umjetne inteligencije

Besplatno preuzimanje slike za besplatno korištenje.

Da li sam ti pomogao? Poklonite me za kafu.

Preuzmite sliku

umjetne inteligencije (UI, Umjetnička inteligencija, AI) je kompjuterska nauka specijalizirana za stvaranje mašina koje pokazuju znake inteligentnog ponašanja. Definicija "inteligentnog ponašanja" je i dalje predmet diskusije, najčešće se koristi kao standard inteligencije ljudskim razlozima. Džon Mekarti je prvi put došao u 1955.

Istraživanje veštačke inteligencije je visoko specijalizovano i specijalizovano, i podeljeno je na nekoliko oblasti koje se često ne mogu povezati. Celo istraživanje je takođe podeljeno na nekoliko tehničkih problema; Neka od potpolja se bave rešavanjem specifičnih problema, neki od njih, na primer, da koriste specifične alate ili da postignu određene aplikacije. Pitanje da li je moguće konstruisati veštačku inteligenciju takođe je usko vezano za problem svesti, pitanje kalkulacija koje je izvršio sam ljudski mozak ili pitanje evolucije kognitivnih sposobnosti. Slične filozofije veštačke inteligencije su slične dileme.

Među glavnim probelima u rarici su obične inteligencije za uvažavanje, poznavanje, planiranje, učenje, razumijevanje jezika (komunikacija), učenje i učenje se čovjeka manipulovat s předměty. Dosažene obične inteligencije su jedine sa glavnim cjelokupnim vjetrom u tom dijelu.

Z psihosociálního hlediska je umělá inteligence jednou z prvom ne-lidské inteligence.

Razumijevanje umjetne inteligencije, posebno u široj javnosti, pod utjecajem je nedostatka znanja o tome što je moguće i što nije moguće u umjetnoj inteligenciji, što je dodatno podržano bezgraničnom maštom korištenom u "Znanstvenoj fantastici". Da bi se veštačka inteligencija smatrala disciplinom, neophodno je odrediti te granice i eliminisati (ponekad čak i magiju). Ova ograničenja su određena svojstvima alata dostupnih umjetnoj inteligenciji. Prvo, potrebno je reći šta je umjetna inteligencija. Veštačka inteligencija se sastoji u konstruisanju i upotrebi modela ljudske aktivnosti (procesa) koji se smatraju inteligentnim. Ova aktivnost je generisana strukturama ljudskog mozga, stvarnog sveta. Od svog osnivanja (od sredine 20 veka), ovo modeliranje je uzelo dva puta:

1. Modeliranje spoljnih manifestacija inteligentne ljudske aktivnosti

2. Modeliranje priznatih struktura ljudskog mozga, trenutno neuronskih mreža

instrumenti
Umjetnička inteligencija odabrala je računarski program za modeliranje (modeliranje). Računar može biti dopunjen senzora varijabli (fizičke, kemijske, biološke, itd) i pogoni (pipke pokreta znači - točka, staze, noge, itd), a to može dovesti do složenih uređaja - kognitivne robot lunarnog rovera, automobil bez vozača, itd Ovi kompjuterski dodaci nisu bitni sada jer je potrebno samo da pratimo mogućnosti obrade računarskog programa.

Programski jezici koji omogućavaju izgradnju računarskog programa su među veštačkim zvaničnim jezicima. Osnovna karakteristika ovih jezika je tačno tumačenje svih njihovih jezičkih konstrukcija i svih operacija iznad njih. To je veštački apstraktni dizajn. Podrazumeva se da prirodne ljudske nejasne, emocionalne i subjektivne interpretacije, zvane konotacije, moraju biti uklonjene i zamenjene tačnim tumačenjima. Ona će postići zabranu (poništenje), unutrašnju neodređenost, koja će takođe proterivati ​​ljudsku emocionalnost i subjektivnost, vidi Vagnost. Ova intervencija nestaje sve ljudske (nejasnoća, subjektivnost, emocionalnost) i rezultat ove ograničavanje je bezvodnoj pustinji bezdušni strojevi - umjetni formalnog jezika (kompjuter). Značenje svakog jezičkog konstrukta (simbolni nizovi) i svaka operacija iznad ovih konstrukcija tada je precizno opisana (sa nultom unutrašnjom nejasnom), tako da svaka osoba saznanja zna bez obzira na šta oni znače. Objekti sa tako precizno definisanim elementima formiraju grupu koju nazivamo tačnim svetom. Ovo uključuje ne samo računarske jezike, Turing mašinu, već i matematiku, formalnu logiku, tačne igre (šah, dama, igre s kartama itd.), Tačnu nauku. Još jedna katastrofa za tačan svet, prouzrokovana zabranom unutrašnje nejasnosti, je:

