prefacio

La inteligencia artificial es un vasto campo de estudio. Si bien hemos logrado algunos avances en la investigación teórica y el desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial, nuestras capacidades actuales aún son muy limitadas. El aprendizaje automático es un campo importante de la inteligencia artificial. Estudia cómo las computadoras simulan o implementan comportamientos de aprendizaje humano para adquirir nuevos conocimientos o habilidades y mejorar continuamente su rendimiento mediante la reorganización de las estructuras de conocimiento existentes. El aprendizaje profundo es una dirección de investigación en el aprendizaje automático. A través del procesamiento de múltiples capas, la representación inicial de características de "bajo nivel" se transforma gradualmente en una representación de características de "alto nivel", de modo que los "modelos simples" se pueden usar para completar complejos clasificación y otras tareas de aprendizaje. El aprendizaje profundo tiene una amplia gama de aplicaciones en varios campos de la inteligencia artificial.

Introducción de columna

Muchas personas están interesadas en la tecnología de IA, pero debido a sus muchos puntos de conocimiento, es difícil aprender sistemáticamente y no hay una dirección para el aprendizaje, etc. Nuestra columna tiene como objetivo proporcionar beneficios para principiantes y profesionales de base cero, explorar juntos la tecnología de IA, aprender e introducir desde los conceptos básicos. Te permite aprender y dominar la tecnología de inteligencia artificial desde cero.

descripción de la columna

Este artículo principal y la serie general de artículos cubren principalmente una serie de temas populares, incluida la historia de la inteligencia artificial, las aplicaciones, el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje Q, los agentes inteligentes y varios algoritmos de búsqueda. . Este tutorial de inteligencia artificial proporciona una introducción a la inteligencia artificial y lo ayuda a comprender los conceptos detrás de ella. Nuestros tutoriales están diseñados para proporcionar a los lectores principiantes e intermedios un conocimiento completo de la inteligencia artificial, desde conceptos básicos hasta avanzados.

programa de estudios

A diferencia de la inteligencia exhibida por los humanos, la IA se refiere a la inteligencia exhibida por las máquinas. Este tutorial cubre el siguiente contenido general de la ruta de aprendizaje:

requisito previo

Antes de aprender inteligencia artificial, debe tener los siguientes conocimientos básicos para comprender fácilmente algunas funciones relacionadas con la programación.

Familiarizado con al menos un lenguaje informático, como C, C++, Java o Python (se recomienda Python).
Tener una cierta comprensión de las matemáticas básicas, como el cálculo, la teoría de la probabilidad, el álgebra lineal y las estadísticas matemáticas, etc. Está bien si no sabes mucho. También te guiaré para que analices y aprendas.

para lectores

Este curso está diseñado para graduados, posgraduados y académicos de nivel principiante e intermedio que estén interesados en la inteligencia artificial como parte de sus cursos, pero también cubre algunos conceptos avanzados que los profesionales deben comprender.

objetivo de aprendizaje

Esta columna proporciona principalmente una introducción a la inteligencia artificial, que puede ayudarlo a comprender los conceptos detrás de la inteligencia artificial y la aplicación de inteligencia artificial, aprendizaje profundo, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje reforzado, Q-learning, agentes inteligentes, varios algoritmos de búsqueda , etc.

Después de aprender, dominará: los conceptos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, algoritmos de aprendizaje automático de uso común y algoritmos de redes neuronales.
Red neuronal artificial, procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, algoritmo genético y otros conceptos básicos en varios campos de la inteligencia artificial y cómo implementarlos en Python.
Reconocer y dominar los conocimientos básicos de inteligencia artificial relacionada y programación en Python. También dominará los términos básicos utilizados en IA y algunos paquetes útiles de Python, como: nltk, OpenCV, pandas, OpenAI Gym, etc.

inteligencia artificial

introducción de fondo

En el rápido desarrollo de la tecnología, los seres humanos han desarrollado varios dispositivos que son compactos en tamaño, rápidos en velocidad y pueden simplificar enormemente nuestra forma de vida. Una de las tecnologías en auge en la informática es la inteligencia artificial. Hoy en día, la IA está a nuestro alrededor y funciona con una variedad de subcampos, desde autos sin conductor hasta jugar al ajedrez, probar teoremas, tocar música y dibujar.

