인공 지능

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인공 지능 (UI, Artificial Intelligence, AI)는 지능적인 행동의 징조를 보여주는 기계를 만드는 데 전문적인 컴퓨터 과학입니다. "지능적인 행동"의 정의는 여전히 논의의 대상이며 인간의 이성에 의한 지능의 표준으로 가장 일반적으로 사용됩니다. John McCarthy는 처음으로 1955에 왔습니다.

인공 지능 연구는 고도로 전문화되고 전문화되어 있으며 종종 연결될 수없는 여러 분야로 나뉩니다. 전체 연구는 또한 몇 가지 기술적 인 문제로 나뉩니다. 일부 하위 필드는 특정 문제의 해결 방법을 다루며 그 중 일부는 특정 도구를 사용하거나 특정 응용 프로그램을 구현하는 것과 같습니다. 인간의 뇌 그 자체로 또는인지 능력의 진화의 문제로 수행 계산의 문제와도 밀접하게 의식의 문제와 연결되어 인공 지능을 구축 할 수있는 경우 문제입니다. 인공 지능의 비슷한 철학은 비슷한 딜레마입니다.

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Z 심리학자는 지능을 높이기 위해 지식을 배웁니다.

인공 지능, 특히 일반 대중의 이해는 가능한 무엇이 가능하고 인공 지능에서는 불가능한 것의 지식의 부족에 의해 영향을받습니다. 인공 지능은 "과학 소설"에서 사용 된 무한한 상상력에 의해 뒷받침됩니다. 인공 지능을 학문 분야로 간주하기 위해서는 이러한 한계를 파악하고 (때로는 마법 캐스팅) 추측을 제거해야합니다. 이러한 제한은 인공 지능에 사용할 수있는 도구의 속성에 따라 결정됩니다. 첫째, 인공 지능이 무엇인지 말할 필요가 있습니다. 인공 지능은 지능적인 것으로 간주되는 인간 활동 (프로세스)의 모델을 구성하고 사용하는 것으로 구성됩니다. 이 활동은 인간 두뇌의 구조, 현실 세계에 의해 생성됩니다. 20 중기부터 시작된이 모델링은 두 가지 경로를 취했습니다.

1. 지능형 인간 활동의 외부 표현 모델링

2. 인식 된 인간 두뇌 구조의 모델링, 현재 신경 네트워크

Nástroje
인공 지능은 모델링 (모델링)을위한 컴퓨터 기반 컴퓨터 프로그램을 선택했습니다. 컴퓨터가 센서 변수 (물리적, 화학적, 생물학적, 등) 및 작동기에 의해 보충 될 수있다 (촉수 이동 수단 - 휠, 트랙, 다리 등), 이것은 복잡한 장치에서 발생할 수 -인지 로봇 월면차 드라이버없이 자동차 등 이 컴퓨터 애드온은 정보 처리 기능, 즉 PC- 컴퓨터 프로그램 만 모니터링하면되므로 필수 요소는 아닙니다.

컴퓨터 프로그램을 만들 수있는 프로그래밍 언어는 인공 형식 언어 중 하나입니다. 이 언어의 기본 특징은 모든 언어 구문과 그 위의 모든 연산을 정확하게 해석 한 것입니다. 인공 추상 디자인입니다. 내포라고 불리는 자연스러운 인간의 모호하고 감정적이며 주관적인 해석은 제거되어야하며 정확한 해석으로 대체되어야합니다. 그것은 인간의 감정과 주관성을 추방하는 금지 (무효화), 내부의 모호성을 성취 할 것이라고 Vagnost가 보았다. 이러한 간섭으로 인하여 모든 인간 (애매 모호함, 주관성, 감성)이 사라지고,이 소실의 결과는 영혼이없는 기계 인 인공 형식 언어 (컴퓨터)의 건조한 사막입니다. 각 언어 구문 (기호 문자열)의 의미와 이러한 구문 위에있는 각 연산은 정확하게 (모호한 모호함없이) 윤곽이 그어져 지식이있는 모든 사람은 의미가 무엇이든 상관없이 알 수 있습니다. 너무 정확하게 정의 된 요소를 가진 객체는 우리가 정확한 세계라고 부르는 그룹을 형성합니다. 여기에는 컴퓨터 언어, 튜링 기계뿐만 아니라 수학, 공식 논리, 정확한 게임 (체스, 레이디, 카드 게임 등), 정확한 과학이 포함됩니다. 내적 모호성의 금지로 인해 발생한 정확한 세계에 대한 또 다른 재앙은 다음과 같습니다.

