AI signifie intelligence artificielle ou Intelligence artificielle. La technologie de l’IA aide à simuler les pensées humaines, les capacités d’apprentissage, les comportements, etc., appliqués aux machines. L’article suivant vous aidera à mieux comprendre l’IA et ses applications.

1. Qu’est-ce que l’IA ?

AI (intelligence artificielle) signifie intelligence artificielle, cette technologie simule les pensées et les processus d’acquisition de connaissances humaines pour les machines, en particulier les systèmes informatiques.

Lors de la conférence de Dartmouth en 1956, le concept de la technologie de l’IA est apparu pour la première fois par John McCarthy, un informaticien américain. Actuellement, la technologie IA est un terme largement utilisé dans de nombreuses industries différentes, y compris le processus d’automatisation des robots en robots IA.

2. Avantages et inconvénients de l’intelligence artificielle AI

– Avantage

Les réseaux de neurones artificiels et les technologies d’intelligence artificielle avec des capacités d’apprentissage en profondeur évoluent rapidement, l’IA peut traiter de grandes quantités de données beaucoup plus rapidement et faire des prédictions plus précises que les humains.

L’énorme volume de données générées quotidiennement compliquera la tâche des chercheurs, l’IA utilise l’apprentissage automatique pour pouvoir prendre ces données et les transformer rapidement en informations exploitables.

– Défaut

L’utilisation de l’IA est très coûteuse lorsqu’il s’agit de traiter de grandes quantités de données nécessaires à la programmation de l’IA.

L’explicabilité sera un obstacle à l’utilisation de l’IA dans les domaines qui fonctionnent sous des exigences de conformité réglementaire strictes.

Par exemple: Institutions financières, lorsque la décision de refus de crédit est prise par AI, il est difficile de donner des explications et des raisons claires pour ne pas accorder de crédit aux clients.

3. Classification de la technologie IA

– Technologie réactive AI (Reactive Machine)

La technologie d’IA réactive est une technologie capable d’analyser les actions de vous-même et de votre adversaire. À partir de là, proposez les meilleures stratégies.

Par exemple: Deep Blue est l’automate d’échecs d’IBM qui a vaincu le super grand maître d’échecs Garry Kasparov. La technologie d’intelligence artificielle de Deep Blue peut identifier les mouvements et prédire les prochains mouvements. Mais il n’a pas de mémoire et ne peut pas utiliser les expériences passées pour continuer à s’entraîner dans le futur.

– Technologie AI avec mémoire limitée

Cette technologie d’intelligence artificielle peut reconnaître par elle-même des situations inattendues. En outre, il peut également donner la meilleure direction de traitement.

– Théorie de l’intelligence artificielle

C’est un terme psychologique. Cette technologie d’IA peut penser et apprendre par elle-même pour s’appliquer à une chose spécifique. Ce type de technologie d’IA n’est pas réalisable à l’heure actuelle.

– Technologie autonome

Cette technologie d’IA a un sens d’elle-même et se comporte comme un humain. De plus, il a aussi des émotions humaines, il peut partager le bonheur et la tristesse avec les utilisateurs. Bien sûr, ce type de technologie d’IA n’est pas encore viable.

4. Intégration dans de nombreuses technologies différentes

– Automatisation: Faire un système capable de traitement automatique. Exemple : L’automatisation des processus robotiques dans des industries telles que l’industrie ou la mécanique peut être programmée pour effectuer des tâches répétables à volume élevé.

– Apprentissage automatique: La recherche et le développement de techniques qui permettent aux systèmes « d’apprendre » automatiquement à partir des données pour résoudre des problèmes spécifiques.

Par exemple: Les machines peuvent “apprendre” à classer les e-mails comme spam et les placer automatiquement dans le dossier correspondant.

– Vision industrielle: Cette technologie capture et analyse les informations d’image à l’aide de l’appareil photo, les convertit en un signal numérique et les traite. La vision artificielle peut être programmée pour voir à travers les murs,… Applications en reconnaissance de signature, analyse d’images médicales.

– Traitement du langage naturel: C’est le traitement du langage humain par un programme informatique. L’un des exemples les plus célèbres de NLP est la détection de spam, qui examine la ligne d’objet et le corps d’un e-mail et décide s’il s’agit de spam. Les tâches de la PNL incluent la traduction de texte, l’analyse des sentiments et la reconnaissance vocale.

– Robotique: Les robots sont souvent utilisés pour effectuer des tâches humaines difficiles. Ils sont utilisés dans les chaînes de montage pour fabriquer des voitures ou par la NASA pour déplacer de gros objets dans l’espace.

– Voiture autonome: Utilise une combinaison de vision par ordinateur, de reconnaissance d’image et d’apprentissage en profondeur pour développer des compétences permettant de diriger automatiquement un véhicule lorsqu’il se trouve dans une voie donnée et d’éviter les obstacles inattendus, tels que les piétons.

5. Application de l’IA dans la pratique

– Soins de santé

L’utilisation de l’IA dans les soins de santé contribuera à améliorer les résultats pour les patients et à réduire les coûts. L’une des technologies de soins de santé les plus connues est IBM Watson. Il comprend le langage naturel et peut répondre aux questions. Le système de données des patients combiné à l’IA aidera à fournir des informations plus précises sur les patients et un diagnostic de santé.

– Entreprise

L’automatisation robotique est appliquée à des tâches répétitives normalement effectuées par des humains. Des algorithmes d’apprentissage automatique sont intégrés dans des plateformes d’analyse et d’informations sur la façon de mieux servir les clients.

– Dans l’éducation

L’IA peut automatiser la notation, ce qui donne plus de temps aux enseignants. Il peut évaluer les étudiants et améliorer les performances d’apprentissage individuelles.

– En finance

L’IA dans les applications de finances personnelles, comme Intuit’s Mint, perturbe les institutions financières. L’application collecte des données personnelles et fournit des conseils financiers. Aujourd’hui, les logiciels d’intelligence artificielle réalisent la majorité des échanges à Wall Street.

– En production

Il s’agit d’un domaine qui a été à l’avant-garde de l’intégration de la robotique dans le flux de travail. Les robots industriels sont utilisés pour effectuer des tâches humaines répétitives et difficiles.

– Dans la banque

Les banques ont trouvé de bons résultats en utilisant des chatbots pour informer leurs clients des services et offres supplémentaires. Ils utilisent également l’IA pour améliorer la prise de décision en matière de prêt, fixer des limites de crédit et identifier les opportunités d’investissement.

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L’article ci-dessus vous a aidé à mieux comprendre l’intelligence artificielle. J’espère que cet article vous aidera!