U ovom članku, objasnićemo primene veštačke inteligencije, šta je “fazi” logika, robotika i budućnost veštačke inteligencije u oblastima poput automobilske industrije, zdravstva, finansija, itd.:

Takođe, potrebno je naglasiti različite primene veštačke inteligencije u različitim oblastima sa praktičnim primerima i slikama. Ukratko ćemo naučiti o konceptu “fazi” logike i robotike u veštačkoj inteligenciji. Takođe, pogledajte perspektive budućnosti veštačke inteligencije.

Primene veštačke inteligencije

#1) Automobilska industrija

Automatski automobili i trkaći bicikli su neki od najboljih primera primene veštačke inteligencije u automobilskoj industriji. Imaju sve kompleksne karakteristike prisutne u jednom vozilu kao što su kočenje, automatska promena trake tokom vožnje, sprečavanje sudara između dva vozila, navigacija, itd.

Ovde se koristi funkcionalnost mapiranja podataka veštačke inteligencije koja čuva podatke o ruti kojom će vozilo proći i informacije o okolini kao što su crvena svetla, saobraćaj, vrsta puta, ulična rasveta, itd.

Takođe, pokreće se algoritam u pozadini koji procenjuje i identifikuje promene u uslovima vožnje vozila, poput brzine i okoline, i nakon toga vrši izmene u ruti radi nesmetanog funkcionisanja.

#2) Zdravstvena industrija

MRI, CT skeniranje, EEG, 2D i 3D medicinski skeneri i precizni dijagnostički testovi su primeri veštačke inteligencije u medicinskom polju, jer pružaju efikasnija i tačnija očitavanja koja pomažu lekarima u dijagnostikovanju bolesti. Na taj način, veštačka inteligencija postaje pomoćnik lekarima.

Prema mišljenju lekara i istraživača, veštačka inteligencija doprinosi dijagnozi i lečenju pacijenata obolelih od raka tako što sugeriše količinu i učestalost doziranja lekova za brži oporavak.

Veštački inteligentni računari i roboti takođe pomažu hirurzima pri izvođenju velikih operacija na pacijentima visokog rizika i starijim pacijentima. Ovi roboti ne samo da mogu ponuditi pravu kombinaciju i doziranje lekova za pacijente, već i asistirati hirurzima tokom laparoskopskih operacija, kardiohirurgije, neurohirurgije, itd.

#3) Veštačka inteligencija u pametnim telefonima

(a) Google Asistent: Veoma korisna i praktična opcija u današnjim pametnim telefonima je pretraga na Google-u putem prepoznavanja glasovnih komandi. Ovo se postiže pomoću veštačkih neuronskih mreža koje su popularno poznate kao Google Asistenti u pametnim telefonima. Kada koristimo opciju glasovne pretrage ili Google Asistenta, Google tumači glasovne komande i prikazuje relevantne rezultate.

Na primer, dok vozimo automobil, treba da pozovemo nekoga. To možemo uraditi putem glasovne komande. Možemo obaviti poziv i istovremeno pratiti rutu do odredišta putem Google mapa.

(b) Inteligentna kamera: To su kamere pametnih telefona koje su opremljene veoma pametnim funkcijama, jer su podržane veštačkom inteligencijom i imaju sposobnost prepoznavanja lica.

Kamera ima funkcije automatskog fokusa, automatskog podešavanja osvetljenosti, može ulepšati sliku (promeniti i prilagoditi boju, pozadinu i osvetljenost), noćni režim kamere (koji može snimati jasnu sliku čak i u mraku), režim portreta (fokusira se samo na objekat i zamućuje pozadinu) i razne druge funkcije.

(c) Pametna selfi kamera i super rezolucija zumiranja: Zahvaljujući prepoznavanju objekata i obradi neuronskih mreža veštačke inteligencije, kamere pametnih telefona su sada opremljene kamerom za super rezoluciju zumiranja od 48 i 64 megapiksela. Ovo se primenjuje i na prednju i zadnju kameru, čime se poboljšava kvalitet selfija.

