Computere "synes faktisk ikke" som mennesker gør, men de kan se ud til at være eksperter inden for et bestemt felt gennem en kombination af disse teknikker:
1. Machine Learning (ML):
* overvåget læring: Dette er den mest almindelige tilgang. Computere trænes på massive datasæt med mærkede eksempler. For at træne en medicinsk diagnosemodel fodrer du for eksempel tusinder af patientjournaler med deres diagnoser. Computeren lærer mønstre og forhold inden for dataene og kan derefter forudsige diagnoser for nye sager.
* Uovervåget læring: I denne tilgang får computeren umærkede data og bliver bedt om at identificere mønstre og strukturer på egen hånd. Dette er nyttigt til opgaver som klyngedata, anomalidetektion og at finde skjulte forhold.
* Forstærkningslæring: Her lærer computeren gennem prøve og fejl og modtager belønninger for gode handlinger og sanktioner for dårlige. Dette bruges ofte i områder som spil, robotik og optimering af komplekse systemer.
2. Natural Language Processing (NLP):
* Tekstanalyse: Computere kan analysere store mængder tekstdata, identificere nøgleord, stemning og endda udtrække relevante fakta. Dette giver dem mulighed for at forstå og reagere på forespørgsler relateret til specifikke felter.
* Sprogmodeller: Dette er statistiske modeller, der er trænet på massive tekstdatasæt. De kan generere tekst, oversætte sprog og endda besvare spørgsmål baseret på de oplysninger, de har lært.
3. Videnrepræsentation og ræsonnement:
* Videngrafer: Dette er strukturerede databaser, der gemmer information om enheder og deres forhold. For eksempel kan en videngraf om medicin indeholde oplysninger om sygdomme, symptomer, behandlinger og medicin.
* Begrundelsesmotorer: Disse systemer kan anvende logiske regler på videngrafer og drage konklusioner baseret på dataene. De tillader computere at besvare komplekse spørgsmål og foretage konklusioner baseret på deres viden.
4. Domænespecifik ekspertise:
* dataindsamling og kuration: Eksperter i et bestemt felt vælger, vælger, organiserer og mærkes specifikt til træning af AI -modeller.
* Modelvalidering og evaluering: Forskere og udviklere bruger strenge test- og evalueringsteknikker for at sikre, at AI -modeller udfører nøjagtigt og pålideligt inden for feltets specifikke kontekst.
Eksempel:
Forestil dig et computersystem designet til at hjælpe læger med diagnoser.
* ml: Det kunne trænes i en enorm database med medicinske poster, billeder og forskningsartikler, så den kan identificere mønstre forbundet med forskellige sygdomme.
* nlp: Det kunne behandle medicinske tekster og forstå forespørgsler om specifikke symptomer, hvilket gør det muligt for det at give relevant information.
* videnrepræsentation: Det kan bruge en vidensgraf til at gemme information om sygdomme, behandlinger og lægemiddelinteraktioner, hvilket gør det muligt for den at resonnere om komplekse medicinske scenarier.
Mens disse teknikker gør det muligt for computere at efterligne ekspertise, erstatter de ikke menneskelige læger. Mennesker bringer kritisk tænkning, etiske overvejelser og nuanceret forståelse til medicinsk praksis, som alle er vanskelige for AI at gentage fuldt ud.
I det væsentlige er AIs evne til at handle som en ekspert på et bestemt felt afhængig af dens kapacitet til at behandle og forstå information fra dette felt, så det kan forudsige, give indsigt og reagere på forespørgsler på en måde, der ser ud til at være vidende.
