Saznajte više o AI programiranju: možete li programe praviti pametnije od ljudi?

Objava: Vaša podrška pomaže održavanju web mjesta! Naplaćujemo naknadu za preporuku za neke usluge koje preporučamo na ovoj stranici.


Kad se spomene pojam umjetne inteligencije (AI), većina nas odmah pomisli na samosvjesne strojeve prikazane u našim omiljenim knjigama ili filmovima.

Zamišljamo robote koji mogu razmišljati za sebe, poput R2-D2, strojeve koji se bore protiv kriminala i brane ljude poput Astroboya; ili zamislimo svijet u kojem su se ti strojevi za razmišljanje okrenuli protiv nas, gdje HAL 9000 napada svoju posadu ili Skynet pokreće ofenzivu protiv cijelog čovječanstva.

Bilo da vidimo AI kao dobar ili loš, mnogi od nas vide AI neizbježan napredak informatike, gdje su računalni sustavi u konačnici u stanju razmišljati i rješavati probleme jednako dobro ili bolje nego što to čine ljudi.

Stvarnost suvremenog AI je i manje glamurozna i fascinantnija.

Umjetna inteligencija koristi se na sve veći broj načina, od pružanja internetske pomoći do tumačenja rukopisa do vožnje automobila, ali nijedan se ne podudara s vizijom Hollywooda. Lako je zanemariti ogroman napredak koji smo postigli ili nevjerojatnu znanost koja stoji iza ovih dostignuća.

U računarskoj znanosti, AI programiranje uključuje dizajniranje sustava koji mogu „racionalizirati“ problem, procjenu više mogućih ishoda i odabir puta s najvećim potencijalom za uspjeh.

Nakon što AI program odabere svoje rješenje, trebao bi biti u stanju procijeniti rezultate te akcije i ponovno se obratiti tim informacijama sljedeći put kad donese sličnu odluku. Na ovaj način, AI sustav „uči“ i „rješava probleme“ unutar okvira svog programiranja.

Za razliku od tradicionalnog programiranja koje se prvenstveno oslanja na matematiku i logiku, AI programiranje zahtijeva od računalnih znanstvenika da uključe niz drugih disciplina, kao što su psihologija, neuroznanost i lingvistika, kako bi razvili sustave koji mogu umnožavati ljudske misaone procese i ponašanja.

AI istraživanje uglavnom je usredotočeno na specifična područja inteligencije, poput razmišljanja, planiranja, komunikacije, kreativnosti i manipulacije objektima. Za mnoge je ovo AI ispušteno od naših očekivanja.

Umjesto da se ponašaju kao potpuno funkcionalni ljudi, AI programi obično imaju uski fokus, poput učenja igranja određene igre ili pružanja logičkih odgovora na tipkana ili postavljena pitanja.

Ali ta postignuća ne treba zanemariti, jer svaki mali zadatak za napredovanje AI ide jednom korakom krajnjem cilju generalne inteligencije.

Povijest AI programiranja

Dok su stvorene priče i stoljećima predložene teorije o mogućnosti AI, malo je formalizirano proučavanje AI sve do 1956. godine Dartmouth Summer Research Research on Artificial Intelligence AI koji je uspostavio AI kao legitimno polje istraživanja.

Sljedećih petnaest godina AI istraživanje je napravilo nekoliko velikih skokova naprijed, tijekom kojega su se računala učila pobjeđivati ​​u dama, rješavati napredne matematičke probleme, pa čak i govoriti.

Kad su sredinom 1970-ih vladino financiranje presušilo, istraživanje AI usporilo se nekoliko godina. No tijekom 1980-ih naše se zanimanje za AI oživjelo, uglavnom temeljeno na uspjehu ekspertnih sustava, mainframe računala dizajniranih za zadatke donošenja odluka.

Ovi stručni strojevi koristili su bazu znanja s pravilima i poznatim činjenicama, zajedno s mehanizmom zaključivanja, kako bi primijenili postojeće znanje za zaključivanje novih činjenica.

Istodobno, uspon računala stvorio je potpuno novu arenu za AI istraživanje.

