인공지능을 구현하는 엔진은 무엇일까?

알고리즘은 인공지능을 구현하는 엔진입니다. 알고리즘은 문제 해결을 위한 일련의 명확한 지침입니다. 알고리즘은 문제 해결을 위한 전략적 메커니즘을 설명하는 체계적인 방법을 나타냅니다. 즉, 제한된 시간 내에 모든 결과를 얻을 수 있습니다. 특정 표준화된 입력에 대해.

알고리즘은 인공지능을 구현하는 엔진입니다.

알고리즘

알고리즘(알고리즘)은 문제 해결 솔루션에 대한 정확하고 완전한 설명을 의미합니다. 문제 해결을 위한 일련의 명확한 지침입니다. 알고리즘은 문제 해결을 위한 전략적 메커니즘을 설명하는 체계적인 방법을 나타냅니다. . 즉, 특정 표준화된 입력에 대해 제한된 시간 내에 필요한 출력을 얻는 것이 가능합니다. 알고리즘에 결함이 있거나 문제에 적합하지 않은 경우 알고리즘을 실행해도 문제가 해결되지 않습니다. 서로 다른 알고리즘은 동일한 작업을 완료하기 위해 서로 다른 시간, 공간 또는 효율성을 사용할 수 있습니다. 알고리즘의 품질은 공간 복잡도와 시간 복잡도로 측정할 수 있습니다.

알고리즘의 명령은 실행 시 초기 상태와 (비어 있을 수도 있는) 초기 입력에서 시작하여 제한적이고 명확하게 정의된 일련의 상태를 거쳐 최종적으로 출력을 생성하고 끝에서 멈출 수 있는 계산을 설명합니다. 상태. 한 상태에서 다른 상태로의 전환이 반드시 결정적일 필요는 없습니다. 무작위 알고리즘을 포함한 일부 알고리즘에는 무작위 입력이 포함되어 있습니다.

형식 알고리즘의 개념은 부분적으로 힐베르트의 결정 문제를 해결하려는 시도에서 시작되었으며 효율적인 계산 가능성 또는 효율적인 방법을 정의하려는 후속 시도에서 구체화되었습니다. 이러한 시도에는 각각 1930년, 1934년, 1935년에 Kurt Gödel, Jacques Herbrand 및 Stephen Cole Crane이 제안한 재귀 함수, 1936년 Alonzo Church가 제안한 람다 미적분학, 1936년 Emil Leon Post의 공식 1 및 Alan Turing의 Turing Machine이 포함되었습니다. 1937년. 오늘날에도 직관적인 아이디어를 형식적인 알고리즘으로 정의하기 어려운 경우가 종종 있습니다.

Artificial Intelligence

인공지능(Artificial Intelligence), 영어 약자는 AI입니다. 인간 지능을 시뮬레이션, 확장 및 확장하기 위한 이론, 방법, 기술 및 응용 시스템을 연구하고 개발하는 새로운 기술 과학입니다.

인공지능은 지능의 본질을 이해하고 인간의 지능과 유사한 방식으로 반응할 수 있는 새로운 지능형 기계를 제작하려는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 이 분야의 연구에는 로봇, 언어 인식, 이미지 인식, 자연어가 포함됩니다. 처리 및 전문가 시스템 등 인공지능이 탄생한 이후 이론과 기술은 점점 성숙해졌고, 응용 분야도 계속해서 확장되어 왔다. 미래에 인공지능이 가져오는 기술 제품은 인간의 지혜를 담은 '컨테이너'가 될 것이라고 상상해 볼 수 있다. . 인공지능은 인간의 의식과 사고의 정보 과정을 시뮬레이션할 수 있습니다. 인공지능은 인간의 지능은 아니지만 인간처럼 생각할 수 있고 심지어 인간의 지능을 뛰어넘을 수도 있다.

인공지능은 매우 도전적인 과학이며, 이 작업에 종사하는 사람들은 컴퓨터 지식, 심리학, 철학을 이해해야 합니다. 인공지능은 머신러닝, 컴퓨터 비전 등 다양한 분야로 구성된 매우 광범위한 과학입니다. 일반적으로 인공지능 연구의 주요 목표는 기계가 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있도록 하는 것입니다. 그러나 시대와 사람들은 이 "복잡한 작업"에 대해 서로 다른 이해를 가지고 있습니다. 2017년 12월에는 인공지능이 '2017년 중국 미디어 10대 유행어'에 선정되었습니다.

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