כולנו שמענו על בינה מלאכותית ויכולותיה: חדשות על פיתוחים חדשניים,
בקצרה על AI
בינה מלאכותית היא מגוון של טכנולוגיות ואלגוריתמים שמסוגלים לחקות כמה פונקציות קוגניטיביות הטבועות בבני אדם. עם זאת, חשוב להבין שטכנולוגיית AI רחוקה מ"המוח העל" אליו היא מזוהה לעתים קרובות. זו עדיין רק טכנולוגיה שאין לה תודעה, לא יכולה לחשוב ולהגיב כמו אדם.
עם זאת, ישנן מספר משימות הקרובות במאפיינים קוגניטיביים לחשיבה האנושית. אלו הן אלו שנפתרות בהצלחה על ידי בינה מלאכותית, והן נקראות בדרך כלל "בעיות AI".
משימות אלו כוללות:
- ראייה ממוחשבת וזיהוי אובייקטים: ניתן להציג לאלגוריתם זרם תמונה או וידאו, שממנו התוכנה תבחר נתונים ותבצע סיווג.
- זיהוי סינתזת דיבור: אלגוריתמים ממירים אותות דיבור למידע דיגיטלי, שגם אותו התוכנית מסווגת.
- עבודה עם זרם של מידע מגוון, כולל נתוני "שפה טבעית": ישים כאשר יש לך מסד נתונים גדול.
- תמיכה בהחלטה: אלגוריתמים יוצרים פונקציית החלטה.
כל המשימות הללו הן הכיוונים העיקריים בהטמעת רכיבי AI. וכולם כבר משולבים באופן פעיל בחיי היומיום שלנו: מעוזרים אוטומטיים באתרי אינטרנט ועד למצלמות "חכמות" ברחובות העיר.
AI באקולוגיה
בינה מלאכותית רלוונטית ויעילה לתעשיות רבות, לפיתוח החינוך ואפילו לתרבות. אבל זה גם משפיע באופן משמעותי על השינוי של התחום הסביבתי.
כבר במפעלים לעיבוד פסולתיש רובוטים שעוזרים למיין פסולת. הטכנולוגיה מיושמת במערכות לניטור וניתוח אוויר, גופי מים וקרקעות. וכל אחד מאיתנו יכול לפגוש בינה מלאכותית "ידידותית לסביבה", למשל, בנקודות איסוף אוטומטיות של מיחזור.
באופן כללי, אי אפשר לייחד כל פרט של AIבמיוחד באקולוגיה. בעזרתו תוכלו להוזיל עלויות באופן משמעותי, דבר שחשוב לכל עסק. לכן, כאשר אדם אמיתי מוחלף ב"מכונה" במערכת איסוף מיחזור, התהליך כולו אוטומטי, ועלות השירות למכשירים מופחתת.
כיצד לאמן בינה מלאכותית לזהות חומרי מיחזור
זיהוי דפוסים הוא אחד מהטובים ביותרמשימות AI נפוצות. הפתרון המתאים ביותר לבעיה זו הוא רשתות עצביות קונבולוציוניות - מודל של תוכנות מחשב הקרוב ביותר לאופן שבו אדם מזהה אובייקטים במציאות. ה"שכבות" של רשת כזו דומות לשכבות הרשתית.
רשת עצבית היא מודל פעולה פשוטהמוח האנושי. לאלמנטים הבסיסיים שלו - נוירונים - יש מספר רב של קשרים ויחסים, המקובצים לרוב לשכבות. לכל חיבור של נוירונים מוקצה כוח השפעה מסוים - משקל. נתוני קלט לרשת מסופקים לשכבה הראשונה, ואז הם מופצים לשכבות הבאות בהתאם למשקל הנוכחי של היחסים. את התוצאה הסופית ניתן לקבל מהשכבה האחרונה של הרשת העצבית.
