Künstliche Intelligenz - Intelligente Systeme
Während Sie künstliche Intelligenz studieren, müssen Sie wissen, was Intelligenz ist. Dieses Kapitel behandelt die Idee der Intelligenz, Typen und Komponenten der Intelligenz.
Was ist Intelligenz?
Die Fähigkeit eines Systems, Beziehungen und Analogien zu berechnen, zu begründen, wahrzunehmen, aus Erfahrungen zu lernen, Informationen aus dem Gedächtnis zu speichern und abzurufen, Probleme zu lösen, komplexe Ideen zu verstehen, die natürliche Sprache fließend zu verwenden, neue Situationen zu klassifizieren, zu verallgemeinern und anzupassen.
Arten von Intelligenz
Wie von Howard Gardner, einem amerikanischen Entwicklungspsychologen, beschrieben, ist die Intelligenz vielfältig -
Intelligenz | Beschreibung | Beispiel |
---|---|---|
Sprachliche Intelligenz | Die Fähigkeit, Mechanismen der Phonologie (Sprachlaute), Syntax (Grammatik) und Semantik (Bedeutung) zu sprechen, zu erkennen und zu verwenden. | Erzähler, Redner |
Musikalische Intelligenz | Die Fähigkeit, Bedeutungen aus Klang, Tonhöhe und Rhythmus zu erschaffen, mit ihnen zu kommunizieren und sie zu verstehen. | Musiker, Sänger, Komponisten |
Logisch-mathematische Intelligenz | Die Fähigkeit, Beziehungen ohne Handlungen oder Objekte zu nutzen und zu verstehen. Komplexe und abstrakte Ideen verstehen. | Mathematiker, Wissenschaftler |
Räumliche Intelligenz | Die Fähigkeit, visuelle oder räumliche Informationen wahrzunehmen, zu ändern und visuelle Bilder ohne Bezug auf die Objekte neu zu erstellen, 3D-Bilder zu erstellen und sie zu verschieben und zu drehen. | Kartenleser, Astronauten, Physiker |
Körperlich-kinästhetische Intelligenz | Die Fähigkeit, den gesamten Körper oder einen Teil davon zu verwenden, um Probleme oder Modeprodukte zu lösen, die Fein- und Grobmotorik zu kontrollieren und die Objekte zu manipulieren. | Spieler, Tänzer |
Intrapersonelle Intelligenz | Die Fähigkeit, zwischen eigenen Gefühlen, Absichten und Motivationen zu unterscheiden. | Gautam Buddhha |
Zwischenmenschliche Intelligenz | Die Fähigkeit, die Gefühle, Überzeugungen und Absichten anderer Menschen zu erkennen und zu unterscheiden. | Massenkommunikatoren, Interviewer |
Man kann sagen, eine Maschine oder ein System ist artificially intelligent wenn es mit mindestens einer und höchstens allen darin enthaltenen Intelligenzen ausgestattet ist.
Woraus besteht Intelligenz?
Die Intelligenz ist nicht greifbar. Es besteht aus -
- Reasoning
- Learning
- Probleme lösen
- Perception
- Sprachliche Intelligenz
Lassen Sie uns alle Komponenten kurz durchgehen -
Reasoning- Es ist die Reihe von Prozessen, die es uns ermöglichen, eine Grundlage für die Beurteilung, Entscheidungsfindung und Vorhersage zu schaffen. Es gibt im Allgemeinen zwei Arten -
Induktives Denken | Deduktives Denken |
---|---|
Es führt spezifische Beobachtungen durch, um allgemeine Aussagen zu treffen. | Es beginnt mit einer allgemeinen Aussage und untersucht die Möglichkeiten, zu einer bestimmten, logischen Schlussfolgerung zu gelangen. |
Selbst wenn alle Prämissen in einer Aussage wahr sind, lässt das induktive Denken zu, dass die Schlussfolgerung falsch ist. | Wenn etwas für eine Klasse von Dingen im Allgemeinen gilt, gilt dies auch für alle Mitglieder dieser Klasse. |
Beispiel - "Nita ist eine Lehrerin. Nita ist fleißig. Deshalb sind alle Lehrer fleißig." | Beispiel - "Alle Frauen über 60 Jahre sind Großmütter. Shalini ist 65 Jahre alt. Daher ist Shalini eine Großmutter." |
Learning- Es ist die Aktivität, Wissen oder Fähigkeiten zu erwerben, indem man etwas studiert, übt, unterrichtet oder erlebt. Lernen erhöht das Bewusstsein für die Themen der Studie.