(d) Google mape u predviđanju saobraćaja pomoću veštačke inteligencije: Putem aplikacije Google mapa na pametnim telefonima, može se pronaći najkraći put do odredišta u najkraćem vremenskom periodu. Takođe, predviđa kretanje saobraćaja i procenjeno vreme dolaska do odredišta, pružajući fleksibilnost da se promeni ruta.

Sada, u pozadini toga, aplikacija računa razne algoritme kako bi pronašla najkraću i najbržu rutu do odredišta. To uključuje analizu i dekodiranje velike količine sirovih podataka.

(e) Digitalni novčanik: Pametni telefoni sa podrškom za veštačku inteligenciju imaju aplikacije putem kojih mogu obavljati transakcije novcem skeniranjem QR koda primaoca na uređaju i povezivanjem svojih računa sa brojem mobilnog telefona. Google Pay je jedna od takvih aplikacija koja je pretvorila pametni telefon u digitalni novčanik.

(f) Svakodnevni zadaci: Na primer, sa pametnim funkcijama veštačke inteligencije, možemo koristiti pametni telefon kao daljinski upravljač za promenu kanala, povećanje glasnoće itd. na televizoru, dopisivanje na društvenim mrežama, gledanje video sadržaja u realnom vremenu online, sve to može se obavljati istovremeno bez ikakvih prekida ili mešanja između aplikacija.

#4) Veštačka inteligencija na društvenim mrežama

(a) LINKEDIN: Ova platforma koristi algoritme mašinskog učenja kako bi pronašla kandidate za preporuku poslova koji odgovaraju profilu i očekivanjima kandidata. To pomaže kako kandidatu tako i poslodavcu da pronađu najprikladniji posao i unajme pravog kandidata.

(b) FACEBOOK PREPOZNAVANJE LICA: Svi smo upoznati sa Facebook-om. Na Facebook-u su dostupne razne atraktivne funkcije. Jedna od njih je označavanje naših prijatelja kada objavimo neke slike.

Kada pokušavamo označiti svoje prijatelje, Facebook sam predlaže imena za označavanje naših prijatelja prepoznavanjem njihovih lica pomoću veštačkih neuronskih mreža.

Facebook takođe koristi veštačku inteligenciju za prikazivanje reklama, ažuriranja uživo, društvenih aktivnosti prema interesovanjima korisnika na osnovu obrasca istorije.

(c) INSTAGRAM: U poređenju sa drugim vrlo popularnim društvenim mrežama, Instagram koristi mašinsko učenje za prepoznavanje relativnog značenja emotikona (na primer, palac nagore emotikon može biti zamena za dobro urađeno).

Veštačka inteligencija primenjuje različite algoritme za prepoznavanje emocija iza emotikona i na osnovu toga će platforma predložiti i kreirati heštegove sa emotikonima. Ovo je trenutno veoma popularna aplikacija.

Zahvaljujući primeni veštačke inteligencije u upravljanju, rukovanju i čuvanju velikih podataka, moguće je upravljati nalozima na različitim društvenim mrežama sa samo jednim jedinstvenim korisničkim imenom i lozinkom. To omogućava jednostavno deljenje iste objave, statusa, priča uživo i fotografija istovremeno na više društvenih mreža, Instagramu i Facebook nalogu izborom opcije deljenja priče.

(d) YOUTUBE: Budući da je YouTube povezan sa Google-om, na osnovu korisnikovih interesovanja i istorije pretrage na Google-u, YouTube će predlagati video zapise i audio sadržaje korisniku za gledanje i redovno prikazivati nove video zapise prema korisnikovim interesovanjima.

Ovo se sve postiže prepoznavanjem obrazaca i dubokim procesom učenja, jer će veštačka inteligencija prikupiti korisničke podatke iz istorije, analizirati ih i pružiti odgovarajuće preporuke.

#5) Veštačka inteligencija u online kupovini

Svi smo kupovali razne proizvode putem online prodavnica. Jedna od najposećenijih stranica za online kupovinu širom sveta je Amazon. Kada pretražujete nešto za kupovinu u polju za pretragu na sajtu, prikazuje se lista stavki koje su povezane sa vašim upitom.

