Como funciona a inteligência artificial?

Existem várias formas de inteligência artificial (AI) por aí hoje. É uma pergunta difícil de que chamar uma inteligência artificial e o que apenas chamar de programa de software. Há uma tendência no software, onde quando algo que costumava ser chamado de "AI" amadurece e se integra ao cenário tecnológico, ele não é mais chamado de IA. Os programadores da década de 1950 podem chamar numerosos softwares incorporados em nosso mundo de "inteligência artificial" - por exemplo, o microchip em seu carro que regula a injeção de combustível ou o banco de dados no supermercado que armazena registros de todas as vendas, ou o mecanismo de busca do Google. Os pesquisadores de IA tendem a procurar formas de software mais complexas, adaptativas, capazes ou até vagamente semelhantes a humanos. Trabalhadores em inteligência artificial também tendem a ser interdisciplinares e bemL-versado em áreas de ciência e matemática estrangeira para o programador típico, incluindo, entre outros, estatísticas formais, neurociência, psicologia evolutiva, aprendizado de máquina e teoria da decisão.

No campo da inteligência artificial, existem dois campos principais: os arrumos e os desalinhados. A divisão mantinha praticamente desde que a IA foi fundada como um campo em 1956. Os limites são defensores de métodos formais, como estatísticas aplicadas. Eles gostam que seus programas sejam bem organizados, prováveis, operam com base em teorias de concreto e livremente editáveis. Os desalinhados como abordagens confusas, como redes neurais adaptativas, e se consideram hackers, juntando qualquer coisa, desde que pareça funcionar. Ambas as abordagens tiveram sucessos impressionantes no passado, e há híbridos dos dois temas também.

Todos os designs de inteligência artificial são pelo menos superficiaisY Inspirado pelo cérebro humano, pois, por definição, a inteligência artificial é imitar algum aspecto da inteligência. Os AIS precisam criar conceitos das coisas com as quais manipulam ou trabalham e armazenar esses conceitos como pedaços de dados. Às vezes, esses pedaços são dinâmicos e freqüentemente atualizados, às vezes estáticos. Geralmente, uma IA está preocupada em explorar as relações entre os dados para atingir algum objetivo.

Os objetivos

geralmente são atribuídos com base na utilidade. Quando apresentado com uma meta, um sistema de IA pode gerar subgesia e atribuir esses valores de utilidade suboals com base em sua contribuição prevista para o objetivo principal. A IA passa a perseguir subgois até que o objetivo principal seja alcançado. Em seguida, é livre para passar para um novo objetivo primário (mas frequentemente semelhante). O que difere amplamente entre a IA é como toda essa dinâmica é implementada.