Википедија

Примене вештачке интелигенције

Вештачка интелигенција (VI) се користи у апликацијама широм индустрије и академске заједнице. Слично електричној енергији или рачунарима, VI служи као технологија опште намене која има бројне примене. Њене апликације обухватају превод језика, препознавање слика, оцењивање кредита, е-трговину и разне друге домене.[1]

Интернет и електронска трговина уреди

Системи препорука уреди

Главни чланак: Системи за препоруку

Систем препорука предвиђа оцену или преференцију коју би корисник дао неком артиклу.[2][3] Системи препорука вештачке интелигенције су дизајнирани да понуде предлоге на основу претходног понашања. Ове системе су користиле компаније као што су Нетфликс, Амазон и Јутјуб, где генеришу персонализоване плејлисте, предлоге производа и видео препоруке.[4][5]

Веб фидови и постови уреди

Машинско учење се такође користи у веб фидовима, као што је одређивање које објаве треба да се приказују у фидовима друштвених медија.[6][7] Различити типови анализа друштвених медија такође користе машинско учење[8][9] и постоје истраживања о његовој употреби за (полу)аутоматизовано означавање/побољшавање/исправљање онлајн дезинформација и повезаних филтерских мехурића.[10][11][12]

Циљано оглашавање и повећање ангажовања на интернету уреди

Главни чланак: Маркетинг и вештачка интелигенција

Вештачка интелигенција се користи за усмеравање веб реклама на оне који ће највероватније кликнути на њих или се укључити у њих. Такође се користи за повећање времена проведеног на веб локацији одабиром атрактивног садржаја за датог читаоца. Може да предвиди или генерализује понашање купаца на основу њихових дигиталних отисака.[13] Адсенс и Фејсебук[14] користе вештачку интелигенцију за оглашавање.

Компаније за онлајн коцкање користе вештачку интелигенцију да побољшају приступ клијенатима.[15] Модели вештачке интелигенције рачунарства личности додају психолошко циљање традиционалнијој друштвеној демографији или бихевиорално циљање.[16] Вештачка интелигенција је кориштена за прилагођавање опција куповине и персонализацију понуда.[17]

Виртуелни асистенти уреди

Главни чланак: Виртуелни асистент

Интелигентни лични асистенти користе вештачку интелигенцију да разумеју многе захтеве природног језика на друге начине осим рудиментарних команди. Уобичајени примери су Еплов Сири, Амазонова Алекса, и новији учесници попут ЦхатГПТ предузећа ОпенАИ.[18]

Претраживачи уреди

Претраживачи који користе вештачку интелигенцију укључују Гуглову претрагу[19] и Бинг чат.

Филтрирање нежељене поште уреди

Главни чланак: Спам филтер

Машинско учење се може користити за борбу против нежељене електронске поште, превара и „пецања“. Оно омогућава преглед садржај нежељене поште и напада да би идентификовали злонамерни елементи.[20] Бројни модели изграђени на алгоритмима машинског учења показују изузетне перформансе са тачношћу од преко 90% у разликовању између нежељене поште и легитимних е-порука.[21]

Превођење језика уреди

Главни чланак: Машинско превођење

Вештачка интелигенција је кориштена за аутоматско превођење говорног језика и текстуалног садржаја, у производима као што су Мајкрософтов преводилац, Гуглов преводилац и ДипЛ преводилац.[22] Поред тога, истраживања и развој су у току за декодирање и спровођење комуникације са животињама.[23][24]

Препознавање лица и означавање слика уреди

Главни чланци: Систем за препознавање лица и Аутоматско обележавање слика

Вештачка интелигенција је кориштена у системима за препознавање лица, са стопом тачности од 99%. Неки примери су Еплов Фејс ИД и Андроидов Фејс анлок, који се користе за обезбеђење мобилних уређаја.[25]

Означавање слика је користио Гугл да би детектовао производе на фотографијама и омогућио људима да претражују на основу фотографија. Такође је показано да означавање слика ствара говор за описивање слика слепим људима.[26] Фејсбуков Дипфејс идентификује људска лица на дигиталним сликама.

Игрице уреди

Такође погледајте: Бот за видео игре и Вештачка интелигенција у видео играма

Игре су биле главна област примене способности вештачке интелигенције од 1950-их. У 21. веку, вештачка интелигенција је произвела надљудске резултате у многим играма, укључујући шах (Дип Блу), Јеопардy! (Вотсон),[27] го (Алфаго),[28][29][30][31][32][33][34] покер (Плурибас[35] и Цефеус),[36] Е-спортови (Старкрафт),[37][38] и опште играње игрица (Алфазеро[39][40][41] и МуЗеро).[42][43][44][45] Вештачка интелигенција је заменила ручно кодиране алгоритме у већини шаховских програма.[46] За разлику од гоа или шаха, покер је игра са несавршеним информацијама, тако да програм који игра покер мора да размишља под неизвесношћу. Општи играчи функционишу користећи повратне информације из система игре, без познавања правила.

