Preguntas de clase de microcomputadoras - versión manuscrita. Traducción automática. eliza. AI.
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. El término "inteligencia artificial" fue propuesto por primera vez en la Sociedad de Dartmouth en 1956. Desde entonces, los investigadores han desarrollado numerosas teorías y principios, y el concepto de inteligencia artificial también se ha ampliado. La inteligencia artificial es una ciencia extremadamente desafiante y las personas que se dedican a este trabajo deben comprender los conocimientos informáticos, la psicología y la filosofía. La inteligencia artificial es una ciencia muy amplia, que consta de diferentes campos, como el aprendizaje automático, la visión por computadora, etc. En términos generales, un objetivo principal de la investigación en inteligencia artificial es hacer máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren un trabajo complejo de la inteligencia humana. Pero diferentes épocas y diferentes personas tienen diferentes interpretaciones de este "trabajo complejo". Por ejemplo, los cálculos científicos y de ingeniería pesados eran realizados originalmente por el cerebro humano. Ahora las computadoras no sólo pueden completar dichos cálculos, sino que también pueden hacerlos más rápido y con mayor precisión que el cerebro humano. Por lo tanto, la gente contemporánea ya no considera tales cálculos como Trabajo. Es "una tarea compleja que requiere inteligencia humana para completarse". Se puede ver que la definición de trabajo complejo cambia con el desarrollo de los tiempos y el avance de la tecnología, y los objetivos específicos de la ciencia de la inteligencia artificial se desarrollarán naturalmente con los cambios de los tiempos. Por un lado, continúa logrando nuevos avances y, por otro, apunta hacia objetivos más significativos y difíciles. En la actualidad, el principal medio material que se puede utilizar para estudiar la inteligencia artificial y las máquinas que pueden realizar la tecnología de la inteligencia artificial son las computadoras. La historia del desarrollo de la inteligencia artificial está vinculada a la historia del desarrollo de la informática y la tecnología. Además de la informática, la inteligencia artificial también abarca la teoría de la información, la cibernética, la automatización, la biónica, la biología, la psicología, la lógica matemática, la lingüística, la medicina, la filosofía y otras disciplinas. Los principales contenidos de la investigación sobre temas de inteligencia artificial incluyen: representación del conocimiento, métodos de búsqueda y razonamiento automático, aprendizaje automático y adquisición de conocimientos, sistemas de procesamiento de conocimientos, comprensión del lenguaje natural, visión por computadora, robots inteligentes, programación automática, etc.
[Editar este párrafo] Inteligencia artificial e inteligencia
La definición de inteligencia artificial se puede dividir en dos partes, a saber, "inteligencia artificial" e "inteligencia". "Artificial" es más fácil de entender y menos controvertido. A veces tenemos que considerar qué es lo que los humanos pueden crear, o si los humanos son lo suficientemente inteligentes como para crear inteligencia artificial, etc. Pero, en general, los "sistemas artificiales" son sistemas artificiales en el sentido habitual.
Existen muchas dudas sobre qué es la “inteligencia”. Esto implica otras cuestiones como la conciencia, el yo, la mente (incluida la mente inconsciente), etc. La única inteligencia que la gente comprende es la inteligencia de la persona misma, lo cual es una visión generalmente aceptada. Sin embargo, nuestra comprensión de nuestra propia inteligencia es muy limitada. , y también tenemos una comprensión limitada de los elementos necesarios que constituyen la inteligencia humana, por lo que es difícil definir qué es la inteligencia "artificial". Por lo tanto, la investigación sobre la inteligencia artificial a menudo involucra el estudio de la inteligencia humana en sí. sobre animales u otros sistemas artificiales también se consideran generalmente temas de investigación relacionados con la inteligencia artificial.
La inteligencia artificial actualmente está recibiendo cada vez más atención en el campo de la informática y se aplica en robots, en lo económico y en lo político.
[Editar este párrafo] Definición de inteligencia artificial
Nelson, el famoso centro de investigación en inteligencia artificial de la Universidad de Stanford en Estados Unidos. El profesor dio esta definición de inteligencia artificial: "La inteligencia artificial es una materia de conocimiento, la ciencia de cómo representar el conocimiento y cómo obtenerlo y utilizarlo". Otro profesor, Winston, del Instituto Tecnológico de Massachusetts en Estados Unidos, cree: " La inteligencia artificial es el estudio de cómo hacer que las computadoras realicen un trabajo inteligente que sólo los humanos podían hacer en el pasado”. Estas declaraciones reflejan las ideas y el contenido básicos de la disciplina de la inteligencia artificial.
