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Android 용 인공 지능 퀴즈 Prep Pro 순위 및 요약

Android 용 인공 지능 퀴즈 Prep Pro 태그

Android 용 인공 지능 퀴즈 Prep Pro 설명

인공 지능 퀴즈 Prep Pro 컴퓨터 과학의 컴퓨터 과학의 인공 지능 (AI)은 인간이 보여주는 자연스러운 인텔리전스와 달리 기계에 의해 시연 된 지능입니다. 구어체는 "인공 지능"이라는 용어는 인간이 "학습"및 "문제 해결"과 같은 인간의 마음과 관련된 "인지"기능을 모방하는 기계 (또는 컴퓨터)를 설명하는 데 사용됩니다. 기계가 점점 더 많이 발생함에 따라 "인텔리전스"를 요구하는 것으로 간주되는 작업은 AI 효과로 알려진 현상 인 AI의 정의에서 종종 제거됩니다. 테슬러의 정리에있는 퀴 펫은 "AI가 아직 끝나지 않았던 것이 무엇이든간에"라고 말합니다. "예를 들어 광학 문자 인식은 AI로 간주되는 것으로 간주되는 것들로부터 자주 제외되며 일상적인 기술이되었습니다. 일반적으로 AI로 분류 된 현대 기계 기능은 성공적으로 인간 음성을 성공적으로 이해하고 있으며, 전략적 게임 시스템 (예 : 체스 및 이동)에서 최고 수준의 경쟁, 자율적으로 운영되는 자동차, 컨텐츠 전달 네트워크 및 군사 시뮬레이션의 지능형 라우팅 및 군사 시뮬레이션 . 인공 지능은 분석, 인간 - 영감 및 인간화 된 인공 지능의 세 가지 유형의 시스템으로 분류 할 수 있습니다. 분석 AI는인지 지능과 일치하는 특성 만 있습니다. 미래의 결정을 알리기위한 과거의 경험을 바탕으로 세계의인지 표현을 생성하고 학습을 사용합니다. 인간 - 영감을받은 AI는인지적이고 감정적 인 지능으로 인한 요소가 있습니다. 인지 요소 외에도 인간의 감정을 이해하고 의사 결정에서 그들을 고려할 때. 인간화 된 AI는 모든 유형의 역량 (즉,인지, 정서적 및 사회적 지능)의 특징을 보여 주며, 자의식을 취할 수 있으며 상호 작용에서 셀프 인식이 될 수 있습니다. 인공 지능은 학업으로 설립되었습니다. 1956 년에 징계가 몇 년 동안 낙관주의의 몇 가지를 경험했기 때문에 실망과 자금의 상실 ( "AI 겨울"이라고도 함), 의 새로운 접근 방식이 뒤 따랐다. , 성공 및 재생 된 자금 조달. 대부분의 역사를 위해 AI 연구는 종종 서로 의사 소통하지 못하는 서브 필드로 나뉩니다. 이 하위 필드는 특정 목표 (예 : "로봇"또는 "기계 학습"), 특정 도구 ( "논리"또는 인공 신경 네트워크)의 사용 또는 깊은 철학적 차이와 같은 기술적 인 고려 사항을 기반으로합니다. 15] Subfields는 또한 사회적 요인 (특정 기관 또는 특정 연구원의 일)에 기반을 두었습니다. AI 연구의 전통적인 문제 (또는 목표)는 추론, 지식 표현, 계획, 학습, 자연 언어 가공, 지각 및 물체를 이동하고 조작하는 기능. 일반 정보는 현장의 장기 목표 중 하나입니다. 접근법에는 통계적 방법, 계산 정보 및 전통적인 상징 인 AI가 포함됩니다. 많은 도구가 검색 및 수학 최적화, 인공 신경 네트워크 및 통계, 확률 및 경제성을 기반으로하는 방법을 포함하여 AI에서 사용됩니다. AI 필드는 컴퓨터 과학, 정보 공학, 수학, 심리학, 언어학, 철학 및 기타 여러 분야를 끌어냅니다. 그것을 시뮬레이션하기 위해 만들 수 있습니다. " 이것은 마음의 본질과 고대성 이후의 신화, 소설 및 철학에 의해 탐구 된 문제인 인간과 같은 인텔리전스로 부여 된 인공적인 존재를 창조하는 윤리를 일으킨다. 일부 사람들은 또한 통치가 진행되면 인류에게 위험이 될 위험이 될 것으로 생각합니다. 다른 사람들은 AI가 이전의 기술 혁명과 달리 질량 실업 위험을 일으킬 것으로 믿습니다.

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