人工知能 (AI) は、コンピューティングにおいて急速に成長している分野です。多くの科学者はそれを未来と呼んでいます。この現代でコンピュータができることは非常に興味深いものです。掘り下げてもっと調べてみましょう。
学習目標
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コンピューター サイエンスでは、機械知能とも呼ばれる人工知能 (AI) は、人間が示す自然な知性とは対照的に、機械によって示される知性を指します。環境を認識し、目標を達成する可能性を高めるアクションを実行するデバイスは、インテリジェント エージェントと呼ばれます。人工知能は主に、問題解決や学習など、人間の心に関連する認知機能を模倣する機械を定義するために使用されます。
機械の能力が向上するにつれて、知性を必要とすると考えられるタスクは AI の定義から削除されます。この現象はAI 効果として知られています。たとえば、光学式文字認識は、日常的な技術になった後、AI と見なされるものから除外されることがよくあります。一般に AI として分類されるマシンの最新の機能には、軍事シミュレーション、コンテンツ配信ネットワークでのインテリジェントなルーティング、自動車の自動運転、チェスなどの戦略ゲーム システムでの競争、人間の会話の理解などがあります。
AI研究の伝統的な問題（または目標）には、知識の表現、推論、学習、計画、自然言語処理、物体を動かして操作する能力、および知覚が含まれます。汎用知能は、人工知能分野の長期的な目標の 1 つです。アプローチには、計算知能、従来のシンボリック AI 、および統計的手法が含まれます。人工知能は、人工ニューラル ネットワーク、検索と数学的最適化、経済学、確率、統計に基づく方法など、多くのツールを利用します。人工知能は、コンピューター サイエンス、数学、情報工学、心理学など、多くの分野から取り入れています。
人工知能の分野は、人間の知性は、機械でシミュレートできるほど正確に記述できるという前提に基づいて設立されました。一部の人々は、AI が大量失業のリスクを生み出すという点で、人類にとって危険であると考えています。
AI は主にアルゴリズムの使用を中心に展開します。アルゴリズムとは、機械式コンピューターが実行できる一連の明確な命令を指します。複雑なアルゴリズムは、他の単純なアルゴリズムの上に構築されます。
人工知能の利点
人工知能の欠点
