인공 지능 시스템

많은 어구 "인공 지능"은 인공 지능을 모방 다양한 공상 과학 영화와 프로그램, 대담, 상상 해보세요. 로봇은 우리 시대의 현실이 있고, 당신은 로봇에 전념 다른 전시회를 열 때마다, 하나의 기술 진보에 고급 얼마나 멀리 인류 궁금해.

인간의 사고와 관련된 특성있는 컴퓨터 프로세스입니다 - 인공 지능의 문제는 일반적으로 인정 된 아이디어, 인공 마음에 따라 사실에 연결되어 있습니다. 그러나, 사람이 자신의 생각을 생각하고 정확히 어떻게, 과학은 여전히 이해할 수 없습니다. 따라서, 인공 지능의 창조는 지금까지 단 직관적 인 직감에 따라.

한편, 현대 정보 기술 개발의 가장 유망한 방향 중 하나는 신경 네트워크의 응용 프로그램의 생성했다. 인공 신경망 (ANN) 란 무엇입니까? 이 기능을 단일 시스템으로 결합되어 생물학적 뉴런의 원리로 작동 작은 수학적 모델이다.

인공 신경망을 그들이라고로서, 인공 지능 시스템은 종종 불완전한 데이터 또는 명확 형식화 할 수없는 작업의 번호와 함께 문제의 해결책을 찾기 위해 사용되는, 또는.

첫 번째 ANN은 심리학자 프랭크 로젠블랫 1958 덕분에 출연했다. 인간의 두뇌가 작동하고 시각적 데이터를 인식하려고 시도의이 시스템은 모델링 프로세스의 이미지를 기반으로합니다. 작동 원리는 가공 배열 요소 사이 INS 건물 연결에 기초한다. 각 뉴런 입구에서 다수의 신호를 수신한다. 이 가중치 계수에 따라 분석을 수행하고, 다른 신경 세포로부터 개인 신호를 생성한다. 모든 신경 층 구성과 서로 연결되어있다. 각 층은, 상기 입력 신호를 프로세싱하고 그 다음 층이 이미 그 자체를 생성한다. 이민국의 주요 장점 - 자기 학습 능력.

크게 떨어 단일 컴퓨터의 동작 속도를 사용하는 경우와 같이 인공 지능 시스템을 작동하기 위해서는, 다중 프로세서를 사용하는 것이 바람직하다. 이러한 INS 금융에, 음성 합성 및 인식, 필기에 사용, 어디서나 정보의 강력한 흐름을 분석 할 필요가있다.

인기 지금 신경 전문 시스템 - 지식의 거대한 데이터베이스를 기반으로하는 특별한 인공 지능 시스템. 이 작업에 필요한 여러 데이터와 메소드를 저장합니다. 기본은 절차 적 데이터 결정 평가를 기반으로하는 자기 학습 알고리즘이 포함되어 있습니다.

어떤 전문가 시스템의 매우 중요한 구성 요소는 인터페이스입니다. 덕분에 그에게, 사람 등 논리적 인 결론을 얻기 위해 새로운 데이터베이스를 채울 수 있습니다 얻은 지식을 적용, 시스템은 인간의 능력에 너무 복잡 해당 작업에 적합한 솔루션을 찾을 수 있습니다. 전문가 시스템은 종종 이러한 프로그램, 군사, 지질학, 계획, 예측, 의학 교육의 창조 등의 분야에 사용됩니다.

최근에 그것은 구글 주식은 새로운 인공 지능에 검색 쿼리의 처리를 제공하기 위해 2029가 있다는 것을 알려지게되었다. 그리고, 기술 이사 R.Kurtsveyla 새로운 지능형 검색 엔진에 따르면 인간의 감정을 이해할 수있을 것입니다. 그것은 놀라운 아닌가요? 로봇은 아직 생각 할 수없는, 그러나 그것은 배울 수 있습니다. 그리고 다음은 뭐지? ..