Референце уреди

  1. ^ Брyњолфссон, Ерик; Митцхелл, Том (22. 12. 2017). „Wхат цан мацхине леарнинг до? Wоркфорце имплицатионс”. Сциенце (на језику: енглески). 358 (6370): 1530—1534. Бибцоде:2017Сци...358.1530Б. ПМИД 29269459. С2ЦИД 4036151. дои:10.1126/сциенце.аап8062. Приступљено 7. 5. 2018. 
  2. ^ Францесцо Рицци анд Лиор Рокацх анд Брацха Схапира, Интродуцтион то Рецоммендер Сyстемс Хандбоок Архивирано 2016-06-02 на сајту Wayback Machine, Recommender Systems Handbook, Springer, 2011, pp. 1-35
  3. ^ Grossman, Lev (27. 5. 2010). „How Computers Know What We Want — Before We Do”. Time. Архивирано из оригинала 30. 5. 2010. г. Приступљено 1. 6. 2015. 
  4. ^ Pankaj Gupta, Ashish Goel, Jimmy Lin, Aneesh Sharma, Dong Wang, and Reza Bosagh Zadeh WTF:The who-to-follow system at Twitter, Proceedings of the 22nd international conference on World Wide Web
  5. ^ Baran, Remigiusz; Dziech, Andrzej; Zeja, Andrzej (1. 6. 2018). „A capable multimedia content discovery platform based on visual content analysis and intelligent data enrichment”. Multimedia Tools and Applications (на језику: енглески). 77 (11): 14077—14091. ISSN 1573-7721. S2CID 36511631. doi:10.1007/s11042-017-5014-1  . 
  6. ^ „What are the security risks of open sourcing the Twitter algorithm?”. VentureBeat. 27. 5. 2022. Приступљено 29. 5. 2022. 
  7. ^ „Examining algorithmic amplification of political content on Twitter” (на језику: енглески). Приступљено 29. 5. 2022. 
  8. ^ Park, SoHyun; Oh, Heung-Kwon; Park, Gibeom; Suh, Bongwon; Bae, Woo Kyung; Kim, Jin Won; Yoon, Hyuk; Kim, Duck-Woo; Kang, Sung-Bum (фебруар 2016). „The Source and Credibility of Colorectal Cancer Information on Twitter”. Medicine. 95 (7): e2775. PMC 4998625  . PMID 26886625. doi:10.1097/MD.0000000000002775. 
  9. ^ Efthimion, Phillip; Payne, Scott; Proferes, Nicholas (20. 7. 2018). „Supervised Machine Learning Bot Detection Techniques to Identify Social Twitter Bots”. SMU Data Science Review. 1 (2). 
  10. ^ „The online information environment” (PDF). Приступљено 21. 2. 2022. 
  11. ^ Islam, Md Rafiqul; Liu, Shaowu; Wang, Xianzhi; Xu, Guandong (29. 9. 2020). „Deep learning for misinformation detection on online social networks: a survey and new perspectives”. Social Network Analysis and Mining (на језику: енглески). 10 (1): 82. ISSN 1869-5469. PMC 7524036  . PMID 33014173. doi:10.1007/s13278-020-00696-x. 
  12. ^ Mohseni, Sina; Ragan, Eric (4. 12. 2018). „Combating Fake News with Interpretable News Feed Algorithms”. arXiv:1811.12349   [cs.SI]. 
  13. ^ Matz, S. C.; Kosinski, M.; Nave, G.; Stillwell, D. J. (28. 11. 2017). „Psychological targeting as an effective approach to digital mass persuasion”. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 114 (48): 12714—12719. Bibcode:2017PNAS..11412714M. JSTOR 26485255. PMC 5715760  . PMID 29133409. doi:10.1073/pnas.1710966114  . 
  14. ^ „Introducing the AI Sandbox for advertisers and expanding our Meta Advantage suite”. www.facebook.com (на језику: енглески). 2023-05-11. Приступљено 2023-09-08. 
  15. ^ Busby, Mattha (30. 4. 2018). „Revealed: how bookies use AI to keep gamblers hooked”. The Guardian (на језику: енглески). 
  16. ^ Celli, Fabio; Massani, Pietro Zani; Lepri, Bruno (2017). „Profilio”. Proceedings of the 25th ACM international conference on Multimedia. стр. 546—550. ISBN 978-1-4503-4906-2. S2CID 767688. doi:10.1145/3123266.3129311. 
