8 revolutionära tekniker för artificiell intelligens från den moderna eran

Den moderna generationen av världen är tekniskt avancerad, och takten för framsteg och förbättringar ökar kontinuerligt utan några tecken på att avta. Den nuvarande eran vi alla lever i kommer att visa sig vara den mest inflytelserika perioden genom tiderna.

Kurvan för förbättringar i mänskligheten har alltid tenderat att vara en exponentiell kurva. Med upptäckten av eldvägen som går tillbaka till tusentals år sedan, till upptäckten av hjulet, till uppfinningarna av högkvalitativa utvecklingar på 1600- och 1700-talen och slutligen till den moderna eran av tekniska framsteg där majoriteten av uppfinningarna har gjorts.

Uppfinningarna och upptäckterna under de senaste två till tre decennierna har nästan varit dubbelt så stora som de totala produkterna under alla föregående år tillsammans. Med det mänskliga intellektet som förbättras varje dag, och med framväxten av artificiell intelligens och datavetenskap i horisonten, kommer den moderna tekniken för AI att påverka världen som aldrig förr och förändra hela framtidens landskap.
Så, vad tog oss så lång tid att nå denna nivå av intelligens för att skapa banbrytande och banbrytande uppfinningar för att skapa en långtgående och effektiv inverkan för en framtid som ser sci-fi?

Begreppen artificiell intelligens, maskininlärning och neurala nätverk har funnits i nästan över ett sekel nu. Men trots sin korta initiala framgång hade de aldrig tid att glänsa. De främsta orsakerna till deras misslyckande berodde på att de tekniska framstegen ännu inte hade nått sin fulla potential. Och dessutom fanns det inte tillräckligt med data tillgänglig för modeller för djupinlärning och neurala nätverk för att skapa en betydande inverkan.

Populariteten för djupinlärning exploderade så sent som för bara ett decennium sedan. Återuppkomsten av hypen för neurala nätverk var resultatet av en incident 2012 där ett team ledd av George E. Dahl vann “Merck Molecular Activity Challenge” med hjälp av multi-task djupa neurala nätverk för att förutsäga det biomolekylära målet för ett läkemedel. Efter denna incident har djupinlärning och neurala nätverk använts kontinuerligt för att utföra olika uppgifter relaterade till bildsegmentering, objektdetektering och så mycket mer.

Jag skulle starkt rekommendera att kolla in följande artikel om den kompletta intressanta och invecklade historien om neurala nätverk från länken nedan. Den ger en detaljerad och kortfattad guide om de historiska händelser som nu har lett till populariteten för djupinlärning och neurala nätverk.

I den här artikeln kommer vi att diskutera åtta sådana revolutionerande tekniker för artificiell intelligens som redan har eller definitivt kommer att påverka utsikterna och perspektivet för den sfär vi alla är en del av. Artikeln syftar till att fokusera på befintliga eller kommande teknologier från den moderna generationen och hur artificiell intelligens integrerad med dessa enorma teknologier kommer att utvecklas och revolutionera vårt samhälle.

AI i smartphones

Börjar med något vi använder i våra dagliga liv på en konsekvent basis och något ganska uppenbart men ändå extremt effektfullt i dagens samhälle är smartphones.
Smartphones är en symbolisk representation av orden “revolutionära teknologier” i alla aspekter. Dessa uppfinningar har befäst grunden och är ett viktigt riktmärke för vad världens kommande teknologier skulle behöva tävla mot.

Dessa telefoner, som ligger i din handflata, kan utföra en mängd uppgifter, inklusive Global Positioning System (GPS) platser, meddelanden, telefonsamtal, spåra selektiva enheter, onlinetransaktioner, aktivera Bluetooth-system, komma åt sociala medier, webbsurfning och massor av fler applikationer.

Integreringen av artificiell intelligens i dessa enheter tar dem till en helt annan nivå. Dessa enheters prestanda förstärks för att ge mer önskvärda resultat och lösningar på vanliga uppgifter och problem som ska åtgärdas i vardagen.

AI-tekniken i smartphones inkluderar ansiktsigenkänningsbaserade ansiktslåssystem, som förhindrar obehöriga användare från att komma åt din smartphone utan din tillåtelse. Endast de registrerade användarnas ansikte känns igen och beviljas åtkomst. Den använder begreppen datorseende, djupinlärning och artificiella neurala nätverk för att utföra det komplexa låssystemet för ansiktsigenkänning.
Om du är intresserad av att bygga en liknande ansiktsigenkänningsmodell från grunden med hjälp av djupinlärning och datorseende, skulle jag rekommendera er alla att kolla in följande artikel.

