لقد سمعنا جميعًا عن الذكاء الاصطناعي وقدراته: أخبار عن التطورات المبتكرة،
باختصار عن الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي هو مجموعة من التقنيات وخوارزميات قادرة على تقليد بعض الوظائف المعرفية الكامنة في الإنسان. ومع ذلك، من المهم أن نفهم أن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بعيدة كل البعد عن "العقل الفائق" الذي ترتبط به غالبًا. إنها لا تزال مجرد تكنولوجيا ليس لديها وعي، ولا يمكنها التفكير والتفكير مثل الإنسان.
ومع ذلك، هناك عدد من المهام القريبة من الخصائص المعرفية للتفكير البشري. هذه هي المشاكل التي يتم حلها بنجاح بواسطة الذكاء الاصطناعي، وعادةً ما يطلق عليها "مشكلات الذكاء الاصطناعي".
تشمل هذه المهام:
- رؤية الكمبيوتر والتعرف على الأشياء: يمكنك إظهار الخوارزمية صورة أو دفق فيديو، حيث سيختار البرنامج البيانات ويقوم بالتصنيف.
- التعرف على تركيب الكلام: تقوم الخوارزميات بتحويل إشارات الكلام إلى معلومات رقمية ، والتي يصنفها البرنامج أيضًا.
- العمل مع مجموعة من المعلومات المتنوعة، بما في ذلك بيانات "اللغة الطبيعية": ينطبق ذلك عندما يكون لديك قاعدة بيانات كبيرة.
- دعم القرار: الخوارزميات تولد وظيفة القرار.
كل هذه المهام هي الاتجاهات الرئيسية فيتنفيذ عناصر الذكاء الاصطناعي. وقد تم بالفعل دمجها جميعًا بنشاط في حياتنا اليومية: من المساعدين الآليين على مواقع الويب إلى الكاميرات "الذكية" في شوارع المدينة.
الذكاء الاصطناعي في علم البيئة
الذكاء الاصطناعي مناسب وفعال للعديد من الصناعات، وتطوير التعليم وحتى الثقافة. ولكنه يؤثر أيضًا بشكل كبير على تحول المجال البيئي.
بالفعل في مصانع معالجة النفاياتهناك روبوتات تساعد في فرز النفايات. ويجري تطبيق هذه التكنولوجيا في أنظمة رصد وتحليل الهواء والمسطحات المائية والتربة. ويمكن لكل واحد منا أن يلتقي بالذكاء الاصطناعي "الصديق للبيئة"، على سبيل المثال، في نقاط التجميع التلقائية لإعادة التدوير.
بشكل عام، من المستحيل تحديد أي تفاصيل خاصة بالذكاء الاصطناعيعلى وجه التحديد في علم البيئة. بمساعدتها، يمكنك تقليل التكاليف بشكل كبير، وهو أمر مهم لأي عمل تجاري. وبالتالي، عندما يتم استبدال شخص حقيقي بـ "آلة" في نظام جمع إعادة التدوير، تتم أتمتة العملية برمتها، ويتم تقليل تكلفة خدمة الأجهزة.
كيفية تدريب الذكاء الاصطناعي على التعرف على المواد القابلة لإعادة التدوير
يعد التعرف على الأنماط أحد أكثر الأشياءمهام الذكاء الاصطناعي الشائعة. الحل الأنسب لهذه المشكلة هو الشبكات العصبية التلافيفية - وهو نموذج برنامج كمبيوتر الأقرب إلى كيفية تعرف الشخص على الأشياء في الواقع. "طبقات" مثل هذه الشبكة تشبه طبقات شبكية العين.
الشبكة العصبية هي نموذج مبسط للتشغيلالعقل البشري. تحتوي عناصرها الأساسية - الخلايا العصبية - على عدد كبير من الروابط والعلاقات، والتي يتم تجميعها عادةً في طبقات. يتم تعيين قوة تأثير معينة لكل اتصال من الخلايا العصبية - الوزن. يتم توفير البيانات المدخلة للشبكة إلى الطبقة الأولى، ثم يتم توزيعها على الطبقات التالية وفقًا للوزن الحالي للعلاقات. ويمكن الحصول على النتيجة النهائية من الطبقة الأخيرة من الشبكة العصبية.
