Jakie są różne techniki sztucznej inteligencji?
Chociaż opracowano wiele różnych technik sztucznej inteligencji, a nowe metody są tworzone, kilka form sztucznej inteligencji (AI) staje się coraz bardziej popularnych. Niektóre z najczęstszych technik obejmują wykorzystanie sieci neuronowych i rozwój systemów eksperckich. Te różne techniki sztucznej inteligencji można wykorzystać do opracowania różnych form sztucznej inteligencji, zwykle opartych na ilości „myślenia”, które program może faktycznie wykonać, i są one znane jako „silna sztuczna inteligencja” lub „słaba sztuczna inteligencja”.
Techniki sztucznej inteligencji to metody, które można wykorzystać do opracowywania i tworzenia programów komputerowych powszechnie postrzeganych jako formy sztucznej inteligencji. Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja odnosi się do programu, który potrafi naśladować lub odtwarzać procesy myślowe wykazywane przez ludzki mózg. Zwykle wiąże się to z rozwiązywaniem problemów, dokonywaniem obserwacji lub otrzymywaniem danych wejściowych do wykorzystania w analizie lub rozwiązywaniu problemów oraz umiejętnością kategoryzowania i identyfikowania różnych obiektów oraz właściwości tych obiektów.
Istnieje wiele różnych technik sztucznej inteligencji, które mogą być wykorzystane przez programistę AI, choć dwie z nich to sieci neuronowe i systemy ekspertowe. Sieci neuronowe to programy komputerowe zaprojektowane wokół procesów poznawczych wykorzystywanych przez ludzki mózg. Zasadniczo sieć neuronowa składa się z warstw kategoryzacji i metod, za pomocą których można identyfikować i kategoryzować obiekty. Jest to podobne do idei schematu w ludzkim poznaniu, która pozwala ludziom identyfikować obiekty na podstawie właściwości tych obiektów. Nowe informacje przedstawione sieci neuronowej mogą być następnie analizowane i identyfikowane na podstawie wcześniej wprowadzonych kryteriów, umożliwiając systemowi „nauczenie się” nowych kategorii i identyfikację znanych lub nieznanych obiektów.
Systemy eksperckie to techniki sztucznej inteligencji oparte na logice i stwierdzeniach „jeśli / to”. Zwykle wiąże się to z dużą ilością informacji, które są „uczone” systemu komputerowego, co czyni z niego eksperta w danej dziedzinie. Po wprowadzeniu nowych danych wejściowych, takich jak żądanie przetwarzania raportów finansowych, system ekspercki może analizować informacje przy użyciu tych instrukcji if / then w celu ograniczenia odpowiedzi wyjściowej.
Te różne techniki sztucznej inteligencji można wykorzystać do opracowania systemów, które są uważane za „silną AI” lub „słabą AI”. Silne systemy AI to te, które w największym stopniu starają się naśladować myśl ludzką i zdolności poznawcze poprzez szeroki zakres funkcji. Systemy te mogą analizować nowe informacje i dostarczać dane wyjściowe, które potencjalnie wykraczają poza ograniczenia danych wejściowych. Techniki sztucznej inteligencji, które rozwijają słabe systemy AI, są węższe i mają na celu odtworzenie tylko jednej funkcji lub aspektu ludzkiej inteligencji.