今日のコンピューター システムはかなり成長し、社会の技術的進化の一部となっています。今日、コンピューターなしで生活することは進歩を止めるようなものです。
従来のコンピュータは、1 秒間に数百万回の操作を実行できますが、つまり、コンピューターは自分でタスクを実行することはできず、プログラムする必要がありますが、1 つのプログラムは特定のタスクのみを実行するように制限されており、複数のタスクには複数のプログラムが必要です。コンピューターの製造元はコンピューターを操作するために必要なハードウェアを提供し、ソフトウェア開発者はハードウェアをツールとして使用できるようにするプログラムを提供します。
新しいテクノロジーの開発者は、このタスクを達成するための代替手段を探してきました。 50 年前、人間の脳の研究中に驚くべき発見がなされました。生物学的ニューラル ネットワークとその動作の同じアーキテクチャに基づいて人工システムを実装することが可能であるため、彼らは人工知能とニューラル ネットワークを開発しています。
人工知能は、に基づく一連の技術にすぎません。主に学習と意思決定における人間の脳の動作。彼の大部分では、生物は学習する生物学的システムであり、その学習に基づいて決定を下すことができます。これらの決定は一般的に生存に基づいています.
同じように、人工知能システムは学習と意思決定を必要とします.しかし、生物学的システムとは異なり、人工システムは数学的アルゴリズムに基づいて動作し、学習は特定の目的のために誘導されます。人工知能には多くのカテゴリがありますが、インテリジェント コンピューターの場合、最もよく使用されるのは人工ニューラル ネットワークと遺伝的アルゴリズムです。
ニューラル ネットワークは、人工知能のニューラル システムのエミュレーションにすぎません。脳では、生体系の各要素が数学的に等価なものに置き換えられます。人工ニューラル ネットワークは、人間の脳と同様のタスクを実行できます。画像認識、音声認識、意思決定など、通常のコンピューターでは実行できないタスクです。プログラムされたシステムと比較したこのシステムの欠点は、トレーニングが必要なことです。 、言い換えれば、トレーニングのないニューラル ネットワークは、生まれてくる新生児のようなものです。そのため、科学者は、それぞれ異なる能力と異なるアルゴリズムを持つニューラル ネットワークのさまざまなモデルを開発しました。
今日、人工知能とニューラル ネットワークはソフトウェアで実装されており、ニューラル ネットワークの並列性を線形システムにエミュレートしています。最も一般的なアプリケーションは、音声認識、文字認識 (OCR)、画像再構成などですが、プロセッサの線形構造がニューラル ネットワークの並列性を利用するニューラル構造に変更されるハードウェアにも実装されています。 .この新しいテクノロジーはニューラル プロセッサと呼ばれます。
現在、ニューラル プロセッサはロボット工学などの特定のアプリケーションで使用されており、現時点では簡単に実装できますが、最近ではマイクロプロセッサとニューラルを使用したハイブリッド システムを開発しています。
人工知能の技術は、社会がより良い生活水準を達成するのに役立つと考えるかもしれませんが、私たちの生物学的能力を機械は私たちを彼らにもっと依存させ、その依存は私たちの知的能力を阻害するだけです.これを回避するには、これらのマシンが何であるか、つまり改善するためのツールを確認する必要があります。
人工知能について詳しく知るには http:// www.learnartificialneuralnetworks.com/ai.html およびニューラル ネットワーク http://www.learnartificialneuralnetworks.com については、http://www.learnartificialneuralnetworks.com をご覧ください。
記事ソース: https://EzineArticles.com/expert/Daniel_Rios/186957
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