Perspektiven für die Entwicklung künstlicher Intelligenz

- Sep 22, 2018-

Zum Beispiel sollen schwere wissenschaftliche und technische Berechnungen vom menschlichen Gehirn durchgeführt werden. Heute können Computer solche Berechnungen nicht nur durchführen, sondern auch schneller und genauer als das menschliche Gehirn. Daher betrachten zeitgenössische Menschen diese Berechnung nicht mehr als Es ist eine "komplexe Aufgabe, für die menschliche Intelligenz erforderlich ist". Es ist ersichtlich, dass sich die Definition komplexer Arbeit mit der Entwicklung der Zeit und der Weiterentwicklung der Technologie ändert. Das spezifische Ziel der Wissenschaft der künstlichen Intelligenz hat sich natürlich mit den Veränderungen der Zeiten entwickelt. Zum einen macht es immer wieder neue Fortschritte, zum anderen geht es um sinnvollere und schwierigere Ziele.

Die mathematischen Grundlagen des "maschinellen Lernens" sind oft "Statistiken", "Informationen" und "Kybernetik". Ebenfalls enthalten sind andere nicht mathematische Fächer. Diese Art des "maschinellen Lernens" hängt stark von der "Erfahrung" ab. Computer müssen ständig Wissen erwerben und Strategien lernen, um eine Art Problem zu lösen. Wenn Sie auf ähnliche Probleme stoßen, nutzen Sie empirisches Wissen, um Probleme zu lösen und neue Erfahrungen zu sammeln, genau wie normale Menschen. Wir können diese Art des Lernens "kontinuierliches Lernen" nennen. Neben dem Lernen aus Erfahrung wird der Mensch aber auch das "Springen lernen" schaffen. Dies wird in manchen Fällen als "Inspiration" oder "Erleuchtung" bezeichnet. Für Computer ist es am allermeisten am schwersten zu lernen, die "Erleuchtung". Oder streng genommen ist es für Computer schwierig, in Bezug auf Lernen und „Übung“ zu lernen, „nicht von quantitativen Veränderungen abhängig“ zu sein. Es ist schwierig, direkt von einer „Qualität“ zur anderen oder direkt von einem „Konzept“ zu wechseln. Gehen Sie zu einem anderen "Konzept". Aus diesem Grund ist die „Praxis“ hier nicht dieselbe wie die menschliche Praxis. Der Prozess der menschlichen Praxis umfasst sowohl Erfahrung als auch Schöpfung.

Davon träumen die intelligenten Forscher.

Im Jahr 2013 entwickelte SC, ein Datenforscher im Dijin Data Center, eine neue Methode zur Datenanalyse, aus der eine neue Methode zur Untersuchung der Eigenschaften von Funktionen abgeleitet wurde. Die Autoren fanden heraus, dass neue Datenanalysemethoden der Informatik die Möglichkeit bieten, „zu erschaffen“. Im Wesentlichen bietet dieser Ansatz eine recht effektive Möglichkeit, die "Kreativität" des Menschen zu modellieren. Dieser Ansatz wird von der Mathematik vorgegeben und ist die "Fähigkeit", die gewöhnliche Menschen nicht haben können, die der Computer jedoch haben kann. Seitdem ist der Computer nicht nur gut im Rechnen, sondern auch aufgrund guter Berechnungen gut im Erstellen. Informatiker sollten dem "erfahrenen" Computer kategorisch die Möglichkeit nehmen, zu umfassend zu arbeiten, oder der Computer wird eines Tages "Anti-Capture" -Menschen sein.

Im Rückblick auf den Ableitungsprozess und die Mathematik der neuen Methode erweitert der Autor sein Verständnis von Denken und Mathematik. Die Mathematik ist einfach, klar, zuverlässig und stark im Muster. In der Entwicklungsgeschichte der Mathematik strahlt überall die Brillanz der Kreativität der Mathematikmeister. Diese Kreativitäten werden in verschiedenen mathematischen Theoremen oder Schlussfolgerungen dargestellt. Das wichtigste Merkmal von mathematischen Theoremen ist, dass sie auf einigen grundlegenden Konzepten und Axiomen basieren, die in einer modularen Sprache ausgedrückt werden und reichhaltige Informationen enthalten. Es sollte gesagt werden, dass Mathematik die einfachste und direkteste Widerspiegelung (mindestens einer Art) der Disziplin der Kreativität ist.


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