La IA es un campo fascinante y generalizado con una amplia gama de aplicaciones en el futuro. Tiene la tendencia de hacer que las máquinas reemplacen el trabajo humano .

nota mental

La inteligencia artificial (inteligencia artificial) se compone de dos palabras "artificial" e "inteligencia", donde "artificial" se define como "artificial" e "inteligencia" se define como "capacidad de pensamiento", por lo que AI significa "capacidad de pensamiento artificial" .

definición

La inteligencia artificial es una nueva ciencia técnica que estudia y desarrolla teorías, métodos, tecnologías y sistemas de aplicación para simular, extender y expandir la inteligencia humana. Es "la rama de la informática a través de la cual se crean máquinas inteligentes que pueden funcionar, pensar y tomar decisiones como humanos, con habilidades basadas en humanos (como aprender, razonar y resolver problemas)".

dirección del objetivo

Antes de aprender inteligencia artificial, debemos comprender por qué la IA es importante y por qué aprenderla. Las siguientes son las principales direcciones de aplicación de la IA:

Software o dispositivos : la IA puede ayudarnos a resolver problemas prácticos como problemas de salud, marketing, transporte, etc. con facilidad y precisión mejorada.
Asistentes virtuales personales : como Cortana, Google Assistant, Siri, etc., pueden brindarnos un servicio y soporte personalizado.
Robots : Trabajando en entornos donde los humanos no pueden vivir, brindándonos seguridad.

Objetivo

El objetivo final de la inteligencia artificial es permitir que las computadoras simulen el pensamiento y el comportamiento humanos .

El principal objetivo de la inteligencia artificial.

Replicar la inteligencia humana y construir sistemas que muestren un comportamiento inteligente
Aprende nuevos conocimientos de forma independiente y resuelve tareas intensivas en conocimientos
Mostrar, explicar y dar consejos a los usuarios, mejorar la conexión inteligente entre percepción y acción,
Construya una máquina que pueda realizar tareas que requieran inteligencia artificial, y la IA puede usar sus propios algoritmos inteligentes para completar la tarea sin programación previa

Campos de aplicación de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial es ampliamente utilizada en la sociedad actual y se ha convertido en una necesidad para resolver problemas complejos en diversas industrias, como la salud, el entretenimiento, las finanzas, la educación, etc. Al aplicar tecnología de inteligencia artificial, podemos resolver problemas de manera más eficiente y mejorar nuestra calidad de vida y eficiencia laboral. Aquí hay algunas áreas donde se aplica la inteligencia artificial:

La inteligencia artificial (IA) se utiliza cada vez más en varios campos. Las siguientes son algunas de las aplicaciones de la IA en los campos:

Astronomía: la IA puede ayudar a comprender cuestiones complejas como el funcionamiento del universo y su origen.
Atención médica: la IA puede ayudar a los médicos a realizar diagnósticos más rápidos y precisos, proporcionar información sobre la progresión de la enfermedad y obtener ayuda médica antes de la hospitalización.
Juegos: la IA se puede usar para jugar juegos estratégicos como el ajedrez, lo que requiere pensar en una gran cantidad de lugares posibles.
Finanzas: la industria financiera está aplicando la automatización, los chatbots, la inteligencia adaptativa, el comercio algorítmico y el aprendizaje automático a los procesos financieros.
Seguridad de datos: AI puede hacer que los datos sean más seguros, como el bot AEG, la plataforma AI2 y otras aplicaciones.
Redes sociales: AI puede organizar y administrar grandes cantidades de datos, analizar grandes cantidades de datos para identificar las últimas tendencias, hashtags y necesidades de diferentes usuarios.
Viajes y transporte: la IA puede realizar una variedad de trabajos relacionados con viajes, desde arreglos de viajes hasta sugerencias de hoteles, vuelos y las mejores rutas para los clientes.
Automotriz: la industria automotriz está utilizando IA para proporcionar asistentes virtuales a sus usuarios para un mejor rendimiento. Varias industrias están trabajando actualmente en el desarrollo de automóviles autónomos para hacer que los viajes sean más seguros.
Robótica: la IA tiene un papel notable en la robótica para crear robots inteligentes que pueden realizar tareas con su propia experiencia sin programación previa.
Entretenimiento: algunas aplicaciones y servicios de entretenimiento basados en IA, como Netflix o Amazon, usan algoritmos ML/AI para mostrar recomendaciones de programas o espectáculos.
Agricultura: la agricultura está aplicando inteligencia artificial en robótica agrícola, monitoreo de sólidos y cultivos, análisis predictivo, lo cual es muy útil para los agricultores.
Comercio electrónico: la IA está ayudando a los compradores a descubrir productos relacionados en tamaños, colores e incluso marcas recomendados, lo que brinda a la industria del comercio electrónico una ventaja competitiva.
Educación: la IA puede automatizar la calificación para que los profesores puedan dedicar más tiempo a la enseñanza. AI chatbot puede actuar como asistente de enseñanza para comunicarse con los estudiantes. La IA del futuro puede actuar como un tutor virtual personal para los estudiantes, fácilmente accesible en cualquier momento y lugar.

