Ketahui Mengenai Pengaturcaraan AI: Bolehkah Anda Membangun Program Lebih Cerdas daripada Orang?

Pendedahan: Sokongan anda membantu mengekalkan laman web ini! Kami memperoleh bayaran rujukan untuk beberapa perkhidmatan yang kami cadangkan di halaman ini.


Apabila istilah Artificial Intelligence (AI) disebut, kebanyakan kita segera memikirkan mesin sedar diri yang digambarkan dalam buku atau filem kegemaran kita.

Kami membayangkan robot yang boleh berfikir sendiri seperti R2-D2, mesin yang memerangi jenayah dan mempertahankan manusia seperti Astroboy; atau kita membayangkan sebuah dunia di mana mesin berfikir ini berputar melawan kita, di mana HAL 9000 menyerang krewnya atau Skynet melancarkan serangan terhadap seluruh umat manusia.

Sama ada kita melihat AI sebagai baik atau buruk, ramai di antara kita melihat AI sebagai kemajuan sains komputer yang tidak dapat dielakkan, di mana sistem komputer akhirnya dapat berfikir dan menyelesaikan masalah juga atau lebih baik daripada manusia.

Realiti AI moden kurang glamor dan lebih menarik.

Kecerdasan buatan digunakan dalam banyak cara, dari memberikan bantuan dalam talian hingga menafsirkan tulisan tangan hingga memandu kereta, tetapi tidak ada yang dibandingkan dengan visi Hollywood. Sangat mudah untuk mengabaikan kemajuan luar biasa yang telah kita buat atau sains luar biasa di sebalik pencapaian ini.

Dalam sains komputer, pengaturcaraan AI melibatkan merancang sistem yang dapat “merasionalisasikan” masalah, menilai berbagai kemungkinan hasil dan memilih jalan dengan potensi tertinggi untuk berjaya.

Setelah program AI memilih jalan penyelesaiannya, program tersebut seharusnya dapat menilai hasil tindakan tersebut, dan merujuk kembali kepada maklumat tersebut pada waktu berikutnya ia harus membuat keputusan yang serupa. Dengan cara ini, sistem AI “belajar” dan “menyelesaikan masalah” dalam batasan pengaturcaraannya.

Tidak seperti pengaturcaraan tradisional, yang bergantung terutamanya pada matematik dan logik, pengaturcaraan AI memerlukan saintis komputer untuk memasukkan pelbagai disiplin lain, seperti psikologi, ilmu saraf, dan linguistik, untuk mengembangkan sistem yang dapat meniru proses dan tingkah laku pemikiran seperti manusia.

Penyelidikan AI cenderung memusatkan perhatian pada bidang kecerdasan tertentu, seperti penaakulan, perancangan, komunikasi, kreativiti, dan manipulasi objek. Bagi kebanyakan orang, di sinilah AI tidak memenuhi jangkaan kita.

Daripada bertindak seperti manusia yang berfungsi sepenuhnya, program AI biasanya mempunyai fokus yang sangat sempit, seperti belajar bermain permainan tertentu atau memberikan respons logik terhadap pertanyaan yang ditaip atau diajukan.

Tetapi pencapaian ini tidak boleh diketepikan, kerana setiap tugas kemajuan kecil membawa AI selangkah lebih dekat ke tujuan utama Kecerdasan Umum.

Sejarah Pengaturcaraan AI

Walaupun cerita telah dibuat dan teori yang diusulkan mengenai kemungkinan AI selama berabad-abad, ada sedikit kajian formal mengenai AI sehingga Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence 1956 menjadikan AI sebagai bidang penyelidikan yang sah.

Selama lima belas tahun ke depan, penyelidikan AI mengambil beberapa kemajuan besar, di mana komputer diajar untuk menang di pemeriksa, menyelesaikan masalah matematik lanjutan, dan bahkan bercakap.

Ketika pembiayaan kerajaan mengering pada pertengahan 1970-an, penyelidikan AI menjadi perlahan selama beberapa tahun. Tetapi selama tahun 1980-an minat kami terhadap AI direvitalisasi, sebahagian besarnya berdasarkan keberhasilan sistem pakar, komputer kerangka utama yang dirancang untuk membuat keputusan.

Mesin pakar ini menggunakan asas pengetahuan peraturan dan fakta yang diketahui bersama dengan mesin inferensi untuk menerapkan pengetahuan yang sudah ada untuk menyimpulkan fakta baru.

Pada masa yang sama, kebangkitan PC mewujudkan arena baru untuk penyelidikan AI.

Model pelayan pelanggan membenarkan kebebasan pengaturcara untuk melepaskan kerangka utama yang besar – penjimatan yang besar dari segi masa dan anggaran.

