Sužinokite apie PG programavimą: ar galite kurti programas protingesnes nei žmonės?

Atskleidimas: Jūsų palaikymas padeda išlaikyti svetainę! Mes uždirbame siuntimo mokestį už kai kurias paslaugas, kurias rekomenduojame šiame puslapyje.


Kai minimas dirbtinio intelekto (AI) terminas, dauguma iš karto pagalvojame apie savimonės aparatus, vaizduojamus mūsų mėgstamiausiose knygose ar filmuose..

Mes įsivaizduojame robotus, kurie gali patys galvoti, tokius kaip R2-D2, mašinas, kurios kovoja su nusikalstamumu ir gina žmones, kaip „Astroboy“; arba mes įsivaizduojame pasaulį, kuriame šios mąstymo mašinos pasuko prieš mus, kur „HAL 9000“ užpuola savo įgulą arba „Skynet“ pradeda puolimą prieš visą žmoniją.

Nesvarbu, ar AI matome kaip gerą, ar apie blogą, daugelis iš jų AI vertiname kaip neišvengiamą informatikos progresą, kai kompiuterinės sistemos galiausiai galvoja ir problemas išsprendžia taip pat gerai ar geriau, nei daro žmonės..

Šiuolaikinės AI realybė yra ir mažiau žavi, ir žavi.

Dirbtinis intelektas yra naudojamas vis daugiau būdų, pradedant nuo pagalbos teikimo internetu ir baigiant rašysenos rašymu, ir vairuojant automobilius, tačiau nė vienas iš jų nėra palyginamas su Holivudo vizija. Nesunku nepastebėti mūsų padarytos didžiulės pažangos ar neįtikėtino mokslo, rodančio šiuos laimėjimus.

Informatikoje AI programavimas apima sistemų, kurios galėtų „racionalizuoti“ problemą, projektavimą, kelių galimų rezultatų vertinimą ir kelio, turinčio didžiausią sėkmės potencialą, pasirinkimą.

Kai AI programa pasirenka savo sprendimą, ji turėtų galėti įvertinti to veiksmo rezultatus ir vėl kreiptis į tą informaciją, kai kitą kartą turės priimti panašų sprendimą. Tokiu būdu PG sistema „mokosi“ ir „išsprendžia problemas“ savo programavimo ribose.

Skirtingai nuo tradicinio programavimo, kuris visų pirma remiasi matematika ir logika, AI programavimas reikalauja, kad kompiuterių mokslininkai įtrauktų daugybę kitų disciplinų, tokių kaip psichologija, neuromokslas ir kalbotyra, kad būtų sukurtos sistemos, galinčios atkartoti į žmonėms panašius minties procesus ir elgesį..

AI tyrimai yra orientuoti į konkrečias intelekto sritis, tokias kaip samprotavimas, planavimas, komunikacija, kūrybiškumas ir manipuliavimas objektu. Daugeliui tai yra, kai AI neatitinka mūsų lūkesčių.

Užuot veikusios kaip visiškai funkcionuojantys žmonės, AI programos paprastai yra labai siauros, pavyzdžiui, mokosi žaisti tam tikrą žaidimą arba teikia loginius atsakymus į įvestus ar užduodamus klausimus.

Tačiau nereikėtų pamiršti šių laimėjimų, nes kiekviena maža pažangos užduotis leidžia AI vienu žingsniu priartėti prie galutinio bendrojo intelekto tikslo..

AI programavimo istorija

Kol buvo kuriamos istorijos ir siūlomos teorijos apie PG galimybę šimtmečius, AI tyrimas buvo mažai formalizuotas, kol 1956 m. Dartmuto vasaros dirbtinio intelekto tyrimų projektas nustatė PG kaip teisėtą tyrimų sritį..

Ateinančius penkiolika metų AI tyrimai žengė kelis didelius žingsnius į priekį, per tą laiką kompiuteriai buvo išmokyti laimėti šaškėse, spręsti pažangias matematikos problemas ir net kalbėti.

Kai aštuntojo dešimtmečio viduryje sumažėjo valstybės finansavimas, AI tyrimai kelerius metus sulėtėjo. Bet devintajame dešimtmetyje mūsų susidomėjimas AI buvo atgaivintas, daugiausia paremtas ekspertų sistemų, didžiųjų kompiuterių, skirtų sprendimų priėmimo užduotims, sėkme..

Šios ekspertų mašinos naudojo taisyklių ir žinomų faktų žinių bazę kartu su išvadų varikliu, kad pritaikytų ankstesnes žinias naujiems faktams nustatyti..

Tuo pačiu metu kompiuterio iškilimas sukūrė visiškai naują AI tyrimų areną.

Kliento-serverio modelis programuotojams suteikė laisvę atsisakyti didžiulių pagrindinių kompiuterių – labai sutaupyta laiko ir biudžeto..

