어떻게 인공 지능

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2019-08-13 15:00:31

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어떻게 인공 지능

최근에는 우리가 있습니다. 그것은 거의 모든 곳에서 사용:의 영역에서 높은 기술력과 복잡한 수학,의학,자동차 산업고도 스마트폰. 기술의 기본 작품의 AI 현대에 넣는 것을,우리가 매일 사용하고 때로는 하지 않아도 그것에 대해 생각합니다. 하지만 인공 지능은 무엇인가? 그것은 어떻게 일하는가? 고 위험한가?

는 무엇입 인공지능

첫째,사용자 정의 용어가 사용됩니다. 당신이 상상 인공지능으로 무언가를 할 생각 독립적으로 의사 결정을 내리고 일반적으로 표시의 최후의,다음을 촉진합니다. 거의 모든 기존,오늘 시스템지 않«비용» 의 정의 AI. 고 이러한 시스템을 전시하는 등의 활동,실제로는 여전히 운영에 미리 정의된 알고리즘이 있습니다.

때로는 이러한 알고리즘,하지만 그들이 남아있는«framework»에는 AI 작동합니다. 아«Carta»그리고 특히 표지판의 의식이 없는 자동차입니다. 그것은 단지는 매우 생산 프로그램입니다. 하지만 그들이«에서 최고의 비즈니스». 또한,인공 지능시스템 지속적으로 개선 할 수 있습니다. 네,그리고 그들이 배치되어 매우 unhackneyed. 는 경우에도 당신은 버리는 사실을 현대적인 인공 지능까지 완벽한에서는 우리에서 매우 일반적입니다.

어떻게 인공지능

첫 번째의 모든 AI 작업을 수행할 수 있(대상)및 새로운 기술을 습득을 통해 깊은 기계 학습합니다. 이 기간을 우리는 너무 자주 듣고 사용합니다. 하지만 그것이 무엇을 의미합니까? 달리«클래식»방법을 때,필요한 모든 정보는 로드스템으로,사전에 기계 학습 알고리즘은 시스템을 발전에 자신의 공부하고,사용할 수 있는 정보입니다. 는,또한,기계 어떤 경우에,또한 볼 수 있습니다.

예를 들어,프로그램을 만드는 사기를 감지하는 기계 학습 알고리즘 작품의 목록 은행거래 및 그들의 최종 결과(법률 또는 불법). 기계 학습 모델을 고려 예를 개발하고 있는 통계적 의존도 사이의 합법적이고 사기 트랜잭션이 있습니다. 그런 다음,제공하는 경우 알고리즘의 세부 사항 새로운 신용 거래,그 klassificeret 그것은 패턴을 기반으로 그린 에서 예입니다.

일반적으로,당신은 더 많은 데이터를 제공하고,더가 정확한 기계 학습 알고리즘을 수행하는 동안 그들의 작업입니다. 특히 유용할 때 문제를 해결하기하고 규칙을 미리 정의하지 않고 할 수 없습 해석됩니다. 위의 예제 은행 업무:사실을 떠나에는 이진:0—합법적인 작동,1—불법입니다. 하지만 이 결론에 도달하는,필요로 하는 시스템을 수행하는 전체의 무리 매개변수는 당신 수동으로 만들면 그곳으로 이동하게 됩니다. 고 예측하는 모든 옵션을 모두 같은 작동하지 않습니다. 따라 시스템에서는 깊은 기계 학습을 인식 할 수있을 것입니다 무언가를 경우에도,정확히 같은 경우에는 그녀가 만난 적이 없다.

깊은 학습 및 신경네트워크

시로,클래식 기계 학습 알고리즘 많은 문제를 해결하는 많은 정보를 데이터베이스에서,그들은 그렇게 대처하지 않으로 말하자면,«시각,청각»,데이터와 같은 이미지,동영상,오디오 파일을니다.

예를 들어,예측 모델을 만들의 유방암을 사용하여 클래식 기계 학습 방법이 필요한 프로그래머와 수학자들은 말은 연구원 분야에서 인공 지능의 제레미 하워드도 있습니다. 과학자들이 해야 할 많은 작은 기계 학습 알고리즘에 대처하는 정보의 흐름. 별도의 서브시스템에 대한 공부 x-선 이미지를 개—MRI,다른—해석에 대한 혈액의 테스트 및니다. 각각의 분석을 위해,우리는 것이요 그것의 자신의 시스템입니다. 그리고 그들은 모든 협력 하나로 큰 시스템…이것은 매우 어려운 및 리소스를 많이 사용하는 프로세스입니다.

