Nie wszyscy rodzą się z talentem do bycia inteligentnymi, ale nie wszyscy inteligentni ludzie pochodzą od utalentowanych ludzi. Ponieważ bycie inteligentnym nadal mieści się w zakresie możliwości i możliwości każdego mózgu. Podobnie sztuczna inteligencja (Świat: Sztuczna inteligencja).
Sztuczna inteligencja (w skrócie: AI)
Sztuczna inteligencja to symulacja przetwarzania ludzkiej inteligencji przez maszyny. Przykłady użycia sztucznej inteligencji, które są proste i często widzimy, to wykrywanie twarzy w kamerach, NPC / boty grające jak ludzie w grach, boty czatowe i inne.
Chociaż często widzisz wiadomości, takie jak pokonanie przez AI jednego z najlepszych graczy w Go na świecie, pokonanie przez AI profesjonalnych graczy DOTA 2 i wielu innych, w rzeczywistości nie jest to osiągane natychmiast .
Jak działa sztuczna inteligencja
Sztuczna inteligencja , bardziej precyzyjnie, co odbywa się poprzez uczenie maszynowe lub głębokiego uczenia się, jest różne od zwykłych robotów, które tylko robić to, co programista zaprogramował (World: Developer). Różnica polega na tym, że sztuczna inteligencja wykorzystuje do nauki sieć neuronową i przykładowe dane .
Na przykład jeśli chodzi o gry / gry. Developer tylko programuje AI o tym, jak grać i zasadami, a nie, jak radzić sobie z wrogiem.
"Więc jak oni wygrywają?"
Tak, tak jak ludzie. Będą wykonywać ćwiczenia, bawiąc się z ludźmi lub może to być inna sztuczna inteligencja .
Nauka ze wzmocnieniem (nagroda i kara)
Kiedy wygrają, SI otrzyma nagrodę (świat: nagroda) w swoim programie. Nagrodą jest powiadomienie, że to, co robi sztuczna inteligencja, jest prawidłowe.
Natomiast kiedy przegrają, otrzymają karę (świat: kara). Podobnie jak wcześniej nagroda , kara jest tylko informacją, że to, co zrobili, było złe.
Przeczytaj także: Czym jest rewolucja przemysłowa 4.0? (Wyjaśnienie i wyzwania)Prawda lub fałsz można podać w postaci wartości logicznej (typ danych w programowaniu), a mianowicie prawda / fałsz, liczba 0/1 lub w inny sposób. System nagród i kar nazywa r uczenia einforcement .
Ponieważ sztuczna inteligencja jest zaprogramowana do dążenia do nagród , podczas gry sztuczna inteligencja zauważy, które ruchy są skuteczne w kierowaniu przebiegiem gry, aby uzyskać te nagrody .
Następnie rekord ruchu jest analizowany i otrzymuje wartość przez AI , każdy ruch, który ma duże prawdopodobieństwo wygranej, otrzyma wysoki wynik. Podobnie jest na odwrót.
W ten sposób ostatecznie sztuczna inteligencja może mądrze i skutecznie wybierać ruchy w oparciu o wartości, które zostały podane, aby wygrać mecz.
Wniosek
W powyższym przykładzie ćwiczeniem meczowym są przykładowe dane. Następnie systemem nagród i kar oraz programem analizy i oceny jest sieć neuronowa .
Jak widać, sieci neuronowe są zaprojektowane podobnie do sposobu myślenia ludzi.
Kiedy wygrywamy, otrzymujemy nagrodę w postaci przyjemności i przypadkowo przeprowadzimy analizę meczu, aby osiągnąć zwycięstwo i uniknąć porażki w kolejnym meczu z przykładowych danych , czyli doświadczenia.
Im więcej otrzymanych próbek, tym bardziej wyrafinowana będzie sztuczna inteligencja , zwłaszcza jeśli codziennie podawane są setki tysięcy próbek. Nic dziwnego, że sztuczna inteligencja może pokonać profesjonalistę.
Zastosowanie metody uczenia się AI
Z powyższego wyjaśnienia jasno wynika, że sposób uczenia się sztucznej inteligencji nie różni się od naszego sposobu uczenia się. To, co czyni ich bardziej wyrafinowanymi niż ludzie, to fakt, że zawsze otrzymują nowe informacje, a także są specjalnie zaprojektowane do przetwarzania tych informacji.
Dlatego jeśli chcemy być tak wyrafinowani jak oni, nie wahaj się zmienić siebie w maszyny przetwarzające informacje, takie jak one.
Przeczytaj również: Dmuchawy do suszarek do rąk nie są już zalecane do użytku w szpitalachTo, co oddziela nas od ludzi o wielkim geniuszu czy sztucznej inteligencji, to wiedza i doświadczenie. Jeśli nadal będziemy marnować czas na robienie monotonnych i bezużytecznych rzeczy, to w każdej sekundzie inni będą opuszczać Twoją wiedzę.
Staraj się zawsze robić coś pożytecznego, aby rozwijać naszą wiedzę. Na przykład oglądanie filmów edukacyjnych na YouTube lub lektura artykułów naukowych o nauce.
Bez względu na to, jak małą naukę się nauczysz, posunęła się ona o krok naprzód, dodała słownictwo do słownika językowego w Twoim mózgu lub dodała doświadczenia do Twojej pamięci.
Oczywiście kiedyś się to przyda, bo na tę szeroką wiedzę składają się małe nauki. Tysiące przykładowych danych przetwarzanych przez sztuczną inteligencję składa się z przykładowych jednostek danych.
O tak, czytając ten artykuł, masz już jedną bardziej zaawansowaną wiedzę na temat sztucznej inteligencji w porównaniu z przyjaciółmi lub ludźmi wokół ciebie, wiesz .
Po kilku minutach czytania jesteś mądrzejszy niż byłeś. Kiedy później zostaniesz o to zapytany i przy okazji dobrze się bawisz, ucząc się tego, możesz odpowiedzieć. Niesamowite, prawda?
Ten artykuł jest przesłaniem autora. Możesz również napisać własne teksty na Saintif, dołączając do społeczności Saintif