Model klijent-poslužitelj omogućio je programerima slobodu da se odreknu masovnih mainframe – znatna ušteda u vremenu i proračunu.

Kako su računala sve međusobno povezana tijekom 1980-ih i 1990-ih, istraživači AI bili su u mogućnosti iskoristiti snagu zajedničkog računalnog okruženja.

Tijekom cijelog tog razdoblja polje AI se širilo i dobivalo napretek. Jedan od najprepoznatljivijih događaja dogodio se 1997. godine, kada je IBM Deep Blue pobijedio vladajućeg svjetskog prvaka u šahu, Garryja Kasparova.

Ovaj je događaj predstavljao značajnu prekretnicu za AI, jer je pokazao da računalo ne samo da može naučiti igru, već može postići nivo majstorstva za koji je prethodno mislio da je dostupan samo ljudima.

Danas su na polju AI viđene brojne aplikacije u stvarnom svijetu, od kompjuterizirane osobne asistencije na našim pametnim telefonima do osobnih automobila, a potražnja za daljnjom automatizacijom je u porastu..

Iako je opća inteligencija još uvijek rezervirana za znanstveno-fantastične filmove, računala su u stanju da se bave složenijim procesima donošenja odluka svaki dan.

Gdje naučiti AI programiranje

Bez obzira jeste li iskusni programer koji se želi podružiti u AI ili tek započinjete, ove web stranice mogu vam pomoći da u svoje programe ugradite AI koncepte..

  • Uvod u AI programiranje za igre: ovaj jednostavan uvod u AI programiranje uči vas da dodate AI elemente u jednostavnu igru ​​čudovišta. Kroz uzorak koda i detaljna objašnjenja za svu logiku koja se dodaje možete brzo naučiti razne bitne koncepte u AI programiranju.
  • Lisp Tutoriali: ovo web mjesto sadrži zbirku udžbenika za učenje Lispa, jednog od najpopularnijih jezika za AI programiranje, posebno u ranim desetljećima AI istraživanja.
  • Programiranje umjetne inteligencije u Prologu: okvir tečaja i predavanja za ovaj master tečaj pružaju uvod u Prolog, jedan od ključnih jezika u AI istraživanju, kao i napredne koncepte Prolog programiranja i implementacije AI.
  • Algoritmi u C #: AI odjeljak ove web stranice pruža obilje resursa za programere C # koji žele implementirati AI koncepte u svoj rad, uključujući primjer koda, vodiče i moderne teorije o razvoju AI.

Online zajednice

Na internetu ima puno AI entuzijasta. Ako vas zanima više o AI ili mnogim teorijama koje stoje iza modernog razvoja, pogledajte ove web lokacije AI zajednice.

  • AI forumi: ova zbirka foruma povezanih s AI obuhvaća teme poput filozofskih implikacija umjetne inteligencije, trenutnih istraživanja, chatbotova, HAL-a i novih perspektiva na jezik i misao.
  • Forum za umjetnu inteligenciju: domaćin je Sveučilište u Teksasu, ova internetska zajednica sastaje se dva tjedna i razgovara o aktualnim pitanjima umjetne inteligencije. Tijekom svakog sastanka, ugledni gost govornik predstavlja razgovor o istaknutom području AI. Zapisi iz prošlih razgovora dostupni su u njihovom arhivskom dijelu.
  • Game-AI Forum: ovaj je forum posebno fokusiran na AI implementacije za razvoj igara.

knjige

Knjige o umjetnoj inteligenciji u rasponu su od legitimnih programskih vodiča do ekstremnih letova znanstvene fantastike. Za potrebe ovog vodiča, ograničili smo naš popis teksta koji pokrivaju trenutnu programsku praksu i dobro utvrđene teorije.

