Tudjon meg többet az AI programozásról: Tud-e okosabb programokat készíteni, mint az emberek?

Közzététel: Támogatása segít fenntartani a webhely működését! Az ezen az oldalon javasolt szolgáltatások némelyikén referenciadíjat keresünk.


Amikor a mesterséges intelligencia (AI) kifejezést említik, legtöbben rögtön az öntudatos gépekre gondolkodnak, amelyeket a kedvenc könyveinkben vagy filmjeinkben ábrázolunk..

Képzelünk olyan robotokat, amelyek képesek maguknak gondolni, mint például az R2-D2, gépeket, amelyek küzdenek a bűnözéssel és megvédik az embereket, mint az Astroboy; vagy elképzelünk egy olyan világot, amelyben ezek a gondolkodógépek ellenünk fordultak, ahol a HAL 9000 megtámadja a legénységét, vagy a Skynet támadást indít az egész emberiség ellen.

Függetlenül attól, hogy az AI-t jónak vagy rossznak tekintjük, sokan az AI-t a számítástechnika elkerülhetetlen fejlődésének tekintik, ahol a számítógépes rendszerek végső soron képesek gondolkodni és problémákat megoldani, akár jobban, akár jobban, mint az emberek..

A modern AI valósága kevésbé elbűvölő és lenyűgöző.

A mesterséges intelligenciát egyre több módon alkalmazzák, az online segítségnyújtástól a kézírás értelmezéséig az autóvezetésig, de ezek egyike sem hasonlít a hollywoodi elképzeléshez. Könnyű figyelmen kívül hagyni az óriási előrelépéseket vagy az ezen eredmények mögött rejlő hihetetlen tudományt.

A számítástechnika területén az AI programozás olyan rendszerek megtervezését foglalja magában, amelyek „racionalizálhatják” a problémát, több lehetséges eredményt értékelnek, és kiválasztják a legmagasabb siker potenciállal rendelkező utat.

Miután egy AI-program választotta a megoldását, képesnek kell lennie arra, hogy értékelje a művelet eredményeit, és visszatérjen erre az információra, amikor legközelebb hasonló döntést kell hoznia. Ily módon egy AI rendszer „megtanulja” és „problémamegoldja” a programozás keretein belül.

A hagyományos programozással ellentétben, amely elsősorban a matematikára és a logikára támaszkodik, az AI programozás megköveteli a számítógépes tudósoktól, hogy beépítsenek számos más tudományágot, például a pszichológiát, az idegtudományt és a nyelvtudást, és olyan rendszerek kifejlesztése érdekében, amelyek képesek megismételni az emberhez hasonló gondolati folyamatokat és viselkedést.

Az AI kutatás az intelligencia bizonyos területeire összpontosít, mint például az érvelés, a tervezés, a kommunikáció, a kreativitás és az objektummanipuláció. Sokak számára az AI itt felel meg elvárásainknak.

Ahelyett, hogy teljesen működőképes emberekként viselkednének, az AI programok általában nagyon szűk fókuszban vannak, például egy adott játék megtanulása vagy logikus válaszok megadása a beírt vagy feltett kérdésekre..

De ezeket a teljesítményeket nem szabad figyelmen kívül hagyni, mivel minden egyes kisebb előrehaladási feladat egy lépéssel közelebb hozza az AI-t az általános intelligencia végső céljához..

Az AI programozás története

Míg történeteket készítettek és elméletek javasoltak az AI lehetőségeiről évszázadok óta, addig kevés hivatalos formában tanulmányozták az AI-t, amíg az 1956-os Dartmouth Nyugati Mesterséges Intelligencia Kutatási Projekt megalapította az AI-t legitim kutatási területként..

Az elkövetkező tizenöt évben az AI kutatása számos jelentős ugrást tett előre, amelynek során a számítógépeket megtanították, hogy nyerjenek dámon, fejlett matematikai problémákat oldjanak meg, sőt még beszéljenek.

Amikor az államfinanszírozás az 1970-es évek közepén megszáradt, az AI kutatása több évvel lelassult. De az 1980-as években újjáéledtünk az érdeklődésünk iránt az AI iránt, nagyrészt a szakértői rendszerek, a döntéshozó feladatokra tervezett nagyszámítógépes rendszerek sikere alapján..

Ezek a szakértői gépek a szabályok és az ismert tények tudásbázisát, valamint egy következtetési motort használtak fel annak érdekében, hogy a már meglévő ismereteket új tények következtetéseire alkalmazzák.

Ugyanakkor a PC emelkedése egy teljesen új arénát hozott létre az AI kutatására.

