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Principios estructurales de la inteligencia artificial y sus aplicaciones
Introduce la estructura y los principios relevantes de la inteligencia artificial e introduce la aplicación de la inteligencia artificial en la banca, la conducción autónoma, etc.
Modifié à 2020-10-12 16:08:04
Principios estructurales de la inteligencia artificial y sus aplicaciones
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Principios estructurales de la inteligencia artificial y sus aplicaciones
conocimiento básico
Una nueva era informática
Los asuntos comerciales están casi informatizados
Existe un gran número de usuarios de terminales móviles
Era de la IA (inteligencia artificial) y el IoT (Internet de las cosas)
¿Qué es la inteligencia artificial?
Vino recomendado por AI.
Introduce tus sensaciones después de probar la bebida.
Analizar la sensibilidad gustativa de las personas.
AI recomienda una bebida para probar la próxima vez
Analiza nuevamente, solo prueba algunas bebidas y combina los sabores para hacer recomendaciones precisas.
Datos interesantes sobre la inteligencia artificial
Apareció por primera vez en la Conferencia de Dartmouth en 1956.
definición temprana
Recopile muchas noticias, realice búsquedas en bases de datos y luego prediga y juzgue el futuro.
Inteligencia artificial general AGI
Aún no existe, está lejos de estar terminado.
tecnología requerida
Identificar especies y personas.
Conciencia de las distancias y condiciones circundantes.
comunicación comunicación natural
Comprender los sentimientos de la otra persona.
Responde la pregunta correctamente
juicio sobre las cosas
IA fuerte e IA débil (AGI e IA especial)
AGI
Capacidad para obtener múltiples soluciones por su cuenta
Capacidad para resolver problemas más allá de la imaginación.
Comprensión autónoma/comportamiento autónomo
Es el sueño de la gente desde el nacimiento de la tecnología de inteligencia artificial.
Es difícil de conseguir y pocas medidas se pueden tomar
IA especial
Comportamiento inteligente en áreas individuales
La IA que supera las capacidades humanas ya se ha puesto parcialmente en práctica
ajedrez/ir
Piloto automático
diagnostico medico
¿Cómo identifica y juzga el cerebro?
cerebro izquierdo y cerebro derecho
Diferentes funciones
pensamiento lógico del cerebro izquierdo
Percepción sensorial del lado derecho del cerebro
Considere los métodos en la investigación de la IA
Usar computadoras para crear algo idéntico al propio cerebro humano
Realizar las mismas funciones de "pensamiento y lógica" y "percepción y percepción" que los humanos a través de las computadoras.
Células nerviosas y sinapsis.
Células nerviosas (neuronas)
Procesamiento de información y transmisión de información a otras neuronas.
sinapsis
elementos de conexión entre neuronas
Método de reconocimiento de números (método anterior)
la coincidencia de patrones
si... entonces forma reglas
Aprendizaje automático y big data
Las computadoras aprenden analizando datos (big data)
El avance de las redes neuronales se debe a la acumulación de big data
Vector de características
Es una característica que una computadora analiza y extrae de una transacción. Es un valor vectorial (una combinación de varios números) dentro de la computadora.
Los humanos extraen características de la experiencia.
Aprendizaje automático que aprende como los humanos
El núcleo de la inteligencia artificial (IA)
aprendizaje automático
Redes neuronales
aprendizaje profundo
"Aprendizaje automático" basado en "redes neuronales" (modelos matemáticos) construidos mediante "aprendizaje profundo"
El impacto de las redes neuronales
gato de google
Marcando el tercer auge de la inteligencia artificial
Equipo de investigación de Google "Google X Labs"
Después de conocer miles de imágenes, la red neuronal descubrió la existencia de los gatos y comprendió las características de los gatos.
Juego AI Computer-DQN
computadora jugando videojuegos
No aprendí las reglas del juego ni los métodos de puntuación de antemano
Aprende las reglas del juego y consigue puntuaciones altas por tu cuenta
El aprendizaje profundo logra una victoria decisiva en el concurso de reconocimiento de imágenes
Concurso internacional relacionado con la base de datos de imágenes "ImageNet" desarrollada por la Universidad de Stanford
La computadora primero reconoce la imagen y luego le permite adivinar lo que se capturó en la imagen.
