機械知能には何が含まれますか?

機械知能の意味合いには次のものが含まれます: 1. 機械学習の一種の判断と生成的思考である脳の認知の基礎; 2. 遭遇したグラフィックスなどを認識する機械の知覚とパターン認識. 判断を下す; 3. ロボットが自然言語を直接理解できるようにする自然言語処理と理解は、真の人間と機械のコミュニケーションを実現するための基礎です; 4. 知識工学は、大規模な知識を表現し、取得し、獲得する方法を研究するものです。スケールデータ 推論のテクニック。

このチュートリアルの動作環境: Windows 10 システム、DELL G3 コンピューター。

機械知能の意味には何が含まれますか?

機械知能の意味には、脳の認知、機械の知覚とパターン認識、自然言語の処理と理解、知識工学の基礎が含まれます。

• 脳認知の基礎: 簡単に言えば、これは機械学習の一種の識別的および生成的思考です。オブジェクトの特性を理解してオブジェクトを識別し、その特性に基づいてオブジェクトを生成します。たとえば、花がある場合、機械はその形状を決定し、対応するコンセプトを見つけ、これらの要素を使用して花を再生成します。

• 機械の認識とパターン認識: インテリジェントな機械は、人間がデータを「フィード」するのを待つのではなく、自ら世界を認識し、グラフィックなどを認識して判断します。

• 自然言語の処理と理解: 「自然言語」とは、コンピューター システムなどを操作するために使用される言語とは対照的に、私たちが実生活で実際に使用する言語です。 . 目的を持って開発されたプログラミング言語。ロボットに自然言語を直接理解させることは、真の人間と機械のコミュニケーションを実現するための基礎となります。

• ナレッジ エンジニアリング: は、大規模データ内の知識を表現、取得、推論する方法を研究するテクノロジーです。

知識の拡大

機械知能の研究には、確固たる数学的基礎が必要です。将来的には、機械を研究する際に AI の理論研究を使用する必要があるからです。インテリジェンスアプリケーション。したがって、応用数学における解析学、代数学、物理統計学、数理モデル実験など、機械知能における応用数学は基礎中の基礎と言えます。

マシン インテリジェンスは新世代のオートメーションの拡張であり、人間を支援し、仕事の性質を変え、仕事をより効率的にするために使用されます。機械知能の基礎はコンピューティングであり、その中核となるのは学習可能な機械であり、これにより人間が知的社会に導きます。機械知能は、AIの視覚機能や画像認識能力などの「知覚」、さまざまな状況で物体を扱うタスクを処理するなど、機械が人間のように行動できるようにする「行動」、「人間のIQ」など、人間のさまざまな能力を模倣します。ネットワーク モデルとアルゴリズムの研究に基づいており、人工ニューラル ネットワークを使用して実用的なアプリケーション システムを形成します。機械が人間の IQ を持ち、人間と同じように考えて問題を処理できる場合、これも高度な人工知能です。「創造性」創造性とは実際には学習する能力です。機械が人間のように学習して創造する能力を持ちたい場合は、機械も学習する必要があります。私たちはそれを「ディープラーニング」と呼んでいます。その動機は、分析学習のために人間の脳をシミュレートできるニューラル ネットワークを構築することであり、データを解釈する人間の脳のメカニズムを模倣します。

人工知能 は、知能の性質を理解し、人間の知能と同様の方法で応答できる新しいインテリジェント マシンを作成しようとするコンピューター サイエンスの一分野です。この分野の研究には以下が含まれます。ロボット工学、言語認識、画像認識、自然言語処理、エキスパートシステムなど人工知能の誕生以来、理論や技術はますます成熟し、応用分野も拡大を続けており、将来的には人工知能がもたらす技術成果は人類の知恵の「入れ物」となることが想像されます。 。人工知能は人間の意識と思考の情報プロセスをシミュレートできます。人工知能は人間の知能ではありませんが、人間と同じように考えることができ、人間の知能を超える可能性もあります。

人工知能技術は、機械知能とも呼ばれます。一般に、人工知能とは、通常のコンピュータ プログラムによって実現される人間の知能技術を指します。人工知能技術には、機械学習、マシン ビジョン、ロボティクス、自然言語処理、自動化などが含まれます。

オートメーションは、システムまたはプロセスの機能を自動的に生成するプロセスです。たとえば、ロボット プロセス オートメーションは、通常は人間によって実行される大量の反復可能なタスクを実行するようにプログラムできます。 RPA は、状況の変化に適応できるという点で IT 自動化とは異なります。

機械学習は、プログラミングを行わずにコンピューターを動作させる科学です。ディープラーニングは機械学習のサブセットであり、非常に簡単に言うと、予測分析の自動化と考えることができます。機械学習アルゴリズムには 3 種類あります: パターンを検出して新しいデータ セットにラベルを付けるためにデータ セットにラベルを付ける教師あり学習、データ セットにラベルを付けず、類似点または相違点に基づいて順序付けする教師なし学習、および強化学習。データセットにはラベルが付けられていませんが、1 つまたは複数のアクションを実行した後、AI システムにフィードバックが与えられます。

マシンビジョンは、コンピューターに視覚を与える科学です。マシンビジョンは、カメラ、アナログからデジタルへの変換、およびデジタル信号処理を使用して、視覚情報をキャプチャおよび分析します。よく人間の視覚と比較されますが、機械の視覚は生物学に束縛されず、壁を通して見るようにプログラムすることができます。署名認識から医療画像解析まで、さまざまな用途に使用されています。コンピューター ビジョンは、マシンベースの画像処理に重点を置いており、マシン ビジョンと混同されることがよくあります。

自然言語処理 (NLP) は、コンピューター プログラムによるコンピューター言語ではなく人間の処理です。 NLP の最も古くて有名な例の 1 つは、電子メールの件名と本文を調べてスパムかどうかを判断するスパム検出です。現在の NLP メソッドは機械学習に基づいています。 NLP タスクには、テキスト翻訳、感情分析、音声認識が含まれます。

パターン認識は、データ内のパターンの識別に焦点を当てた機械学習の一分野です。今日、この言葉は時代遅れです。

ロボティクスは、ロボットの設計と製造に焦点を当てたエンジニアリング分野です。ロボットは、人間が実行するのが難しいタスクや一貫して実行するのが難しいタスクを実行するためによく使用されます。これらは自動車生産の組み立てラインや NASA によって宇宙で大きな物体を移動させるために使用されています。最近、研究者たちは機械学習を使用して、社会環境で対話できるロボットを構築しています。

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