Bez veštačke inteligencije, veoma je teško izabrati proizvode po svom izboru za kupovinu iz dostupne liste stotina rezultata. Ceo proces je bio veoma vremenski zahtevan i zbunjujući. Međutim, usvajanje tehnologije veštačke inteligencije od strane sajta za online kupovinu to je učinilo blagoslovom kako za potrošače tako i za trgovce.

Sajtovi koriste veštačke neuronske mreže kako bi prikazivali i predlagali sve ove preporuke, nove proizvode i isticali posebne ponude ili ponude dana.

• Glasovna pomoć: Potrošači koji koriste pametne telefone i tablete opremljeni su alatima za glasovnu pomoć sa kojom mogu kupiti proizvod samo dajući glasovnu komandu: „hej, telefonu, kupi mi ovaj proizvod“.
• Kupovina usmerena na korisnika putem vizuelne pretrage: Veštačka inteligencija ovde koristi obradu prirodnog jezika da bi dobila odgovarajuće rezultate pretrage koji se podudaraju sa upitom pretrage. To pomaže korisniku da kupuje tačno ono što traži. Kroz duboko učenje, veštačka inteligencija pruža korisnicima rezultate vizuelne pretrage na sajtu.
• Četbotovi: Dostupnost četbotova tokom čitavog dana na e-trgovinskim sajtovima olakšava prvim korisnicima da kupuju proizvode, jer mogu komunicirati sa predstavnicima putem četa ili telefonskog poziva. Korišćenjem četbotova, kupci mogu dobiti rešenja za svoje upite u svakom trenutku.
• Preporuke korisnicima: “Veštački inteligentan” sajt prikuplja sve podatke o stavkama koje je korisnik pretraživao. To uključuje istoriju pretraga, sviđanja, nesviđanja i druge informacije vezane za korisnika. Zatim pokreće algoritam koji predviđa preporuke za korisnika na osnovu njegovog ponašanja i obrasca pretrage.
• Obaveštavanje o rasprodajama: Kada postoji rasprodaja ili pogodne ponude za stavke koje korisnik traži ili je zainteresovan, sajt će poslati poruke i e-poštu korisniku o tome kako bi mogao najbolje da ih iskoristi.
• Poboljšanje kibernetičke bezbednosti: Pomoću algoritama dubokog učenja veštačke inteligencije, vlasnici e-trgovinskih sajtova mogu zaštititi korisničku bazu podataka od sajber-kriminala i virusa.

#6) Veštačka inteligencija u finansijama i bankarstvu

Finansijski sektor koristi veštačku inteligenciju za upravljanje pitanjima bezbednosti online transakcija, otkrivanje slučajeva prevare, kao i za ulaganje u akcije i upravljanje infrastrukturom.

Veštačke neuronske mreže koriste se za upravljanje pitanjima bezbednosti online transakcija, kao i za nadzor finansijskih usluga. Mogu se nositi sa velikom bazom podataka banaka i generisati željeni rezultat prema zahtevima banaka korišćenjem softverskih alata.

• Trgovina i berza: Nakon uvođenja veštačke inteligencije na tržištu finansijskog sektora, broj slučajeva prevare u bankarstvu i na tržištu akcija se značajno smanjio upotrebom prepoznavanja obrazaca. Sada klijenti pokazuju veći interes i poverenje u online transakcije, prodaju i kupovinu akcija. Algoritamski alati za trgovanje postali su veoma popularni među trgovinskim sistemima širom sveta.
• Upravljanje potraživanjima: Mašinsko učenje i duboko učenje se koriste za upravljanje procesima nadoknade potraživanja u finansijskom sektoru, koristeći algoritme zasnovane na podacima o klijentu, troškovima potraživanja i drugim ulazima. To će identifikovati lažne slučajeve potraživanja i smanjiti ukupne troškove projekta.
• Pametno bankarstvo: Bankarske usluge omogućene veštačkom inteligencijom pružaju rešenja i platforme za rešavanje različitih vrsta upita korisnika i pružaju im konačne željene rezultate. Takođe pružaju mogućnost klijentima da istovremeno obavljaju analizu i elektronsku trgovinu. Zadatak obuhvata transfer sredstava, kredite, kreditne kartice i depozite.
• Istraživanje i tržišna inteligencija: Korišćenjem mašinskog učenja, finansijske kompanije mogu obavljati marketing svojih proizvoda poput osiguranja, kredita, kreditnih kartica itd. ciljanim korisnicima i predložiti iste. Takođe, korišćenjem veštačke inteligencije, kompanije mogu istraživati i analizirati trendove na tržištu i potrebe korisnika u cilju rasta svoje kompanije.