Az ügyfél-szerver modell lehetővé tette a programozók számára, hogy lemondhassák a hatalmas mainframeket – ez jelentős megtakarítást jelent az idő és a költségvetés szempontjából.

És amint a számítógépek az 1980-as és 1990-es évek során jobban összekapcsolódtak, az AI kutatói képesek voltak kihasználni a megosztott számítógépes környezetek erejét..

Az egész időszak alatt az AI területe bővült és egyre inkább hírhedt. Az egyik legismertebb fejlemény 1997-ben történt, amikor az IBM Deep Blue legyőzte az uralkodó sakk világbajnokot, Garry Kasparovot..

Ez az esemény jelentős fordulópontot jelentett az AI számára, mivel bebizonyította, hogy a számítógép nemcsak játékot tud megtanulni, hanem olyan szintű mesterlépést is elérhet, amelyet korábban csak az emberek rendelkezésére álltak.

Manapság az AI területén számos valós alkalmazást láttak, az okostelefonok számítógépes személyes segítségétől az önjáró autókig, és a további automatizálás iránti igény növekszik.

Noha az általános intelligencia továbbra is a sci-fi filmek számára van fenntartva, a számítógépek minden nap képesek bonyolultabb döntéshozatali folyamatokra bírni.

Hol lehet megtanulni az AI programozását

Függetlenül attól, hogy tapasztalt programozó vagy, aki el akarja fejleszteni az AI-t, vagy csak most kezdődik, ezek a webhelyek segíthetnek az AI-koncepciók beillesztésében a programokba.

  • Bevezetés az AI programozásához a játékokkal: az AI programozás egyszerű bevezetése megtanítja, hogy adjunk hozzá Ai elemeket egy egyszerű szörny játékhoz. Minta kóddal és az összes hozzáadott logika részletes magyarázatával gyorsan megtanulhatja az AI programozás számos alapvető fogalmát.
  • Lisp oktatóanyagok: Ez az oldal a Lisp, az AI programozás egyik legnépszerűbb nyelvének tanulására szolgáló oktatóanyagok gyűjteményét tartalmazza, különösen az AI kutatás korai évtizedeiben.
  • Mesterséges intelligencia programozás Prologban: A mesterképzés kurzusának vázlata és előadásainak bevezetése bemutatja Prologt, az AI kutatás egyik kulcsnyelvét, valamint a fejlett Prolog programozási koncepciókat és AI implementációkat..
  • Algoritmusok a C # -ben: A webhely AI szakasza rengeteg erőforrást biztosít a C # fejlesztők számára, akik az AI koncepciókat szeretnék megvalósítani munkájukban, ideértve a mintakódot, az oktatóanyagokat és az AI fejlesztésének modern elméleteit..

Online közösségek

Rengeteg AI rajongó van az interneten. Ha érdekel többet megtudni az AI-ről vagy a modern fejlemények mögött álló sok elméletről, nézd meg ezeket az AI közösségi webhelyeket.

  • AI fórumok: az AI-val kapcsolatos fórumok e gyűjteménye olyan témákat fed le, mint a mesterséges intelligencia filozófiai következményei, a jelenlegi kutatások, a chatbotok, a HAL, valamint a nyelv és a gondolkodás új perspektívái.
  • A Mesterséges Intelligencia Fóruma: a Texasi Egyetem házigazdája, ez az online közösség kéthetente ülésezik, hogy megvitassák a mesterséges intelligencia aktuális kérdéseit. Minden találkozó során egy kiváló vendégszólaló előadást tart az AI kiemelkedő területén. A múltbeli beszélgetések átiratai elérhetők archívumaikban.
  • Game-AI fórum: ez a fórum kifejezetten az AI implementációira összpontosít játékfejlesztésre.

Könyvek

A mesterséges intelligenciáról szóló könyvek a legális programozási útmutatótól a tudományos fantasztikus szélsőséges repülésekig terjednek. Ezen útmutató kedvéért a szövegristát a jelenlegi programozási gyakorlatra és a jól megalapozott elméletekre korlátoztuk.