Devintajame ir dešimtajame dešimtmečiuose kompiuteriai tapo labiau tarpusavyje sujungiami, todėl AI tyrinėtojai galėjo pasinaudoti bendros kompiuterinės aplinkos galia..

Per visą šį laikotarpį AI sritis plėtėsi ir vis garsėjo. Vienas iš atpažįstamiausių įvykių įvyko 1997 m., Kai „IBM Deep Blue“ nugalėjo valdantį pasaulio šachmatų čempioną Garry Kasparovą..

Šis įvykis pažymėjo svarbų AI posūkio tašką, nes jis parodė, kad kompiuteris gali ne tik išmokti žaidimą, bet ir pasiekti meistriškumo lygį, kuris, anksčiau manyta, pasiekiamas tik žmonėms.

Šiandien AI srityje buvo pastebėta daug realaus pasaulio programų, pradedant kompiuterizuota asmenine pagalba mūsų išmaniuosiuose telefonuose ir baigiant savarankiškai važiuojančiais automobiliais, o tolesnio automatizavimo poreikis auga.

Nors visuotinė žvalgyba vis dar gali būti skirta sci-fi filmams, kompiuteriai kiekvieną dieną sugeba įveikti sudėtingesnius sprendimų priėmimo procesus.

Kur išmokti PG programavimo

Nesvarbu, ar esate patyręs programuotojas, norintis išsiugdyti AI, ar dar tik pradedate, šios svetainės gali padėti įtraukti AI sąvokas į savo programas.

  • Įvadas į žaidimų AI programavimą: šis lengvas įvadas į AI programavimą moko pridėti AI elementus į paprastą monstrų žaidimą. Naudodami pavyzdžio kodą ir išsamius paaiškinimus apie visą pridedamą logiką, galite greitai išmokti įvairių esminių AI programavimo sąvokų.
  • „Lisp“ vadovėliai: šioje svetainėje yra „Lisp“, vienos iš populiariausių AI programavimo kalbų, vadovėlių kolekcija, ypač pirmaisiais AI tyrimų dešimtmečiais.
  • Dirbtinio intelekto programavimas Prologe: šio magistro lygio kurso aprašymas ir paskaitų aprašas pateikia Prologo, vienos iš pagrindinių AI tyrimų kalbų, įvadą, taip pat pažangias Prolog programavimo koncepcijas ir AI diegimą..
  • C # algoritmai: šios svetainės AI skyriuje pateikiama daugybė išteklių C # kūrėjams, norintiems įgyvendinti AI koncepcijas savo darbe, įskaitant pavyzdžių kodą, vadovus ir šiuolaikines AI kūrimo teorijas..

Internetinės bendruomenės

Žiniatinklyje yra daugybė AI entuziastų. Jei norite sužinoti daugiau apie PG ar daugybę šiuolaikinių pokyčių teorijų, peržiūrėkite šias PG bendruomenės svetaines.

  • PG forumai: šioje su PG susijusių forumų kolekcijoje aptariamos tokios temos kaip dirbtinio intelekto filosofinės reikšmės, dabartiniai tyrimai, pokalbių programos, HAL ir naujos kalbos ir minties perspektyvos..
  • Dirbtinio intelekto forumas: Teksaso universiteto rengiama ši internetinė bendruomenė kas dvi savaites renkasi į diskusijas apie dirbtinio intelekto problemas. Kiekvieno susitikimo metu garsus kviestinis pranešėjas pristato pokalbį apie matomą AI sritį. Ankstesnių pokalbių nuorašus galite rasti jų archyvų skyriuje.
  • „Game-AI“ forumas: šis forumas yra skirtas AI žaidimų kūrimo įgyvendinimui.

Knygos

Dirbtinio intelekto knygų yra nuo teisėtų programavimo vadovų iki ekstremalių mokslinės fantastikos skrydžių. Siekdami šio vadovo, mes apribojome savo teksto sąrašą, kad apimtų dabartinę programavimo praktiką ir nusistovėjusias teorijas.

