Cómo empezar a aprender inteligencia artificial
Cómo empezar si quieres aprender inteligencia artificial: si eres un aficionado, lo mejor es aprender bien algoritmos y estructuras de datos. Esta es la base. Lo mejor es tener buenas habilidades de programación. Piense más en qué es la inteligencia. Encuentre sus propias soluciones a algunos problemas reales o problemas clásicos, luego impleméntelas y gradualmente encontrará su propia comprensión de la inteligencia artificial.
1. Introducción a la inteligencia artificial: Artificial Intelligence (Inteligencia Artificial), la abreviatura en inglés es AI. Es una nueva ciencia técnica que estudia y desarrolla teorías, métodos, tecnologías y sistemas de aplicación para simular, ampliar y ampliar la inteligencia humana. La inteligencia artificial es una rama de la informática que intenta comprender la esencia de la inteligencia y producir una nueva máquina inteligente que pueda responder de manera similar a la inteligencia humana. La investigación en este campo incluye robótica, reconocimiento de lenguaje, reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural y. sistemas expertos, etc. Desde el nacimiento de la inteligencia artificial, la teoría y la tecnología se han vuelto cada vez más maduras, y los campos de aplicación también han seguido expandiéndose. Es concebible que los productos tecnológicos que traerá la inteligencia artificial en el futuro sean los "contenedores" de la inteligencia humana. y también puede exceder la inteligencia humana.
2. Valor de la investigación: por ejemplo, originalmente el cerebro humano realizaba cálculos científicos y de ingeniería pesados. Ahora las computadoras no solo pueden completar dichos cálculos, sino que también pueden hacerlo más rápido y con mayor precisión que el cerebro humano. Por lo tanto, la gente contemporánea ya no considera este tipo de cálculo como una "tarea compleja que requiere inteligencia humana". Se puede ver que la definición de trabajo complejo cambia con el desarrollo de los tiempos y el avance de la tecnología. Los objetivos de la inteligencia artificial evolucionan naturalmente con los nuevos tiempos. Por un lado, continúa logrando nuevos avances y, por otro, apunta hacia objetivos más significativos y difíciles.
Por lo general, la base matemática del "aprendizaje automático" es la "estadística", la "teoría de la información" y la "cibernética". También se incluyen otras materias no matemáticas. Este tipo de "aprendizaje automático" depende en gran medida de la "experiencia". Las computadoras necesitan adquirir constantemente conocimientos y aprender estrategias a partir de la experiencia de resolver un tipo de problema. Cuando se encuentran con problemas similares, necesitan utilizar el conocimiento experiencial para resolver problemas y acumular nuevas experiencias, al igual que la gente común. Podemos llamar a este método de aprendizaje "aprendizaje continuo". Pero además de aprender de la experiencia, los humanos también pueden crear, es decir, "aprender por saltos". Esto se llama "inspiración" o "epifanía" en algunas situaciones. Desde siempre, lo más difícil de aprender para las computadoras es la "epifanía". O para decirlo más estrictamente, es difícil para las computadoras aprender "cambios cualitativos que no dependen de cambios cuantitativos" en términos de aprendizaje y "práctica", y es difícil cambiar directamente de una "calidad" a otra, o directamente de un "concepto" a otro "concepto". Por esta razón, aquí la "práctica" no es lo mismo que la práctica humana. El proceso práctico humano incluye tanto la experiencia como la creación. Esto es con lo que sueñan los investigadores de inteligencia.