Es decir, la inteligencia artificial es el estudio de las leyes de las actividades inteligentes humanas, la construcción de sistemas artificiales con cierta inteligencia y el estudio de cómo permitir que las computadoras completen tareas que antes requerían inteligencia humana. Software y hardware informático para simular determinadas inteligencias humanas. Teorías, métodos y técnicas básicas de comportamiento.
La Inteligencia Artificial (IA para abreviar) es una rama de la informática que desde la década de 1970 es conocida como una de las tres tecnologías de vanguardia del mundo (tecnología espacial, tecnología energética, inteligencia artificial). También se considera una de las tres tecnologías de vanguardia del siglo XXI (ingeniería genética, nanociencia e inteligencia artificial). Esto se debe a que se ha desarrollado rápidamente en los últimos treinta años, se ha utilizado ampliamente en muchas áreas temáticas y ha logrado resultados fructíferos. La inteligencia artificial se ha convertido gradualmente en una rama independiente, tanto en la teoría como en la práctica.
La inteligencia artificial es el estudio del uso de computadoras para simular ciertos procesos de pensamiento humano y comportamientos inteligentes (como el aprendizaje, el razonamiento, el pensamiento, la planificación, etc.). Incluye principalmente los principios de la realización de la inteligencia por computadora. Fabricación de computadoras similares a las humanas. Las computadoras inteligentes permiten que las computadoras alcancen aplicaciones de nivel superior. La inteligencia artificial involucrará disciplinas como la informática, la psicología, la filosofía y la lingüística. Se puede decir que casi todas las disciplinas de las ciencias naturales y las ciencias sociales tienen su alcance mucho más allá del alcance de la informática. La relación entre la inteligencia artificial y la ciencia del pensamiento es la relación entre la práctica y la teoría. ciencia del pensamiento. Es una rama de aplicación de la misma. Desde el punto de vista del pensamiento, la inteligencia artificial no se limita al pensamiento lógico. Sólo considerando el pensamiento de imágenes y el pensamiento inspirado podemos promover el desarrollo revolucionario de la inteligencia artificial. Las matemáticas también se consideran la ciencia básica. Las matemáticas no solo juegan un papel en la lógica estándar, las matemáticas difusas, etc., sino que cuando las matemáticas ingresan a las disciplinas de inteligencia artificial, se promoverán y desarrollarán entre sí. más rápido.
[Editar este párrafo] Aplicaciones prácticas
Visión artificial: reconocimiento de huellas dactilares, reconocimiento facial, reconocimiento de retina, reconocimiento de iris, reconocimiento de huellas palmares, sistema experto, búsqueda inteligente, prueba de teoremas, juegos, programación automática y aplicaciones aeroespaciales, etc.
[Editar este párrafo] Ámbito temático
La inteligencia artificial es un tema fronterizo que pertenece a la intersección de las ciencias naturales y las ciencias sociales.
[Editar este párrafo] Disciplinas implicadas
Filosofía y ciencias cognitivas, matemáticas, neurofisiología, psicología, informática, teoría de la información, cibernética, teoría de la incertidumbre, biónica,
[Editar este párrafo] Alcance de la investigación
Procesamiento del lenguaje natural, representación del conocimiento, búsqueda inteligente, razonamiento, planificación, aprendizaje automático, adquisición de conocimientos, problema de programación combinatoria, problema de percepción, reconocimiento de patrones, programación lógica, software informática, gestión imprecisa e incierta, vida artificial, redes neuronales, sistemas complejos, algoritmos genéticos
[Editar este párrafo] Campos de aplicación
Control inteligente, robótica, comprensión del lenguaje e imágenes, genética programación
[Editar este párrafo] La diferencia entre conciencia e inteligencia artificial
La inteligencia artificial, por su naturaleza, es un impacto en el pensamiento humano. Simulación de procesos de información.
Hay dos formas de simular el pensamiento humano. Una es la simulación estructural, que imita el mecanismo estructural del cerebro humano para crear una máquina "similar al cerebro humano", la otra es la simulación funcional, que abandona temporalmente; Además del cerebro humano, se simula su estructura interna a partir de su proceso funcional. La aparición de las computadoras electrónicas modernas es una simulación de la función de pensamiento del cerebro humano y el proceso de información del pensamiento del cerebro humano.
