Tutkijoiden ja asiantuntijoiden välillä on paljon erimielisyyttä Tekoäly. Jotkut ovat innoissaan itsensä oppimisen tietokoneiden ja robottien näkymistä, ja toiset, kuten Stephen Hawkings, ovat varautuneet siihen. Stephen Hawkingsin mukaan robotit voivat ottaa haltuunsa planeetan, jos tekoälytystutkimusta ei tehdä oikein.
Lukea: Keskustelu keinotekoisesta älykkyydestä.
Käsitteet Artificial Intelligence
AI: Tekoäly; viittaa keinotekoisen älykkyyden alalla laajassa merkityksessä
algoritmi: Saatat joutua tämän sanan yli, jos olet ollut ohjelmoinnissa. Se viittaa joukkoon ohjeita, jotka saavat tehtävän. Tekoäly, algoritmi kertoo koneille, miten selvittää vastauksia eri asioihin tai kysymyksiin.
Analoginen syy: Termi analoginen viittaa yleisesti ei-digitaalisiin tietoihin, mutta AI: n kentän suhteen analoginen päättely on prosessi, jossa ihmiset (tutkijat) tekevät johtopäätöksiä aiempien tulosten perusteella. Se on enemmän kuin osakemarkkinoiden ennustaminen. Kartat ja kaaviot on piirretty aikaisempien tietojen perusteella, ja analogista päättelyä käytetään prosessin tai kokeilun tulosten ennustamiseen.
ANN: Keinotekoiset neuroniset verkot: Keinotekoiset hermosoluverkot muodostavat monien kokeiden selkärangan ääripäässä. Järjestelmät, jotka eivät pysty ratkaisemaan monimutkaisia ongelmia, muunnetaan siten, että ne sisältävät keinotekoisia hermoverkkoja tavalla, jolla he voivat ajatella itseään ja ratkaista monimutkaisia ongelmia. Keinotekoisen hermosolujen verkko perustuu biologiseen hermosoluverkkoon, ja se on luultavasti pelottavin tekijänoikeuden kaikissa termeissä.
backpropagation: Jotain rivinvaihdossa. Tulos on jo olemassa, mutta tuloksen saavuttamisprosessi on selvitetty syöttämällä siihen liittyvät prosessit AI: n käyttövalmiiksi.
Taaksepäin ketjuttaminen: Kuulostaa hyvältä, mutta tavoitteena on selvittää, onko saatavilla tietoja, joita voidaan käyttää todisteina nykyiseen tavoitteeseen. Tässä järjestelmässä asiantuntijat työskentelevät jo olemassa olevasta ratkaisusta prosesseihin, jotka auttoivat ratkaisun löytämiseen ja prosessissa selvittäen, että prosessit voivat riippua.
CBR: Case Based Reasoning: Menetelmä, jossa ongelmat ratkaistaan aiemmin ratkaistujen samanlaisten tapausten perusteella.
Deep Learning: Prosessi, joka käyttää erikoistuneita algoritmeja monimutkaisten datasetsien mallintamiseen ja tutkimiseen; menetelmää käytetään myös luomaan suhteita datan ja datan välillä
Eteenpäin ketjuttaminen: Prosessi, jossa koneet tutkivat eteenpäin tietyltä pisteeltä - käyttämällä joukko if-sitten aliprosesseja tavoitellun tavoitteen saavuttamiseksi. Tavoitteena on selvittää järjestelmä, joka toimii tietyn ongelman osalta.
Induktiivinen päättely: Prosessi, jossa todisteita ja aineistoja käytetään tiettyjen tavoitteiden saavuttamiseen. Tämä ei saisi olla paljon erilainen kuin tavallinen ohjelmointi, koska se toimii jo olemassa olevien datasettien sijaan niiden rakentamisessa. Tietojenkeruuprosessi ja niiden yhdistäminen niiden luonteen perusteella kutsutaan tiedonsiirto ja Induktiiviset perustelut käyttävät datanlouhinnan tuloksena syntyneitä datasetteja.
Koneen oppiminen: Toinen keinotekoisesta älykkyydestä käytetyistä pelottavista termeistä, Machine Learning tarkoittaa koneita, jotka toimivat ilman ohjelmien suorittamista tehtävien suorittamiseen. Koneen oppiminen tulee sisään ja paranee järjestelmän eliniän kasvaessa. Se käyttää aikaisempien tulosten malleja toimimaan nykyisissä tavoitteissa.
NLP - luonnollisen kielen käsittely: Toinen keinotekoisesta älykkyydestä käytetyistä suosituista termeistä, luonnollisen kielen käsittely perustuu puheentunnistukseen tai eleettisiin panoksiin. Tässä on käsitys ihmisen kielen ymmärtämisestä. Mitä enemmän olet vuorovaikutuksessa koneen kanssa NLP: n kanssa, sitä paremmin se ymmärretään ja käsittelee komentoja.
Leikkaaminen: Prosessin puhdistaminen koodi, jotta ei-toivotut ratkaisut voidaan poistaa. Mutta koodin leikkaamisella (karsimalla) koneiden tekemien päätösten määrä on rajoitettu.
Vahva AI: Vahva viittaa tekoälyn älykkääseen alueeseen, joka pyrkii antamaan aivojen kaltaisia voimia AI-koneille; Se tosiasiassa tekee koneiden niin älykkääksi kuin ihmiset
Heikko AI: Useimmat AI-järjestelmät markkinoilla tänään ovat heikkoja AI (tekoäly). Heikot AI-koneet voivat silti tehdä omia päätöstään perustelujen ja aiempien tietojen perusteella.
Nämä ovat tärkeimpiä tekijöitä, joita käytetään tekoälyssä mielestäni.
Lukea: Faktoja ja myyttejä keinotekoisesta älykkyydestä: Heikko AI, voimakas AI & Super AI.
