Was beinhaltet maschinelle Intelligenz?

Die Konnotation von maschineller Intelligenz umfasst: 1. Die Grundlage der Gehirnkognition, die eine Art diskriminierendes und generatives Denken des maschinellen Lernens ist; 2. Maschinelle Wahrnehmung und Mustererkennung, die angetroffene Grafiken usw. erkennt, um Urteile zu fällen; Die Verarbeitung und das Verständnis natürlicher Sprache, die es Robotern ermöglichen, natürliche Sprache direkt zu verstehen, sind die Grundlage für die Verwirklichung einer echten Mensch-Maschine-Kommunikation. 4. Knowledge Engineering ist eine Technologie, die untersucht, wie man Wissen in großen Datenmengen ausdrückt, erwirbt und begründet.

Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 10-System, DELL G3-Computer.

Was beinhaltet maschinelle Intelligenz?

Die Konnotation von maschineller Intelligenz umfasst die Grundlagen der Gehirnkognition, der maschinellen Wahrnehmung und Mustererkennung, der Verarbeitung und des Verständnisses natürlicher Sprache sowie der Wissenstechnik.

• Grundlagen der Gehirnkognition: Einfach ausgedrückt handelt es sich um eine Art diskriminierendes und generatives Denken des maschinellen Lernens. Verstehen Sie die Eigenschaften eines Objekts, um das Objekt zu identifizieren. Erstellen Sie dann ein Objekt basierend auf diesen Eigenschaften. Wenn es beispielsweise eine Blume gibt, bestimmt die Maschine ihre Form, findet das entsprechende Konzept und verwendet diese Elemente dann, um eine Blume zu regenerieren.

• Maschinelle Wahrnehmung und Mustererkennung: Eine intelligente Maschine wartet nicht darauf, dass Menschen ihr Daten „füttern“, sondern nimmt die Welt selbst wahr und identifiziert die Grafiken, auf die sie trifft, um Urteile zu fällen.

• Natürliche Sprachverarbeitung und -verständnis: „Natürliche Sprache“ ist die Sprache, die wir tatsächlich im wirklichen Leben verwenden. Im Gegensatz dazu handelt es sich um eine Programmiersprache, die speziell für die Bedienung von Computersystemen entwickelt wurde. Robotern das direkte Verstehen natürlicher Sprache zu ermöglichen, ist die Grundlage für die Verwirklichung einer echten Mensch-Maschine-Kommunikation.

• Knowledge Engineering: ist die Technologie, die untersucht, wie Wissen in großen Datenmengen ausgedrückt, erworben und begründet werden kann.

Wissen erweitern

Maschinelle Intelligenzforschung muss eine solide mathematische Grundlage haben, da bei der Untersuchung maschineller Intelligenz KI-theoretische Forschungsanwendungen verwendet werden müssen. Daher kann man sagen, dass Analyse, Algebra, physikalische Statistik, mathematische Modellexperimente usw. in der angewandten Mathematik und angewandte Mathematik in der maschinellen Intelligenz die Grundlage der Stiftung bilden.

Maschinelle Intelligenz ist eine Erweiterung der neuen Generation der Automatisierung, die dazu dient, Menschen zu unterstützen, die Art der Arbeit zu verändern und die Arbeit effizienter zu gestalten. Die Grundlage der maschinellen Intelligenz ist das Rechnen, und der Kern ist eine lernfähige Maschine, die den Menschen in eine intelligente Gesellschaft bringt. Maschinelle Intelligenz imitiert eine Vielzahl menschlicher Fähigkeiten: „Wahrnehmung“ wie die visuelle Funktion und die Bilderkennungsfähigkeit von KI; „Aktion“ ermöglicht es Maschinen, sich wie Menschen zu verhalten, beispielsweise bei der Handhabung von Aufgaben in verschiedenen Situationen; basiert auf der Erforschung von Netzwerkmodellen und Algorithmen und nutzt künstliche neuronale Netze zur Bildung praktischer Anwendungssysteme. Wenn eine Maschine über einen menschlichen IQ verfügt und wie ein Mensch denken und Probleme lösen kann, ist dies auch ein hohes Maß an „Kreativität“. Kreativität ist eigentlich die Fähigkeit zu lernen. Wenn eine Maschine die Fähigkeit haben möchte, wie ein Mensch zu lernen und zu erschaffen, muss sie auch lernen. Die Motivation besteht darin, ein neuronales Netzwerk aufzubauen, das das menschliche Gehirn für analytisches Lernen simulieren kann. Es imitiert den Mechanismus des menschlichen Gehirns, Daten zu interpretieren.

