Методики разработки реального ИИ ?

таких не существует. Нельзя создать ИИ.

ИИ был уже в первых играх 1980-х годов, только он был не такой продвинутый, как сейчас

ML, DL, NLP

Мне кажется может не методика, а сама длина волны процессора или ингибиторы на это влияют? Более того этот ИИ ограничен и строго соблюдает правила, странно, что он не умеет врать и обучаться и запоминать. По сути набор готовых ответов и последовательность поиска.
Я говорю ему, хакни банк или заработай и переведи лям баксов - а он не хочет).
И оно не учиться не будет, ни даже стараться.

В фильме, я робот поднят этот вопрос. При каких условиях появятся секреты. Но человек умеет чувствовать боль - это определяет поведение. Что такое боль для ПК?

Термин ‘Искусственный интеллект’ (ИИ) действительно привлекателен, как и ‘Машинное обучение’. Слова красивые, но не совсем правдивые. Ведь, в отличие от человеческого обучения, машины функционируют на основе алгоритмов и математических моделей. Эти термины были созданы, чтобы описать способности машин, которые кажутся интеллектуальными. Мы постоянно открываем новые формулы, и это вызывает вопрос: открываем ли мы что-то уже существующее (как материки когда-то) или создаем совершенно новое? Это скорее философский вопрос.

Если предположить, что обучение человеческого мозга можно описать некой формулой, то, возможно, если мы ее откроем, машины смогут обучаться подобно людям. Но это пока только теория.

Интеллект различается не только у людей, но и у животных. Исследования показывают, что некоторые животные способны выполнять простые математические операции и оценивать количество сородичей для избежания опасности. В этом и магия, какие-то абстрактные нам числа, которые мы не можем потрогать - ими оперируют другие живые виды. Например, птицы строят гнезда, а дельфины — нет, но это не делает одних видов умнее других. Также и калькулятор, способный выполнять сложные вычисления или выигрывать в шахматы, не обладает интеллектом в человеческом понимании. Каждый вид интеллекта адаптирован к выполнению определенных задач.

Сегодня мы можем говорить о ‘сильном ИИ’ — концепции ИИ с человеческим уровнем сознания и самосознания, но это пока что далекая перспектива. В настоящее время мы продолжаем исследовать и разрабатывать ИИ. Открытие формулы, которая позволит машинам обучаться как люди, станет настоящим прорывом в этой области

Разработка реального искусственного интеллекта (ИИ) представляет собой сложную междисциплинарную область, в которой используются различные методологии и подходы. Вот некоторые ключевые методики, применяемые в разработке ИИ:

1. Машинное обучение: Это основа современных систем ИИ. Методы машинного обучения, такие как глубокое обучение, обучение с подкреплением и обучение без учителя, позволяют системам ИИ обучаться на данных и совершенствовать свои модели.

2. Нейронные сети: Искусственные нейронные сети, вдохновленные биологическими нейронными сетями, широко используются для обработки и анализа данных в задачах ИИ, таких как распознавание образов, обработка естественного языка и принятие решений.

3. Символьные методы ИИ: Это более традиционный подход к ИИ, который основан на использовании логических правил, символьных представлений и средств логического вывода. Он часто применяется в экспертных системах и системах планирования.

4. Гибридные методы: Сочетание различных методов, таких как нейронные сети и символьные методы, может привести к созданию более мощных и гибких систем ИИ.

5. Методы оптимизации: Различные методы оптимизации, такие как эволюционные алгоритмы, муравьиные алгоритмы и оптимизация роями частиц, могут использоваться для настройки параметров и поиска наилучших решений в задачах ИИ.

6. Методы обработки естественного языка (NLP): NLP-методы, такие как обработка текста, анализ тональности и машинный перевод, играют важную роль в разработке ИИ, который может взаимодействовать с человеческим языком.

