人工知能はどのように機能しますか？

conday今日、さまざまな形態の人工知能（AI）があります。それは、人工知能を呼び出すものであり、単にソフトウェアプログラムを呼び出すものを何と呼ぶのか、それは難しい質問です。ソフトウェアには傾向があり、以前はAIと呼ばれていたものが成熟し、技術的な背景にそれ自体を統合すると、AIと呼ばれなくなります。1950年代のプログラマーは、私たちの世界人工知能に多数の埋め込みソフトウェアを呼び出すかもしれません。たとえば、燃料噴射を規制する車のマイクロチップ、またはすべての販売の記録を保存するスーパーマーケットのデータベース、またはGoogle検索エンジン。しかし、人工知能と呼ばれる分野は、一般的なソフトウェア開発者のはるかに大きなグループとはわずかに異なる傾向があります。AIの研究者は、より複雑で適応性があり、能力がある、または漠然とした人間のようなソフトウェアを検討する傾向があります。人工知能の労働者はまた、科学の分野で学際的であり、数学の分野では典型的なプログラマーにとっては、数学は典型的なプログラマーに精通している傾向があります。人工知能の分野には、2つの主要なキャンプがあります：きちんとしたものとスクリュフィー。AIが1956年にフィールドとして設立されて以来、この部門は実質的に開催されています。ニートは、応用統計などの正式な方法の支持者です。彼らは、プログラムがよく組織され、実証的に健全であり、具体的な理論に基づいて動作し、自由に編集可能であることを好みます。適応型ニューラルネットワークなど、乱雑なアプローチのようなスクリュフィーは、自分自身をハッカーと考え、機能している限り何かを投げかけます。どちらのアプローチも過去に印象的な成功を収めており、2つのテーマのハイブリッドもあります。AISは、彼らが操作または操作するものの概念を構築し、それらの概念をデータの塊として保存する必要があります。これらのチャンクは動的で、頻繁に更新され、時には静的な場合もあります。一般に、AIはデータ間の関係を活用して目標を達成することに関係しています。目標を提示すると、AIシステムはサブゴールを生成し、これらのサブゴールのユーティリティ値を、主要な目標への予測貢献に基づいて割り当てることができます。AIは、主要な目標が達成されるまでサブゴールを追求します。その後、新しい（しかし頻繁に類似した）主要な目標に自由に移動できます。AI間で大きく異なるのは、これらすべてのダイナミクスがどのように実装されるかです。