誰もが賢い才能を持って生まれているわけではありませんが、すべての賢い人々が才能のある人々から来ているわけではありません。スマートであることはまだすべての人の脳の能力と能力の範囲内にあるからです。同様に、人工知能 （世界：人工知能）。
人工知能（略称：AI）
人工知能は、人間の知能が機械によってどのように処理されるかのシミュレーションです。シンプルでよく見られるAIの使用例としては 、カメラでの顔の検出、ゲームで人間のようにプレイするNPC /ボット、チャットボットなどがあります。
AIが世界最高のGoプレーヤーの1人を打ち負かしたり、AIがプロのDOTA 2プレーヤーを打ち負かしたりするなどのニュースをよく目にしますが、実際にはすぐには達成されません。
人工知能のしくみ
人工知能、より正確には機械学習または深層学習によって作成されるものは、開発者がプログラムしたことだけを実行する通常のボット（世界：開発者）とは 異なります。違いは、ArtificialIntelligenceはニューラルネットワーク とサンプルデータを使用して学習することです。
たとえば、ゲーム/ゲームの観点から。開発者 プログラムのみAI 再生する方法についてのルールではなく、敵に対処する方法について説明します。
「じゃあ、どうやって勝つの？」
うん、人間と同じように。彼らは人間と遊ぶことによって訓練をするでしょう、あるいはそれは他のAIかもしれません。
強化学習（報酬と罰）
彼らが勝つと、AIは彼らのプログラムで報酬（世界：賞）を受け取ります。報酬は、AI が行っていることが正しいことを通知することです。
一方、負けると罰を受けます（世界：罰）。以前の報酬の ように、この罰は彼らがしたことが間違っていたという情報だけです。
また読む：産業革命4.0とは何ですか？（説明と課題）True-Falseは、ブール値（プログラミングにおけるデータタイプの一種）の形式、つまり true / falseまたは数値0/1またはその他の方法で作成できます。報酬と罰のシステムが呼び出され、Rのeinforcement学習。
AIは報酬を追跡しようとするようにプログラムされて いるため、プレイすると、AI は、これらの報酬を獲得するためにゲームの流れを指示するのに効果的な動きを記録します 。
次に、動きの記録が分析され、AIによって値が与えられ、勝つ可能性が高いすべての動きに高いスコアが与えられます。同様に反対の場合。
このようにして、最終的にAI は、試合に勝つために与えられた値に基づいて、賢明かつ効果的に動きを選択することができます。
結論
上記の例では、マッチプラクティスがサンプルデータです。次に、報酬 と罰のシステム、および分析と評価のプログラムがニューラルネットワークです。
ご覧のとおり、ニューラルネットワークは人間の考え方と同じように設計されています。
私たちが勝つと、喜びの形で報酬を受け取ります。サンプルデータ、つまり経験から、誤って試合分析を行って勝利を達成し、次の試合での敗北を回避します。
受け取るサンプルが多いほど、特に毎日数十万のサンプルが与えられる場合、AIはより洗練されたものになります。人工知能が専門家を打ち負かすことができるのも不思議ではありません 。
AI学習法の応用
上記の説明から、人工知能を学ぶ方法は私たちの学習方法と変わらないことは明らかです 。人間よりも洗練されているのは、常に新しい情報が提供され、その情報を処理するように特別に設計されているためです。
したがって、私たちが彼らのように洗練されたいのであれば、彼らのような情報処理マシンに自分自身を変えることを躊躇しないでください。
また読む：ハンドドライヤーブロワーは病院での使用は推奨されなくなりました天才や人工 知能の人々と私たちを際立たせているの は、知識と経験です。単調で役に立たないことをするのに時間を無駄にし続けると、あなたの知識は毎秒他の人に取り残されてしまいます。
常に私たちの知識を発展させるために役立つ何かをするようにしてください。たとえば、YouTubeで教育ビデオを見たり、科学に関する科学記事を何気なく読んだりします。
どんなに小さな科学を学んだとしても、それはあなたの知識の一歩を前進させ、あなたの脳の言語辞書に語彙を追加し、またはあなたの記憶に経験を追加しました。
もちろん、この幅広い知識は小さな科学で構成されているので、これはいつか役立つでしょう。Artificial Intelligence によって処理される数千のサンプルデータは、サンプルデータユニットで構成されています。
そうそう、この記事を読むことで、あなたはすでにあなたの周りの友人や人々と比較して、人工知能 についてもう1つの高度な知識を持っています。
ほんの数分の読書で、あなたは以前より賢くなります。後で尋ねられて、それを学ぶのが楽しいとき、あなたはそれに答えることができます。すごいですね。
この記事は著者からの投稿です。また、Saintifコミュニティに参加して、Saintifについて独自の文章を作成することもできます。
