Grenen til informatikk som utforsker datamaskinens evne til å etterligne menneskelig resonnement er kunstig intelligens (AI) .

Her er grunnen:

* Fokus på menneskelig resonnement: AI tar sikte på å lage intelligente systemer som kan utføre oppgaver som vanligvis krever menneskelig intelligens, for eksempel problemløsing, læring, beslutningstaking og forståelse av naturlig språk.

* Imitering av menneskelig erkjennelse: AI -forskning utforsker forskjellige teknikker og algoritmer for å gjøre det mulig for datamaskiner å etterligne de kognitive prosessene som er involvert i menneskelig resonnement, inkludert:

* Kunnskapsrepresentasjon: Representere informasjon og fakta om verden på en måte datamaskiner kan forstå og resonnere med.

* resonnement og problemløsing: Å utvikle algoritmer som kan trekke slutninger, løse problemer og ta beslutninger basert på tilgjengelig kunnskap.

* Maskinlæring: Tren datamaskiner for å lære av data og forbedre ytelsen over tid, lik hvordan mennesker lærer av erfaring.

Mens AI er et bredt felt, inkluderer de spesifikke områdene som fokuserer på å etterligne menneskelig resonnement:

* Kognitiv vitenskap: Å studere de mentale prosessene som er involvert i menneskelig erkjennelse, som persepsjon, hukommelse og språk.

* Symbolsk AI: Bruke logikk og symboler for å representere kunnskap og utføre resonnement.

* Maskinlæring: Trene datamaskiner for å lære av data og ta spådommer eller beslutninger.

* Dyp læring: En type maskinlæring som bruker kunstige nevrale nettverk for å modellere komplekse mønstre i data.

Totalt sett er AI paraplybegrepet for studie og utvikling av datasystemer som er i stand til å etterligne menneskelige resonnement og kognitive evner.