Lees meer oor AI-programmering: kan u programme slimmer as mense bou?

openbaarmaking: U ondersteuning help om die webwerf aan die gang te hou! Ons verdien ‘n verwysingsfooi vir sommige van die dienste wat ons op hierdie bladsy aanbeveel.


As die term Artificial Intelligence (AI) genoem word, dink die meeste van ons onmiddellik aan die selfbewuste masjiene wat in ons gunsteling boeke of films uitgebeeld word..

Ons verbeel ons robotte wat self kan dink soos R2-D2, masjiene wat misdaad beveg en mense soos Astroboy verdedig; of ons sien ‘n wêreld waarin hierdie denkmasjiene teen ons gedraai het, waar die HAL 9000 sy bemanning aanval of Skynet ‘n offensief teen die ganse mensdom van stapel laat loop.

Of ons AI as goed of sleg sien, baie van ons sien AI as ‘n onvermydelike progressie van rekenaarwetenskap, waar rekenaarstelsels uiteindelik goed of beter kan dink en oplos as wat mense doen..

Die realiteit van moderne AI is beide minder glansryk en meer fassinerend.

Kunsmatige intelligensie word op ‘n toenemende aantal maniere gebruik, van die aanlyn hulp verleen tot die interpretasie van handskrif tot die bestuur van motors, maar nie een daarvan vergelyk heeltemal met die Hollywood-visie nie. Dit is maklik om die geweldige vooruitgang wat ons gemaak het, of die ongelooflike wetenskap agter hierdie prestasies te sien.

In rekenaarwetenskap behels AI-programmering stelsels wat ‘n probleem kan ‘rasionaliseer’, verskeie moontlike uitkomste evalueer en ‘n pad met die grootste potensiaal vir sukses kies..

Sodra ‘n AI-program die oplossing daarvan gekies het, moet dit die resultate van die aksie kan evalueer en die volgende keer as hy ‘n soortgelyke besluit moet neem, na die inligting terugverwys. Op hierdie manier kan ‘n AI-stelsel binne die perke van die programmering ‘leer’ en ‘probleemoplossing’ hê.

Anders as tradisionele programmering, wat hoofsaaklik op wiskunde en logika staatmaak, vereis AI-programmering dat rekenaarwetenskaplikes ‘n verskeidenheid ander dissiplines, soos sielkunde, neurowetenskap en taalkunde, moet insluit om stelsels te ontwikkel wat menslike denkprosesse en gedrag kan herhaal..

AI-navorsing is geneig om op spesifieke areas van intelligensie te konsentreer, soos redenering, beplanning, kommunikasie, kreatiwiteit en objekmanipulasie. Vir baie is dit hier waar AI nie ons verwagtinge kortkom nie.

Eerder as om op te tree soos mense wat ten volle funksioneer, het AI-programme meestal ‘n baie nou fokus, soos om te leer om ‘n spesifieke speletjie te speel of om logiese antwoorde te gee op getikte of gestelde vrae.

Maar hierdie prestasies moet nie oor die hoof gesien word nie, want elke klein vooruitgangstake neem AI een stap nader aan die uiteindelike doel van Algemene Intelligensie.

Geskiedenis van AI-programmering

Terwyl daar eeue lank verhale geskep is en teorieë oor die moontlikheid van AI voorgestel is, was daar weinig geformaliseerde studie van AI totdat die Dartmouth-somernavorsingsprojek oor kunsmatige intelligensie in 1956 ‘n wettige navorsingsveld opgerig het..

Die volgende vyftien jaar het AI-navorsing ‘n aantal groot sprong vorentoe geneem, waartydens rekenaars geleer is om by ‘n toetsbal te wen, gevorderde wiskundeprobleme op te los en selfs.

Toe die owerheidsfinansiering in die middel van die sewentiger jare opdroog, het AI-navorsing vir ‘n paar jaar vertraag. Maar gedurende die 1980’s is ons belangstelling in AI herleef, grootliks gebaseer op die sukses van kundige stelsels, hoofraamrekenaars wat ontwerp is vir besluitneming.

Hierdie kundige masjiene gebruik ‘n kennisbasis van reëls en bekende feite, tesame met ‘n inferensiemotor om bestaande kennis toe te pas om nuwe feite af te lei..

Terselfdertyd het die opkoms van die rekenaar ‘n hele nuwe arena vir AI-navorsing geskep.