La inteligencia artificial no es la inteligencia humana y mucho menos supera la inteligencia humana.
La diferencia esencial entre el "pensamiento automático" y el pensamiento humano:
1. La inteligencia artificial es un proceso físico mecánico puramente inconsciente, mientras que la inteligencia humana es principalmente un proceso fisiológico y psicológico.
2. La inteligencia artificial no es social.
3. La inteligencia artificial no tiene la capacidad creativa activa exclusiva de la conciencia humana.
4. El pensamiento del cerebro humano siempre es lo primero, y las funciones del ordenador son lo último.
[Editar este párrafo] Inteligencia artificial fuerte e inteligencia artificial débil
John McCarthy desarrolló una definición más popular de inteligencia artificial, que también es una definición anterior en este campo. McCarthy propuso en la Conferencia de Dartmouth en 1956: La inteligencia artificial consiste en hacer que el comportamiento de las máquinas se parezca al comportamiento inteligente mostrado por los humanos. Pero esta definición parece ignorar la posibilidad de una inteligencia artificial fuerte (ver más abajo). Otra definición se refiere a la inteligencia artificial como la inteligencia que exhiben las máquinas artificiales. En términos generales, la mayoría de las definiciones actuales de inteligencia artificial se pueden dividir en cuatro categorías, a saber, máquinas que "piensan como humanos", "actúan como humanos", "piensan racionalmente" y "actúan racionalmente". Aquí, "acción" debe entenderse en sentido amplio como actuar o tomar decisiones para actuar, más que movimientos físicos.
Inteligencia Artificial Fuerte
La visión de la Inteligencia Artificial Fuerte cree que es posible crear máquinas inteligentes que realmente puedan razonar y resolver problemas, y que dichas máquinas pueden considerarse sensibles. y consciente de sí mismo. Hay dos tipos de inteligencia artificial fuerte:
Inteligencia artificial similar a la humana, es decir, las máquinas piensan y razonan igual que el pensamiento humano.
La inteligencia artificial no humana significa que las máquinas tienen percepciones y conciencias que son completamente diferentes a las de los humanos, y utilizan métodos de razonamiento que son completamente diferentes a los de los humanos.
Inteligencia artificial débil
La visión de la inteligencia artificial débil cree que es imposible crear máquinas inteligentes que realmente puedan razonar (Razonamiento) y resolver problemas (Problem_solving). Estas máquinas simplemente se parecen. Es inteligente, pero realmente no posee inteligencia ni conciencia autónoma.
La investigación científica convencional se centra en la inteligencia artificial débil y, en general, se cree que se han logrado logros considerables en este campo de investigación. La investigación sobre inteligencia artificial potente está estancada.
Debate filosófico sobre la inteligencia artificial fuerte
El término "inteligencia artificial fuerte" fue acuñado originalmente por John Rogers Searle para los ordenadores y otras máquinas de procesamiento de información, y se define como:
"La visión fuerte de la inteligencia artificial cree que las computadoras no son solo una herramienta utilizada para estudiar el pensamiento humano; por el contrario, siempre que se ejecuten los programas apropiados, la computadora misma está pensando (J Searle en Minds Brains and." Programs. The Behavioral and Brain Sciences, vol. 3, 1980) Se refiere a actividades que permiten a las computadoras realizar actividades inteligentes. El significado de inteligencia aquí es ambiguo e incierto, como se menciona a continuación son ejemplos. Cuando utilice computadoras para resolver problemas, debe conocer procedimientos claros. Sin embargo, hay muchos casos en los que las personas logran resolver problemas inteligentemente basándose en el método de descubrimiento (heurístico), incluso cuando no comprenden el procedimiento. Como reconocer palabras escritas, gráficos, sonidos, etc., el llamado modelo cognitivo es un ejemplo. Además, la mejora de habilidades a través del aprendizaje, el razonamiento inductivo y el razonamiento basado en analogías también son ejemplos. Además, aunque el procedimiento de solución es claro, lleva mucho tiempo implementarlo. Para este tipo de problemas, la gente puede encontrar soluciones bastante buenas en un corto período de tiempo, como por ejemplo competiciones competitivas. Además, las computadoras no pueden comprender su significado cuando no se les proporciona suficiente información lógicamente correcta, mientras que los humanos también pueden captar el significado basándose en información complementaria adecuada cuando solo se les proporciona información insuficiente e incorrecta. El lenguaje natural es un ejemplo. El procesamiento del lenguaje natural con computadoras se llama procesamiento del lenguaje natural.