De andra artificiella intelligensaktiviteterna i smartphones inkluderar också några naturliga språkbearbetnings- och maskininlärningsinnovationer som funktionerna för autokorrigering och autokomplettering. Båda dessa teknologier bidrar avsevärt till att introducera unika, effektivitet och komfort för de användare som använder dessa enheter.

Funktionerna för autokorrigering och autokomplettering är baserade på djupinlärningsämnen och principer för begrepp som Long-Short Term Memory (LSMT), transformatorer, sekvens-till-sekvensmodeller med uppmärksamhet, och viktigast av allt, kärnaspekterna av naturlig språkbehandling.

För att slutligen nämna en annan fantastisk funktion hos smartphones är integrationen av virtuella AI-angripare som Google AI och Siri. Vi kommer att diskutera detta ämne ytterligare i ett av de andra avsnitten i den här artikeln.

Självkörande AI-bilar

Självkörande AI-bilar eller autonoma fordon är en framtidstrend som utvecklas i snabb takt. Många företag och teknikjättar investerar sina värdefulla resurser i utvecklingen av moderniserade självkörande bilar.

Som namnet antyder är dessa bilar helt autonoma och arbetar för att koordinera sina rörelser utan inblandning av en mänsklig användare eller någon ytterligare hjälp. Du kan sätta dessa bilar på autopilot och ställa in respektive plats medan du lägger dig tillbaka och tar en tupplur eller kyler.

Dessa autonoma fordon kommer att köra genom trafiken, passera genom kontrollpunkter och täcka hela sträckan för att uppnå det riktade och önskade målet. För att förstå några av de principiella metoderna för hur dessa autonoma fordon fungerar, använder de sig av flera ytterligare komponenter.

Dessa komponenter inkluderar Light Detection and Ranging (LIDAR) för 360 graders reglering, flera kameror, säkerhetshjul, avancerade system av hög kvalitet och mycket mer. Men vi kommer att fokusera strikt på artificiell intelligens aspekten av dessa fordon.
AI spelar en stor roll i utvecklingen av dessa avancerade bilar. Ett av huvudkoncepten för att arbeta med ett autonomt fordon under träningsstadiet är användningen av invecklade neurala nätverk. Djupa konvolutionella neurala nätverk kan användas med en stor uppsättning träningsbara parametrar som kan användas med en stor träningsdatauppsättning för att träna dessa självkörande AI-bilar.

För ytterligare utbildning kan även koncept för bildsegmentering och maskering, tillsammans med datamanipuleringstekniker, som specifika metoder för bilddataförstärkning, användas för att lära ut dessa autonoma AI-bilar. Efter flera slingor och epoker av träning kommer dessa modeller att börja prestera i hyfsat bra förhållanden och förbättra sina nivåer proportionellt. De kan upptäcka hinder och köra ganska jämnt.

Ett bra exempel för utvecklingen av moderna autonoma fordon kan krediteras Tesla Inc. Detta företag, ledd av VD Elon Musk, syftar till att förse elbilar med installation av artificiell intelligens-teknik. Dessa bilar är mycket fördelaktiga för framtiden för att förhindra flera fall av olyckor som människor är felbenägna att begå. De hjälper också till att minska föroreningarna.

AI i videospel

Spel är ett fenomen där hardcore-spelare, casual-spelare och hobbyspelare fantiserar om detaljer i spelet, utforskar den virtuella världen och tycker om att spela videospel. Jag älskar att spela från när jag var barn. Jag är en nörd när det kommer till spel eftersom jag är ett enormt fan av det. Personligen upphetsar det mig i hög grad att se hur oerhört spelvärlden förändras.

Med olika spelkonsoler som Playstation, Nintendo och Xbox är spelandet på en hastig uppgång och visar inga tecken på att sakta ner. NVIDIA släppte nyligen RTX 3080-grafikkortet, som har en otrolig prestandaökning och tillför en erotisk skönhet till spel som aldrig förr.

Oh vänta! Att prata om Graphics Processing Units (GPU) tänder mitt intresse för två saker jag älskar mest, spel och artificiell intelligens. Den ständiga och kontinuerliga utvecklingen av spel med framsteg inom artificiell intelligens är betydande.

Några av de första spelen som utvecklades i spelvärlden använde vissa hårdkodade sekvenser för att utföra specifika uppsättningar av sekvenser. Dessutom användes träffskanningstekniker för att fastställa effekten av en skottlandning som en garanterad träff i vissa first-person shooter-spel (FPS).

Med den ökande utvecklingen inom AI görs kontinuerligt mer realistiska förändringar för att få NPC-karaktärerna (Non-playable characters) och andra spelkaraktärer att reagera mer realistiskt på olika situationer. Observera att termen “realistisk” är en ganska relativ term i detta sammanhang.

