Hva er AI?

AI, eller kunstig intelligens, er simulering av menneskelige intelligensprosesser av datasystemer. Disse prosessene inkluderer læring (anskaffelse av informasjon og regler for bruk av informasjonen), resonnement (ved hjelp av regler for å nå omtrentlig eller bestemte konklusjoner) og selvkorreksjon. AI har som mål å lage maskiner som kan utføre oppgaver som vanligvis krever menneskelig intelligens, for eksempel:

* Forstå og reagerer på naturlig språk: Chatbots, stemmeassistenter og språkoversettelsesverktøy.

* gjenkjenne mønstre og lage spådommer: Bildegjenkjenning, svindeldeteksjon og medisinsk diagnose.

* Løsning av komplekse problemer: Spill, logistikkoptimalisering og økonomisk handel.

* Læring og tilpasning til ny informasjon: Maskinlæringsalgoritmer, selvkjørende biler og personaliserte anbefalinger.

Fire tilnærminger til AI:

1. symbolsk AI (gofai - god gammeldags AI): Denne tilnærmingen fokuserer på å representere kunnskap og resonnement ved hjelp av symboler og logikk. Den er avhengig av eksplisitt programmerte regler og kunnskapsgrunnlag for å løse problemer.

* eksempel: Ekspertsystemer, som bruker IF-da styrer for å etterligne resonnementet til menneskelige eksperter på spesifikke domener.

2. Connectionist AI (nevrale nettverk): Denne tilnærmingen bruker sammenkoblede noder (nevroner) for å behandle informasjon på en distribuert måte, og etterligner strukturen til den menneskelige hjernen. Det utmerker seg med å lære av data og gjenkjenne komplekse mønstre.

* eksempel: Dyp læringsalgoritmer for bildegjenkjenning, naturlig språkbehandling og selvkjørende biler.

3. Evolusjonær AI (genetiske algoritmer): Denne tilnærmingen bruker evolusjonsprinsipper som mutasjon og seleksjon for å optimalisere løsninger på komplekse problemer. Det starter med en populasjon av tilfeldige løsninger og forbedrer dem gjennom generasjoner.

* eksempel: Optimalisering av utformingen av komplekse systemer som flyvinger eller nevrale nettverk.

4. atferdsmessig AI (robotikk): Denne tilnærmingen fokuserer på å bygge AI -agenter som samhandler med den fysiske verden, læring gjennom prøving og feiling. Den kombinerer elementer i maskinlæring, kontrollteori og sensorimotoriske ferdigheter.

* eksempel: Autonome roboter for navigasjon, manipulasjon og utforskning.

Dette er bare noen få eksempler, og det er mange andre tilnærminger til AI -forskning. Hver tilnærming har sine styrker og svakheter, og den beste tilnærmingen for et bestemt problem avhenger av de spesifikke kravene og begrensningene.