추세 운동량의 상실

정확한 세계의 경계를 넘어 내면의 모호성을 보여줌으로써, 우리는 가상의 막연한 상상력과 감각적 언어에 살아있는 발명의 인간 정신뿐만 아니라 사고의 자기 운동의 창의력을 보여주었습니다. 따라서 우리는 정확한 세계에서 추론의 추론을 잃어 버렸습니다. 추론의 자기 기동력의 상실, 금지 된 내부 애매 모호함을 가진 세계로 그것을 전송할 수 없다는 것은 사람으로부터 무익한 기계까지의 단계입니다. 유익한 의미에서 살아있는 것에서 무생물에 이르는 단계입니다. 예를 들어, 수학에서 인간은 원하는 (최종) 관계를 얻기 위해 수학적 관계를 선택하는 방법을 찾아야합니다. 간단한 예를 들어 이것은 Exact Science 페이지에 표시됩니다. 수학에 적용되는 추론은 카드 게임이나 체스에서도 마찬가지입니다. 카드 또는 체스 조각의 의미는 게임의 규칙과 마찬가지로 잘 알려진 사람에게 알려져 있습니다. 선수 (이동식)는 지능을 적용하여 규칙에 따라 경기중인 스트로크를 선택해야합니다. 수학 도출 또는 정확한 게임에서의 움직임이 컴퓨터를 위해 프로그래밍되는 경우, 개시 자의 활동이 프로그래밍되어야합니다. 프로그래머는 엔지니어 (수학자 또는 플레이어)의 역할을 프로그래밍하여 각 게임 단계 또는 유도 후 (프로그래밍 된) 이동 장치가 다음 단계를 생성 할 수 있도록해야합니다. 컴퓨터에서 마술 기계를 검색하는 것은 적절하지 않으며 마술은 카드 더미의 마법만큼이나 비어 있거나 체스 보드에있는 인물처럼 움직일 수없고 생명력이 부족합니다. Hybatelem은 어쨌든 사람, 그의 지적 능력입니다. 대량을 처리하거나 처리하는 다른 컴퓨터와는 달리 컴퓨터는 정보를 처리하지만이 차이가 오도하지 않아야합니다. 또한 모든 변화에도 불구하고 정확한 세계의 일부가 될 수는 없으므로 프로그램 자체가 바뀔 수있는 방식으로 프로그램을 만들 수 있다는 지식을 속이지 않아야합니다. 기계의 주요 특징은 처리 된 실체 (물질, 정보)의 양 (때로는 정밀도, 수동으로는 얻을 수 없음)과이 활동을위한 외부 에너지 입력의 사용입니다. 거친 석탄이 듬성 듬성이 인 표면 광산에서 바퀴 달린 굴착기는 자갈과 삽을 가진 사람들 (수천명)이 그 활동을 지원한다면 존재하지 않을 가능성을 열어줍니다. (남자와 비교하여 활동 속도가있는) 성능의 양을 가진 기계는 록 마이닝이든 정보 처리이든 관계없이 실현이 가능합니다.

그것이 인공 지능 모델링에 사용할 수있는 도구 인 도구입니다. 프로그래밍 언어 (컴퓨터 등)는 정확한 세계에 속하고, 정확한 기계이며, 정확성은 인간의 심리와 언어 구조 및 작업의 의미를 완벽하게 연결하는 데 있음을 명심해야합니다.