Att gå ner i minnesbanan påminner mig om djupet i att spela videospel. Den tekniska utvecklingen av ett spel som Doom 1993 till Doom Eternal 2020 är extrem. Jag gick från att spela detta:

Tekniken har utvecklats från pixlade karaktärer till mer grafiskt orienterade tillvägagångssätt. Inom området AI spelar begreppet förstärkningsroll en avgörande roll för att lära sig en viss aspekt av spel. Du kan träna din egen AI med upprepad hit- och testmetod för att spela spel och låta nätverket utveckla kritiskt tänkande längs vägen.

Ett exempel på AI och förstärkningsinlärning genom kontinuerliga misslyckanden genom olika generationer är det flappiga fågelspelet. Det neurala AI-nätverket som byggts för denna funktion misslyckas under ett antal generationer. Men efter att ha tränat i miljontals epoker får den en bättre förståelse och presterar på en nivå som överstiger människors företräde.

Andra exempel på spelindustrins utveckling kan bidra till Neural Networks in Chess-motorer, som presterar på en stark nivå och hjälper stormästare att förbereda nya innovativa linjer.

GPT-3

En av de mest efterlängtade och banbrytande skapelserna under 2020 var GPT-3-modellen skapad av OpenAI-teamet. GPT-3-modellen tränad på 175 miljarder maskininlärningsparametrar är en revolutionerande AI-teknik av den moderna generationen. Dess funktioner och beräkningsaspekter lämnar den för närvarande oöverträffad inom området naturlig språkbehandling.

Generative Pre-trained Transformer 3 är en autoregressiv språkmodell som använder djupinlärning för att producera människoliknande text. Det är den tredje generationens språkprediktionsmodell i GPT-n-serien skapad av OpenAI, ett San Francisco-baserat forskningslaboratorium för artificiell intelligens. (Kontrollera referens [4] för mer information från Wiki)

GPT-3 utvecklad av OpenAI kan betraktas som en språkgenererande algoritm som kan generera text som ingen annan AI-algoritm. Den kan användas för att förutsäga olika ord och meningar, svara på frågor som en chatbot eller generera unik text från grunden. GPT-3-modellen kan generera hela artiklar från grunden, inklusive nyheter, tidskrifter och så mycket mer. Överraskningsfaktorn är dock att dessa artiklar som produceras är nästan omöjliga att skilja från mänskligt arbete till maskinarbete.

Jag skulle starkt rekommendera att kolla in en av mina tidigare artiklar om ämnet förutsägelse av nästa ord. Den är inte lika avancerad som den fantastiska GPT-3-arkitekturen, men den borde ge dig en kort uppfattning om hur begreppen naturlig språkprocess, djupinlärning och neurala nätverk kan användas för att skapa spektakulära saker.

Vissa har kritiserat GPT-3 för att vara så bra att det går förbi intellektet på mänsklig nivå och står axel vid axel och tävlar i människor. Denna kraft att beräkna och producera nya resultat varje gång kan leda till bedrägliga aktiviteter. Denna diskussion är dock inte omfattningen av den här artikeln eftersom vi bara kommer att fokusera på det positiva. Skapandet av GPT-3-modellen av OpenAI-teamet kommer att förbli ett revolutionerande steg i tekniska framsteg under de kommande åren.

AI i robotik

Konceptet med humanoida robotar som tar över hela universum har varit ett intensivt ämne av intresse för sci-fi (science fiction-filmer). Denna uppfattning är dock långt ifrån verkligheten eftersom vi fortfarande är långt ifrån att nå den överlägsna nivån för General AI.
Robotik och robotar har flera definitioner. Men vi kommer att fokusera på den allmänna beskrivningen av robotar. Enligt International Standards Organization (ISO) definieras en industrirobot som.

Virtuell assistent

Virtuella assistenter, i enkla termer, är enheter som hjälper till att ge vägledning och hjälp till människor för att utföra olika uppgifter som att spela musik, ringa telefonsamtal, skicka meddelanden och så mycket mer. Virtuella assistenter som Google AI, Siri, Alexa, Cortana och många andra liknande virtuella assistenter från olika företag ökar i popularitet på grund av deras förmåga och övergripande bekvämlighet de ger människor.

Dessa virtuella AI-assistenter har potential att automatisera alla realistiska uppgifter. Omfattningen av dessa virtuella assistenter ökar, och det finns för närvarande en stor efterfrågan på dessa produkter. Du kan dessutom använda din artificiell intelligens för att utveckla ett komplett hemautomationssystem programmerat i ditt hus med hjälp av dessa virtuella assistenter, som kan övervaka, kontrollera och reglera olika operationer.