Gubitak inferencijalnog momenta

Uklanjanje unutrašnjih nejasnoća izvan tačne svijet, ne samo da smo pokazali genijalnosti ljudskog duha koji žive u hipotetičkom sadrži nejasan jezik i osjećati, ali uz to i mogućnost samohybnosti inventivni razmišljanja. Tako smo izgubili zaključak o zaključivanju u tačnom svetu. Gubitak samo-pokretljivosti zaključka, nemogućnost prenošenja na svet sa zabranom unutrašnjom nejasnošću, predstavlja korak od čoveka do bezdušne mašine; je korak od živih do neživih u informativnom smislu. Na primjer, u matematici, ljudski pokretač mora ući, koji traži način, koja prilagođavanja matematičkim odnosima bira, kako bi se postigli željeni (konačni) odnosi. U jednostavnom primeru, ovo je prikazano na stranici Exact Science. Kakav zaključak važi i za matematiku, važi i za kartičnu igru ​​ili za šah. Značenja karata ili šahovskih komada poznate su poznatom čoveku, kao i pravila igre. Igrač (pokretni) mora primeniti svoj intelekt da bi odabrao udarce u igri prema pravilima. Ako se kretanje matematičkog derivata ili tačne igre programira za računar, aktivnost inicijatora mora biti programirana. Programator mora programirati ulogu inženjera (matematičara ili igrača) tako da, nakon svakog koraka ili izvođenja igre, (programirani) pokretni može da generiše sledeći korak. Nije dobro pronaći magičnu mašinu na računaru, njegova magija je prazna kao magija gomile kartica, ili figure na šahovskoj ploči, nedostaje pokretna, nedostaje život. Hybatelem je u svakom slučaju osoba, njegova intelektualna sposobnost. Za razliku od drugih mašina koje obrađuju ili procesuiraju masu, računar obrađuje informacije, ali ova razlika ne sme biti pogrešna. Niti mora prevariti znanje da se program može stvoriti na način da se može promeniti, jer uprkos svim promenama, to će biti dio tačnog sveta i ne može ga ostaviti. Ključna karakteristika mašine je količina (ponekad preciznost, ručno nedostižna) obrađenih entiteta (materija, informacija) i korišćenje spoljne energije za ovu aktivnost. Bager na kopnenim površinama u površinskim rudnicima sa svojom masom grubog uglja otvara mogućnosti koje ne bi postojale ako bi njene aktivnosti podržali ljudi (hiljade ljudi) sa šljunkom i lopatama. Mašina sa svojom količinom performansi (sa brzinom aktivnosti u odnosu na čoveka) omogućava realizaciju aktivnosti, inače neizvjesne, bilo da se radi o rudarstvu ili obradi informacija.

To je alat - kompjuter koji poseduje veštačku inteligenciju za modeliranje. Mora se imati na umu da programskim jezicima (a time i kompjuter) pripadaju točne svetu su točne mašina i tačnost leži dok je u pritvoru savršen ljudske psihe sa značenja jezika strukture i operacije nad njima.

Ograničenja
Veštačka inteligencija se bavi dvema vrstama problema, u zavisnosti od toga da li su povezani sa stvarnim svetom ili ne. Oni koji nisu povezani sa stvarnim svetom su iz tačnog sveta, na primer, tačne igre (vidi Tačan) ili matematički dokaz (dokaz teorema). Ovo je modelovanje tačnog sveta sa tačnim svetom, a modeliranje se svodi pre svega na modeliranje motiva. Najpoznatiji je modeliranje šahovskih stručnjaka. Postoji restriktivna barijere mogu predstavljati složenost algoritama (vidi i zapis) modeliranje pokretač i eventualno npr. Broj kombinacija raspored figura u šahu, ili drugih problema u umjetne inteligencije modela.

Štaviše, situacija je komplikovana čim se stvarni problemi odnose na probleme. Jedini most između tačnog i stvarnog svijeta je alat koji nazivamo količina (mehanička snaga, koncentracija jona u rješenju, intenzitet osvetljenja itd.). Uobičajeno je da se oba ova svijeta, jer upravo svijet tačno određene (sa nula internim neodređenost njihove interpretacije), odnosno, tako da svi u lice na terenu obrazovani, bez ikakve sumnje zna svoj značaj, au stvarnom svijetu je elementarna mjerljiv sondu na ovaj svijet, i stoga njegov merljivi elementarni predstavnik. To je kamen temeljac jedne nauke. Problemi veštačke inteligencije vezani za stvarni svet trebaju biti podijeljeni u dvije kategorije.

