5 galvenās pieejas AI mācībām

Algoritms ir sava veida konteiners. Tas nodrošina lodziņu konkrēta veida problēmas risināšanas metodes glabāšanai. Algoritmi apstrādā datus, izmantojot virkni labi definētu stāvokļu. Stāvokļiem nav jābūt deterministiem, taču stāvokļi tomēr ir definēti. Mērķis ir izveidot rezultātu, kas atrisina problēmu. Dažos gadījumos algoritms saņem ievades datus, kas palīdz definēt izvadi, taču galvenā uzmanība vienmēr tiek pievērsta izvadei.

Algoritmiem ir jāizsaka pārejas starp stāvokļiem, izmantojot labi definētu un formālu valodu, ko var saprast dators. Apstrādājot datus un risinot problēmu, algoritms definē, precizē un izpilda funkciju. Funkcija vienmēr ir specifiska problēmas veidam, ko risina algoritms.

Katrai no piecām ciltīm ir atšķirīga tehnika un stratēģija problēmu risināšanai, kuru rezultātā tiek izstrādāti unikāli algoritmi. Apvienojot šos algoritmus, galu galā vajadzētu izveidot galveno algoritmu, kas spēs atrisināt jebkuru problēmu. Nākamajā diskusijā ir sniegts pārskats par piecām galvenajām algoritmiskajām metodēm.

Simboliskā spriešana

Viena no senākajām ciltīm, simbolisti, uzskatīja, ka zināšanas var iegūt, darbojoties ar simboliem (zīmēm, kas apzīmē noteiktu nozīmi vai notikumu) un atvasinot no tiem noteikumus. Saliekot kopā sarežģītas noteikumu sistēmas, jūs varētu iegūt loģisku rezultātu, kuru vēlaties uzzināt, tādējādi simbolisti veidoja savus algoritmus, lai izveidotu noteikumus no datiem. Simboliskajā spriešanā dedukcija paplašina cilvēka zināšanu jomu, bet indukcija paaugstina cilvēka zināšanu līmeni. Indukcija parasti atver jaunus izpētes laukus, bet dedukcija pēta šos laukus.

Savienojumi, kas veidoti pēc smadzeņu neironiem

Konnekonisti, iespējams, ir slavenākā no piecām ciltīm. Šī cilts cenšas reproducēt smadzeņu funkcijas, izmantojot silīciju, nevis neironus. Būtībā katrs no neironiem (izveidots kā algoritms, kas modelē reālās pasaules ekvivalentu) atrisina nelielu problēmas daļu, un, izmantojot daudzus neironus paralēli, problēma tiek atrisināta kopumā.

Izmantojot atpakaļejošu vai atpakaļejošu kļūdu izplatīšanu, tiek mēģināts noteikt apstākļus, kādos kļūdas tiek noņemtas no tīkliem, kas izveidoti tā, lai tie līdzinātos cilvēka neironiem, mainot svarus (cik daudz konkrētas ievades skaitļus veido rezultātos) un novirzes.(kuras funkcijas ir atlasītas) no tīkla. Mērķis ir turpināt mainīt svaru un novirzes, līdz faktiskā izvade atbilst mērķa izvadei. Šajā brīdī mākslīgais neirons iedegas un nodod savu šķīdumu nākamajam rindā esošajam neironam. Tikai viena neirona radītais risinājums ir tikai daļa no visa risinājuma. Katrs neirons nodod informāciju nākamajam rindā esošajam neironam, līdz neironu grupa izveido galīgo izvadi. Šāda metode izrādījās visefektīvākā cilvēkiem līdzīgos uzdevumos, piemēram, objektu atpazīšanā, rakstītās un runātās valodas izpratnē un tērzēšana ar cilvēkiem.

