Was ist ai?
AI oder künstliche Intelligenz ist die Simulation menschlicher Intelligenzprozesse durch Computersysteme. Zu diesen Prozessen gehören das Lernen (den Erwerb von Informationen und Regeln für die Verwendung der Informationen), Argumentation (Verwenden von Regeln, um ungefähre oder eindeutige Schlussfolgerungen zu erreichen) und Selbstkorrektur. AI zielt darauf ab, Maschinen zu erstellen, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, z. B.:
* natürliche Sprache verstehen und reagieren: Chatbots, Sprachassistenten und Sprachübersetzungstools.
* Muster erkennen und Vorhersagen machen: Bilderkennung, Betrugserkennung und medizinische Diagnose.
* komplexe Probleme lösen: Spielspiel, Logistikoptimierung und Finanzhandel.
* Lernen und Anpassung an neue Informationen: Algorithmen für maschinelles Lernen, selbstfahrende Autos und personalisierte Empfehlungen.
Vier Ansätze an KI:
1. Symbolische AI (Gofai - gute altmodische AI): Dieser Ansatz konzentriert sich auf die Darstellung von Wissen und Argumentation unter Verwendung von Symbolen und Logik. Es stützt sich auf explizit programmierte Regeln und Wissensbasis, um Probleme zu lösen.
* Beispiel: Expertensysteme, die IF-Then-Regeln verwenden, um die Begründung menschlicher Experten in bestimmten Bereichen nachzuahmen.
2. Connectionist AI (neuronale Netzwerke): Dieser Ansatz verwendet miteinander verbundene Knoten (Neuronen), um Informationen verteilt zu verarbeiten und die Struktur des menschlichen Gehirns nachzuahmen. Es zeichnet sich aus, aus Daten zu lernen und komplexe Muster zu erkennen.
* Beispiel: Deep-Lernalgorithmen zur Bildkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und selbstfahrende Autos.
3. Evolutionärer AI (genetische Algorithmen): Dieser Ansatz verwendet evolutionäre Prinzipien wie Mutation und Selektion, um Lösungen für komplexe Probleme zu optimieren. Es beginnt mit einer Population zufälliger Lösungen und verbessert sie iterativ über Generationen.
* Beispiel: Optimierung des Designs komplexer Systeme wie Flugzeugflügel oder neuronalen Netzwerken.
4. Verhaltens AI (Robotik): Dieser Ansatz konzentriert sich auf den Aufbau von KI -Agenten, die mit der physischen Welt interagieren und durch Versuch und Irrtum lernen. Es kombiniert Elemente des maschinellen Lernens, der Kontrolltheorie und der sensomotorischen Fähigkeiten.
* Beispiel: Autonome Roboter für Navigation, Manipulation und Erkundung.
Dies sind nur einige Beispiele, und es gibt viele andere Ansätze für die KI -Forschung. Jeder Ansatz hat seine Stärken und Schwächen, und der beste Ansatz für ein bestimmtes Problem hängt von den spezifischen Anforderungen und Einschränkungen ab.
