Datamaskiner "tenker faktisk ikke" som mennesker gjør, men de kan se ut til å være eksperter på et bestemt felt gjennom en kombinasjon av disse teknikkene:

1. Maskinlæring (ML):

* Overvåket læring: Dette er den vanligste tilnærmingen. Datamaskiner er opplært på massive datasett med merkede eksempler. For å trene en medisinsk diagnosemodell, mater du den for eksempel tusenvis av pasientjournaler med diagnosene. Datamaskinen lærer mønstre og forhold i dataene og kan deretter forutsi diagnoser for nye tilfeller.

* Uovervåket læring: I denne tilnærmingen får datamaskinen umerkede data og blir bedt om å identifisere mønstre og strukturer på egen hånd. Dette er nyttig for oppgaver som klyngedata, anomalideteksjon og å finne skjulte forhold.

* Forsterkningslæring: Her lærer datamaskinen gjennom prøving og feiling, og mottar belønninger for gode handlinger og straffer for dårlige. Dette brukes ofte i områder som spill, robotikk og optimalisering av komplekse systemer.

2. Naturlig språkbehandling (NLP):

* Tekstanalyse: Datamaskiner kan analysere store mengder tekstdata, identifisere nøkkelord, sentiment og til og med trekke ut relevante fakta. Dette gjør at de kan forstå og svare på spørsmål relatert til spesifikke felt.

* Språkmodeller: Dette er statistiske modeller trent på massive tekstdatasett. De kan generere tekst, oversette språk og til og med svare på spørsmål basert på informasjonen de har lært.

3. Kunnskapsrepresentasjon og resonnement:

* Kunnskapsgrafer: Dette er strukturerte databaser som lagrer informasjon om enheter og deres forhold. For eksempel kan en kunnskapsgraf om medisin inneholde informasjon om sykdommer, symptomer, behandlinger og medisiner.

* Resonnementsmotorer: Disse systemene kan bruke logiske regler på kunnskapsgrafer og trekke konklusjoner basert på dataene. De lar datamaskiner svare på komplekse spørsmål og gjøre slutninger basert på deres kunnskap.

4. Domenespesifikk ekspertise:

* Datainnsamling og kurasjon: Eksperter på et bestemt felt velger, organiserer og merker data nøye for å trene AI -modeller.

* Modellvalidering og evaluering: Forskere og utviklere bruker strenge test- og evalueringsteknikker for å sikre at AI -modeller fungerer nøyaktig og pålitelig innenfor feltets spesifikke kontekst.

Eksempel:

Se for deg et datasystem designet for å hjelpe leger med diagnoser.

* ml: Det kan trenes i en enorm database med medisinske poster, bilder og forskningsartikler, slik at den kan identifisere mønstre assosiert med forskjellige sykdommer.

* nlp: Det kan behandle medisinske tekster og forstå spørsmål om spesifikke symptomer, slik at den kan gi relevant informasjon.

* Kunnskapsrepresentasjon: Det kan bruke en kunnskapsgraf for å lagre informasjon om sykdommer, behandlinger og medikamentinteraksjoner, slik at den kan resonnere om komplekse medisinske scenarier.

Mens disse teknikkene gjør det mulig for datamaskiner å etterligne kompetanse, erstatter de ikke menneskelige leger. Mennesker bringer kritisk tenkning, etiske hensyn og nyansert forståelse for medisinsk praksis, som alle er vanskelige for AI å gjenskape fullt ut.

I hovedsak er AIs evne til å oppføre seg som en ekspert på et bestemt felt avhengig av sin evne til å behandle og forstå informasjon fra det feltet, slik at det kan komme med spådommer, gi innsikt og svare på spørsmål på en måte som virker kunnskapsrik.