Психолог предупредила о вреде удаленки для здоровья и семьи — Российская газета
Клинический психолог, член Европейской ассоциации реабилитологов Альбина Лаврова рассказала в интервью «РГ», что увеличилось число пациентов с жалобами на депрессию и плохое настроение. И все чаще на прием приходят семейные пары на грани развода.
Опрос SuperJob показал, что 36 процентов сотрудников компаний уверены, что работают дома лучше, чем в офисе. Число желающих остаться на удаленке удвоилось. А как на ваш взгляд, Альбина Александровна, к чему все это приведет? Не вредно ли так долго сидеть в четырех стенах?
Альбина Лаврова: В удаленке много положительных моментов. И многие, особенно в первое время, пребывали даже в некоторой эйфории от этого.
Очевидно, что экономится время. Не менее двух часов в день мы не тратим на непродуктивные перемещения по городу и пробки. Человек получает больше свободы в действиях, и психологически это очень важно.
Он может «выходить» на работу из любой точки страны, мира или просто с дачи, это комфортно.
Ценен и тот психологический феномен чувства безопасности: нет беспокойства, что может что-то случиться в дороге. Отпускает страх заболеть, «отшельника» окружает меньше микробов.
Я бы отметила и снижение усталости. У человека появляется большая продуктивность, он может подстроиться под собственные биоритмы — ведь одни из нас «совы», другие — «жаворонки». И теперь каждый может отрегулировать, когда ему лучше работать. Отпадает необходимость соблюдения дресс-кода.
Это основные плюсы удаленки. А где тогда таится опасность?
Альбина Лаврова: В этой ситуации, увы, становится ощутимым отсутствие психологического поля. Когда человек четко различал, куда идет и где находится.
Если он идет в спортзал, то он четко понимает, что это территория для тренировки. Если в кино — то организм заранее настраивается на развлечение и расслабление. Когда он шел на работу — там тоже активировали его в строго определенном направлении даже стены, привычная деловая обстановка, посылая сигналы, что в этом месте нужно собраться, сосредоточиться на задаче и быть активным.
Таким образом психологическое поле помогает мозгу достичь нужного настроя.
На удаленке все это не работает. В однообразных условиях мозгу сложно переключаться на разные задачи. Ведь, так?
Альбина Лаврова: Да. Здесь необходим высокий самоконтроль, чтобы заставлять себя что-то сделать. И человек приходит к большому напряжению. Чтобы переключиться, нужно сделать границы.
Есть и другая проблема. Домашние не понимают, что, скажем, глава семьи находится на работе. Супруге, и тем более детям, кажется, что он ничего не делает, а просто сидит за компьютером. И они не могут понять, почему он не обращает на них внимание.
Итак, границы. Но их можно создать искусственно. Если есть условия. Кабинет, рабочий стол. Выходишь из кухни и говоришь: «Я пошел на работу». И переходишь в соседнюю комнату, где горит настольная лампа и включен компьютер. Справимся?
Альбина Лаврова: Границы — еще не все. В удаленке мы ощущаем недостаток сенсорной стимуляции.
Получения каких-то новых впечатлений: вот красивый человек прошел, вот на улице лед покрыл ветки дерева, собака залаяла. Мы лишаем свой мозг этой стимуляции.
Причем для одних эта недостаточность протекает достаточно легко, если человек относится к типу интровертов, погруженных в себя. А для экстравертов, получающих энергию от свежих впечатлений и встрясок, этот процесс тяжелый. И в своей практике мы, психологи, стали чаще сталкиваться с пациентами, которые жалуются на одиночество, на свою оторванность от мира.
А кино, видеосюжеты, соцсети? Может, поэтому народ влип в гаджеты? Они восполняют это эмоциональное разнообразие и впечатления?
Альбина Лаврова: Телефон или планшет — это один предмет. Идет большая загрузка и погружение в ту же среду. Мы говорим о том, что важно понимать, в какой среде и для чего находишься. А гаджет, это просто инструмент для работы.
Человеку необходимо получать новые впечатления. Это очень важно для мозга.
Чем больше впечатлений, тем меньше разрушает мозг сам себя. Он работоспособен, и у человека хорошее настроение тогда, когда есть приток сенсорной стимуляции, есть «новая еда» для мозга.
Удаленка отрывает от живого общения. У нас пока специальные исследования не проводились. А на Западе уже есть статистика, свидетельствующая о резком всплеске количества разводов из-за переизбытка домашнего общения.
И к нам обращаются семейные пары, которые жили раньше неплохо, а теперь не хотят быть вместе. Избыточное общение дома в одном и том же пространстве ведет к накоплению раздражения, надоедания. И люди начинают с этим не справляться психологически. Учащаются случаи депрессии и тревоги.
Советы доктора Лавровой
Альбина Александровна, что же делать, пока пандемия не оставляет нас?
Альбина Лаврова: По возможности увеличить общение. Пусть оно будет пока виртуальным, по скайпу. Общаться с единомышленниками, с детьми и внуками.
Обязательно обзавестись домашним любимцем.
Он подарят вам массу эмоций. Запишитесь на курсы — их сейчас появилось множество. На тренировки. Вступайте в новые сообщества. Знакомьтесь с новыми людьми.
Побольше гуляйте, занимайтесь спортом. Если одиноко, грустно, тревожно — не изолируйтесь от всех и не страдайте. Выходите со своей проблемой «в люди», приходите на прием к специалисту.
Что такое NFC в телефоне
Модуль NFC в телефоне – что это такое
Для начала немного истории, как появился этот формат бесконтактной передачи данных. Своё начало NFC берёт в 2004 году, когда три крупных гиганта на рынке мобильной электроники (Nokia, Philips и Sony) параллельно начали разработки по созданию специального чипа, который обеспечивал бы поддержку передачи данных на ближнем расстоянии. Целью работы явилось создание универсальной системы, которую можно было бы стандартизировать. Итогом совместных усилий, поскольку на определённом этапе разработок компании объединились, стали телефоны с NFC-модулем.
Эта аббревиатура в оригинале звучит как Near Field Communication или ближняя бесконтактная связь (в удобном для понимания переводе).
Узнать о наличии поддержки формата NFC можно по яркому и запоминающемуся фирменному значку. Технические характеристики стандарта выражены в возможности переноса данных или осуществления сопряжения двух смартфонов при расстоянии между ними не более 10 см. К сведению! Для получения хорошего сигнала и уверенной передачи обычно требуется сближение двух устройств с поддержкой формата до расстояния 2−3 см. Формат NFC в телефоне некоторые считают ненужным, поскольку все устройства без исключения, имеющиеся на рынке, имеют модуль Bluetooth, который также применяется для обмена данными и имеет больший радиус активности. Но сравнивать эти два стандарта не совсем корректно, поскольку популярный ныне NFC обладает рядом особенностей:
- компактность модуля, встраиваемого в тело смартфона;
- формат позволяет реализовать коммуникацию между двумя гаджетами или иными пассивными объектами, наделёнными подобной функцией;
- сниженное энергопотребление;
- высокая скорость установления сопряжения, которая составляет не более 0,1−0,2 секунды;
- доступность по стоимости, что позволяет найти даже китайские бюджетные телефоны с NFC.
Как работает NFC в телефоне
Базовый принцип, который положен в основу работы данной технологии, – это обмен радиосигналом. Аналогичный метод применяется во всех беспроводных модулях. Разница между NFC и остальными заключается в расстоянии, на котором действует сигнал − ≥10 см. Изначально формат предполагался как способ расширения функционала бесконтактных карт, но благодаря широкому распространению и популярности, разработчики придумали несколько новых способов применения:
- обычный режим по считывания информации;
- эмуляция, применяемая при наделении модуля функциями платёжного инструмента или превращающая его в пропуск;
- режим P2P, посредством которого осуществляется обмен данными между двумя телефонами.
Использование чипа, который вшит в сотовый телефон, позволяет бронировать билеты, служит способом оплаты проезда или парковочного места, даёт возможность осуществлять надзорный допуск на определённую закрытую территорию.
Развитие технологических процессов привело к появлению пластиковых карт, внутри которых имеется чип беспроводной связи и интегрированная антенна, что делает пластик удобным платёжным инструментом.
Инструкция по ODIS Service и ODIS Engineering. Отвечаем на основные вопросы
Отвечаем на основные вопросы по ODIS Service и ODIS Engineering.
1) Какая разница между ODIS Service и ODIS Engineering?
ОДИС СЕРВИС – установлен на любой авторизированной сервисной станции VAG, это очень мощный программный продукт для выполнения разных диагностических процедур в следующих автомобилях: Audi, VW, Skoda, Seat, Lamborghini, Bentley, Bugatti, MAN TGE с 2017 года (использовать специальный DC-DC адаптер).Производить «прошивку» блоков управления с помощью ODIS Service возможно, но только имея официальный онлайн доступ к серверам VAG. Работая без данного доступа, вам будет доступно: ведомая диагностика, кодирование, адаптация, запуск удобных сервисных тестов и процедур (с подсказками на каждом этапе, что и как делать).
Многие процедуры можно выполнить и с помощью популярного прибора «Вася диагност» или VCDS, но очень важно понимать, что вы делаете, т.к. подсказок и ведомых функций там не будет.
2) Где скачать самые свежие версии ODIS и диски с прошивками?
На официальных сайтах ERWIN. Для доступа из СНГ нужно зарегистрироваться через VPN, т.к. доступ из СНГ заблокирован, платный аккаунт не нужен.Конечно программы ODIS будут без ключей, патчей и т.д. — только дистрибутивы
https://erwin.volkswagen.de/erwin/showHome.do
https://erwin.audi.com/erwin/performDownloadODISAction.
dohttps://erwin.skoda-auto.cz/erwin/showHome.do
https://erwin.seat.com/erwin/performDownloadODISAction.do
https://erwin.bentleymotors.com/erwin/showHome.do
https://erwin.lamborghini.com/erwin/showHome.do
Например, на момент написания данной статьи последняя версия: ODIS Service 5 (2020 год)
Инженерный ODIS без платного доступа с официального сайта скачать не получится.
www.dne-elektronik.de
3) Что нужно для работы с ODIS?