  • Umjetna inteligencija: moderan pristup (2009) Russella i Norviga: ovaj tekst nudi širok pregled modernih teorija i primjene umjetne inteligencije. Ona gleda na takve pojmove kao što su teorija inteligencije, logično zaključivanje i igranje igara, kako bi se pokazalo kako se oni mogu primijeniti na programiranje, robotiku, pa čak i na ljude. Iako je napisana prvenstveno za računalne znanstvenike, knjiga bi mogla zanimati i jezikoslovce ili bilo koga očaranog trenutnim AI trendovima.
  • Strojno učenje za lutke (2016) Muellera i Massarona: dokaz da je AI pogodio glavni tok, čak se i lutke uključuju! Ovaj početni vodič za AI pruža osnovni pregled kako i zašto se AI danas koristi, predstavlja temeljne koncepte umjetne inteligencije i nudi pregled programskih jezika i alata koji se koriste za implementaciju AI, s posebnim naglaskom na Python i R.
  • Java Osnove dubokog učenja (2016) Yusuke Sugomori: ovaj napredni tekst namijenjen je iskusnim Java programerima ili znanstvenicima podataka koji žele implementirati AI koncepte u svoje Java programiranje. Knjiga prolazi čitatelje kroz osnovni pregled algoritama strojnog učenja, a zatim ih vodi korak po korak kroz niz vježbi koje pokrivaju mnoge trenutne koncepte i implementacije AI i Deep Learning, a sve s naglaskom na Java programiranje.
  • Paradigme programiranja umjetne inteligencije: Studije slučajeva u Common Lispu (1991.) Petera Norviga: ovaj napredni programski tekst razdvaja nekoliko složenih AI programa i vodi čitatelje kroz proces prepisivanja pomoću Common Lispa. Knjiga se fokusira na stvarne aplikacije, a ne teoriju, s posebnim naglaskom na veliki i složeni razvoj programa. Osim AI implementacije, to je odličan vodič za poboljšanje učinkovitosti i rješavanje problema složenih programa Lisp.
  • Prolog programiranja za umjetnu inteligenciju(2000) Ivana Bratka: ovaj je tekst i uvod u Prolog i vodič za uobičajene koncepte AI. Nakon što je čitateljima dao uzemljenje na jeziku Prolog, autor koristi nekoliko vježbi i primjera temeljenih na Prologu kako bi pokazao kako se AI može uključiti u moderno programiranje.
  • Programiranje Jedinstvenih AI igara (2015) Ray Barrera i dr.: Ovaj napredni programski vodič namijenjen je programerima s osnovnim razumijevanjem C # i iskustvom korištenja uređivača Unity. Predstavlja bitne koncepte u AI programiranju i kako se oni mogu koristiti u razvoju igara za stvaranje senzornog sustava, razvoj sustava za pronalaženje staza, izgradnju umjetnih gužvi, konstruiranje ponašanja karaktera i primjene nejasnih logičkih koncepata kako bi vaš svijet i likovi postali stvarniji.

Zaključak

Budući da je moderan AI programer, možda i nije baš tako cool kao imati robota u domaćinstvu u stilu Jetsonsa. Ali brzo prihvaćanje mobilnih tehnologija i porast Interneta stvari natjerali su AI natrag u središte pažnje.

Sada gledamo programere kodova da stvore snažnije osobne pomoćnike, automobile koji se voze samostalno, prilagodljivi softver za prepoznavanje glasa, alate za prevođenje, automatizirane sustave pomoći i, naravno, realnije video igre.

Konačna budućnost AI-a možda je neizvjesna, ali jasno je da će od tog trenutka AI igrati sve važniju ulogu u razvoju računala i računala.

Daljnje čitanje i izvori

Imamo više vodiča, tutorijala i infografika vezanih za AI kodiranje i razvoj:

  • Izvori za Prolog: ovaj jezik razvijen je posebno za obradu jezika.
  • Lisp: jedan od prvih jezika visoke razine, bio je izuzetno važan u AI programiranju. Pogledajte naše članke o Lisp inačicama: AutoLISP, Clojure, Common Lisp, Emacs Lisp i Scheme.
  • Kako izbjeći zaljubljivanje s chatbotom: unatoč jezivom naslovu, ova infografika pruža sjajnu povijest računala na razgovoru.

Superračunala oblikuju budućnost čovječanstva

Želite znati gdje se AI doista vodi? Pogledajte našu infografiku, superračunala oblikuju budućnost čovječanstva

Superračunala oblikuju budućnost čovječanstva
Superračunala oblikuju budućnost čovječanstva

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