Tarp mokslininkų ir ekspertų yra daug nesutarimų dėl ateities Dirbtinis intelektas. Nors kai kurie džiaugiasi savarankiško mokymosi kompiuterių ir robotais perspektyvomis, kiti, kaip ir Stephenas Hawkingsas, turi abejonių dėl to. Pasak Stepono Hawkingo, robotai gali perimti planetą, jei dirbtinio intelekto tyrimai nėra tinkamai atlikti.
Skaityti: Diskusijos apie dirbtinį intelektą.
Dirbtinio intelekto sąlygos
AI: Dirbtinis intelektas; reiškia dirbtinio intelekto plačiąja prasme sritį
Algoritmas: Jums gali tekti susidurti su šiuo žodžiu, jei jau esate programuodami. Tai nurodo instrukcijų rinkinį, kuriame atliekama užduotis. Iš dirbtinio intelekto Algoritmas pasako mašinoms, kaip išsiaiškinti atsakymus į įvairias problemas ar klausimus.
Analogiški motyvai: Analogiškas terminas dažniausiai reiškia ne skaitmeninius duomenis, bet, kalbant apie AI sritį, analogiškas motyvavimas yra procesas, kai žmonės (mokslininkai) daro išvadas, pagrįstas ankstesniais rezultatais. Tai labiau tarsi prognozuoti akcijų rinkas. Žemėlapiai ir diagramos paruošiami remiantis ankstesniais duomenimis, o bet kokio proceso ar eksperimento rezultatų prognozavimui taikomi analogiški argumentai.
ANN: dirbtiniai neuroniniai tinklai: Dirbtiniai neuroniniai tinklai sudaro daugelio eksperimentų stuburą ekstremaliose mąstymo srities srityse. Sistemos, kurios negali išspręsti sudėtingų problemų, yra pakeistos taip, kad sudarytų dirbtinių neuronų tinklus tokiu būdu, kad jie galėtu prisiminti save ir išspręsti sudėtingas problemas. Dirbtinis neuronų tinklas yra pagrįstas biologiniu neuronų tinklu ir greičiausiai yra labiausiai pavojingas tarp visų terminų, naudojamų dirbtinio intelekto.
Grįžtamasis perdavimas: Kažkas atvirkštinio kodavimo eilutėje. Rezultatas jau yra, tačiau procesas pasiekti rezultatą yra apskaičiuojamas, tiekiant susijusius procesus į sistemą, parengtą AI tikslams.
Atgalinės grandinės: Skamba kaip grąžinimas, tačiau čia siekiama išsiaiškinti, ar yra kokių nors duomenų, kurie gali būti naudojami kaip dabartinio tikslo įrodymai. Šioje sistemoje ekspertai taip pat dirba iš jau esančio sprendimo į procesus, kurie padėjo išspręsti problemą, ir procese, nustatydami įrodymus, kad procesai gali priklausyti.
CBR: pagrįstas atvejis: Metodas, pagal kurį sprendžiamos problemos, remiantis panašiais anksčiau išspręstomis problemomis.
Gilus mokymasis: Procesas, kuriame naudojami specializuoti algoritmai kompleksinių duomenų rinkinių modeliavimui ir studijoms; šis metodas taip pat naudojamas nustatant santykius tarp duomenų ir duomenų rinkinių
Forward Chaining: Procesas, kai mašinos išanalizuoja tam tikrą tašką - naudodamos "if-then" sub-procesų seką, kad pasiektų reikiamą tikslą. Tikslas yra išsiaiškinti sistemą, kuri dirba tam tikroms problemoms spręsti.
Indukcinis motyvavimas: Procesas, kai įrodymai ir duomenų rinkiniai naudojami siekiant konkrečių tikslų. Tai neturėtų būti labai skiriasi nuo įprasto programavimo, nes jis veikia jau esamus duomenų rinkinius, o ne kuria juos. Parenkamas duomenų rinkimas ir kaupimas pagal jų pobūdį duomenų gavyba o indukcinis motyvavimas naudoja duomenų rinkinius, sukurtus duomenų gavybos rezultatu.
Mašininis mokymasis: Dar vienas iš baisių terminų, naudojamų dirbtinio intelekto srityje, "mašininis mokymasis" reiškia mašinas, veikiančias nenaudojant programų užduotims atlikti. Įrenginys mokosi ir gerėja, nes sistemos gyvenimas didėja. Jis naudoja praeityje gautų rezultatų modelius, kad galėtų veikti pagal dabartinius tikslus.
NLP - gamtos kalbos apdorojimas: Dar viena iš populiariausių sąvokų, vartojama dirbtinio intelekto, gamtos kalbos apdorojimas grindžiamas kalbos atpažinimo arba gestų pagrindu. Čia svarbu suprasti žmogaus kalbą, kaip laikyti komandomis. Kuo daugiau jūs bendraujate su įrenginiu naudodami NLP, tuo geriau ji supras ir tvarkys jūsų komandas.
Genėjimas: Kodo valymo procesas, kad būtų galima pašalinti nepageidaujamus sprendimus. Tačiau kodo iškirtimo (genėjimo) atveju sprendimų, kuriuos gali atlikti mašinos, skaičius yra ribotas.
Stiprus AI: Stiprus reiškia dirbtinio intelekto sritį, kuri siekia suteikti smegenų tipo galias AI mašinoms; Iš tikrųjų, jis veikia, kad mašinos būtų protingos kaip žmonės
Silpnas AI: Dauguma šiandien rinkoje esančių AI sistemų yra silpnos AI (dirbtinis intelektas). Silpnos AI mašinos vis tiek gali priimti savo sprendimus, pagrįstus motyvais ir ankstesniais duomenų rinkiniais.
Tai yra labiausiai svarbios sąvokos, naudojamos dirbtiniam intelektualumui pagal mano supratimą.
Skaityti: Faktai ir mitai apie dirbtinį intelektą: silpnas AI, stipri AI ir Super AI.