Оборудование VAS5054a (оригинальный или китайский клон), VAS6154 (только оригинал, т.к. китайский корректно не работает) или любое j2534 совместимое устройство (как правило только на диагностику и со старыми версиями ODISа).VCDS и Вася диагност — не работают с ODIS
4) Какое оборудование посоветуете?
• Если позволяет бюджет — оригинальный VAS6154 (1200 евро). Только не покупайте китайский VAS6154 — это обычный интерфейс J2534 в корпусе VAS !
• Золотой серединой является качественная копия VAS5054.
• Компромиссным вариантом является адаптер с поддержкой j2534 passthru, например: MongoosePro, Openport или Сканматик-2, как правило j2534 работает только на диагностику и только со старыми версиями ODIS.
5) Какая сейчас последняя версия ODIS?
По состоянию на 2020 год: ODIS Service 5.1.х и ODIS Engineering 9.0.х/11.Данные версии поддерживают все автомобили VAG-группы до 2020 года.
6) Обязательно нужно использовать последнюю версию ODIS?
В новых версиях разработчик добавляет поддержку последних автомобилей и исправляет ошибки при их наличий. Если у вас нет необходимости работать с новейшими моделями VAG последних месяцев выпуска, тогда не стоит беспокоиться о более свежей версии ODIS. 7) Какая версия Windows необходима для работы ODIS?Windows 7 или 10.
8) Как запустить VAS5054 с ODIS на Windows 10?
• Установить драйвер для Windows 10.
• Произвести установку на виртуальную машину (VMWare, VirtualBox) с Windows 7.
• Использовать старые версии ODIS — например ODIS Service 3.0.3 и Engineering 6.6.1 (только установите режим совместимости c Windows 7 в настройках лаунчера)
•
отличный аудиогаджет для гика / Hi-Fi и цифровой звук / iXBT Live
Всем привет!
Небольшой обзор на интересный комплект лампового предварительного усилителя для домашней аудиосистемы. Это самый-самый дешевый вариант с Алиэкспресс. Бывает в нескольких вариациях, собранный и в виде комплекта для пайки, а также с измененной схемотехникой. В том числе попадают комплекты на базе ламп 6J1, 6J2, 6J5 и так далее, видимо, что достали из загашника.
Ламповый предварительный усилитель 6J2
Ламповый усилитель CIRMECH 6J1 с разъемами
Комплект для самостоятельной сборки AIYMA 6J1
И для ценителей
Ламповый предварительный усилитель 6J1 в акриловом корпусе
Есть смысл брать уже собранный, так как возни со сборкой будет прилично.
А еще смотрите отзывы и лучше брать с отправкой из Москвы (из России), так как в этом случае лампы будут целее. Тоже самое, но в корпусе стоит в 2-3 раза дороже. По ламповым аудиоусилителям есть отдельная статья по выбору.
Характеристики:
Тип: ламповый предварительный усилитель
Тип ламп: 6j1 или 6j2, две штуки
Питание:12А 1А, джек 5525
Каналы аудио: два, стерео.
Регулировка: да
Размеры: 77 x 75 x 52mm
На фотографии дополнительно компактный усилитель мощности VHM-338 (Class-D, Bluetooth 5.0, 2x100W, USB, AUX), который я использую для работы в связке с ламповым предусилителем. В этом случае выход с лампового преда подключается на вход AUX VHM-338. В такой связке уже можно раскачать колонки типа Radiotehnika S-90.
В комплекте была сама плата с распаянными компонентами, сокетами под лампы, а также две лампы. Запасных ламп не было, проводов для подключения тоже.
У меня в комплекте были пара ламп типа FE-6J2, но по отзывам могут быть и другие типы аналогичных ламп.
Обратите внимание, лампы идут с военной приемкой (китайской). Вот такая вот конверсия.
Мне повезло, что плата пришла в сборе. Было бы проблематично запаивать разъемы и сокеты для ламп. Да и прочей «рассыпухи» тут много. По сути собран каскад питания ламп и выходной каскад на биполярных транзисторах (класс АВ) с нулевым током покоя.
Маркировка на плате присутствует, но китайская. Слева входной блок (тюльпаны RCA красный и левый R/L каналы), справа — выходной блок (тюльпаны RCA красный и левый R/L каналы) аналогично.
В качестве фильтрации установлены восемь конденсаторов 470uF. Обратите внимание, внутри сокетов ламп впаяны синие светодиоды для подсветки ламп. Функции они не несут, просто красиво.
Выходные каскады усилителя собраны на комплиментарных парах транзисторов B647/D667.
В целом годный усилитель (особенно, если не забывать про стоимость $8), это дешевле оффлайновой цены одних ламп.
Лично мне не хватает корпуса для него. Плюс нужно будет искать ручку для потенциометра.
Аккуратно устанавливаем лампы в сокеты, внимательно смотрите место, где расположен «ключ».
Усилие при установке ламп не требуется, просто надежно и до конца фиксируйте ножки ламп в сокетах.
Внешний вид отпадный. Единственно, если и прятать усилитель в корпус, то таким образом, чтобы лампы были открыты или находились бы снаружи. Грех прятать такую красоту.
Подключение не хитрое — тюльпаны на вход-выход, и питание джек 5525 (5,5мм на 2,5 мм — стандартный). Блок питания подходит универсальный, или от домашних устройств типа настольной лампы. Потребляет не много, заявлено питание до 1А.
При повороте потенциометра усилитель включается. Сразу же загорается подсветка ламп. Смотрится необычно.
Я провел тест АЧХ — получилась практически линейная характеристика. Это идеальный предусилитель для наушников или домашней аудиосистемы.
Как было уже сказано где-то: ««Аппарат с совершенно сумасшедшей отработкой микродинамики – вибрации внутри основного тона толкаются друг с другом, создают незабываемую музыкальную картину.
Микродинамика реально шикарна. Второй момент – это музыкальное разрешение – оно просто безумное, высочайшее» ©. Лампы дают бархатистые низы и прозрачные верхи — как раз то, что нужно для домашней аудиосистемы.
Ну и сразу ложка дегтя. Корпуса нет — нужно искать. Звук сильно зависит как от вашего источника (даже длинные провода могут «шуметь»), так и от блока питания (дешевое питание увеличивают гармонические искажения). В отзывах встречал про разбитые лампы (правда продавцы охотно меняют их, но это потерянное время). Могут быть непропаи в плате в транзисторном каскаде или в цоколях ламп, так как это все паяется в ручную. Из-за этого тоже могут быть вопросы к звуку.
Ну а в целом, это самый годный усилитель на лампах за свои $8…$10. Дешевле просто нет.
Эмулятор форсунок ГБО: что это и для чего необходимо?
Установка газобаллонного оборудования связана с определенными изменениями в подкапотном пространстве. Для корректной работы мотора на новом типе топлива необходимо не мало различных приспособлений.
Сегодня расскажу о такой штуковине как эмулятор форсунок ГБО, без которой невозможно представить ГБО 2-го поколения и инжекторный двигатель. Вы узнаете, что собой представляет это устройство и для каких задач устанавливается.
Эмулятор форсунок (или эмулятор отключения инжектора) — это электронное приспособление, имитирующее работу бензиновых форсунок во время работы на газовом топливе.
Как это работает?
Принцип работы довольно простой. После установки газа, бензиновые форсунки отключаются принудительно, в результате штатный ЭБУ воспринимает это как неисправность и сигнализирует про обрыв питания на всех форсунках, соответствующей ошибкой типа «CHECK ENGINE», после чего мотор начинает работать в аварийном режиме. Так вот это приспособление способно эмулировать (эмитировать) работу бензиновых форсунок, которые имеют сопротивление — 100 Ом. Штатные «мозги» ничего не подозревают об установке ГБО и продолжают работать в обычном режиме.
Как уже говорил, используется такая схема исключительно на втором поколении ГБО.
После того как вышло 3-е и 4-е поколение, эмуляторы уже были вшиты в ЭБУ ГБО. Чаще всего эмуляторы форсунок используют для того, чтобы избежать ошибок типа «CHECK ENGINE» и прочих проблем, которые влияют на корректную работу мотора.
Для правильной работы эмулятора форсунок ему необходим сигнал, который он берет из салона с переключателя типа топлива. Эмуляторы могут быть разными, в зависимости от количества цилиндров (4, 6, 8) и марки автомобиля. В основном эти устройства делят на два класса для европейских и для японских автомобилей, т. к. у них разные разъемы. Чтобы понять какой эмулятор перед вами необходимо уметь правильно читать название и зашифрованные в нем буквы. Для этого разберем следующий пример. Допустим у вас есть эмулятор с вот такой маркировкой OMV EI-04E, как ее расшифровать?
- Первое слово — OMV в данном случае обозначает название фирмы-производителя.
- EI — указывает то, что эмулятор электронно-инжекторный.
- 04 — количество цилиндров, на которое рассчитан данный эмулятор отключения форсунок.
- Буква «E» в данном случае информирует о том, что устройство разработано для европейских автомобилей. Если вместо буква «E» вы увидите «J», это будет означать, что эмулятор форсунок предназначен для японских авто и имеет соответствующий разъем.
При помощи эмулятора работы форсунок можно также установить необходимую задержку во время переключения с бензина на газ. В зависимости от конфигурации двигателя время задержки можно установить в диапазоне от 0 до 5 сек., делается это для плавности перехода с одного типа топлива на другое, а также недопущения остановки мотора.
Как правило в комплекте с эмулятором идут провода и разъемы в зависимости от типа эмулятора («E» или «J»).
Незамысловатое устройство эмулятора форсунок позволяет существенно сэкономить на покупке готового устройства. Существуют умельцы, которые «пилят» подобного рода устройства в домашних условиях, используя проверенные схемы, которых немало в Интернете.