"Super Vision", dirigida por Jeffrey Hinton de la Universidad de Toronto, tiene una tasa de error del 17%
AlphaGo vence al poderoso jugador Go
Cuatro victorias y una derrota
Coche sin accidentes
"Salón Internacional de Electrónica de Consumo 2016" en Las Vegas, EE. UU.
Desarrollado por Toyota y Nippon Telegraph and Telephone Company
Conducción autónoma y aprendizaje autónomo
El coche toma decisiones y conduce de forma autónoma
Las rutas de conducción son arbitrarias y no predeterminadas.
Infraestructura para soportar los coches del futuro
Interactuar con el entorno que lo rodea.
Interacción de cámara de calle circundante
Los vehículos de delante comparten información.
Principios de la inteligencia artificial
Métodos de aprendizaje automático
aprendizaje supervisado
marca la respuesta correcta
Leer grandes cantidades de datos de etiquetas
Comprender el "vector propio" de la respuesta correcta
aprendizaje sin supervisión
Aprenda de datos sin etiquetas de respuesta correctas
Extraer estadísticamente puntos en común, conexiones y correlaciones.
Un método de aprendizaje para desarrollar sistemas que derivan funciones de correlación.
Problemas de clasificación y regresión.
Problema de clasificación
Distinguir después de la identificación
problema de regresión
El "aprendizaje no supervisado" resuelve eficazmente los problemas de regresión
El "aprendizaje no supervisado" es el aprendizaje basado en datos cuya solución de salida no se puede determinar.
Exportar funciones estadísticas
Para calcular el valor previsto
Analice datos, descubra características y calcule funciones
Los problemas de regresión se utilizan a menudo en
observación de datos
Estadísticas
Valores en continuo cambio (información sobre el precio de las acciones)
aprendizaje reforzado
Es un método de aprendizaje automático que combina el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado.
Aprendizaje por refuerzo con AlphaGo
Estudiar partidas de ajedrez pasadas jugadas por ajedrecistas.
Juegos entre ordenadores (aproximadamente 30 millones de movimientos)
Utilice contenido de aprendizaje para jugar contra jugadores profesionales de Go
experiencia y compensación
Robot aprendiendo a andar en bicicleta
Gana distancia y obtén puntos
Vaya sin problemas, ahorre tiempo y reciba pagos
Aprende a ganar más
ventaja
Automatizar la depuración de algoritmos
Reduce la carga de trabajo de los ingenieros.
Principio de la red neuronal
teoría del aprendizaje unitario
Todo el procesamiento de información dentro del cerebro humano se realiza mediante el mismo reconocimiento de patrones.
aplicación de computadora
Computadora simula el cerebro humano usando un modelo matemático de "red neuronal"
Simultáneamente simula el modo de reconocimiento de los nervios cerebrales.
sensor
El perceptrón más simple
capa de entrada
capa de salida
Para la misma entrada, la salida no es constante
aprendizaje profundo
modelo de pensamiento
modelo perceptivo
capa de entrada
capa de salida
capa de en medio
La capa de salida considera los resultados de la capa intermedia y luego genera
"Red neuronal profunda" (DNN)
Aumentar el número de nervios en la capa media.
Aumentar el número de capas intermedias.
El aprendizaje automático utilizando DNN es "aprendizaje profundo"
La carga de la computación paralela es enorme
CNN y RNN
Red neuronal convolucional (CNN)
Procesamiento de reconocimiento y análisis de imágenes fotográficas.
circunvolución
Terminología para compresión/descompresión de imágenes y comunicaciones por radio
Excelente identificación de vectores de características.
Excelente análisis de imágenes fijas.
Descomponga y analice el material de una manera sorprendente y amplíelo gradualmente a una gama más amplia para su procesamiento.
Cuando se analiza en un rango pequeño, la relación alrededor de la imagen es fuerte y la relación en las partes separadas es débil.
Red neuronal recurrente (RNN)
Identificación y análisis de situaciones de información importantes en series temporales, como cambios numéricos, etc.
información de series de tiempo
Información contextualmente importante
CNN se usa para huellas de voz, RNN es adecuado para conversaciones
Propagación hacia atrás
Método de aprendizaje consecutivo
Aplicado tanto a RNN como a CNN
Sistemas cognitivos y un chatbot
¿Qué es IBM Watson?
