Худайбедиева Н.А., Чарыев М.С., Азадов А.А.
СЛАБЫЙ И СИЛЬНЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: РАЗЛИЧИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ *
Аннотация:
статья рассматривает концепции слабого и сильного искусственного интеллекта, их отличия и перспективы развития. Слабый ИИ основан на алгоритмах программирования и реагирует на вводимые данные с помощью запрограммированных инструкций, в то время как сильный ИИ обладает автономностью, способностью к рассуждению и обучению, а также некоторой степенью самосознания.
Ключевые слова:
слабый искусственный интеллект, сильный искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, алгоритмы, автономность
Что такое слабый ИИ?Слабый ИИ, также называемый "ИИ в строгом смысле этого слова", - это ИИ, который реагирует на входные данные, как человек, на основе алгоритмов программирования. Инструменты со слабым искусственным интеллектом могут показаться "мыслящими", но это не так. Хорошим примером являются персональные помощники с голосовым управлением, такие как Siri, Cortana и Alexa. Когда вы задаете вопрос или команду, эти инструменты прослушивают звуковые сигналы и следуют запрограммированным инструкциям, чтобы отреагировать соответствующим образом. Они не совсем понимают слова, которые говорят их пользователи, и их значение.Что такое сильный ИИ?Сильный ИИ, также называемый "настоящим ИИ", - это ИИ, который мыслит автономно. Системы с сильным ИИ могут рассуждать, учиться, планировать, общаться, принимать решения и обладать определенной степенью самосознания. На самом деле, это не имитация человеческого интеллекта, а сам интеллект, по крайней мере, теоретически. Эксперты считают, что если они смогут воспроизвести структуру и функции человеческого мозга, они смогут создавать компьютеры с реальными когнитивными способностями. Исследователи глубокого обучения, поддомены ИИ, пытаются повысить автономность, позволяя компьютерам обучаться с помощью нейронных сетей, но они пытаются повысить автономность, позволяя компьютерам обучаться с помощью нейронных сетей. Хотя прогресс идет очень быстрыми темпами, по-настоящему сильный ИИ все еще находится на теоретической стадии и, вероятно, еще очень далек.Машинное обучение и глубокое обучение. Машинное обучение - одна из областей искусственного интеллекта. Прикладная область искусственного интеллекта, которая включает исследования и разработки компьютеров, которые извлекают уроки из опыта и повышают их способность выполнять определенные задачи. Наша цель - улучшить способность решать проблемы автономно, заставляя компьютеры анализировать данные и извлекать уроки из этих данных с помощью различных статистических методов.Что такое глубокое обучение?Глубокое обучение, также называемое "глубоким обучением", - это область машинного обучения, которая стремится максимально точно имитировать человеческий мозг. Обычно модели, основанные на структуре мозга, называемые глубокими нейронными сетями, используются для моделирования нервной системы человека. Детали глубокого обучения сложны, но в основном модели глубокого обучения многократно анализируют данные для получения результатов с более человечным мышлением. Когда алгоритмы машинного обучения делают неверные прогнозы, люди указывают на это, чтобы они могли внести необходимые исправления. Такое вмешательство человека повышает точность прогнозирования алгоритма. С другой стороны, в глубоких нейронных сетях (алгоритмах глубокого обучения) нейронная сеть знает свою собственную точность прогнозирования.
Номер журнала Вестник науки №4 (73) том 1
Ссылка для цитирования:
Худайбедиева Н.А., Чарыев М.С., Азадов А.А. СЛАБЫЙ И СИЛЬНЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: РАЗЛИЧИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ // Вестник науки №4 (73) том 1. С. 443 - 446. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/13731 (дата обращения: 19.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2024. 16+