Dan ketika komputer menjadi lebih saling berkaitan sepanjang tahun 1980-an dan 1990-an, para penyelidik AI dapat memanfaatkan kekuatan persekitaran pengkomputeran bersama.

Sepanjang tempoh ini, bidang AI berkembang dan terkenal. Salah satu perkembangan yang paling dikenali berlaku pada tahun 1997, ketika Deep Blue IBM mengalahkan juara catur dunia yang memerintah, Garry Kasparov.

Acara ini menandakan titik perubahan yang signifikan bagi AI, kerana menunjukkan bahawa komputer tidak hanya dapat mempelajari permainan tetapi dapat mencapai tahap penguasaan yang sebelumnya hanya difikirkan tersedia untuk manusia.

Hari ini, bidang AI telah melihat banyak aplikasi dunia nyata dari bantuan peribadi berkomputer di telefon pintar kami hingga kereta memandu sendiri, dan permintaan untuk automasi lebih lanjut semakin meningkat.

Walaupun kecerdasan umum masih boleh digunakan untuk filem sci-fi, komputer dapat menangani proses membuat keputusan yang lebih kompleks setiap hari.

Tempat Belajar Pengaturcaraan AI

Sama ada anda seorang programmer berpengalaman yang ingin memasuki AI atau anda baru memulakannya, laman web ini dapat membantu anda memasukkan konsep AI ke dalam program anda.

  • Pengenalan Pengaturcaraan AI untuk Permainan: pengenalan mudah untuk pengaturcaraan AI ini mengajar anda untuk menambahkan elemen AI ke permainan monster sederhana. Melalui kod sampel dan penjelasan terperinci untuk semua logik yang ditambahkan, anda dapat dengan cepat mempelajari pelbagai konsep penting dalam pengaturcaraan AI.
  • Tutorial Lisp: laman web ini mengandungi koleksi tutorial untuk belajar Lisp, salah satu bahasa yang paling popular untuk pengaturcaraan AI, terutama pada dekad awal penyelidikan AI.
  • Pemrograman Kecerdasan Buatan di Prolog: garis besar kursus dan nota kuliah untuk kursus peringkat sarjana ini memberikan pengenalan kepada Prolog, salah satu bahasa penting dalam penyelidikan AI, serta konsep pengaturcaraan Prolog maju dan implementasi AI.
  • Algoritma dalam C #: bahagian AI di laman web ini menyediakan banyak sumber untuk pemaju C # yang ingin menerapkan konsep AI ke dalam karya mereka, termasuk contoh kod, tutorial, dan teori moden mengenai pengembangan AI.

Komuniti dalam talian

Terdapat banyak peminat AI di web. Sekiranya anda berminat untuk mempelajari lebih lanjut mengenai AI, atau banyak teori di sebalik perkembangan moden, lihat laman komuniti AI ini.

  • Forum AI: koleksi forum yang berkaitan dengan AI ini merangkumi topik-topik seperti implikasi falsafah kecerdasan buatan, penyelidikan semasa, chatbots, HAL, dan perspektif baru mengenai bahasa dan pemikiran.
  • Forum untuk Kecerdasan Buatan: dihoskan oleh University of Texas, komuniti dalam talian ini bertemu setiap dua minggu untuk membincangkan isu-isu semasa dalam kecerdasan buatan. Dalam setiap perjumpaan, penceramah tetamu yang terhormat menyampaikan ceramah mengenai bidang AI yang terkenal. Transkrip dari ceramah masa lalu boleh didapati di bahagian arkibnya.
  • Forum Game-AI: forum ini secara khusus difokuskan pada implementasi AI untuk pengembangan permainan.

Buku

Buku mengenai Kepintaran Buatan merangkumi panduan pengaturcaraan yang sah hingga penerbangan fiksyen ilmiah yang melampau. Demi panduan ini, kami telah mengehadkan senarai teks kami yang merangkumi amalan pengaturcaraan semasa dan teori yang mapan.

