중화사전망 - 중국어 사전 - 인간의 지능을 확장하는 방법
인간의 지능을 확장하는 방법
인공지능의 정의:
미국의 유명한 스탠퍼드대 인공지능연구센터의 넬슨 교수는 인공지능을 이렇게 정의한다. "인공지능은 지식에 관한 학과이다. 지식을 표현하는 방법, 지식을 얻고 사용하는 방법." 또 다른 MIT 의 윈스턴 교수는 "인공지능은 컴퓨터가 과거에 사람만이 할 수 있었던 지적인 일을 어떻게 할 수 있는지를 연구하는 것" 이라고 말했다. 이러한 주장은 인공지능의 기본 사상과 내용을 반영한다. 인공지능은 인간의 지능 활동 법칙을 연구하고, 어느 정도의 지능을 가진 인공시스템을 구축하고, 컴퓨터가 과거에 인간의 지능이 필요했던 일을 어떻게 할 수 있는지를 연구하는 것이다. 즉, 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어를 적용하여 인간의 지능 행동을 시뮬레이션하는 기초 이론, 방법 및 기술.
인공지능 (AI) 은 컴퓨터 과학의 한 분야로, 1970 년대 이후 세계 3 대 첨단 기술 (우주 기술, 에너지 기술, 인공지능) 중 하나로 불린다. 2 1 세기 3 대 첨단 기술 중 하나로 꼽힌다 (유전공학, 나노과학, 인공지능). 이는 지난 30 년 동안 급속히 발전하여 많은 학과에서 광범위하게 응용되고 풍성한 성과를 거두었기 때문이다. 인공지능은 점차 독립된 분기가 되어 이론과 실천에서 스스로 체계를 갖추게 되었다.
인공지능은 컴퓨터가 인간의 사고 과정과 지능 행동 (예: 학습, 추리, 사고, 계획 등) 을 어떻게 시뮬레이션할 수 있는지를 연구하는 학문이다. ). 주로 컴퓨터가 지능을 실현하는 원리를 포함하여, 컴퓨터가 인뇌지능과 비슷하고, 컴퓨터가 더 높은 수준의 응용을 실현할 수 있게 한다. 인공지능은 컴퓨터 과학, 심리학, 철학, 언어학을 포함한다. 거의 모든 자연과학과 사회과학의 학과가 이미 컴퓨터 과학의 범주를 훨씬 넘어섰다고 할 수 있다. 인공지능과 사고과학의 관계는 실천과 이론의 관계이다. 인공지능은 사고과학의 기술 응용 수준에 있으며, 그것의 응용 분야 중 하나이다. 사고의 관점에서 볼 때 인공지능은 논리적 사고에 국한되지 않고, 이미지적 사고와 영감적 사고만이 인공지능의 파격적인 발전을 촉진할 수 있다. 수학은 종종 많은 학과의 기초과학으로 여겨지고, 수학도 언어와 사고 분야에 들어간다. 인공지능이라는 학과도 반드시 수학 도구를 빌려야 한다. 수학은 표준 논리와 모호한 수학의 범위 내에서 작용할 뿐만 아니라 인공지능의 학과에 들어가면 서로 촉진되고 발전이 더 빨라진다.
실용적인 관점에서 인공지능은 지식을 대상으로 지식의 획득, 표현 및 사용을 연구하는 지식 공학이다.
컴퓨터와 지능
보통 우리는 컴퓨터를 사용할 때, 컴퓨터에 무엇을 하는지 알려줄 뿐만 아니라, 컴퓨터에 어떻게 하는지 상세하게 정확하게 알려야 한다. 즉, 사람들은 작업 요구 사항에 따라 적절한 컴퓨터 언어로 작업에 대한 응용 프로그램을 작성해야 컴퓨터로 작업을 완료할 수 있습니다. 이것은 사실 사람이 컴퓨터를 완전히 통제하는 상황에서 한 것이지만, 아직' 지능' 과는 거리가 멀다.
세계 바둑왕 카스파로프는 지난 5 월 1997+0 1 일 미국 IBM 의 RS/6000 (진한 파란색) 컴퓨터 시스템과 6 이닝' 인간-기계 전쟁' 을 벌였으며 진한 파란색은 3.5 대 2 로 진행됐다. 게임의 결과는 사람들에게 깊은 생각을 남겼습니다. 바둑을 이기려면 바둑 선수들이 강한 사고력, 기억력, 풍부한 바둑 경험이 있어야 하고, 제때에 반응하여 빠르고 효과적으로 대처할 수 있어야 한다. 그렇지 않으면 분명히' 지능' 문제이다. 딥 블루' 컴퓨터를 개발한 IBM 전문가들도 스마트 컴퓨터와는 거리가 멀다고 생각하지만 고속 병렬 컴퓨팅 기능 (2r 108 단계/초) 을 갖추고 있습니다. 인간 지능의 컴퓨터 시뮬레이션을 실현하였다.
