人工智能支持反应

人工智能支持反应插图

深刻的学习利用人工神经系统(ANN)拆除独特的相关层,运用学到的知识来发展整体图景,确定受过教育的选择并进行活动–从根本上重现有机感觉系统。要理解ANN,请考虑一个蓝色三角形和一个红色正方形之间的对比度-侧面,阴影,标志的位置和方式。独特的系统承担着分离不同部分的责任,使PC能够决定形状。支持学习(AI的另一个子集),另外鼓励PC认识到哪些活动可以取得最佳效果,从而激发AI在以后的情况下支持这些反应。这重现了生物学习行为的方式-就像虚拟的调皮捣蛋一样。

我们作为动物品种的繁荣固定在两件事上:我们的一般智力(热情,动觉,社会,基本原理或其他)以及我们运用所学运动并以类似方式进行调整的能力。为了使人工智能能够反映人类智能,所有这些都将沿着达尔文式发展,并带有帕夫洛夫的踪迹。这是利用深度学习(人工智能的一部分)背后的假设。

尽管该指导原则听起来可能很重要,但在传送方面却很先进。 AI获得的信息(或经验)越多,对其活动的教育程度就越高。人工神经网络过滤无数的数据片段以建立原则,感知问题并创建设置。例如,考虑一下充满感觉的进步-人工智能中最接近于重现激情情报的部分。通过应用深入的学习,PC可以分离出醒目的信号,语调,话语示例和面部表情,以识别感觉并执行面部和语音确认。 AI是通过许多信息焦点(包括在各个国家/地区采集的声音字节和录音)而工作的,以创建可以准确识别多达80%的时间感觉的框架。即将发生的事情的面部确认AI最有可能通过孤立的外观来评估一个人的性介绍,智商,政治信念和犯罪倾向-说实在的,截至目前为止。不久之后,我们可能会与创新联系起来,这些创新可以在短短一秒钟内决定我们的经验,信念框架和热情状态,并利用这些数据做出反应。这显示出在心理治疗,改善和学习,媒体以及宣传和安全方面的合理性范围,就像你的下一个袖珍PA一样。而且,那仅仅是智能移动的特征之一。

支持反应的人工智能后文最早出现在Nvest Labs上。

资讯来源:由0x资讯编译自NVESTLABS。版权归作者Anusha所有,未经许可,不得转载
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