  • Kecerdasan Buatan: Pendekatan Moden (2009) oleh Russell dan Norvig: teks ini menawarkan gambaran keseluruhan teori moden dan pelaksanaan kecerdasan buatan. Ini melihat konsep seperti teori kecerdasan, penaakulan logik, dan permainan, untuk menunjukkan bagaimana mereka dapat diterapkan pada pengaturcaraan, robotik, dan bahkan manusia. Walaupun ditulis terutamanya untuk saintis komputer, buku ini mungkin juga menarik minat ahli bahasa atau sesiapa sahaja yang terpesona dengan trend AI semasa.
  • Pembelajaran Mesin untuk Dummies (2016) oleh Mueller dan Massaron: bukti bahawa AI telah melanda arus perdana, malah Dummies turut terlibat! Panduan peringkat kemasukan ke AI ini memberikan gambaran umum asas tentang bagaimana dan mengapa AI digunakan hari ini, menyajikan konsep asas dalam kecerdasan buatan, dan menawarkan gambaran keseluruhan bahasa pengaturcaraan dan alat yang digunakan untuk melaksanakan AI, dengan penekanan khusus pada Python dan R.
  • Keperluan Pembelajaran Dalam Java (2016) oleh Yusuke Sugomori: teks lanjutan ini ditujukan untuk pemaju Java berpengalaman atau saintis data yang ingin menerapkan konsep AI ke dalam pengaturcaraan Java mereka. Buku ini memandu pembaca melalui gambaran keseluruhan asas algoritma pembelajaran mesin dan kemudian membawanya selangkah demi selangkah melalui satu siri latihan yang merangkumi banyak konsep dan pelaksanaan AI dan Pembelajaran Dalam, yang semuanya memberi penekanan pada pengaturcaraan Java.
  • Paradigma Pengaturcaraan Kecerdasan Buatan: Kajian Kes di Common Lisp (1991) oleh Peter Norvig: teks pengaturcaraan lanjutan ini memisahkan beberapa program AI yang kompleks dan membimbing pembaca melalui proses penulisan semula mereka menggunakan Common Lisp. Buku ini memfokuskan pada aplikasi dunia nyata, bukannya teori, dengan penekanan khusus pada pengembangan program yang besar dan kompleks. Di luar pelaksanaan AI, ini adalah panduan terbaik untuk meningkatkan kecekapan dan menyelesaikan masalah program Lisp yang kompleks.
  • Pengaturcaraan Prolog untuk Kecerdasan Buatan(2000) oleh Ivan Bratko: teks ini merupakan pengenalan kepada Prolog dan panduan untuk konsep AI yang umum. Setelah memberikan landasan kepada pembaca dalam bahasa Prolog, penulis menggunakan beberapa latihan dan contoh berdasarkan Prolog untuk menunjukkan bagaimana AI dapat dimasukkan ke dalam pengaturcaraan moden.
  • Pengaturcaraan Permainan Unity AI (2015) oleh Ray Barrera et al .: panduan pengaturcaraan lanjutan ini bertujuan untuk pengaturcara dengan pemahaman asas mengenai C # dan pengalaman menggunakan editor Unity. Ini menyajikan konsep penting dalam pengaturcaraan AI dan bagaimana ia dapat digunakan dalam pengembangan permainan untuk membuat sistem deria, mengembangkan sistem mencari jalan, membangun kerumunan buatan, membina tingkah laku watak, dan menerapkan konsep logik kabur untuk menjadikan dunia dan watak Anda tampak lebih nyata.

Kesimpulannya

Menjadi pengaturcara AI moden mungkin tidak begitu keren dengan memiliki robot pengemasan gaya Jetsons. Tetapi penggunaan teknologi mudah alih yang pesat dan kebangkitan Internet of Things telah memaksa AI kembali menjadi tumpuan.

Sekarang kita melihat pembangun kod untuk membuat pembantu peribadi yang lebih hebat, kereta memandu sendiri, perisian pengenalan suara adaptif, alat terjemahan, sistem bantuan automatik, dan, tentu saja, permainan video yang lebih realistik.

Masa depan utama AI mungkin tidak dapat dipastikan, tetapi jelas bahawa dari masa ini AI akan memainkan peranan yang semakin penting dalam pembangunan komputer dan mesin.

Bacaan dan Sumber Lanjut

Kami mempunyai lebih banyak panduan, tutorial, dan infografik yang berkaitan dengan pengkodan dan pengembangan AI:

  • Sumber Prolog: bahasa ini dikembangkan terutamanya untuk memproses bahasa.
  • Lisp: salah satu bahasa peringkat tinggi pertama, sangat penting dalam pengaturcaraan AI. Lihat artikel kami mengenai varian Lisp: AutoLISP, Clojure, Common Lisp, Emacs Lisp, dan Skema.
  • Cara Mengelakkan Jatuh Cinta dengan Chatbot: walaupun tajuknya tidak sedap dipakai, infografik ini memberikan sejarah hebat mengenai komputer yang bercakap.

Superkomputer Membentuk Masa Depan Kemanusiaan

Ingin tahu di mana AI benar-benar berlepas? Lihat infografik kami, Superkomputer Membentuk Masa Depan Kemanusiaan

Superkomputer Membentuk Masa Depan Kemanusiaan
Superkomputer Membentuk Masa Depan Kemanusiaan

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