5 Qasje kryesore ndaj të mësuarit të AI

Një algoritëm është një lloj kontejneri. Ai siguron një kuti për ruajtjen e një metode për të zgjidhur një lloj të caktuar problemi. Algoritmet përpunojnë të dhënat përmes një sërë gjendjesh të mirëpërcaktuara. Shtetet nuk duhet të jenë deterministe, por megjithatë shtetet janë të përcaktuara. Qëllimi është të krijohet një rezultat që zgjidh një problem. Në disa raste, algoritmi merr inpute që ndihmojnë në përcaktimin e prodhimit, por fokusi është gjithmonë në dalje.

Algoritmet duhet të shprehin kalimet ndërmjet gjendjeve duke përdorur një gjuhë të mirëpërcaktuar dhe formale që kompjuteri mund ta kuptojë. Në përpunimin e të dhënave dhe zgjidhjen e problemit, algoritmi përcakton, rafinon dhe ekzekuton një funksion. Funksioni është gjithmonë specifik për llojin e problemit që trajtohet nga algoritmi.

Secili nga pesë fiset ka një teknikë dhe strategji të ndryshme për zgjidhjen e problemeve që rezultojnë në algoritme unike. Kombinimi i këtyre algoritmeve duhet të çojë përfundimisht në algoritmin master që do të jetë në gjendje të zgjidhë çdo problem të caktuar. Diskutimi i mëposhtëm ofron një përmbledhje të pesë teknikave kryesore algoritmike.

Arsyetimi simbolik

Një nga fiset më të hershme, simbolistët, besonte se njohuria mund të përftohej duke vepruar në simbole (shenja që përfaqësojnë një kuptim ose ngjarje të caktuar) dhe duke nxjerrë rregulla prej tyre. Duke bashkuar sisteme komplekse rregullash, ju mund të arrini një zbritje logjike të rezultatit që dëshironi të dini, kështu që simbolistët formuan algoritmet e tyre për të prodhuar rregulla nga të dhënat. Në arsyetimin simbolik, deduksioni zgjeron sferën e njohurive njerëzore, ndërsa induksioni ngre nivelin e njohurive njerëzore. Induksioni zakonisht hap fusha të reja eksplorimi, ndërsa deduksioni i eksploron ato fusha.

Lidhjet e modeluara në neuronet e trurit

Koneksionistët janë ndoshta më të famshmit nga pesë fiset. Ky fis përpiqet të riprodhojë funksionet e trurit duke përdorur silikon në vend të neuroneve. Në thelb, secili prej neuroneve (i krijuar si një algoritëm që modelon homologun e botës reale) zgjidh një pjesë të vogël të problemit dhe përdorimi i shumë neuroneve paralelisht zgjidh problemin në tërësi.

Përdorimi i përhapjes së pasme, ose përhapja e gabimeve në prapavijë, kërkon të përcaktojë kushtet në të cilat gabimet hiqen nga rrjetet e ndërtuara për t'iu ngjasuar neuroneve njerëzore duke ndryshuar peshat (sa një hyrje e veçantë figuron në rezultat) dhe paragjykimet(cilat veçori janë zgjedhur) të rrjetit. Qëllimi është të vazhdohet me ndryshimin e peshave dhe paragjykimeve deri në momentin kur produkti aktual përputhet me produktin e synuar. Në këtë pikë, neuroni artificial ndizet dhe e kalon zgjidhjen e tij përgjatë neuronit tjetër në linjë. Zgjidhja e krijuar nga vetëm një neuron është vetëm një pjesë e të gjithë zgjidhjes. Çdo neuron ia kalon informacionin neuronit tjetër në linjë derisa grupi i neuroneve të krijojë një dalje përfundimtare. Një metodë e tillë rezultoi më e efektshmja në detyra të ngjashme me njerëzit, si njohja e objekteve, të kuptuarit e gjuhës së shkruar dhe të folur dhe biseda me njerëzit.