말 그대로' 인공지능' 은 인위적인 방법으로 컴퓨터에서 인간의 지능을 실현하거나, 사람들이 컴퓨터에 인간의 지능과 비슷한 지능을 갖도록 하는 것이다.
지능과 지식
1970 년대 이후, 많은 국가들이 인공지능 연구를 전개하였다. 당시 기계 지능의 실현에 대한 이해는 너무 간단하고 일방적이어서 추리 법칙과 강력한 컴퓨터만 더하면 전문가 수준과 슈퍼맨 능력에 도달할 수 있다고 생각했다. 이렇게 몇 가지 성적을 거두었지만 문제가 생겼다. 예를 들어, 당시 사람들은 양방향 사전과 어휘 지식만이 두 언어를 번역할 수 있다고 생각했었다. 사실 전혀 그렇지 않다. 예를 들어, 영어 문장 "시간은 화살 같다" 를 일본어로 번역하고 다시 영어로 돌려서 "시간은 화살 같다" 고 합니다. 영어' 마음은 여유가 있지만 힘이 부족하다' 는 것을 러시아어로 번역하니, 뜻밖에도' 술향고기 냄새' 였다. 다른 방면에서, 우리도 이와 같은 어려움을 만났다. 이때 인공지능에 회의적인 사람들은 이를 비판하고 심지어' 사기',' 무사' 라고 묘사하기도 했다. 일부 국가도 인공지능의 연구경비를 삭감했고 인공지능의 연구는 잠시 저조했다.
그러나 인공지능 연구의 선구자들은 포기하지 않고, 경험과 교훈을 진지하게 반성하고 총결산한 후, 인간의 지능이 지식을 배우고, 지식을 갖고, 기존의 지식을 이해하고 운용할 수 있다는 것을 깨달았다. 적극적인 사고과학은 "지능의 핵심은 사고다. 인간의 모든 지혜나 지능은 뇌의 사고활동에서 비롯된다. 인간의 모든 지식은 인간의 사고의 산물이다" 고 말했다. "시스템은 사용 가능한 지식이 있기 때문에 스마트하다." 컴퓨터를 "똑똑하게" 하려면 먼저 컴퓨터가 필요한 지식을 어떻게 배우는지, 배운 지식을 어떻게 사용하는지에 대한 문제를 해결해야 한다. 일반 사물의 사고 법칙만 탐구하는 것은 더 높은 수준의 문제를 해결할 수 없다. 인공지능 연구의 발전은 지식 중심으로 전환해야 한다.
인공지능이 지식 중심 연구로 전환된 이후 전문가 지식 개발을 기반으로 한 전문가 시스템은 여러 분야에서 성공을 거두었다. 예를 들어, 탐사자들은 15 종의 광산자원에 대한 지식을 가지고 있으며, 암석 표본과 지질 탐사 자료에 근거하여 광산자원을 추정하고 예측할 수 있으며, 광상의 분포, 매장량, 품위, 채굴 가치를 추론하고 합리적인 채굴 방안을 마련하여 1 억 달러 이상의 광산을 성공적으로 발견할 수 있다. 또 다른 예로, 전문가 시스템 (MYCIN) 은 5 1 종의 병균을 식별하고 23 가지 항생제를 정확하게 사용할 수 있어 의사가 세균 감염성 혈액병을 진단하고 치료하고 환자에게 최상의 처방을 제공하고 수백 건을 성공적으로 처리할 수 있도록 도와준다. 또한 다음과 같은 테스트를 통과했습니다. 서로 격리된 경우 MYCIN 시스템과 스탠퍼드대 의과대학의 의사 9 명이 감염원이 불분명한 환자 10 명을 진단하고 처방했고, 8 명의 전문가는 MYCIN 과 의사 3 명이 처방한 처방이 증상에 효과적이라고 판단했습니다. 다른 가능한 병원체 들에게도 효과가 있는지, 과량 면에서, 마이신은 9 박사보다 낫다. 높은 수준을 보이다.
전문가 시스템의 성공은 지식이 지능의 기초이며 인공지능의 연구는 반드시 지식 중심이어야 한다는 것을 충분히 보여준다. 지식은 표현, 이용, 획득에 대한 연구가 큰 진전을 이루었다. 따라서 인공지능의 연구는 많은 이론과 기술 문제를 해결했다.
