Один шаг к тому, чтобы стать умнее, обучаясь в стиле искусственного интеллекта

Не все рождаются с талантом быть умными, но не все умные люди происходят от талантливых людей. Потому что умение по-прежнему находится в пределах возможностей и возможностей каждого мозга. Точно так же искусственный интеллект  (Мир: Искусственный интеллект).

Искусственный интеллект (сокращенно ИИ)

Искусственный интеллект - это симуляция того, как человеческий интеллект обрабатывается машинами. Примеры простого использования  ИИ, которые мы часто видим, - это обнаружение лиц на камерах, NPC / боты, которые играют как люди в играх, чат-боты и другие.

Несмотря на то, что вы часто видите такие новости, как ИИ побеждает одного из лучших игроков в го в мире, ИИ побеждает профессиональных игроков в DOTA 2 и многие другие, на самом деле это происходит не мгновенно .

Как работает искусственный интеллект

Искусственный интеллект , точнее то, что создается с помощью машинного обучения или глубокого обучения,  отличается от обычных ботов, которые делают только то, что запрограммировал разработчик (Мир: разработчик). Разница в том, что искусственный интеллект использует нейронную сеть  и образцы данных для обучения.

Например в плане игр / игр. Разработчик  только программирует AI  о том , как играть и правила, не как бороться с врагом.

"Тогда как они побеждают?"

Ага, прямо как люди. Они будут выполнять упражнения, играя с людьми, или это может быть другой ИИ .

Обучение с подкреплением (вознаграждение и наказание)

Когда они выиграют, ИИ получит награду (Мир: награда) в своей программе. Наградой является уведомление о том, что ИИ  делает правильно.

Тогда как, когда они проигрывают, они получат наказание (Мир: наказание). Как и предыдущая награда  , это наказание является лишь информацией о том, что они сделали неправильно.

Также читайте: Что такое промышленная революция 4.0? (Объяснение и проблемы)

Истина или ложь могут быть представлены в виде логического значения (тип данных в программировании), а именно  истина / ложь или число 0/1, или другими способами. Система вознаграждения и наказания называется г обучения einforcement .

Поскольку ИИ запрограммирован на стремление к  наградам , по мере того, как вы играете,  ИИ  будет отмечать, какие движения эффективны в управлении ходом игры для получения этих наград .

Затем запись движения анализируется, и ИИ получает значение , каждое движение, имеющее высокую вероятность выигрыша, получает высокий балл. Точно так же и наоборот.

Таким образом, в конечном итоге ИИ  может выбрать мудрое и эффективное движение на основе значений, которые были даны для победы в матче.

Вывод

В приведенном выше примере практика сопоставления - это образцы данных. Тогда система вознаграждения  и наказания , а также программа анализа и оценки - это нейронная сеть .

Как мы видим, нейронные сети устроены так, как думают люди.

Когда мы выигрываем, мы получаем награду в виде удовольствия, и мы случайно проведем анализ матча, чтобы добиться победы и избежать поражения в следующем матче на основе данных выборки , а именно опыта.

Чем больше образцов будет получено, тем сложнее будет ИИ , особенно если ему ежедневно предоставляются сотни тысяч образцов. Неудивительно, что  искусственный интеллект может победить профессионала.

Применение метода обучения ИИ

Из приведенного выше объяснения ясно, что то, как изучать  искусственный интеллект , ничем не отличается от нашего способа обучения. Что делает их более изощренными, чем люди, так это то, что им всегда предоставляется новая информация, и они также специально разработаны для обработки этой информации.

Поэтому, если мы хотим быть такими же изощренными, как они, не бойтесь превратить себя в машины для обработки информации, подобные им.

Также читайте: воздуходувки для сушки рук больше не рекомендуются для использования в больницах.

Что отличает нас от людей великого гения или искусственного  интеллекта, так  это знания и опыт. Если мы и дальше будем тратить время на однообразные и бесполезные дела, то ваши знания каждую секунду будут оставлять позади другие.

Старайтесь всегда делать что-то полезное для развития наших знаний. Например, просмотр обучающих видеороликов на YouTube или чтение научных статей о науке.

Независимо от того, насколько мало изучается наука, она продвинула ваши знания на один шаг вперед, добавила словарный запас в языковой словарь в вашем мозгу или добавила опыт в вашу память.

Конечно, когда-нибудь это будет полезно, потому что это обширное знание состоит из небольших наук. Тысячи образцов данных, обрабатываемых искусственным интеллектом,  состоят из единиц выборки данных.

О да, читая эту статью, вы знаете, что уже обладаете еще одним продвинутым знанием об искусственном интеллекте  по сравнению с друзьями или людьми вокруг вас .

Всего за несколько минут чтения вы станете умнее, чем были. Когда позже вас спросят, и вы получите удовольствие от его изучения, тогда вы сможете ответить на него. Удивительно, не правда ли?


Эта статья предоставлена ​​автором. Вы также можете написать свой собственный текст о Saintif, присоединившись к сообществу Saintif.