  17. ^ „How artificial intelligence may be making you buy things”. BBC News. 9. 11. 2020. Приступљено 9. 11. 2020. 
  18. ^ Rowinski, Dan (15. 1. 2013). „Virtual Personal Assistants & The Future Of Your Smartphone [Infographic]”. ReadWrite. Архивирано из оригинала 22. 12. 2015. г. 
  19. ^ „Supercharging Search with generative AI”. Google (на језику: енглески). 2023-05-10. Приступљено 2023-08-30. 
  20. ^ Galego Hernandes, Paulo R.; Floret, Camila P.; Cardozo De Almeida, Katia F.; Da Silva, Vinícius Camargo; Papa, João Paulo; Pontara Da Costa, Kelton A. (децембар 2021). „Phishing Detection Using URL-based XAI Techniques”. 2021 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI). стр. 01—06. ISBN 978-1-7281-9048-8. S2CID 246291125. doi:10.1109/SSCI50451.2021.9659981. 
  21. ^ Jáñez-Martino, Francisco; Alaiz-Rodríguez, Rocío; González-Castro, Víctor; Fidalgo, Eduardo; Alegre, Enrique (2023-02-01). „A review of spam email detection: analysis of spammer strategies and the dataset shift problem”. Artificial Intelligence Review (на језику: енглески). 56 (2): 1145—1173. ISSN 1573-7462. S2CID 248738572. doi:10.1007/s10462-022-10195-4  . hdl:10612/14967  . 
  22. ^ Clark, Jack (8. 12. 2015b). „Why 2015 Was a Breakthrough Year in Artificial Intelligence” . Bloomberg L.P. Архивирано из оригинала 23. 11. 2016. г. Приступљено 23. 11. 2016. 
  23. ^ Briefer, Elodie F.; Sypherd, Ciara C.-R.; Linhart, Pavel; Leliveld, Lisette M. C.; Padilla de la Torre, Monica; Read, Eva R.; Guérin, Carole; Deiss, Véronique; Monestier, Chloé; Rasmussen, Jeppe H.; Špinka, Marek; Düpjan, Sandra; Boissy, Alain; Janczak, Andrew M.; Hillmann, Edna; Tallet, Céline (7. 3. 2022). „Classification of pig calls produced from birth to slaughter according to their emotional valence and context of production”. Scientific Reports (на језику: енглески). 12 (1): 3409. Bibcode:2022NatSR..12.3409B. ISSN 2045-2322. PMC 8901661  . PMID 35256620. doi:10.1038/s41598-022-07174-8. 
  24. ^ „Can artificial intelligence really help us talk to the animals?”. The Guardian (на језику: енглески). 31. 7. 2022. Приступљено 30. 8. 2022. 
  25. ^ Heath, Nick (11. 12. 2020). „What is AI? Everything you need to know about Artificial Intelligence” (на језику: енглески). ZDNet. Приступљено 1. 3. 2021. 
  26. ^ Clark 2015b.
  27. ^ Markoff, John (16. 2. 2011). „Computer Wins on 'Jeopardy!': Trivial, It's Not”. The New York Times. Архивирано из оригинала 22. 10. 2014. г. Приступљено 25. 10. 2014. 
  28. ^ „AlphaGo – Google DeepMind”. Архивирано из оригинала 10. 3. 2016. г. 
  29. ^ „Artificial intelligence: Google's AlphaGo beats Go master Lee Se-dol”. BBC News. 12. 3. 2016. Архивирано из оригинала 26. 8. 2016. г. Приступљено 1. 10. 2016. 
  30. ^ Metz, Cade (27. 5. 2017). „After Win in China, AlphaGo's Designers Explore New AI”. Wired. Архивирано из оригинала 2. 6. 2017. г. 
  31. ^ „World's Go Player Ratings”. мај 2017. Архивирано из оригинала 1. 4. 2017. г. 
  32. ^ „柯洁迎19岁生日 雄踞人类世界排名第一已两年” (на језику: кинески). мај 2017. Архивирано из оригинала 11. 8. 2017. г. 
  33. ^ „MuZero: Mastering Go, chess, shogi and Atari without rules”. Deepmind. 23. 12. 2020. Приступљено 1. 3. 2021. 
  34. ^ Steven Borowiec; Tracey Lien (12. 3. 2016). „AlphaGo beats human Go champ in milestone for artificial intelligence”. Los Angeles Times. Приступљено 13. 3. 2016. 
