¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial (IA) es una rama de la ingeniería informática, diseñada para crear máquinas que se comporten como los humanos. Aunque la IA ha llegado tan lejos en los últimos años, todavía le faltan elementos esenciales del comportamiento humano, como el comportamiento emocional, identificar objetos y manejarlos sin problemas como un humano.

Hay una serie de áreas donde se puede aplicar la IA, incluidas las siguientes:

• Sistemas expertos , donde las computadoras se pueden programar para tomar decisiones en situaciones de la vida real. La integración de máquinas, software e información específica permite al sistema impartir razonamiento, explicación y asesoramiento al usuario final.
• Lenguaje natural , donde los chatbots pueden reconocer el lenguaje humano natural si se comunican directamente con un usuario o un cliente.
• Sistemas neuronales , simulan la inteligencia al intentar reproducir los tipos de conexiones físicas que ocurren en los cerebros humanos. Por ejemplo, los sistemas neuronales pueden predecir eventos futuros basados ​​en datos históricos.
• La robótica , son computadoras programadas que ven, oyen y reaccionan a estímulos sensoriales, como la luz, el calor, la temperatura, el sonido y la presión.
• Los sistemas de juego pueden manipular juegos estratégicos, como el ajedrez o el póker, donde la máquina puede pensar en un número exponencial de posibles posiciones para jugar eficazmente contra un oponente humano.

También hay diferentes niveles de IA. Por ejemplo, algunos sistemas de IA se alinean más estrechamente con el comportamiento humano. Cuanto más se relaciona un sistema con el comportamiento humano real, más fuerte es la IA.

En el mundo, hay 2 tipos de sistemas. Uno es sistemas hechos por el hombre y otros sistemas naturales. Uno es un sistema complicado y otro es un sistema complejo.

Un sistema complicado se deriva utilizando nuestra lógica para resolver un problema específico, lo diseñamos considerando todas las entradas. Como hacer un gran edificio arquitectónicamente complicado, nuestra aplicación habitual o software especializado donde escribimos el flujo de trabajo, usamos los datos y las decisiones son deterministas.

Mientras que en la naturaleza la mayoría de los sistemas son complejos. Son sistemas estocásticos o probablísticos. Por eso es difícil de entender para nuestro cerebro lógico / intuitivo.

En inteligencia artificial, utilizamos la misma física y matemática que se aplica a todos los sistemas naturales. Proporcionando entrada y salida deseada o proporcionando solo entrada o poniendo el sistema en un entorno. Estamos tratando de reducir la función de pérdida. Igual que en el caso de la termodinámica o el comportamiento social. Reducimos el costo del error para obtener la mejor salida.

Nuestro poder computacional actual nos ayuda a echarle un vistazo a gran escala y crear mejores algoritmos a medida que encontramos más aplicaciones.

Como saben, la mayoría del sistema en la naturaleza funciona en acción, recompensa o retroalimentación. Eso es aprendizaje reforzado. Como saben, somos buenos en la coincidencia de patrones utilizando nuestras poderosas redes nuerales que, en términos simples, utilizan una función sigmoide o relu, aunque es altamente multinivel y está muy conectada. Las capas conectadas de la red oculta aplican filtros posteriores a la entrada y en la retropropagación intentaron validar y calcular el error de la salida deseada y corrige el peso. Al final de algunas pruebas y errores a medida que pasa el tiempo, el error se reducirá al mínimo. De lo contrario, será un problema con las entradas que haya tomado o hiperparámetros o problema de actitud o configuración incorrecta.

Mire http://playground.tensorflow.com para la simulación de redes neuronales que funcionan.

De hecho, puede ver todo aprendizaje profundo de ML o aprendizaje reforzado. Todo funciona en retroalimentación y mecanismo de corrección. Mientras que los algoritmos generales como SVM o K-significan más importancia para la coincidencia de patrones.

También puede ver los algoritmos NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies) utiliza redes neuronales junto con la selección genética para que podamos evitar iteraciones infinitas para una salida deseada. Puedes llamarlo ANN evolutivo.

También hay una red GAN que simula mientras soñamos con mejorar nuestras conexiones neuronales. Y también la red de cápsulas que tienen la intención de tener memoria entre la conexión neuronal oculta y, por lo tanto, aumentar la velocidad de comprensión del patrón y tomar decisiones.