  • Mesterséges intelligencia: modern megközelítés (2009), Russell és Norvig: ez a szöveg széles áttekintést nyújt a modern elméletekről és a mesterséges intelligencia megvalósításáról. Az olyan fogalmakat vizsgálja, mint az intelligenciaelmélet, a logikai érvelés és a játék, megmutatja, hogyan lehet azokat alkalmazni a programozásban, a robotikában és még az emberekben is. Bár a könyv elsősorban számítógépes tudósok számára készült, a nyelvészek vagy bárki érdeklődését felkeltheti a jelenlegi AI trendek iránt.
  • Gépi tanulás a bábuk számára (2016), Mueller és Massaron: bizonyíték arra, hogy az AI elérte a mainstream-et, még a Dummies is részt vesznek! Ez az AI belépő szintű útmutató alapvető áttekintést nyújt arról, hogy miként és miért használják az AI-t, bemutatja a mesterséges intelligencia alapvető fogalmait, valamint áttekintést nyújt az AI megvalósításához használt programozási nyelvekről és eszközökről, különös tekintettel a Pythonra és a R.
  • Java mélytanulás alapjai (2016), Yusuke Sugomori: ezt a fejlett szöveget tapasztalt Java fejlesztőknek vagy adattudósoknak szánják, akik az AI koncepciókat akarják beépíteni a Java programozásba. A könyv végigvezeti az olvasókat a gépi tanulási algoritmusok áttekintésével, majd lépésről lépésre végzi azokat egy gyakorlati sorozaton keresztül, amely számos jelenlegi AI és Deep Learning koncepciót és megvalósítást tartalmaz, mindenekelőtt a Java programozásra összpontosítva..
  • A mesterséges intelligencia programozásának paradigmái: esettanulmányok a Common Lisp-ben (1991), Peter Norvig: ez a fejlett programozási szöveg különféle összetett AI programokat szétválaszt, és útmutatást nyújt az olvasók számára az átírásuk során a Common Lisp használatával. A könyv az elmélet helyett a valós alkalmazásokra összpontosít, különös tekintettel a nagy és összetett programfejlesztésre. Az AI megvalósításán túl kiváló útmutató a hatékonyság javítására és a komplex Lisp programok hibaelhárítására.
  • Prolog programozás a mesterséges intelligencia számára(2000), Ivan Bratko: ez a szöveg bevezetés a Prologba és útmutatás a közös AI fogalmakhoz. Miután az olvasók rendelkezésére bocsátották a Prolog nyelvét, a szerző több Prolog alapú gyakorlatot és példát mutat be annak bemutatására, hogy az AI miként építhető be a modern programozásba.
  • Unity AI játékprogramozás (2015), Ray Barrera et al.: Ez a fejlett programozási útmutató a C # alapvető ismereteivel és a Unity szerkesztő használatával kapcsolatos tapasztalatokkal rendelkező programozók számára készült. Bemutatja az AI programozás lényeges fogalmait, és hogyan lehet azokat felhasználni a játékfejlesztés során szenzoros rendszer létrehozására, útmeghatározó rendszerek kifejlesztésére, mesterséges tömeg felépítésére, karakter viselkedés kialakítására és fuzzy logikai koncepciók megvalósítására, hogy a világod és a karakterek valóban valóban megjelenjenek..

Következtetés

A modern AI programozó lehet, hogy nem olyan jó, mint egy Jetsons stílusú háztakarító robot. De a mobil technológiák gyors bevezetése és a tárgyak internetének megjelenése kényszerítette az AI-t a reflektorfénybe.

Most arra törekszünk, hogy a kódfejlesztők hatékonyabb személyi asszisztenseket, önálló járműveket, adaptív hangfelismerő szoftvereket, fordító eszközöket, automatizált súgó rendszereket és természetesen reálisabb videojátékokat hozzanak létre..

Az AI végső jövője bizonytalan lehet, de egyértelmű, hogy ettől kezdve az AI egyre fontosabb szerepet játszik a számítógép és a gép fejlesztésében.

További olvasmányok és források

Több útmutatás, oktatóanyag és infographics található az AI kódolásához és fejlesztéséhez:

  • Prolog források: ezt a nyelvet különösen a nyelv feldolgozására fejlesztették ki.
  • Lisp: az egyik első magas szintű nyelv, rendkívül fontos az AI programozásban. Nézze meg a Lisp-variánsokról szóló cikkeket: AutoLISP, Clojure, Common Lisp, Emacs Lisp és Scheme.
  • Hogyan kerüljük el a szerelmes beszélgetést egy Chatbotban: a pimasz cím ellenére ez az infographic nagyszerű történetet biztosít a beszélő számítógépekről.

A szuperszámítógépek az emberiség jövőjét alakítják

Szeretné tudni, hogy az AI hol indul? Nézze meg az infographic, szuperszámítógépek alakítják az emberiség jövőjét

A szuperszámítógépek az emberiség jövőjét alakítják
A szuperszámítógépek az emberiség jövőjét alakítják

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me