一般的な科学的定義によれば、人工知能は人間に似たコンピューター プログラムです。

一般的な科学的定義によれば、人工知能は人間と同様に動作するコンピューター プログラムであり、人工知能の英語略語は AI であり、シミュレーションのための理論、方法、技術の研究開発です。人間と知性の拡張、拡大 知性の性質を理解し、人間の知性と同様の方法で反応できる新しいインテリジェントマシンを生み出すことを試みる新しい技術科学と応用システム。

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。

一般的な科学的定義によると、人工知能は人間と同様に動作するコンピューター プログラムです

人工知能 (Artificial Intelligence)、英語の略称は AI です。監督は難しく、人間の知能をシミュレートし、拡張し拡張するための理論、方法、技術、応用システムを研究開発する新しい技術科学です。

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な機械を生み出すことを試みるコンピューター サイエンスの一分野です。この分野の研究には、ロボット、言語認識、画像が含まれます。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。

人工知能は非常に挑戦的な科学であり、この研究に携わる人々はコンピューターの知識、心理学、哲学を理解する必要があります。人工知能は非常に幅広い科学であり、機械学習やコンピューター ビジョンなどのさまざまな分野で構成されています。一般的に言えば、人工知能研究の主な目標は、通常は人間の知能を必要とする複雑な作業を機械に実行できるようにすることです。しかし、時代や人々が異なれば、この「複雑な仕事」に対する理解も異なります。

知識の拡大: 人工知能科学の概要

実践的な応用

マシン ビジョン、フィンガープリント認識、顔認識、網膜認識、虹彩認識、掌紋認識、エキスパートシステム、自動計画、インテリジェント検索、定理証明、ゲーム、自動プログラミング、インテリジェント制御、ロボット工学、言語と画像の理解、遺伝的プログラミングなど。

分野カテゴリ

人工知能は、自然科学と社会科学の交差点に属する限界的な主題です。

#関与分野

哲学と認知科学、数学、神経生理学、心理学、コンピューターサイエンス、情報理論、サイバネティクス、不確実性理論

研究範囲

自然言語処理、知識表現、インテリジェント検索、推論、計画、機械学習、知識獲得、組み合わせスケジューリング問題、知覚問題、パターン認識、論理プログラミングおよびソフトコンピューティング、不正確および不確実経営、人工生命、ニューラルネットワーク、複雑系、遺伝的アルゴリズム

意識と人工知能

人工知能はその性質上、情報プロセスのシミュレーションです。人間の思考の。

人間の思考をシミュレートするには、人間の脳の構造メカニズムを模倣して「人間の脳に似た」機械を作成する構造シミュレーションと、一時的に停止させる機能シミュレーションの 2 つの方法があります。人間の脳の内部構造は、その機能プロセスからシミュレートされます。現代の電子コンピューターの出現は、人間の脳の思考機能と人間の脳の思考の情報プロセスのシミュレーションです。

脆弱な人工知能は、特に 2008 年の経済危機後、急速に発展し続けています。米国、日本、ヨーロッパは、再産業化を達成するためにロボットを使用することを望んでいます。産業用ロボットは、かつてないほどの速さで開発されており、人工知能とその関連分野の絶え間ない進歩により、人間がやらなければならない多くの仕事がロボットにできるようになりました。

強力な人工知能は現在ボトルネックにあり、科学者と人間の努力が必要です。

関連知識の詳細については、

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