Die kliënt-bedienermodel het programmeerders die vryheid gegee om die reuse-hoofraamwerk te verbeur – ‘n aansienlike besparing in terme van tyd en begroting.

En namate rekenaars deur die 1980’s en 1990’s meer met mekaar verbind word, kon AI-navorsers voordeel trek uit die krag van gedeelde rekenaaromgewings.

Gedurende hierdie hele periode het die veld van AI uitgebrei en bekendheid verwerf. Een van die mees herkenbare ontwikkelings het in 1997 plaasgevind, toe die Deep Blue van IBM die regerende wêreldkampioen vir skaak, Garry Kasparov, verslaan het.

Hierdie gebeurtenis was ‘n beduidende keerpunt vir AI, want dit het getoon dat ‘n rekenaar nie net ‘n speletjie kan leer nie, maar ‘n vlak van bemeestering kan bereik wat voorheen slegs vir mense gedink is.

Op die gebied van AI is daar wêreldwye toepassings van gerekenariseerde persoonlike hulp op ons slimfone tot selfbesturende motors gesien, en die vraag na verdere outomatisering neem toe.

Alhoewel algemene intelligensie nog steeds gereserveer kan word vir wetenskaplike films, kan rekenaars elke dag meer ingewikkelde besluitnemingsprosesse aanpak.

Waar om AI-programmering te leer

Of u nou ‘n ervare programmeerder is wat wil AI vertrek of u net aan die gang is, hierdie webwerwe kan u help om AI-konsepte in u programme op te neem.

  • Inleiding tot AI-programmering vir speletjies: hierdie maklike inleiding tot AI-programmering leer jou om AI-elemente by te voeg tot ‘n eenvoudige monsterverspel. Deur middel van voorbeeldkode en gedetailleerde verduidelikings vir al die logika wat bygevoeg word, kan u vinnig ‘n verskeidenheid belangrike konsepte in AI-programmering leer.
  • Lisp-tutoriale: hierdie webwerf bevat ‘n versameling tutoriale vir die aanleer van Lisp, een van die gewildste tale vir AI-programmering, veral in die vroeë dekades van AI-navorsing.
  • Kunsmatige intelligensie-programmering in Prolog: die uiteensetting van die kursus en lesingnotas vir hierdie meestersgraadkursus bied ‘n inleiding tot Prolog, een van die belangrikste tale in AI-navorsing, sowel as gevorderde Prolog-programmeringskonsepte en AI-implementerings.
  • Algoritmes in C #: die AI-afdeling van hierdie webwerf bied ‘n oorvloed hulpbronne vir C # -ontwikkelaars wat AI-konsepte in hul werk wil implementeer, insluitend voorbeeldkode, tutoriale en moderne teorieë oor AI-ontwikkeling.

Aanlyngemeenskappe

Daar is baie AI-entoesiaste op die web. As u belangstel om meer te wete te kom oor AI, of die vele teorieë agter moderne ontwikkelings, gaan kyk na hierdie AI-gemeenskapswebwerwe.

  • AI-forums: hierdie versameling van AI-verwante forums dek onderwerpe soos die filosofiese implikasies van kunsmatige intelligensie, huidige navorsing, chatbots, HAL en nuwe perspektiewe op taal en denke..
  • Die forum vir kunsmatige intelligensie: aangebied deur die Universiteit van Texas, ontmoet hierdie aanlyngemeenskap tweeweekliks om huidige kwessies rakende kunsmatige intelligensie te bespreek. Tydens elke vergadering lewer ‘n vooraanstaande gasspreker ‘n praatjie oor ‘n prominente AI-area. Die transkripsies uit vorige gesprekke is beskikbaar in hul argiefafdeling.
  • Game-AI Forum: hierdie forum is spesifiek gefokus op AI-implementerings vir spelontwikkeling.

boeke

Boeke oor kunsmatige intelligensie wissel van wettige programmeringsgidse tot ekstreme vlugte van wetenskapfiksie. Ter wille van hierdie gids het ons ons lys teks beperk tot die huidige programmeringspraktyke en gevestigde teorieë.