El debate sobre la inteligencia artificial fuerte es diferente del debate más amplio entre monismo y dualismo. El argumento es el siguiente: si el único trabajo de una máquina es convertir datos codificados, ¿lo cree? Hiller pensó que esto era imposible. Dio un ejemplo de una habitación china para ilustrar que si la máquina solo convierte datos y los datos en sí son una representación codificada de algo, entonces, sin comprender la correspondencia entre este código y el objeto real. Bajo la premisa, la máquina no puede tener ninguna comprensión de los datos que procesa.
Partiendo de este argumento, Hiller cree que incluso si una máquina pasa la prueba de Turing, eso no significa necesariamente que la máquina realmente tenga pensamiento y conciencia como un ser humano.
También hay filósofos que sostienen puntos de vista diferentes. Daniel C. Dennett cree en su libro La Conciencia Explicada que los humanos no son más que máquinas con alma. ¿Por qué pensamos que los humanos pueden ser inteligentes pero las máquinas comunes no? Él cree que es posible que máquinas de conversión de datos como las anteriores tengan pensamientos y conciencia.
Algunos filósofos creen que si se puede lograr una inteligencia artificial débil, también se puede lograr una inteligencia artificial fuerte. Por ejemplo, Simon Blackburn dijo en su libro de texto de introducción a la filosofía Piense que las acciones aparentemente "inteligentes" de una persona no significan en realidad que la persona sea realmente inteligente. Nunca puedo saber si otra persona es realmente inteligente como yo o si simplemente parece ser inteligente. Con base en este argumento, dado que la inteligencia artificial débil cree que puede hacer que una máquina parezca inteligente, no puede negar completamente que la máquina sea realmente inteligente. Blackburn cree que se trata de una cuestión de determinación subjetiva.
Cabe señalar que la inteligencia artificial débil no es completamente opuesta a la inteligencia artificial fuerte, es decir, incluso si es posible una inteligencia artificial fuerte, la inteligencia artificial débil sigue siendo significativa. Al menos, hace más de cien años se consideraba que las cosas que pueden hacer las computadoras actuales, como las operaciones aritméticas, requerían inteligencia.
[Editar este párrafo] Una breve historia de la inteligencia artificial
La leyenda de la inteligencia artificial se remonta al antiguo Egipto, pero con el desarrollo de las computadoras electrónicas desde 1941, la tecnología ha Finalmente se pudo crear inteligencia artificial, el término "inteligencia artificial" (Inteligencia Artificial) se propuso por primera vez en la Sociedad de Dartmouth en 1956. Desde entonces, los investigadores han desarrollado muchas teorías y principios, y el concepto de inteligencia artificial también se ha expandido. En su corta historia, el desarrollo de la inteligencia artificial ha sido más lento de lo esperado, pero ha ido avanzando desde su aparición hace 40 años hasta la actualidad, han aparecido muchos programas de IA y también han afectado el desarrollo de otras tecnologías.
Era de la informática
Un invento de 1941 revolucionó todos los aspectos del almacenamiento y procesamiento de la información. Este invento que apareció en Estados Unidos y Alemania al mismo tiempo fue el ordenador electrónico. Una computadora ocupa varias salas grandes con aire acondicionado, lo que es una pesadilla para los programadores: se deben configurar miles de líneas solo para ejecutar un programa. En 1949, la computadora mejorada que podía almacenar programas facilitó la entrada de programas. más simple, y el desarrollo de la teoría de la computación dio lugar a la ciencia de la computación y, en última instancia, condujo al surgimiento de la inteligencia artificial. La invención de la computadora, que procesa datos electrónicamente, proporciona un medio para la posible realización de la inteligencia artificial.
