人工智能

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人工智能 (用戶界面,人工智能,人工智能)是一個計算機科學,專門創建顯示智能行為跡象的機器。 “智能行為”的定義仍然是討論的主題,最常用作人類智力的標準。 約翰麥卡錫第一次來到1955。

人工智能研究是高度專業化和專業化的,它分為幾個常常不可鏈接的領域。 整個研究也分為幾個技術問題; 一些子域處理特定問題的解決方案,其中一些子域例如使用特定工具或實現特定應用。 構建人工智能是否可能的問題也與意識問題,人腦本身的計算問題或認知能力的演變問題密切相關。 類似的人工智能哲學也是類似的困境。

Mezihlavníproblémyvrámcivýzkumuuměléinteligencepatříuvažování,znalosti,plánování,učení,zpracovávánípřirozenéhojazyka(komunikace),vnímánía schopnost se pohybovatčimanipulovat spředměty。 Dosaženíobecnéinteligence jestálejednímzhlavníchcílůvýzkumuv tomto oboru。

Zpsychosociálníhohlediska jeuměláinteligence jednou z forem ne-lidskéinteligence。

對人工智能的理解,特別是在普通大眾中,受到缺乏對人工智能中可能存在和不可能存在的知識的影響,而“科幻小說”中使用的無限想像力進一步支持了這一點。 為了將人工智能視為一門學科,有必要確定這些限制並消除(有時甚至是魔法鑄造)猜想。 這些限制取決於人工智能可用工具的屬性。 首先,有必要說什麼是人工智能。 人工智能包括構建和使用被認為是智能的人類活動(過程)模型。 這種活動是由人腦,現實世界的結構產生的。 自成立以來(從20世紀中期開始),這種建模採取了兩條路徑:

1。 建模智能人類活動的外部表現

2。 公認的人類大腦結構建模,目前是神經網絡

儀器儀表
人工智能已經選擇了基於計算機的計算機程序進行建模(建模)。 該計算機可通過傳感器變量(物理,化學,生物,等),並且所述致動器來補充(觸角移動裝置 - 車輪,履帶,腿,等),而這可能會導致複雜的設備 - 認知機器人月球車,汽車沒有驅動器等這些計算機附件現在不是必需的,因為我們只需要監視信息處理能力,即PC計算機程序。

能夠構建計算機程序的編程語言是人造形式語言之一。 這些語言的基本特徵是對其所有語言結構及其上面的所有操作的精確解釋。 這是一個人為的抽象設計。 應該理解,自然的人類模糊的,情感的和主觀的解釋,稱為內涵,必須被移除並用精確的解釋來代替。 它會達到禁止(廢止),內部模糊,這也會驅逐人類的情緒和主觀性,參見Vagnost。 這種干預是全部消失的人(模糊性,主體性,情緒性),這削弱的結果是乾旱的沙漠沒有靈魂的機器 - 人工形式語言(計算機)。 每一種語言結構(鏈符號)以及這些結構的每一個操作的意義,然後精確佈置(與零內部模糊),即讓每一位懂行的人都知道毫無疑問,他們的意思。 具有如此精確定義的元素的對象組成了一個我們稱之為精確世界的組。 這不僅包括計算機語言,圖靈機,還包括數學,形式邏輯,精確遊戲(象棋,女士,紙牌遊戲等),精確科學。 由禁止內在模糊造成的另一場真正世界的災難是:

推論動力喪失

通過展示超越精確世界界限的內在模糊性,我們不僅展示了人類的假想的模糊想像和感覺語言的發明精神,還展示了思想自我運動的創造能力。 因此,我們已經在確切的世界中推斷了推論。 推理的自我流失的喪失,不可能通過禁止的內部模糊將它傳遞給世界,這是從人到無靈機器的一步; 在信息意義上是從生物到無生命的一步。 例如,在數學中,人類活動必須尋找一種方法來找出如何選擇數學關係來獲得所需的(最終)關係。 在一個簡單的例子中,它顯示在精確科學頁面上。 卡牌遊戲或像棋也適用於數學。 知名人士都知道牌或棋子的含義,遊戲的規則也是如此。 玩家(可移動)必鬚根據規則應用他/她的智力來選擇正在玩的筆劃。 如果要為計算機編程數學推導或確切遊戲中的運動,則必須編程啟動器的活動。 程序員必須對工程師(數學家或玩家)的角色進行編程,以便在每個遊戲步驟或推導之後,(編程的)可移動的元素能夠產生下一步。 在計算機上搜尋魔法機器是不合適的,它的魔法像紙牌魔法或棋盤上的數字一樣空洞,缺乏可移動性,缺少生命。 無論如何,Hybatelem是一個人,他的智力。 與處理或處理大量數據的其他機器不同,計算機處理信息,但這種差異不能誤導。 他也不應該欺騙這樣的知識,即可以創建程序以使其可以改變自己的知識,因為儘管發生了所有的變化,它將成為確切的世界的一部分,並且不能離開它。 機器的關鍵特徵是處理過的實體(物質,信息)的數量(有時是精確的,手工無法達到的)以及此活動使用的外部能量輸入。 地面礦山中的輪式挖掘機及其大量的粗煤礦開闢瞭如果其活動要由人們(數千人)用鵝卵石和鐵鍬支撐則不可能存在的可能性。 該機器具有大量的性能(與人類相比活動速度)可以實現活動,否則無法實現,無論是岩石開採還是信息處理。

