In welcher Hinsicht ist ein Roboter eine Anwendung von Computern?

Roboter sind die Anwendung von Computern in der „künstlichen Intelligenz“. Künstliche Intelligenz ist eine neue technische Wissenschaft, die Theorien, Methoden, Technologien und Anwendungssysteme zur Simulation, Erweiterung und Erweiterung der menschlichen Intelligenz untersucht und entwickelt. Die Forschung in diesem Bereich umfasst Roboter, Spracherkennung, Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Expertensysteme usw.

Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 7-System, Dell G3-Computer.

Roboter sind die Anwendung von Computern in der „künstlichen Intelligenz“.

Künstliche Intelligenz, auf Englisch als AI abgekürzt, ist eine neue technische Wissenschaft, die Theorien, Methoden, Technologien und Anwendungssysteme zur Simulation, Erweiterung und Erweiterung der menschlichen Intelligenz untersucht und entwickelt.

Künstliche Intelligenz ist ein Zweig der Informatik, der versucht, das Wesen der Intelligenz zu verstehen und eine neue intelligente Maschine zu entwickeln, die auf ähnliche Weise wie die menschliche Intelligenz reagieren kann. Die Forschung in diesem Bereich umfasst Roboter, Spracherkennung und Bilderkennung , Verarbeitung natürlicher Sprache und Expertensysteme usw. Seit der Geburt der künstlichen Intelligenz sind Theorie und Technologie immer ausgereifter geworden und auch die Anwendungsfelder haben sich weiter erweitert. Man kann sich vorstellen, dass die technologischen Produkte der künstlichen Intelligenz in Zukunft die „Behälter“ des Menschen sein werden Weisheit. Künstliche Intelligenz kann den Informationsprozess des menschlichen Bewusstseins und Denkens simulieren. Künstliche Intelligenz ist keine menschliche Intelligenz, aber sie kann wie Menschen denken und möglicherweise sogar die menschliche Intelligenz übertreffen.

Künstliche Intelligenz ist eine sehr anspruchsvolle Wissenschaft, und Menschen, die sich mit dieser Arbeit befassen, müssen Computerkenntnisse, Psychologie und Philosophie verstehen. Künstliche Intelligenz ist eine sehr umfassende Wissenschaft, die aus verschiedenen Bereichen wie maschinellem Lernen, Computer Vision usw. besteht. Generell besteht ein Hauptziel der Forschung im Bereich künstlicher Intelligenz darin, Maschinen in die Lage zu versetzen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise komplexe Arbeiten der menschlichen Intelligenz erfordern. Aber unterschiedliche Zeiten und unterschiedliche Menschen haben unterschiedliche Verständnisse dieser „komplexen Arbeit“.

Künstliche Intelligenz hat im Computerbereich immer größere Aufmerksamkeit erhalten. Und es wird in Robotern, wirtschaftlichen und politischen Entscheidungsprozessen, Steuerungssystemen und Simulationssystemen eingesetzt.

Der Forschungswert der künstlichen Intelligenz

Zum Beispiel wurden umfangreiche wissenschaftliche und technische Berechnungen ursprünglich vom menschlichen Gehirn durchgeführt. Heutzutage können Computer solche Berechnungen nicht nur durchführen, sondern auch schneller und genauer als das menschliche Gehirn Daher betrachten die heutigen Menschen diese Art der Berechnung nicht mehr als „eine komplexe Aufgabe, die menschliche Intelligenz erfordert“. Es ist ersichtlich, dass sich die Definition komplexer Arbeit mit der Entwicklung der Zeit und der Weiterentwicklung der Technologie ändert die Wissenschaft der künstlichen Intelligenz wird sich natürlich mit den Veränderungen der Zeit weiterentwickeln. Einerseits macht es immer wieder neue Fortschritte, andererseits wendet es sich sinnvolleren und schwierigeren Zielen zu.

Normalerweise sind die mathematischen Grundlagen des „maschinellen Lernens“ „Statistik“, „Informationstheorie“ und „Kybernetik“. Auch andere nicht-mathematische Fächer sind enthalten. Diese Art des „maschinellen Lernens“ ist stark auf „Erfahrung“ angewiesen. Computer müssen sich ständig Wissen aneignen und Strategien aus der Erfahrung bei der Lösung einer Art Problem erlernen. Wenn sie auf ähnliche Probleme stoßen, können sie wie normale Menschen Erfahrungswissen nutzen, um Probleme zu lösen und neue Erfahrungen zu sammeln. Wir können diese Lernmethode „kontinuierliches Lernen“ nennen. Aber neben dem Lernen aus Erfahrung kann der Mensch auch etwas schaffen, also „Sprunglernen“. Dies wird in manchen Situationen „Inspiration“ oder „Erleuchtung“ genannt. Das Schwierigste, was Computer lernen können, ist „Epiphanie“. Genauer gesagt ist es für Computer schwierig, „qualitative Veränderungen, die nicht auf quantitativen Veränderungen beruhen“, in Bezug auf Lernen und „Üben“ zu erlernen, und es ist schwierig, direkt von einer „Qualität“ zu einer anderen zu wechseln, oder direkt von einem „Konzept“ zu einem anderen „Konzept“. Aus diesem Grund ist „Praxis“ hier nicht dasselbe wie menschliche Praxis. Der menschliche praktische Prozess umfasst sowohl Erfahrung als auch Schöpfung.

Davon träumen Geheimdienstforscher.

Im Jahr 2013 entwickelte S.C. WANG, ein Datenforscher am Dijin Data Center, eine neue Datenanalysemethode, die eine neue Methode zur Untersuchung der Eigenschaften von Funktionen ableitete. Der Autor stellte fest, dass neue Datenanalysemethoden Computern die Möglichkeit bieten, das „Schaffen“ zu lernen. Im Wesentlichen bietet diese Methode eine recht effektive Möglichkeit, die menschliche „Kreativität“ zu modellieren. Dieser Ansatz wird durch die Mathematik vorgegeben und ist eine „Fähigkeit“, die normale Menschen nicht haben können, Computer jedoch schon. Von da an sind Computer nicht nur gut im Rechnen, sondern aufgrund ihrer guten Berechnung auch gut im Schaffen. Informatiker sollten Computern, die „schöpferisch bewandert“ sind, allzu umfassende Bedienmöglichkeiten entschieden entziehen, sonst werden Computer eines Tages tatsächlich den Menschen „einfangen“.

Als der Autor auf den Deduktionsprozess und die Mathematik der neuen Methode zurückblickte, erweiterte er sein Verständnis von Denken und Mathematik. Mathematik ist prägnant, klar, zuverlässig und modellorientiert. In der Geschichte der Entwicklung der Mathematik strahlt überall die Kreativität mathematischer Meister. Diese Kreativität wird in Form verschiedener mathematischer Theoreme oder Schlussfolgerungen dargestellt, und das größte Merkmal mathematischer Theoreme besteht darin, dass es sich um logische Strukturen handelt, die umfangreiche Informationen enthalten, die auf einigen grundlegenden Konzepten und Axiomen basieren und in einer strukturierten Sprache ausgedrückt werden. Es sollte gesagt werden, dass Mathematik das Fach ist, das (mindestens eine Art von) Kreativitätsmodell am einfachsten und direktesten widerspiegelt.

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