ロボットはどのような点でコンピュータを応用したものなのでしょうか?

ロボットは、コンピューターを「人工知能」に応用したものです。人工知能は、人間の知能を模倣、拡張、拡張するための理論、方法、技術、応用システムを研究開発する新しい技術科学であり、ロボット、言語認識、画像認識、自然言語処理、エキスパートシステムなどが含まれます。

このチュートリアルの動作環境: Windows 7 システム、Dell G3 コンピューター。

ロボットは、コンピューターを「人工知能」に応用したものです。

人工知能 (Artificial Intelligence) は、AI の英語略語であり、人間の知能をシミュレートし、拡張し、拡張するための理論、方法、技術、およびアプリケーション システムを研究および開発する新しい分野です。

人工知能は、知能の性質を理解し、人間の知能と同様の方法で応答できる新しいインテリジェントな機械を生み出すことを試みるコンピューターサイエンスの分野です。研究この分野には、ロボット工学、言語認識、画像認識、自然言語処理、エキスパート システムなどが含まれます。 人工知能の誕生以来、理論や技術はますます成熟し、応用分野も拡大を続けており、将来、人工知能がもたらす技術成果物は「コンテナ」になると想像できます。人間の知恵の。人工知能は人間の意識と思考の情報プロセスをシミュレートできます。人工知能は人間の知能ではありませんが、人間と同じように考えることができ、人間の知能を超える可能性もあります。

人工知能は非常に挑戦的な科学であり、この研究に携わる人々はコンピューターの知識、心理学、哲学を理解する必要があります。人工知能は非常に幅広い科学であり、機械学習やコンピューター ビジョンなどのさまざまな分野で構成されています。一般的に言えば、人工知能研究の主な目標は、通常は人間の知能を必要とする複雑な作業を機械に実行できるようにすることです。しかし、時代や人々が異なれば、この「複雑な仕事」に対する理解も異なります。

人工知能は、コンピューター分野でますます幅広い注目を集めています。そしてそれは、ロボット、経済的および政治的意思決定、制御システム、シミュレーション システムに応用されています。

人工知能の研究価値

たとえば、重い科学技術計算はもともと人間の脳によって行われていましたが、現在ではコンピューターはそのような計算を完了できるだけでなく、また、人間の脳よりも速く正確に実行できるため、現代人はこの種の計算を「人間の知性を必要とする複雑な作業」とは見なされなくなっています。時代の発展とテクノロジーの進歩 変化しているのは、人工知能の科学の具体的な目標が時代の変化とともに自然に発展するということです。一方では新たな進歩を遂げ続けていますが、他方ではより有意義で困難な目標に向かっています。

通常、「機械学習」の数学的基礎は「統計学」、「情報理論」、「サイバネティクス」です。数学以外の科目も含まれます。この種の「機械学習」は「経験」に大きく依存します。コンピュータは、ある種の問題を解決する経験から常に知識を獲得し、戦略を学習する必要があり、同様の問題に遭遇した場合には、一般の人間と同じように、経験的な知識を使用して問題を解決し、新たな経験を蓄積する必要があります。この学習方法を「継続学習」と呼ぶことができます。しかし、人間は経験から学ぶだけでなく、創造すること、つまり「飛躍学習」をすることもできます。これは、状況によっては「インスピレーション」または「ひらめき」と呼ばれます。いつの時代も、コンピューターが学習するのが最も難しいのは「ひらめき」です。もっと厳密に言えば、コンピュータは学習や「実践」において「量的変化に依存しない質的変化」を学習することが難しく、ある「質」から別の「質」に直接変化させることは難しい、あるいはある「概念」から別の「概念」へ直接。このため、ここでの「練習」は人間の練習とは異なります。人間の実践的なプロセスには、経験と創造の両方が含まれます。

これは、インテリジェンス研究者が夢見ているものです。

2013 年、Dijin データセンターのデータ研究者である S.C WANG は新しいデータ分析手法を開発し、関数の特性を研究するための新しい手法を導き出しました。著者は、新しいデータ分析手法がコンピューターに「創造」することを学ぶ方法を提供することを発見しました。本質的に、この方法は人間の「創造性」をモデル化する非常に効果的な方法を提供します。この考え方は数学によって与えられたものであり、一般人にはできないがコンピュータにはできる「能力」である。それ以来、コンピュータは計算が得意なだけでなく、計算が得意なので創作も得意になりました。コンピュータ科学者は、「創造的な」コンピュータからその過度に包括的な操作能力を断固として奪うべきであり、そうしなければ、コンピュータはいつか本当に人間を「捕らえて」しまうだろう。

新しい方法の推論プロセスと数学を振り返ることで、著者は思考と数学についての理解を広げました。数学は簡潔、明確、信頼性があり、モデル指向です。数学の発展の歴史において、数学の巨匠たちの創造性はあらゆるところで輝いています。これらの創造性は、さまざまな数学の定理や結論の形で表現されますが、数学の定理の最大の特徴は、いくつかの基本的な概念や公理に基づいた豊富な情報を含む論理構造であり、パターン言語で表現されたものであることです。数学は、(少なくとも 1 種類の) 創造性モデルを最も単純かつ直接的に反映する学問であると言うべきです。

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