の将来については学者や専門家の間でも多くの意見の相違がある。人工知能。自己学習型コンピューターやロボットの可能性に興奮している人もいる一方で、スティーブン・ホーキングスのように、それに懸念を抱いている人もいます。スティーブン・ホーキングス氏によると、人工知能の研究が適切に行われなければ、ロボットが地球を乗っ取る可能性があります。
数週間前、人間をペットにしようとするロボットがニュースになりました。そう言うようにプログラムされていたのかもしれない。別のニュースでは、「イライラした」ロボットが日本の自動車組立ラインで人間を殺害した。人工知能の分野でどのような進歩が見られるかは正確にはわかりません。それが良いことになるのか、それともスティーブン・ホーキングスの懸念が現実になるのかもわかりません。それとは関係なく、私たちは人工知能の世界で使われている流行語を知っておく必要があります。そうすることで、この分野の論文を研究し、用語の迷路に迷い込まないようにすることができます。次回このテーマに関する論文を読むときに、その論文で使用されている単語をグーグルで検索する必要がないように、人工知能で使用される小さいながらも重要な用語のリストをまとめました。
人工知能の用語
AI:人工知能;広い意味で人工知能の分野を指します。
アルゴリズム：プログラミングに興味がある人なら、この言葉を目にしたことがあるかもしれません。これは、タスクを完了するための一連の命令を指します。人工知能では、アルゴリズムがさまざまな問題や質問に対する答えを見つける方法を機械に指示します。
類推論: 類推という用語は一般的に非デジタル データを指しますが、AI の分野に関しては、人間 (科学者) が過去の結果に基づいて結論を導き出すプロセスを類推します。それは株式市場を予測することに似ています。過去のデータに基づいて地図や図が描かれ、プロセスや実験の結果を予測するために類推が適用されます。
ANN: 人工ニューロン ネットワーク: 人工ニューロン ネットワークは、推論の極限分野における多くの実験のバックボーンを形成します。複雑な問題を解決できないシステムは、自ら考えて複雑な問題を解決できるように、人工ニューロン ネットワークを組み込むように変更されます。人工ニューロン ネットワークは生物学的ニューロン ネットワークに基づいており、おそらく人工知能で使用されるすべての用語の中で最も恐ろしいものです。
バックプロパゲーション:逆コーディングのようなもの。結果はすでに存在しますが、結果に到達するプロセスは、関連するプロセスを AI 用途に対応したシステムに入力することによって把握されます。
逆方向連鎖:これは逆伝播のように聞こえますが、ここでの目的は、現在の目標の証拠として使用できるデータが存在するかどうかを判断することです。このシステムでは、専門家が既存のソリューションからソリューションに到達するのに役立ったプロセスに取り組み、プロセスが依存している可能性があるという証拠を見つけ出します。
CBR: 事例ベースの推論:過去に解決された類似事例をもとに問題を解決する手法。
ディープラーニング: 特殊なアルゴリズムを使用して複雑なデータセットをモデル化し、研究するプロセス。このメソッドは、データとデータセット間の関係を確立するためにも使用されます。
読む: とは機械学習と深層学習?
前方連鎖: 必要な目標に到達するために、一連の if-then サブプロセスを使用して、マシンが特定の時点から前進するプロセス。目的は、特定の問題に対して機能するシステムを見つけ出すことです。
帰納的推論: 特定の目標を達成するために証拠とデータセットを使用するプロセス。これは、データセットを構築するのではなく、すでに存在するデータセットに対して動作するため、通常のプログラミングとそれほど変わらないはずです。データの性質に基づいてデータを収集および集計することを、データマイニング帰納的推論では、データ マイニングの結果として作成されたデータセットが使用されます。
機械学習: 人工知能で使用されるもう 1 つの恐ろしい用語、機械学習タスクを実行するためのプログラムを供給されずに動作するマシンを指します。機械学習が導入され、システムの寿命が延びるにつれて改善されます。過去に得られた結果のパターンを利用して、現在の目標に向かって行動します。
NLP – 自然言語処理: 人工知能で使用されるもう 1 つの一般的な用語である自然言語処理は、音声認識またはジェスチャ ベースの入力に基づいています。ここで重要なのは、人間の言語をコマンドとして理解することです。 NLP を使用してマシンと対話するほど、コマンドの理解と処理が向上します。
剪定: 不要なソリューションを削除できるようにコードをクリーンアップするプロセス。しかし、コードを削減 (枝刈り) すると、マシンが実行できる決定の数は制限されます。
強力なAI: 強力とは、AI マシンに脳のような能力を提供することを目的とした人工知能の分野を指します。事実上、機械を人間と同じように知能化するように機能します。
弱いAI：現在市場に出回っているAIシステムのほとんどは弱いAI（人工知能）です。弱い AI マシンでも、推論と過去のデータセットに基づいて独自の決定を下すことができます。
私の理解によれば、これらは人工知能で使用される最も重要な用語です。
読む： 人工知能に関する事実と神話：弱いAI、強いAI、超AI。