Evolūcijas algoritmi, kas pārbauda variācijas

Evolucionāri problēmu risināšanā paļaujas uz evolūcijas principiem. Citiem vārdiem sakot, šīs stratēģijas pamatā ir spēcīgākā izdzīvošana (noņemot visus risinājumus, kas neatbilst vēlamajam rezultātam). Fitnesa funkcija nosaka katras funkcijas dzīvotspēju problēmas risināšanā. Izmantojot koka struktūru, risinājuma metode meklē labāko risinājumu, pamatojoties uz funkcijas izvadi. Katra evolūcijas līmeņa uzvarētājs var izveidot nākamā līmeņa funkcijas. Ideja ir tāda, ka nākamais līmenis pietuvosies problēmas risināšanai, bet var neatrisināt to pilnībā, kas nozīmē, ka ir nepieciešams cits līmenis. Šī konkrētā cilts lielā mērā paļaujas uz rekursiju un valodām, kas ļoti atbalsta rekursiju problēmu risināšanā. Interesants šīs stratēģijas rezultāts ir algoritmi, kas attīstās:

Bajesa secinājums

Zinātnieku grupa, ko sauc par Bayesians, uztvēra, ka nenoteiktība ir galvenais aspekts, kam vajadzētu sekot līdzi, un ka mācīšanās nebija nodrošināta, bet drīzāk notika kā nepārtraukta iepriekšējo uzskatu atjaunināšana, kas kļuva arvien precīzāka. Šī uztvere lika Beijesiem pieņemt statistikas metodes un jo īpaši atvasinājumus no Beijesa teorēmas, kas palīdz aprēķināt varbūtības noteiktos apstākļos (piemēram, redzot noteiktas sēklas karti, pseidogadījuma secības sākuma vērtību, izvilkts no klāja pēc trim citām kārtīm ar tādu pašu izsēklu).

Sistēmas, kas mācās pēc analoģijas

Analizatori izmanto kodola mašīnas, lai atpazītu datu modeļus. Atpazīstot vienas ievades kopas modeli un salīdzinot to ar zināmas izvades modeli, varat izveidot problēmas risinājumu. Mērķis ir izmantot līdzību, lai noteiktu labāko problēmas risinājumu. Tas ir sava veida argumentācija, kas nosaka, ka konkrēta risinājuma izmantošana noteiktā situācijā kādā iepriekšējā reizē darbojās; tādēļ arī šī risinājuma izmantošanai līdzīgos apstākļos vajadzētu darboties. Viens no šīs cilts atpazīstamākajiem rezultātiem ir ieteikumu sistēmas. Piemēram, pērkot produktu vietnē Amazon, ieteikuma sistēma piedāvā citus saistītus produktus, kurus arī jūs, iespējams, vēlēsities iegādāties.

Mašīnmācības galvenais mērķis ir apvienot piecu cilšu izmantotās tehnoloģijas un stratēģijas, lai izveidotu vienu algoritmu (galveno algoritmu), kas var iemācīties jebko. Protams, līdz šī mērķa sasniegšanai ir tālu. Tomēr tādi zinātnieki kā Pedro Domingos pašlaik strādā pie šī mērķa sasniegšanas.


Senioriem: kā ievietot klipkopu PowerPoint slaidā

Senioriem: kā ievietot klipkopu PowerPoint slaidā

Klipkopas ir iepriekš zīmēti vispārīgi mākslas darbi, un Microsoft piedāvā daudzus klipkopas failus bez maksas ar saviem Office produktiem. Varat ievietot klipkopas savā PowerPoint slaidu izkārtojumā. Vienkāršākais veids, kā ievietot klipkopas, ir izmantot vienu no vietturi slaidu izkārtojumā: Parādiet slaidu, kurā ir klipkopa […]

Senioriem: Kā aizpildīt krāsu programmā Microsoft Excel

Senioriem: Kā aizpildīt krāsu programmā Microsoft Excel

Aizpildījuma krāsa (saukta arī par ēnojumu) ir krāsa vai raksts, kas aizpilda vienas vai vairāku Excel darblapas šūnu fonu. Aizēnojuma izmantošana var palīdzēt lasītāja acīm sekot informācijai visā lapā un var pievienot darblapai krāsu un vizuālu interesi. Dažos izklājlapu veidos, piemēram, čeku grāmatiņas reģistrā, […]

