人工知能の研究において、何から手をつけていいのかわからないこと

人工知能は急速に進化しており、この分野の最新の研究を把握することが重要です。海外文献を翻訳して研究しています。

人工知能 Android システムの設計における適応セル オートマトン

人工知能ロボット アンドロイド システムの設計とプログラミングを検討する場合、単純化された複数のプログラムが相互作用できるようにすることが賢明かもしれません。 Stephen Wolfram の著書 "A New Type of Science" では、セル オートマトンと単純なプログラムが複雑な結果を生み出す方法について説明しています。適応型セル オートマトンでは、このような単純なプログラムがどのように相互作用するかを理解するのに役立ち、人工知能システムを推進するために必要な答えや解決策を導き出すのに役立ちます。

人工知能が設計されるにつれて、アンドロイド ロボット コンピューター システムがより普及するようになります。そして何世代にもわたる革新が永続するならば、これらのシステムが自らプログラムすることが必要になるでしょう。つまり、独自のコードを記述し、新しいデータベースをセットアップして観測からの情報入力を保存し、人間のカウンターパートによって割り当てられたタスクに基づいてアルゴリズムを変更する必要があります.

繰り返しのタスクは非常に簡単です.するようにコンピューターをプログラムすること。私たちはすでに、芝生を刈ったり部屋を掃除機で掃除したりするような小さなロボット家庭用システムを実行するコンピューターを持っていますが、将来、人工知能を備えたロボット アンドロイドは、プログラムされていないことを行うように求められますが、それらは彼らが行うことと似ています。すでに行っている可能性があるため、既存のアルゴリズム、プログラムの一部を変更し、メモリ内のコンポーネントまたはデータセットを少しずつ変更する必要があります。これは簡単なことではありませんが、適応型セル オートマトンは、これらのタスクのいくつかで非常に便利になる可能性があります。人工知能の限界を押し上げることを真剣に考えている人は、2006 年に検討することをお勧めします。

「Lance Winslow」 - オンライン Think Tankフォーラムボード。革新的な考えと独自の視点をお持ちの場合は、ランスと一緒に考えてみてください。 www.WorldThinkTank.net/。ランスは定年退職したオンライン ライターです。

記事の出典: https://EzineArticles.com/expert/Lance_Winslow/5306





建築における人工知能設計