Όλοι έχουμε ακούσει για την τεχνητή νοημοσύνη και τις δυνατότητές της: νέα για καινοτόμες εξελίξεις,
Εν συντομία για την τεχνητή νοημοσύνη
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι μια σειρά τεχνολογιών καιαλγόριθμοι που είναι ικανοί να μιμηθούν ορισμένες γνωστικές λειτουργίες που είναι εγγενείς στον άνθρωπο. Ωστόσο, είναι σημαντικό να κατανοήσουμε ότι η τεχνολογία AI απέχει πολύ από τον «υπερεγκέφαλο» με τον οποίο συνδέεται συχνά. Εξακολουθεί να είναι απλώς μια τεχνολογία που δεν έχει συνείδηση, δεν μπορεί να σκεφτεί και να συλλογιστεί όπως ένας άνθρωπος.
Ωστόσο, υπάρχει μια σειρά από εργασίες που είναι κοντά σε γνωστικά χαρακτηριστικά με την ανθρώπινη σκέψη. Αυτά είναι αυτά που επιλύονται με επιτυχία από την τεχνητή νοημοσύνη και συνήθως ονομάζονται «προβλήματα AI».
Αυτές οι εργασίες περιλαμβάνουν:
- Όραση και αναγνώριση αντικειμένων υπολογιστή: Μπορείτε να εμφανίσετε στον αλγόριθμο μια ροή φωτογραφίας ή βίντεο, από την οποία το πρόγραμμα θα επιλέξει δεδομένα και θα πραγματοποιήσει μια ταξινόμηση.
- Αναγνώριση σύνθεσης ομιλίας: οι αλγόριθμοι μετατρέπουν τα σήματα ομιλίας σε ψηφιακές πληροφορίες, τις οποίες το πρόγραμμα ταξινομεί επίσης.
- Εργασία με μια ροή διαφόρων πληροφοριών, συμπεριλαμβανομένων των δεδομένων «φυσικής γλώσσας»: ισχύει όταν έχετε μεγάλη βάση δεδομένων.
- Υποστήριξη αποφάσεων: Οι αλγόριθμοι δημιουργούν μια συνάρτηση απόφασης.
Όλες αυτές οι εργασίες είναι οι κύριες κατευθύνσειςυλοποίηση στοιχείων AI. Και όλα αυτά έχουν ήδη ενσωματωθεί ενεργά στην καθημερινότητά μας: από αυτοματοποιημένους βοηθούς σε ιστότοπους έως «έξυπνες» κάμερες στους δρόμους της πόλης.
AI στην οικολογία
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι σχετική και αποτελεσματική για πολλούς κλάδους, την ανάπτυξη της εκπαίδευσης και ακόμη και τον πολιτισμό. Αλλά επηρεάζει σημαντικά και τον μετασχηματισμό της περιβαλλοντικής σφαίρας.
Ήδη σε εργοστάσια επεξεργασίας απορριμμάτωνΥπάρχουν ρομπότ που βοηθούν στην ταξινόμηση των απορριμμάτων. Η τεχνολογία εφαρμόζεται σε συστήματα παρακολούθησης και ανάλυσης αέρα, υδάτινων σωμάτων και εδαφών. Και ο καθένας από εμάς μπορεί να συναντήσει «φιλική προς το περιβάλλον» τεχνητή νοημοσύνη, για παράδειγμα, σε σημεία συλλογής αυτόματης ανακύκλωσης.
Γενικά, είναι αδύνατο να ξεχωρίσουμε κάποια ιδιαιτερότητα της τεχνητής νοημοσύνηςσυγκεκριμένα στην οικολογία. Με τη βοήθειά του, μπορείτε να μειώσετε σημαντικά το κόστος, το οποίο είναι σημαντικό για κάθε επιχείρηση. Έτσι, όταν ένα πραγματικό πρόσωπο αντικαθίσταται από μια «μηχανή» σε ένα σύστημα συλλογής ανακύκλωσης, η όλη διαδικασία αυτοματοποιείται και το κόστος συντήρησης των συσκευών μειώνεται.