Prvi od njih je da se model koristi umjetne inteligencije znanje o stvarnom svijetu bi trebalo da bude tako da se određeni set (default) znanje potiče više znanja u osnovi znanja skrivena, ali se može izvesti iz njih. Takav model se zove ekspertni sistem. Pošto je ovaj model mora biti dio tačan svijeta, neophodno je da se znanje je napisano na umjetni formalnog jezika (matematika, formalne logike, programski jezik), jezik s točnim tumačenje, i zbog toga ne može biti prirodni jezik sa nejasnim, emocionalne i subjektivne interpretacije - konotacije. Zbog toga se to znanje mora steći metodom tačne nauke. Treba napomenuti da je znanje stečeno prirodno nejasne, subjektivne i emocionalne ljudskog znanja izražen u prirodnom jeziku, oni se ne mogu prenositi na točne znanja, točne formalni jezik za opisivanje vidjeti Vagueness. Ako lingvističke strukture prirodnog jezika umetnut u tačne svijet (matematika, formalne logike, programski jezici), moramo da se odreknu svojih prirodnih, čovjek je dodijeljen značenje, jer tačno svijet nije faktor koji bi bio u stanju da odredi, primijeniti i proces (da li je sposobna samo za ljudsku psihu). Ovi jezički konstrukti mogu se obrađivati ​​kao bilo koji niz simbola, ali bez njihovog prirodnog tumačenja. Ili iz neznanja, ili možda ignoriranje navedenih mogućnost ulaska u tačno svijet, na početku razmatranja stvaranje umjetne inteligencije izgledao zabludi pokušaji da se koristi znanje predstavljeni u prirodnom jeziku, potiče prirodne ljudskog znanja.

Druga kategorija problema koji se odnose na stvarnom svijetu su vnitropsychické procesi koji podupiru ljudske inteligencije, to je proces stvaranja stvarnom svijetu. Ovi procesi su inherentno povezana sa unutrašnjim nejasne, tako da ne postoje točne most na svijetu, za navedeni most, koji je varijabilan, traži zabranu o unutrašnjoj nejasnoća, a to je u slučaju vnitropsychických procesa sastavni dio. Stoga, ogranak umjetne inteligencije, koje smo gore određen: Modeliranje spoljne manifestacije inteligentnih ljudskih aktivnosti, zar ne ni pokušavati, nemam alat. Međutim, mora se primetiti druga grana veštačke inteligencije, koju vodi modeliranje aktivnosti neuronskih mreža. Učinite to s velikim nadama, ali je neophodno da se utvrdi u kojoj meri ovaj model može odrediti realni aktivnost ljudskog mozga, interne procese sa inherentne neodređenosti. Istorijski gledano, prvi matematički model neuronske aktivnosti predstavili su Warren McCulloch i Walter Pitts u 1943-u. Bitno je da su (matematički) model pripada tačne svijet, i da su svi njihovi sljedbenici idu na ovaj način, originalni jednostavan model neurona, ali to se pretvara u, sve složenije oblike (prema kreativne mašte i profesionalno iskustvo autora) ali i dalje kao matematički (kompjuterski) model, model tačnog sveta sa zabranjenom unutrašnjom nejasnošću. Pravi inherentno neodređeni procesi koji se pokreću u ljudskom mozgu ne mogu modelirati tačan svet, odnosno matematički jezik ili računar. Veoma detaljno proučavanje strukture i aktivnosti neurona izvedenog pod elektronskim mikroskopom predstavio je prof. Stuart Hameroff u svojoj knjizi. U neuron je naveden kao vrlo kompleksne strukture ima svoju autonomiju ponašanja na osnovu obrade ogromne količine informacija, koja se prvenstveno koristi za stvaranje prilagođenih (inteligentni) vještine donošenja odluka saradnje sa drugim neuronima. Takvi neuroni su otprilike 100 milijardi u ljudskom mozgu. Zbog nejasnih nejasnih procesa ljudskog mozga ne može se modelirati tačnim svetom, moraju se tražiti drugi alati za modeliranje, vjerovatno biološki. Vnitropsychické obrađuje sa svoje inherentno vezanost za vnitropsychickou nejasnoća razlikuje od svih do sada studirao procesa koji se odvijaju u stvarnom svijetu, npr. Fizika, kemija, itd Što se potraga za novim načinima (u ovom slučaju, sklonite se s puta programski navedene umjetne inteligencije), tako da postoje pokušaji koristite žive moždane strukture, kao što su pacovi umjesto kompjuterskih modela neuralnih mreža. Ove moždane strukture žive kroz odgovarajuće sučelje uključeni u umjetni sistema (kompjuter) za obradu informacija koje su uključene npr. Kognitivna robota.