La IA funciona combinando grandes cantidades de datos con un procesamiento rápido e iterativo y algoritmos inteligentes, lo que permite que el software aprenda automáticamente de patrones o características en los datos. La IA es un amplio campo de estudio que incluye muchas teorías, métodos y tecnologías, así como los siguientes subcampos principales:

• El aprendizaje automático automatiza la construcción de modelos analíticos. Utiliza métodos de redes neuronales, estadísticas, investigación de operaciones y física para encontrar información oculta en los datos sin programar explícitamente dónde buscar o qué concluir.
• Una red neuronal es un tipo de aprendizaje automático que se compone de unidades interconectadas (como las neuronas) que procesa información respondiendo a entradas externas, transmitiendo información entre cada unidad. El proceso requiere múltiples pases en los datos para encontrar conexiones y derivar significado de datos indefinidos.
• El aprendizaje profundo utiliza enormes redes neuronales con muchas capas de unidades de procesamiento, aprovechando los avances en potencia informática y técnicas de entrenamiento mejoradas para aprender patrones complejos en grandes cantidades de datos. Las aplicaciones comunes incluyen reconocimiento de imagen y habla.
• La computación cognitiva es un subcampo de IA que se esfuerza por una interacción natural y humana con las máquinas. Usando inteligencia artificial y computación cognitiva, el objetivo final es que una máquina simule procesos humanos a través de la capacidad de interpretar imágenes y habla, y luego hablar de manera coherente en respuesta.
• La visión por computadora se basa en el reconocimiento de patrones y el aprendizaje profundo para reconocer lo que hay en una imagen o video. Cuando las máquinas pueden procesar, analizar y comprender imágenes, pueden capturar imágenes o videos en tiempo real e interpretar su entorno.
• El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es la capacidad de las computadoras para analizar, comprender y generar lenguaje humano, incluido el habla. La siguiente etapa de la PNL es la interacción del lenguaje natural, que permite a los humanos comunicarse con las computadoras utilizando el lenguaje normal y cotidiano para realizar tareas.

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Perdón por la larga respuesta.

Esta pregunta es similar a la pregunta ¿cómo “reacciona” un cerebro humano ante una situación o incidente en particular (o de hecho, cómo piensa)?

En realidad es bastante simple,

1. la inteligencia artificial no es más que un algoritmo de programa, puede ser cualquier cosa, desde encontrar los mejores precios de hotel, reservar boletos para cualquier cosa, búsqueda por voz e incluso reconocimiento o búsqueda de imágenes.
2. Esa fue la parte del software, llegando al hardware, necesitará una cámara real para el reconocimiento de imágenes, o un micrófono para la búsqueda por voz y sí … un sistema de procesamiento en el que realmente pueda almacenar el algoritmo y ejecutarlo, como una computadora portátil o una PC o incluso un teléfono móvil.
3. Así que combinar todo esto no significa que tenga un sistema de IA en funcionamiento. Todavía tiene que ENTRENAR su sistema, es decir, su algoritmo debe ejecutarse una y otra vez varias veces para obtener resultados CORRECTOS o funcionar correctamente.
4. El paso anterior es lo que se puede decir como el quid de todo el sistema de IA. Se llama aprendizaje automático.
5. El sistema de IA tiene una red neuronal, este es el lugar donde sus datos de entrada se almacenan en pedazos, este es el CEREBRO de una IA y el proceso de entender mejor su IA aquí se conoce como aprendizaje profundo.
6. En realidad, puede ENSEÑAR una IA mediante varios métodos de aprendizaje, como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y, por último, el aprendizaje reforzado.
7. La IA de hoy depende en gran medida de los datos que se le suministran (EL ALGORITMO), que luego la procesa y luego ayuda en la forma en que fue diseñada para ejecutarse.
8. Las fuentes de entrada, como los sensores, etc., están mucho más relacionadas con la mecatrónica, por lo que no escribiremos mucho sobre su descripción.

Como dije, todo es simple.

Esta pregunta da lugar a varias otras preguntas importantes como:

¿Qué es la inteligencia?

¿Por qué se considera a los humanos como uno de los seres vivos más inteligentes de la tierra?

¿Por qué somos diferentes de otros seres vivos?

Y supongo que la respuesta a todo esto es que la capacidad de nuestro cerebro para pensar y tomar decisiones lógicas nos hace diferentes de los demás. Por supuesto, hay varios otros factores que uno puede tener en cuenta, pero esto es único.

Y lo que hace la inteligencia artificial es tratar de inducir la capacidad de tomar decisiones lógicas y pensar en una máquina.

Cuando una máquina comenzó a realizar tareas inteligentes como los humanos que se conoce como inteligencia artificial.

En sentido real, la IA “VERDADERA” ni siquiera existe. Estamos dando pequeños pasos hacia nombres tan sofisticados: inteligencia artificial, realidad virtual, etc. Pero hay muchas personas trabajando en ello. Por ahora existen algoritmos inteligentes que realmente funcionan de manera sorprendente.

Personalmente, creo que tenemos una forma rudimentaria de IA en frente de usted. Sí, tu sistema operativo. Una verdadera IA solo sabe dónde y cómo implementar diferentes módulos, que es algo que hacen nuestros sistemas operativos actuales de manera similar.

mi experiencia con AI fue con un programa en el que copiará lo que sea que hagas, digamos 1 minuto, haga clic en un espacio exacto, etc., luego puede seguir repitiéndolo una y otra vez, luego cada vez más rápido, tiene muchos Muchos parámetros y limitaciones.