Automatische Übersetzung anzeigen
Dies ist eine automatisch generierte Übersetzung. Wenn Sie auf den englischen Originaltext zugreifen möchten, klicken Sie hier
#Neues aus der Industrie
{{{sourceTextContent.title}}}
Sensoren, künstliche Intelligenz und Ausdrücke, die Sie möglicherweise benötigen, um – II zu kennen
{{{sourceTextContent.subTitle}}}
Lassen Sie es wird gewusst, dass ein gutes Modewort immer zu andere führt und künstliche Intelligenz (AI) nicht unterschiedlich ist. können neue und alte Konzepte, einige unter Verwendung der vertrauten Terminologie gefunden werden und andere kommen unter neue Namen. Wenn Sie die AI-Landschaft steuern möchten, gibt es einige Ausdrücke und Konzepte, die Sie kennen müssen
{{{sourceTextContent.description}}}
Autonom
Häufig einfach verbunden mit Autos und Flugzeugen wie Brummen, autonomen Durchschnitten ohne externe Unterstützung oder Hilfe. Wie das Auto oder das Brummen, die allein funktioniert autonom funktionieren AI-Anwendungen ohne äußere Störung.
Autonomer Roboter
Selbstverständlich würde man denken, dass dem wenn irgendein Aspekt von oder Komponente im AI-Entwurf ausfällt, jemand oder externer etwas die Reparaturarbeit erledigen müssen. Eine Sache, die AI-Designer und -ingenieure hinarbeiten auf, ist Maschinen, die regeln können oder heilt sich. Kein Grad in der Medizin erfordert.
Algorithmen
Angegeben im ersten Teil, wird der ganzer AI in der Software gefunden, und Software ist das Haus von Algorithmen. Ein Algorithmus ist eine Reihe Schritte oder Anweisungen, die ein Computer für das Lösen eines Problems verwenden würde, normalerweise mathematisch.
In AI-Anwendungen helfen Algorithmen dem System, nicht nur Probleme zu lösen, aber neue Algorithmen zu schaffen, um mit neuen Problemen fertig zu werden. Sie sind ein Großteil Lernfähigkeit einer Maschine. Die Lernfähigkeit einer Maschine ist ein anderer Ausdruck, der mit AI verbunden ist und ist selbstverständlich: die Maschine lernt eigenständig.
Der Flugschreiber
Die meisten Leute denken möglicherweise, dass der „Flugschreiber“ ist, nach was Retter nach einem Flugzeug oder einem Zugunglück suchen, die in jenen Anwendungen es der Flugschreiberrecorder ist, der Ereignisse vor einem katastrophalen Unfall notiert. In AI ist der Flugschreiber ein Name, der zu einem AI-Ereignis gegeben wird, hingegen extrem komplexe mathematische Operationen gelernt und durchgeführt werden. Er gekennzeichnet als der „Flugschreiber des Lernens.“
Neurales Netz
Das Nervensystem im menschlichen Körper besteht einer Reihe aus Nerven nannte Neuronen, die ein an andere anschließen. Synapsen sind die feinen Räume zwischen Neuronen, über denen elektrische Signale in einer bidirektionalen Topologie gesendet und empfangen werden.
Dieses menschliche Modell nachahmend, schaffen AI-Systeme neurale Netze für die Verarbeitung von spezifischen Aufgaben und stehen über dem System und für das Lernen in Verbindung. Eine wichtige Funktion eines neuralen AI-Systems ist der Informationsaustausch während des Hardware-Systems. Wieder ist dieses hauptsächlich die Funktion von Software. Prüfung AI-Objekterkennung beschleunigt Neuromorphic, das als ein Beispiel rechnet.
Arten des Lernens
Das Lernen ist ein kritischer Aspekt eines AI-Systems, wenn Gesamtautonomie erzielt werden soll. Die Maschine muss nicht nur seine engagierten Aufgaben durchführen, aber muss eine breite Palette von Veränderungen erkennen und lernen, wie man mit ihnen fertig wird.
Tief lernen ist, wo die Maschine eine grundlegende Aufgabe lernt und versteht, dass die Grundlagenkenntnisse einer einzelnen Aufgabe an den verschiedenen und komplexeren Aufgaben angewendet werden können. Ein einfaches Beispiel würde lernen, wie man einen Flachkopfschraubenzieher benutzt, um Fahrgestelle zusammenzubauen und die Verwirklichung des Werkzeugs kann für andere Versammlungs-/Zerlegungsaufgaben unter Verwendung der Senkschrauben verwendet werden. Auch, wie man den Flachkopffahrer benutzt, um Farbendosen zu öffnen.
Verarbeitung die in einer natürlichen Sprache ist einfach die Lernfähigkeit einer Maschine, wie man nach menschlicher Rede erkennt und fungiert. Wieder liefert Software Spracherkennungsfähigkeiten.
Andere Arten Lernen umfassen Verstärkung, hingegen die Maschine einen abstrakten Befehl wie ‚Zunahmeproduktivität‘ ohne irgendwelche Anweisungen gegeben wird in, wie man sie tut. Natürlich hoffen wir, dass die Maschine lebensfähige Lösungen findet.
Die Zukunft
Es ist bestimmt eine interessante Zeit einmal diese intelligenten und eifrig-zu-lernt, dass Systeme und Betrieb aufstehen. Einige glauben, dass Kompetenz noch einmal die Norm herein gerade ungefähr jeder Bereich ist. Seit diesem AI lernen Systeme das Verhältnis zwischen Aufgaben und Konzepte, Menschen haben nicht mehr einen Bedarf an IQ-Tests. Seien Sie das, wie es kann.
Ein Interessengebiet, das neugierige Ergebnisse beschwören könnte, ist auf dem Gebiet des Marketings und der Verkäufe. Vermarktende Maschinen, die wirklich die Märkte sie verstehen, dienen und machen die Verkäufe, die auf funktionellem Entwurf basieren. Herr Spock wurde stolz. ~MD