Jaunu kontaktu pievienošana likumā! 2005. gads

Jaunu kontaktu pievienošana likumā! 2005. gads

Vienkāršākajā līmenī ACT galvenais mērķis! kalpo kā vieta, kur glabāt visus kontaktus, ar kuriem ikdienā sazināties. Jūs varat pievienot un rediģēt visas savas kontaktpersonas kontaktinformācijas logā, jo tajā ir visa informācija, kas attiecas uz vienu konkrētu ierakstu un […]

Discord For LuckyTemplates apkrāptu lapa

Discord For LuckyTemplates apkrāptu lapa

Izmantojiet šo apkrāptu lapu, lai tieši sāktu lietot Discord. Atklājiet noderīgus Discord robotprogrammatūras, integrētās lietotnes un padomus viesu intervēšanai.

OpenOffice.org LuckyTemplates apkrāptu lapai

OpenOffice.org LuckyTemplates apkrāptu lapai

OpenOffice.org biroja komplektā ir daudz rīku, kas atvieglo darba dzīvi. Strādājot vietnē OpenOffice.org, iepazīstieties ar funkciju rīkjoslu (kas visās lietojumprogrammās izskatās gandrīz vienādi) un galvenās rīkjoslas pogas, lai palīdzētu ar pamata komandām lielākajai daļai uzdevumu.

Alana Tjūringa bumbas mašīna

Alana Tjūringa bumbas mašīna

Alana Tjūringa Bombe mašīna nebija nekāds mākslīgā intelekta (AI) veids. Patiesībā tas pat nav īsts dators. Tas lauza Enigma kriptogrāfiskos ziņojumus, un tas arī viss. Tomēr Tjūringam tas deva vielu pārdomām, kā rezultātā galu galā tika izveidots raksts ar nosaukumu “Datortehnika un izlūkdati”. ko viņš publicēja pagājušā gadsimta piecdesmitajos gados un kurā aprakstīts […]

Standarta aparatūras trūkumi mākslīgajam intelektam

Standarta aparatūras trūkumi mākslīgajam intelektam

Spējai izveidot moduļu sistēmu patiešām ir ievērojamas priekšrocības, īpaši biznesā. Iespēja noņemt un nomainīt atsevišķus komponentus samazina izmaksas, vienlaikus ļaujot pakāpeniski uzlabot gan ātrumu, gan efektivitāti. Tomēr, tāpat kā lielākajā daļā lietu, bezmaksas pusdienu nav. Von Neumann arhitektūras nodrošinātā modularitāte ir saistīta ar dažiem […]

10 Ko drīkst un ko nedrīkst, lietojot QuarkXPress

10 Ko drīkst un ko nedrīkst, lietojot QuarkXPress

Ja jums būtu jāizvēlas desmit viegli aizmirstamas, bet ārkārtīgi noderīgas lietas, ko atcerēties par QuarkXPress, nākamajā sarakstā, dārgais lasītāj, tās būtu tās. Namaste. Sazinieties ar savu komerciālo printeri Visi drukas projekti sākas un beidzas ar printeri. Tas ir tāpēc, ka tikai printeri zina savus ierobežojumus un tūkstošiem veidu, kā projekts var būt […]

Bitcoin izcelsme

Bitcoin izcelsme

Vissvarīgākais bitkoina aspekts var būt aiz tā esošā koncepcija. Bitcoin izveidoja izstrādātājs Satoshi Nakamoto. Tā vietā, lai mēģinātu izstrādāt pilnīgi jaunu maksājuma veidu, lai izjauktu veidu, kā mēs visi maksājam par lietām tiešsaistē, Satoshi redzēja noteiktas problēmas esošajās maksājumu sistēmās un vēlējās tās risināt. Jēdziens […]

Kā aizsargāt savu privātumu, izmantojot Bitcoin

Kā aizsargāt savu privātumu, izmantojot Bitcoin

Zināms anonimitātes līmenis ir saistīts ar bitcoin un digitālās valūtas izmantošanu kopumā. Tas, vai varat to atzīmēt kā “pietiekami anonīmu”, ir personisks viedoklis. Ir veidi, kā aizsargāt savu privātumu, izmantojot bitcoīnu līdzekļu pārvietošanai, taču tas prasa zināmas pūles un plānošanu: varat izveidot jaunu adresi […]