"Power" a inteligência não está relacionada à velocidade do cálculo, mas à complexidade da rede neural. A mente humana ainda é superior a qualquer rede neural artificial, embora o ritmo de seus processos seja significativamente mais lento do que o dos computadores.
As redes neurais artificiais consistem de neurônios individuais, que são agrupados em camadas. Duas camadas externas servem como um "input," que recebe informações de entrada, e um "output," do qual o resultado é lido. Pode haver de uma a várias dezenas, ou mesmo centenas, de camadas intermediárias de neurônios entre elas. E cada neurônio em uma camada está ligado a muitas outras nas camadas anteriores e seguintes.
Quanto mais complexa a rede, mais camadas e neurônios ela contém e mais tarefas severas e extensas ela pode realizar.
Muitos fatores moldam a mente humana. Recebemos informações sobre o mundo exterior através de nossos órgãos perceptuais - observando, tocando e degustando. Ao interagir com o meio ambiente, ganhamos experiência de vida, conhecimento sobre as propriedades do mundo e habilidades sociais. Nossos cérebros estão constantemente melhorando e mudando fisicamente.
Suponha que consigamos criar um complexo de rede neural suficientemente complexo para que ele possa evoluir de forma semelhante e equipá-lo com "sense organs" - câmera de vídeo, microfone e similares - talvez depois de um tempo, ele seja capaz de adquirir "experiência de vida." Mas isso é um assunto para um futuro distante.