  35. ^ Solly, Meilan. „This Poker-Playing A.I. Knows When to Hold 'Em and When to Fold 'Em”. Smithsonian. „Pluribus has bested poker pros in a series of six-player no-limit Texas Hold'em games, reaching a milestone in artificial intelligence research. It is the first bot to beat humans in a complex multiplayer competition.” 
  36. ^ Bowling, Michael; Burch, Neil; Johanson, Michael; Tammelin, Oskari (9. 1. 2015). „Heads-up limit hold'em poker is solved”. Science (на језику: енглески). 347 (6218): 145—149. Bibcode:2015Sci...347..145B. ISSN 0036-8075. PMID 25574016. S2CID 3796371. doi:10.1126/science.1259433. 
  37. ^ Ontanon, Santiago; Synnaeve, Gabriel; Uriarte, Alberto; Richoux, Florian; Churchill, David; Preuss, Mike (децембар 2013). „A Survey of Real-Time Strategy Game AI Research and Competition in StarCraft”. IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games. 5 (4): 293—311. CiteSeerX 10.1.1.406.2524  . S2CID 5014732. doi:10.1109/TCIAIG.2013.2286295. 
  38. ^ „Facebook Quietly Enters StarCraft War for AI Bots, and Loses”. WIRED. 2017. Приступљено 7. 5. 2018. 
  39. ^ Silver, David; Hubert, Thomas; Schrittwieser, Julian; Antonoglou, Ioannis; Lai, Matthew; Guez, Arthur; Lanctot, Marc; Sifre, Laurent; Kumaran, Dharshan; Graepel, Thore; Lillicrap, Timothy; Simonyan, Karen; Hassabis, Demis (7. 12. 2018). „A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi, and go through self-play”. Science. 362 (6419): 1140—1144. Bibcode:2018Sci...362.1140S. PMID 30523106. doi:10.1126/science.aar6404  . 
  40. ^ Sample, Ian (18. 10. 2017). „'It's able to create knowledge itself': Google unveils AI that learns on its own”. The Guardian (на језику: енглески). Приступљено 7. 5. 2018. 
  41. ^ „The AI revolution in science”. Science | AAAS (на језику: енглески). 5. 7. 2017. Приступљено 7. 5. 2018. 
  42. ^ „The superhero of artificial intelligence: can this genius keep it in check?”. The Guardian. 16. 2. 2016. Архивирано из оригинала 23. 4. 2018. г. Приступљено 26. 4. 2018. 
  43. ^ Mnih, Volodymyr; Kavukcuoglu, Koray; Silver, David; Rusu, Andrei A.; Veness, Joel; Bellemare, Marc G.; Graves, Alex; Riedmiller, Martin; Fidjeland, Andreas K.; Ostrovski, Georg; Petersen, Stig; Beattie, Charles; Sadik, Amir; Antonoglou, Ioannis; King, Helen; Kumaran, Dharshan; Wierstra, Daan; Legg, Shane; Hassabis, Demis (26. 2. 2015). „Human-level control through deep reinforcement learning”. Nature. 518 (7540): 529—533. Bibcode:2015Natur.518..529M. PMID 25719670. S2CID 205242740. doi:10.1038/nature14236. 
  44. ^ Sample, Ian (14. 3. 2017). „Google's DeepMind makes AI program that can learn like a human”. The Guardian. Архивирано из оригинала 26. 4. 2018. г. Приступљено 26. 4. 2018. 
  45. ^ Schrittwieser, Julian; Antonoglou, Ioannis; Hubert, Thomas; Simonyan, Karen; Sifre, Laurent; Schmitt, Simon; Guez, Arthur; Lockhart, Edward; Hassabis, Demis; Graepel, Thore; Lillicrap, Timothy (23. 12. 2020). „Mastering Atari, Go, chess and shogi by planning with a learned model”. Nature (на језику: енглески). 588 (7839): 604—609. Bibcode:2020Natur.588..604S. ISSN 1476-4687. PMID 33361790. S2CID 208158225. arXiv:1911.08265  . doi:10.1038/s41586-020-03051-4. 
  46. ^ K, Bharath (2. 4. 2021). „AI In Chess: The Evolution of Artificial Intelligence In Chess Engines”. Medium (на језику: енглески). Архивирано из оригинала 6. 1. 2022. г. Приступљено 6. 1. 2022. 

Literatura уреди

Преузето из „https://sr.wikipedia.org/w/index.php?title=Primene_veštačke_inteligencije&oldid=27679111”