Perspectives pour le développement de l’intelligence artificielle

- Sep 22, 2018-

Par exemple, des calculs scientifiques et techniques lourds sont censés être entrepris par le cerveau humain. Aujourd'hui, les ordinateurs ne peuvent pas effectuer de tels calculs, mais aussi peuvent le faire plus rapidement et plus précisément que le cerveau humain. Par conséquent, peuple contemporain ne considère plus que ce calcul car c’est une « tâche complexe qui requiert de l’intelligence humaine pour terminer ». On notera que la définition du travail complexe change avec le développement du temps et de l’avancement de la technologie. L’objectif spécifique de la science de l’intelligence artificielle a naturellement évolué avec les changements du temps. D’une part, il continue à faire des progrès nouveaux, d’autre part qu'elle se tourne vers des buts plus significatifs et plus difficiles.

Les fondements mathématiques de la « machine learning » sont souvent des « statistiques », « information » et « cybernétique ». Autres sujets non mathématique sont également inclus. Ce type de « machine learning » dépend fortement de le « expérience ». Ordinateurs doivent constamment acquérir des connaissances et apprendre des stratégies de l’expérience de résoudre un type de problème. Lorsqu’il rencontre des problèmes similaires, utilisez des connaissances empiriques pour résoudre les problèmes et d’accumuler de nouvelles expériences, à l’instar de gens ordinaires. Nous pouvons appeler ce type d’apprentissage « l’apprentissage continu. » Mais en plus de l’apprentissage par l’expérience, les êtres humains aussi créera, c'est-à-dire « saut d’apprentissage. » Dans certains cas, cela s’appelle « inspiration » ou « lumières ». Tout au long, la chose la plus difficile pour les ordinateurs à apprendre est le « siècle des lumières ». Ou, à proprement parler, il est difficile pour les ordinateurs d’apprendre « ne dépend pas des changements quantitatifs » en termes d’apprentissage et de la « pratique ». Il est difficile de passer directement d’une « qualité » à un autre, ou directement à partir de « concept ». Aller à un autre « concept ». Pour cette raison, la « pratique » ici n’est pas la même que la pratique humaine. Le processus de la pratique humaine inclut expérience et création.

C’est ce que le rêve de chercheurs intelligents de.

En 2013, S.C., chercheur au centre de Medvedev de données, données mis au point une nouvelle méthode d’analyse de données dérivées d’une nouvelle méthode pour étudier les propriétés des fonctions. Les auteurs ont constaté que les nouvelles méthodes d’analyse de données offrent un moyen pour l’informatique de « créer ». En substance, cette approche offre un moyen assez efficace pour modéliser la « créativité » des êtres humains. Cette approche est donnée par les mathématiques et est la « capacité » que les gens ordinaires ne peuvent pas posséder, mais l’ordinateur peut avoir. Depuis lors, l’ordinateur n’est pas seulement bon en calcul, mais aussi bon à créer en raison des bons calculs. Informaticiens devraient priver catégoriquement l’ordinateur « qualifié » de sa capacité à fonctionner de manière aussi exhaustive, ou l’ordinateur seront les humains « anti-capture » d’un jour.

Lors de la rétrospective au processus de dérivation et de mathématiques de la nouvelle méthode, l’auteur développe sa compréhension de la pensée et les mathématiques. Les mathématiques est simple, clair, fiable et solide en jacquard. Dans l’histoire du développement des mathématiques, l’éclat de la créativité des maîtres mathématiques brille partout. Ces creativitys sont présentées en différents théorèmes mathématiques ou conclusions. La caractéristique la plus importante des théorèmes mathématiques, c’est qu’ils sont fondés sur des concepts de base et les axiomes, qui sont exprimés dans un langage modulaire et contiennent des informations riches. Il faut dire que les mathématiques sont une réflexion le plus simple et intuitive (au moins un type de) la discipline de la créativité.


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