Tôi tò mò về Trí tuệ nhân tạo. Trong công việc hàng ngày, tôi phát triển các ứng dụng tiêu chuẩn, như các trang web có chức năng cơ bản như đăng ký người dùng, tải lên tệp, các biểu mẫu được lưu trong cơ sở dữ liệu ...
Tôi chủ yếu biết về AI được sử dụng trong các trò chơi hoặc lĩnh vực robot. Nhưng nó có thể hữu ích trong việc phát triển ứng dụng "tiêu chuẩn" không?
Câu trả lời:
Có, nhưng có lẽ chỉ ở một mức độ hạn chế trong thời gian gần.
Nơi mọi người vẽ ranh giới xung quanh 'trí tuệ nhân tạo' là mờ nhạt, nhưng nếu người ta nhìn rộng ra, nơi nó kết hợp bất kỳ loại mã hóa nào của các chức năng nhận thức rõ ràng, thì nhiều nhiệm vụ kinh tế thông thường có thể được hưởng lợi từ trí tuệ nhân tạo. Nhiều công cụ tìm kiếm, ví dụ, có thể được coi là cung cấp các ứng dụng trí tuệ nhân tạo như một dịch vụ.
Đối với các ứng dụng 'tiêu chuẩn' hơn, hầu hết các ứng dụng AI gần nhóm phải đối phó với việc phát hiện và ngăn chặn gian lận. Ví dụ: nếu bạn theo dõi một con trỏ của người dùng di chuyển trên màn hình, bạn có thể xây dựng một mô hình phân biệt giữa người và bot và xử lý riêng hai người. Xem bài viết này cho một ví dụ.
Về lâu dài, tất nhiên, một chương trình có thể viết chương trình có thể viết các loại ứng dụng này như bất kỳ ứng dụng nào khác.
Các tính năng thích ứng / dự đoán là hữu ích trong ít nhất một số ứng dụng hàng ngày. Lấy tin nhắn văn bản, ví dụ. Tất cả các ứng dụng SMS trên điện thoại thông minh mà tôi biết theo dõi các từ bạn sử dụng gần nhau và sử dụng thông tin đó để dự đoán từ tiếp theo trong tin nhắn bạn đang nhập. (Một số thông minh hơn những cái khác. XKCD có liên quan. ) Nó cũng có thể được sử dụng để cá nhân hóa sửa lỗi chính tả tự động.
Một ứng dụng tiềm năng thú vị đối với cá nhân tôi là các trình soạn thảo cấp độ gạch, như đối với các trò chơi DOS cổ điển. Tôi đã làm việc trên một chương trình tập hợp các xác suất của mỗi ô gần với mọi ô khác và sử dụng thông tin đó để tạo các cấp mới ngẫu nhiên. Nó chưa tạo ra bất cứ thứ gì có thể chơi được, nhưng tôi nghĩ nó có khả năng hỗ trợ các nhà xây dựng cấp độ con người bằng cách tự động điền vào ô bị thiếu phù hợp với cấu trúc mới được đặt, trái ngược với việc yêu cầu con người phải tìm đúng bảng màu.
Nhìn chung, AI có thể được áp dụng rất hữu ích để tìm ra những gì người dùng có thể muốn làm tiếp theo và tiến hành quá trình thực hiện dự đoán chính xác trong khi tránh xa nếu người dùng cố tình làm điều gì đó bất ngờ.
Tôi tin rằng AI hiếm khi được sử dụng trong các ứng dụng chính thống, nhưng nó có thể, và tôi nghĩ sẽ chậm thôi.
Nếu thông tin AI của ứng dụng phải học phát sinh trong ứng dụng, từ tương tác hoặc lỗi của người dùng, sẽ là thông minh nếu chương trình có thể ghi nhật ký loại thông tin đó và sau đó tìm mẫu trong nhật ký. Nó có thể cấu hình người dùng để xem những nhiệm vụ nào được thực hiện thường xuyên nhất, cần bao nhiêu bước. Sau đó, khi nó nhận ra tác vụ đó lặp lại, nó có thể hỏi người dùng xem họ có muốn thực thi một macro đã làm như sau không [sau đó nó trình bày với một danh sách các bước, cho phép họ chỉnh sửa khi cần]. Sau đó, nó thực thi 'macro' mà nó học được từ việc quan sát người dùng.
Một ứng dụng khác của AI là phát hiện lỗi, không chỉ trong phần mềm, mà cả lỗi người dùng khi phần mềm được sử dụng không hiệu quả, dư thừa hoặc không đúng cách. Nếu phần mềm được thiết kế sao cho nó được cung cấp một tập hợp các mô hình nhiệm vụ người dùng (như kế hoạch AI), nó có thể quan sát người dùng theo cách họ đạt được các nhiệm vụ đã biết và đưa ra đề xuất hoặc yêu cầu xác nhận rằng kết quả bất thường sắp xảy ra.
Và tất nhiên, AI có thể được sử dụng rộng rãi trong thiết kế giao diện người dùng, trên các thiết bị, trang web hoặc ứng dụng. Một số trong số này, như nhận dạng giọng nói, đang đi vào xu hướng sử dụng hàng ngày. Khi các cuộc hội thoại với các ứng dụng có thể thêm dữ liệu và mô hình nhiệm vụ / khái niệm / miền của riêng chúng phát triển hơn nữa, nhu cầu về AI bên trong ứng dụng sẽ chỉ tăng lên.
Có một tấn của cách mà AI có thể được sử dụng trong các ứng dụng. Một vài trong số này đã bắt đầu phát sinh trong các thiết bị di động và ứng dụng của họ, thường là do sự kết hợp giữa tính di động của người dùng với cơ sở dữ liệu dựa trên web bên ngoài (ví dụ: GPS và bản đồ), nhưng IMO thì chậm.
Một phần quan trọng của AI là học máy (ML). Định nghĩa chung của ML by Mitchell là
Một chương trình máy tính được cho là học hỏi từ kinh nghiệm E đối với một số loại nhiệm vụ T và hiệu suất đo P nếu hiệu suất của nó tại các nhiệm vụ trong T, được đo bằng P, cải thiện với kinh nghiệm E.
Nếu loại chương trình này hữu ích trong một "ứng dụng hàng ngày" thì tùy thuộc vào ứng dụng. Dưới đây là một số ví dụ không thể có nếu không có ML:
Nó là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) là trí thông minh được thể hiện bằng máy móc. Trong khoa học máy tính. Thông thường, thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" được áp dụng khi một cỗ máy bắt chước các chức năng "nhận thức" mà con người liên kết với tâm trí con người khác, như "học tập" và "giải quyết vấn đề".
Nó có thể hữu ích trong một ứng dụng "Tiêu chuẩn" không?
Chà, điều tôi nghĩ về một ứng dụng Tiêu chuẩn sử dụng AI là AI cũng được sử dụng cho điều đó, bởi vì khi máy có phản ứng đầu vào của người dùng là AI hoặc Trí tuệ nhân tạo. Vì vậy, AI trong ứng dụng Tiêu chuẩn đã được sử dụng từ nhiều năm trước.
Tái bút: Nếu có lỗi ngữ pháp, thì tôi xin lỗi vì tôi không phải là người nói tiếng Anh.
Nguồn: https://en.wikipedia.org/wiki/Art mẫu_intellect "AI hoặc trí tuệ nhân tạo."
DevJosueDav Chỉ là nhà phát triển trí tuệ AI nhân tạo C # .