Algoritme evolucionare që testojnë variacionin

Evolucionarët mbështeten në parimet e evolucionit për të zgjidhur problemet. Me fjalë të tjera, kjo strategji bazohet në mbijetesën e më të fortit (duke hequr çdo zgjidhje që nuk përputhet me rezultatin e dëshiruar). Një funksion fitnesi përcakton qëndrueshmërinë e secilit funksion në zgjidhjen e një problemi. Duke përdorur një strukturë peme, metoda e zgjidhjes kërkon zgjidhjen më të mirë bazuar në daljen e funksionit. Fituesi i çdo niveli të evolucionit duhet të ndërtojë funksionet e nivelit tjetër. Ideja është që niveli tjetër do t'i afrohet zgjidhjes së problemit, por mund të mos e zgjidhë plotësisht, që do të thotë se nevojitet një nivel tjetër. Ky fis i veçantë mbështetet shumë në rekursion dhe gjuhë që mbështesin fuqishëm rekursionin për të zgjidhur problemet. Një rezultat interesant i kësaj strategjie kanë qenë algoritmet që evoluojnë:

Konkluzioni Bayesian

Një grup shkencëtarësh, të quajtur Bayesians, kuptuan se pasiguria ishte aspekti kryesor për t'u mbajtur nën sy dhe se të mësuarit nuk ishte i sigurt, por përkundrazi ndodhte si një përditësim i vazhdueshëm i besimeve të mëparshme që bëheshin gjithnjë e më të sakta. Ky perceptim i shtyu bajezianët të adoptonin metoda statistikore dhe, në veçanti, derivimet nga teorema e Bayes, e cila ju ndihmon të llogaritni probabilitetet në kushte specifike (për shembull, duke parë një kartë të një fare të caktuar , vlerën fillestare për një sekuencë pseudo-rastësore, tërhequr nga një kuvertë pas tre letrave të tjera të së njëjtës farë).

Sistemet që mësojnë me analogji

Analogjizuesit përdorin makina kernel për të njohur modelet në të dhëna. Duke njohur modelin e një grupi hyrjesh dhe duke e krahasuar atë me modelin e një prodhimi të njohur, mund të krijoni një zgjidhje problemi. Qëllimi është të përdoret ngjashmëria për të përcaktuar zgjidhjen më të mirë për një problem. Është lloji i arsyetimit që përcakton se përdorimi i një zgjidhjeje të caktuar ka funksionuar në një rrethanë të caktuar në një kohë të mëparshme; prandaj, përdorimi i kësaj zgjidhjeje për një grup të ngjashëm rrethanash duhet gjithashtu të funksionojë. Një nga rezultatet më të njohura nga ky fis janë sistemet rekomanduese. Për shembull, kur blini një produkt në Amazon, sistemi i rekomanduesve del me produkte të tjera të lidhura që mund të dëshironi t'i blini gjithashtu.

Qëllimi përfundimtar i mësimit të makinerive është të kombinojë teknologjitë dhe strategjitë e përqafuara nga pesë fiset për të krijuar një algoritëm të vetëm (algoritmi master) që mund të mësojë çdo gjë. Sigurisht, arritja e këtij qëllimi është shumë larg. Megjithatë, shkencëtarë të tillë si Pedro Domingos aktualisht po punojnë drejt këtij qëllimi.


Për të moshuarit: Si të futni Clip Art në një rrëshqitje në PowerPoint

Për të moshuarit: Si të futni Clip Art në një rrëshqitje në PowerPoint

Klip arti është vepra arti e përgjithshme e para-vizatuar dhe Microsoft ofron shumë skedarë klipi art falas me produktet e tij të Office. Mund të futni klip art në paraqitjen tuaj të rrëshqitjes në PowerPoint. Mënyra më e lehtë për të futur artin e klipit është duke përdorur një nga mbajtësit e vendeve në një plan urbanistik: Shfaq një rrëshqitje që përmban një Clip Art […]

Për të moshuarit: Si të mbushni ngjyrën në Microsoft Excel

Për të moshuarit: Si të mbushni ngjyrën në Microsoft Excel

Ngjyra e mbushjes - e quajtur gjithashtu hijezim - është ngjyra ose modeli që mbush sfondin e një ose më shumë qelizave të fletës së punës Excel. Zbatimi i hijeve mund të ndihmojë sytë e lexuesit të ndjekin informacionin nëpër një faqe dhe mund të shtojë ngjyra dhe interes vizual në një fletë pune. Në disa lloje fletëllogaritëse, të tilla si regjistri i fletores së çeqeve, […]