La aplicación de la IA en varios campos continúa expandiéndose y profundizándose, trayendo muchas comodidades e innovaciones a la vida y el trabajo de las personas.

área temática de inteligencia artificial

La inteligencia artificial no es solo una parte de la informática, aunque es muy amplia y requiere muchos otros factores que pueden contribuir a ella. Para crear IA en primer lugar, debemos saber cómo se compone la inteligencia, por lo que la inteligencia es la parte invisible del cerebro, que es una combinación de razonamiento, aprendizaje, percepción de resolución de problemas, comprensión del lenguaje, etc.

Para lograr los factores anteriores de una máquina o software, la inteligencia artificial requiere de las siguientes disciplinas:

matemáticas biología psicología sociología ciencias de la computación neurona investigación estadísticas

clasificacion inteligencia artificial

La inteligencia artificial se puede dividir en varios tipos, con dos clasificaciones principales basadas en sus capacidades y funciones de IA. Aquí hay un diagrama de flujo que explica los tipos de IA:

Inteligencia artificial basada en aplicaciones

Hay principalmente inteligencia artificial débil, inteligencia artificial general y, finalmente, inteligencia artificial fuerte.

AI débil (inteligencia artificial débil)

La IA débil es un tipo de IA capaz de realizar tareas inteligentes específicas. El tipo de IA más común y disponible actualmente es Narrow AI .

La IA estrecha solo puede funcionar dentro de su dominio específico o limitaciones porque solo está entrenada para una tarea específica. Por lo tanto, también se le llama IA débil. La IA estrecha puede fallar de manera impredecible si se exceden sus límites.

Por ejemplo, Apple Siri es un buen ejemplo de una IA estrecha, pero sus capacidades son limitadas y se limitan a tareas predefinidas. La supercomputadora Watson de IBM también se incluye en la IA estrecha porque utiliza un enfoque de sistema experto que combina el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural.

Algunos ejemplos de IA limitada incluyen jugar al ajedrez, hacer recomendaciones de compra en sitios de comercio electrónico, autos sin conductor, reconocimiento de voz y reconocimiento de imágenes.

IA General (Inteligencia Artificial General)

La inteligencia artificial general es una inteligencia que puede realizar una variedad de tareas intelectuales tan eficientemente como los humanos.

El concepto de inteligencia artificial general es construir un sistema más inteligente que pueda pensar como un humano. Sin embargo, actualmente no existe un sistema de este tipo que pueda funcionar bajo la IA general y realizar cualquier tarea perfectamente como un ser humano.

Los investigadores de todo el mundo ahora se centran en desarrollar máquinas con IA general. Dado que los sistemas con IA general aún se encuentran en la fase de investigación, desarrollar dichos sistemas requiere mucho esfuerzo y tiempo.

Si bien la IA totalmente general no existe actualmente, se ha avanzado mucho. Por ejemplo, el aprendizaje profundo y las técnicas de redes neuronales han logrado muchas tareas complejas, como el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de imágenes. Sin embargo, estas técnicas todavía son algo limitadas, ya que solo pueden funcionar en dominios específicos.

IA fuerte (inteligencia artificial fuerte)

La IA fuerte es el nivel de inteligencia en el que las máquinas pueden superar la inteligencia humana y realizar varias tareas mejor que los humanos con atributos cognitivos. Este es el objetivo final de la inteligencia artificial general.

Una IA fuerte tiene algunas características clave, incluida la capacidad de pensar, razonar, resolver problemas, emitir juicios, planificar, aprender y comunicarse.

Sin embargo, la IA fuerte sigue siendo un concepto hipotético de inteligencia artificial. En realidad, desarrollar un sistema de este tipo sigue siendo una tarea desafiante. Aunque la tecnología de IA ha progresado mucho, la realización de una súper IA requiere más investigación y desarrollo. Necesitamos abordar muchos problemas técnicos y éticos antes de que el concepto de IA fuerte pueda realmente realizarse.