  • Dirbtinis intelektas: modernus požiūris (2009), autoriai Russell ir Norvig: šiame tekste plačiai apžvelgiamos šiuolaikinės teorijos ir dirbtinio intelekto įgyvendinimas. Nagrinėjamos tokios sąvokos kaip intelekto teorija, loginiai samprotavimai ir žaidimai, kad būtų parodyta, kaip jas galima pritaikyti programavimui, robotikai ir net žmonėms. Nors knyga parašyta daugiausia kompiuterių mokslininkams, ji taip pat gali sudominti kalbininkus ar visus, kurie sužavėti dabartinėmis AI tendencijomis.
  • Mašinų mokymasis manekenams (2016), parašytos Muellerio ir Massarono: įrodymas, kad AI pasiekė mainstream’ą, net manekenai įsitraukia! Šiame pradinio lygio AI vadove pateikiama pagrindinė apžvalga, kaip ir kodėl AI naudojama šiandien, pateikiamos pagrindinės dirbtinio intelekto sąvokos ir pateikiamos programavimo kalbų ir įrankių, naudojamų AI įgyvendinti, apžvalga, ypač pabrėžiant Python ir R.
  • „Java“ giluminio mokymosi pagrindai (2016), autorius Yusuke Sugomori: šis patobulintas tekstas yra skirtas patyrusiems „Java“ kūrėjams ar duomenų mokslininkams, norintiems įdiegti AI koncepcijas į jų „Java“ programavimą. Knygoje skaitytojai supažindinami su pagrindinėmis mašininio mokymosi algoritmų apžvalgomis ir po to žingsnis po žingsnio pereina pratimų ciklą, apimantį daugelį dabartinių AI ir giluminio mokymosi koncepcijų ir jų įgyvendinimų, akcentuojant Java programavimą..
  • Dirbtinio intelekto programavimo paradigmos: atvejo analizė bendroje Lispo programoje (1991), autorius Peteris Norvigas: šis patobulintas programavimo tekstas išskiria keletą sudėtingų AI programų ir padeda skaitytojams perrašyti jas naudojant „Common Lisp“. Knygoje daugiau dėmesio skiriama realaus pasaulio, o ne teorijos programoms, ypatingą dėmesį skiriant didelėms ir sudėtingoms programų plėtrai. Be AI diegimo, tai puikus vadovas, kaip pagerinti efektyvumą ir pašalinti sudėtingas „Lisp“ programas.
  • Dirbtinio intelekto programa „Prolog“(2000), autorius Ivanas Bratko: šis tekstas yra Prologo įvadas ir bendrų AI sąvokų vadovas. Pateikęs skaitytojams įžangą Prologo kalba, autorius naudoja keletą Prolog’u pagrįstų pratimų ir pavyzdžių, kad parodytų, kaip PG gali būti įtrauktas į šiuolaikinį programavimą..
  • „Unity AI“ žaidimų programavimas (2015), autorius Ray Barrera ir kt.: Šis patobulintas programavimo vadovas skirtas programuotojams, turintiems pagrindinį supratimą apie C # ir turinčius patirties naudojantis „Unity“ redaktoriumi. Čia pateikiamos pagrindinės AI programavimo sąvokos ir kaip jos gali būti panaudotos žaidimų kūrime kuriant jutiminę sistemą, kuriant kelio radimo sistemas, kuriant dirbtines minias, konstruojant charakterio elgesį ir įgyvendinant miglotas logines idėjas, kad jūsų pasaulis ir personažai atrodytų tikresni..

Išvada

Būti moderniu AI programuotoju gali būti ne taip šaunu, kaip turėti „Jetsons“ stiliaus namų tvarkymo robotą. Tačiau spartus mobiliųjų technologijų pritaikymas ir daiktų interneto atsiradimas privertė AI vėl atsidurti dėmesio centre.

Dabar laukiame kodų kūrėjų, kad sukurtų galingesnius asmeninius padėjėjus, savarankiškai važiuojančius automobilius, adaptyvią balso atpažinimo programinę įrangą, vertimo įrankius, automatines pagalbos sistemas ir, žinoma, realistiškesnius vaizdo žaidimus.

Galutinė AI ateitis gali būti neaiški, tačiau akivaizdu, kad nuo šiol AI vaidins vis svarbesnį vaidmenį kuriant kompiuterius ir mašinas.

Tolesni skaitymai ir šaltiniai

Mes turime daugiau vadovų, vadovėlių ir infografijų, susijusių su AI kodavimu ir plėtra:

  • Prolog ištekliai: ši kalba buvo sukurta specialiai kalbai apdoroti.
  • Lispas: viena iš pirmųjų aukšto lygio kalbų, ji buvo nepaprastai svarbi AI programavimo srityje. Peržiūrėkite mūsų straipsnius apie „Lisp“ variantus: „AutoLISP“, „Clojure“, „Common Lisp“, „Emacs Lisp“ ir „Schema“.
  • Kaip išvengti įsimylėjimo su „Chatbot“: nepaisant įkyraus pavadinimo, šis infografija suteikia puikią kalbamų kompiuterių istoriją.

Superkompiuteriai formuoja žmonijos ateitį

Norite sužinoti, kur AI iš tikrųjų kyla? Peržiūrėkite mūsų infografinius superkompiuterius, kurie formuoja žmonijos ateitį

Superkompiuteriai formuoja žmonijos ateitį
Superkompiuteriai formuoja žmonijos ateitį

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map