“Fazi” logika u veštačkoj inteligenciji

“Fazi” logički sistemi generišu logički izlaz kao odgovor na nesigurne, neuređene, deformisane i nepotpune “fazi” ulaze.

Veštačka inteligencija bazirana na “fazi” logici je proces zaključivanja za problem koji liči na ljudsko zaključivanje. Pristup će biti replika načina na koji bi ljudi doneli odluku i trebao bi da obuhvati sve aspekte problema sa digitalnim izlazom DA i NE.

Osnovni logički sistem je sistem n-vrednosne logike koji primenjuje skaliranje stanja ulaza i na osnovu stanja ulaza i stepena promene tih stanja daje izlaze (kao ISTINA ili LAŽ, dok je za ljudsko razumevanje izlaz DA ili NE ili delimično DA ili NE).

Stoga je tvorac “fazi” logičkih sistema uključio sve moguće logike ulaza u sistem kako bi generisao definitivan izlaz.

“Fazi” logika: sigurno DA, delimično NE, ne mogu reći, možda DA itd. (možda 1 ili između 0,1 i 0,9).

Oni pomažu u suočavanju sa neizvesnošću u elektronskim uređajima, radu automobila i malim mikrokontrolerima, itd.

Arhitektura “fazi” logičkog sistema

Sastoji se od četiri glavne komponente:

1. Modul “faziifikacije”: Konvertuje ulaz koji je u obliku nejasnih brojeva u numeričke vrednosti “fazi” podskupova koji su logički podeljeni na osnovu predefinisanih skupova pravila. Takođe konvertuje greške i druge sirove ulaze u “fazi” podskup koji obuhvata opseg intervala ulaznih vrednosti i funkcije pripadnosti koje objašnjavaju verovatnoću stepena ulaznih vrednosti.
2. Brojač pravila: Čuva pravila tipa AKO-Onda-Inače-Da-Ne, tj. pravila koja su obezbeđena od strane stručnjaka i funkcije pripadnosti.
3. Modul inteligencije: Reprodukuje logiku ljudskog zaključivanja na osnovu “fazi” modula ulaza i predefinisanih pravila.
4. Modul “defaziifikacije”: Konvertuje “fazi” izlaz koji je došao iz modula inteligencije u brzu numeričku vrednost izlaza.
5. Funkcija pripadnosti: To je generička vrednosna funkcija i deo funkcije “fazi” podskupa, a obe generičke funkcije i “fazi” funkcija vrednosti su deo univerzalnog skupa vrednosti funkcije.
6. Funkcija pripadnosti je grafički prikaz “fazi” skupa. Pridružene funkcije pripadnosti se baziraju na pretpostavci izlaza koja je izvedena uzimajući u obzir stopu promene ulaza.

Primene “fazi” logike

“Fazi” logika se koristi za kontrolu:

• Rada automatskih i poluautomatskih kućnih aparata kao što su frižideri, klima uređaji, veš mašine, mašine za pranje sudova, mikrotalasne pećnice, usisivači, itd.
• Različitih uslova u okolini poput rada grejalica, prečišćivača vazduha, itd.
• Rada automobila kao što su četvorotočkaši, trkački motori i automobili.
• Rada elektronskih uređaja poput digitalnih kamera, fotoaparata, pametnih televizora, fotokopir aparata, štampača, itd.

Prednosti:

• Matematičko shvatanje ulaza zajedno sa grafičkom notacijom olakšava analizu radi dobijanja smislenog izlaza.
• Možemo prilagoditi veštačku “fazi” logiku prema našim zahtevima dodavanjem ili brisanjem pravila, što je čini fleksibilnom u funkciji.
• Ona takođe sintetizuje ulaze sa greškom, iskrivljenim i nejasnim podacima.
• Pruža značajno rešenje za kompleksne ulazne probleme, slično kao što ljudi pružaju smislene zaključke i donošenje odluka u vezi sa kompleksnim pitanjima.