J2534. Что это? Какие устройства и программы поддерживают?
29.
10.2019
Мы попробуем рассказать о о стандартах SAE J2534 (известных как Pass-Thru), а самое главное как это можно использовать.
Стандарт SAE J2534 был введен в 2002 году под давлением американских властей с целью обеспечить возможность перепрограммирования ЭБУ через универсальные интерфейсы. J2534 определяет стандартный интерфейс для осуществления обмена данными между компьютерными программами и автомобилем. Благодаря этому, производитель программного обеспечения может, не вникая в особенности аппаратной реализации адаптера стороннего производителя, использовать его для осуществления программирования блока управления.
Многие производители автомобилей решили поддержать данный стандарт и начали использовать J2534 не только для программирования, но и для диагностики.
В числе первых разработчиков J2534 была компания Drew Tech с устройством Mongoose. Toyota же первой начала использовать J2534 интерфейс для полноценной диагностики всего ряда автомобилей Toyota и Lexus.
На сегодняшний день многие устройства имеют совместимость с J2534, что может значительно расширить их функционал.
Перечислим устройства, которые имеют PASS-THRU, представленные в нашем магазине:
Данный список далеко не полный, будем пополнять.
Какие программы поддерживают стандарт J2534 PASS-THRU?
- Toyota Techstream. Полнофункциональная диагностика всего модельного ряда Toyota и Lexus.
- Mercedes-Benz Xentry PassThru. Диагностика грузовых и легковых Мерседес.
- VAG ODIS Service и ODIS Engineering. Диагностика, кодирование, программирование автомобилей Audi, Skoda, Volkswagen, Seat.
- Forscan. Диагностики и кодирование автомобилей Ford и Mazda.
- Honda HDS. Диагностика, кодирование, программирование автомобилей Honda и Acura
- Nissan Consult 3+. Диагностика и кодирование Nissan, Infiniti. Работа в ограниченном режиме.
- JLR SDD. Диагностика, кодирование, программирование автомобилей Land Rover (c 2005) и Jaguar (с 2000) по 2018 годы выпуска.
- GM GDS-2/SPS. Диагностика, кодирование и программирование концерна General Motors. В данный момент запуск возможен только после покупки лицензии.
- Volvo VIDA. Диагностика легковых автомобилей Volvo до 2015 года выпуска.
- множество флешеров для прошивки различных автомобилей. OpenBox, PCM Flash, Combiloader и прочие.
У нас можно купить готовый ноутбук для J2534 адаптеров или заказать установку программного обеспечения нашими специалистами.
JavaScript | MDN
JavaScript ( JS ) — это легкий, интерпретируемый или скомпилированный точно в срок язык программирования с первоклассными функциями. Хотя он наиболее известен как язык сценариев для веб-страниц, он также используется во многих средах, не связанных с браузером, например, Node.
Этот раздел посвящен самому языку JavaScript, а не частям, специфичным для веб-страниц или других сред хоста. Для получения информации об особенностях API для веб-страниц см. Веб-API и DOM.
Стандарт для JavaScript — ECMAScript. По состоянию на 2012 год все современные браузеры полностью поддерживают ECMAScript 5.1. Старые браузеры поддерживают как минимум ECMAScript 3. 17 июня 2015 года ECMA International опубликовала шестую основную версию ECMAScript, которая официально называется ECMAScript 2015 и первоначально называлась ECMAScript 6 или ES6.С тех пор стандарты ECMAScript находятся в ежегодном цикле выпуска. Эта документация относится к последней черновой версии, которой в настоящее время является ECMAScript 2020.
Не путайте JavaScript с языком программирования Java. И «Java», и «JavaScript» являются товарными знаками или зарегистрированными товарными знаками Oracle в США и других странах. Однако эти два языка программирования имеют очень разные синтаксис, семантику и использование.
Хотите стать веб-интерфейсом разработчик?
Мы составили курс, который включает в себя всю важную информацию, необходимую для работать для достижения своей цели.
Начать
Учебники
Узнайте, как программировать на JavaScript, с помощью руководств и учебных пособий.
Для начинающих
Если вы хотите изучить JavaScript, но у вас нет опыта работы с JavaScript или программированием, перейдите в раздел «Учебная область JavaScript». Доступны следующие полные модули:
- Первые шаги JavaScript
- Отвечает на некоторые фундаментальные вопросы, такие как «что такое JavaScript?», «Как он выглядит?» И «что он умеет?», А также обсуждает ключевые функции JavaScript, такие как переменные, строки, числа и массивы.
- Строительные блоки JavaScript
- Продолжает рассмотрение ключевых фундаментальных функций JavaScript, обращая наше внимание на часто встречающиеся типы блоков кода, такие как условные операторы, циклы, функции и события.
- Введение в объекты JavaScript
- Объектно-ориентированный характер JavaScript важно понимать, если вы хотите продвинуться дальше в своем знании языка и написать более эффективный код, поэтому мы предоставили этот модуль, чтобы помочь вам.
- Асинхронный JavaScript
- Обсуждает асинхронный JavaScript, почему он важен и как его можно использовать для эффективной обработки потенциальных операций блокировки, таких как выборка ресурсов с сервера.
- Клиентские веб-API
- Исследует, что такое API-интерфейсы и как использовать некоторые из наиболее распространенных API-интерфейсов, с которыми вы часто будете сталкиваться при разработке.
Руководство по JavaScript
- Руководство по JavaScript
- Гораздо более подробное руководство по языку JavaScript, предназначенное для тех, кто ранее имел опыт программирования на JavaScript или другом языке.
Средний
- Понимание клиентских фреймворков JavaScript
- являются неотъемлемой частью современной интерфейсной веб-разработки, предоставляя разработчикам проверенные инструменты для создания масштабируемых интерактивных веб-приложений. Этот модуль дает вам некоторые фундаментальные базовые знания о том, как работают клиентские фреймворки и как они вписываются в ваш набор инструментов, прежде чем перейти к серии руководств, охватывающих некоторые из самых популярных на сегодняшний день.
- Повторное введение в JavaScript
- Обзор для тех, кто думает, что знает о JavaScript.
- Структуры данных JavaScript
- Обзор доступных структур данных в JavaScript.
- Сравнение на равенство и сходство JavaScript
- предоставляет три разные операции сравнения значений: строгое равенство с использованием
===, свободное равенство с использованием==и методObject.. is () - Крышки
Замыкание — это комбинация функции и лексической среды, в которой эта функция была объявлена.
is () Продвинутый
- Наследование и цепочка прототипов
- Объяснение широко неправильно понимаемого и недооцениваемого наследования, основанного на прототипах.
- Строгий режим
- Строгий режим определяет, что вы не можете использовать какую-либо переменную до ее инициализации. Это ограниченный вариант ECMAScript 5 для повышения производительности и упрощения отладки.
- Типизированные массивы JavaScript Типизированные массивы
- JavaScript предоставляют механизм для доступа к необработанным двоичным данным.
- Управление памятью
- Жизненный цикл памяти и сборка мусора в JavaScript.
- Модель параллелизма и цикл событий
- JavaScript имеет модель параллелизма, основанную на «цикле событий».
Артикул
Просмотрите полную справочную документацию по JavaScript.
- Стандартные объекты
- Знакомство со стандартными встроенными объектами
Массив,Boolean,Дата,Ошибка,Функция,JSON,Math,Number,Object,RegExp,String,Map,Set,WeakMap,WeakSetи другие. - Выражения и операторы
- Узнайте больше о поведении операторов JavaScript
instanceof,typeof,new,this, приоритета оператора и т. Д. - Заявления и декларации
- Узнайте, как
do-while,for-in,for-of,try-catch,let,var,const,if-else,switchи работают больше операторов и ключевых слов JavaScript. - Функции
- Узнайте, как работать с функциями JavaScript для разработки приложений.
Полезные инструменты для написания и отладки кода JavaScript .
- Инструменты разработчика Firefox
- Веб-консоль, профилировщик JavaScript, отладчик и многое другое.
- Оболочки JavaScript
- Оболочка JavaScript позволяет быстро тестировать фрагменты кода JavaScript.
- Выучить JavaScript
- Отличный ресурс для начинающих веб-разработчиков. Изучите JavaScript в интерактивной среде с короткими уроками и интерактивными тестами, управляемыми автоматической оценкой.Первые 40 уроков бесплатны, а полный курс доступен за небольшую единовременную оплату.
- ВместеJS
- Сотрудничество стало проще. Добавив TogetherJS на свой сайт, ваши пользователи смогут помогать друг другу на сайте в режиме реального времени!
- Переполнение стека
- Вопросы о переполнении стека с тегом «JavaScript».
- версии JavaScript и примечания к выпуску
- Просмотрите историю функций JavaScript и статус реализации.
- JSFiddle
- Редактируйте JavaScript, CSS, HTML и получайте живые результаты.Используйте внешние ресурсы и сотрудничайте со своей командой в Интернете.
- Плункер
- Plunker — это онлайн-сообщество для создания, совместной работы и обмена идеями веб-разработки. Редактируйте файлы JavaScript, CSS, HTML и получайте живые результаты и файловую структуру.
- JSBin
JS Bin — это инструмент для совместной веб-разработки с открытым исходным кодом.
- Codepen
Codepen — еще один инструмент совместной веб-разработки, используемый в качестве игровой площадки для живых результатов.
- StackBlitz
StackBlitz — еще один онлайн-инструмент для игр и отладки, который может размещать и развертывать полнофункциональные приложения с использованием React, Angular и т. Д.
Понимание нейронных сетей: что, как и почему? | автор: Юдж Изаугарат
Нейронные сети — один из самых мощных и широко используемых алгоритмов, когда речь идет о подполе машинного обучения, называемом глубоким обучением.
На первый взгляд нейронные сети могут показаться черным ящиком ; входной слой помещает данные в « скрытых слоев », и после волшебного трюка мы можем увидеть информацию, предоставленную выходным слоем .Однако понимание того, что делают скрытые слои, является ключевым шагом к реализации и оптимизации нейронной сети.