Πώς να εκπαιδεύσετε την τεχνητή νοημοσύνη να αναγνωρίζει τα ανακυκλώσιμα
Η αναγνώριση προτύπων είναι ένα από τα πιοκοινές εργασίες AI. Η πιο κατάλληλη λύση για αυτό το πρόβλημα είναι τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα - ένα μοντέλο προγράμματος υπολογιστή που είναι πιο κοντά στο πώς ένα άτομο αναγνωρίζει αντικείμενα στην πραγματικότητα. Τα «στρώματα» ενός τέτοιου δικτύου είναι παρόμοια με τα στρώματα του αμφιβληστροειδούς.
Ένα νευρωνικό δίκτυο είναι ένα απλοποιημένο μοντέλο λειτουργίαςανθρώπινος εγκέφαλος. Τα βασικά του στοιχεία - οι νευρώνες - έχουν μεγάλο αριθμό συνδέσεων και σχέσεων, οι οποίες συνήθως ομαδοποιούνται σε επίπεδα. Σε κάθε σύνδεση νευρώνων αποδίδεται μια ορισμένη δύναμη επιρροής - βάρος. Τα δεδομένα εισόδου στο δίκτυο παρέχονται στο πρώτο επίπεδο και στη συνέχεια διανέμονται στα επόμενα επίπεδα σύμφωνα με το τρέχον βάρος των σχέσεων. Το τελικό αποτέλεσμα μπορεί να ληφθεί από το τελευταίο στρώμα του νευρωνικού δικτύου.
Η εκπαίδευση ενός συνελικτικού νευρωνικού δικτύου αποτελείται απόεπιλέγοντας το βάρος των συνδέσεων νευρώνων προκειμένου να ληφθεί το σωστό αποτέλεσμα ως αποτέλεσμα της εργασίας του στο τελευταίο στρώμα του δικτύου. Στην περίπτωση αναγνώρισης ανακυκλώσιμων υλικών λύνονται δύο προβλήματα: τμηματοποίηση - προσδιορισμός της περιοχής στη φωτογραφία με το αντικείμενο και ταξινόμηση, κατανοώντας τι είδους αντικείμενο είναι. Επομένως, σε αυτήν την περίπτωση, χρησιμοποιούνται δύο διαδοχικά λειτουργικά νευρωνικά δίκτυα: το πρώτο λαμβάνει μια εικόνα ως είσοδο και εξάγει τα περιγράμματα των αντικειμένων που βρέθηκαν, και το δεύτερο επεξεργάζεται διαδοχικά τα περιγράμματα που βρέθηκαν και επιστρέφει την ιδιοκτησία κάθε περιγράμματος σε μια συγκεκριμένη κλάση. των αντικειμένων.
Υποβολή ενός συνόλου παραδειγμάτων (εικόνων) "ως εισαγωγή"που ονομάζεται «εποπτευόμενη μάθηση». Αυτή η διαδικασία απαιτεί μεγάλο αριθμό φωτογραφιών στις οποίες κυκλώνονται και επισημαίνονται τα απαραίτητα αντικείμενα. Όταν διδάσκετε τεχνολογία σε μια μηχανή ανακύκλωσης, θα χρειαστεί να συλλέξετε περισσότερες από 50.000 εικόνες αντικειμένων.
Με την εμφάνιση μεγάλου αριθμού εικόνων "στην είσοδο" καιΜε τη μέτρηση της ποιότητας της «εξόδου» τους, είναι δυνατή η κατασκευή και η επιλογή συγκεκριμένων νευρώνων στο δίκτυο. Εάν οι υποθέσεις για την επιλογή των νευρώνων αποδειχθούν σωστές, το δίκτυο εκπαιδεύεται, τότε το σφάλμα ελαχιστοποιείται σταδιακά. Στην ιδανική περίπτωση, ως αποτέλεσμα της εκπαίδευσης, το δίκτυο θα πρέπει να αναγνωρίζει με ακρίβεια τις εικόνες που έχουν φορτωθεί σε αυτό και να αναγνωρίζει παρόμοιες εικόνες.