Las computadoras superan a los humanos por primera vez
Ajedrez
Primera victoria de Deep Blue en mayo de 1997
IBM Watson desarrollado para IBM
Prueba de inteligencia supera a la humana
Probado en el programa de preguntas "Jeopardy!"
Debe comprender el lenguaje natural humano.
Watson activo en el campo médico.
Encuentre respuestas adecuadas en función de las preguntas y consultas recibidas y devuelva las respuestas al cliente.
Procesar datos relevantes de pacientes hospitalarios de manera oportuna para obtener las mejores respuestas y predicciones relevantes.
Watson ayuda a tratar el cáncer y la leucemia
Acortar el tiempo de desarrollo de nuevos fármacos eficaces.
Buscar artículos relacionados con el cáncer, diagnosticar los síntomas del paciente e inferir el nombre de la enfermedad y los métodos de tratamiento.
¿Qué es el sistema cognitivo?
computadoras de tercera generacion
era de los sistemas cognitivos
Tecnología que permite al sistema responder preguntas mediante aprendizaje autónomo
datos estructurados
Diseñado para ser entendido y leído por computadoras.
datos no estructurados
Los humanos pueden leerlo, pero las computadoras no.
Los sistemas cognitivos deben respaldar la capacidad de leer y comprender datos "no estructurados"
¿Cuál es la entidad de Watson?
Sin base de datos dedicada
Soluciones dedicadas (Oferta)
Un marco que define un diseño para su uso en un dominio específico.
Producto
Explorador Watson
Navegador Watson
Análisis Watson
Herramientas de análisis de la nube
Utilice consultas en lenguaje natural para conectarse a la base de datos en segundo plano.
Solicitud
Programa publicado como software de aplicación o WebService
Plataforma
Nube de desarrolladores Watson
Para desarrolladores
Zona Watson en Bluemix
Proporcionar grupo de herramientas de desarrollo general de IBM.
Seis funciones principales de la versión japonesa de IBM Watson
Clasificador de lenguaje natural
Diálogo
Conversión de documentos
Buscar y clasificar (Recuperar y clasificar)
Dictado a texto
Texto a voz
Ejemplo de importación de Watson (1): centro de llamadas
El centro de llamadas de Mizuho Bank importa Watson
Inteligencia Artificial y Robots - Recepción Bancaria
Permitir que los clientes jueguen pruebas de inteligencia o juegos de lotería en la sala de espera, apaciguar a los clientes, marketing de productos de seguros.
Capacidad para responder a las preguntas de los clientes con alta precisión.
Recepción de futuros clientes
Identificar clientes mediante reconocimiento facial
Guíe a los clientes a una sala de recepción exclusiva y entregue contenido al personal relevante de forma rápida y en tiempo real.
Opinión del robot como segunda opinión de referencia.
Ejemplo de importación de Watson (2): soporte de ventas
Watson se autocorrige de forma autónoma y responde más correctamente la próxima vez
El principio de respuesta de Watson a preguntas (6 API de versión japonesa)
Utilice "NLC" y "DLG"
Después del procesamiento del lenguaje natural, el diálogo entre
Utilice "NLC" y "R&R"
Después del procesamiento del lenguaje natural, se utiliza un motor de búsqueda para consultar la base de datos.
Utilice "STT" y "TTS"
Conversión de sonido a texto y conversión de texto a sonido
Paquete de solución de versión japonesa de IBM Watson
fondo
Alto costo de uso.
Sistema de pago basado en cantidad
Cargos basados en el volumen de transacciones de datos
tener función
chatbot de IA
hitTO
AI-Q
Soporte de respuesta por correo electrónico
nube tecnológica
Recepción de Pepper y orientación al cliente vinculadas a Watson
Responsable de recepción electrónica para guía
La clave para importar IA a los chatbots
Para uso interno dentro de la empresa.
Responda las preguntas de los empleados y mejore la eficiencia
Chatbot de IA proporcionado
Problemas de entrada de idioma
Responda preguntas automáticamente y proporcione la respuesta más adecuada
cuerpo
Datos que combinan texto y vocalizaciones en una base de datos.
