Stilling: Evisdom > Internett >

Hvordan kunstig intelligens arbeid?

Det finnes ulike former for kunstig intelligens (AI) der ute i dag. Det er et tøft spørsmål hva du selv kaller en kunstig intelligens og det å bare kalle et program. Det er en tendens i programvare, der når noe som pleide å bli kalt "AI" modnes og integrerer seg inn i teknologiske bakteppet, den ikke blir kalt AI lenger. Programmererne av 1950-tallet kan kalle mange innebygde programvaren i vår verden "kunstig intelligens"-for eksempel microchip i bilen som regulerer drivstoff injeksjon, eller databasen på Rimi som lagrer registreringer av alle salg, eller Google-søkemotoren.

Men feltet som kaller seg "Artificial Intelligence" tendens til å være litt annerledes enn den mye større gruppen av "programvare utviklere generelt". AI forskere har en tendens til å være å se på mer komplekse, tilpasningsdyktige, stand, eller til og med svakt menneskelignende former for programvare. Arbeidere innen kunstig intelligens har også en tendens til å være tverrfaglig og godt bevandret i områder av vitenskap og matematikk fremmed for de typiske programmerer, inkludert men ikke begrenset til: formell statistikk, nevrovitenskap, evolusjonær psykologi, maskinlæring og beslutningsteori.

I feltet av kunstig intelligens, er det to store leire: de Neats, og Scruffies. Divisjonen har hatt nesten siden AI ble grunnlagt som et felt i 1956. De neats er talsmenn for formelle metoder som anvendt statistikk. De liker sine programmer til å være godt organisert, provably lyd, opererer basert på konkrete teorier, og fritt redigerbare. Den scruffies som rotete tilnærminger, for eksempel adaptive nevrale nettverk, og anser seg hackere, kaste alt sammen så lenge det ser ut til å fungere. Begge metodene har hatt imponerende suksess i det siste, og det er hybrider av de to temaene også.

Alle kunstig intelligens design er minst overfladisk inspirert av den menneskelige hjernen, som per definisjon kunstig intelligens handler om mimicking noen aspekter av intelligens. AI må bygge konsepter av det de manipulere eller arbeide med, og lagre disse begrepene som biter av data. Noen ganger er disse biter er dynamiske og oppdateres ofte, noen ganger statisk. Vanligvis en AI er opptatt av å utnytte relasjonene mellom data for å oppnå noen mål.

Mål ofte blir tildelt basert på nytte. Når presentert med et mål, en AI system kan generere delmål, og tildele disse delmål nytte verdiene basert på deres spådd bidrag til det primære målet. AI fortsetter å forfølge delmål før det primære målet er oppnådd. Da er det fritt til å flytte til en ny (men ofte lignende) primære mål. Hva skiller mye mellom AI er hvordan alle disse dynamikk er gjennomført.

----------------------------------
Forholde Artikkelen:
----------------------------------