Αποχρώσεις της αναγνώρισης
Τσαλακωμένα πλαστικά μπουκάλια, στριμμένα δοχεία αλουμινίου, βρεγμένα απορρίμματα χαρτιού - πώς μπορεί η τεχνητή νοημοσύνη να καταλάβει ποια ανακυκλώσιμα υλικά μπορούν να ανακυκλωθούν και σε ποια κλάσματα μπορούν να χωριστούν;
Κατά τη διδασκαλία της τεχνολογίας AI, είναι σημαντικό να συμπεριλάβετεο ανθρώπινος παράγοντας, γιατί θα είναι άνθρωποι που θα φορτώσουν τα ανακυκλώσιμα, που ως επί το πλείστον δεν θα νοιάζονται για την ποιότητα των απορριμμάτων που παραδίδονται. Ας διευκρινίσουμε ότι εδώ ποιότητα σημαίνει καθαρισμένα ανακυκλώσιμα υλικά που είναι κατάλληλα για επεξεργασία.
Να έχετε στο μυαλό σας διαφορετικά σενάρια και να προετοιμαστείτετεχνολογίας, οι προγραμματιστές περιλαμβάνουν μεταξύ των ληφθέντων δειγμάτων εικόνων τα ίδια «κατεστραμμένα» αντικείμενα. Έτσι, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μάθει να αναγνωρίζει τα ίδια πλαστικά μπουκάλια σε οποιαδήποτε από τις μορφές τους. Για παράδειγμα, ένα μπουκάλι έχει ένα χαρακτηριστικό καπάκι ή μια συγκεκριμένη υφή, η οποία στερεώνεται με ένα δίκτυο.
Τα κλάσματα των παρεχόμενων πρώτων υλών καθορίζονται από εξωτερικές μορφές, πρότυπα και υφές. Και με βάση τα αποθηκευμένα δεδομένα των κλασματικών κατηγοριών βάρους, μπορείτε να υπολογίσετε, για παράδειγμα, το υγρό άχρηστο χαρτί.
Στο μέλλον, η τεχνολογία εκπαιδεύεται στη διαδικασίαεργασία: όταν βλέπει αληθινά αντικείμενα που νοικιάζονται από ανθρώπους. Οι χειριστές επεξεργάζονται τα εισερχόμενα νέα δεδομένα, επιλέγουν τις απαραίτητες εικόνες και προσαρμόζουν το δίκτυο.
Η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται καθολική με την πάροδο του χρόνουένα εργαλείο που βοηθά στη βελτιστοποίηση διαφόρων τομέων παραγωγής και της ζωής μας. Στην οικολογία, αυτή είναι η ικανότητα να ανταποκρίνεται κανείς έγκαιρα σε ορισμένες περιστάσεις, να μειώνει το κόστος και να ελαχιστοποιεί τα λάθη που μπορεί να γίνουν λόγω του ανθρώπινου παράγοντα στην εργασία.
Ωστόσο, όπως κάθε τεχνολογία, το AI απαιτείσυνεχής βελτίωση. Έτσι, στον τομέα της συλλογής ανακύκλωσης, γίνεται τακτικά πρόσθετη εκπαίδευση έξυπνων συσκευών. Ο χρόνος θα δείξει σε ποιο βαθμό η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει τις οικολογικές διαδικασίες και να βελτιώσει το περιβάλλον σε παγκόσμια κλίμακα. Αλλά είναι ήδη σαφές ότι η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης είναι ένα από τα αποτελεσματικά βήματα προς το πράσινο μέλλον μας.
Διαβάστε περισσότερα:
Το Blazar, το οποίο βρέθηκε πριν από 20 χρόνια, αποδείχθηκε ότι ήταν ένα ακραίο αντικείμενο
Η TESS ανακάλυψε μια «νέα Γη»: ένας πέτρινος πλανήτης με νερό βρίσκεται στην κατοικήσιμη ζώνη
Δείτε τις συνέπειες της σύγκρουσης δύο αστέρων το 1181