Comentarios sobre los resultados de las respuestas
Indique la respuesta correcta basándose en los comentarios y asóciela con la IA
Ejemplo de importación de Watson (3): soporte de respuesta por correo electrónico
Watson inserta automáticamente oraciones precisas
Además de las respuestas del operador, aprendizaje automático (modo de consulta adicional)
Analizar personalidad, emoción y tono de voz a partir de un tweet o correo electrónico
Analizando la personalidad desde Twitter
"Analizador de tonos"
Analizar el tono de un artículo.
Analizar tendencias de expresión como "ira" y "sinceridad".
Inteligencia artificial en aplicaciones prácticas
Aplicaciones en call center y recepción de clientes
Los grandes bancos japoneses utilizan IA y bots
Recepción de clientes por parte de Watson y robots.
En la recepción del banco, el reconocimiento facial determina quién es el cliente
Escuche las necesidades de los clientes y guíelos hacia Pepper
Pepper acepta consultas detalladas de los clientes, proporciona respuestas y envía mensajes a los teléfonos móviles de los clientes.
Humanos y robots trabajando juntos
Resolver problemas de personal a corto plazo.
Chatbot de inteligencia artificial
Facebook M Conviértete en Consultor
Conexión del cliente de LINE
Impulsar chatbots para implementar servicios de atención al cliente utilizando "LINE"
Al importar este servicio, las empresas pueden utilizar LINE para responder consultas desde sus sitios web o cuentas de LINE.
Aplicar a las preguntas frecuentes
Al acumular problemas insatisfechos y actualizar las preguntas frecuentes mediante aprendizaje automático o actualización manual, aumenta la proporción de problemas resueltos.
La inteligencia artificial comienza a estar activa en el ámbito médico
Examinar imágenes de resonancia magnética y detectar anomalías.
Obtenga un diagnóstico bajo la supervisión de un médico profesional para detectar anomalías.
El diagnóstico final fue realizado por un médico profesional.
Se puede diagnosticar rápidamente
Ayudar a los médicos a descubrir anomalías que los médicos han pasado por alto.
Extraiga respuestas de grandes cantidades de datos
Análisis de genes del cáncer
Recepción, búsqueda precisa del mejor departamento para los pacientes.
Obtenga un diagnóstico y tratamiento precisos lo antes posible
Reducir los diagnósticos erróneos y las omisiones de los médicos.
Consulta por robot
Inteligencia artificial para la composición al estilo de los Beatles
Las personas son responsables de arreglar y componer letras.
Composición de inteligencia artificial
Importa 14.000 partituras musicales para aprender
Elija entre 45 estilos de aprendizaje instrumental de los Beatles
Seleccione de forma interactiva las mejores partes para organizar, mezclar y completar la composición.
Inteligencia artificial que entiende las emociones
Los dos generadores de emociones de Pepper
reconocedor de emociones
Leer las emociones de la otra persona.
Analizar la entonación de la voz.
Analizar expresiones faciales.
generador de emociones
Deja que los robots tengan emociones similares a las humanas
matriz de emociones
Secreción similar de hormonas, tipos emocionales y respuestas fisiológicas.
mapa emocional
Similar al modelado de emociones como "excitación" y "agresividad" que ocurren con el aumento o disminución de hormonas.
Visualizando las emociones de las motos en la pista (Honda)
Mira el vídeo del paseo mientras las emociones de la moto están alborotadas
Quiere que el coche se comunique emocionalmente con el conductor.
El futuro de la comunicación con las motos (Kawasaki)
Lanzamiento de la película conceptual
Las motocicletas del futuro se comunican con los motociclistas y crecen juntas
Comunicarse para prevenir accidentes de tránsito antes de que sucedan
Inteligencia artificial para la búsqueda de empleo
Proporcionar sugerencias de cursos de estudio que se adapten a sus necesidades.
Cuanto mayor sea la idoneidad, mayor será la probabilidad de recibir créditos.
la capacidad de descubrir que uno no se ha dado cuenta
Diagnosticar la personalidad subyacente
Recomendar información de búsqueda de empleo que coincida con las intenciones de búsqueda de empleo del usuario.