  • Kunsmatige intelligensie: ‘n moderne benadering (2009) deur Russell en Norvig: hierdie teks bied ‘n breë oorsig van moderne teorieë en implementering van kunsmatige intelligensie. Daar word gekyk na konsepte soos intelligensie-teorie, logiese redenering en spelspeletjies om aan te toon hoe dit toegepas kan word op programmering, robotika en selfs mense. Alhoewel dit hoofsaaklik vir rekenaarwetenskaplikes geskryf is, kan die boek ook taalkundiges of enigiemand wat gefassineer is deur huidige AI-neigings, interesseer.
  • Masjienleer vir dummies (2016) deur Mueller en Massaron: bewys dat AI hoofstroom getref het, selfs die Dummies raak betrokke! Hierdie intreevlakgids vir AI bied ‘n basiese oorsig van hoe en waarom AI vandag gebruik word, bied fundamentele konsepte in kunsmatige intelligensie, en bied ‘n oorsig van programmeringstale en instrumente wat gebruik word om AI te implementeer, met die klem op Python en R.
  • Java Deep Learning Essentials (2016) deur Yusuke Sugomori: hierdie gevorderde teks is bedoel vir ervare Java-ontwikkelaars of data-wetenskaplike wat op soek is na AI-konsepte in hul Java-programmering te implementeer. Die boek lei lesers deur ‘n basiese oorsig van masjienleer-algoritmes en neem dit dan stap vir stap deur ‘n reeks oefeninge wat baie huidige AI- en Deep Learning-konsepte en -implementerings dek, met die klem op Java-programmering.
  • Paradigmas van kunsmatige intelligensie-programmering: gevallestudies in gewone lisp (1991) deur Peter Norvig: hierdie gevorderde programmeringsteks onderskei verskeie ingewikkelde AI-programme en lei lesers deur die proses om hulle te herskryf met behulp van Common Lisp. Die boek fokus op regte toepassings eerder as op teorie, met die klem op groot en ingewikkelde programontwikkeling. Behalwe vir die implementering van AI, is dit ‘n uitstekende gids om doeltreffendheid te verbeter en om komplekse Lisp-programme op te los.
  • Prolog-programmering vir kunsmatige intelligensie(2000) deur Ivan Bratko: hierdie teks is beide ‘n inleiding tot Prolog en ‘n gids vir algemene AI-konsepte. Nadat die leser ‘n grondslag in die Prolog-taal gegee het, gebruik die skrywer verskeie Prolog-gebaseerde oefeninge en voorbeelde om aan te toon hoe AI in moderne programmering geïnkorporeer kan word..
  • Eenheid AI-spelprogrammering (2015) deur Ray Barrera et al.: Hierdie gevorderde programmeringsgids is bedoel vir programmeerders met ‘n basiese begrip van C # en ervaring met behulp van die Unity-redakteur. Dit bied noodsaaklike konsepte in AI-programmering en hoe dit binne spelontwikkeling gebruik kan word om ‘n sensoriese stelsel te skep, padstelsels te ontwikkel, kunsmatige skares op te bou, karaktergedrag te konstrueer en fuzzy logiese konsepte te implementeer om u wêreld en karakters meer werklik te laat lyk..

Afsluiting

Om ‘n moderne AI-programmeerder te wees, is miskien nie so gaaf soos om ‘n huishoudrobot te hê nie. Maar die vinnige aanwending van mobiele tegnologieë en die opkoms van die Internet of Things het AI weer in die kollig gedwing.

Ons kyk nou na ontwikkelaars om kragtiger persoonlike assistente, selfbestuurende motors, sagteware vir adaptiewe stemherkenning, vertaalinstrumente, outomatiese hulpstelsels en natuurlik meer realistiese videospeletjies te skep..

Die uiteindelike toekoms van AI kan onseker wees, maar dit is duidelik dat AI van hierdie punt af ‘n al hoe groter rol in rekenaar- en masjienontwikkeling sal speel.

Verdere leeswerk en bronne

Ons het meer gidse, tutoriale en infografieë rakende AI-kodering en -ontwikkeling:

  • Prolog Resources: hierdie taal is veral ontwikkel om taal te verwerk.
  • Lisp: een van die eerste tale op hoë vlak, dit was baie belangrik in AI-programmering. Kyk na ons artikels oor Lisp-variante: AutoLISP, Clojure, Common Lisp, Emacs Lisp en Scheme.
  • Hoe om te verhoed dat u verlief raak op ‘n chatbot: ondanks die oulike titel bied hierdie infografiese geskiedenis ‘n wonderlike geskiedenis van praatrekenaars.

Superrekenaars vorm die toekoms van die mensdom

Wil u weet waar AI regtig opstyg? Kyk na ons infografiese superrekenaars vorm toekoms van die mensdom

Superrekenaars vorm die toekoms van die mensdom
Superrekenaars vorm die toekoms van die mensdom

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