אימון רשת עצבית קונבולוציונית מורכבת מבחירת משקל חיבורי הנוירון על מנת לקבל את התוצאה הנכונה כתוצאה מעבודתו על השכבה האחרונה של הרשת. במקרה של הכרה בחומרים הניתנים למחזור נפתרות שתי בעיות: פילוח - קביעת השטח בתמונה עם האובייקט וסיווג, להבין איזה סוג של חפץ זה. לכן, במקרה זה, נעשה שימוש בשתי רשתות עצביות הפועלות ברצף: הראשונה מקבלת תמונה כקלט ומוציאה את קווי המתאר של האובייקטים שנמצאו, והשנייה מעבדת ברצף את קווי המתאר שנמצאו ומחזירה את השייכות של כל קו מתאר למחלקה מסוימת. של חפצים.
שליחת אוסף של דוגמאות (תמונות) "כקלט"נקרא "למידה מפוקחת". תהליך זה מצריך מספר רב של צילומים שבהם האובייקטים הדרושים מסומנים בעיגול ומתויגים. כאשר מלמדים טכנולוגיה במכונת מיחזור, תצטרכו לאסוף יותר מ-50,000 תמונות של חפצים.
על ידי הצגת מספר רב של תמונות "בכניסה" ועל ידי מדידת איכות ה"פלט" שלהם, ניתן לבנות ולבחור נוירונים ספציפיים ברשת. אם ההשערות לבחירת הנוירונים מתבררות כנכונות, הרשת מאומנת, ואז השגיאה מצטמצמת בהדרגה. באופן אידיאלי, כתוצאה מהדרכה, הרשת צריכה לזהות במדויק את התמונות שהוטענו לתוכה ולזהות תמונות דומות.
ניואנסים של הכרה
בקבוקי פלסטיק מקומטים, פחיות אלומיניום מעוותות, פסולת נייר רטובה - איך בינה מלאכותית יכולה להבין אילו חומרי מיחזור ניתן למחזר ולאיזה חלקים ניתן לחלק?
כאשר מלמדים טכנולוגיית AI, חשוב לכלולהגורם האנושי, כי אלה יהיו אנשים שיעמיסו את החומרים המיחזוריים, שלרוב לא ידאגו לאיכות הפסולת המועברת. הבה נבהיר שאיכות כאן פירושה חומרים מטוהרים הניתנים למחזור המתאימים לעיבוד.
לזכור תרחישים שונים ולהתכונןהטכנולוגיה, המפתחים כוללים את אותם אובייקטים "פגומים" בין התמונות לדוגמה שהורדו. אז, בינה מלאכותית יכולה ללמוד לזהות את אותם בקבוקי פלסטיק בכל אחת מצורותיהם. לדוגמה, לבקבוק יש פקק אופייני או מרקם מסוים, אשר קבוע באמצעות רשת.
חלקי חומרי הגלם המסופקים נקבעים על פי צורות חיצוניות, תקנים ומרקמים. ובהתבסס על הנתונים המאוחסנים על קטגוריות המשקל של השבר, ניתן לחשב, למשל, פסולת נייר רטובה.
בעתיד, הטכנולוגיה מאומנת בתהליךעבודה: כשהוא רואה חפצים אמיתיים שהושכרו על ידי אנשים. המפעילים מעבדים נתונים חדשים שנכנסים, בוחרים את התמונות הדרושות ומתאים את הרשת.
AI הופך לאוניברסלי עם הזמןכלי שעוזר לייעל תחומי ייצור שונים ואת חיינו. באקולוגיה, זוהי היכולת להגיב בזמן לנסיבות מסוימות, להפחית עלויות ולמזער טעויות שעלולות להיעשות עקב הגורם האנושי בעבודה.
עם זאת, כמו כל טכנולוגיה, AI דורששיפור מתמיד. כך, בתחום איסוף המיחזור מתקיימת באופן קבוע הכשרה נוספת של מכשירים חכמים. הזמן יגיד באיזו מידה בינה מלאכותית יכולה לשפר תהליכים אקולוגיים ולשפר את הסביבה בקנה מידה עולמי. אבל כבר עכשיו ברור שהשימוש בבינה מלאכותית הוא אחד הצעדים היעילים לקראת העתיד הירוק שלנו.
קרא עוד:
בלאזאר, שנמצא לפני 20 שנה, התברר כחפץ קיצוני
TESS גילה "כדור הארץ חדש": כוכב לכת אבן עם מים נמצא באזור המגורים
תראו את ההשלכות של ההתנגשות בשנת 1181 של שני כוכבים