這就是工具 - 一種具有可用於建模的人工智能的計算機。 它必須牢記的是,編程語言(因而計算機)屬於世界確切是準確的機器和準確性,而在於與語言結構的對他們的意義和操作監護完美的人的心靈。

在中間
人工智能解決了兩類問題,取決於它們是否與現實世界相關。 那些與真實世界無關的東西來自精確的世界,例如精確的遊戲(見精確)或數學證明(定理的證明)。 這是精確世界與精確世界的建模,而建模主要是為了模擬主題。 最著名的是國際象棋專家的動作建模。 有限制性障礙可以代表的算法的複雜性(見註釋)建模動機和可能例如,在國際象棋的數字,或在人工智能模型等問題處置的組合數。

此外,一旦涉及現實世界問題,情況就會變得複雜。 確切和真實世界之間單橋是一個被稱為可變工具(機械強度,在溶液中離子濃度,照明的強度,等等。)。 這是常見的兩種世界,因為確切的世界恰恰是劃定(與他們的解釋為零內部模糊),也就是讓大家在現場受過教育的人,毫無疑問都知道它的重要性,而在現實世界中是一個基本的衡量探測到這個世界上,並因此成為他可衡量的基本代表。 它是精確科學的基石。 與現實世界相關的人工智能問題需要分為兩類。

其中第一項是,該模型採用對真實世界的人工智能知識應該是使某一組(默認)派生的知識隱藏在底層的知識更懂行,但可以從中獲得。 這種模式被稱為專家系統。 由於這種模式必須是準確的世界的一部分,這是必要的知識已經寫在一個人工的形式語言(數學,形式邏輯,編程語言),有確切的解釋語言,因此它不能是一個自然語言與模糊,情感和主觀解釋 - 內涵。 因此,這些知識必須通過精確科學的方法來獲得。 應當注意的是,所獲得的知識用自然語言表達自然含糊不清,主觀的和情感的人類知識,他們不能轉移到確切的知識,準確的形式語言來形容看到模糊性。 如果自然語言的語言結構插入的確切世界(數學,形式邏輯,編程語言),我們不得不放棄自己的自然,人分配的意義,因為確切的世界是不是就已經能夠確定,應用和流程的因素(是只有人類的靈魂)。 這種語言結構可以被處理為任何符號的字符串,但沒有它們的自然解釋。 無論是從無知,或者是忽略進入一個確切的世界中,在考慮建立人工智能的開始的上述可能出現誤導嘗試使用自然語言所代表的知識,得到的天然人類的知識。

有關現實世界問題的第二類是支撐人類的智慧vnitropsychické過程,即產生真實世界的過程。 這些過程固有地與內連接模糊,所以沒有確切橋在世界上,對於前述橋,這是可變的,需要在內部模糊的禁令,並且它是在vnitropsychických過程中固有的一部分的情況下。 因此,人工智能的一個分支,我們在上面指定:智能建模人類活動的外在表現,是它甚至沒有嘗試,我沒有工具。 然而,人工智能的第二個分支,由模擬神經網絡的活動領導,必須注意。 滿懷希望這樣做,但它是必要的,以確定此模型可以近似人的大腦,帶著與生俱來的模糊性的內部流程的實際經濟活動的程度。 從歷史上看,神經元活動的第一個數學模型,介紹了沃倫·麥卡洛克和瓦爾特·皮茨y中。1943。 這是至關重要的(數學)模型,屬於準確的世界,和他們所有的追隨者會這樣,一個神經元的原始簡單的模型,而是將其轉化入,日益複雜的形式(根據創造性的想像力和作者的專業經驗)但仍然是一個數學(計算機)模型,一個禁止內部模糊的精確世界模型。 在人腦中固有的實際過程含糊,可以準確模擬世界,數學語言或計算機。 在電子顯微鏡下進行神經元的結構和活動的一個非常徹底的研究是由教授提出的。 Stuart Hameroff在他的書中。 在神經元被列為有自己的自主行為非常複雜的結構基礎上的海量信息,主要用於創建與其他神經元的合作定制(智能)決策能力使用的處理。 這種神經元在人腦中大約為100十億。 由於人類大腦的固有模糊的變化過程可以模擬精確的世界,就必須尋求其他建模工具,可能是生物性質。 Vnitropsychické以其固有的鏈接處理,以vnitropsychickou模糊性在現實世界中發生的所有迄今研究的過程,例如,物理,化學等不同作為尋找新的方式(在這種情況下,從編程概述人工智能路徑靠邊站),因此有企圖使用活的大腦結構,如老鼠而不是神經網絡的計算機模型。 這些活躍的大腦結構通過合適的界面涉及人工(計算機)處理系統,這些處理系統是例如認知機器人的一部分。

