Jestem ciekaw Sztucznej Inteligencji. W mojej codziennej pracy rozwijam standardowe aplikacje, takie jak strony internetowe z podstawowymi funkcjami, takimi jak subskrypcja użytkownika, przesyłanie plików, formularze zapisane w bazie danych ...
Wiem głównie, że sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w grach lub dziedzinach robotyki. Ale czy może być przydatny w tworzeniu „standardowych” aplikacji?
Odpowiedzi:
Tak, ale prawdopodobnie tylko w ograniczonym stopniu w najbliższym czasie.
Tam, gdzie ludzie wyznaczają granice wokół „sztucznej inteligencji”, jest rozmyta, ale jeśli spojrzeć na to szeroko, gdzie obejmuje ona wszelkiego rodzaju kodowanie funkcji wyraźnie poznawczych, wówczas wiele rutynowych zadań ekonomicznych może skorzystać ze sztucznej inteligencji. Na przykład wiele wyszukiwarek oferuje usługi sztucznej inteligencji jako usługę.
W przypadku bardziej „standardowych” aplikacji większość aplikacji AI znajdujących się w pobliżu zespołu musi zajmować się wykrywaniem oszustw i zapobieganiem im. Jeśli na przykład śledzisz kursor użytkownika poruszający się po ekranie, możesz zbudować model, który odróżnia ludzi od botów, i traktować je osobno. Zobacz przykład w tym artykule .
W dłuższej perspektywie program, który mógłby pisać programy, mógłby pisać takie aplikacje jak każdy inny.
Funkcje adaptacyjne / predykcyjne są przydatne przynajmniej w niektórych codziennych zastosowaniach. Weźmy na przykład wiadomości tekstowe. Wszystkie znane mi aplikacje SMS na smartfony śledzą słowa, których używasz w bliskiej odległości, i wykorzystują te informacje do przewidywania następnego słowa w wpisywanej wiadomości. (Niektóre są mądrzejsze od innych. Odpowiedni XKCD. ) Można go również wykorzystać do personalizacji automatycznej korekty pisowni.
Potencjalną aplikacją interesującą mnie osobiście są edytory poziomów oparte na kafelkach, jak w przypadku klasycznych gier DOS. Byłem pracuje nad programem , który gromadzi prawdopodobieństwa każdej płytki będącej blisko do każdej innej płytki i wykorzystuje te informacje do skonstruowania losowych nowe poziomy. Nie wyprodukował jeszcze niczego, co mogłoby być grywalne, ale myślę, że może on pomóc budowniczym na poziomie ludzkim, np. Automatycznie wypełniając brakującą płytkę, która mieści się w nowo umieszczonej strukturze, w przeciwieństwie do wymagania od człowieka, aby znalazł właściwy w paleta.
Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja może być bardzo przydatna w ustalaniu, co użytkownik może zrobić w następnej kolejności i przyspieszaniu procesu prawidłowego zgadywania, jednocześnie unikając przeszkód, jeśli użytkownik celowo robi coś nieoczekiwanego.
Uważam, że sztuczna inteligencja jest rzadko używana w aplikacjach głównego nurtu, ale może być i myślę, że powoli będzie.
Jeśli informacje, które AI musi nauczyć się w aplikacji, powstają w aplikacji, na podstawie interakcji użytkownika lub błędu, byłoby mądre, gdyby program mógł rejestrować tego rodzaju informacje, a następnie wyszukiwać wzorce w dziennikach. Może profilować użytkowników, aby zobaczyć, jakie zadania są wykonywane najczęściej, ile kroków jest wymaganych. Następnie, gdy rozpozna powtarzające się zadanie, może zapytać użytkownika, czy chce, aby wykonał makro, które wykonało następujące czynności (następnie wyświetla listę kroków, umożliwiając edycję w razie potrzeby). Następnie wykonuje „makro”, którego nauczył się podczas obserwacji użytkownika.
Innym zastosowaniem sztucznej inteligencji jest wykrywanie błędów, nie tylko w oprogramowaniu, ale także w błędach użytkownika, gdy oprogramowanie było używane nieefektywnie, redundantnie lub niewłaściwie. Jeśli oprogramowanie zostało zaprojektowane w taki sposób, że otrzymało zestaw modeli zadań użytkownika (takich jak plany sztucznej inteligencji), mogłoby obserwować użytkowników w sposób, w jaki osiągają znane zadania, i oferować sugestie lub prosić o potwierdzenie, że zamierzone są nietypowe nietypowe wyniki.
I oczywiście sztuczna inteligencja może być szeroko stosowana w projektowaniu interfejsu użytkownika, na urządzeniach, stronach internetowych lub aplikacjach. Niektóre z nich, takie jak rozpoznawanie głosu, właśnie wkraczają w główny nurt codziennego użytku. W miarę rozwoju rozmów z aplikacjami, które mogą dodawać własne dane i modele zadań / koncepcji / domen, zapotrzebowanie na sztuczną inteligencję wewnątrz aplikacji będzie rosło.
Istnieje mnóstwo sposobów, że AI mogłyby być stosowane w aplikacjach. Niektóre z nich zaczęły pojawiać się na urządzeniach mobilnych i ich aplikacjach, zwykle w połączeniu mobilności użytkowników z zewnętrznymi bazami danych w Internecie (np. GPS i mapy), ale IMO działa powoli.
Jedną z kluczowych części sztucznej inteligencji jest uczenie maszynowe (ML). Powszechna definicja ML przez Mitchella to
Mówi się, że program komputerowy uczy się na podstawie doświadczenia E w odniesieniu do pewnej klasy zadań T i pomiaru wydajności P, jeżeli jego wydajność na zadaniach w T, mierzona przez P, poprawia się wraz z doświadczeniem E.
To, czy ten typ programu jest przydatny w „codziennej aplikacji”, zależy od aplikacji. Oto kilka przykładów, które nie byłyby możliwe bez ML:
Co to jest?
Sztuczna inteligencja (AI) to inteligencja wykazywana przez maszyny. W informatyce. Potocznie termin „sztuczna inteligencja” jest stosowany, gdy maszyna naśladuje funkcje „poznawcze”, które ludzie kojarzą z innymi ludzkimi umysłami, takie jak „uczenie się” i „rozwiązywanie problemów”.
Czy może być przydatny w aplikacji „Standard”?
Cóż, myślę o standardowej aplikacji używającej AI, że AI jest również do tego używana, ponieważ gdy maszyna reaguje na dane wejściowe użytkownika, to AI lub sztuczna inteligencja. Tak więc AI w standardowej aplikacji była używana już wiele lat temu.
PS: Jeśli występują błędy gramatyczne, przepraszam, ponieważ nie mówię po angielsku.
Źródła: https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence „AI lub sztuczna inteligencja”.
DevJosueDav Tylko programista sztucznej inteligencji C # .