Saya ingin tahu tentang Kecerdasan Buatan. Dalam pekerjaan sehari-hari saya, saya mengembangkan aplikasi standar, seperti situs web dengan fungsi dasar seperti berlangganan pengguna, unggah file, formulir yang disimpan dalam basis data ...
Saya terutama tahu tentang AI yang digunakan dalam bidang game atau robotika. Tetapi dapatkah ini berguna dalam pengembangan aplikasi "standar"?
Jawaban:
Ya, tetapi mungkin hanya untuk tingkat yang terbatas dalam waktu dekat.
Di mana orang menggambar batas-batas di sekitar 'kecerdasan buatan' tidak jelas, tetapi jika orang mengambil pandangan luas, di mana ia memasukkan segala jenis pengkodean fungsi kognitif eksplisit, maka banyak tugas ekonomi rutin dapat mengambil manfaat dari kecerdasan buatan. Banyak mesin pencari, misalnya, dapat dilihat sebagai menawarkan aplikasi kecerdasan buatan sebagai layanan.
Untuk aplikasi yang lebih 'standar', kebanyakan aplikasi tim AI yang dekat harus berurusan dengan deteksi dan pencegahan penipuan. Jika Anda melacak kursor pengguna yang bergerak melintasi layar, misalnya, Anda dapat membuat model yang membedakan antara manusia dan bot, dan memperlakukan keduanya secara terpisah. Lihat artikel ini sebagai contoh.
Dalam jangka panjang, tentu saja, program yang bisa menulis program bisa menulis aplikasi semacam ini seperti yang lain.
Fitur adaptif / prediktif berguna dalam setidaknya beberapa aplikasi sehari-hari. Ambil pesan teks, misalnya. Semua aplikasi SMS ponsel cerdas yang saya tahu melacak kata-kata yang Anda gunakan dalam jarak dekat dan menggunakan informasi itu untuk memprediksi kata berikutnya dalam pesan yang Anda ketikkan. (Beberapa lebih pintar daripada yang lain. XKCD yang relevan. ) Dapat digunakan untuk mempersonalisasi koreksi ejaan otomatis juga.
Aplikasi potensial yang menarik bagi saya secara pribadi adalah editor level berbasis ubin, seperti untuk game DOS klasik. Saya telah mengerjakan sebuah program yang mengumpulkan probabilitas setiap ubin dekat dengan setiap ubin lainnya dan menggunakan informasi itu untuk membangun level baru secara acak. Itu belum menghasilkan sesuatu yang dapat dimainkan, tapi saya pikir itu memiliki potensi untuk membantu pembangun tingkat manusia dengan misalnya secara otomatis mengisi ubin yang hilang yang cocok dengan struktur yang baru ditempatkan, sebagai lawan dari mengharuskan manusia untuk pergi menemukan yang tepat di palet.
Secara umum, AI dapat diterapkan dengan sangat berguna untuk mencari tahu apa yang mungkin ingin dilakukan pengguna selanjutnya dan mempercepat proses penerapan tebakan yang benar sambil tetap menyingkir jika pengguna sengaja melakukan sesuatu yang tidak terduga.
Saya percaya AI jarang digunakan dalam aplikasi umum, tetapi bisa saja, dan saya pikir lambat akan.
Jika informasi yang harus dipelajari oleh AI aplikasi muncul di dalam aplikasi, dari interaksi atau kesalahan pengguna, akan lebih baik jika program dapat mencatat informasi semacam itu dan kemudian mencari pola dalam log. Itu bisa profil pengguna untuk melihat tugas apa yang paling sering dilakukan, berapa banyak langkah yang diperlukan. Kemudian ketika ia mengenali tugas itu berulang, ia bisa bertanya kepada pengguna apakah mereka ingin menjalankan makro yang melakukan hal berikut [kemudian menyajikan dengan daftar langkah-langkah, yang memungkinkan mereka untuk mengedit sesuai kebutuhan]. Kemudian ia mengeksekusi 'makro' yang dipelajari dari mengamati pengguna.
Penggunaan AI lainnya adalah deteksi kesalahan, tidak hanya dalam perangkat lunak, tetapi juga dalam kesalahan pengguna saat perangkat lunak digunakan secara tidak efisien, berlebihan, atau tidak tepat. Jika perangkat lunak dirancang sedemikian rupa sehingga diberikan serangkaian model tugas pengguna (seperti rencana AI), ia dapat mengamati pengguna dalam cara mereka mencapai tugas-tugas yang diketahui, dan menawarkan saran atau meminta konfirmasi bahwa hasil yang tidak biasa segera dimaksudkan.
Dan tentu saja, AI dapat digunakan secara luas dalam desain antarmuka pengguna, pada perangkat, situs web, atau aplikasi. Beberapa di antaranya, seperti pengenalan suara, kini memasuki arus utama penggunaan sehari-hari. Saat percakapan dengan aplikasi yang dapat menambahkan data mereka sendiri dan model tugas / konsep / domain berkembang lebih lanjut, kebutuhan akan AI di dalam aplikasi hanya akan tumbuh.
Ada banyak cara AI dapat digunakan dalam aplikasi. Beberapa di antaranya sudah mulai muncul di perangkat seluler dan aplikasinya, biasanya dalam penggabungan mobilitas pengguna dengan basis data eksternal berbasis web (misalnya GPS dan peta), tetapi IMO sudah lambat.
Salah satu bagian penting dari AI adalah pembelajaran mesin (ML). Definisi umum ML oleh Mitchell adalah
Suatu program komputer dikatakan belajar dari pengalaman E sehubungan dengan beberapa kelas tugas T dan kinerja ukuran P jika kinerjanya pada tugas-tugas di T, yang diukur dengan P, meningkat dengan pengalaman E.
Jika jenis program ini berguna dalam "aplikasi sehari-hari" tergantung pada aplikasi tersebut. Berikut adalah beberapa contoh yang tidak mungkin dilakukan tanpa ML:
Apa itu?
Kecerdasan buatan (AI) adalah kecerdasan yang dipamerkan oleh mesin. Dalam ilmu komputer. Bahasa sehari-hari, istilah "kecerdasan buatan" diterapkan ketika mesin meniru "kognitif" berfungsi bahwa manusia bergaul dengan pikiran manusia lain, seperti "belajar" dan "pemecahan masalah".
Bisakah ini berguna dalam aplikasi "Standar"?
Nah, apa yang saya pikirkan tentang aplikasi Standar menggunakan AI adalah bahwa AI digunakan untuk itu juga, karena ketika mesin memiliki reaksi input pengguna adalah AI atau Kecerdasan Buatan. Jadi AI dalam aplikasi Standar sudah digunakan bertahun-tahun yang lalu.
PS: Jika ada kesalahan tata bahasa, maka saya minta maaf karena saya bukan penutur bahasa Inggris.
Sumber: https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence "AI atau Kecerdasan Buatan."
DevJosueDav Hanya Pengembang Intel AI Buatan C # .