Nedostaci:

• Preciznost nije vrlo visoka.
• Izlazi “fazi” logike mogu se razumeti samo kada pružaju jednostavan izlaz. Kada pružaju kompleksne izlaze, postaje veoma teško analizirati ih.
• Pristup dobijanju rezultata je asimetričan.

Robotika u veštačkoj inteligenciji

Roboti su veštački inteligentne mašine koje se ponašaju kao inteligentni ljudi u stvarnom svetu. Osnovni cilj svakog robota je da minimizira ljudske napore u izvođenju ponavljajućeg zadatka na osnovu zadatog skupa svojstava na kojima su obučeni i programirani.

Robotika je područje veštačke inteligencije koje obuhvata mehaničko inženjerstvo, elektroinženjering i programiranje računara za konstrukciju i dizajniranje robota kako bi se ponašali kao inteligentne mašine.

Veštačka inteligencija omogućava računarima vizuelno prepoznavanje kako bi roboti mogli da se kreću, opažaju i pravilno reaguju. Roboti izvršavaju zadatke putem procesa mašinskog učenja koji je komponenta veštačke inteligencije zasnovana na predefinisanim pravilima i programima.

Ova vrsta veštačke inteligencije omogućava robotima da obavljaju zadatke nezavisno, bez nadzora ljudi. Tako su stvoreni humanoidni roboti koji mogu nezavisno osećati svoje okruženje i odgovarati na njega.

Uz podršku jake veštačke inteligencije, roboti su dizajnirani da ponavljaju jedan određeni zadatak sa tačnošću, a koriste se u poslovne svrhe za obavljanje teških zadataka u industrijskim područjima, poznati kao industrijski roboti.

Komponente robota

• Napajanje: Roboti koriste baterije koje mogu biti solarni, hidraulični ili pneumatski izvori energije.
• Aktuatori: Oni pretvaraju ulazni signal u mehanički pokret.
• AC ili DC motori: Zadatak motora je da obezbedi energiju za kretanje robota u različitim pravcima. Ultrazvučni motori su takođe deo robota, ali nisu osnovne komponente jer se ne koriste svuda za konstrukciju.
• Mišićni žice: One prenose električnu struju, a kada robot vrši pokret, struja će proći kroz njih i ove žice će se skupiti za 5 do 10% zbog protoka struje.
• Pneumatski mišići: Kada robot napravi mehanički pokret, mišići udišu vazduh koji će skratiti mišiće za 40%.
• Senzori: Senzori pružaju ulazne podatke robotima kako bi obavili zadatke u datom okruženju. Imaju senzore vida putem kojih mogu vizualizovati i izračunati dubinu okolnih uslova za operaciju.

Pored ovih osnovnih komponenti, na osnovu primene za koju će se robot koristiti, može se prilagoditi i dodati druge delove koji se mogu programirati.

Primene robotike

• U industrijskom sektoru, roboti se koriste za obavljanje teških zadataka poput zavarivanja, sečenja gvožđa i drugih teških metala, bušenja, bojenja i podizanja teškog materijala. Uz pomoć veštačke inteligencije, izvršenje zadatka postalo je preciznije i unapređeno.
• U oblasti svemirskih istraživanja i nauke, veštački inteligentni roboti se šalju na razna područja univerzuma kako bi otkrili nepoznate činjenice o svemiru koje ljudi sami ne mogu otkriti.
• Za svrhe istraživanja poput penjanja po stenama, izračunavanja starosti planete itd., koristi se veštačka inteligencija u robotici.
• Razvijaju se roboti čija struktura tela podseća na ljudsko telo, sa dve ruke, dve noge, glavom i karakteristikama sličnim ljudima, poznati kao humanoidni roboti. Ovi roboti pomažu u proučavanju ljudskog mozga i mehanike tela ljudskog sistema. Takođe će pomoći u pronalaženju rešenja za zdravstvene probleme vezane za nervni sistem i druge vitalne organe.
• Humanoidni roboti takođe obavljaju svakodnevne kućne poslove poput pranja posuđa, čišćenja kuće, rizičnih poslova poput podizanja teških predmeta i materijala, jer su programirani da završe dodeljene zadatke koristeći različite alate i opremu.
• Veštački inteligentne mašine takođe nas mogu zabavljati kao ljudi. Robot po imenu Ursula, ženski robot, može svirati muziku, pevati pesme i plesati poput običnog čoveka.
• Robot Sophia je prvi robot koji je dobio državljanstvo Saudijske Arabije. Ona može prepoznati i izraziti preko 60 vrsta izraza lica.

