ΕΥΦΥΗ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΜΕΤΑΦΟΡΩΝ ΚΑΙ ΥΓΕΙΑΣ-ΜΑΘΗΜΑ 1o

ΕΥΦΥΗ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ

Ορισμός:
Τα ευφυή συστήματα είναι συστήματα που χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για να λειτουργήσουν αυτόνομα και να προσαρμόζονται στις αλλαγές του περιβάλλοντος. Χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να αναλύσουν δεδομένα, να αναγνωρίσουν πρότυπα και να λαμβάνουν αποφάσεις. Μπορούν επίσης να βελτιώσουν την απόδοση και την αποτελεσματικότητα των συστημάτων, καθώς και να μειώσουν τον ανθρώπινο παράγοντα σε επικίνδυνες ή δύσκολες εργασίες.

Ιστορική αναδρομή:
Η ιστορία των ευφυών συστημάτων ξεκινάει από τις πρώτες μέρες της πληροφορικής, όταν ερευνητές άρχισαν να εξερευνούν την ιδέα του να κατασκευάσουν μηχανές οι οποίες μπορούν να μιμηθούν την ανθρώπινη νοημοσύνη.
Μερικά από τα ορόσημα της ιστορίας των ευφυών συστημάτων είναι τα παρακάτω:

• 1943: Ο Warren McCulloch και ο Walter Pitts δημοσιεύουν την εργασία "A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity", η οποία περιγράφει το πρώτο μοντέλο τεχνητού νευρωνικού δικτύου.
• 1950: Ο Alan Turing προτείνει το Τεστ Turing, το οποίο χρησιμοποιείται ακόμα σήμερα ως δοκιμαστική μέθοδος για την αξιολόγηση της ικανότητας μιας μηχανής να εκδηλώνει ανθρώπινη ευφυΐα.
• 1956: Οι John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon και Nathaniel Rochester διοργανώνουν το Συνέδριο του Dartmouth, το οποίο θεωρείται η γέννηση της τεχνητής νοημοσύνης ως πεδίο μελέτης.
• 1966: Δημιουργείται το πρώτο σύστημα ειδικού γνωστικού συστήματος, που ονομάζεται Dendral, για την ερμηνεία σύνθετων δεδομένων χημικής ανάλυσης. ·
• 1970: Η ανάπτυξη συστημάτων βασισμένων σε κανόνες οδηγεί στη δημιουργία πρώιμων εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης, όπως το MYCIN, ένα σύστημα διάγνωσης για αιμολυτικές λοιμώξεις.
• Δεκαετία του 1980: Αρχίζουν να αναπτύσσονται αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης, όπως ο αλγόριθμος backpropagation για την εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων. ·
• Δεκαετία του 1990: Η ανάπτυξη στατιστικών τεχνικών επεξεργασίας φυσικής γλώσσας οδηγεί σε προόδους στη μετάφραση γλωσσών και την αναγνώριση ομιλίας.
• 2000: Οι αλγόριθμοι Deep Learning, οι οποίοι χρησιμοποιούν τεχνητά νευρωνικά δίκτυα με πολλά επίπεδα, γίνονται όλο και πιο δημοφιλείς και οδηγούν σε καταπληκτικές εξελίξεις στην αναγνώριση εικόνων και φωνής.

Σήμερα, τα ευφυή συστήματα χρησιμοποιούνται σε ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών και σε πολλούς διαφορετικούς τομείς, όπως η ρομποτική, η αυτοκινητοβιομηχανία, η υγεία, η ασφάλεια, η χρηματοοικονομική κ.λ.π.
Εμείς, παρόλα αυτά, θα εμβαθύνουμε στις εφαρμογές των έξυπνων συστημάτων στον τομέα της υγείας και στις μεταφορές.

Είδη ευφυών συστημάτων:
Υπάρχουν πολλά διαφορετικά είδη ευφυών συστημάτων, το καθένα με τα δικά του μοναδικά χαρακτηριστικά και εφαρμογές. Εδώ είναι μερικοί από τους πιο συνηθισμένους τύπους:

• Συστήματα Ειδικών Γνώσεων: Τα Expert Systems είναι υπολογιστικά προγράμματα που μιμούνται τις αποφασιστικές ικανότητες των ανθρώπων ειδικών σε συγκεκριμένους τομείς. Χρησιμοποιούν γνωστικές βάσεις και κανόνες για την επίλυση προβλημάτων και την παροχή συστάσεων, καθιστώντας τα πολύτιμα εργαλεία στην ιατρική, τη χρηματοοικονομική, τη μηχανολογία και την κατασκευή.

