目次
1、リアクティブ AI
2. 限定記憶人工知能
3. 心理的人工知能
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4 つの主要なタイプの人工知能の詳細な調査

Sep 06, 2023 pm 02:17 PM
AI ロボット

4 つの主要なタイプの人工知能の詳細な調査

人工知能 (AI) を使用して環境、教育、医療などの重要な問題を前進させると、新たな可能性が開かれます。特定の状況下では、人工知能は人間よりも効率的または体系的にタスクを実行できます。

ロボットの場合、教育の重要性はやや不十分です。人間、ロボット、人工知能の間には、主に 4 つのタイプの違いを解消する必要があります。これらの違いには、自己認識、心の理論、反応メカニズム、短期記憶が含まれます

1、リアクティブ AI

書き換えられた内容: リアクティブ AI システムはメモリレスで、タスク指向です。同じ入力に対して常に同じ方法で応答するシステム。ほとんどの機械学習モデルは受動的であり、消費者の検索や購入履歴などの入力に基づいてパーソナライズされた推奨事項を提供します。リアクティブ AI は、自動運転車などのテクノロジーにおいて信頼性が高く効率的であることがよく示されています。

これから何が起こるかを正確に予測するには、正確な事実を提供する必要があります。しかし、人間には記憶し学習する能力があるため、人間の行動のほとんどは復讐のためではありません

2. 限定記憶人工知能

限定記憶人工知能は開発の次のステップです。人工知能の段階。このアルゴリズムは、人間の脳のニューロンが連携する方法を模倣しているため、より多くのトレーニング データを受信すると学習します。ディープ ラーニングは、他の形式の強化学習と画像認識を強化します。

リアクティブ マシンとは異なり、メモリが限られた AI には、過去を洞察し、特定のオブジェクトや状況を追跡する機能があります。ただし、メモリの制限により、この情報は経験として人工知能のメモリに保存されません。

3. 心理的人工知能

次に、より複雑なクラスのマシンがあります。世界を作成したり、他のエージェントやエンティティの表現を作成したりできます。これらの機械は、人々がコミュニティを構築する方法に影響を与えるため、私たちが社会的交流に参加するために非常に重要です。しかし、私たちがお互いの目標や目的を理解しておらず、自分自身や私たちの環境について他人が知っていることを考慮に入れていない場合、協力することは困難になるか、不可能になる可能性さえあります

#4. 自己認識人工的Intelligence

自己認識と意識的な認識を備えた人工知能システムを設計することは、人工知能開発の頂点となります。現時点では、このタイプの AI システムは達成されていません。

これは、心理 AI や感情の理解にとどまらず、自己認識、状態認識、他者の感情を知覚または予測する能力にまで及びます。たとえば、「お腹が空いている」は、「お腹が空いているのはわかっています」や「ラザニアが好きな食べ物なので、ラザニアを食べたいです」などになる可能性があります。

以上が4 つの主要なタイプの人工知能の詳細な調査の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

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