ИИ обычно используется для описания технологии, которая использует принципы обработки информации и управления информацией, такие как вычисление, хранение, маршрутизация и обработка входных сигналов или информации для интеллектуальных прогнозов или решений – это называется искусственным интеллектом. ИИ имеет разные определения, основанные на различных областях исследования и различных приложениях.
Системы ИИ могут быть интеллектуальными тремя различными способами:
1. Обучение: системы ИИ могут научиться распознавать закономерности в реальном мире и классифицировать их. Например, системы искусственного интеллекта могут распознавать закономерности в изображениях и классифицировать их в соответствии с их особенностями.
2. Интеллект: системы ИИ могут быть интеллектуальными, если они понимают процессы, участвующие в процессе принятия решений или во взаимодействии между человеком и интеллектуальной системой.
3. Рассуждение: системы ИИ также могут рассуждать, используя различные входные данные – например, системы ИИ могут понимать правила, которые делают логический вывод. Например, системы ИИ могут понять, как человек учится, основываясь на определенной логике, и анализировать эту логику, чтобы предсказать лучшую стратегию обучения.
Передовые методы машинного обучения будут использоваться для улучшения систем ИИ и принятия более эффективных решений. Например, системы ИИ могут изучать логическую структуру с помощью таких понятий, как восприятие, решение, действие и т. д. Затем они могут начать учиться действовать на основе логики. Фактически, системы ИИ могут учиться как на наборе реальных данных, так и на правилах, которые были установлены путем подкрепления предыдущих решений – это называется машинным обучением.
Этот процесс происходит в больших масштабах в компьютерах. Например, можно предсказать поведение человека на основе его наблюдаемого поведения и его прогнозируемого поведения. В другом смысле машинное обучение часто называют процессом объединения прошлых событий с данными из текущего сценария и предсказания будущего текущей ситуации. С этой точки зрения машинное обучение – это задача, которая выполняется в текущей ситуации.
С другой стороны, с точки зрения видения системы ИИ могут принимать решения. Системы ИИ могут определять правильные ответы на основе различных входных данных и понимать причины решения, принятого системой. В этом контексте системы ИИ в основном учатся вести себя на основе своего опыта.
Термин ИИ широко известен, но многие люди не понимают концепции и различных приложений ИИ. Причина, по которой люди путаются в отношении ИИ, заключается в том, что ИИ определяется на основе разных областей исследования, и ИИ используется в разных приложениях – и они также называются разными технологиями.
Некоторые приложения ИИ так же просты, как, например, использование алгоритма машинного обучения для классификации изображений. В другом смысле это также, может быть, процесс обнаружения новых закономерностей в данных и принятия решений на основе этих закономерностей. Например, компьютер может принимать решения на основе изображений, которые классифицируются по таким категориям.
Есть два подхода, которые можно использовать для определения качества системы ИИ. Один подход – это общий подход, и он не обязательно делает систему ИИ отличным решением. Второй подход называется конкретным подходом и направлен на то, чтобы сделать систему ИИ отличным решением. В общем подходе цель состоит в том, чтобы иметь системы ИИ, которые могут работать с ограниченными задачами. Конкретный подход предназначен для решения одной конкретной проблемы.
Каждый подход имеет свои сильные и слабые стороны. Например, конкретный подход лучше подходит для принятия решений на основе конкретных требований. Например, лучше выполнять конкретную задачу. Общий подход обычно очень эффективен для принятия решений, но не всегда эффективен для решения конкретной проблемы. Например, общий подход может быть эффективным для улучшения существующей модели.