Noras sukurti protingas mašinas (arba senovėje – stabus) yra toks pat senas kaip ir žmonės. Noras nebūti vienai visatoje, turėti ką nors, su kuo bendrauti be kitų žmonių neatitikimų, yra stiprus. Šioje diskusijoje pateikiama trumpa, tinkama šiuolaikinių AI bandymų istorijos apžvalga.
Ankstyviausi kompiuteriai buvo būtent tokie: kompiuteriniai įrenginiai. Jie imitavo žmogaus gebėjimą manipuliuoti simboliais, kad galėtų atlikti pagrindines matematines užduotis, tokias kaip sudėjimas. Loginis samprotavimas vėliau pridėjo galimybę atlikti matematinius samprotavimus palyginant (pvz., nustatyti, ar viena reikšmė yra didesnė už kitą). Tačiau žmonėms vis tiek reikėjo apibrėžti algoritmą, naudojamą skaičiavimui atlikti, pateikti reikiamus duomenis tinkamu formatu ir interpretuoti rezultatą. 1956 m. vasarą įvairūs mokslininkai dalyvavo seminare, vykusiame Dartmuto koledžo miestelyje, norėdami nuveikti ką nors daugiau. Jie prognozavo, kad mašinoms, kurios galėtų mąstyti taip pat efektyviai, kaip ir žmonės, prireiks daugiausia vienos kartos. Jie klydo.
Nurodyta problema, susijusi su Dartmouth koledžu ir kitomis to meto pastangomis, yra susijusi su aparatine įranga - apdorojimo galimybe pakankamai greitai atlikti skaičiavimus, kad būtų sukurtas modeliavimas. Tačiau tai tikrai nėra visa problema. Taip, aparatinė įranga atsispindi paveikslėlyje, bet jūs negalite imituoti procesų, kurių nesuprantate. Nepaisant to, AI šiandien yra šiek tiek efektyvus, nes aparatinė įranga pagaliau tapo pakankamai galinga, kad galėtų atlikti reikiamą skaičių skaičiavimų.
Didžiausia šių ankstyvųjų bandymų problema (ir vis dar didelė problema šiandien) yra ta, kad mes nesuprantame, kaip žmonės pakankamai gerai mąsto, kad sukurtų bet kokį modeliavimą – darant prielaidą, kad krypties modeliavimas netgi įmanomas. Dar kartą apsvarstykite su pilotuojamu skrydžiu susijusias problemas, aprašytas anksčiau skyriuje. Broliams Wrightams pavyko ne imituoti paukščius, o suprasti paukščių naudojamus procesus ir taip sukurti aerodinamikos lauką. Vadinasi, kai kas nors sako, kad kita didelė AI naujovė jau visai šalia, tačiau nėra jokios konkrečios disertacijos apie susijusius procesus, naujovė yra ne kas kita, o visai šalia.
Ekspertų sistemos pirmą kartą pasirodė aštuntajame ir vėl devintajame dešimtmetyje kaip bandymas sumažinti DI keliamus skaičiavimo reikalavimus, naudojant ekspertų žinias. Atsirado keletas ekspertų sistemos vaizdų, įskaitant taisyklėmis pagrįstus (kuriuose naudojami jei… tada teiginiai, kad sprendimai būtų pagrįsti nykščio taisyklėmis), rėmeliais (kuriose naudojamos duomenų bazės, suskirstytos į susijusias bendros informacijos hierarchijas, vadinamas rėmeliais), ir logika (kurios remiasi). apie aibių teoriją santykiams nustatyti). Ekspertų sistemų atsiradimas yra svarbus, nes jos pristato pirmuosius tikrai naudingus ir sėkmingus AI diegimus.
Šiandien vis dar matote naudojamas ekspertų sistemas (nors jos taip ir nebėra vadinamos). Pavyzdžiui, jūsų programos rašybos ir gramatikos tikrintuvai yra tam tikros ekspertų sistemos. Gramatikos tikrintuvas yra ypač pagrįstas taisyklėmis. Verta apsidairyti, kad pamatytumėte kitas vietas, kuriose ekspertinės sistemos vis dar gali praktiškai panaudoti kasdienes programas.
