로봇은 어떤 측면에서 컴퓨터의 응용인가?

로봇은 "인공 지능"에 컴퓨터를 응용한 것입니다. 인공지능은 인간의 지능을 시뮬레이션, 확장, 확장하기 위한 이론, 방법, 기술 및 응용 시스템을 연구하고 개발하는 새로운 기술 과학입니다. 이 분야의 연구에는 로봇, 언어 인식, 이미지 인식, 자연어 처리 및 전문가 시스템 등이 포함됩니다.

이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 7 시스템, Dell G3 컴퓨터.

로봇은 "인공지능"에 컴퓨터를 응용한 것입니다.

영어로 AI로 약칭되는 인공 지능(Artificial Intelligence)은 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 지능 기계를 제작하려는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 이 분야의 연구에는 로봇, 언어 인식, 이미지 인식이 포함됩니다. , 자연어 처리 및 전문가 시스템 등 인공지능이 탄생한 이후 이론과 기술은 점점 성숙해졌고, 응용 분야도 계속해서 확장되어 왔습니다. 미래에 인공지능이 가져올 기술 제품은 인간의 '용기'가 될 것이라고 상상할 수 있습니다. 지혜. 인공지능은 인간의 의식과 사고의 정보 과정을 시뮬레이션할 수 있습니다. 인공지능은 인간의 지능은 아니지만 인간처럼 생각할 수 있고 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.

인공지능은 컴퓨터 분야에서 점점 더 폭넓은 관심을 받고 있습니다. 그리고 이는 로봇, 경제적, 정치적 의사결정, 제어 시스템, 시뮬레이션 시스템에 적용됩니다.

인공지능의 연구 가치

예를 들어, 무거운 과학 및 공학 계산은 원래 인간의 두뇌에서 수행되었습니다. 오늘날 컴퓨터는 이러한 계산을 완료할 수 있을 뿐만 아니라 인간의 두뇌보다 더 빠르고 정확하게 수행할 수 있습니다. 따라서 현대인들은 이러한 계산을 더 이상 “인간의 지능을 필요로 하는 복잡한 작업”으로 여기지 않으며, 시대의 발전과 기술의 발전에 따라 복잡한 작업의 정의도 달라지고 있음을 알 수 있다. 인공지능의 과학은 시대의 변화에 ​​따라 자연스럽게 발전할 것입니다. 한편으로는 계속해서 새로운 진전을 이루지만, 다른 한편으로는 더욱 의미 있고 어려운 목표로 변합니다.

보통 "머신러닝"의 수학적 기초는 "통계", "정보 이론", "사이버네틱스"입니다. 수학 이외의 다른 과목도 포함됩니다. 이러한 유형의 "기계 학습"은 "경험"에 크게 의존합니다. 컴퓨터는 일종의 문제 해결 경험을 통해 끊임없이 지식을 습득하고 전략을 배워야 하며, 유사한 문제에 직면했을 때 경험적 지식을 활용하여 일반 사람들처럼 문제를 해결하고 새로운 경험을 축적할 수 있습니다. 우리는 이 학습 방법을 '지속적 학습'이라고 부를 수 있습니다. 그러나 인간은 경험을 통해 배우는 것 외에도 '도약 학습'을 만들 수도 있습니다. 어떤 상황에서는 이것을 "영감" 또는 "주현절"이라고 합니다. 컴퓨터가 배우기 가장 어려운 것은 '주현절'입니다. 혹은 좀 더 엄밀하게 말하면, 컴퓨터는 학습이나 '실습' 측면에서 '양적 변화에 의존하지 않는 질적 변화'를 학습하기 어렵고, 하나의 '질'에서 다른 '질'로 직접적으로 변화하는 것도 어렵거나, 하나의 "개념"에서 다른 "개념"으로 직접 이동합니다. 그러므로 여기서의 실천은 인간의 실천과 같지 않습니다. 인간의 실천 과정에는 경험과 창조가 모두 포함됩니다.

이것이 바로 지능 연구자들이 꿈꾸는 것입니다.

2013년, 디진 데이터센터의 데이터 연구원인 S.C WANG은 새로운 데이터 분석 방법을 개발하여 함수의 속성을 연구하는 새로운 방법을 도출했습니다. 저자는 새로운 데이터 분석 방법이 컴퓨터가 "창조"하는 방법을 배울 수 있는 방법을 제공한다는 것을 발견했습니다. 본질적으로 이 방법은 인간의 "창의성"을 모델링하는 매우 효과적인 방법을 제공합니다. 이러한 접근 방식은 수학에서 제시하는 것으로, 일반인은 가질 수 없지만 컴퓨터는 가질 수 있는 '능력'이다. 그때부터 컴퓨터는 계산을 잘할 뿐만 아니라, 계산을 잘하기 때문에 창작에도 능숙하게 됩니다. 컴퓨터 과학자들은 "창조에 능숙한" 컴퓨터에서 지나치게 포괄적인 운영 능력을 단호히 박탈해야 합니다. 그렇지 않으면 컴퓨터가 언젠가 실제로 인간을 "포착"하게 될 것입니다.

새로운 방법의 연역과정과 수학을 되돌아보며 저자는 사고와 수학에 대한 이해를 넓혔다. 수학은 간결하고 명확하며 신뢰할 수 있고 모델 지향적입니다. 수학 발전의 역사 속에서 수학 대가들의 창의성은 어디에서나 빛을 발합니다. 이러한 창의성은 다양한 수학적 정리나 결론의 형태로 나타나며, 수학적 정리의 가장 큰 특징은 몇 가지 기본 개념과 공리를 바탕으로 풍부한 정보를 담고 패턴화된 언어로 표현되는 논리적 구조라는 점이다. 수학은 창의성 모델의 (적어도 한 가지 유형)을 가장 간단하고 직접적으로 반영하는 과목이라고 해야 할 것입니다.

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