Интерпретация Ai или искусственного интеллекта сочинение пример

ООО "Сочинения-Про"

Ежедневно 8:00–20:00

Санкт-Петербург

Ленинский проспект, 140Ж

Сочинение на тему Интерпретация Ai или искусственного интеллекта

Аннотация

ИИ или Искусственный интеллект интерпретируется как инженерная дисциплина и наука. ИИ предполагает хорошее вычислительное понимание, которое обычно называют интеллектуальным поведением или пониманием поведения объекта, созданного людьми. Аристотель пытался придать логике (или правильному мышлению) определенную структуру, используя силлогизмы. Большая работа, проделанная в мире технологий, связана с проведенными ранее исследованиями работы ума, что в конечном итоге помогло признать совпадающее логическое мышление. Искусственные интеллектуальные системы также могут быть описаны как программы, которые облегчают работу компьютеров таким образом, чтобы заставить людей звучать разумно. Алан Тьюринг, британский математик, известен как основатель современного искусственного интеллекта и компьютерных наук. Алан охарактеризовал интеллектуальное поведение компьютера как его способность достигать уровня человеческого понимания в комплексных задачах, что впоследствии получило известность под названием Тест Тьюринга. В середине прошлого века исследователи в области медицины обнаружили вероятное значение различных способностей интеллекта.

В 1976 году Ганн изучил первую реализацию ИИ в этой области: хирургию, он обнаружил, что с помощью компьютерного анализа можно диагностировать острую боль в животе. К последним 20 годам в медицинской сфере наблюдается рост в отношении ИИ. Сегодняшняя медицина проходит испытание анализа, получения и сопоставления обширных знаний, необходимых для разрешения сложной сложной ситуации. Развитие ИИ в области медицины связано с улучшением программ искусственного интеллекта, которые направлены на то, чтобы помочь врачам в постановке диагноза, принимать решения о терапии и предвидеть последствия. Они разработаны таким образом, что они помогают работникам здравоохранения выполнять свои обязанности в повседневной жизни, а также поддерживают задачи, которые они зависят от работы знаний и данных. Подобные системы включают нечеткую экспертную систему, гибридную интеллектуальную систему, эволюционные вычисления и ANN (искусственные нейронные сети).

Введение

AI или искусственный интеллект – это дисциплина компьютерных наук, которая умеет проверять сложные медицинские данные. Его способность выяснить полезную взаимосвязь собранных данных может использоваться в процессе лечения, предвидеть результаты, диагностику и в других научных ситуациях. Процедура: интернет-поиски и Medline были использованы с использованием таких ключевых слов, как «нейронные сети» и «искусственный интеллект». Перекрестные ссылки на различные статьи приводят к большему количеству ссылок. Общий вид различных методов искусственного интеллекта показан в следующей статье. Результаты: Блеск методов ИИ был исследован почти во всех дисциплинах терапии / лечения. Наиболее популярным аналитическим инструментом были ANN (искусственные нейронные сети), тогда как остальные методы искусственного интеллекта, такие как эволюционные вычисления, гибридная интеллектуальная система и нечеткая экспертная система, использовались в других различных клинических условиях. Дискурс: обладает способностью использоваться во всех дисциплинах медицинской науки. Потребность в большем количестве клинических испытаний подходящим образом была изобретена ранее существующими технологиями, которые нашли применение в существующих клинических условиях.

Технология и общество

Предметом данной статьи является использование искусственного интеллекта в области науки. Есть много известных способов использования ИИ в науке. Вот некоторые из них: Термин эволюционное вычисление обычно используется для ряда вычислительных методов, которые построены на полезном эволюционном процессе, который имитирует хитрое выживание и естественный отбор подходящих в решении реальных проблем. «Генетические алгоритмы» – это наиболее часто используемый тип эволюционных вычислений при использовании медицинских дисциплин. Джон Холланд в 1975 году предположил, что это категория алгоритмов оптимизации и стохастического поиска, которые основаны на полезной биологической эволюции.

Многие бессистемные решения проблем были сделаны под рукой. Эта коллекция различных рассматриваемых решений затем переходила от поколения к поколению, в конечном итоге приближаясь к среднему результату проблемы. Затем были добавлены благоприятные решения, чтобы стать частью населения, тогда как остальные были отклонены и устранены. Повторение одного и того же процесса между лучшими выбранными решениями привело к многократному улучшению жизни населения и выработке новых решений. В результате поисков в большом и сложном пространстве могут быть приняты многие медицинские решения. Например, чтобы проверить, является ли цитологический образец злокачественным или нет, цитолог будет искать в области всех возможных клеточных признаков группу признаков, позволяющую цитологу предоставить понятную идентификацию.