Inteligencia artificial basada en habilidades

máquina de reacción

Una máquina puramente reactiva es el tipo más básico de inteligencia artificial. Tal sistema de IA no almacena recuerdos o experiencias pasadas para acciones futuras, sino que solo se enfoca en la escena actual y reacciona de acuerdo con la mejor acción posible. El sistema Deep Blue de IBM es un ejemplo de una máquina pasiva capaz de vencer a un gran maestro humano en un juego de ajedrez. Otro ejemplo de una máquina reactiva es AlphaGo de Google, que pudo vencer a un campeón mundial en el juego de Go. Estas máquinas reactivas, a pesar de su sencillez, han demostrado habilidades asombrosas en tareas específicas y son un hito importante en el campo de la inteligencia artificial.

memoria limitada

Una máquina de memoria limitada puede almacenar experiencias pasadas o algunos datos durante un breve período de tiempo, pero solo puede utilizar los datos almacenados durante un período de tiempo limitado. Los coches autónomos son uno de los mejores ejemplos de sistemas con memoria limitada. Estos autos pueden almacenar velocidades recientes de vehículos cercanos, distancias de otros vehículos, límites de velocidad y otra información para navegar por la carretera. Este tipo de sistema de IA puede usar la información almacenada para tomar mejores decisiones, pero aún existen limitaciones. Estas máquinas necesitan actualizar y administrar constantemente los datos almacenados para adaptarse mejor a diferentes situaciones. En el futuro, con el desarrollo de la tecnología, este tipo de sistema de inteligencia artificial se volverá más popular y se aplicará en varios campos.

teoria de la mente

Se supone que la IA de la teoría de la mente comprende las emociones, las relaciones y las creencias humanas, y puede interactuar socialmente como los humanos. Si bien este tipo de máquina de IA aún no está completamente desarrollada, los investigadores trabajan constantemente en ella y la mejoran para hacerla realidad. Tales máquinas de IA deben poder percibir y comprender las emociones e intenciones humanas para poder interactuar mejor con los humanos. Las aplicaciones de tales máquinas de IA serán útiles en una variedad de campos, incluida la salud mental, la atención médica y el entretenimiento social. Con el avance de la tecnología y la investigación continua, creemos que este tipo de máquina de IA se convertirá en la corriente principal del futuro y tendrá un profundo impacto en la forma en que vivimos y trabajamos.

consciente de sí mismo

La IA autoconsciente es el futuro de la inteligencia artificial. Estas máquinas serán superinteligentes, con su propia conciencia, emociones y autoconocimiento. Estas máquinas son más inteligentes que el cerebro humano. La IA autoconsciente no existe en la realidad, es un concepto hipotético.

Ventajas y desventajas de la inteligencia artificial

ventaja

La IA tiene muchas ventajas, entre ellas:

Alta precisión, alta velocidad, alta confiabilidad y utilidad para áreas de riesgo: las máquinas o sistemas de IA pueden tomar decisiones basadas en información o experiencia previa con alta precisión y menos propensos a errores.
Los sistemas de IA pueden ser de muy alta velocidad y rápida toma de decisiones, ya que pueden vencer a los campeones de ajedrez en un juego de ajedrez.
Las máquinas de IA son muy confiables y pueden realizar la misma acción muchas veces con alta precisión.
En áreas de riesgo, como desarmar bombas, explorar el fondo del mar, etc., las máquinas de IA pueden ayudar.
La IA es muy útil para proporcionar asistentes digitales a los usuarios, por ejemplo, varios sitios de comercio electrónico utilizan actualmente la tecnología de IA para mostrar productos de acuerdo con los requisitos del cliente.
La inteligencia artificial es muy útil para los servicios públicos, como los coches autónomos para que nuestros viajes sean más seguros y sin preocupaciones, el reconocimiento facial con fines de seguridad, el procesamiento del lenguaje natural para comunicarnos con personas en lenguaje humano, etc.

En resumen, la inteligencia artificial tiene amplias perspectivas de aplicación en muchos aspectos y tendrá un profundo impacto en la forma en que vivimos y trabajamos.

defecto

Si bien la inteligencia artificial tiene muchas ventajas, también tiene algunas desventajas que deben tenerse en cuenta al crear sistemas de IA.

Los requisitos de hardware y software para la IA son muy costosos, lo que la convierte en una tecnología de alto costo.
Si bien la IA puede hacer máquinas más inteligentes, aún no pueden hacerlo de inmediato, porque los robots solo pueden hacer los trabajos para los que han sido entrenados o programados.
Las máquinas de IA carecen de emociones y emociones y, por lo tanto, no pueden desarrollar ningún vínculo emocional con los humanos, lo que a veces puede ser perjudicial para los usuarios si no se tiene el cuidado adecuado.
A medida que avanza la tecnología, las personas se vuelven cada vez más dependientes de los dispositivos, por lo que pierden sus capacidades mentales, lo cual es otra desventaja.
Las máquinas de IA carecen de la creatividad original para ser tan creativas e imaginativas como los humanos.

