Artificial-intelligence-artificial-intelligent-systems

人工知能-インテリジェントシステム

人工知能を勉強しながら、知性とは何かを知る必要があります。 この章では、インテリジェンスのアイデア、種類、およびインテリジェンスのコンポーネントについて説明します。

インテリジェンスとは？

システムが関係や類推を計算、推論、知覚し、経験から学習し、メモリから情報を保存および取得し、問題を解決し、複雑なアイデアを理解し、自然言語を流useに使用し、新しい状況を分類、一般化、および適応させる能力

知能の種類

アメリカの発達心理学者であるハワード・ガードナーによって説明されているように、知性は多面的です-

Intelligence	Description	Example
Linguistic intelligence	The ability to speak, recognize, and use mechanisms of phonology (speech sounds), syntax (grammar), and semantics (meaning).	Narrators, Orators
Musical intelligence	The ability to create, communicate with, and understand meanings made of sound, understanding of pitch, rhythm.	Musicians, Singers, Composers
Logical-mathematical intelligence	The ability of use and understand relationships in the absence of action or objects. Understanding complex and abstract ideas.	Mathematicians, Scientists
Spatial intelligence	The ability to perceive visual or spatial information, change it, and re-create visual images without reference to the objects, construct 3D images, and to move and rotate them.	Map readers, Astronauts, Physicists
Bodily-Kinesthetic intelligence	The ability to use complete or part of the body to solve problems or fashion products, control over fine and coarse motor skills, and manipulate the objects.	Players, Dancers
Intra-personal intelligence	The ability to distinguish among one’s own feelings, intentions, and motivations.	Gautam Buddhha
Interpersonal intelligence	The ability to recognize and make distinctions among other people’s feelings, beliefs, and intentions.	Mass Communicators, Interviewers

マシンまたはシステムは、少なくとも1つ、多くてもすべてのインテリジェンスが搭載されている場合、*人工的に*インテリジェントであると言えます。

構成されているインテリジェンスとは何ですか？

知性は無形です。 それはで構成されています-

• 推論
• 学び
• 問題解決
• 知覚
• 言語知能

インテリジェンスのコンポーネント

すべてのコンポーネントを簡単に見てみましょう-

• 推論-判断、意思決定、予測の基礎を提供できるプロセスのセットです。 大きく2つのタイプがあります-

Inductive Reasoning	Deductive Reasoning
It conducts specific observations to makes broad general statements.	It starts with a general statement and examines the possibilities to reach a specific, logical conclusion.
Even if all of the premises are true in a statement, inductive reasoning allows for the conclusion to be false.	If something is true of a class of things in general, it is also true for all members of that class.
Example − "Nita is a teacher. Nita is studious. Therefore, All teachers are studious."	Example − "All women of age above 60 years are grandmothers. Shalini is 65 years. Therefore, Shalini is a grandmother."

• 学習-何かを勉強、練習、教えられたり、体験したりして知識やスキルを獲得する活動です。 学習は研究の主題の認識を高めます。 +学習能力は、人間、一部の動物、およびAI対応システムに備わっています。 学習は次のように分類されます-
• 聴覚学習-リスニングとヒアリングによる学習です。 たとえば、録音された音声講義を聞く学生。
• エピソード学習-目撃または経験した一連の出来事を思い出して学習します。 これは線形で整然としています。
• 運動学習-筋肉の正確な動きによる学習です。 たとえば、オブジェクトの選択、書き込みなど。
• 観察学習-他人を見て模倣することで学習する。 たとえば、子供は親をまねて学習しようとします。
• 知覚学習-以前に見た刺激を認識することを学習しています。 たとえば、オブジェクトと状況の識別と分類。
• 関係学習-絶対的な特性ではなく、関係特性に基づいてさまざまな刺激を区別する学習が含まれます。 たとえば、塩を大さじ1杯加えて調理したときに、最後に塩辛いジャガイモを調理したときに「少し少ない」塩を追加します。
• 空間学習-画像、色、地図などの視覚刺激による学習です。 たとえば、実際に道路をたどる前に、人はロードマップを作成できます。
• 刺激応答学習-特定の刺激が存在するときに特定の動作を実行することを学習しています。 たとえば、犬はドアベルを聞いて耳を上げます。
• 問題解決-既知または未知のハードルによってブロックされている何らかのパスをたどることにより、現在の状況から目的のソリューションを認識して到達しようとするプロセスです。 +問題解決には*意思決定*も含まれます。これは、目的に到達するために複数の選択肢から最適な選択肢を選択するプロセスです。
• 知覚-感覚情報を取得、解釈、選択、整理するプロセスです。 +知覚は*センシング*を前提としています。 人間では、知覚は感覚器官によって助けられます。 AIの領域では、知覚メカニズムがセンサーによって取得されたデータを意味のある方法でまとめます。
• 言語インテリジェンス-それは、口頭および書き言葉を使用し、理解し、話し、そして書く能力です。 それは対人コミュニケーションにおいて重要です。

人間と機械の知能の違い

• 人間はパターンで知覚しますが、マシンはルールとデータのセットで知覚します。
• 人間はパターンごとに情報を保存および呼び出し、機械はアルゴリズムを検索してそれを行います。 たとえば、40404040という番号は、パターンが単純であるため、記憶、保存、および呼び出しが簡単です。
• 人間は、オブジェクトの一部が欠落または歪んでいる場合でも、完全なオブジェクトを把握できます。一方、マシンは正しく実行できません。