Trí tuệ nhân tạo hoạt động như thế nào?

Có nhiều hình thức trí tuệ nhân tạo (AI) khác nhau hiện nay.Đó là một câu hỏi khó mà thậm chí gọi một trí tuệ nhân tạo là gì và những gì chỉ gọi là một chương trình phần mềm.Có một xu hướng trong phần mềm, trong đó một cái gì đó từng được gọi là AI trưởng thành và tích hợp chính nó vào bối cảnh công nghệ, nó không được gọi là AI nữa.Các lập trình viên của những năm 1950 có thể gọi nhiều phần mềm nhúng trong trí tuệ nhân tạo thế giới của chúng ta - ví dụ, vi mạch trong xe của bạn điều chỉnh việc phun nhiên liệu hoặc cơ sở dữ liệu tại siêu thị lưu trữ hồ sơ của tất cả các doanh số hoặc công cụ tìm kiếm của Google.Nhưng lĩnh vực tự gọi mình là trí tuệ nhân tạo có xu hướng khác một chút so với nhóm các nhà phát triển phần mềm lớn hơn nhiều nói chung.Các nhà nghiên cứu AI có xu hướng xem xét các hình thức phần mềm phức tạp, thích nghi, có khả năng hoặc thậm chí mơ hồ hơn.Công nhân trong trí tuệ nhân tạo cũng có xu hướng liên ngành và thành thạo trong các lĩnh vực khoa học và toán học nước ngoài đối với các lập trình viên điển hình, bao gồm nhưng không giới hạn ở: thống kê chính thức, khoa học thần kinh, tâm lý học tiến hóa, học máy và lý thuyết quyết định.Lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, có hai trại chính: The Neats và The Scruffies.Bộ phận này đã được tổ chức thực tế kể từ khi AI được thành lập như một lĩnh vực vào năm 1956. Các gọn gàng là những người ủng hộ các phương pháp chính thức như thống kê ứng dụng.Họ thích các chương trình của họ được tổ chức tốt, âm thanh có thể chứng minh, hoạt động dựa trên các lý thuyết cụ thể và có thể chỉnh sửa tự do.Những kẻ lừa đảo như tiếp cận lộn xộn, chẳng hạn như mạng lưới thần kinh thích ứng, và tự coi mình là tin tặc, ném bất cứ thứ gì cùng nhau miễn là nó có vẻ hoạt động.Cả hai cách tiếp cận đã có những thành công ấn tượng trong quá khứ, và cũng có những giống lai của hai chủ đề. Tất cả các thiết kế trí tuệ nhân tạo ít nhất được truyền cảm hứng từ bộ não con người, vì theo định nghĩa trí tuệ nhân tạo là bắt chước một số khía cạnh của trí thông minh.AIS phải xây dựng các khái niệm về những thứ họ thao túng hoặc làm việc và lưu trữ các khái niệm đó như những khối dữ liệu.Đôi khi các khối này là động và thường được cập nhật, đôi khi tĩnh.Nói chung, AI quan tâm đến việc khai thác mối quan hệ giữa dữ liệu để đạt được một số mục tiêu. Mục tiêu thường được chỉ định dựa trên tiện ích.Khi được trình bày với một mục tiêu, một hệ thống AI có thể tạo ra các phân nhóm và gán các giá trị tiện ích của các tiểu thể dựa trên đóng góp dự đoán của chúng cho mục tiêu chính.AI tiến hành theo đuổi các khu vực cho đến khi mục tiêu chính được thực hiện.Sau đó, nó là miễn phí để chuyển sang một mục tiêu chính mới (nhưng thường tương tự).Điều khác biệt rộng rãi giữa AI là cách tất cả các động lực này được thực hiện.