Для изучения эффективности в предоставленном пространстве система естественной эволюции эксплуатируется генетическими алгоритмами. Для выполнения различных типов задач, таких как прогнозирование и обработка сигналов, а также планирование, диагностика, медицинская визуализация и планирование, они применяются. Для того, чтобы предвидеть результаты у пациентов, страдающих тяжелым болевым синдромом, меланомой, раком легких и ретортой на варфарин. Принципы генетических алгоритмов используются. Они также используются в компьютерном исследовании сегментации МРТ при опухолях головного мозга для расчета рабочих стратегий лечения, маммографической микрокальцификации и для исследования компьютерных 2D-изображений для выявления злокачественных меланом.

Обзор литературы

Используя бинарные пороговые функции в 1943 году, Питтс и МакКаллок изобрели первый в мире искусственный нейрон. Следующая значительная стадия наступила, когда психолог по имени Фрэнк Розенблатт развил «персептрон» с точки зрения эмпирического манекена / модели. Были представлены их многочисленные отличия от фактической сети «персептрон», наиболее часто используемой является наличие многослойного перцептрона с прямой связью. Упомянутые сети состоят из уровней нейронов, особенно входного слоя, нескольких или одного скрытого или среднего слоя и внешнего слоя, каждый из которых полностью связан со следующим слоем. Нейроны связаны ссылками, и каждая ссылка имеет некоторый числовой вес. С помощью непрерывной корректировки весов ссылок нейронная сеть «учится».

Основным атрибутом этих ANN является то, что они могут учиться, находясь в среде обучения. Использование многослойного перцептрона с прямой связью было ограничено из-за нехватки выполнимого алгоритма обучения, пока аспирант по имени Пол Вербос в 1974 году не ввел обучение под названием «обратное распространение» 9. Несколько других известных конструкций сети содержат функцию Radial Basis Function11, Самоорганизующаяся особенность Map.1 и сети Хопфилда 10. ANS используются при анализе изображений в гистопатологии и радиологии, анализе формы волны, клинической диагностике и интерпретации данных в условиях серьезной помощи. (Stamey et al.) Успешно разработал алгоритм классификации нейронной сети с именем Prost Assure Index, который может классифицировать простату как злокачественную или доброкачественную. Модель этого была позже подтверждена в возможных исследованиях, показала диагностическую точность 90%, чувствительность 81%, а также специфичность 92%. Несколько других хирургических диагностических применений, касающихся ANN, включали аппендицит, глаукому, задержку желчных протоков, боль в спине и боль в животе.

Заключение

Для решения огромного количества клинических проблем существует доступ к различным методам искусственного интеллекта. Тем не менее, несмотря на преждевременный оптимизм, медицинская технология медицинского ИИ не была огорожена. Главной причиной, которая может предвидеть все это, является точка зрения клиницистов на использование этой технологии в процессе принятия решений. В кажущемся нелогичным не было никаких оговорок при согласовании биохимических результатов работы, выполненной с помощью изображения, полученного с помощью МРТ или магнитно-резонансной томографии или из автоанализатора. Тем не менее, активные исследователи в этой области обязаны разрабатывать аутентификацию, и обсуждаемые методы будут работать на практическом уровне. Таким образом, жизненно важным требованием является проведение более произвольно контролируемого обследования для обоснования эффективности сети ИИ. Гипнотическое свидетельство говорит нам, что медицинский ИИ может сыграть важную роль в том, чтобы помочь терапевту организованно оказать помощь в 21-м веке. Для будущих терапевтов, кажется, есть небольшая неопределенность, что если эти методы смогут выполнять, чтобы дополнить и улучшить «лечение / медицинский интеллект»

Литература:

<Ол>
 

  • Henson DB, Spenceley SE, Bull DR. Искусственный нейронный анализ сети данных шумового поля зрения при глаукоме. Artif Intell Med 1997; 10: 99–113.
     

  • Тьюринг А.М. Вычислительная техника и интеллект. Разум 1950; 59: 433–60.
     

  • Каракитсос П., Кочан-Приолье Б., Гийо П.Ж., Поулиакис А. Потенциал нейронной сети обратного распространения при морфологическом исследовании поражений щитовидной железы. Anal Quant Cytol Histol 1996; 18: 495–500.
     

  • Ледли Р.С., Похотливый Л.Б. Обоснование основ медицинской диагностики. Science 1959; 130: 9–21.
     

  • Ганн А.А. Диагноз острая боль в животе с компьютерным анализом. J R Coll Surg Edinb 1976; 21: 170–2.
     

  • Стамей Т.А., Барнхилл С.Д., Занг З. Эффективность ProstAsureTM в выявлении рака предстательной железы (РПЖ) и доброкачественной гиперплазии предстательной железы (ДГПЖ) у мужчин в возрасте 50 лет и старше. J Urol 1996; 155: 436А
     

  • McCulloch WS, Pitts W. Логическое исчисление идей, неизбежных в нервной деятельности. Bull Math Biophys 1943; 5: 115–33.
     

  • Розенблатт Ф. Перцептрон: вероятностная модель для хранения и организации информации в мозге. Psychol Rev 1958; 65: 386–408.Страница 5 | 5

  • Поделиться сочинением
    Ещё сочинения
    Нет времени делать работу? Закажите!

    Отправляя форму, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой ваших персональных данных.