Ano ang iba't ibang mga diskarte sa artipisyal na katalinuhan?

Habang maraming iba't ibang mga artipisyal na pamamaraan ng katalinuhan na binuo, na may mga bagong pamamaraan na nilikha, ang ilang mga anyo ng artipisyal na katalinuhan (AI) ay naging popular.Ang ilan sa mga pinaka -karaniwang pamamaraan ay kasama ang paggamit ng mga neural network at ang pagbuo ng mga dalubhasang sistema.Ang iba't ibang mga artipisyal na pamamaraan ng katalinuhan ay maaaring magamit upang makabuo ng iba't ibang mga anyo ng AI, karaniwang batay sa dami ng "pag -iisip" na maaaring gawin ng programa, at ang mga ito ay kilala bilang alinman sa "malakas na AI" o "mahina na AI."

Artipisyal na katalinuhanAng mga pamamaraan ay mga pamamaraan na maaaring magamit upang mabuo at lumikha ng mga programa sa computer na karaniwang tiningnan bilang mga form ng artipisyal na katalinuhan.Sa pangkalahatan, ang artipisyal na katalinuhan ay tumutukoy sa isang programa na magagawang gayahin o muling likhain ang mga proseso ng pag-iisip na ipinakita ng utak ng tao.Ito ay karaniwang nagsasangkot ng paglutas ng mga problema, paggawa ng mga obserbasyon o pagtanggap ng input para magamit sa pagsusuri o paglutas ng problema, at ang kakayahang maiuri at makilala ang iba't ibang mga bagay at mga katangian ng mga bagay na iyon.Ang programmer ng AI, kahit na ang dalawa sa mga pinaka -karaniwang ay mga neural network at mga eksperto na sistema.Ang mga neural network ay mga programa sa computer na idinisenyo sa paligid ng mga proseso ng nagbibigay -malay na ginagamit ng utak ng tao.Mahalaga, ang isang neural network ay binubuo ng mga layer ng pagkategorya at mga pamamaraan kung saan ang mga bagay ay maaaring makilala at ikinategorya.Ito ay katulad ng ideya ng schema sa pagkilala sa tao, na nagpapahintulot sa mga tao na makilala ang mga bagay batay sa mga katangian ng mga bagay na iyon.Ang mga bagong impormasyon na ipinakita sa Neural Network ay maaaring masuri at makilala batay sa dati nang na -input na pamantayan, na pinapayagan ang system na "matuto" ng mga bagong kategorya at makilala ang mga kilalang o hindi kilalang mga bagay.Pagkatapos ”pahayag.Ito ay karaniwang nagsasangkot ng isang mahusay na impormasyon na "itinuro" sa computer system, na kung saan ay ginagawang isang dalubhasa ang system sa isang partikular na larangan.Kapag ipinakilala ang bagong pag -input, tulad ng isang kahilingan para sa pagproseso ng mga ulat sa pananalapi, maaaring pag -aralan ng eksperto na sistema ang impormasyon gamit ang mga ito kung/pagkatapos ay mga pahayag upang limitahan ang tugon ng output.Alinman sa "malakas na AI" o "mahina AI."Ang mga malakas na sistema ng AI ay ang mga pinaka -ganap na naghahangad na tularan ang pag -iisip ng tao at mga nagbibigay -malay na kakayahan sa pamamagitan ng isang malawak na hanay ng mga pag -andar.Ang mga sistemang ito ay maaaring pag -aralan ang mga bagong impormasyon at magbigay ng output na potensyal na lumampas sa mga limitasyon ng data ng pag -input.Ang mga artipisyal na pamamaraan ng katalinuhan na nagkakaroon ng mahina na mga sistema ng AI ay mas makitid, at hinahangad na magtiklop lamang ng isang solong pag -andar o aspeto ng katalinuhan ng tao.