Jag skulle starkt rekommendera att kolla in en av mina tidigare artiklar om att skapa unika och innovativa chatbots från grunden med hjälp av naturlig språkbehandling, neurala nätverk och djupinlärning. Jag har använt konceptet med endimensionella faltningslager för att lösa denna uppgift.

Den här modellen du utvecklar bör hjälpa dig att få en bättre förståelse för hur chatbots fungerar och även göra det möjligt för dig att få en bättre överblick över virtuella assistenter samt hur GPT-3-modellen fungerar. Du kan se detta från länken nedan.

Rollen som virtuella assistenter i den moderna världen fortsätter att öka med den snabba utvecklingen av teknologier. Inom en snar framtid kommer kvantiteten och efterfrågan på dessa virtuella assistenter att öka kontinuerligt. Därför är det en bra tid att lära sig och uppleva de virtuella assistentteknologierna med artificiell intelligens.

Augmented Reality och AI

Augmented Reality är en upplevelse för tittarna som hjälper till att skapa en interaktiv upplevelse av världen och omgivningen runt omkring oss för att skapa realistisk interaktivitet. Dessa bilder genereras ofta genom datorer eller programvara men hjälper till att göra det möjligt för den naturliga världen att se mer förbättrad ut med dessa genererade bilder och modeller.

Det finns många typer av verkligheter som blir allt populärare för varje dag som går. För att diskutera några av dessa är teknikerna för förstärkt verklighet, virtuell verklighet och blandad verklighet. Vi har redan sett vad augmented reality är. Ett exempel på förstärkt verklighet är ett populärt spel som Pokemon Go.

Medan förstärkt verklighet bara skapar en förbättrande effekt med en interaktiv miljö, tjänar virtuell verklighet till att fördjupa och uppehålla användaren i en komplett upplevelse. Du tas ofta in i en helt uppslukande upplevelse med hjälp av VR-enheter. Mixed Reality är en kombination av både förstärkt och virtuell verklighet. (Se referens [6] för mer information om detta ämne)
Virtuell teknik och artificiell är en himmelsk kombination.

Dessa två funktioner kombinerade tillsammans kan skapa dynamiska funktioner och förväntningar från den virtuella världen, som en gång ansågs omöjlig. För att ge ett exempel på virtuella verkligheter med artificiell intelligens, skulle jag vilja gå tillbaka till ämnet spel.

År 2020 (föregående år till det datum då denna artikel publicerades) producerade det populära spelföretaget Valve ett spel som heter Half-Life Alyx, som är banbrytande på alla möjliga sätt. GIF nedan är en enkel representation av virtuell verklighet i kombination med kraften i artificiell intelligens.

IoT-enheter i kombination med AI

Internet of Things, som namnet antyder, är konsten att kontrollera alla interaktiva element i omgivningen med hjälp av Internet. Populariteten för AI har blåst ur proportion på senare tid på grund av de stora kvantiteterna kvalitetsprodukter som kan produceras med dem.

Med hjälp av inbäddade enheter som Arduino, Raspberry Pi, Nvidia Jetson Nano och många andra, och kombinationen av sensorer, motorer och andra fysiska komponenter som kan styras med en Bluetooth-modul eller Wi-Fi (i princip internet), du kan skapa magnifika produkter.

Vi har redan fastställt att IoT är en briljant och banbrytande teknologi som kan uppnå höga framgångsgrader med sina produkter. Men med integreringen av artificiell intelligens i IoT (även kallad AIoT ibland), kommer dessa teknologier att skapa en ny revolution i världens utveckling.

AI-teknikerna med IoT låter dig skapa flera produkter och teknologier. Några av dessa inkluderar till och med de tidigare nämnda teknikerna, som självkörande bilar (eller autonoma fordon), uppgiftsspecifika robotar och så mycket mer.

Internet of Things kombinerat med AI kan skapa många underbara uppfinningar som kommer att leda till att hela framtidens landskap förändras till det större. Tensorflow har till och med versioner som Tensorflow-lite-versioner för att stödja inbyggda system.

Företag som Google investerar mycket för att göra mindre chips och installera tekniken för artificiell intelligens i dessa komponenter, som knappt är storleken på några nanometer (chippen för att förtydliga detta uttalande). AI och IoT kommer att markera en ny revolution för att förverkliga mänsklighetens framtid.

Jag rekommenderar starkt att du kollar in följande artikel från länken nedan för att få en djupare förståelse av ämnet Internet of Things och AI i mer detalj.

Leave a Reply

Your email address will not be published.