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。

メモリストレージのための人工知能と付録アーカイブシステムの使用

人工知能のデータ ストレージは重要な問題であり、人工知能システムが自分自身をプログラミングするようになるため、非常に深刻です。これは、おそらく XML スプレッドシートでデータ セットの新しいページを作成するたびに、アンカーをどこかに配置する必要がある次の動きを決定するための将来の決定の決定マトリックスの一部として使用されることを意味します。つまり、いつ、どこで、なぜデータセットが作成され、いつ使用するかについての記法であり、そのメモリストレージの付録タイプのアーカイブシステムです.

もちろん、評価プロセスがいつ発生し、しなければならない;人工知能システムによって下された各決定について、メモリに刻印または収集されたデータセットが本当に価値があるかどうかを判断する必要があります。このデータを破棄するか、残すか。人工知能マシンが最初から開始されるのを防ぐための将来のタスクにおそらくいつか必要になる可能性があるために破棄される場合、アーカイブの付録システムによってまだ完全にリンクされている領域にデータセットをゴミ箱に入れることが重要です.< /p>

これは抽象的な考えであり、現代のソフトウェア エンジニアがこのような問題に取り組む方法とは必ずしも一致しませんが、人工知能の自己教育、学習、およびプログラミング コンピューターのアーキテクチャ フォーマットを設計する際に、この一連の推論を考慮することは理にかなっています。

"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





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