تدريب الشبكة العصبية التلافيفية يتكون مناختيار وزن التوصيلات العصبية للحصول على النتيجة الصحيحة نتيجة عملها على الطبقة الأخيرة من الشبكة. في حالة التعرف على المواد القابلة لإعادة التدوير، يتم حل مشكلتين: التجزئة - تحديد المنطقة في الصورة مع الكائن والتصنيف، فهم أي نوع من الكائن هو. لذلك، في هذه الحالة، يتم استخدام شبكتين عصبيتين تعملان بشكل متسلسل: الأولى تستقبل صورة كمدخل وتخرج معالم الكائنات التي تم العثور عليها، والثانية تعالج بشكل تسلسلي الخطوط العريضة التي تم العثور عليها وتعيد انتماء كل كفاف إلى فئة معينة من الكائنات.
تقديم مجموعة من الأمثلة (الصور) “كمدخلات”يسمى "التعلم الخاضع للإشراف". تتطلب هذه العملية عددًا كبيرًا من الصور الفوتوغرافية التي يتم فيها وضع دائرة حول الكائنات الضرورية وتمييزها. عند تدريس التكنولوجيا في آلة إعادة التدوير، ستحتاج إلى جمع أكثر من 50000 صورة للأشياء.
من خلال إظهار عدد كبير من الصور "عند الإدخال" وومن خلال قياس جودة "مخرجاتها"، من الممكن بناء واختيار خلايا عصبية معينة في الشبكة. إذا تبين أن فرضيات اختيار الخلايا العصبية صحيحة، فسيتم تدريب الشبكة، ثم يتم تقليل الخطأ تدريجيًا. ومن الناحية المثالية، ونتيجة للتدريب، يجب أن تتعرف الشبكة بدقة على الصور التي تم تحميلها فيها وأن تحدد الصور المشابهة.
الفروق الدقيقة في الاعتراف
الزجاجات البلاستيكية المجعدة، وعلب الألمنيوم الملتوية، والنفايات الورقية المبللة - كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفهم ما هي المواد القابلة لإعادة التدوير التي يمكن إعادة تدويرها وما هي الأجزاء التي يمكن تقسيمها إليها؟
عند تدريس تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، من المهم تضمينهاالعامل البشري، لأنه سيكون الأشخاص هم الذين سيقومون بتحميل المواد القابلة لإعادة التدوير، والذين في الغالب لن يهتموا بجودة النفايات التي يتم تسليمها. دعونا نوضح أن الجودة هنا تعني المواد المنقاة القابلة لإعادة التدوير والصالحة للمعالجة.
لوضع السيناريوهات المختلفة في الاعتبار والاستعدادالتكنولوجيا، يقوم المطورون بتضمين نفس الكائنات "التالفة" ضمن عينات الصور التي تم تنزيلها. لذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم التعرف على الزجاجات البلاستيكية نفسها بأي شكل من الأشكال. على سبيل المثال، تحتوي الزجاجة على غطاء مميز أو نسيج معين، يتم تثبيته بشبكة.
يتم تحديد أجزاء المواد الخام الموردة من خلال الأشكال والمعايير والقوام الخارجي. واستنادا إلى البيانات المخزنة لفئات وزن الكسر، يمكنك حساب، على سبيل المثال، ورق النفايات الرطب.
وفي المستقبل، يتم تدريب التكنولوجيا في هذه العمليةالعمل: إذا رأى أشياء حقيقية يستأجرها الناس. يقوم المشغلون بمعالجة البيانات الجديدة الواردة واختيار الصور الضرورية وضبط الشبكة.
أصبح الذكاء الاصطناعي عالميًا بمرور الوقتأداة تساعد على تحسين مجالات الإنتاج المختلفة وحياتنا. في علم البيئة، هذه هي القدرة على الاستجابة في الوقت المناسب لظروف معينة، وتقليل التكاليف وتقليل الأخطاء التي قد تحدث بسبب العامل البشري في العمل.
ومع ذلك، مثل أي تقنية، يتطلب الذكاء الاصطناعيتحسن مستمر. وبالتالي، في مجال جمع إعادة التدوير، يتم إجراء تدريب إضافي للأجهزة الذكية بانتظام. سيحدد الوقت إلى أي مدى يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين العمليات البيئية وتحسين البيئة على نطاق عالمي. ولكن من الواضح بالفعل أن استخدام الذكاء الاصطناعي هو إحدى الخطوات الفعالة نحو مستقبلنا الأخضر.
قراءة المزيد:
تبين أن Blazar ، الذي تم العثور عليه قبل 20 عامًا ، هو كائن متطرف
اكتشف TESS "أرضًا جديدة": كوكب حجري به ماء يقع في المنطقة الصالحة للسكن
انظر إلى عواقب الاصطدام بنجمتين عام 1181