Coincidencia basada en valores
Garantizar un alto grado de adecuación entre los solicitantes de empleo y las empresas.
servicio de emparejamiento
Inteligencia artificial que puede dejar de escribir novelas o noticias
Una novela corta al estilo de "Hoshi Shinichi"
Aún no soy capaz de escribir novelas.
Escribir informes de noticias formateados.
Associated Press
Usando "WordSmith" para escribir inteligencia artificial
Nihon Keizai Shimbun
Resumen final de cuenta de inteligencia artificial totalmente automatizada
Por qué escribir una novela es difícil
Preguntas para responder
¿Es un formato fijo o no fijo?
¿Cuánta creatividad se requiere?
Lo más importante del mecanismo de aprendizaje automático es la "recompensa".
La recompensa es clara
No puedes sumar puntos al escribir novelas
La evaluación de las novelas es más subjetiva.
Otra forma de explicar
Reconstruir historias basadas en el pensamiento de las personas crea historias para las personas
El descubrimiento a partir de big data es el logro de la inteligencia artificial
Otros ejemplos de aplicación
La IA monitoriza la red y detecta anomalías
Características del virus
Cuando se activa un virus, los sistemas tradicionales descubren archivos o código ejecutable desde el modo de compilación y lo bloquean.
Pero el uso de software como WMI y PowerShell para recolectar energía mecánica generalmente pasa desapercibido.
Principio de detección de IA
La IA puede monitorear todos los terminales de la red y aprender las operaciones y acciones habituales de cada terminal.
Después de aprender las operaciones habituales, considere este estado como el estado normal.
Una vez que se realiza una operación o acción diferente, se emitirá una advertencia para llamar la atención.
Seguimiento del desarrollo del sumiller de IA.
Aplicaciones en campos como la moda y el vino
Recomendar trajes, zapatos, combinaciones coordinadas, etc. completamente adecuados al usuario.
Solicitar una patente en los Estados Unidos
Sistema de IA que lee microexpresiones
afectiva
Affdex es inteligencia artificial para el reconocimiento de expresiones faciales
Tiene la base de datos de emociones más grande del mundo e inteligencia artificial que adquiere emociones a través del aprendizaje profundo.
mecanismo
computadora que mide la emoción
El receptor visual (cámara) sigue los puntos clave y los movimientos del rostro humano.
Analizar movimientos faciales sutiles.
Relacionar emociones complejas con datos
Determinar puntos faciales importantes (nariz, cejas, boca, etc.)
Clasificados según color, textura, escala de grises claros, etc.
Reconocer y rastrear la ubicación de docenas de partes precisas del rostro de un individuo y capturar movimientos musculares sutiles.
Reflejado en la base de datos como datos.
Analizar información y acumular información sobre cómo se relaciona el contenido correspondiente.
Emociones y expresiones al ver anuncios o tomar clases, utilizadas para
Atención médica, enfermería, consulta, etc.
Análisis de sentimiento de los robots.
La última tecnología en informática de IA
Servicios cognitivos de Microsoft (MicrosoftAzure)
idioma
Servicio inteligente de comprensión del idioma. (LUIS)
Enseñar a una aplicación a comprender los comandos emitidos por el usuario.
API de análisis de texto (API de análisis de texto)
Evaluar opiniones y temas para comprender las necesidades de los usuarios.
API del modelo de lenguaje web (API del modelo de lenguaje web)
Aproveche el poder de los modelos de lenguaje predictivo dirigidos a datos en la web
API de revisión ortográfica de Bing (API de revisión ortográfica de Bing)
Detectar y corregir errores tipográficos en aplicaciones
API de traducción de texto (API de texto del traductor)
La traducción automática de texto es fácil con una simple llamada
visible
Algoritmos de procesamiento de imágenes que permiten una revisión personalizada del contenido al devolver información como imágenes, reconocimiento de emociones y más.
API facial (API facial)
Detecta, analiza, organiza y etiqueta rostros en fotografías.