Die Fähigkeit zum Lernen besitzen Menschen, einige Tiere und KI-fähige Systeme. Lernen wird kategorisiert als -
Auditory Learning- Es lernt durch Zuhören und Hören. Zum Beispiel Schüler, die aufgezeichnete Audiovorträge hören.
Episodic Learning- Lernen, indem man sich an Sequenzen von Ereignissen erinnert, die man gesehen oder erlebt hat. Dies ist linear und geordnet.
Motor Learning- Es lernt durch präzise Bewegung der Muskeln. Zum Beispiel Objekte auswählen, schreiben usw.
Observational Learning- Lernen, indem man andere beobachtet und nachahmt. Zum Beispiel versucht das Kind zu lernen, indem es seine Eltern nachahmt.
Perceptual Learning- Es lernt, Reize zu erkennen, die man zuvor gesehen hat. Zum Beispiel das Identifizieren und Klassifizieren von Objekten und Situationen.
Relational Learning- Es geht darum zu lernen, zwischen verschiedenen Reizen anhand relationaler Eigenschaften und nicht anhand absoluter Eigenschaften zu unterscheiden. Zum Beispiel das Hinzufügen von "etwas weniger" Salz zum Zeitpunkt des Kochens von Kartoffeln, die beim letzten Mal salzig wurden, wenn sie mit dem Hinzufügen eines Esslöffels Salz gekocht wurden.
Spatial Learning - Es lernt durch visuelle Reize wie Bilder, Farben, Karten usw. Zum Beispiel kann eine Person eine Roadmap erstellen, bevor sie der Straße tatsächlich folgt.
Stimulus-Response Learning- Es lernt, ein bestimmtes Verhalten auszuführen, wenn ein bestimmter Reiz vorhanden ist. Zum Beispiel hebt ein Hund sein Ohr, wenn er eine Türklingel hört.
Problem Solving - Es ist der Prozess, in dem man aus einer gegenwärtigen Situation heraus eine gewünschte Lösung wahrnimmt und versucht, indem man einen Weg geht, der durch bekannte oder unbekannte Hürden blockiert ist.
Problemlösung umfasst auch decision makingDies ist der Prozess der Auswahl der am besten geeigneten Alternative aus mehreren Alternativen, um das gewünschte Ziel zu erreichen.
Perception - Es ist der Prozess des Erfassens, Interpretierens, Auswählens und Organisierens sensorischer Informationen.
Wahrnehmung setzt voraus sensing. Beim Menschen wird die Wahrnehmung durch Sinnesorgane unterstützt. Im Bereich der KI setzt der Wahrnehmungsmechanismus die von den Sensoren erfassten Daten auf sinnvolle Weise zusammen.
Linguistic Intelligence- Es ist die Fähigkeit, die verbale und geschriebene Sprache zu benutzen, zu verstehen, zu sprechen und zu schreiben. Es ist wichtig in der zwischenmenschlichen Kommunikation.
Unterschied zwischen menschlicher und maschineller Intelligenz
Menschen nehmen durch Muster wahr, während die Maschinen durch Regeln und Daten wahrnehmen.
Menschen speichern und rufen Informationen nach Mustern ab, Maschinen tun dies durch die Suche nach Algorithmen. Zum Beispiel ist die Nummer 40404040 leicht zu merken, zu speichern und abzurufen, da ihr Muster einfach ist.
Menschen können das gesamte Objekt herausfinden, selbst wenn ein Teil davon fehlt oder verzerrt ist. wohingegen die Maschinen es nicht richtig machen können.