Budućnost veštačke inteligencije

#1) Samoupravljiva vozila: Delimično automatizovana vozila su već lansirana u različitim zemljama, ali još uvek je potreban vozač na upravljaču da upravlja vozilom. Stoga postoji mnogo toga da se otkrije i primeni u automatizovanim automobilima i vozilima kako bi postali potpuno automatizovani i bez vozača. Američko Ministarstvo saobraćaja radi na tehnologiji koja će omogućiti potpuno automatske autobuse, taksi vozila i kamione uz upotrebu veštačke inteligencije.

#2) Veštačka inteligencija u kibernetičkoj nauci: Spajanjem robotike i veštačke inteligencije, naučnici rade na razvoju ljudskih tela sa poboljšanom snagom tela u smislu imuniteta, snage i dugovečnosti. To će direktno pomoći ljudima koji su fizički ili mentalno onesposobljeni.

Na primer, kibernetika radi na razvoju veštačke udice koja će pomoći paralizovanim osobama da žive bolji život i da samostalno obavljaju svoje poslove komunicirajući sa mozgom.

#3) Veštačka inteligencija u zdravstvu: Svetska zdravstvena organizacija radi na pružanju AI podržane prediktivne nege pacijentima do 2030. godine. Prediktivna analiza će pomoći pacijentu da razume rizik od određene bolesti kojoj može biti podložan i da predloži preventivne mere na osnovu individualnog načina života, navika u ishrani, starosti i medicinske istorije. Ovo će takođe pomoći u sprečavanju i smanjenju stope mnogih često rasprostranjenih bolesti poput sezonskog gripa.

Mnoge zemlje takođe razvijaju robote medicinske sestre sa veštačkom inteligencijom koji mogu brinuti o pacijentima efikasnije od ljudi i smanjiti stopu ljudske greške.

#4) Veštačka inteligencija u obrazovanju: Tržište elektronskog učenja se vrlo brzo povećava što pruža i studentima i nastavnicima bolje i šire iskustvo. Napravljene su aplikacije i softveri sa AI mogućnostima putem kojih studenti koji se nalaze na udaljenim područjima takođe mogu učiti i komunicirati sa nastavnicima.

Istraživači rade na razvoju AI omogućenih tutora koji će biti dostupni studentima 24 sata dnevno kako bi odgovarali na njihova pitanja i pružali rešenja u realnom vremenu. Takvi tutori će takođe moći da podučavaju osobe sa invaliditetom putem e-učenja.

#5) Sistem za podršku donošenju odluka: Fuzzy logički sistem sposoban je da pruži rešenja za kompleksne probleme zasnovane na nelinearnim neuređenim ulaznim podacima. Oni reaguju logičnije i linearnije u poređenju sa ljudskim reakcijama na isto. Ova funkcija je primenjiva u različitim oblastima bankarskog i finansijskog sektora kako bi se odlučilo o pitanjima vrlo složenih situacija.

Zaključak

U ovom članku smo razmotrili različite primene veštačke inteligencije u različitim oblastima poput automobilske industrije, zdravstva i finansijske industrije. Takođe smo istražili njen doprinos i značaj u našem svakodnevnom životu kao što su pametni telefoni i društvene mreže.

Zatim smo objasnili fuzzy logičke sisteme i robotiku zajedno sa budućim aspektima veštačke inteligencije.

Da sumiramo ovaj članak, naučili smo osnovnu definiciju, komponente, područja delovanja i primene veštačke inteligencije i značaj AI omogućenih mašina u našem načinu života.