 

• Τα Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα (ANNs): Τα Artificial Neural Networksείναι μοντέλα μηχανικής μάθησης που εμπνέονται από τη δομή και λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου. Χρησιμοποιούνται για αναγνώριση μοτίβων, ταξινόμηση και πρόβλεψη. Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα αποτελούνται από διασυνδεδεμένους κόμβους που επεξεργάζονται δεδομένα και προσαρμόζουν τις συνδέσεις τους κατά την εκπαίδευση για να μάθουν και να αναγνωρίζουν μοτίβα.

 

 

• Συστήματα Ασαφούς Λογικής: Τα Fuzzy Logic Systems είναι ένα μαθηματικό πλαίσιο που ασχολείται με την αβεβαιότητα και την ασάφεια. Τα συστήματα ασαφούς λογικής χρησιμοποιούν γλωσσικές μεταβλητές και κανόνες για να λαμβάνουν αποφάσεις σε περιβάλλοντα με πολυπλοκότητα και αβεβαιότητα. Μπορούν να αντιμετωπίζουν ατελή ή ασαφή πληροφορία, παρέχοντας χρήσιμα αποτελέσματα σε εφαρμογές ελέγχου, λήψης αποφάσεων και αναγνώρισης προτύπων.

 

 

• Γενετικοί Αλγόριθμοι: Οι γενετικοί αλγόριθμοι είναι αλγόριθμοι βελτιστοποίησης που εμπνέονται από τη φυσική επιλογή και τη γενετική. Βρίσκουν τις καλύτερες λύσεις σε πολύπλοκα προβλήματα δημιουργώντας πληθυσμούς πιθανών λύσεων και εφαρμόζοντας εξελικτικούς τελεστές.

 

 

• Ρομποτική: Η ρομποτική περιλαμβάνει τον σχεδιασμό, την κατασκευή και τη λειτουργία των ρομπότ. Τα έξυπνα ρομπότ μαθαίνουν από το περιβάλλον τους και λαμβάνουν αποφάσεις βασιζόμενα σε αυτήν τη μάθηση. Βελτιώνουν την αποδοτικότητα και την παραγωγικότητα, εκτελώντας εργασίες που είναι υπερβολικά επικίνδυνεςκαι δύσκολες για τους ανθρώπους. Η ρομποτική βρίσκει εφαρμογές στην κατασκευή, την υγεία και τη μεταφορά και προωθεί την έρευνα για ακόμα πιο ικανά ρομπότ.

 

• Η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP): Η Natural Language Processing επικεντρώνεται στην αλληλεπίδραση ανάμεσα σε υπολογιστές και ανθρώπους χρησιμοποιώντας φυσική γλώσσα. Η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας αναλύει, κατανοεί και δημιουργεί κείμενο και ομιλία. Χρησιμοποιεί αλγόριθμους μηχανικής μάθησης και στατιστικά μοντέλα για την αναγνώριση προτύπων και την εξαγωγή νοήματος. Η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας κινητοποιεί τα chatbots, τους φωνητικούς βοηθούς και τη μηχανική μετάφραση, επανασχεδιάζοντας την αλληλεπίδραση ανθρώπου-υπολογιστή.

 

• Μηχανική μάθηση: Το Machine Learning αναπτύσσει αλγόριθμους που μαθαίνουν από δεδομένα. Αυτοί οι αλγόριθμοι αναγνωρίζουν μοτίβα και κάνουν προβλέψεις. Η μηχανική μάθηση έχει εφαρμογές σε αναγνώριση εικόνας και ομιλίας, επεξεργασία φυσικής γλώσσας και αυτόνομα οχήματα. Αναμορφώνει τις βιομηχανίες, βελτιώνοντας την αποδοτικότητα και διευκολύνοντας τη λήψη αποφάσεων βασισμένη στα δεδομένα.

Αυτά είναι μόνο μερικά παραδείγματα από τα πολλά διαφορετικά είδη ευφυών συστημάτων που υπάρχουν σήμερα. Κάθε τύπος έχει τα δικά του πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα και είναι κατάλληλος για συγκεκριμένες εφαρμογές και περιπτώσεις χρήσης.

 

Quiz κατανόησης
Διάλεξε τη σωστή απάντηση και πάτησε το κουμπί κάτω δεξιά για να δεις αν είναι σωστή. Έπειτα ξανά πάτησε το κουμπί για να συνεχίσεις στην επόμενη ερώτηση.