Systemau Deallusrwydd Artiffisial

Mae'r ymadrodd "deallusrwydd artiffisial" ar gyfer llawer conjures i fyny amrywiol o ffilmiau ffuglen wyddonol a rhaglenni, interlocutors, efelychu deallusrwydd artiffisial. Robotiaid wedi dod yn realiti yn ein hamser, a phob tro y byddwch yn agor arddangosfa arall ymroddedig i roboteg, tybed pa mor bell ddynoliaeth wedi uwch yn ei gynnydd technolegol.

Mae'r broblem o deallusrwydd artiffisial yn gysylltiedig â'r ffaith bod, yn ôl y syniadau a dderbynnir yn gyffredinol, y meddwl o waith dyn - yn broses gyfrifiadurol, priodweddau sy'n gysylltiedig â meddwl dynol. Fodd bynnag, yn union sut mae person yn meddwl a beth yw ei feddwl, gwyddoniaeth yn dal i fethu deall. Felly, mae'r deallusrwydd artiffisial creu yn seiliedig hyd yn hyn yn unig ar hunches 'n athrylithgar.

Yn y cyfamser, un o'r cyfarwyddiadau mwyaf addawol datblygu technolegau gwybodaeth modern oedd y cais rhwydweithiau niwral greu. Beth yw rhwydwaith nerfol artiffisial (ANN)? Mae hwn yn fodel mathemategol bach sy'n gweithio ar yr egwyddor o niwronau biolegol sy'n cael eu cyfuno yn swyddogaethol i mewn i un system.

Dyn-gwneud rwydweithiau nerfol neu, fel y'u gelwir, systemau deallusrwydd artiffisial yn cael eu defnyddio'n aml i ddod o hyd i atebion o'r problemau gyda data anghyflawn neu nifer o dasgau na ellir eu ffurfioli clir.

Ymddangosodd y ANN cyntaf yn 1958 diolch i seicolegydd Frank Rosenblatt. Mae'r system hon yn seiliedig ar y delweddau o broses a fodelwyd yr ymennydd dynol yn gweithio ac yn ceisio cydnabod y data gweledol. Mae'r egwyddor o weithredu yn seiliedig ar y cysylltedd adeiladu INS rhwng yr elfennau amrywiaeth prosesu. Wrth y fynedfa i bob niwron yn derbyn nifer fawr o signalau. Mae'n perfformio dadansoddi yn unol â'r cyfernodau pwysau ac yn cynhyrchu signal bersonol o niwron arall. Mae'r holl niwronau yn cael eu trefnu mewn haenau ac mae ganddynt gysylltiad â'i gilydd. Mae pob haen yn prosesu'r signal mewnbwn ac yna'n cynhyrchu ei hun yn barod ar gyfer yr haen nesaf. Prif fantais y INS - y gallu ar gyfer hunan-ddysgu.

Gweithio system deallusrwydd artiffisial, mae'n ddymunol i ddefnyddio proseswyr lluosog, fel wrth ddefnyddio cyflymder gweithrediad gyfrifiadur sengl yn gostwng yn sylweddol. O'r fath INS a ddefnyddir ar gyfer synthesis lleferydd a chydnabyddiaeth, llawysgrifen, ym maes cyllid, a lle bynnag y mae angen i ddadansoddi llif pwerus o wybodaeth.

Poblogaidd systemau bellach niwro-arbenigol - yn arbennig systemau deallusrwydd artiffisial, sy'n seiliedig ar gronfa ddata enfawr o wybodaeth. Mae'n storio data a dulliau lluosog sydd eu hangen ar gyfer y dasg. Mae'r sylfaen hefyd yn cynnwys algorithm hunan-ddysgu sy'n seiliedig ar asesiadau o wneud data gweithdrefnol.

Elfen bwysig iawn o unrhyw system arbenigo yn ei ryngwyneb. Diolch iddo, gall person lenwi'r gronfa ddata newydd er mwyn cael casgliadau rhesymegol, ac ati Cymhwyso'r wybodaeth a gafwyd, gall y system ddod o hyd i'r ateb cywir ar gyfer y tasgau hynny sy'n rhy gymhleth ar gyfer y galluoedd dynol. systemau arbenigo yn cael eu defnyddio'n aml mewn meysydd megis y rhaglenni, milwrol, daeareg, cynllunio, rhagfynegi, meddygaeth a hyfforddiant greu.

Yn ddiweddar daeth yn hysbys bod Google Inc. yn bwriadu erbyn 2029 er mwyn darparu prosesu ymholiadau chwilio i'r deallusrwydd artiffisial newydd. Ac, bydd yn ôl cyfarwyddwr technegol R.Kurtsveyla peiriant chwilio deallus newydd yn gallu deall emosiynau dynol. Onid yw'n anhygoel? Nid yw Robots eto gallu meddwl, ond gall ddysgu. A beth nesaf? ..