En resumen, las deficiencias de las tecnologías de IA deben considerarse cuidadosamente y deben encontrarse formas de abordarlas para garantizar que las tecnologías de IA puedan alcanzar su máximo potencial.

Analizado

En resumen, en esta sección, explicamos e ilustramos el conocimiento teórico de la inteligencia artificial a modo de marco:

Definición de inteligencia artificial : la inteligencia artificial (inteligencia artificial) se compone de dos palabras "artificial" e "inteligencia", donde "artificial" se define como "artificial" e "inteligencia" se define como "capacidad de pensamiento", por lo que AI significa "capacidad de pensamiento artificial
La dirección del objetivo de la inteligencia artificial : el objetivo final de la inteligencia artificial es permitir que las computadoras simulen el pensamiento y el comportamiento humanos.
El objetivo principal de la inteligencia artificial : el objetivo de la inteligencia artificial es establecer un sistema que muestre un comportamiento inteligente, resuelva tareas intensivas en conocimiento a través del aprendizaje autónomo de nuevos conocimientos y mejore la conexión inteligente entre la percepción y la acción, y finalmente construya un sistema que puede realizar tareas que requieren máquina de inteligencia artificial sin programación previa.
Aplicaciones de la IA : la IA tiene una amplia gama de aplicaciones en diversos campos, incluidos la astronomía, la atención médica, los juegos, las finanzas, la seguridad de los datos, las redes sociales, los viajes y el transporte, la automoción, la robótica, el entretenimiento, la agricultura, el comercio electrónico y la educación, etc. han traído grandes cambios y avances a estos campos.
Inteligencia artificial Áreas temáticas : Matemáticas Biología Psicología Sociología Informática Investigación de neuronas Estadística.
Clasificación de la inteligencia artificial :
- Inteligencia artificial basada en aplicaciones
  - IA débil (IA débil): La IA débil es un tipo de IA capaz de realizar tareas inteligentes específicas. El tipo de IA más común y disponible actualmente es la IA estrecha.
  - IA general (inteligencia artificial general): la inteligencia artificial general es una inteligencia que puede realizar varias tareas intelectuales con la misma eficiencia que un humano
  - IA fuerte (Inteligencia artificial fuerte): La IA fuerte es un nivel de inteligencia en el que las máquinas pueden superar la inteligencia humana y realizar varias tareas mejor que los humanos con atributos cognitivos.
- Inteligencia artificial basada en habilidades
  - Máquinas reactivas: Las máquinas puramente reactivas son el tipo más básico de inteligencia artificial, solo se enfocan en la escena actual y reaccionan de acuerdo con la mejor acción posible, como Deep Blue de IBM y AlphaGo de Google, muestran una capacidad asombrosa en tareas específicas, es un importante hito en el campo de la inteligencia artificial.
  - Memoria limitada: las máquinas de memoria limitada pueden almacenar experiencias pasadas o datos durante un período corto de tiempo, como los automóviles autónomos, pueden usar la información almacenada para tomar mejores decisiones, pero aún existen limitaciones y los datos almacenados deben se actualizará y administrará constantemente, se aplicará en varios campos en el futuro.
  - Teoría de la mente: la IA de la teoría de la mente debe comprender las emociones, las relaciones y las creencias humanas, y ser capaz de interactuar socialmente como los humanos. Aunque aún no se ha desarrollado por completo, los investigadores están trabajando constantemente en ella y mejorándola. Esta máquina de IA necesita percibir y comprender las emociones e intenciones humanas
  - Autoconciencia: la IA autoconsciente es el futuro de la inteligencia artificial. Estas máquinas serán superinteligentes, con su propia conciencia, emociones y autoconocimiento. Estas máquinas son más inteligentes que el cerebro humano. La IA autoconsciente no existe en la realidad, es un concepto hipotético.
Ventajas y desventajas de la inteligencia artificial
- Ventajas : AI tiene alta precisión, alta velocidad, alta confiabilidad y utilidad para áreas de riesgo, puede usarse para tomar decisiones rápidas, realizar la misma acción muchas veces con alta precisión, proporcionar asistentes digitales, instalaciones públicas, etc., como auto -conducción de automóviles, reconocimiento facial y procesamiento de lenguaje natural, etc.
- Contras : la IA es una tecnología costosa y, si bien se pueden fabricar máquinas más inteligentes, requieren capacitación y programación, carecen de emoción y creatividad y, a veces, pueden ser perjudiciales para los usuarios y, al mismo tiempo, privar a las personas de sus capacidades mentales.

Sistema de Inteligencia Artificial y Guía Práctica