總之,因此,我們可以說人工智能的局限性概括如下:

- 算法的複雜性

- 對於現實世界的主題,還必須僅使用通過精確科學的人工知識獲得的知識,數學上以編程語言(由編程語言)編寫的數量之間的關係。 不可能使用由模糊,情感和主觀自然語言所代表的自然人類知識獲得的固有模糊知識。 它們也不能被翻譯成正式語言。 由於人工形式語言只能表示通過精確科學的人工知識獲得的現實世界知識,而這只是人類知識的一小部分,因此人工智能在這方面的適用性非常有限。

- 內在心理過程的內在模糊性。 沒有語言工具可用於描述人類大腦內在的,固有的模糊過程,因此它們可以通過確切的世界 - 計算機來建模。 因此,即使是由精確世界建模的神經網絡也不能成為現實世界中人類心靈的真實,固有模糊過程的充分模型 - 人類大腦。

進一步發展的可能途徑

根據化學和物理法則的描述,人類精神的固有含糊的過程有其物質載體 - 生化過程,顯然是其核心。 如果創造一個具有固有模糊性的過程環境的原則得到認可和確定,那麼這些過程可以被人為地模仿,甚至可能是人類大腦生物學本質以外的一種自然模仿。 它是發現內在含糊不清的環境原理,從而在信息意義上理解生活原則。

圖靈測試
Souvisejícíinformace naleznetetakévčlánkuTuringův測試。
Na TomtosrovnáníspočívátakémyšlenkaTuringova testu,kterouvyjádřilinformatik Alan Turing v roce 1950 vesvémčlánku“計算機器與智慧”。 Ve zkratcetvrdí,žezainteligentnímůžemestrojprohlásit,nerozeznáme-li jeholingvistickývýstupodlingvistickéhovýstupučlověka。

參數čínskéhopokoje ječastopokládánza protiargument k Turingovu testu。 Uvažuje,že由mohl existovat stroj,který由inteligentníchovánísimulovalpřipravenousadoureakcínavšechnymožnéotázky,aniž由nadčímkoliv“přemýšlel”。

神經網絡
您也可以在Neuron Network中找到相關信息。
Uměléneuronovésítěvuměléinteligencimajíza vzorchováníodpovídajícíchbiologickýchstruktur。 Skládajíse zvýpočetníchmodelůneuronů,kterésinavzájempředávajísignályatransformujíjepomocífunkce propřenoskdalším“neuronům”。

Geneticképrogramování
Souvisejícíinformace naleznetetakévčlánkuGeneticképrogramování。
Geneticképrogramovánístriktněvzatoneníprostředekprořešeníproblémůuměléinteligence,aleobecnýprogramátorskýpostup,jenžnamístosepsáníkonkrétníoalgoritmu prořešeníúkoluhledátento postupevolučnímimetodami。

專家系統
Souvisejícíinformace naleznetetakévčlánkuExpertnísystém。
Expertnísystémjepočítačovýprogram,kterýmázaúkolposkytovatexpertnírady,rozhodnutínebodoporučitřešenívkonkrétnísituaci。

Expertnísystémyjsounavrženytak,aby mohlyzpracovávatnenumerickéaneurčitéinformace ařešittakúlohy,kterénejsouřešitelnétradičnímialgoritmickýmipostupy。

