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#Actualités du secteur
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Capteurs, intelligence artificielle, et termes que vous pouvez avoir besoin pour connaître – II
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Laissez-le soit su qu'un bon mot à la mode mène toujours à des autres et l'intelligence artificielle (AI) n'est pas différente. De nouveaux et vieux concepts peuvent être trouvés, certains utilisant la terminologie familière et d'autres relèvent des noms nouveaux. Si vous voulez diriger le paysage d'AI il y a quelques termes et concepts que vous devez savoir
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Autonome
Plus souvent lié aux voitures et aux avions tels que des bourdons, simplement des moyens autonomes sans aide externe ou l'aide. Comme la voiture ou le bourdon qui seul fonctionnent, de façon autonome, les applications d'AI fonctionnent sans interférence extérieure.
Robot autonome
Naturellement, on penserait que de qui si un certain aspect ou composant dans la conception d'AI échoue, quelqu'un, ou quelque chose externe devra effectuer le travail de réparation. Une chose vers laquelle les concepteurs et les ingénieurs d'AI travaillent est des machines qui peuvent fixer, ou se guérit. Aucun degré dans la médecine requise.
Algorithmes
Indiqué dans la partie une, toute l'AI est trouvée dans le logiciel, et le logiciel est la maison des algorithmes. Un algorithme est une série d'étapes ou d'instructions qu'un ordinateur emploierait pour résoudre un problème, habituellement mathématique.
Dans des applications d'AI, les algorithmes aident le système non seulement pour résoudre des problèmes, mais pour créer de nouveaux algorithmes pour faire face à de nouveaux problèmes. Ils sont une partie principale d'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique est un autre terme lié à l'AI et est explicite : la machine apprend seule.
La boîte noire
La plupart des personnes peuvent penser qu'est « la boîte noire » ce que les sauveteurs recherchent après un accident d'avion ou de train, que dans ces applications c'est l'enregistreur de boîte noire qui enregistre des événements avant un accident catastrophique. Dans l'AI, la boîte noire est un nom donné à un événement d'AI par lequel des opérations mathématiques extrêmement complexes soient apprises et exécutées. Elle désigné sous le nom « de la boîte noire d'étude. »
Réseau neurologique
Le système nerveux au corps humain se compose d'une série de nerfs a appelé les neurones qui relient un à l'autre. Les synapses sont les espaces fins entre les neurones à travers lesquels des signaux électriques sont envoyés et reçus dans une topologie bidirectionnelle.
Imitant ce modèle humain, les systèmes d'AI créent les réseaux neurologiques pour traiter des tâches spécifiques, communiquant à travers le système, et pour l'étude. Une fonction importante d'un système neural d'AI est partager d'information dans tout le dispositif matériel. Encore, c'est principalement la fonction du logiciel. La reconnaissance d'objet du contrôle AI accélère Neuromorphic calculant pour un exemple.
Types d'étude
L'étude est un aspect critique d'un système d'AI si l'autonomie totale doit être réalisée. La machine doit non seulement effectuer ses tâches consacrées, mais doit identifier un large éventail de variations et apprendre comment faire face à elles.
Profondément l'étude est où la machine apprend une tâche de base et comprend que les connaissances de base d'une tâche simple peuvent être appliquées à différent et à plus de tâches complexes. Un exemple simple apprendrait comment utiliser un tournevis à tête plate pour assembler le châssis et la réalisation de l'outil peut être employée pour d'autres tâches d'assemblée/démontage utilisant les vis à tête plate. En outre comment employer le conducteur à tête plate pour ouvrir des boîtes de peinture.
Le traitement de langage naturel est simplement l'apprentissage automatique comment reconnaître et agir sur le discours humain. Encore, le logiciel fournit des capacités de reconnaissance de la parole.
D'autres types d'étude incluent le renfort par lequel la machine ne soit donnée une instruction abstraite comme la “productivité d'augmentation” sans aucune instruction sur la façon dont la faire. Naturellement, nous espérons que la machine fournit les solutions viables.
L'avenir
Ce sera certainement un temps intéressant une fois ces futés et désireux-à-apprend que les systèmes se lèvent et fonctionnement. Certains croient que la compétence sera de nouveau la norme dedans juste environ chaque secteur. Depuis cette AI les systèmes apprendront les relations entre les tâches et les concepts, humains n'auront plus un besoin d'essais de QI. Soyez cela comme il peut.
Un centre d'intérêt qui pourrait créer des résultats curieux est dans le domaine du marketing et des ventes. Les machines de commercialisation qui comprennent vraiment les marchés elles servent et effectuent des ventes basées sur la conception logique. M. Spock fier. ~MD