API de emoción (API de emociones)
Experiencia de usuario personalizada mediante reconocimiento de emociones
API de imágenes por computadora (API de visión por computadora)
Extraer información útil para la toma de decisiones a partir de imágenes
moderador de contenidos (Moderador de contenido)
Revisión automática de imágenes, textos y vídeos.
voz
Manejar el idioma de audio en su aplicación
API de voz de Bing (API de voz de Bing)
Convierta voz en texto y viceversa, y comprenda la intención del usuario
API de reconocimiento de oradores (API de reconocimiento de orador)
Utilice el reconocimiento de voz y autentique a hablantes individuales
API de traducción de voz (API de voz del traductor)
Implemente fácilmente traducción de voz en tiempo real con una simple llamada a la API REST
Servicio de voz personalizado (Servicio de voz personalizado)
Mejore la precisión cuando el reconocimiento de voz tenga dificultades para responder a cuestiones como el estilo de habla del cliente, el ruido ambiental, el vocabulario, etc.
buscar
Profundice el vínculo con BingSearchAPI para hacer más conveniente el uso de aplicaciones, páginas web y otras funciones.
API de búsqueda de Bing (API de búsqueda de Bing)
API de búsqueda para buscar documentos web, imágenes, vídeos, noticias y obtener resultados completos
API de recomendación automática de Bing (API de sugerencia automática de Bing)
Proporciona aplicaciones con opciones inteligentes de sugerencias automáticas para búsquedas.
Conocimiento
Establecer asignaciones entre información y datos complejos para que se puedan realizar tareas como recomendaciones razonadas y búsqueda semántica.
API recomendada (API de recomendaciones)
Predecir y recomendar los artículos que los clientes quieren
API de conocimiento académico (Conocimientos Académicos AP1)
Utilice contenido enriquecido relacionado con la educación de Microsoft Academic Graph
Experiencia concreta en tecnología de análisis de imágenes y animaciones.
API de imágenes de computadora de Microsoft
Analizar imágenes de muestra preparadas previamente
También puedes analizar cualquier imagen.
Detectar texto en imágenes y convertirlos en texto
API de visión en la nube de Google
Análisis de imágenes basado en la nube
El resto de funciones son las mismas que Microsoft.
Aprendizaje profundo y GPU
NVIDIA se transforma de una "empresa de informática visual" a una "empresa de informática de IA"
El papel de la CPU y la GPU
El procesamiento informático básico se entrega a la "CPU"
El procesamiento de cálculos como 3D y CG se deja en manos de la "GPU"
GPU activa en la informática de IA
Método de aprendizaje profundo, gran cantidad de procesamiento de cálculos.
El procesamiento requiere "operaciones matriciales" y las operaciones matriciales de GPU son sólidas
La GPU es más de 10 veces más rápida que la CPU
Computación AI utilizada en conducción autónoma y robots
Procese la información de la cámara y el sensor casi en tiempo real y comprenda su entorno.
Placa IA "DRIVE PX2"
Para crucero autónomo (conducción autónoma en autopistas)
Para conducción autónoma punto a punto (conducción autónoma entre lugares específicos)
Para un control totalmente automático
Placa de IA integrada "JETSON TX1"
robot humanoide
barredora automática
robot de manipulación
Implemente fácilmente marcos de aprendizaje profundo
Siempre que utilice una biblioteca de aprendizaje profundo, puede integrar el aprendizaje profundo en el sistema.
TensorFlow
compañía japonesa
Encadenador
Centro de Investigación de la Universidad Americana
café
téano
Antorcha
Minerva
Biblioteca de puente GPU
cuBLAS
cuDNN
Intel regresa confiando en una tecnología de alta velocidad que utiliza CP∪
Introducir tecnología multinúcleo en la CPU y optimizarla
Rendimiento de la CPU FPGA
FPGA
arreglos de compuertas lógicas programables en sitio (Arreglos de compuertas lógicas programables en sitio)
Acortar significativamente el ciclo de desarrollo.
Buena mantenibilidad
Alta escalabilidad
Todos los datos de procesamiento se guardan en la memoria del chip y se realizan cálculos temporales.
Acelere los cálculos de redes neuronales, como el aprendizaje profundo, mediante la composición.
prueba
CPUFPGA
513 imágenes por segundo, consumo de energía 294W
UPC
51 cuadros por segundo, consumo de energía 130W