人工知能は、機械の知性を生み出すことを目的としたコンピューター サイエンスの一分野です。この言葉は、1956 年にジョン・マッカーシーによって造られ、「インテリジェントな機械を作るための科学と工学」と定義されています。これは息をのむような楽観主義の非常にホットなテーマであり、後年多くの挫折に見舞われてきましたが、今日では現代のテクノロジーにとって不可欠な基盤であり、コンピューター サイエンスの多くの困難な問題を解決しています。
研究AI は進行中のプロセスであり、主に推論、計画、コミュニケーション、学習、知覚、知識、およびオブジェクトを移動および操作する能力が含まれます。理論的な意見の相違が非常に多いため、多くの研究者はもはやコンピュータで AI が可能であるとは信じていません。思考機械や AI は映画や本でしか見られない神話、フィクション、憶測に過ぎないと考える人もいます。 20 世紀半ば、AI に関する調査と研究は、コンピューター サイエンスの発展の主流でした。神経学に基づいてインテリジェントな機械を構築する研究を始めた科学者はほとんどいませんでした。彼らはまた、サイバネティックスと呼ばれる制御と安定性のメカニズムを備えた、情報の新しい数学的理論に関する研究を開始しました。これは、デジタル コンピューターの発明につながりました。ロボット工学、医学（診断）、市場取引、コンピュータ ゲーム、ロケット、おもちゃ、検索エンジンなど、さまざまな名前があります。実際には、AI は使用が提案されたとおりに使用されるのではなく、人工知能効果と呼ばれるその効果のみが使用されています。 AI の研究が始まって以来、AI は人間の精神能力を再現すると主張してきただけでなく、哲学のインスピレーションも与えてきました。
チューリングの「丁寧な慣習」
ダートマスの提案
ニューウェルとサイモンの物理記号システム仮説
ゲーデルの不完全性定理
サールの強力な AI 仮説
人工脳の議論
AI は巨大な体だったので、研究者はそれをいくつかの異なるアプローチと意見に分割し、最新の方法と理論を使用して、インテリジェントなマシンを作成したいという欲求を満たしました。彼らは、ボトムアップとトップダウンの 2 つの基本的なアプローチから始めます。ボトムアップのアプローチは、人間の脳のニューロンを使ってその電子的レプリカに構築される AI を扱いますが、トップダウンのアプローチは、コンピューター プログラムが脳の動作を模倣すると信じています。これら 2 つは、さまざまなプログラムを作成するために使用される主な方法です。AI のより複雑な理論と方法の開発において研究が進み、現在、科学者はこれらを使用してより強力な AI プログラムの作成に忙殺されています。
残念ながら、AI にはほとんど問題はありません。主な問題は、AI マシンを構築するためのアプローチが分割されているためです。サブフィールドが相互に公平に通信して、それらを完成させることができないことがよくあります。サブフィールドが特定の研究を中心に発展したり、さまざまなアプローチやツールを使用して問題を説明したりすると、それらを組み合わせて統合された結果を得るのに多忙になります。そのため、科学者はこれらの問題をサブ問題に分割して解決し、AI プログラムを構築しました。
このように、AI は現在、より一般的になり、さまざまなサブフィールドを含む進行中の研究になっています。私たちの祖先が望んでいたように、その大きな成果を世に出すことができるのは、今では十分ではありません.
インド出身のソフトウェア プロフェッショナルである Karthik Ramachandran は、コンピューター関連のトピックやスピリチュアルなトピックについて書くのが好きです。
記事の出典: https://EzineArticles.com/expert/Karthik_Ramachandran/365424
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