Prohledávánístavovéhoprostoru
Souvisejícíinformace naleznetetakévčlánkuProhledávánístavovéhoprostoru。
Zvláštěpřivytvářeníalgoritmůnařešeníklasických她(šachů,dámy)sejevíúčelnézadefinovat simnožinustavů,dokterýchsemůžemevehředostat,přípustnétahy nebolipřechodymezi stavy apočátečníakoncovépozice。 Hledámepak cestu odpočátečníchstavůkekoncovýmstavům,kteréznamenajínášúspěch。

Jelikožmohoubýtstavovéprostoryrozsáhlé(napříkladvehřego)avněkterýchpřípadechinekonečné,jetřebavolitchytrémetodyořezávánínevhodnýchcest aohodnocovánípozic。

Dobýváníznalostí
Souvisejícíinformace naleznetetakévčlánku數據挖掘。
Velkésoubory dat(častouloženévdatabázích)onějakémsystémunejsoupoužitelnéapochopitelnépřímo,ikdyžobsahujíinformace a vzorychovánísledovanéhosystému。 Metodydobýváníznalostípřevádídata dokompaktníaexplicitníformypopisujícísystém,kterájelépepoužitelná。

廣義上講,它不僅涉及基本數據(數字,字符串,範疇數據)的處理,而且涉及聲音,圖像(數字圖像處理) 視頻,母語(見自然語言處理,語料庫)和生物信息學(生物信息學)。

Výstupyjsourůznéprorůznéúlohyazávisítaky na tom,kčemuje chcemepoužíta co(a jakkvalitně)dokážemevydolovat。

Strojovéučení
相關信息也可以在機器學習中找到。
Úspěšné算法
遊戲
Roku 1979překonalpočítačsvětovéhomistra vehřevrhcáby。
自從計算機科學開始以來,皇家國際象棋博弈一直是分析的主題。 問題的解決方案從一開始就與智能有關,但獲勝並不一定意味著更高的智能。 1997擊敗了來自IBM的Deep Blue,現任世界冠軍Garri Kasparov。 然而,深藍是一個具有計算加速器的混合系統。 這更多的是暴力。 目前的AI不再那麼成功,而且更成功。
Chinook je program prohraníanglickédámy,jehožtvůrcivčervenciroku 2007prohlásili,ženemůžeprohrát。 Jižněkolikletpředtímpravidelněporážellidskéoponenty。 Tohotovýsledkubylodosaženokombinacíhrubésílypřiprohledávánípozic vestředníčástihry a dobroudatabázízahájenía koncovek。
Počítačovéprogramyhrajícígo sičastotakdobřenevedly。 Je thou takzřejměproto,žeje goban(deska na go)jepoměrněrozsáhláaskaždýmdalšímpoloženýmkamenemstoupákomplexitarozhodování,kterouvšakmajílidéšancizvládnoutdíkysvévrozenéschopnostirozpoznávánítvarů。 Ovšemnejlepšíprogramypoužívajícíjakřešeníhrubou silou(přesnějistromovéprohledávání),tak intuici,jsouschopnéporážet(2016)i mistry。
達爾西算法
Leteckábojováuměláinteligence ALPHAdokáževéstleteckésoubojelépenežlidštípiloti。
Jistéúlohyprointeligenčnítesty je AI schopnařešitlépenežvětšinalidí。
AI。éé。。ýýýýý。。。。。。。。。。
AI je schopnaurčitrizikoselhánísrdcelépeneždoktor。
AIumožňujesnadno napodobovatlidskéhlasy。
問題
問題在於AI的行為像一個黑匣子。 人們必須盲目地相信比他更好(更聰明)的結果,因為他們不了解他們。 它在解釋性AI(XAI)之後被調用。

人工智能可以消除人類認知失真 但是,它可能會引入它自己的扭曲。 人類思維和人造思維都可能受到欺騙。

文化中的人工智能
合理的機器是科幻小說作家的感恩主題。 艾薩克·阿西莫夫將他的大部分敘述作品用於機器人情報主題,他的短篇小說“機器人”以及“半人半馬”的故事被拍攝。

波蘭作家StanisławLem在他的著作Cyber​​dia和Solaris(甚至兩次再次拍攝)中處理了不人道情報的哲學問題。 Golem XIV也討論了機器智能的一些方面。

事實上,目前的網絡朋克科幻風格的大部分出版物都與人類和機器特性的滲透有著內在的關聯,以便應對智能機器的想法。 作為一個例子,讓我們來提一下Neuromancer William Gibson。

本世紀初的觀眾電影觀眾最受影響的是三部曲“黑客帝國”,它講述了一個由人類創造的人工智能占主導地位的世界。 有影響力的老作品有“終結者”或“刀鋒戰士”。

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