Ekspertų sistemų problema yra ta, kad jas gali būti sunku sukurti ir prižiūrėti. Ankstyvieji vartotojai turėjo išmokti specializuotas programavimo kalbas, tokias kaip List Processing (LisP) arba Prolog. Kai kurie pardavėjai matė galimybę perduoti ekspertines sistemas į mažiau patyrusių ar pradedančiųjų programuotojų rankas, naudodami tokius produktus kaip VP-Expert , kurie remiasi taisyklėmis pagrįstu požiūriu . Tačiau šie produktai paprastai suteikė labai ribotas funkcijas naudojant mažas žinių bazes.
Dešimtajame dešimtmetyje frazės ekspertų sistema pradėjo nykti. Idėja, kad ekspertinės sistemos sugedo, pasirodė, tačiau realybė tokia, kad ekspertinės sistemos buvo tiesiog tokios sėkmingos, kad įsitvirtino programose, kurioms jos buvo skirtos palaikyti. Naudojant tekstų rengyklės pavyzdį, vienu metu reikėjo nusipirkti atskirą gramatikos tikrinimo programą, pvz., „ RightWriter“ . Tačiau dabar tekstų rengyklėse yra gramatikos tikrintuvai , nes jie pasirodė labai naudingi (jei ne visada tikslūs).
Terminas dirbtinio intelekto žiema reiškia laikotarpį, kai AI plėtrai buvo skiriamas sumažintas finansavimas. Apskritai dirbtinis intelektas ėjo tokiu keliu, kuriuo šalininkai pervertina tai, kas įmanoma, paskatindama žmones, neturinčius žinių apie technologijas, bet turinčius daug pinigų, investuoti. Tada seka kritikos laikotarpis, kai dirbtinis intelektas nepateisina lūkesčių ir galiausiai sumažėja finansavimas. Nemažai šių ciklų įvyko bėgant metams – visi jie niokoja tikrąją pažangą.
AI šiuo metu yra naujoje hype fazėje dėl mašininio mokymosi – technologijos, padedančios kompiuteriams mokytis iš duomenų. Jei kompiuteris mokosi iš duomenų, tai reiškia, kad operacijų (užduočių) nustatymas nėra priklausomas nuo žmogaus programuotojo, o išveda jas tiesiogiai iš pavyzdžių, parodančių, kaip kompiuteris turi elgtis. Tai tarsi kūdikio auklėjimas, rodant jam, kaip elgtis, pavyzdžiu. Mašininis mokymasis turi spąstų, nes kompiuteris gali išmokti atlikti veiksmus neteisingai per neatsargų mokymą.
Penkios mokslininkų gentys dirba su mašininio mokymosi algoritmais, kiekviena iš jų skirtingais požiūriais (išsamesnės informacijos ieškokite skyriuje „Vengimas AI hype“, esantį vėliau šiame skyriuje). Šiuo metu sėkmingiausias sprendimas yra gilus mokymasis – technologija, kuria siekiama imituoti žmogaus smegenis. Išsamus mokymasis yra įmanomas dėl prieinamų galingų kompiuterių, išmanesnių algoritmų, didelių duomenų rinkinių, kuriuos sukuria mūsų visuomenės skaitmenizacija, ir didelių investicijų iš įmonių, tokių kaip Google, Facebook, Amazon ir kitos, kurios naudojasi šiuo DI renesansu savo reikmėms. verslui.
Žmonės sako, kad dirbtinio intelekto žiema baigėsi dėl gilaus mokymosi, ir tai tiesa. Tačiau pažvelgę į tai, kaip žmonės žiūri į AI, galite lengvai suprasti, kad galiausiai įvyks dar vienas kritikos etapas, nebent šalininkai sušvelnins retoriką.