Ukratko, stoga možemo reći da su ograničene veštačke inteligencije opisane:

- Složenost algoritama

- Za teme iz stvarnog svijeta, također je potrebno koristiti samo znanje stečeno vještačkim znanjem egzaktne znanosti, pisano matematički (programskim jezikom) predstavljeno odnosima između količina. Nije moguće koristiti inherentno nejasna znanja dobijena prirodnim ljudskim znanjem, predstavljena nejasnim, emocionalnim i subjektivnim prirodnim jezikom. Niti se mogu prevesti na formalni jezik. Pošto je veštački formalni jezik sposoban da predstavlja samo znanje iz stvarnog sveta koje je stečeno veštačkim znanjem egzaktne nauke, a to je samo mali deo ljudskog znanja, primenljivost veštačke inteligencije u tom pogledu je veoma ograničena.

- Inherentna neodređenost unutrašnjih psihičkih procesa. Ne postoji jezički alat koji bi mogao opisati intrinzične, inherentno nejasne procese ljudskog mozga, tako da oni mogu biti modelirani od strane pravog sveta - kompjutera. Dakle, čak i neuronske mreže koje modelira tačan svijet ne mogu biti dovoljno adekvatan model stvarnih, inherentno nejasnih procesa ljudske psihe u stvarnom svijetu - ljudskom mozgu.

Mogući put daljeg razvoja

Unutrašnje neodređeni procesi ljudske psihike imaju svoje materijalne nosače - biokemijske procese, očigledno u svom srcu, što se može opisati hemijskim i fizičkim zakonima. Ako se prizna i odredi princip stvaranja procesnog okruženja sa inherentnom nejasnošću, ovi procesi se mogu umetnuti veštački, možda čak iu prirodi, osim biološke suštine ljudskog mozga. To je otkrivanje principa životne sredine sa nesuglasicom unutrašnje nejasnoće, a time i razumevanje principa života u informativnom smislu.

turing test
Související informace naleznete také v článku Turingův test.
Na ovoj srovnání spočívá také miłlenka Turingova testu, koji je izvijestio informatiku Alana Turinga u 1950-u i svima članovima "Računarske mašine i inteligencije". Veće tvrdi, već za inteligentne mašine za čišćenje, nemoguće je provesti lingvistički izvještaj od lingvističkog vješanja čovjeka.

Argument čínského pokoje je často pokládán za protivargument Turingovu testu. Uvažuje, već od strane mohl postoji stroj, koji je inteligentnim chování simuloval primjenom sad reakcije na sve moguće otkaze, aniž od nad čimkoliv "přemýšlel".

neuronske mreže
Takođe možete pronaći srodne informacije u Neuron Network.
Umělé neuronové sítě v umělé inteligenci mají za vzor chování odpovídajících biologických struktur. Skládají se s výpocetních němecím modelů, ktoré si navyávaj předávají signály a transformující je pomocí funkce pro přenos k dalším "neuronům".

Genetické programiání
Související informace naleznete také u článku Genetické programání.
Genetičke programe striktno uzimaju njene prostrekle za proširene probleme u inteligenciji, ali običan programski postupak, jer se zaustavlja konkretni algoritam za učenje u školi u skladu s postupkom evolucionih metoda.

Expertní systémy
Související informace nalazite u članku Expertní systém.
Ekspertni sistem je program za pokretanje, koji omogućava učenje stručnog radija, a rozhodnutí nebo doporučuje řešení u konkretnim situacijama.

Ekspertni sustavi su upertovani tako da, mohly zpracovat nenumerické i neurčité informace a řešit taku úlohy, které nejsou tradicionalne tradicionalne algoritmičke postupke.

Prohledávání stavového prostoru
Související informace naleznete také v článku Prohledávání stavového prostoru.
Zvláště při vytváření algoritmů na klasičných klasických (šachů, dámy) se účelné zadefinovat si množinu stavů, kto měžeme hvězda dostatočí, prípustné tahy neboli přechody mezi stavy a počítetní a koncové pozice. Hledáme pak cestu od počátečních stavů ke koncovým stavům, ktoré znameníí náš úspěch.