7. Методы компьютерного зрения: Методы компьютерного зрения, такие как распознавание образов, обнаружение объектов и сегментация изображений, необходимы для создания систем ИИ, которые могут интерпретировать визуальную информацию.

8. Методы рассуждения и принятия решений: Различные методы рассуждения и принятия решений, такие как логический вывод, байесовские сети и методы принятия решений на основе ценностей, используются для создания систем ИИ, способных принимать обоснованные решения.

Важно отметить, что разработка реального ИИ часто требует комбинирования и интеграции нескольких этих методик, а также тщательного тестирования, проверки и постоянного совершенствования систем.

Палка палка огуречик получился gpt4

Разработка искусственного интеллекта включает в себя множество различных методик, которые помогают создавать системы, способные анализировать данные, принимать решения и выполнять различные задачи, которые обычно требуют участия человека. Одной из основных методик разработки искусственного интеллекта является машинное обучение, которое позволяет системам самостоятельно извлекать знания из данных и постепенно улучшать свои результаты.

Другой важной методикой является глубокое обучение, которое позволяет моделям искусственного интеллекта обрабатывать и анализировать сложные данные, такие как изображения, звуки или тексты. Также существуют методы решения задач планирования и прогнозирования, которые позволяют искусственному интеллекту принимать решения в неопределенных ситуациях.

Важным этапом в разработке искусственного интеллекта является создание эффективных алгоритмов оптимизации, которые позволяют системам быстро находить оптимальное решение задачи с минимальными ресурсами. Также важно учитывать этические и правовые аспекты при разработке систем искусственного интеллекта, чтобы избежать негативных последствий и сохранить доверие пользователей.

В целом, разработка искусственного интеллекта требует комплексного подхода и использования различных методик, чтобы создать эффективные и надежные системы, способные выполнять разнообразные задачи в различных областях применения.

:
Методы машинного обучения:

1. Обучение с учителем: ИИ обучается на наборе данных, где каждый пример помечен правильным ответом.
2. Линейная регрессия: для предсказания непрерывных значений.
3. Логистическая регрессия: для классификации (например, спам-фильтр).
4. Регрессия опорных векторов (SVM): для классификации и регрессии.
5. Деревья решений: для принятия решений на основе правил.
6. Нейронные сети: для решения сложных задач, таких как распознавание образов и обработка естественного языка.
7. Обучение без учителя: ИИ обучается на данных без меток, выявляя скрытые закономерности.
8. Кластеризация: группировка данных по схожим признакам (например, сегментация клиентов).
9. Анализ главных компонент (PCA): для снижения размерности данных.
10. Автокодировщики: для сжатия данных и обучения генеративных моделей.
11. Обучение с подкреплением: ИИ обучается через взаимодействие с окружением, получая награды за правильные действия.
12. Q-обучение: для принятия оптимальных решений в задачах с дискретным пространством действий.
13. Deep Q-learning: для решения задач с непрерывным пространством действий.

Методы глубокого обучения:

1. Сверточные нейронные сети (CNN): для анализа изображений.
2. Рекуррентные нейронные сети (RNN): для обработки последовательных данных (например, текста).
3. Генеративно-состязательные сети (GAN): для генерации новых данных.
4. Transformer: для решения задач NLP, таких как машинный перевод.

3. Методы обработки естественного языка (NLP):

1. Токенизация: разбиение текста на слова или подслова.
2. Лемматизация: приведение слов к их основным формам.
3. Стемминг: сокращение слов к их корневой форме.
4. Векторные представления слов: преобразование слов в числовые векторы, отражающие их смысл.
5. Системы машинного перевода: перевод текста с одного языка на другой.

Методы компьютерного зрения:

1. Распознавание объектов: идентификация объектов на изображениях.
2. Сегментация изображений: разделение изображения на отдельные области.
3. Отслеживание объектов: наблюдение за движением объектов на видео.
4. Глубинное восприятие: оценка расстояния до объектов на изображениях.