Iliustracija yra iš anksto nupieštas bendras meno kūrinys, o „Microsoft“ su „Office“ produktais nemokamai teikia daug iliustracijų failų. Galite įterpti iliustraciją į savo „PowerPoint“ skaidrės maketą. Lengviausias būdas įterpti iliustraciją yra naudoti vieną iš vietos rezervavimo ženklų skaidrės makete: Rodyti skaidrę, kurioje yra iliustracija […]
Užpildymo spalva (dar vadinama šešėliavimu) yra spalva arba raštas, užpildantis vienos ar kelių „Excel“ darbalapio langelių foną. Tamsinimas gali padėti skaitytojo akims sekti informaciją visame puslapyje ir suteikti darbalapiui spalvų bei vizualinio susidomėjimo. Kai kurių tipų skaičiuoklėse, pavyzdžiui, čekių knygelės registre, […]
Pačiame paprasčiausiu lygmeniu pagrindinis ACT tikslas! yra vieta, kur saugoti visus kontaktus, su kuriais bendraujate kasdien. Galite įtraukti ir redaguoti visus savo kontaktus iš kontaktinės informacijos lange, nes jame yra visa informacija, susijusi su vienu konkrečiu įrašu ir […]
Naudokite šį kodų lapą, kad pradėtumėte naudoti „Discord“. Atraskite naudingų „Discord“ robotų, programų, kurias galite integruoti, ir patarimų, kaip apklausti svečius.
OpenOffice.org biuro rinkinyje yra daug įrankių, palengvinančių darbo gyvenimą. Kai dirbate OpenOffice.org, susipažinkite su funkcijų įrankių juosta (kuri beveik visose programose atrodo vienodai) ir pagrindinius įrankių juostos mygtukus, kad gautumėte pagalbos su pagrindinėmis komandomis atliekant daugumą užduočių.
Alano Turingo Bombe mašina nebuvo jokia dirbtinio intelekto (AI) forma. Tiesą sakant, tai net nėra tikras kompiuteris. Tai sulaužė Enigma kriptografinius pranešimus, ir viskas. Tačiau tai suteikė Turingui peno apmąstymams, todėl galiausiai buvo parengtas straipsnis „Kompiuterinės mašinos ir intelektas“. kurį jis paskelbė šeštajame dešimtmetyje, kuriame aprašoma […]
Galimybė sukurti modulinę sistemą turi daug naudos, ypač versle. Galimybė pašalinti ir pakeisti atskirus komponentus sumažina sąnaudas ir leidžia laipsniškai pagerinti greitį ir efektyvumą. Tačiau, kaip ir daugumoje dalykų, nemokamų pietų nėra. Von Neumann architektūros teikiamas moduliškumas apima kai kuriuos […]
Jei jums reikėtų pasirinkti dešimt lengvai pamirštamų, bet nepaprastai naudingų dalykų, kuriuos reikia prisiminti apie QuarkXPress, toliau pateiktame sąraše, brangus skaitytojau, jie būtų tokie. Namaste. Pasikalbėkite su savo komerciniu spausdintuvu Visi spausdinimo projektai prasideda ir baigiasi spausdintuvu. Taip yra todėl, kad tik spausdintuvai žino savo apribojimus ir tūkstančius būdų, kaip projektas gali būti įgyvendinamas […]
Svarbiausias bitkoino aspektas gali būti jo koncepcija. Bitcoin sukūrė kūrėjas Satoshi Nakamoto. Užuot bandęs sukurti visiškai naują mokėjimo metodą, kad būtų panaikintas būdas, kuriuo mes visi mokame už daiktus internetu, Satoshi pastebėjo tam tikras esamų mokėjimo sistemų problemas ir norėjo jas išspręsti. Sąvoka […]
Tam tikras anonimiškumo lygis yra susietas su bitkoinų ir skaitmeninės valiutos naudojimu apskritai. Ar galite tai pažymėti kaip „pakankamai anonimišką“, yra asmeninė nuomonė. Yra būdų apsaugoti savo privatumą naudojant bitkoinus lėšoms perkelti, tačiau tam reikia pastangų ir planavimo: galite sugeneruoti naują adresą […]
