ИИ обычно используется для описания технологии, которая использует принципы обработки информации и управления информацией, такие как вычисление, хранение, маршрутизация и обработка входных сигналов или информации для интеллектуальных прогнозов или решений – это называется искусственным интеллектом. ИИ имеет разные определения, основанные на различных областях исследования и различных приложениях.
Системы ИИ могут быть интеллектуальными тремя различными способами:
1. Обучение: системы ИИ могут научиться распознавать закономерности в реальном мире и классифицировать их. Например, системы искусственного интеллекта могут распознавать закономерности в изображениях и классифицировать их в соответствии с их особенностями.
2. Интеллект: системы ИИ могут быть интеллектуальными, если они понимают процессы, участвующие в процессе принятия решений или во взаимодействии между человеком и интеллектуальной системой.
3. Рассуждение: системы ИИ также могут рассуждать, используя различные входные данные – например, системы ИИ могут понимать правила, которые делают логический вывод. Например, системы ИИ могут понять, как человек учится, основываясь на определенной логике, и анализировать эту логику, чтобы предсказать лучшую стратегию обучения.
Передовые методы машинного обучения будут использоваться для улучшения систем ИИ и принятия более эффективных решений. Например, системы ИИ могут изучать логическую структуру с помощью таких понятий, как восприятие, решение, действие и т. д. Затем они могут начать учиться действовать на основе логики. Фактически, системы ИИ могут учиться как на наборе реальных данных, так и на правилах, которые были установлены путем подкрепления предыдущих решений – это называется машинным обучением.
Этот процесс происходит в больших масштабах в компьютерах. Например, можно предсказать поведение человека на основе его наблюдаемого поведения и его прогнозируемого поведения. В другом смысле машинное обучение часто называют процессом объединения прошлых событий с данными из текущего сценария и предсказания будущего текущей ситуации. С этой точки зрения машинное обучение – это задача, которая выполняется в текущей ситуации.
С другой стороны, с точки зрения видения системы ИИ могут принимать решения. Системы ИИ могут определять правильные ответы на основе различных входных данных и понимать причины решения, принятого системой. В этом контексте системы ИИ в основном учатся вести себя на основе своего опыта.