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Sensori, intelligenza artificiale e termini che potete avere bisogno di per conoscere – II

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Lascilo è conosciuto che una buona parola alla moda conduce sempre ad un altro e l'intelligenza artificiale (AI) è non differente. Sia i nuovi che vecchi concetti possono essere trovati, alcuni facendo uso della terminologia esperta ed altri rientrano nei nomi novelli. Se volete traversare il paesaggio di AI ci sono alcuni termini e concetti che dovete conoscere

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Autonomo

Connesso più spesso semplicemente con le automobili e gli aerei quali i fuchi, i mezzi autonomi senza assistenza esterna o l'aiuto. Come l'automobile o il fuco che funzionano da solo, autonomamente, le applicazioni di AI funzionano senza interferenza esterna.

Robot autonomo

Naturalmente, si penserebbe che di che se un certo aspetto o componente nella progettazione di AI viene a mancare, qualcuno, o qualche cosa di esterno dovrà fare il lavoro della riparazione. Una cosa cui i progettisti e gli ingegneri di AI lavorano verso è macchine che possono riparare, o si guarisce. Nessun diploma di laurea in medicina ha richiesto.

Algoritmi

Dichiarato nella parte una, tutto il AI è trovato nel software ed il software è la casa degli algoritmi. Un algoritmo è una serie di punti o di istruzioni che un computer userebbe per la soluzione del problema, solitamente matematica.

Nelle applicazioni di AI, gli algoritmi aiutano il sistema non solo a risolvere i problemi, ma a creare i nuovi algoritmi per fare fronte ai nuovi problemi. Sono una maggior parte di apprendimento automatico. L'apprendimento automatico è un altro termine connesso con AI ed è evidente: la macchina impara da sè.

La scatola nera

La maggior parte della gente può pensare che «la scatola nera» sia che cosa i soccorritori cercano dopo una caduta di treno o dell'aereo, che in quelle applicazioni è il registratore della scatola nera che registra gli eventi prima di un incidente catastrofico. Nel AI, la scatola nera è un nome dato ad un evento di AI con cui le operazioni matematiche estremamente complesse sono imparate ed eseguite. Si riferisce a come «la scatola nera dell'apprendimento.»

Rete neurale

Il sistema nervoso nel corpo umano consiste di una serie di nervi ha chiamato i neuroni che collegano uno ad un altro. Le sinapsi sono gli spazi fini fra i neuroni attraverso cui i segnali elettrici sono inviati e ricevuti in una topologia bidirezionale.

Imitando questo modello umano, i sistemi di AI creano le reti neurali per l'elaborazione delle mansioni specifiche, comunicando attraverso il sistema e per imparare. Una funzione importante di un sistema neurale di AI è la divisione delle informazioni in tutto il sistema di hardware. Di nuovo, questa è soprattutto la funzione di software. Il riconoscimento degli oggetti di AI di controllo accelera Neuromorphic che computa per un esempio.

Tipi di apprendimenti

L'apprendimento è un aspetto critico di un sistema di AI se l'autonomia totale deve essere raggiunta. La macchina non solo deve eseguire le sue mansioni dedicate, ma deve riconoscere una vasta gamma di variazioni ed imparare come fare fronte loro.

In profondità imparare è dove la macchina impara un compito di base e capisce che la conoscenza di base di singolo compito possa applicarsi alle mansioni differenti e più complesse. Un esempio semplice stava imparando come utilizzare un cacciavite a testa piatta per montare il telaio e realizzare lo strumento può essere usata per altre mansioni smontaggio/dell'assemblea facendo uso delle viti a testa piatta. Inoltre come usare il driver a testa piatta per aprire le latte della pittura.

L'elaborazione del linguaggio naturale è semplicemente l'apprendimento automatico come riconoscere ed agire sopra discorso umano. Di nuovo, il software fornisce le capacità di riconoscimento vocale.

Altri tipi di apprendimenti comprendono il rinforzo con cui la macchina è data un comando astratto come “produttività di aumento” senza alcune istruzioni su come farla. Naturalmente, speriamo che la macchina fornisca le soluzioni possibili.

Il futuro

Definitivamente sarà una volta un tempo interessante questi astuti e che desideroso--impara che i sistemi si alzano e funzionamento. Alcuni credono che la competenza ancora una volta sia la norma dentro appena circa ogni area. Da questo AI sistemi impareranno la relazione fra le mansioni ed i concetti, esseri umani più non avranno un'esigenza delle prove di quoziente d'intelligenza. Sia quello come può.

Un centro di interesse che potrebbe evocare i risultati curiosi è nel campo dell'introduzione sul mercato e delle vendite. Le macchine commercializzanti che vero capiscono i mercati essi serviscono e fanno le vendite basate su progettazione logica. Il sig. Spock fiero. ~MD