Shtimi i kontakteve të reja në akt! 2005

Shtimi i kontakteve të reja në akt! 2005

Në nivelin më të thjeshtë, qëllimi kryesor i ACT! është të shërbejë si një vend për të ruajtur të gjitha kontaktet me të cilat ndërveproni në baza ditore. Mund të shtoni dhe modifikoni të gjitha kontaktet tuaja nga dritarja Detajet e Kontaktit sepse përmban të gjithë informacionin që i përket një regjistrimi të veçantë dhe […]

Fleta e mashtrimit të mosmarrëveshjeve për LuckyTemplates

Fleta e mashtrimit të mosmarrëveshjeve për LuckyTemplates

Përdorni këtë fletë mashtrimi për të hyrë menjëherë në përdorimin e Discord. Zbuloni robotë të dobishëm Discord, aplikacione që mund të integroni dhe këshilla për intervistimin e të ftuarve.

OpenOffice.org Për Fletën e mashtrimit të LuckyTemplates

OpenOffice.org Për Fletën e mashtrimit të LuckyTemplates

Paketa e zyrës OpenOffice.org ka shumë mjete për ta bërë më të lehtë jetën e punës. Kur jeni duke punuar në OpenOffice.org, njihuni me shiritin e veglave të funksionit (i cili duket pothuajse i njëjtë në të gjitha aplikacionet) dhe butonat kryesorë të shiritit të veglave për ndihmë me komandat bazë për shumicën e detyrave.

Makina bombë e Alan Turingut

Makina bombë e Alan Turingut

Makina Bombe e Alan Turing nuk ishte asnjë formë e inteligjencës artificiale (AI). Në fakt, nuk është as një kompjuter i vërtetë. Ai theu mesazhet kriptografike Enigma, dhe kaq. Megjithatë, ai siguroi ushqim për mendim për Turingun, i cili përfundimisht çoi në një punim të titulluar "Makineri dhe Inteligjenca Kompjuterike"?? që ai botoi në vitet 1950 që përshkruan […]

Mangësitë standarde të harduerit për inteligjencën artificiale

Mangësitë standarde të harduerit për inteligjencën artificiale

Aftësia për të krijuar një sistem modular ka përfitime të rëndësishme, veçanërisht në biznes. Aftësia për të hequr dhe zëvendësuar komponentë individualë i mban kostot të ulëta ndërsa lejon përmirësime në rritje si në shpejtësi ashtu edhe në efikasitet. Megjithatë, si me shumë gjëra, nuk ka drekë falas. Modulariteti i ofruar nga arkitektura Von Neumann vjen me disa […]

10 të bëra dhe mospërfillje kur përdorni QuarkXPress

10 të bëra dhe mospërfillje kur përdorni QuarkXPress

Nëse do t'ju duhej të zgjidhnit dhjetë gjëra të lehta për t'u harruar, por jashtëzakonisht të dobishme për t'u mbajtur mend rreth QuarkXPress, ato në listën e mëposhtme, i dashur lexues, do të ishin ato. Namaste. Flisni me printerin tuaj komercial Të gjitha projektet e printimit fillojnë dhe përfundojnë me printerin. Kjo sepse vetëm printerët i dinë kufizimet e tyre dhe mijëra mënyra se si mund të bëhet një projekt […]

Origjina e Bitcoin

Origjina e Bitcoin

Aspekti më i rëndësishëm i bitcoin mund të jetë koncepti që qëndron pas tij. Bitcoin u krijua nga zhvilluesi Satoshi Nakamoto. Në vend që të përpiqej të krijonte një metodë krejtësisht të re pagese për të përmbysur mënyrën se si ne të gjithë paguajmë për gjërat në internet, Satoshi pa disa probleme me sistemet ekzistuese të pagesave dhe donte t'i adresonte ato. Koncepti i […]

Si të mbroni privatësinë tuaj kur përdorni Bitcoin

Si të mbroni privatësinë tuaj kur përdorni Bitcoin

Një nivel i caktuar anonimiteti është i lidhur me përdorimin e bitcoin dhe monedhës dixhitale në përgjithësi. Nëse mund ta etiketoni atë si "mjaft anonim" është një mendim personal. Ka mënyra për të mbrojtur privatësinë tuaj kur përdorni bitcoin për të lëvizur fondet, por këto kërkojnë disa përpjekje dhe planifikim: Ju mund të krijoni një adresë të re për […]