На нашем пути к пониманию нейронных сетей мы собираемся ответить на три вопроса: Что , Как и Почему ?
ЧТО такое нейронная сеть?
Нейронные сети, которые мы собираемся рассмотреть, строго называются искусственными нейронными сетями и, как следует из названия, основаны на том, что науке известно о структуре и функциях человеческого мозга.
Вкратце, нейронная сеть определяется как вычислительная система, состоящая из ряда простых, но тесно связанных между собой элементов или узлов, называемых «нейронами», которые организованы в слои, которые обрабатывают информацию с использованием реакции динамического состояния на внешние входные данные.
Этот алгоритм чрезвычайно полезен, как мы объясним позже, для поиска шаблонов, которые слишком сложны для того, чтобы их можно было извлечь вручную и научить распознавать в машине. В контексте этой структуры шаблоны вводятся в нейронную сеть посредством входного уровня , который имеет по одному нейрону для каждого компонента, присутствующего во входных данных, и передается на один или несколько скрытых слоев , присутствующих в сети; называются «скрытыми» только потому, что они не составляют входной или выходной слой.Именно в скрытых слоях вся обработка на самом деле происходит через систему соединений, характеризуемых весами и смещениями (обычно обозначаются W и b) : входные данные принимаются, нейрон вычисляет взвешенную сумму, добавляя также смещение и в соответствии с результатом и предварительно установленной функцией активации (наиболее распространенной является сигмовидная, σ, , хотя она почти больше не используется, и есть лучшие, такие как ReLu ) , он решает, следует ли его «запустить» или активировать.
После этого нейрон передает информацию ниже по потоку к другим подключенным нейронам в процессе, называемом « прямой проход ». В конце этого процесса последний скрытый слой связывается с выходным слоем , который имеет по одному нейрону для каждого возможного желаемого выхода.
КАК работает нейронная сеть?
Теперь, когда у нас есть представление о том, как выглядит базовая структура нейронной сети, мы продолжим и объясним, как она работает.Для этого нам нужно объяснить различные типы нейронов, которые мы можем включить в нашу сеть.
Первый тип нейрона, который мы собираемся объяснить, — это Персептрон . Несмотря на то, что сегодня их использование уменьшилось, понимание того, как они работают, даст нам хорошее представление о том, как функционируют более современные нейроны.
Персептрон использует функцию для изучения двоичного классификатора путем сопоставления вектора двоичных переменных с одним двоичным выходом, а также его можно использовать в обучении с учителем.В этом контексте перцептрон выполняет следующие шаги:
- Умножьте все входы на их веса w , вещественных числа, которые выражают, насколько важны соответствующие входы для выхода,
- Сложите их вместе, указанные как взвешенная сумма: ∑ wj xj ,
- Примените функцию активации , другими словами, определите, превышает ли взвешенная сумма пороговое значение , , где -threshold эквивалентно смещению , и назначьте 1 или меньше и назначьте 0 как выход .
Мы также можем записать функцию персептрона в следующих терминах:
Примечания: b — смещение и эквивалентно -threshold, wx — это скалярное произведение вектора w, компонент которого является весами, и x, a вектор, состоящий из входов.Одним из самых сильных моментов в этом алгоритме является то, что мы можем варьировать веса и смещение для получения различных моделей принятия решений. Мы можем присвоить этим входам больший вес, чтобы, если они положительны, они благоприятствовали нашему желаемому результату.Кроме того, поскольку смещение можно понимать как меру того, насколько сложно или легко вывести 1, мы можем понизить или повысить его значение, если мы хотим, чтобы желаемый результат был более или менее вероятным. Если мы обратим внимание на формулу, то увидим, что большое положительное смещение позволит очень легко вывести 1; однако очень отрицательное смещение сделает задачу результата 1 очень маловероятной.
Как следствие, перцептрон может анализировать различные свидетельства или данные и принимать решение в соответствии с установленными предпочтениями.Фактически, можно создавать более сложные сети, включающие большее количество слоев перцептронов, где каждый слой принимает выходные данные предыдущего, взвешивает их и принимает все более и более сложные решения.
Что, погоди: если перцептроны могут хорошо справляться с принятием сложных решений, зачем нам нейрон другого типа? Одним из недостатков сети, содержащей перцептроны, является то, что небольшие изменения весов или смещения, даже только в одном персептроне, могут серьезно изменить наш выходной сигнал, переходя от 0 до 1 или наоборот.Что мы действительно хотим, так это иметь возможность постепенно изменять поведение нашей сети, внося небольшие изменения в веса или смещения. Вот где пригодится более современный тип нейрона (в настоящее время его используют другие типы, такие как Tanh, а в последнее время и ReLu): сигмовидных нейронов. Основное различие между сигмовидным нейроном и перцептроном состоит в том, что вход и выход могут иметь любое непрерывное значение от 0 до 1. Выходной сигнал получается после применения сигмоидной функции ко входам с учетом весов, w , и смещение, b.Чтобы лучше визуализировать это, мы можем написать следующее:
Итак, формула вывода:
Если мы проведем математический анализ этой функции, мы сможем построить график нашей функции σ , показанный ниже, и заключаем, что когда z велико и положительно, функция достигает своего максимального асимптотического значения 1; однако, если z большое и отрицательное, функция достигает своего минимального асимптотического значения 0. Здесь сигмовидная функция становится очень интересной, потому что именно при умеренных значениях z функция принимает гладкую и близкую к линейной форму.В этом интервале небольшие изменения весов (Δwj) или смещения (Δbj) вызовут небольшие изменения в выходных данных; желаемое поведение, которое мы искали как улучшение перцептрона.
Форма сигмовидной функции, используемой в сигмовидных нейронах для получения небольших изменений выходного сигнала, вносящих небольшие изменения в веса или смещения. z = -∑wj xj-bМы знаем, что производная функции является мерой скорости, с которой значение y изменяется по отношению к изменению переменной x. В этом случае переменная y является нашим выходом, а переменная x является функцией весов и смещения.Мы можем воспользоваться этим и рассчитать изменение выпуска, используя производные, и, в частности, частные производные (по w и по b). Вы можете прочитать этот пост, чтобы следить за вычислениями, но в случае сигмовидной функции производная будет уменьшена для вычисления: f (z) * (1-f (z)).
Вот простой код, который можно использовать для моделирования сигмоидной функции:
Мы только что объяснили функционирование каждого нейрона в нашей сети, но теперь мы можем изучить, как работает остальная часть.Нейронные сети, в которых выходные данные одного уровня используются в качестве входных данных следующего уровня, называются с прямой связью , в частности, потому, что в них нет циклов, и информация передается только вперед и никогда не возвращается.
Предположим, что у нас есть обучающий набор, и мы хотим использовать трехслойную нейронную сеть, в которой мы также используем сигмовидный нейрон, который мы видели выше, для прогнозирования определенной функции. Принимая во внимание то, что мы объясняем о структуре нейронной сети, веса и смещения должны быть сначала присвоены связям между нейронами в одном слое и следующем слое.Обычно смещения и веса инициализируются случайным образом в матрице синапсов. Если мы кодируем нейронную сеть на Python, мы можем использовать функцию Numpy np.random.random , генерирующую гауссовские распределения (где среднее значение равно 0, а стандартное отклонение — 1), чтобы иметь место для начала обучения.
После этого мы построим нейронную сеть, начиная с шага Feedforward , чтобы вычислить прогнозируемый результат; другими словами, нам просто нужно построить различные уровни, участвующие в сети:
-
layer0— входной уровень; наш обучающий набор читается как матрица (мы можем назвать его X) -
layer1получается путем применения функции активации a ’= σ (w.X + b), в нашем случае выполняется умножение точек между входнымlayer0и матрицей синапсисаsyn0 -
layer2— это выходной слой, полученный умножением точек междуlayer1и его синапсисомsyn1
Нам также нужно будет перебрать обучающий набор, чтобы позволить сети обучаться (мы увидим это позже). Для этого мы добавим к циклу .
До сих пор мы создали базовую структуру нейронной сети: различные слои, веса и смещение связи между нейронами и сигмовидную функцию.Но ничто из этого не объясняет, как нейронная сеть может так хорошо предсказывать закономерности в наборе данных. И это то, что подводит нас к нашему последнему вопросу.
ПОЧЕМУ нейронные сети могут учиться?
Основная сила алгоритмов машинного обучения — это их способность учиться и совершенствоваться каждый раз при прогнозировании результатов. Но что значит, что они могут учиться? В контексте нейронных сетей это означает, что веса и смещения, которые определяют связь между нейронами, становятся более точными; то есть, в конечном итоге, выбираются веса и смещения, так как выходной сигнал сети приближается к реальному значению y (x) для всех обучающих входов.
Итак, как мы можем количественно оценить, насколько далеко наш прогноз от нашего реального значения, чтобы мы знали, нужно ли нам продолжать поиск более точных параметров? Для этой цели нам нужно вычислить ошибку или, другими словами, определить функцию стоимости (функция стоимости — это не что иное, как ошибка в прогнозировании правильного вывода, который имеет наша сеть; другими словами, это разница между ожидаемым и прогнозируемым выходом). В нейронных сетях наиболее часто используется квадратичная функция стоимости, также называемая среднеквадратической ошибкой, определяемая формулой:
w и b относятся ко всем весам и смещениям в сети соответственно.n — общее количество обучающих входов. а — выходы, когда х — вход. ∑ — это сумма всех обучающих входов.Эта функция предпочтительнее линейной ошибки из-за того, что в нейронных сетях небольшие изменения весов и смещений не приводят к изменению количества правильных выходов; поэтому использование квадратичной функции, в которой большие различия влияют на функцию затрат больше, чем маленькие, помогает выяснить, как изменить эти параметры.
