人工知能–インテリジェントシステム

人工知能を研究する際には、知能とは何かを知る必要があります。 この章では、インテリジェンスのアイデア、タイプ、およびインテリジェンスのコンポーネントについて説明します。

インテリジェンスとは何ですか？

計算、推論、関係と類推の認識、経験からの学習、記憶からの情報の保存と検索、問題の解決、複雑なアイデアの理解、自然言語の流暢な使用、分類、一般化、および新しい状況への適応を行うシステムの能力。

インテリジェンスの種類

アメリカの発達心理学者であるハワード・ガードナーによって説明されているように、インテリジェンスには複数の要素があります-

機械やシステムは 人工知能 少なくとも XNUMX つ、多くてもすべての知性体が装備されている場合。

インテリジェンスは何で構成されていますか?

知性は無形です。 それはで構成されています-

• 推論
• 学習
• 問題解決
• 知覚
• 言語インテリジェンス

すべてのコンポーネントを簡単に見てみましょう-

• 推論 − 判断、意思決定、予測の根拠を提供できる一連のプロセスです。 大きくXNUMXつのタイプがあります-

• 学習 − 何かを勉強したり、実践したり、教えられたり、経験したりすることによって、知識や技術を習得する活動です。 学習は、研究対象の意識を高めます。

  学習能力は、人間、一部の動物、および AI 対応システムに備わっています。 学習は次のように分類されます-

  • 聴覚学習 − 聞いたり聞いたりして学ぶことです。 たとえば、録音された音声講義を聞いている学生。
  • エピソード学習 - 目撃または経験した一連の出来事を思い出して学ぶこと。 これは直線的で整然としています。
  • 運動学習 − 筋肉の正確な動きによる学習です。 たとえば、物を選ぶ、書くなど。
  • 観察学習 − 人を見て真似することで学ぶ。 たとえば、子供は親の真似をして学ぼうとします。
  • 知覚学習 − 以前に見た刺激を認識する学習です。 たとえば、物や状況の識別と分類。
  • 関係学習 − 絶対的な性質ではなく、関係的な性質に基づいてさまざまな刺激を区別することを学習します。 例えば、前回塩辛くなったじゃがいもを茹でる時は塩を「少なめ」にして、塩を大さじXNUMXくらい入れて茹でると。
  • 空間学習 − 画像、色、地図などの視覚刺激による学習です。たとえば、人は実際に道をたどる前に、頭の中でロードマップを作成できます。
  • 刺激応答学習 - 特定の刺激が存在するときに特定の行動を実行することを学習しています。 たとえば、犬はドアベルを聞くと耳を上げます。
• 問題解決 - 既知または未知のハードルによってブロックされている何らかの経路をたどることによって、現在の状況から望ましい解決策を認識し、到達しようとするプロセスです。

  問題解決も含まれます 意思決定、これは、複数の選択肢の中から最適な選択肢を選択して、目的の目標を達成するプロセスです。

• 知覚 − 感覚情報を獲得、解釈、選択、整理するプロセスです。

  知覚が推測する 検知. 人間では、知覚は感覚器官によって補助されています。 AI の領域では、知覚メカニズムがセンサーによって取得されたデータを意味のある方法でまとめます。

• 言語インテリジェンス − 口頭および書き言葉を使用、理解、話し、書く能力です。 対人コミュニケーションにおいて重要です。

人間と機械の知能の違い

• 人間はパターンで認識しますが、機械は一連のルールとデータで認識します。
• 人間はパターンによって情報を保存および呼び出しますが、機械はアルゴリズムを検索してそれを行います。 たとえば、40404040 という数字はパターンが単純なので、覚えやすく、記憶しやすく、思い出すのも簡単です。
• 人間は、オブジェクトの一部が欠けていたり歪んでいたりしても、完全なオブジェクトを把握できます。 一方、機械はそれを正しく行うことができません。