人工知能の定義

地球上に知的な生命はありますか？ 時々、テレビでニュースを見ているだけで、少なくともほとんどの場合、人間が本当に賢いのではないかと疑うことがあります。 しかし、そうです、私たちがこの用語の学術的な定義に固執するならば、人間の種は知性があります。 そして彼は常に、順番に、 インテリジェンス 人工的な。

の分野で の科学 コンピューティングと呼ばれる 人工知能 に 学部 推論 生きていないエージェントがいる、これは ロボット、最も人気のある例の1つを引用すると、それは人間が身に付けたさまざまなプロセスの設計と開発のおかげで授与されました。 推論の力に加えて、これらのデバイスは開発することができることに注意する必要があります 多くの特に人間の行動や特定の問題の解決などの活動、 練習する スポーツ、とりわけ。

頭字語でも知られる人工知能の概念 AI、 に起因するものです アメリカのコンピューター科学者ジョン・マッカーシー、1956年 彼はそれを会議で初めて提供し、技術の分野に大きな影響を与えました。 それ以来、このコンセプトは世界中に素晴らしく広まり、それが今日その使用が非常に一般的である理由です。 人間と同様の知性を備えた機械や装置を参照したいとき 人間。 マッカーシーは、コンセプトに加えて、 ヴァンガード 人工知能の分野に。

人工知能は、コンピュータープログラムで具体化されるアルゴリズムとして理解できます。 これは、特定のハードウェアで実行され、脳の働きを模倣しようとします 人間。

基本的に、人間の精神が行うことを模倣することによって機能する人工知能は、何を「実現」できなければなりません あなたの周りで起こり、その情報を処理し、そこから結論を導き出し、そうではなかった新しい結論を推測します 事前にプログラムされています。

これまで、このテーマに専念している科学者は、一般的な人工知能を作成することはできませんでしたが、特殊な人工知能を選択しました。

これは、今日の既存の機器が、 人工知能が構成できるすべてのタスクを実行するために必要な計算 一般。 量子コンピューティングのおかげで、この問題を解決できることが期待されています。

特定のセクターに特化した人工知能の典型的な例は、チェスプログラムの例です。 彼らは、予見されていなかった取締役会の状況につながる人間の敵の動きに直面し、 そのため、アルゴリズムで収集することはできませんが、それらに対処するには、 即興。

この即興は、キャプチャされた情報を処理するルールに基づいて達成されるため、 移動 それは最終的には状況の「理解」に依存します。

別の例は、株式市場などの特定のトピックに関する分析と観察を実行できるエキスパートシステムです。 この場合、インテリジェントシステムは情報を分析して、 プレイするタイトルは、適切なタイミングで売買して入手できます。 利益。

人工知能の概念にアプローチする別のアプローチは、ニューラルネットワークの概念です。 アルゴリズムとマシンが脳内のニューロンの動作をシミュレートしようとします 人間。

今日、私たちは人工知能のこの概念を継承するインテリジェントシステムに囲まれていますが、それらは非常に特定のタスクを実行しますが、多くの場合、それらに気づいていません。 たとえば、スマートフォンでフリーハンドで書くタッチエリアプログラム（ のすべての人々のすべての文字を作成するようにすべてのストロークをプログラムすることは不可能です 世界）。

もう1つの例は、問題の説明を求め、指示に従って1人または別のオペレーターに電話をかける自動電話サービスシステムです。

私たちが観察した例から、次のようなさまざまなタイプの人工知能を見つけることができることに注意することが重要です。 人間のように考えるシステム （彼らは模倣するように注意します 思想 人間、例は 人工ニューラルネットワーク、の操作を正確に模倣します 神経系), 人間のように振る舞うシステム （それらは人間の行動を模倣するものであり、最も明確な例はロボットのそれです）、 合理的に考えるシステム （彼らは人間の論理的思考を模倣することによって特徴付けられます、つまり、彼らが専門家として推論する特定の問題において。 これらは、特にサービスの品質と速度の向上を求める場合に使用されます）および 合理的に行動するシステム （彼らは合理的に人の行動を模倣し、環境を認識し、それに応じて行動することができます）。

7番目のアートは、近年AIの問題に最も取り組んでいる分野の1つです。 最も記憶に残っている作品の中には スティーブン・スピルバーグ 、正当なタイトル 人工知能、これは子供を置き換えるために作成されたロボットの物語であり、その行動は 気持ち 通常、人間から。