Ποιες είναι οι διαφορετικές τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης;

Ενώ υπάρχουν πολλές διαφορετικές τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης που έχουν αναπτυχθεί, με νέες μεθόδους που δημιουργούνται, μερικές μορφές τεχνητής νοημοσύνης (AI) έχουν γίνει όλο και πιο δημοφιλείς.Ορισμένες από τις πιο συνηθισμένες τεχνικές περιλαμβάνουν τη χρήση νευρωνικών δικτύων και την ανάπτυξη συστημάτων εμπειρογνωμόνων.Αυτές οι διαφορετικές τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανάπτυξη διαφορετικών μορφών AI, συνήθως με βάση το ποσό της "σκέψης" του προγράμματος που μπορεί πραγματικά να κάνει και αυτές είναι γνωστές είτε ως "ισχυρή AI" είτε ως "αδύναμο AI".Οι τεχνικές είναι μέθοδοι που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανάπτυξη και τη δημιουργία προγραμμάτων υπολογιστών που θεωρούνται συνήθως ως μορφές τεχνητής νοημοσύνης.Γενικά, η τεχνητή νοημοσύνη αναφέρεται σε ένα πρόγραμμα που είναι σε θέση να μιμείται ή να επαναδημιουργήσει τις διαδικασίες σκέψης που αποδεικνύεται από τον ανθρώπινο εγκέφαλο.Αυτό συνήθως συνεπάγεται την επίλυση προβλημάτων, την πραγματοποίηση παρατηρήσεων ή τη λήψη εισροών για χρήση στην ανάλυση ή την επίλυση προβλημάτων και την ικανότητα κατηγοριοποίησης και εντοπισμού διαφορετικών αντικειμένων και των ιδιοτήτων αυτών των αντικειμένων. Υπάρχουν πολλές διαφορετικές τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να χρησιμοποιηθούν από έναAI Προγραμματιστής, αν και δύο από τα πιο συνηθισμένα είναι νευρωνικά δίκτυα και συστήματα εμπειρογνωμόνων.Τα νευρωνικά δίκτυα είναι προγράμματα υπολογιστών σχεδιασμένα γύρω από τις γνωστικές διεργασίες που χρησιμοποιούνται από τον ανθρώπινο εγκέφαλο.Ουσιαστικά, ένα νευρωνικό δίκτυο αποτελείται από στρώματα κατηγοριοποίησης και μεθόδων με τα οποία μπορούν να εντοπιστούν και να κατηγοριοποιηθούν αντικείμενα.Αυτό είναι παρόμοιο με την ιδέα του σχήματος στην ανθρώπινη γνώση, η οποία επιτρέπει στους ανθρώπους να εντοπίζουν αντικείμενα που βασίζονται σε ιδιότητες αυτών των αντικειμένων.Οι νέες πληροφορίες που παρουσιάζονται στο νευρωνικό δίκτυο μπορούν στη συνέχεια να αναλυθούν και να προσδιοριστούν με βάση τα προηγούμενα εισαγωγικά κριτήρια, επιτρέποντας στο σύστημα να "μάθει" νέες κατηγορίες και να εντοπίσει γνωστά ή άγνωστα αντικείμενα.τότε "δηλώσεις.Αυτό συνήθως συνεπάγεται πολλές πληροφορίες που "διδάσκονται" στο σύστημα υπολογιστών, το οποίο στη συνέχεια καθιστά το σύστημα εμπειρογνώμονα σε ένα συγκεκριμένο πεδίο.Όταν εισάγονται νέες εισροές, όπως αίτημα για την επεξεργασία οικονομικών εκθέσεων, το σύστημα εμπειρογνωμόνων μπορεί να αναλύσει τις πληροφορίες χρησιμοποιώντας αυτές εάν/στη συνέχεια δηλώσεις για τον περιορισμό της απόκρισης εξόδου.

Αυτές οι διάφορες τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανάπτυξη συστημάτων που εξετάζονταιΕίτε "ισχυρό AI" είτε "αδύναμο AI".Τα ισχυρά συστήματα AI είναι εκείνα που επιδιώκουν περισσότερο να μιμηθούν την ανθρώπινη σκέψη και τις γνωστικές ικανότητες μέσω ενός ευρέος φάσματος λειτουργιών.Αυτά τα συστήματα μπορούν να αναλύσουν νέες πληροφορίες και να παρέχουν παραγωγή που ενδεχομένως υπερβαίνει τους περιορισμούς των δεδομένων εισόδου.Τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης που αναπτύσσουν αδύναμα συστήματα AI είναι στενότερες στο επίκεντρο και επιδιώκουν να αναπαράγουν μόνο μία λειτουργία ή πτυχή της ανθρώπινης νοημοσύνης.