С другой стороны, мы можем видеть, что наша функция стоимости становится меньше по мере приближения результата к реальному значению y для всех обучающих входов.Основная цель нашего алгоритма — минимизировать эту функцию стоимости путем нахождения набора весов и смещений, чтобы сделать ее как можно меньше. И основным инструментом для достижения этой цели является алгоритм под названием Gradient Descent .
Тогда следующий вопрос, на который мы должны ответить, — как мы можем минимизировать функцию стоимости. Из исчисления мы знаем, что функция может иметь глобальный максимум и / или минимум, то есть там, где функция достигает максимального или минимального значения, которое она может иметь.Мы также знаем, что один из способов получить эту точку — это вычисление производных. Тем не менее, это легко вычислить, когда у нас есть функция с двумя переменными, но в случае нейронной сети они включают множество переменных, которые делают это вычисление совершенно невозможным.
Вместо этого давайте посмотрим на график ниже случайной функции:
Мы видим, что эта функция имеет глобальный минимум. Мы могли бы, как мы сказали ранее, вычислить производные, чтобы вычислить, где находится минимум, или мы могли бы использовать другой подход.Мы можем начать со случайной точки и попытаться сделать небольшое перемещение в направлении стрелки, математически говоря, переместим Δx в направлении x и Δy в направлении y и вычислим изменение нашей функции ΔC. Поскольку скорость изменения направления является производной функции, мы могли бы выразить изменение функции как:
Учебник по JavaScript
JavaScript — самый популярный язык программирования в мире.
JavaScript — это язык программирования для Интернета.
JavaScript легко выучить.
Этот учебник научит вас JavaScript от начального до продвинутого.
Начните изучать JavaScript прямо сейчас »Примеры в каждой главе
С помощью нашего редактора «Попробуйте сами» вы можете редактировать исходный код и просматривать результат.
Использование меню
Мы рекомендуем читать это руководство в последовательности, указанной в меню.
Если у вас большой экран, меню всегда будет слева.
Если у вас маленький экран, откройте меню, щелкнув значок верхнего меню ☰.
Учиться на примерах
Примеры лучше 1000 слов. Примеры часто легче понять чем текстовые пояснения.
Это руководство дополняет все пояснения поясняющими примерами «Попробуйте сами».
Если вы попробуете все примеры, вы узнаете много нового о JavaScript за очень короткое время!
Примеры JavaScript »Зачем изучать JavaScript?
JavaScript — один из 3 языков всех веб-разработчиков должен узнать:
1. HTML для определения содержания веб-страниц
2. CSS для определения макета веб-страниц
3. JavaScript для программирования поведения веб-страниц
Скорость обучения
В этом руководстве скорость обучения — ваш выбор.
Все зависит от вас.
Если вы испытываете затруднения, сделайте перерыв или перечитайте материал.
Всегда убедитесь, что вы понимаете все «Попробуйте сами» Примеры.
Единственный способ стать умным программистом — это: Практика. Практика. Практика. Код. Код. Код!
Часто задаваемые вопросы
- Как получить JavaScript?
- Где я могу скачать JavaScript?
- Является ли JavaScript бесплатным?
Вам не нужно скачивать или скачивать JavaScript.
JavaScript уже запущен в вашем браузере на вашем компьютере, на планшете и на смартфоне.
JavaScript можно использовать бесплатно для всех.
Ссылки на JavaScript
W3Schools поддерживает полный справочник по JavaScript, включая все объекты HTML и браузера.
Справочник содержит примеры всех свойств, методов и событий, а также постоянно обновляется в соответствии с последними веб-стандартами.
Полный справочник по JavaScript »Тест по JavaScript
Проверьте свои навыки JavaScript в W3Schools!
Начать тест на JavaScript!
Экзамен по JavaScript — получите свой диплом!
Интернет-сертификация W3Schools
Идеальное решение для профессионалов, которым необходимо совмещать работу, семью и карьеру.
Уже выдано более 25 000 сертификатов!
Получите сертификат »
Сертификат HTML документирует ваши знания HTML.
Сертификат CSS документирует ваши знания в области CSS.
Сертификат JavaScript документирует ваши знания JavaScript и HTML DOM.
Сертификат Python документирует ваши знания Python.
Сертификат jQuery подтверждает ваши знания о jQuery.
Сертификат SQL документирует ваши знания SQL.
Сертификат PHP подтверждает ваши знания PHP и MySQL.
Сертификат Java документирует ваши знания Java.
Сертификат XML документирует ваши знания XML, XML DOM и XSLT.
Сертификат Bootstrap подтверждает ваши знания о среде Bootstrap.
Информационные и коммуникационные технологии (ИКТ) в образовании
Информационные и коммуникационные технологии (ИКТ) могут влиять на обучение учащихся, если учителя обладают цифровой грамотностью и понимают, как интегрировать их в учебную программу.
Школы используют разнообразный набор инструментов ИКТ для передачи, создания, распространения, хранения и управления информацией. (6) В некоторых контекстах ИКТ также стали неотъемлемой частью взаимодействия преподавания и обучения благодаря таким подходам, как замена классных досок интерактивными цифровыми доски, использующие собственные смартфоны учащихся или другие устройства для обучения во время занятий, а также модель «перевернутого класса», когда учащиеся смотрят лекции дома на компьютере и используют учебное время для более интерактивных упражнений.
Когда учителя обладают цифровой грамотностью и обучены использованию ИКТ, эти подходы могут привести к развитию навыков мышления более высокого уровня, предоставить учащимся творческие и индивидуальные возможности для выражения своего понимания и сделать учащихся более подготовленными к продолжающимся технологическим изменениям в обществе и на рабочем месте. . (18)
Планировщики ИКТ должны учитывать следующие аспекты: рассмотрение общего уравнения затрат и выгод, обеспечение и обслуживание необходимой инфраструктуры, а также обеспечение соответствия инвестиций поддержке учителей и другим мерам, направленным на эффективное использование ИКТ.(16)
Проблемы и их обсуждение
Цифровая культура и цифровая грамотность: компьютерные технологии и другие аспекты цифровой культуры изменили образ жизни, работы, игры и обучения людей, оказывая влияние на формирование и распространение знаний и власти по всему миру. (14) Менее знакомые выпускники с цифровой культурой все чаще оказываются в невыгодном положении в национальной и мировой экономике. Таким образом, цифровая грамотность — навыки поиска, распознавания и производства информации, а также критическое использование новых медиа для полноценного участия в жизни общества — стала важным фактором, учитываемым при разработке учебных программ.(8)
Во многих странах цифровая грамотность повышается за счет внедрения в школах информационных и коммуникационных технологий (ИКТ). Некоторые распространенные образовательные приложения ИКТ включают:
- Один ноутбук на ребенка: Менее дорогие ноутбуки были разработаны для использования в школе в соотношении 1: 1 с такими функциями, как более низкое энергопотребление, недорогая операционная система и специальные возможности.
Что такое искусственный интеллект? Как работает ИИ, приложения и будущее?
Интеллект, демонстрируемый машинами, известен как искусственный интеллект.Искусственный интеллект стал очень популярным в современном мире. Это моделирование естественного интеллекта в машинах, запрограммированных на обучение и имитацию действий людей. Эти машины способны учиться с опытом и выполнять задачи, подобные людям. Поскольку такие технологии, как ИИ, продолжают развиваться, они будут иметь большое влияние на качество нашей жизни.
Содержание
- Введение в искусственный интеллект?
- Как работает искусственный интеллект?
- Какие типы искусственного интеллекта?
- Где используется AI?
- Каковы предпосылки для искусственного интеллекта?
- Применение искусственного интеллекта в бизнесе?
- Повседневные приложения искусственного интеллекта
- Работа в области искусственного интеллекта
- Тенденции карьеры в области искусственного интеллекта
- Будущее искусственного интеллекта
- Фильмы об искусственном интеллекте
Введение в искусственный интеллект
Краткий ответ на вопрос, что такое искусственный интеллект это зависит от того, кого вы спрашиваете.
Непрофессионал с мимолетным пониманием технологий связал бы их с роботами. Они сказали бы, что искусственный интеллект — это терминатор, который может действовать и думать сам по себе.
Если вы спросите об искусственном интеллекте исследователя ИИ, он ответит, что это набор алгоритмов, которые могут давать результаты без явных указаний на это. И все они будут правы. Подводя итог, можно сказать, что значение искусственного интеллекта:
Определение искусственного интеллекта
- Интеллектуальная сущность, созданная людьми.
- Способен грамотно выполнять задачи без явных инструкций.
- Способен мыслить и действовать рационально и гуманно.
Как мы можем измерить, действует ли искусственный интеллект как человек?
Даже если мы достигнем состояния, когда ИИ может вести себя как человек, как мы можем быть уверены, что он может продолжать вести себя таким же образом? Мы можем основать человеческое подобие ИИ-сущности с помощью:
- теста Тьюринга
- подхода когнитивного моделирования
- подхода закона мысли
- подхода рационального агента
Давайте подробно рассмотрим, как эти подходы выполнить:
Что такое тест Тьюринга в области искусственного интеллекта?
Основа теста Тьюринга заключается в том, что объект искусственного интеллекта должен иметь возможность поддерживать разговор с человеком-агентом. В идеале агент-человек не должен заключать, что он разговаривает с искусственным интеллектом . Для достижения этих целей ИИ должен обладать следующими качествами:
- Обработка естественного языка для успешного общения.
- Представление знаний действует как его память.
- Automated Reasoning, чтобы использовать сохраненную информацию, чтобы отвечать на вопросы и делать новые выводы.
- Машинное обучение для выявления закономерностей и адаптации к новым обстоятельствам.
Подход к когнитивному моделированию
Как следует из названия, этот подход пытается построить модель искусственного интеллекта, основанную на человеческом познании. Существует 3 подхода к раскрытию сущности человеческого разума:
- Самоанализ : наблюдение за своими мыслями и построение модели на основе этого
- Психологические эксперименты : проведение экспериментов над людьми и наблюдение за их поведением
- Brain Imaging : использование МРТ для наблюдения за работой мозга в различных сценариях и воспроизведения этого с помощью кода.
