1. Machine learning (ml):

* begeleid leren: Dit is de meest voorkomende aanpak. Computers worden getraind op massale datasets van gelabelde voorbeelden. Om bijvoorbeeld een medisch diagnosemodel te trainen, voert u het duizenden patiëntendossiers met hun diagnoses. De computer leert patronen en relaties binnen de gegevens en kan vervolgens diagnoses voor nieuwe gevallen voorspellen.

* Ongeleverd leren: In deze aanpak krijgt de computer niet -gelabelde gegevens en wordt gevraagd om patronen en structuren op zichzelf te identificeren. Dit is handig voor taken zoals clusteringgegevens, anomaliedetectie en het vinden van verborgen relaties.

* Versterking leren: Hier leert de computer door vallen en opstaan ​​en ontvangt u beloningen voor goede acties en boetes voor slechte. Dit wordt vaak gebruikt in gebieden zoals gameplay, robotica en het optimaliseren van complexe systemen.

2. Natuurlijke taalverwerking (NLP):

* tekstanalyse: Computers kunnen grote hoeveelheden tekstgegevens analyseren, trefwoorden, sentiment identificeren en zelfs relevante feiten extraheren. Hierdoor kunnen ze vragen begrijpen en erop reageren op specifieke velden.

* Taalmodellen: Dit zijn statistische modellen die zijn getraind op massieve tekstgegevenssets. Ze kunnen tekst genereren, talen vertalen en zelfs vragen beantwoorden op basis van de informatie die ze hebben geleerd.

3. Kennisrepresentatie en redeneren:

* Kennisgrafieken: Dit zijn gestructureerde databases die informatie opslaan over entiteiten en hun relaties. Een kennisgrafiek over geneeskunde kan bijvoorbeeld informatie bevatten over ziekten, symptomen, behandelingen en medicijnen.

* redeneermotoren: Deze systemen kunnen logische regels toepassen op kennisgrafieken en conclusies trekken op basis van de gegevens. Ze stellen computers in staat om complexe vragen te beantwoorden en conclusies te trekken op basis van hun kennis.

4. Domeinspecifieke expertise:

* Gegevensverzameling en -curatie: Experts in een bepaald veld selecteren, selecteren, organiseren en labelen gegevens specifiek voor het trainen van AI -modellen.

* Modelvalidatie en evaluatie: Onderzoekers en ontwikkelaars gebruiken rigoureuze test- en evaluatietechnieken om ervoor te zorgen dat AI -modellen nauwkeurig en betrouwbaar presteren in de specifieke context van het veld.

Voorbeeld:

Stel je een computersysteem voor dat is ontworpen om artsen te helpen met diagnoses.

* ml: Het kan worden getraind in een enorme database van medische dossiers, afbeeldingen en onderzoeksdocumenten, waardoor het patronen kan identificeren die verband houden met verschillende ziekten.

* NLP: Het kan medische teksten verwerken en vragen begrijpen over specifieke symptomen, waardoor het relevante informatie kan verstrekken.

* Kennisrepresentatie: Het kan een kennisgrafiek gebruiken om informatie op te slaan over ziekten, behandelingen en interacties tussen geneesmiddelen, waardoor het kan redeneren over complexe medische scenario's.

Hoewel deze technieken computers in staat stellen expertise na te bootsen, vervangen ze menselijke artsen niet. Mensen brengen kritisch denken, ethische overwegingen en genuanceerd begrip in de medische praktijk, die allemaal moeilijk zijn voor AI om volledig te repliceren.

In wezen is het vermogen van AI om als een expert in een bepaald veld te handelen, afhankelijk van zijn vermogen om informatie uit dat gebied te verwerken en te begrijpen, waardoor het voorspellingen kan doen, inzichten kan geven en op zoekopdrachten kan reageren op een manier die deskundig lijkt.