Искусственный интеллект (ИИ) — это изучение того, как заставить компьютеры делать то, что на данный момент лучше делают люди. Более того, искусственный интеллект (ИИ) — это широкая отрасль компьютерной науки, занимающаяся созданием машин, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. На протяжении всей этой статьи мы попытаемся дать определение техникам ИИ.
Существуют ли методы, которые подходят для решения разнообразных задач искусственного интеллекта? Ответ на этот вопрос — да, техники искусственного интеллекта являются решением разнообразных проблем. В ходе исследования ученый выяснил, что для интеллекта необходимы знания. Знания — это информация о какой-либо области. Решение многих проблем требует больших знаний.
Из вышеприведенного обсуждения мы можем сделать вывод, что методы искусственного интеллекта — это метод, использующий знания, которые должны быть представлены таким образом:
- Знания фиксируют обобщения.
- Нет необходимости представлять отдельно каждую ситуацию. Знания, не обладающие такими важными свойствами, называются «данными», а не знаниями.
- Понятны людям, которые должны их предоставлять.
- Модифицируется для исправления ошибок и отражения изменений в мире.
- Пригодны для использования в большом количестве ситуаций.
Важные классы методов искусственного интеллекта
Существует два типа важных классов методов искусственного интеллекта методы представления и использования знаний и методы проведения эвристического поиска.
Эти два аспекта сильно взаимодействуют друг с другом. Выбор структуры представления знаний определяет вид методов решения проблем, которые могут быть применены.
Знания выполняют две важные функции в программах ИИ. Во-первых, они определяют, что можно сделать для решения проблемы, и указывают, что означает решение проблемы. Во-вторых, оно дает советы о том, как лучше всего эффективно решить проблему.
Наиболее часто используемые методы искусственного интеллекта
Мы сделаем обзор наиболее используемых методов искусственного интеллекта. Дать точное определение техники искусственного интеллекта, вероятно, невозможно. Но мы обсудим некоторые примеры того, что это такое.
1. Эвристика
Техника эвристики является одной из самых основных техник, используемых в искусственном интеллекте, и основана на принципе проб и ошибок. Он учится на своих ошибках. Эвристика — это метод решения проблем, который использует короткие пути для получения достаточно хороших решений в условиях ограниченного времени или срока.
Эвристика — это гибкая техника для быстрого принятия решений, особенно при работе со сложными данными. Решения, принятые с помощью эвристического подхода, не всегда могут быть оптимальными. Происходит от греческого слова, означающего «обнаруживать».
2. Обработка естественного языка
Обработка естественного языка (NLP) — это способность компьютерной программы понимать человеческий язык в процессе его произнесения. Это область искусственного интеллекта, в которой компьютеры анализируют, понимают и извлекают смысл из человеческого языка умным и полезным способом.
Используя НЛП, можно организовать и структурировать знания для выполнения таких задач, как автоматическое подведение итогов, перевод, анализ настроений и распознавание речи.
3. Искусственная нейронная сеть
Искусственная нейронная сеть (ИНС) — это часть вычислительной системы, разработанная для имитации того, как человеческий мозг анализирует и обрабатывает информацию. Более того, она является основой искусственного интеллекта (ИИ) и решает проблемы, которые оказались бы невозможными или трудными по человеческим или статистическим стандартам.
ИНС обладают способностью к самообучению, что позволяет им получать лучшие результаты по мере накопления данных. В заключение следует отметить, что идея ИНС основана на убеждении, что работа человеческого мозга.
4. Генетические алгоритмы
Генетические алгоритмы предоставляют компьютерам метод решения проблем, основанный на реализации эволюционных процессов. Другими словами, это позволяет исследовать пространство параметров для поиска решений, которые получают хорошие оценки в соответствии с «функцией пригодности».
Таким образом, они являются способом реализации оптимизации функций: задана функция g(x) (где x обычно является вектором значений параметров), найдите значение x, которое максимизирует (или минимизирует) g(x).
5. Векторные машины поддержки
В задачах такого типа целью является определение того, принадлежит ли данная точка данных к определенному классу или нет. Цель алгоритма SVM — создать наилучшую линию или границу принятия решения, которая может разделить n-мерное пространство на классы, чтобы в будущем мы могли легко отнести новую точку данных к нужной категории.
Основная идея SVM заключается в том, что вы пытаетесь найти линию границы, которая разделяет два класса, но таким образом, чтобы линия границы создавала максимальное разделение между классами.
Заключение
Искусственный интеллект и технологии — одна из сторон жизни, которая всегда интересует и удивляет нас новыми идеями, темами, инновациями, продуктами … и т.д. До сих пор искусственный интеллект не реализован так, как его представляют в фильмах Marvel («Железный человек»).
Однако есть много важных попыток достичь уровня и конкурировать на рынке, как иногда роботы, которых показывают по телевизору. Тем не менее, скрытые проекты и разработки промышленных компаний.