A mesterséges intelligencia napjaink egyik legnagyobb főszereplője az Androidban. Egyre több processzor kezdi használni az idegmotorokat vagy a társprocesszorokat, amelyek erőforrásokat rendelnek az AI feladatokhoz. Valami, amit láthattunk néhány olyan csúcskategóriás processzorból, amelyek a közelmúltban kerültek piacra, például Exynos 9820 o Kirin 980. A mesterséges intelligencia mellett találunk egy másik kifejezést, a Gépi tanulást.
Szokás szerint kéz a kézben hallgatjuk a mesterséges intelligenciát és a gépi tanulást. Bár sok Android-felhasználó nem igazán tudja, mi ez, vagy mire szolgál. Ezután többet fogunk neked elmondani erről, hogy tisztában legyen veled ezek a fogalmak, mennyire gyakoriak ma.
A valóság az, hogy két különböző fogalomról van szó, ahogy el lehet képzelni, bár szorosan kapcsolódnak egymáshoz. Van egy másik kifejezés is, amely kezd egyre nagyobb jelenlétet szerezni a piacon, például a Deep Learning. Az alábbiakban többet fogunk mondani ezekről a fogalmakról, hogy megérthesse, mit jelentenek mindegyikük.
Index
Mesterséges intelligencia
Hivatkozhatunk olyan feladatokra, amelyek általában vagy megkövetelné az emberi intelligencia végrehajtását. A mesterséges intelligencia fogalma a 60-as években, a számítástechnika világából ered. Akkoriban ezt a kifejezést olyan feladatok megoldására hozták létre, amelyeket az emberek nagyon egyszerű módon képesek elvégezni, de amelyek kihívást jelentenek a számítógépek számára. Ez az eredete.
A mesterséges intelligencián belül konkrét feladatokat találunk. Köztük megtalálhatjuk néhány hogyan ismerje fel a tárgyakat, amit látunk, amikor a kamerát AI-val ellátott telefonoknál használjuk, és hogy a gép szóban kommunikálhat velünk, például asszisztensek stb. Funkciók, amelyeket egyre gyakrabban látunk.
Gépi tanulás
Másodszor, megtaláljuk a gépi tanulást. Ahogy a neve is jelzi, a gépi tanulásról szól. Az AI része az, amely a megfogalmazott problémára vagy kérdésre választ vagy megoldást ad. Ebben az esetben a válasz anélkül adódik meg, hogy a mechanizmust már beprogramozták volna. A rendszer önmagában megtanulja ezt a választ adni vagy megoldani ezt a problémát.
Ez valamit meg fog tenni az eddigi tapasztalatok alapján, amelyeket ezekben a feladatokban szerzett. Ekkor láthatjuk, hogy a gépi tanulás az emberi viselkedés, a tapasztalatokból való tanulás alapjain alapszik. A pozitív és negatív ingerek adása mellett, büntetések vagy jutalmak formájában.
A megítélt emberi viselkedés az idő múlásával hajlamos megismétlődni. Míg azok a viselkedésmódok, amelyeket büntetnek, csökkentek, amíg sok esetben ki nem olnak. Jó példa telefonos alkalmazására, hogy annak ellenőrzéséhez, hogy ezt a funkciót megfelelően hajtották-e végre, meg kell nyomnunk egy gombot, vagy el kell csúsztatnunk az ujjunkat.
Például, ha androidos telefonja rendelkezik arcfelismeréssel, akkor aktiválásakor és látva, hogy a telefon felismer minket, csúsztatnunk kell az ujjunkat. Ez annak a jele, hogy a telefon helyesen végezte dolgát. Ha viszont azt látjuk, hogy az eszköz nem ismert fel minket, akkor muszáj írja be a feloldókulcsot ugyanabban a. Ebben az esetben arra lehet következtetni, hogy ez nem sikerült jól, ezért legközelebb ebben az esetben nem szabad kudarcot vallania.
Mire használják a mesterséges intelligenciát az Androidban?
Egyre gyakoribb a mesterséges intelligencia megtalálása, és ezért a Machine Learning alkalmazással Android telefonokon. A telefonpiacon általánossá vált. És ez nem valami, ami meglepne minket, mert olyan funkciók sorát kínálja számunkra, amelyek annyira fontossá teszik.
- Hangfelismerés
- Általános arcfelismerés és arckifejezés
- Automatikus nyelvfordítás
- Kamera fejlesztések (további funkciók, például tárgyak felismerése)
- Személyre szabott hirdetések
- Az Ön ízlése vagy története alapján készült tartalmi javaslatok
Legyen Ön az első hozzászóló