Θέμα 1: Τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη και ποιες είναι οι βασικές συνιστώσες της;

Ένα υποπεδίο της επιστήμης των υπολογιστών που ονομάζεται τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) επιδιώκει την ανάπτυξη συσκευών ή συστημάτων που μπορούν να εκτελούν λειτουργίες που συνήθως απαιτούν ανθρώπινη νοημοσύνη. Η ανάπτυξη αλγορίθμων και μοντέλων που επιτρέπουν στις μηχανές να μαθαίνουν από δεδομένα, να σκέφτονται, να αντιλαμβάνονται το περιβάλλον τους και να λαμβάνουν αποφάσεις ή να εκτελούν ενέργειες για την επίτευξη στόχων είναι ο κύριος στόχος της τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ). Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ) μπορούν να προγραμματιστούν ώστε να προσομοιώνουν γνωστικές λειτουργίες, όπως η κατανόηση της γλώσσας, η αναγνώριση ομιλίας και η οπτική αντίληψη.

Βασικά στοιχεία:

Η μηχανική μάθηση (ΜΜ) είναι ένα βασικό στοιχείο της τεχνητής νοημοσύνης που επιτρέπει στους υπολογιστές να μαθαίνουν από δεδομένα χωρίς ρητό προγραμματισμό. Για να βρουν μοτίβα και να βασίσουν τις προβλέψεις ή τις επιλογές τους στα δεδομένα στα οποία έχουν εκπαιδευτεί, οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης χρησιμοποιούν στατιστικές τεχνικές. Η μηχανική μάθηση μπορεί να ταξινομηθεί σε τρεις κατηγορίες: μάθηση με επίβλεψη, μάθηση χωρίς επίβλεψη και ενισχυτική μάθηση.

Η δομή και η λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου χρησιμεύουν ως βάση για τα νευρωνικά δίκτυα. Τεχνητά νευρωνικά δίκτυα με πολυάριθμα επίπεδα χρησιμοποιούνται στη βαθιά μάθηση, ένα υποσύνολο της MΜ, για την επεξεργασία και την κατανόηση πολύπλοκων δεδομένων. Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας, τα παιχνίδια, η αναγνώριση εικόνων και ομιλίας και άλλες εφαρμογές έχουν σημειώσει μεγάλη επιτυχία με τη χρήση της βαθιάς μάθησης.

Ο στόχος του NΓΠ, ενός υποτομέα της ΤΝ, είναι να καταστήσει δυνατό για τους υπολογιστές να κατανοούν, να αναλύουν και να παράγουν ανθρώπινη γλώσσα. Για την εκτέλεση δραστηριοτήτων όπως η ανάλυση συναισθήματος, η γλωσσική μετάφραση, η περίληψη κειμένου και η αλληλεπίδραση chatbot, τα συστήματα NΓΠ επεξεργάζονται και αναλύουν δεδομένα κειμένου.

Ο τομέας της τεχνητής νοημοσύνης της όρασης υπολογιστών επικεντρώνεται στο να καταστήσει δυνατό για τα ρομπότ να αποκρυπτογραφούν και να κατανοούν οπτικά δεδομένα από εικόνες και ταινίες. Οι αλγόριθμοι για την όραση υπολογιστών είναι ικανοί για την αναγνώριση αντικειμένων, την ανίχνευση προτύπων, την κατηγοριοποίηση εικόνων και την κατάτμηση αντικειμένων.

Η δημιουργία ευφυών μηχανών, όπως τα ρομπότ και τα αυτόνομα οχήματα, που μπορούν να αλληλεπιδρούν με τον πραγματικό κόσμο και να εκτελούν δραστηριότητες από μόνες τους, αναφέρεται ως ρομποτική με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη. Οι συσκευές αυτές πλοηγούνται και επικοινωνούν με το περιβάλλον τους χρησιμοποιώντας αισθητήρες και αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης.

Τα συστήματα εμπειρογνωμόνων είναι προγράμματα τεχνητής νοημοσύνης (ΝΤ) που δημιουργήθηκαν για να μιμηθούν τη λήψη αποφάσεων από ανθρώπους εμπειρογνώμονες σε συγκεκριμένους τομείς. Για την επίλυση πολύπλοκων ζητημάτων και την παροχή επαγγελματικής καθοδήγησης, τα συστήματα αυτά χρησιμοποιούν κανόνες και βάσεις γνώσεων.

Η διαδικασία διευθέτησης και οργάνωσης δεδομένων και πληροφοριών έτσι ώστε τα συστήματα ΤΝ να μπορούν να τα κατανοήσουν και να τα ερμηνεύσουν είναι γνωστή ως αναπαράσταση γνώσης. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χρησιμοποιούν τεχνικές συλλογισμού για να εξάγουν λογικά συμπεράσματα και να λαμβάνουν υπερασπίσιμες αποφάσεις με βάση τις διαθέσιμες πληροφορίες.

Συστήματα τεχνητής νοημοσύνης δημιουργούν ακολουθίες ενεργειών για την επίτευξη στόχων σε δυναμικά περιβάλλοντα χρησιμοποιώντας αλγόριθμους σχεδιασμού. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούν αλγόριθμους λήψης αποφάσεων για να επιλέξουν τη βέλτιστη πορεία δράσης με βάση την είσοδο και τους στόχους που παρέχονται.

Συλλογικά, αυτά τα βασικά στοιχεία βοηθούν τα συστήματα ΤΝ να εξελίσσονται και να λειτουργούν, επιτρέποντάς τους να αναλαμβάνουν ποικίλες εργασίες και δυσκολίες σε διάφορους κλάδους και τομείς. Τα στοιχεία αυτά εξελίσσονται καθώς η έρευνα για την ΤΝ προχωράει, με αποτέλεσμα πιο σύνθετες και ισχυρές εφαρμογές ΤΝ.

Παιχνίδια γνώσεων