人工知能を知り、理解する方法

人工知能の知識と理解は次のとおりです: 1. 多くの研究分野をカバーしている; 2. 深層学習、強化学習、自然言語処理への傾向; 3. 将来の幅広い応用分野; 3.新たな経済影響要因。

人工知能に関する知識と理解:

1950 年代以来、コンピューター科学者は研究開発に熱心に取り組んできました。人間の知能に似たプログラム。これらのプログラムが一定のレベルまで開発されると、特定のアプリケーション シナリオで人間に取って代わることができます。それらは人工知能 (AI) やコグニティブ コンピューティングと呼ばれます。

1980 年代、人々はこの概念を誇大宣伝しましたが、その後「人工知能の冬」が到来し、この良い願いの終焉が告げられました。最近まで、この分野におけるいくつかの画期的な成功により、人工知能は人間の力を解放するインテリジェントなマシンをもたらすだけでなく、新たなテクノロジーも生み出すだろうと学術界にようやく確信させてきました。

1. 多くの研究分野をカバーします: コンピュータ科学、心理学、哲学、神経科学、社会学、数学、生物学

コンピュータサイエンス、人工知能では、学際的な研究です。分野。研究の目的に応じて、数学、情報学、音声認識、コンピュータ ビジョン、ロボット工学などの分野のソリューションが含まれます。そして、研究者がコンピューターに同情、幸福、助けたいという欲求などの感情を理解できるように教え始めて以来、心理学的モデルや哲学的モデルも研究に組み込まれるようになりました。さらに、コンピュータ プログラムは自動運転や保険会社の管理などの業務でも意思決定を行う必要があるため、特に賠償請求に関する法的分野の質問に答えることもできなければなりません。

2. 人工知能の研究トレンド

トレンド 1: ディープ ラーニング

ディープ ラーニングとは、多層の人工ニューラル ネットワークによる学習を指します。このネットワーク モデルは人間の神経系に基づいています。人間の脳では、神経経路は使えば使うほど活性化します。これはソフトウェア ネットワークにも当てはまります。

トレンド 2: 強化学習

従来の機械学習モデルはデータ内の固定パターンを見つけることに重点を置いていますが、強化学習プログラムはさらに一歩進んでいます。彼らは特定の目標を可能な限り達成するために意思決定を行います。これは、予測分析からガイド付き分析への移行を反映しています。

トレンド 3: 自然言語処理

自然言語処理と自動言語認識は、どちらも最も広く使用されている人工知能テクノロジです。 Google の検索機能、Siri の音声コマンド、Amazon Alexa の家電制御など、それらはすべて音声認識と理解に基づいています。

3. 人工知能の将来の応用分野: 産業用およびサービスロボット、オフィスソフトウェア、相互接続された電気輸送、医療診断ソフトウェア

将来的には、人工知能 単純なプロセスを学習できるロボットは、工場、倉庫、病院、老人ホームなどで労働者をサポートするために使用されます。そして、自律的な意思決定が可能なプログラムは、アーカイブや標準化されたプログラム通信などの単純な管理タスクをすぐに処理できるようになるでしょう。コネクテッド e-モビリティでは、自動運転車両が相互に調整して道路交通を最適化します。これにより大都市を交通渋滞から救い、より住みやすくなる可能性がある。専門家はまた、スマート医療診断システムが人々に多大な利益をもたらす可能性があることを発見しました。これらのシステムをトレーニングすると、異常を検出し、予備的な分析を行うために使用できます。

4. 新たな経済影響要因

専門家は、人工知能技術が経済活動に根本的な変化をもたらしていると考えています。現在、経済成長の鍵となる要素はもはや資本や労働ではなく、先進国が人工知能技術によってもたらされる機会をいかに活用するかにかかっています。この新たな成長モデルの基盤となるのはデータです。将来的には、データは 1970 年代の鉱物油と同じくらいビジネスと職場にとって価値のあるものになるでしょう。同時に、データは機械学習の基礎です。プログラムが処理するデータが増えるほど、障害検出、予測、音声認識、動作などの操作をより正確に完了できるようになります。

関連する学習に関する推奨事項: プログラミング ビデオ、Web サイト構築チュートリアル

以上が人工知能を知り、理解する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。