El comienzo de la IA
Aunque las computadoras proporcionaron la base técnica necesaria para la IA, no fue hasta principios de la década de 1950 que la gente notó la conexión entre la inteligencia humana y las máquinas. Norbert Wiener fue el primer estadounidense en estudiarla. Teoría de la retroalimentación Uno de los ejemplos más familiares de control de retroalimentación es el termostato. Compara la temperatura ambiente recopilada con la temperatura deseada y responde subiendo o bajando el calentador, controlando así la temperatura ambiente. En: Wiener señaló teóricamente que todas las actividades inteligentes son el resultado de mecanismos de retroalimentación y que el mecanismo de retroalimentación puede ser simulado por máquinas. Este descubrimiento tuvo un gran impacto en el desarrollo de la IA temprana. A finales de 1955, Newell y Simon crearon un programa llamado "Logic Theorist". Este programa es considerado por muchos como el primer programa de IA. Representa cada problema como un modelo de árbol y luego elige la rama que tiene más probabilidades de obtener la solución correcta. La conclusión para resolver el problema es que el impacto de los "expertos en lógica" en el público y el campo de la investigación de la IA lo convierte en un hito importante en el desarrollo de la IA. En 1956, fue considerado el primer John McCarthy, el padre de la IA, organizado. Una sociedad y reunió a muchos expertos y académicos interesados en la inteligencia artificial durante un mes de discusión. Los invitó a asistir a la "Conferencia de investigación de verano sobre inteligencia artificial de Dartmouth" en Vermont. Desde entonces, este campo se denominó "inteligencia artificial". La Dartmouth Society no tuvo mucho éxito, reunió a los fundadores de la IA y sentó las bases para futuras investigaciones sobre la IA.
7 días después de la conferencia de Dartmouth A mediados de año, la investigación sobre la IA comenzó a desarrollarse rápidamente. Aunque el campo aún no se ha definido claramente, algunas ideas de la conferencia se han reconsiderado y utilizado. La Universidad Carnegie Mellon y el MIT comenzaron a formar centros de investigación de IA. La investigación enfrenta nuevos desafíos: qué hacer a continuación: construir sistemas que puedan resolver problemas de manera más eficiente. , como reducir las búsquedas en "expertos en lógica"; y construir sistemas que puedan aprender por sí mismos.
En 1957 se desarrolló un nuevo programa, el "General Problem Solver" (GPS). por el mismo grupo que creó Logic Guys, GPS amplió los principios de retroalimentación de Wiener para resolver muchos problemas de sentido común. Dos años después, IBM creó un grupo de investigación de inteligencia artificial. Herbert Gelerneter pasó 3 años creando un programa para resolver teoremas geométricos. p> Cuando surgieron más y más programas, McCarthy estaba ocupado con un gran avance en la historia de la IA. En 1958, McCarthy anunció su nuevo logro: el lenguaje LISP todavía se usa en la actualidad. ), que fue rápidamente adoptado por la mayoría de los desarrolladores de IA.
El MIT en 1963 recibió una subvención de 2,2 millones de dólares del gobierno de EE. UU. para investigar la identificación asistida por máquinas. Esta subvención provino de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada (ARPA) del Departamento de Defensa. ), que ha asegurado que Estados Unidos esté por delante de la Unión Soviética en avances tecnológicos. Este plan ha atraído a personas de todo el mundo. Los informáticos del mundo han acelerado el ritmo de desarrollo de la investigación de la IA. Una gran cantidad de programas
Una gran cantidad de programas aparecieron en los años siguientes. Uno de los famosos se llama "SHRDLU". Parte del proyecto "Microworlds", que incluye mundos microscópicos (. es decir, sólo un número limitado de formas geométricas)
Investigación y programación Investigadores del MIT dirigidos por Marvin Minsky descubrieron que los programas de computadora pueden resolver problemas espaciales y lógicos cuando se enfrentan a objetos de pequeña escala. Otros como "STUDENT", que apareció a finales de los años 1960, pueden resolver problemas algebraicos. Puede comprender oraciones simples en inglés. Los resultados de estos programas son útiles para procesar la comprensión y la lógica del lenguaje.
Otro desarrollo en la década de 1970 fue el sistema experto, que puede predecir la probabilidad de una determinada solución. condiciones. Debido a la enorme capacidad de las computadoras en ese momento, era posible que los sistemas expertos derivaran patrones a partir de datos. Los sistemas expertos se utilizaron ampliamente en el mercado. En diez años, los sistemas expertos se utilizaron para predecir los mercados de valores y ayudar a los médicos. diagnosticar enfermedades e instruir a los mineros para localizar depósitos minerales, etc. Todo esto es posible gracias a la capacidad de los sistemas expertos para almacenar reglas e información.