깊은 학습 알고리즘 같은 문제를 해결하기 위해 사용하는 깊은 유형의 소프트웨어 아키텍처에 의해 영감이 인간의 뇌(지만 신경 네트워크에서 다른 생물학적 신경의 작동 원리가 거의 동일합니다). 신경망 컴퓨터 네트워크—링크«전자 뉴런»할 수있는 프로세스 및 분류 정보입니다. 그들은 어떻게를«층»매«층»에 대한 책임은 뭔가 결국을 형성하는 전체적인 그림이 있습니다. 예를 들어,당신은 기차로 신경 네트워크에서는 이미지의 다양한 개체 그녀는 방법을 발견한 특징을 추출하에서 이러한 이미지입니다. 각 계층의 신경망을 감지하는 특정 특성:물체의 모양,색상의 객체를니다.


표면층의 신경망을 발견한 일반적인 기능입니다. 깊은 층을 보여준 이미 실제적인 개체입니다. 그는 다이어그램의 간단한 신경 네트워크입니다. 녹색을 나타내는 입력 신경(postupala 정보),블루 숨겨진 신경(데이터 분석),노란색,출력 신경(결정)

신경 네트워크—은 인공뇌?

에도 불구하고 이와 유사한 구조체의 기계와 인간의 신경 네트워크의 특성을 우리의 중앙 신경계는 그들이 소유하지 않겠습니다. 컴퓨터 신경 네트워크은 기본적으로 모두 같은 유틸리티입니다. 에서는 대부분의 조직화 시스템을 위한 계산을 밝혀졌다 우리의 뇌입니다. 당신은 아마 표현«우리의 두뇌는—이 컴퓨터»? 과학자들이 단순히«반복되는» 의 일부 측면 구조에서는«디지털 방식으로 형성». 그것은 단의 속도를 계산 하지만 부여 컴퓨터로 의식이다.

이것은 흥미로운

신경 네트워크 존재했을 때가 1950 년대 ies(적어도 형태로 concepi). 하지만 최근까지,그들지 않았다 훨씬 발전하기 때문에,자신의 생성이 필요 엄청난 양의 데이터 및 컴퓨팅의 힘입니다. 지난 몇 년 동안에서 확인하실 수 있습니다,그래서 그 신경 네트워크와 주목을 받게 되었 후에 자신의 개발이다. 을 이해하는 것이 중요하다는 자신의 전체 외관에 부족한 기술입니다. 그들지 않기 위해 지금 기술을 가져오는 새로운 수준이다.

사용하는 이유는 깊은 학습 및 신경네트워크

몇 가지 영역이 있는 이러한 두 가지 기술을 달성하는 데 도움이 상당한 진행됩니다. 또한,그들 중 일부는 우리가 사용하는 모든 일에서 우리의 삶과 심지어 생각해 그들 뒤에 무엇이 있는지.

    —은 능력의 소프트웨어를 이해하는 콘텐츠의 이미지 및 동영상입니다. 이것은 영역 중 하나 깊은 학습은 큰 진전을 이루었습니다. 예를 들어,이미지 프로세싱 알고리즘을 깊은 학습을 검출할 수 있는 다른 종류의 암,폐의 질병,심장 그래서. 그리고 더욱 빠르고 효과적인 의사입니다. 그러나 깊은 학습도 뿌리에 많은 응용 프로그램을 사용하는 모든 날입니다. 애플과 구글은 얼굴 사진 ID 사용하여 심화 학습하여 얼굴을 인식하고 품질 개선에 이점 유의하여 주시기 바랍니다. Facebook 사용하여 심화 학습을 자동으로 사람들이 태그에서 업로드한 사진 및니다. 컴퓨터 비전도 회사를 자동으로 식별 및 블록상과 같은 콘텐츠는 폭력과 벌거숭. 그리고 마지막으로,깊은 학습이 매우 중요한 역할을 담당하는 자-자동차를 운전하는,그래서 그들은 이해할 수 있는 그 곳.