중간에
인공 지능은 현실 세계와 관련이 있는지 없는지에 따라 두 가지 유형의 문제를 해결합니다. 실제 세계와 관련이없는 사람들은 정확한 게임 (예 : 정확한 내용보기) 또는 수학 교정 (정리 증명)과 같은 정확한 세계에서 온 것입니다. 이것은 정확한 세계와 정확한 세계의 모델링이며, 모델링은 주로 모티프 모델링으로 축소됩니다. 가장 유명한 것은 체스 전문가의 움직임을 모델링 한 것입니다. 장애물을 제한하는 것은 알고리즘의 복잡성 (Asymptotic Complexity 참조) 모델링 이동자 및 체스 처리 또는 다른 인공 지능 모델의 여러 조합과 같은 가능성이 있습니다.

게다가 현실 세계 문제가 발생하자마자 상황이 복잡해집니다. 정확한 세계와 현실 세계 사이의 유일한 다리는 양 (기계적 강도, 용액 내 이온 농도, 조명 강도 등)이라고 부르는 도구입니다. 정확한 세상이 정확하게 즉, (그 해석의 제로 내부 모호성으로) 묘사되어 있기 때문에 의심의 여지없이 현장 교육을 사람의 그 모든 사람들이 그 중요성을 알고, 그리고 현실 세계에서 초등학교 측정 프로브가이 세상에 그래서 그것은,이 두 세계에 공통적 인 따라서 그의 측정 가능한 초등 대표자. 정확한 과학의 초석입니다. 현실 세계와 관련된 인공 지능의 문제는 두 가지 범주로 나눌 필요가있다.

이 중 첫 번째 모델이 너무 특정 세트 (기본) 지식 숨겨진 기본 지식 지식이 파생 것을해야한다 현실 세계에 대한 인공 지능의 지식을 사용하지만, 그들로부터 파생 될 수 있다는 것입니다. 이러한 모델을 전문가 시스템이라고합니다. 이 모델은 정확한 세계의 일부가되어야하기 때문에, 지식 인공 공식 언어 (수학, 형식 논리, 프로그래밍 언어), 정확한 해석과 언어로 작성되어 필요가있다, 따라서 그것은 모호한 감정과 주관적인와 자연 언어가 될 수 없습니다 해석 - 의미. 따라서이 지식은 정확한 과학 방법을 통해 습득해야합니다. 그것은 지식이 자연 언어로 표현 된 자연, 모호 주관적이고 감정적 인 인간의 지식을 얻고 있음을 주목해야한다, 그들은 모호성보고 설명하기 위해 정확한 지식, 정확한 공식 언어 양도 할 수 없습니다. 자연 언어의 언어 구조는 정확한 세계 (수학, 형식 논리, 프로그래밍 언어)에 삽입하면 정확한 세계가 결정 적용하고 처리 할 수 ​​있었을 것이다 요인 (그것이 아니기 때문에, 우리는 자연, 사람의 할당 된 의미를 포기해야 인간의 정신 만이 가능함). 이러한 언어 구성은 기호의 임의의 문자열로 처리 할 수 ​​있지만 자연스러운 해석은 할 수 없습니다. 어느 무지에서, 혹은 자연 언어로 표현 지식, 파생 자연 인간의 지식을 사용하는 잘못된 시도를 인공 지능의 창조 고려의 시작 부분에, 정확한 세계로 입력하는 전술 가능성을 등장 무시.