Možda je to prosta rozsáhlá (například ve hře) od některých případech in nekončené, je třeba volit chytré metody ořezávání nejnižných cestů a přírodný položenie.

Dobývání znalostí
Související informace naleznete takie u članku Data mining.
Velké soubory dat (často uloženo u baze podataka) o nekom sistemu nejsou pouzdane i pochopitelné přímě, a když obsahují informace a vzory chování sledovaného systému. Metodi dobivaju znanje o prenosu podataka u kompaktniju i eksplicitnu formu popisujućeg sistema, koji je pouzdan.

U širem smislu ne radi se samo o obradi elementarnih podataka (brojeva, žica, kategorijskih podataka), već i obrade zvuka, slika (digitalna obrada slike) video, maternji jezik (pogledati obradu prirodnog jezika, korpus) i bioinformatiku (bioinformatika).

Výstupy jsou různé pro různé úlohy a závisí taky na tom, čem je chceme použit a co (a jak kvalitet) dokážeme vydolovat.

Strojové učení
Srodne informacije se takođe mogu pronaći u mašinskom učenju.
Úspěšné algoritmy
igre
Roku 1979 překonal počítač světového mistra ve hře vrhcáby.
Kraljevska šahovska igra je predmet analiza od poĉetka kompjuterske nauke. Rešenje problema je od samog početka povezano sa inteligencijom, ali pobeda ne mora značiti veću inteligenciju. 1997 je pobedio Deep Blue od IBM-a, aktuelnog svetskog šampiona Garija Kasparova. Deep Blue, međutim, bio je hibridni sistem sa kompjuterskim akceleratorima. Bilo je više o brutalnoj sili. Sadašnji AI više nije uspešan i uspešniji.
Chinook je program za hranjenje engleskih dama, čiji su tvari u roku od 2007 prohlašili, već nemaju prohrata. Již několik je omogućio pravedne porále lidské oponenty. Tohoto istraživanje je dodeljeno kombinacijom hrubé sílya za prohledovanu poziciju i glavne čestice i dobru bazu podataka.
Počítačové programy hryící go si často tak dobře nevedly. Kao što je pročitano, već je goban (deska na go) je pomeran u rozsahhlá, a svaki dalšim položenim kamenom čine kompletna rozhodování, u kome su svi majstori šanse zvládnout děky svě vrozené schopnosti rozpoznávání tvarů. Ovim najjlepšijim programima se mogu pouzdati jake hrubou silou (prevođenje stromové prohledávání), kao što su intuici, josou schopné porážet (2016) i mystery.
Další algoritmi
Letecka bojová umělá inteligence ALPHA dobiva vest letecke souboje lépe ne lidští piloti.
Jisté úlohy za inteligencne testove je AI schopna řešit lépe ne više vještina.
AI je takav zvučni znak zvučnog testiranja samog sebe.
AI je shopna určit riziko selhání srdce lépe než doktor.
AI umožuuje snadno napodobit lidské hlasy.
Problemi
Problem je u tome što se AI ponaša kao crna kutija. Čovjek mora slepo verovati u rezultate koji mogu biti bolji (pametniji) od njegovog, jer ih ne razumeju. Zove se po obrazloženju AI (XAI).

AI može eliminisati ljudsko kognitivno izobličenje. Može, međutim, uvesti sopstveno izobličenje. I ljudsko i veštačko razmišljanje se može prevariti.

Umjetnička inteligencija u kulturi
Razumne mašine su zahvalni subjekti pisaca naučne fantastike. Isaac Asimov je posvetio mnoge kratke priče robotskim temama inteligencije, njegovoj kratkoj priči I, robotu, kao i pričama o dvadesetom čovjeku.

Poljski autor Stanišlav Lem se bavio filozofskim aspektima inteligencije nečovječnosti u svojim knjigama Cyberdia i Solaris (koji je još jednom snimljen, čak i dva puta). Neki aspekti mašinske inteligencije razgovarali su io Golemu XIV.

Zaista veliki dio sadašnje publikacija stil sci cyberpunk inherentno povezuje jednako dobro kao i prodor svojstva čoveka i mašine, čime suočavanje sa idejom inteligentne mašine. Kao primer, pominjemo Neuromancer William Gibson.

Filmska publika srednjih publika na početku veka najviše je uticala na trilogiju Matrix, koja govori o svetu u kojem dominira umjetna inteligencija koju je prvobitno stvorio čovjek. Među uticajnim starijim radovima su Terminator ili Blade Runner.

dijeljenje
Molimo pričekajte ...

napiše komentar

Vaša e-mail adresa neće biti objavljena. Obavezna polja su označena *