  • 음성 인식과 연설입니다. 당신이 말할 때는 명령에 대한 Google 보조,알고리즘을 깊은 학습,변환. 여러 가지 온라인 응용 프로그램을 사용하여 심화 학습을 전사 오디오 및 비디오 파일을 보여주고 있습니다. 도할 때«catamite»노래하는 경우에,관련된 알고리즘,신경망,그리고 깊은 기계 학습합니다.
  • 웹 검색:는 경우에도 당신이 찾고있는 무언가에서 검색 엔진하기 위해서 요청을 처리하는 더 정확하게 결과가 가장 정확하고,회사 시작했을 연결하는 알고리즘의 신경 네트워크를 검색 엔진입니다. 그래서,성능 검색 엔진의 구글은 증가 몇 시간 후에는 시스템으로 전환되었는 깊은 기계학습,신경망이 있습니다.

제한의 깊은 배우와 신경 네트워크

에도 불구하고 모든 장점,깊은 배우와 신경 네트워크 또한 일부 단점이 있습니다.

  • 에 종속 자료:일반적으로,심화 학습 알고리즘을 필요로 거대한 양의 훈련 데이터를 정확하게 완료하는 작업입니다. 불행하게도,솔루션을 위해 많은 문제의 부족으로 품질 훈련 데이터를 만들기 위한 작업 모델이다.
  • 예측 불가능:신경 네트워크에 어떤 이상한 방법입니다. 때로는 모두가 계획한 대로 수행되도록 합니다. 때로는(는 경우에도 신경 네트워크에 잘 대처의 작업),심지어는 제작자는 어려움을 겪고있는 방법을 이해하는 알고리즘을 작동합니다. 의 부족이 예측 가능성이 매우 어려운 문제를 해결하고 올바른 오류를 알고리즘의 신경망이 있습니다.
  • 알고리즘 오프셋:알고리즘을 깊은 학습으로 좋은 데이터에서는 훈련을 받았습니다. 문제는 훈련 데이터가 포함되는 경우 숨겨진 또는 명백한 오류 또는 누락 및 알고리즘을 얻을 자«상속되». 예를 들어,얼굴 감지 알고리즘,훈련에서 대부분의 사진은 백인들이 적은 작업에 정확하게 다른 사람 피부 색깔이다.
  • 의 부족은 집계:깊은 학습 알고리즘은 좋을 수행할 목적이 있는 작업을,하지만 제대로 일반화하는 그들의 지식이다. 과는 달리 인간의 모델 깊은 학습할 것,재생할 수 없는 또 다른 비슷한 게임:에서 말하는 월드 오브 워크래프트. 또한,깊은 학습에 대응하지 않는다는 데이터에서 벗어나의 훈련 예입니다.

의 미래에 깊은 학습,신경회로망,그리고 AI

는 작업에 깊은 배우와 신경 네트워크는 여전히 지금까지 완료됩니다. 다양한 노력이 만들어지고 개선하는 심화 학습 알고리즘이 있습니다. 깊은 학습—그것은 간단한 기법에서 생성됩니다. 그것은 점점 인기있는 지난 몇 년 동안,덕분이 풍부 데이터의 증가 계산 능력이 떨어진다. 이것은 기본적인 기술의 기초가 되는 응용 프로그램의 많은 우리가 매일 쓰고 있습니다.

그가 태어난 이제까지의 기초 이 기술의 의식이 있는가? 실제 인공적인 삶? 하나의 과학자들은 믿고에서 시간의 숫자 사이의 연결을 구성 요소의 인공 신경망 접근 같은 그림이 있는 인간의 뇌에서는 사이 우리의 신경 세포가 이런 현상이 나타날 수 있습니다. 그러나,이 zayavlenie매우 의심스럽다. 기 위해서는 진정한 AI 등장하고,우리가 필요한 재고 접근하는 시스템의 개발에 기반 AI. 모든 것이 지금—이것은 응용 프로그램를 엄격하게 제한된 범위의 작업이 있습니다. 으로 만약 우리가 원하지 않았다고 생각하는 미래는 지금…

당신은 무엇을 생각하십니까? 을 일으킬 사람들의 AI? 귀하의 의견을 공유하십시오에서 우리의

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