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人工智能支持反應


人工智能支持反應插圖

深刻的學習利用人工神經系統(ANN)拆除獨特的相關層,運用學到的知識來發展整體圖景,確定受過教育的選擇並進行活動–從根本上重現有機感覺系統。要理解ANN,請考慮一個藍色三角形和一個紅色正方形之間的對比度-側面,陰影,標誌的位置和方式。獨特的系統承擔著分離不同部分的責任,使PC能夠決定形狀。支持學習(AI的另一個子集),另外鼓勵PC認識到哪些活動可以取得最佳效果,從而激發AI在以後的情況下支持這些反應。這重現了生物學習行為的方式-就像虛擬的調皮搗蛋一樣。

我們作為動物品種的繁榮固定在兩件事上:我們的一般智力(熱情,動覺,社會,基本原理或其他)以及我們運用所學運動並以類似方式進行調整的能力。為了使人工智能能夠反映人類智能,所有這些都將沿著達爾文式發展,並帶有帕夫洛夫的踪跡。這是利用深度學習(人工智能的一部分)背後的假設。

儘管該指導原則聽起來可能很重要,但在傳送方面卻很先進。 AI獲得的信息(或經驗)越多,對其活動的教育程度就越高。人工神經網絡過濾無數的數據片段以建立原則,感知問題並創建設置。例如,考慮一下充滿感覺的進步-人工智能中最接近於重現激情情報的部分。通過應用深入的學習,PC可以分離出醒目的信號,語調,話語示例和麵部表情,以識別感覺並執行面部和語音確認。 AI是通過許多信息焦點(包括在各個國家/地區採集的聲音字節和錄音)而工作的,以創建可以準確識別多達80%的時間感覺的框架。即將發生的事情的面部確認AI最有可能通過孤立的外觀來評估一個人的性介紹,智商,政治信念和犯罪傾向-說實在的,截至目前為止。不久之後,我們可能會與創新聯繫起來,這些創新可以在短短一秒鐘內決定我們的經驗,信念框架和熱情狀態,並利用這些數據做出反應。這顯示出在心理治療,改善和學習,媒體以及宣傳和安全方面的合理性範圍,就像你的下一個袖珍PA一樣。而且,那僅僅是智能移動的特徵之一。

支持反應的人工智能後文最早出現在Nvest Labs上。

資訊來源:由0x資訊編譯自NVESTLABS。版權歸作者Anusha所有,未經許可,不得轉載

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0X簡體中文版:人工智能支持反應