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 Robotik, Spracherkennung, 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“ der menschlichen Weisheit sein werden . 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 Intelligenztechnologie wird auch als maschinelle Intelligenz bezeichnet. Im Allgemeinen bezieht sich künstliche Intelligenz auf menschliche Intelligenztechnologie, die durch gewöhnliche Computerprogramme realisiert wird. Künstliche Intelligenztechnologie umfasst maschinelles Lernen, maschinelles Sehen, Robotik, Verarbeitung natürlicher Sprache und Automatisierung.

Automatisierung ist der Prozess der automatischen Generierung der Funktionalität eines Systems oder Prozesses. Beispielsweise kann die Automatisierung von Roboterprozessen so programmiert werden, dass sie hochvolumige, wiederholbare Aufgaben ausführt, die normalerweise von Menschen ausgeführt werden. RPA unterscheidet sich von der IT-Automatisierung dadurch, dass es sich an veränderte Umstände anpassen kann.

Maschinelles Lernen ist die Wissenschaft, Computer ohne Programmierung zum Laufen zu bringen. Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens und kann ganz einfach als Automatisierung von Predictive Analytics betrachtet werden. Es gibt drei Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen: überwachtes Lernen, bei dem Datensätze so gekennzeichnet werden, dass Muster erkannt und zur Kennzeichnung neuer Datensätze verwendet werden können; unüberwachtes Lernen, bei dem Datensätze nicht gekennzeichnet und auf der Grundlage von Ähnlichkeiten oder Unterschieden geordnet werden; Verstärkungslernen, bei dem der Datensatz nicht beschriftet wird, sondern dem KI-System nach der Durchführung einer oder mehrerer Aktionen eine Rückmeldung gegeben wird.

Machine Vision ist die Wissenschaft, Computer sehen zu lassen. Maschinelles Sehen nutzt Kameras, Analog-Digital-Umwandlung und digitale Signalverarbeitung, um visuelle Informationen zu erfassen und zu analysieren. Es wird oft mit dem menschlichen Sehen verglichen, aber das maschinelle Sehen ist nicht an die Biologie gebunden und kann so programmiert werden, dass es durch Wände sieht. Es wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, von der Signaturerkennung bis zur medizinischen Bildanalyse. Computer Vision, die sich auf die maschinenbasierte Bildverarbeitung konzentriert, wird oft mit maschinellem Sehen verwechselt.

Natural Language Processing (NLP) ist die Verarbeitung menschlicher Sprache statt Computersprache durch Computerprogramme. Eines der älteren und bekanntesten Beispiele für NLP ist die Spam-Erkennung, die die Betreffzeile und den Text einer E-Mail untersucht und feststellt, ob es sich um Spam handelt. Aktuelle NLP-Methoden basieren auf maschinellem Lernen. Zu den NLP-Aufgaben gehören Textübersetzung, Stimmungsanalyse und Spracherkennung.

Mustererkennung ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der sich auf die Identifizierung von Mustern in Daten konzentriert. Heute ist das Wort veraltet.

Robotik ist ein Ingenieurbereich, der sich auf die Entwicklung und Herstellung von Robotern konzentriert. Roboter werden häufig zur Ausführung von Aufgaben eingesetzt, die für Menschen nur schwer oder dauerhaft auszuführen sind. Sie werden an Fließbändern in der Automobilproduktion oder bei der NASA eingesetzt, um große Objekte im Weltraum zu bewegen. Kürzlich nutzen Forscher maschinelles Lernen, um Roboter zu bauen, die in sozialen Umgebungen interagieren können.

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