Datorer "tänker inte" som människor gör, men de kan tyckas vara experter inom ett visst område genom en kombination av dessa tekniker:
1. Machine Learning (ML):
* Övervakat lärande: Detta är det vanligaste tillvägagångssättet. Datorer tränas på massiva datasätt med märkta exempel. För att utbilda en medicinsk diagnosmodell matar du till exempel tusentals patientjournaler med sina diagnoser. Datorn lär sig mönster och relationer inom data och kan sedan förutsäga diagnoser för nya fall.
* oövervakat lärande: I detta tillvägagångssätt ges datorn omärkta data och ombeds att identifiera mönster och strukturer på egen hand. Detta är användbart för uppgifter som klusterdata, anomalidetektering och att hitta dolda relationer.
* Armeringsinlärning: Här lär sig datorn genom prov och fel, får belöningar för goda åtgärder och påföljder för dåliga. Detta används ofta i områden som spel, robotik och optimering av komplexa system.
2. Natural Language Processing (NLP):
* Textanalys: Datorer kan analysera stora mängder textdata, identifiera nyckelord, känsla och till och med extrahera relevanta fakta. Detta gör att de kan förstå och svara på frågor relaterade till specifika fält.
* Språkmodeller: Dessa är statistiska modeller tränade i massiva textdatasätt. De kan generera text, översätta språk och till och med svara på frågor baserat på den information de har lärt sig.
3. Kunskapsrepresentation och resonemang:
* Kunskapgrafer: Dessa är strukturerade databaser som lagrar information om enheter och deras relationer. Till exempel kan en kunskapsgraf om medicin innehålla information om sjukdomar, symtom, behandlingar och mediciner.
* resonemangsmotorer: Dessa system kan tillämpa logiska regler på kunskapsgrafer och dra slutsatser baserade på uppgifterna. De tillåter datorer att svara på komplexa frågor och göra slutsatser baserat på deras kunskap.
4. Domänspecifik expertis:
* Insamling och kurering: Experter inom ett visst fält väljer, organiserar och märker data specifikt för att utbilda AI -modeller.
* Modellvalidering och utvärdering: Forskare och utvecklare använder rigorösa test- och utvärderingstekniker för att säkerställa att AI -modeller fungerar exakt och pålitligt inom fältets specifika sammanhang.
Exempel:
Föreställ dig ett datorsystem som är utformat för att hjälpa läkare med diagnoser.
* ml: Det kan utbildas i en enorm databas med medicinska journaler, bilder och forskningsdokument, vilket gör att den kan identifiera mönster associerade med olika sjukdomar.
* nlp: Det kan bearbeta medicinska texter och förstå frågor om specifika symtom, vilket gör att den kan ge relevant information.
* Kunskapsrepresentation: Det kan använda en kunskapsgraf för att lagra information om sjukdomar, behandlingar och läkemedelsinteraktioner, vilket gör att den kan resonera om komplexa medicinska scenarier.
Medan dessa tekniker gör det möjligt för datorer att efterlikna expertis, ersätter de inte mänskliga läkare. Människor ger kritiskt tänkande, etiska överväganden och nyanserad förståelse för medicinsk praxis, som alla är svåra för AI att replikera fullt ut.
I huvudsak förlitar AI:s förmåga att agera som en expert på ett visst område på dess förmåga att bearbeta och förstå information från det området, vilket gör att den kan göra förutsägelser, ge insikter och svara på frågor på ett sätt som verkar kunniga.