En la década de 1970, se utilizaron muchos métodos nuevos en el desarrollo de la IA. como la teoría de la construcción de Minsky. Además, David Marr propuso la máquina. Nuevas teorías en visión, por ejemplo, cómo identificar una imagen a través de información básica como la sombra, la forma, el color, los límites y la textura de una imagen. Se puede inferir cuál puede ser la imagen. Otro logro durante el mismo período es el lenguaje PROLOGE, propuesto en 1972. Durante la década de 1980, la IA progresó más rápidamente y entró en más campos comerciales. En Estados Unidos se alcanzaron los 425 millones de dólares. Los sistemas expertos tienen una demanda especial debido a su eficacia. Empresas como Electric Company utilizan el sistema experto XCON para programar mainframes VAX, General Motors y Boeing también dependen en gran medida de los sistemas expertos. Para satisfacer las necesidades de los especialistas en informática, varias empresas producen software de producción asistido por sistemas expertos, como Teknowledge e Intellicorp. Para encontrar y corregir errores en los sistemas expertos existentes, se han diseñado algunos otros sistemas expertos.
Del laboratorio a la vida diaria
La gente está empezando a sentir que las computadoras y la inteligencia artificial. La influencia de la tecnología ya no es exclusiva de un pequeño grupo de investigadores en el laboratorio. Gracias al desarrollo de la IA, los ordenadores personales y numerosas revistas técnicas han acercado la tecnología a la gente. necesidades, también ha habido una ola de investigadores que ingresan en empresas privadas. Más de 150 empresas como DEC (que emplea a más de 700 personas dedicadas a la investigación de IA) gastaron más de mil millones de dólares en grupos internos de desarrollo de IA.
Otros campos de la IA también ingresaron al mercado en la década de 1980. Se trata de visión artificial. Los resultados de Minsky y Marr se utilizan ahora en cámaras y ordenadores en las líneas de producción para el control de calidad. Aunque todavía son rudimentarios, estos sistemas ya pueden distinguir la diferencia en la forma de los objetos a través de la diferencia entre el blanco y el negro. En 1985, había más de 100 empresas que producían sistemas de visión artificial en Estados Unidos, con ventas que alcanzaban los 80 millones de dólares.
Pero los años 80 no fueron todos buenos años para la industria de la IA.86-87. La industria perdió casi 500 millones de dólares en 2018 a medida que cayó la demanda de sistemas de inteligencia artificial. Dos actores importantes, Teknowledge e Intellicorp, perdieron más de 6 millones de dólares, lo que representa aproximadamente un tercio de las ganancias. Las enormes pérdidas obligaron a muchos líderes de investigación a recortar la financiación. Otra decepción es el proyecto "Smart Truck", respaldado por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa, cuyo objetivo es desarrollar un robot que pueda realizar muchas tareas en el campo de batalla.
Debido a los fallos del proyecto y a la falta de esperanzas de éxito, el Pentágono dejó de financiarlo.
A pesar de estos contratiempos, la IA se está recuperando lentamente en Japón, como las que fueron pioneras en Estados Unidos. la lógica difusa, que puede tomar decisiones a partir de condiciones inciertas; y las redes neuronales, que se consideran posibles formas de lograr la inteligencia artificial. En resumen, la IA se introdujo en el mercado en la década de 1980 y se puede creer que tiene valor. Será la clave para el siglo XXI. En la operación "Tormenta del Desierto", el equipo inteligente del ejército resistió la prueba de la guerra. La tecnología de inteligencia artificial se utilizó en sistemas de misiles y pantallas de alerta temprana y otras armas avanzadas. La tecnología de inteligencia artificial también se ha utilizado en sistemas de misiles y pantallas de alerta temprana. El aumento de las computadoras inteligentes ha atraído el interés del público; ahora están disponibles algunas aplicaciones de software, como el reconocimiento de voz y texto para Mac y compatibles con IBM; , La tecnología de inteligencia artificial ha simplificado los equipos de cámara. Para las tecnologías relacionadas con la inteligencia artificial, las mayores necesidades han provocado que surjan nuevos avances, y la inteligencia artificial inevitablemente seguirá cambiando nuestras vidas.