현실 세계와 관련된 두 번째 범주의 문제는 인간 지능, 즉 현실 세계에서 생성 된 프로세스 인 심리 내 과정입니다. 이러한 프로세스는 본질적으로 내부 모호 접속되므로, 더 정확한 다리 가변 상기 다리에 대한 내부 모호성에 대한 금지를 요구 세계 없는지, 그리고 vnitropsychických 프로세스 고유 부분의 경우이다. 따라서, 우리는 위의 지정된 인공 지능의 한 분야 : 지능형 인간 활동의 외부 표현을 모델링은, 내가 어떤 도구가 없다, 그것은 시도조차하지 않습니다. 그러나 신경망의 활동을 모델링하여 이끄는 인공 지능의 두 번째 부분을 주목해야합니다. 커다란 희망이 들어 있지만,이 모델이 실제 인간의 뇌에 어느 정도까지 근접 할 수 있는지, 즉 내재적 인 애매 모호한 과정을 결정할 필요가 있습니다. 역사적으로, 신경 활동의 첫 번째 수학적 모델은 Warren McCulloch와 Walter Pitts가 1943에서 발표했습니다. (창조적 상상력과 저자의 전문적인 경험에 따라)가 (수학) 모델이 정확한 세계에 속하고 모든 것을 자신의 추종자들이 이러한 방법으로, 신경 세포의 원래 간단한 모델을 가고있다, 그러나 그것은 점점 복잡한 형태로 변형되는 것이 필수적이다 수학적 (컴퓨터) 모델로서, 금지 된 내부 모호성을 가진 정확한 세계의 모델입니다. 인간의 두뇌에서 실행되는 본질적으로 모호한 프로세스는 정확한 세계, 즉 수학 언어 또는 컴퓨터로 모델링 할 수 없습니다. 전자 현미경으로 수행 된 뉴런의 구조와 활동에 대한 철저한 연구는 교수가 제시합니다. 그의 책에서 스튜어트 Hameroff. 신경 세포에서 매우 복잡한 구조가 주로 다른 신경 세포와 협력의 사용자 정의 (지능) 의사 결정 능력을 만드는 데 사용되는 방대한 양의 정보의 처리에 따라 자신의 자율성 동작을 필요로 표시됩니다. 이러한 뉴런은 대략 두뇌에서 100 억입니다. 인간 두뇌의 본질적으로 모호한 과정은 정확한 세계에 의해 모델링 될 수 없기 때문에, 아마도 생물학적 인 다른 모델링 도구가 필요합니다. 새로운 방법에 대한 검색 (이 경우, 프로그램 인공 지능을 요약 된 경로에서 물러나)으로 Vnitropsychické 현실 세계에서 발생하는 모든 지금까지 연구 과정, 예를 들면. 물리, 화학 등이 다를를 모호성을 vnitropsychickou하는 고유의 연계로 처리 때문에 시도가있다 신경 네트워크의 컴퓨터 모델 대신 쥐와 같은 살아있는 뇌 구조를 사용하십시오. 이러한 살아있는 뇌 구조는 적절한 인터페이스를 통해 예를 들어인지 로봇의 일부인 인공 (컴퓨터) 처리 시스템에 관여합니다.

그러므로 요약하면 인공 지능의 한계가 다음과 같이 요약됩니다.

- 알고리즘의 복잡성

- 실세계 테마의 경우 양 사이의 관계로 표현되는 수학적으로 (프로그래밍 언어로) 작성된 정확한 과학에 대한 인공 지식을 통해 얻은 지식 만 사용해야합니다. 막연하고 정서적이며 주관적인 자연어로 표현되는 자연적 지식에 의해 본질적으로 모호한 지식을 사용할 수는 없습니다. 또한 공식 언어로도 번역 될 수 없습니다. 인공 형식 언어는 정확한 과학에 대한 인공 지식에 의해 얻어진 실제 지식만을 표현할 수 있기 때문에 이것은 인간 지식의 극히 일부분에 불과하므로 인공 지능의 적용 가능성은 매우 제한적입니다.

- 내면의 심령 과정에 내재 된 애매 모호함. 인간의 두뇌가 본질적으로 모호한 과정을 설명 할 수있는 언어 도구가 없으므로 정확한 세계, 즉 컴퓨터로 모델링 할 수 있습니다. 따라서 정확한 세계로 모델링 된 신경망조차도 현실 세계에서 인간 정신의 본질적으로 모호한 과정, 즉 인간의 뇌를 충분히 적절하게 모델링 할 수는 없습니다.