Подход к законам мысли
Законы мышления — это большой список логических утверждений, которые управляют работой нашего разума. Те же законы можно кодифицировать и применить к алгоритмам искусственного интеллекта. Проблемы с этим подходом, потому что решение проблемы в принципе (строго в соответствии с законами мышления) и решение их на практике могут быть совершенно разными, требуя применения контекстных нюансов. Кроме того, есть некоторые действия, которые мы предпринимаем, не будучи на 100% уверенными в результате, который алгоритм может не воспроизвести, если параметров слишком много.
Подход рационального агента
Рациональный агент действует для достижения наилучшего возможного результата в своих нынешних обстоятельствах.
Согласно подходу Закона Мышления, сущность должна вести себя в соответствии с логическими утверждениями. Но бывают случаи, когда нет логически правильного решения, с множественными результатами, включающими разные результаты и соответствующие компромиссы. Подход рационального агента пытается сделать наилучший выбор в текущих обстоятельствах.Это означает, что это гораздо более динамичный и адаптируемый агент.
Теперь, когда мы понимаем, как искусственный интеллект может действовать как человек, давайте посмотрим, как построены эти системы.
Как работает искусственный интеллект (ИИ)?
Создание системы искусственного интеллекта — это тщательный процесс обратного проектирования человеческих черт и способностей в машине и использования ее вычислительной мощности для того, чтобы превзойти наши возможности.
Чтобы понять, как на самом деле работает искусственный интеллект, нужно глубоко погрузиться в различные поддомены искусственного интеллекта и понять, как эти области могут быть применены в различных областях отрасли.
- Машинное обучение : ML учит машину делать выводы и решения на основе прошлого опыта. Он выявляет закономерности, анализирует прошлые данные, чтобы сделать вывод о значении этих точек данных, чтобы прийти к возможному выводу без необходимости привлечения человеческого опыта. Эта автоматизация, позволяющая делать выводы путем оценки данных, экономит человеческое время для предприятий и помогает им принимать более правильные решения.
- Глубокое обучение : Глубокое обучение через метод машинного обучения.Он учит машину обрабатывать входные данные по слоям, чтобы классифицировать, делать выводы и предсказывать результат.
- Нейронные сети : Нейронные сети работают по тем же принципам, что и нейронные клетки человека. Это серия алгоритмов, которые фиксируют взаимосвязь между различными лежащими в основе переменными и обрабатывают данные, как это делает человеческий мозг.
- Обработка естественного языка c: НЛП — это наука о чтении, понимании и интерпретации языка машиной.Как только машина понимает, что пользователь намеревается сообщить, она реагирует соответствующим образом.
- Компьютерное зрение : Алгоритмы компьютерного зрения пытаются понять изображение, разбивая изображение и изучая различные части объектов. Это помогает машине классифицировать и извлекать уроки из набора изображений, чтобы принять лучшее решение о выходе на основе предыдущих наблюдений.
- Когнитивные вычисления : алгоритмы когнитивных вычислений пытаются имитировать человеческий мозг, анализируя текст / речь / изображения / объекты так, как это делает человек, и пытается дать желаемый результат.
Искусственный интеллект может быть построен на основе разнообразного набора компонентов и будет функционировать как объединение:
- Философии
- Математике
- Экономике
- Нейробиологии
- Психологии
- Компьютерной инженерии
- Контрольной и компьютерной технике
- Управление Языкознание
Давайте подробно рассмотрим каждый из этих компонентов.
Цель философии для людей — помочь нам понять наши действия, их последствия и то, как мы можем принимать лучшие решения.Современные интеллектуальные системы могут быть построены, следуя различным философским подходам, которые позволят этим системам принимать правильные решения, отражая образ мышления и поведения идеального человека. Философия поможет этим машинам задуматься и понять природу самого знания. Это также поможет им установить связь между знаниями и действиями посредством анализа на основе целей для достижения желаемых результатов.
Читайте также: Искусственный интеллект против человеческого интеллекта
Математика — это язык Вселенной, и система, построенная для решения универсальных задач, должна владеть им.Чтобы машины понимали логику, необходимы вычисления и вероятность.
Самые ранние алгоритмы были просто математическими путями для упрощения вычислений, вскоре за ними последовали теоремы, гипотезы и многое другое, которые следовали заранее определенной логике, чтобы получить результат вычислений. Третье математическое приложение, вероятность, делает точные прогнозы будущих результатов, на которых алгоритмы искусственного интеллекта будут основывать свои решения.
Экономика — это исследование того, как люди делают выбор в соответствии с их предпочтительными результатами.Речь идет не только о деньгах, хотя деньги — это средство выражения предпочтений людей в реальном мире. В экономике существует множество важных концепций, таких как теория проектирования, исследование операций и марковские процессы принятия решений. Все они внесли свой вклад в наше понимание «рациональных агентов» и законов мышления, используя математику, чтобы показать, как эти решения принимаются в больших масштабах вместе с их коллективными результатами. Эти типы методов теории принятия решений помогают создавать эти интеллектуальные системы.
NeuroscienceПоскольку нейробиология изучает функции мозга, а искусственный интеллект пытается воспроизвести то же самое, здесь есть очевидное совпадение. Самая большая разница между человеческим мозгом и машинами заключается в том, что компьютеры в миллионы раз быстрее человеческого мозга, но человеческий мозг по-прежнему имеет преимущество с точки зрения емкости памяти и взаимосвязей. Это преимущество постепенно закрывается с развитием компьютерного оборудования и более сложного программного обеспечения, но все еще остается большая проблема, которую нужно преодолеть, поскольку они все еще не знают, как использовать ресурсы компьютера для достижения уровня интеллекта мозга.
Психология Психологию можно рассматривать как промежуточное звено между нейробиологией и философией. Он пытается понять, как наш специально сконфигурированный и развитый мозг реагирует на стимулы и реагирует на окружающую среду, и то и другое важно для построения интеллектуальной системы. Когнитивная психология рассматривает мозг как устройство обработки информации, работающее на основе убеждений, целей и убеждений, подобно тому, как мы бы построили собственную интеллектуальную машину.
Многие когнитивные теории уже кодифицированы для построения алгоритмов, которые работают сегодня на чат-ботах.
Наиболее очевидное приложение, но мы положили ему конец, чтобы помочь вам понять, на чем будет основана вся эта компьютерная инженерия. Компьютерная инженерия переведет все наши теории и концепции на машиночитаемый язык, чтобы он мог производить свои вычисления для получения вывода, который мы можем понять. Каждый прогресс в компьютерной инженерии открывал все больше возможностей для создания еще более мощных систем искусственного интеллекта, основанных на передовых операционных системах, языках программирования, системах управления информацией, инструментах и новейшем оборудовании.
Теория управления и кибернетикаЧтобы быть действительно интеллектуальной, система должна иметь возможность контролировать и изменять свои действия для получения желаемого результата. Рассматриваемый желаемый результат определяется как целевая функция, к которой система будет пытаться двигаться, постоянно изменяя свои действия на основе изменений в окружающей среде, используя математические вычисления и логику для измерения и оптимизации своего поведения.
Лингвистика Всякая мысль основана на каком-то языке и является наиболее понятным представлением мыслей.Лингвистика привела к формированию обработки естественного языка, которая помогает машинам понимать наш синтаксический язык, а также производить вывод в манере, понятной почти каждому. Понимание языка — это больше, чем просто изучение структуры предложений, оно также требует знания предмета и контекста, что привело к появлению отрасли представления знаний в лингвистике.
Читайте также: Топ-10 технологий искусственного интеллекта в 2020 году
Какие бывают типы искусственного интеллекта?
Не все типы ИИ все вышеперечисленные поля одновременно.Различные объекты искусственного интеллекта созданы для разных целей, и поэтому они различаются. ИИ можно классифицировать по типу 1 и типу 2 (в зависимости от функциональности). Вот краткое введение первого типа.
3 типа искусственного интеллекта
- Узкий искусственный интеллект (ANI)
- Общий искусственный интеллект (AGI)
- Искусственный супер-интеллект (ASI)
. Давайте рассмотрим подробнее.
Что такое искусственный узкий интеллект (ANI)?
Это наиболее распространенная форма искусственного интеллекта, которую вы можете найти сейчас на рынке. Эти системы искусственного интеллекта предназначены для решения одной-единственной проблемы и могут действительно хорошо выполнить единственную задачу. По определению, у них есть узкие возможности, например, рекомендовать продукт для пользователя электронной коммерции или предсказывать погоду. Это единственный вид искусственного интеллекта, который существует сегодня. Они способны приблизиться к человеческому функционированию в очень специфических контекстах и даже превосходить их во многих случаях, но превосходят их только в строго контролируемой среде с ограниченным набором параметров.
Что такое общий искусственный интеллект (AGI)?
AGI остается теоретической концепцией. Он определяется как ИИ, который обладает когнитивными функциями человеческого уровня в самых разных областях, таких как языковая обработка, обработка изображений, вычислительные функции и рассуждения и т. Д.
Мы все еще далеки от создания системы AGI. Система AGI должна состоять из тысяч систем искусственного узкого интеллекта, работающих в тандеме, взаимодействуя друг с другом, чтобы имитировать человеческие рассуждения.Даже с самыми передовыми вычислительными системами и инфраструктурами, такими как Fujitsu K или IBM Watson, им потребовалось 40 минут, чтобы смоделировать одну секунду нейронной активности. Это говорит как об огромной сложности и взаимосвязанности человеческого мозга, так и о масштабах проблемы создания ОИИ с нашими текущими ресурсами.
Что такое искусственный суперинтеллект (ИСИ)?
Здесь мы почти входим в область научной фантастики, но ASI рассматривается как логическое продолжение AGI. Система искусственного супер интеллекта (ASI) сможет превзойти все человеческие возможности. Это будет включать в себя принятие решений, принятие рациональных решений и даже такие вещи, как улучшение искусства и построение эмоциональных отношений.
