GPU, ASIC (TPU, NPU), FPGA, etc.

Aprendizado de máquina, aprendizado profundo, aprendizado por reforço, aprendizado por transferência, etc.

Dados estruturados, dados não estruturados, etc.

Coleta de dados, limpeza de dados, padrões de dados, armazenamento de dados, etc.

escola de simbolismo

escola conexionista

escola de behaviorismo

Escola evolucionária

Bayesiano

escola de analogia

Sistema especialista, gráfico de conhecimento

Aprendizado de máquina, aprendizado profundo

Behaviorismo, Computação Evolucionária

Especializa-se apenas em uma única tarefa ou em um grupo de tarefas relacionadas e não possui capacidades gerais de inteligência

Ter certas capacidades gerais de inteligência e ser capaz de compreendê-las, aprendê-las e aplicá-las a uma variedade de tarefas

Excede a inteligência humana em quase todos os aspectos, incluindo criatividade, habilidades sociais, etc.

Teste de Turing dos anos 1940 a 1956

Conferência de Dartmouth 1956

Simbolismo 1956-1973

Simbolismo (Sistemas Especialistas) 1980-1990

Aprendizado de máquina até 1994, aprendizado profundo

Os algoritmos aprendem a partir de conjuntos de dados rotulados, ou seja, cada amostra de treinamento tem um resultado conhecido

Algoritmos aprendem com conjuntos de dados não rotulados

Combina uma pequena quantidade de dados rotulados e uma grande quantidade de dados não rotulados para treinamento

Aprenda por tentativa e erro quais comportamentos são recompensados ​​e quais resultam em punição

Aprendizado profundo, especificamente, aprendizado profundo de redes neurais

É um ramo importante do aprendizado de máquina

Algoritmos de aprendizagem profunda usam mais “camadas ocultas” (centenas), tornando-os mais poderosos e permitindo que as redes neurais realizem trabalhos mais difíceis

TensorFlow (Google)

Café(BVLC)

Keras(fchollet)

CNTK (Microsoft)

Tocha7 (Meta)

PaddlePaddle (Baidu)

MindSpore (Huawei)

Modelos de aprendizado de máquina com grandes escalas de parâmetros e estruturas computacionais complexas

A estrutura básica da maioria dos modelos grandes é o Transformer e suas variantes.

O grande modelo frequentemente mencionado atualmente é principalmente o modelo de linguagem grande (Large Language Model).

pré-treinamento

afinação

Por uso

por recursos

por função

Pressione para mudar de fonte

Modelo de assinatura

Modelo de serviço API

Modelo de serviço de plataforma

Modelo de serviço personalizado

Modelos de publicidade e promoção

Modelo de autorização de dados

Use tecnologia de inteligência artificial para criar ou gerar conteúdo automaticamente

O conteúdo gerado pode incluir texto, código, imagens, músicas, vídeos e muito mais.

gerar texto

Imagem Vicentina

Vicente Áudio

Vídeo de Vicente

Reconhecimento de imagem, reconhecimento visual, reconhecimento facial, reconhecimento de vídeo, reconhecimento de texto, reconhecimento de marcha...

Reconhecimento de voz, reconhecimento de impressão de voz, síntese de fala, interação de voz...

Compreensão de informações, revisão de textos, tradução automática, geração de linguagem natural...

Robôs de serviço doméstico, robôs de assistência médica, robôs de serviço de hotelaria, robôs industriais...

Produção automatizada, inspeção de qualidade inteligente, operação e manutenção de equipamentos, gerenciamento da cadeia de suprimentos...

Análise de imagens médicas, sequenciamento genético, previsão de doenças, pesquisa e desenvolvimento de medicamentos, tratamento personalizado...

Gestão de riscos, avaliação de crédito, monitoramento de fraudes, negociação quantitativa, previsão de mercado...

Caminhos de aprendizagem personalizados, tutoria inteligente, recomendações de cursos…

Condução autônoma, otimização de rotas, análise de tráfego, planos de emergência…

Coleta e redação de manuscritos, criação de material, polimento de texto...

Design de personagens, geração de elementos, design de enredo, produção de efeitos especiais...

A IA pode automatizar tarefas repetitivas e tediosas, melhorar a eficiência e a qualidade da produção e reduzir os custos de mão de obra.

A IA pode não só melhorar a eficiência da governação, mas também trazer novos modelos de negócio, produtos e serviços, estimulando a economia

A IA pode não só melhorar a eficiência da governação, mas também trazer novos modelos de negócio, produtos e serviços, estimulando a economia

A IA pode nos ajudar a completar algumas tarefas e melhorar nossa qualidade de vida

A IA também pode desempenhar um papel importante no tratamento de doenças, na previsão de catástrofes, na previsão do clima e na erradicação da pobreza.

Pode ameaçar um grande número de empregos humanos e levar ao desemprego massivo

A IA é usada para travar guerra e enganar (imitar vozes ou mudar rostos para cometer fraudes)

Violação dos direitos dos cidadãos (recolha excessiva de informação, invasão de privacidade)

Se apenas algumas empresas possuíssem tecnologia avançada de IA, isso poderia exacerbar as desigualdades sociais

O viés do algoritmo de IA também pode levar à injustiça

À medida que a IA se torna cada vez mais poderosa, também tornará as pessoas dependentes da IA ​​e perderão a capacidade de pensar de forma independente e de resolver problemas.

A poderosa criatividade da IA ​​pode fazer com que os humanos percam a motivação e a confiança para criar

Em torno do desenvolvimento da IA, há também uma série de questões como segurança (vazamento de dados, falha do sistema), ética moral, etc.