가능한 발전 경로

인간 심리의 본질적으로 모호한 과정은 화학 물질 및 물리적 법칙에 의해 기술 될 수있는 핵심 물질 인 생화학 적 과정을 가지고 있습니다. 내재적 모호성을 가진 프로세스 환경을 만드는 원칙이 인식되고 결정된다면 이러한 프로세스는 인간의 두뇌의 생물학적 본질이 아닌 다른 속성에서도 인위적으로 모방 될 수 있습니다. 그것은 내부의 모호하지 않은 모호함을 가진 환경 원리의 발견이며 따라서 유익한 의미에서의 삶의 원리에 대한 이해입니다.

튜링 테스트
Turingův 테스트에서 정보를 수집합니다.
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신경망
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Strojové učení
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우세한 알고리즘
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로쿠 1979 여자의 얼굴을 찡 그리기.
Royal Chess Game은 컴퓨터 과학의 시작부터 분석 대상이되어 왔습니다. 문제에 대한 해결책은 처음부터 인텔리전스와 관련되어 있지만 우승이 더 큰 인텔리전스를 의미하지는 않습니다. 1997는 IBM의 딥 블루 (Deep Blue)를 물리 쳤습니다. 그는 현재 세계 챔피언 인 Garri Kasparov입니다. 그러나 Deep Blue는 전산 가속기가있는 하이브리드 시스템이었습니다. 그것은 무력에 관한 것이었다. 현재 AI는 더 이상 성공적이지 않으며 더 성공적입니다.
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달리 알고리즘
알프스와 그의 친구는 알프레도와 함께 알프스와 함께 평화로운 삶을 영위합니다.
지혜로운 정보는 AI 화면에 표시됩니다.
당신의 자신의 메시지와 함께 테스트 튜브를 테스트합니다.
인공 지능은 당신의 꿈을 꾸며 줄 것이다.
인공 지능의 근접 촬영입니다.
문제들
문제는 AI가 블랙 박스처럼 행동한다는 것입니다. 인간은 이해할 수 없기 때문에 인간보다 낫고 (똑똑한) 결과를 맹목적으로 믿어야합니다. 설명적인 AI (XAI) 후에 호출됩니다.

인공 지능은 인간의인지 왜곡을 제거 할 수 있습니다. 그러나 자체 왜곡을 일으킬 수 있습니다. 인간과 인공적인 사고 모두가 속일 수 있습니다.

문화의 인공 지능
합리적인 기계는 과학 소설 작가들에게 감사의 대상입니다. 아이작 아시모프 (Isaac Asimov)는 그의 이야기의 대부분을 로봇 지능 화제에 바쳤다. 그의 단편 소설 I Robot과 The Twelve Man의 이야기가 촬영되었다.

폴란드의 저자 인 Stanisław Lem은 자신의 저서 Cyberdia와 Solaris (다시 한번 촬영되었지만 심지어 두 번이나)에서 비인도적 지식의 철학적 측면을 다루었습니다. Golem XIV에서 기계 지능의 일부 측면에 대해서도 논의했습니다.

실제로 현재의 사이버 펑크 (cyberpunk) 형식의 출판물 중 상당수는 인간과 기계의 물성이 침투하여 지능형 기계라는 개념에 대처하는 것과 본질적으로 관련이 있습니다. 예를 들어, 뉴로맨 윌리엄 깁슨 (Neuromancer William Gibson)을 예로 들어 보겠습니다.

20 세기 초반의 중간 청중 영화 관객들은 대부분 사람이 만든 인공 지능이 지배하는 세계를 말해주는 3 부작 매트릭스에 가장 큰 영향을 미쳤습니다. 유력한 오래된 작품 중에는 터미네이터 (Terminator) 또는 블레이드 러너 (Blade Runner)가 있습니다.

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