Как только мы достигнем уровня общего искусственного интеллекта, системы искусственного интеллекта смогут быстро улучшить свои возможности и продвинуться в области, о которых мы, возможно, даже не мечтали. Хотя разрыв между AGI и ASI будет относительно небольшим (некоторые говорят, что это всего лишь наносекунда, потому что именно так быстро научится искусственный интеллект), долгий путь впереди нас к самому AGI заставляет это казаться концепцией, которая уходит далеко в будущее. .
Сильный и слабый искусственный интеллект
Обширные исследования в области искусственного интеллекта также делят его еще на две категории, а именно: сильный искусственный интеллект и слабый искусственный интеллект. Эти термины были придуманы Джоном Сирлом, чтобы различать уровни производительности в различных типах машин ИИ. Вот некоторые из основных различий между ними.
| Слабый AI | Сильный AI |
| Это узкое приложение с ограниченными возможностями. | Это более широкое приложение с более обширной областью применения. |
| Это приложение хорошо справляется со специфическими задачами. | Это приложение обладает невероятным интеллектом человеческого уровня. |
| Он использует контролируемое и неконтролируемое обучение для обработки данных. | Он использует кластеризацию и ассоциацию для обработки данных. |
| Пример: Siri, Alexa. | Пример: Advanced Robotics |
Тип 2 (в зависимости от функциональности)
Реактивные машины
Одна из самых основных форм ИИ, она не имеет предварительной памяти и не использует информация о прошлом для будущих действий.Это одна из старейших форм ИИ, но ее возможности ограничены. У него нет функций на основе памяти. Они также не могут учиться и могут автоматически реагировать на ограниченный набор входных данных. Нельзя полагаться на этот тип ИИ для улучшения его операций на основе памяти. Популярным примером реактивной машины ИИ является IBM Deep Blue, машина, которая победила Гарри Каспарова, гроссмейстера по шахматам в 1997 году.
Ограниченная память
Системы искусственного интеллекта, которые могут использовать опыт, чтобы влиять на будущие решения: известна как ограниченная память.Под эту категорию попадают почти все приложения AI. Системы ИИ обучаются с помощью больших объемов данных, которые хранятся в их памяти в качестве справочной информации для будущих проблем. Возьмем пример распознавания изображений. ИИ обучается с помощью тысяч изображений и ярлыков к ним. Теперь, когда изображение отсканировано, оно будет использовать обучающие изображения в качестве справки и понимать содержание представленного изображения на основе «опыта обучения». Его точность со временем увеличивается.
Теория разума
Этот тип ИИ — это всего лишь концепция или незавершенная работа, и для ее завершения потребуется некоторое количество улучшений. В настоящее время он исследуется и будет использоваться для лучшего понимания эмоций, потребностей, убеждений и мыслей людей. Искусственный эмоциональный интеллект — это перспективная отрасль и сфера интересов, но для достижения такого уровня понимания потребуются время и усилия. Чтобы по-настоящему понять человеческие потребности, ИИ-машина должна будет воспринимать людей как людей, чей разум определяется множеством факторов.
Самосознание
Тип ИИ, обладающий собственным сознанием, сверхразум и самосознанием. Такого типа ИИ еще не существует, но если он будет достигнут, это станет одной из важнейших вех, достигнутых в области искусственного интеллекта. Его можно рассматривать как завершающую стадию развития и существует только гипотетически. Самосознающий ИИ будет настолько развит, что станет похож на человеческий мозг. Создание такого уровня ИИ, который продвинулся до этого уровня, может быть чрезвычайно опасным, поскольку он может обладать собственными идеями и мыслями и легко может перехитрить интеллект людей.
Рассуждение в AI
Рассуждение определяется как процесс логических выводов и прогнозов, основанных на имеющихся знаниях, фактах и убеждениях. Это общий процесс рационального мышления, позволяющий делать выводы и делать выводы из имеющихся данных. Это важно и важно в искусственном интеллекте, чтобы машины могли учиться и мыслить рационально, как человеческий мозг. Развитие рассуждений в рамках ИИ приводит к тому, что машина работает как человек.
Различные типы рассуждений в ИИ:
- Рассуждения здравого смысла
- Дедуктивные рассуждения
- Индуктивные рассуждения
- Отводящие рассуждения
- Немонотонные рассуждения
- 23 Монотонные рассуждения 3 Что такое искусственное рассуждение 3. Интеллект?
- Поиск в данных и оптимизация поиска для получения наиболее релевантных результатов
- Логические цепочки для рассуждений «если-то», которые могут применяться для выполнения строки команд на основе параметров
- Обнаружение паттернов для выявления значимых закономерностей в большом наборе данных для уникального понимания
- Прикладные вероятностные модели для прогнозирования будущих результатов
- Снижение человеческих ошибок
- Доступно 24 × 7
- Помогает в повторяющейся работе
- Цифровая помощь
- Более быстрые решения
- Rational Decision Maker
- Медицинские приложения
- Повышает безопасность
- Эффективная связь
- Перерасход средств
- Нехватка талантов
- Отсутствие практических продуктов
- Отсутствие стандартов при разработке программного обеспечения
- Сильно зависит от машин
- Требуется надзор
- Сильная позиция в математике, а именно в исчислении, статистике и вероятности.
- Хороший опыт работы с такими языками программирования, как Java или Python.
- Сильная позиция в понимании и написании алгоритмов.
- Большой опыт работы в области анализа данных.
- Хорошее знание дискретной математики.
- Желание изучать языки машинного обучения.
- Администрация: Системы искусственного интеллекта помогают выполнять рутинные повседневные административные задачи, сводя к минимуму человеческие ошибки и повышая эффективность. Транскрипция медицинских записей через НЛП и помогает структурировать информацию о пациентах, чтобы врачам было легче ее читать.
- Телемедицина: В неэкстренных ситуациях пациенты могут обратиться к системе искусственного интеллекта больницы, чтобы проанализировать свои симптомы, ввести показатели жизненно важных функций и оценить, нужна ли медицинская помощь. Это снижает нагрузку на медицинских специалистов, поскольку они обращаются к ним только в критических случаях.
- Вспомогательная диагностика: Благодаря компьютерному зрению и сверточным нейронным сетям ИИ теперь может считывать снимки МРТ для проверки на опухоли и другие злокачественные новообразования в геометрической прогрессии быстрее, чем это делают радиологи, со значительно меньшей погрешностью.
- Роботизированная хирургия: Роботизированная хирургия имеет очень крошечную погрешность и позволяет постоянно выполнять операции круглосуточно, не уставая. Поскольку они работают с такой высокой степенью точности, они менее инвазивны, чем традиционные методы, что потенциально сокращает время, которое пациенты проводят в больнице, восстанавливаясь.
- Мониторинг показателей жизнедеятельности: Состояние здоровья человека — это непрерывный процесс, зависящий от различных уровней соответствующих показателей жизненно важных показателей.Сейчас, когда носимые устройства становятся популярными на массовом рынке, эти данные недоступны в оперативном режиме, они просто ждут, чтобы их проанализировали, чтобы предоставить действенные идеи. Поскольку показатели жизненно важных функций могут предсказывать колебания состояния здоровья еще до того, как пациент об этом узнает, здесь есть множество приложений для спасения жизни.
- Лучшие рекомендации: Обычно это первый пример, который люди приводят, когда их спрашивают о бизнес-приложениях ИИ, и это потому, что в этой области ИИ уже принес отличные результаты.Большинство крупных игроков в электронной коммерции использовали искусственный интеллект, чтобы давать рекомендации по продуктам, которые могут быть интересны пользователям, что привело к значительному увеличению их прибылей.
- Чат-боты: Еще один известный пример, основанный на распространении чат-ботов с искусственным интеллектом в разных отраслях и на всех других веб-сайтах, которые мы посещаем. Эти чат-боты теперь обслуживают клиентов в нерабочие и пиковые часы, устраняя узкое место в ограниченных человеческих ресурсах.
- Фильтрация спама и фальшивых обзоров: Из-за большого количества отзывов, которые получают такие сайты, как Amazon, человеческий глаз не может сканировать их, чтобы отфильтровать вредоносный контент. Благодаря силе НЛП искусственный интеллект может сканировать эти отзывы на предмет подозрительных действий и отфильтровывать их, улучшая качество обслуживания покупателей.
- Оптимизация поиска: Вся электронная коммерция зависит от пользователей, которые ищут то, что они хотят, и от способности их найти.Искусственный интеллект оптимизирует результаты поиска на основе тысяч параметров, чтобы пользователи могли найти именно тот продукт, который они ищут.
- Цепочка поставок: ИИ используется для прогнозирования спроса на различные продукты в разные периоды времени, чтобы они могли управлять своими запасами для удовлетворения спроса.
- Формирование культуры труда: ИИ используется для анализа данных сотрудников и распределения их в нужные команды, назначения проектов на основе их компетенций, сбора отзывов о рабочем месте и даже попытки предсказать, будут ли они на грани того, чтобы покинуть свою компанию.
- Наем: С помощью НЛП ИИ может просмотреть тысячи резюме за считанные секунды и убедиться, что они подходят. Это выгодно, поскольку в нем не будет ошибок или предубеждений, связанных с человеческим фактором, и значительно сократится продолжительность циклов найма.
Цель искусственного интеллекта — помочь человеческим возможностям и помочь нам принимать сложные решения с далеко идущими последствиями.Это ответ с технической точки зрения. С философской точки зрения, искусственный интеллект может помочь людям жить более осмысленной жизнью, лишенной тяжелого труда, и помочь управлять сложной сетью взаимосвязанных людей, компаний, государств и наций, чтобы они функционировали таким образом, который приносит пользу всему человечеству.
