Yshopnoosa.com

Typer av artificiell intelligens system

Sedan de tidigaste dagarna av datorer, har forskare försökt att skapa system som efterliknar mänsklig intelligens. Medan en kisel Einstein kan fortfarande vara en avlägsen möjlighet, artificiell intelligens, eller AI, har fört oss telefoner som känner igen mänskligt tal, bilar som kör sig själva och expertsystem som konkurrerar på TV-spel visar. Under åren, AI forskning har gått igenom flera evolutioner och som varje teknik har mognat, de har blivit en del av vår vardagliga erfarenhet.

Maskininlärning

Tidiga forskare kämpade med begränsad bearbetning makt och dator lagring, men fortfarande lade grunden för AI med programmeringsspråk som LISP och begrepp som beslutsträd och maskininlärning. Program skrivna i LISP kunde enkelt analysera spel som schack, mappa alla möjliga drag för flera varv och sedan välja det bästa alternativet. Dessa program kan också ändra deras beslut logik och lära av tidigare misstag, blir "smartare" över tiden. Med mer kraftfulla datorer och billigare masslagring, detta förgrena sig av AI gett upphov till datorn spel industrin, samt en mängd olika anpassade sökmotorer och online shopping webbplatser som inte bara kommer ihåg våra preferenser, men räknar med våra behov.

Expert Systems

Medan den första vågen av AI forskare åberopat computing cykler för att simulera människors resonemang, den nästa strategin förlitade sig på fakta och data att efterlikna mänskliga erfarenheter. Expert systems samlat fakta och regler i en kunskapsbas sedan använde dator-baserad inferens motorer att härleda nya fakta eller svara på frågor. Kunskap ingenjörer intervjuat experter inom medicin, bilreparationer, industridesign eller andra yrken, sedan sänkte dessa fynd i maskin läsbar fakta och regler. Dessa kunskapsbaser användes sedan av andra för att diagnostisera problem eller svara på frågor. Som tekniken mognat, hittat forskare sätt att automatisera kunskapsbas utveckling, utfodring i mängder av teknisk litteratur, eller att låta programvaran crawlningen webben för att hitta relevant information på egen hand.

Neurala nätverk

En annan grupp av forskare försökt att återge hur den mänskliga hjärnan fungerar genom att skapa artificiella nätverk av nervceller och synapser. Med utbildning, dessa neurala nätverk kunde känna igen mönster från vad såg ut slumpmässiga data. Bilder eller ljud matas in inloppssidan av nätverket, med de rätta svaren matas in utgångssidan. Över tiden omorganisera nätverken sin inre struktur så att när en liknande ingång får nog i, nätverket returnerar det rätta svaret. Neurala nätverk fungerar väl när du svarar på mänskligt tal eller när översätta skannade bilder till text. Program som använder denna teknik kan läsa böcker till blinda eller översätta tal från ett språk till ett annat.

Big Data

Stor skala dataanalys, ofta kallas "big data," utnyttjar kraften i många datorer att upptäcka fakta och relationer i data som människan inte kan förstå. Biljoner kreditkortsdebiteringar eller miljarder sociala nätverk relationer kan skannas och korrelerade med hjälp av olika statistiska metoder för att upptäcka användbar information. Kreditkortsföretag kan hitta köpa mönster som tyder på att ett kort har stulits, eller att en kortinnehavare är i ekonomiska svårigheter. Detaljhandeln köpmän kan finna att köpa mönster som tyder på att en kund är gravid, redan innan hon vet detta själv. Big data kan datorer att förstå världen på ett sätt som vi människor kan aldrig på egen hand.