Dans quels aspects un robot est-il une application des ordinateurs ?
Les robots sont l'application des ordinateurs à « l'intelligence artificielle ». L'intelligence artificielle est une nouvelle science technique qui étudie et développe des théories, des méthodes, des technologies et des systèmes d'application pour simuler, étendre et développer l'intelligence humaine. La recherche dans ce domaine comprend les robots, la reconnaissance du langage, la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et les systèmes experts, etc.
L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 7, ordinateur Dell G3.
Les robots sont l'application des ordinateurs à « l'intelligence artificielle ».
L'intelligence artificielle, abrégé en IA en anglais, est une nouvelle science technique qui étudie et développe des théories, des méthodes, des technologies et des systèmes d'application pour simuler, étendre et développer l'intelligence humaine.
L'intelligence artificielle est une branche de l'informatique qui tente de comprendre l'essence de l'intelligence et de produire une nouvelle machine intelligente capable de répondre de la même manière à l'intelligence humaine. La recherche dans ce domaine comprend les robots, la reconnaissance du langage et la reconnaissance d'images. , traitement du langage naturel et systèmes experts, etc. Depuis la naissance de l'intelligence artificielle, la théorie et la technologie sont devenues de plus en plus matures, et les domaines d'application ont également continué à s'étendre. On peut imaginer que les produits technologiques apportés par l'intelligence artificielle dans le futur seront les « conteneurs » de l'humain. sagesse. L'intelligence artificielle peut simuler le processus d'information de la conscience et de la pensée humaines. L’intelligence artificielle n’est pas l’intelligence humaine, mais elle peut penser comme les humains et peut même dépasser l’intelligence humaine.
L'intelligence artificielle est une science très exigeante, et les personnes engagées dans ce travail doivent comprendre les connaissances informatiques, la psychologie et la philosophie. L'intelligence artificielle est une science très vaste, qui comprend différents domaines, tels que l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur, etc. De manière générale, l'un des principaux objectifs de la recherche sur l'intelligence artificielle est de rendre les machines capables d'effectuer des tâches qui nécessitent généralement un travail complexe de l'intelligence humaine. Mais différentes époques et différentes personnes ont des compréhensions différentes de cette « œuvre complexe ».
L'intelligence artificielle fait l'objet d'une attention de plus en plus répandue dans le domaine informatique. Et il est appliqué aux robots, à la prise de décision économique et politique, aux systèmes de contrôle et aux systèmes de simulation.
La valeur de l'intelligence artificielle pour la recherche
Par exemple, les calculs scientifiques et techniques lourds étaient à l'origine supportés par le cerveau humain. De nos jours, les ordinateurs peuvent non seulement effectuer de tels calculs, mais aussi les faire plus rapidement et avec plus de précision que le cerveau humain. Par conséquent, les gens contemporains ne considèrent plus ce type de calcul comme « une tâche complexe qui nécessite l'intelligence humaine ». On voit que la définition du travail complexe change avec l'évolution des temps et les progrès de la technologie. la science de l'intelligence artificielle Elle se développera naturellement avec les changements des temps. D’une part, il continue de réaliser de nouveaux progrès et, d’autre part, il se tourne vers des objectifs plus significatifs et plus difficiles.
Habituellement, la base mathématique du « machine learning » est la « statistique », la « théorie de l'information » et la « cybernétique ». D'autres matières non mathématiques sont également incluses. Ce type de « machine learning » s’appuie fortement sur « l’expérience ». Les ordinateurs doivent constamment acquérir des connaissances et apprendre des stratégies à partir de l'expérience de résolution d'un type de problème. Lorsqu'ils sont confrontés à des problèmes similaires, ils peuvent utiliser leurs connaissances expérientielles pour résoudre des problèmes et accumuler de nouvelles expériences, tout comme les gens ordinaires. On peut appeler cette méthode d’apprentissage « apprentissage continu ». Mais en plus d’apprendre de l’expérience, les humains peuvent également créer, c’est-à-dire « apprendre par sauts ». C'est ce qu'on appelle « l'inspiration » ou « l'épiphanie » dans certaines situations. Depuis toujours, la chose la plus difficile à apprendre pour les ordinateurs est « l’épiphanie ». Ou pour le dire plus strictement, il est difficile pour les ordinateurs d'apprendre « des changements qualitatifs qui ne reposent pas sur des changements quantitatifs » en termes d'apprentissage et de « pratique », et il est difficile de passer directement d'une « qualité » à une autre, ou directement d'un « concept » à un autre « concept ». Pour cette raison, la « pratique » ici n’est pas la même chose que la pratique humaine. Le processus pratique humain comprend à la fois l’expérience et la création.
C’est ce dont rêvent les chercheurs en renseignement.
En 2013, S.C WANG, chercheur en données au Dijin Data Center, a développé une nouvelle méthode d'analyse de données, qui a dérivé une nouvelle méthode pour étudier les propriétés des fonctions. L'auteur a découvert que les nouvelles méthodes d'analyse des données permettent aux ordinateurs d'apprendre à « créer ». Essentiellement, cette méthode constitue un moyen assez efficace de modéliser la « créativité » humaine. Cette approche est donnée par les mathématiques et constitue une « capacité » que les gens ordinaires ne peuvent pas avoir, mais que les ordinateurs peuvent avoir. Dès lors, les ordinateurs sont non seulement bons en calcul, mais aussi bons en création grâce à leur bon calcul. Les informaticiens devraient résolument priver les ordinateurs « compétents en création » de capacités d'exploitation trop complètes, sinon les ordinateurs « captureront » réellement les humains un jour.
En revenant sur le processus de déduction et les mathématiques de la nouvelle méthode, l'auteur a élargi sa compréhension de la pensée et des mathématiques. Les mathématiques sont concises, claires, fiables et orientées vers des modèles. Dans l’histoire du développement des mathématiques, la créativité des maîtres mathématiques brille partout. Cette créativité est présentée sous la forme de divers théorèmes ou conclusions mathématiques, et la plus grande caractéristique des théorèmes mathématiques est qu'ils sont des structures logiques contenant des informations riches basées sur certains concepts et axiomes de base et exprimées dans un langage structuré. Il faut dire que les mathématiques sont la matière qui reflète le plus simplement et le plus directement (au moins un type de) modèle de créativité.
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Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

Dans le monde du développement front-end, VSCode est devenu l'outil de choix pour d'innombrables développeurs grâce à ses fonctions puissantes et son riche écosystème de plug-ins. Ces dernières années, avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, des assistants de code IA sur VSCode ont vu le jour, améliorant considérablement l'efficacité du codage des développeurs. Les assistants de code IA sur VSCode ont poussé comme des champignons après la pluie, améliorant considérablement l'efficacité du codage des développeurs. Il utilise la technologie de l'intelligence artificielle pour analyser intelligemment le code et fournir une complétion précise du code, une correction automatique des erreurs, une vérification grammaticale et d'autres fonctions, ce qui réduit considérablement les erreurs des développeurs et le travail manuel fastidieux pendant le processus de codage. Aujourd'hui, je recommanderai 12 assistants de code d'IA de développement frontal VSCode pour vous aider dans votre parcours de programmation.