В настоящее время цель искусственного интеллекта разделяется всеми различными инструментами и методами, которые мы изобрели за последнюю тысячу лет, — чтобы упростить человеческие усилия и помочь нам принимать более обоснованные решения.Искусственный интеллект также преподносился как наше последнее изобретение, творение, которое позволит изобрести новаторские инструменты и услуги, которые в геометрической прогрессии изменят наш образ жизни, устраняя раздоры, неравенство и человеческие страдания.
Но это все в далеком будущем — мы все еще далеки от таких результатов. В настоящее время искусственный интеллект используется в основном компаниями для повышения эффективности своих процессов, автоматизации ресурсоемких задач и для составления бизнес-прогнозов, основанных на достоверных данных, а не на интуиции.Как и все предшествующие технологии, затраты на исследования и разработки должны быть субсидированы корпорациями и государственными учреждениями, прежде чем они станут доступными для обычных неспециалистов.
Где используется искусственный интеллект (ИИ)?
Искусственный интеллект используется в разных областях, чтобы давать представление о поведении пользователей и давать рекомендации на основе данных. Например, алгоритм прогнозирующего поиска Google использовал прошлые данные пользователя, чтобы предсказать, что пользователь наберет в строке поиска дальше.Netflix использует прошлые пользовательские данные, чтобы рекомендовать, какой фильм пользователь может захотеть посмотреть следующим, что заставляет пользователя подключиться к платформе и увеличивает время просмотра. Facebook использует прошлые данные пользователей, чтобы автоматически предлагать пометить ваших друзей, основываясь на их чертах лица на изображениях. ИИ повсеместно используется крупными организациями, чтобы упростить жизнь конечному пользователю. Использование искусственного интеллекта в целом попадает в категорию обработки данных, которая включает в себя следующее:
Каковы преимущества искусственного интеллекта?
Нет сомнений в том, что технологии сделали нашу жизнь лучше.От музыкальных рекомендаций, направлений на карте, мобильного банкинга до предотвращения мошенничества — все взяли на себя ИИ и другие технологии. Есть тонкая грань между продвижением и разрушением. У медали всегда две стороны, и это тоже касается ИИ. Давайте посмотрим на некоторые преимущества искусственного интеллекта —
Преимущества искусственного интеллекта (AI)
Давайте подробнее рассмотрим
Сокращение человеческих ошибок
В модели искусственного интеллекта все решения принимаются на основе ранее собранных информация после применения определенного набора алгоритмов.Следовательно, количество ошибок уменьшается, а шансы на точность только увеличиваются с большей степенью точности. В случае, если человек выполняет какую-либо задачу, всегда есть вероятность ошибки. Мы не опираемся на алгоритмы и программы, поэтому ИИ можно использовать, чтобы избежать такой человеческой ошибки.
Доступно 24 × 7
В то время как средний человек работает 6-8 часов в день, AI удается заставить машины работать 24 × 7 без перерывов и скуки. Как известно, у человека нет возможности работать длительное время, нашему организму нужен отдых.Система с искусственным интеллектом не требует перерывов между ними и лучше всего подходит для задач, требующих концентрации 24/7.
Помогает в повторяющейся работе
ИИ может продуктивно автоматизировать рутинные человеческие задачи и дать им свободу творчества — прямо от отправки благодарственного письма или проверки документов до расчистки мусора или ответов на запросы. Повторяющаяся задача, такая как приготовление еды в ресторане или на фабрике, может быть испорчена, потому что люди устали или не проявляют интереса в течение длительного времени.Такие задачи легко можно эффективно выполнять с помощью ИИ.
Цифровая поддержка
Многие высокоразвитые организации используют цифровых помощников для взаимодействия с пользователями в целях экономии человеческих ресурсов. Эти цифровые помощники также используются на многих веб-сайтах для ответов на запросы пользователей и обеспечения бесперебойного функционирования интерфейса. Чат-боты — отличный тому пример. Прочтите здесь, чтобы узнать больше о том, как создать чат-бота с ИИ.
Более быстрые решения
AI, наряду с другими технологиями, может заставить машины принимать решения быстрее, чем средний человек, чтобы быстрее выполнять действия.Это связано с тем, что при принятии решения люди склонны анализировать многие факторы как эмоционально, так и практически, в отличие от машин с искусственным интеллектом, которые быстро выдают запрограммированные результаты.
Rational Decision Maker
Мы, люди, возможно, в значительной степени технологически эволюционировали, но когда дело доходит до принятия решений, мы по-прежнему позволяем эмоциям брать верх. В определенных ситуациях становится важным принимать быстрые, эффективные и логичные решения, не позволяя эмоциям влиять на то, как мы думаем.Принятие решений на основе искусственного интеллекта будет контролироваться с помощью алгоритмов, что исключает возможность принятия эмоциональных решений. Это гарантирует, что эффективность не пострадает, и увеличивает производительность.
Медицинские приложения
Одним из самых больших преимуществ искусственного интеллекта является его использование в медицинской промышленности. Теперь врачи могут оценивать риски для здоровья своих пациентов с помощью медицинских приложений, созданных для ИИ. Радиохирургия используется для оперирования опухолями таким образом, чтобы не повредить окружающие ткани и не вызвать дальнейшего повреждения.Медицинские работники обучены использованию ИИ в хирургии. Они также могут помочь в эффективном обнаружении и мониторинге различных неврологических расстройств и стимулировать функции мозга.
Повышает безопасность
С развитием технологий есть вероятность того, что они будут использоваться по неправильным причинам, например, для мошенничества или кражи личных данных. Но при правильном использовании ИИ может очень помочь в сохранении нашей безопасности. Он разработан для защиты нашей жизни и имущества.Одна из основных областей, в которой мы уже видим применение ИИ в сфере безопасности, — это кибербезопасность. ИИ полностью изменил способ защиты от любых киберугроз.
Прочтите здесь, чтобы узнать об искусственном интеллекте в кибербезопасности и о том, как он помогает.
Эффективное общение
Когда мы смотрим на жизнь всего пару лет назад, люди, которые не говорили на одном языке, не могли общаться друг с другом без помощи человека-переводчика, который мог понимать и говорить оба языка.С помощью ИИ такой проблемы не существует. Обработка естественного языка или NLP позволяет системам переводить слова с одного языка на другой, устраняя посредников. Google Translate значительно продвинулся вперед и даже предоставляет аудио-пример того, как следует произносить слово / предложение на другом языке.
В чем недостатки искусственного интеллекта?
Недостатки искусственного интеллекта (AI)
Давайте рассмотрим их поближе
Перерасход средствИИ от обычной разработки программного обеспечения отличает масштаб, в котором они работают.В результате такого масштаба требуемые вычислительные ресурсы будут экспоненциально увеличиваться, увеличивая стоимость операции, что подводит нас к следующему пункту.
Нехватка талантовПоскольку это еще только зарождающаяся область, не хватает опытных профессионалов, и лучшие из них быстро раскупаются корпорациями и исследовательскими институтами. Это увеличивает стоимость талантов, что еще больше увеличивает цены на внедрение искусственного интеллекта.
Отсутствие практичных продуктовНесмотря на всю шумиху вокруг искусственного интеллекта, кажется, что ему нечего показать.Конечно, такие приложения, как чат-боты и системы рекомендаций, действительно существуют, но, похоже, они не выходят за рамки этого. Это затрудняет необходимость вливания дополнительных денег для улучшения возможностей ИИ.
Отсутствие стандартов в разработке программного обеспеченияИстинная ценность искусственного интеллекта заключается в сотрудничестве, когда различные системы ИИ объединяются в более крупное и более ценное приложение. Но отсутствие стандартов в разработке программного обеспечения ИИ означает, что разным системам сложно «общаться» друг с другом.Сама по себе разработка программного обеспечения для искусственного интеллекта идет медленно и дорого из-за этого, что также является препятствием для разработки искусственного интеллекта.
Возможность неправильного использованияИскусственный интеллект огромен, и он обладает потенциалом для достижения великих целей. К сожалению, он также может быть использован неправильно. Искусственный интеллект сам по себе является нейтральным инструментом, который можно использовать для чего угодно, но если он попадет в чужие руки, это будет иметь серьезные последствия.На этом зарождающемся этапе, когда разветвления развития ИИ еще не до конца поняты, вероятность неправильного использования может быть еще выше.
Сильно зависит от машин
Большинство людей уже сильно зависят от таких приложений, как Siri и Alexa. Получая постоянную помощь от машин и приложений, мы теряем способность мыслить творчески. Становясь полностью зависимым от машин, мы теряем возможность овладеть простыми жизненными навыками, становимся более ленивыми и растим поколение очень зависимых людей.
Требуется контроль
Алгоритмы работают отлично, они эффективны и будут выполнять задачу в соответствии с программой. Однако недостатком является то, что нам все равно придется постоянно контролировать функционирование. Хотя задача выполняется машинами, мы должны следить за тем, чтобы не допускались ошибки. Одним из примеров того, почему требуется наблюдение, является чат-бот Microsoft с ИИ по имени Tay. Чат-бот был смоделирован, чтобы говорить как девочка-подросток, обучаясь через онлайн-беседы.Чат-бот перешел от изучения базовых разговорных навыков к публикации в Твиттере крайне политической и неверной информации из-за интернет-троллей.
Предпосылки для искусственного интеллекта?
Если вы новичок, вот несколько основных требований, которые помогут начать изучение предмета.
Применение искусственного интеллекта в бизнесе?
Искусственный интеллект действительно может изменить многие отрасли с широким спектром возможных вариантов использования. Что общего у всех этих различных отраслей и сценариев использования, так это то, что все они управляются данными.Поскольку искусственный интеллект по своей сути является эффективной системой обработки данных, везде есть большой потенциал для оптимизации.
Давайте посмотрим на отрасли, в которых ИИ сейчас процветает.
Здравоохранение:Роботы в ИИ
Область робототехники развивалась еще до того, как ИИ стал реальностью. На этом этапе искусственный интеллект помогает робототехнике быстрее внедрять инновации с помощью эффективных роботов.