인공지능 연구의 목표
1950 년, 영국 수학자 튜링 (A.M. Turing,1912-1954) 튜링은 이 논문에서 "기계가 생각할 수 있는지 묻지 말고, 다음 테스트를 통과할 수 있는지 물어봐라. 사람과 기계는 각각 두 방에 위치해 있다. 그들은 말만 할 수 있고, 상대방을 볼 수 없다. 대화를 통해 한 사람이 상대방이 사람인지 기계인지 분간할 수 없다면, 기계가 이미 인간의 지능 수준에 도달했다고 생각할 수 있다. 튜링은 이를 위해' 튜링몽' 이라는 대화를 디자인했다. 이 대화에서' 문의자' 는 사람을 대표하고,' 현자' 는 기계를 대표한다. 그들이 모두 디킨스의 유명한 소설' 피크웨이크의 이야기' 를 읽었다고 가정하면 대화는 다음과 같다.
질문자: 첫 번째 14 행은 "너는 여름과 같다" 입니다. 봄날이 더 좋다고 생각하지 않아?
현자: 운을 맞추지 않는다.
질문자:' 겨울' 은 어때요? 완전히 운을 맞출 수 있다.
현자: 확실히 운율은 맞지만, 아무도' 겨울' 에 비유되기를 원하지 않는다.
인터뷰어: 피크웨이크 씨가 크리스마스를 생각나게 했다고 하지 않았나요?
현자: 네.
질문자: 크리스마스는 겨울의 날입니다. 나는 피크웨이크 씨가 이 비유를 개의치 않을 것이라고 생각한다.
현명한 사람: 나는 네가 충분히 엄격하지 않다고 생각해. "겨울" 은 크리스마스와 같은 특별한 날이 아니라 평범한 겨울을 가리킨다.
위의 대화에서 알 수 있듯이, 이러한 요구는 달성하기 어렵다. 컴퓨터가 인간의 지능을 시뮬레이션하고 확장할 수 있을 뿐만 아니라, 심지어 인간의 지능 수준을 넘어설 수 있어야 한다. 인공지능 연구의 근본 목표이다.
인공 지능 연구의 최근 목표 기존 컴퓨터가 일반적인 수치 계산과 비수치 정보를 처리할 수 있을 뿐만 아니라 지식 처리 문제를 이용하여 인간의 지능 행동을 시뮬레이션할 수 있도록 하는 것이다. 이 목표에 따라 현재 컴퓨터의 특징에 따라 지능화를 실현하는 관련 이론, 기술 및 방법을 연구하여 해당 지능 시스템을 구축했다. 전문가 시스템, 기계 번역 시스템, 패턴 인식 시스템, 기계 학습 시스템, 로봇 등
인공지능 연구 분야
현재 인공지능의 연구는 구체적인 분야와 결합되어 있다. 기본적으로 다음과 같은 측면이 있습니다.
전문가 시스템
전문가 시스템은 인류 전문가가 이미 가지고 있는 지식에 의지하여 세워진 지식 시스템이다. 전문가 시스템은 현재 인공지능 연구에서 가장 빠르고 활발하며 효과적인 분야로 의료 진단, 지질 탐사, 석유화학, 군사, 문화교육 등에 널리 사용되고 있다. 그것은 특정 분야에 상응하는 지식과 경험을 가진 프로그램 시스템이다. 인공지능 기술을 이용하여 인간 전문가가 문제를 해결할 때의 사고 과정을 시뮬레이션하여 분야 내의 다양한 문제를 해결하여 전문가의 수준에 도달하거나 근접한다.
기계학습
컴퓨터에 지식을 부여하는 데는 일반적으로 두 가지 방법이 있습니다. 하나는 지식 엔지니어가 관련 지식을 요약하여 컴퓨터가 받아들이고 처리할 수 있는 방식으로 컴퓨터에 입력하는 것이다. 다른 하나는 컴퓨터 자체에 지식을 얻을 수 있는 능력을 갖추게 하는 것이다. 그것은 실천에서 완벽을 요약할 필요 없이 인류가 이미 가지고 있는 지식을 배울 수 있다. 이런 방식을 기계 학습이라고 합니다.
기계 학습의 연구는 주로 다음 세 가지 측면에서 전개된다. 하나는 인간 학습의 메커니즘과 인간의 뇌의 사고 과정을 연구하는 것이다. 기계 학습 방법, 구체적인 과제에 대한 학습 시스템을 구축합니다.
기계 학습의 연구는 정보과학, 뇌과학, 신경심리학, 논리학, 모호수학 등의 학과에 기반을 두고 있다. 이 학과들에 의지하여 공동으로 발전하다. 현재 이미 큰 진전을 이루었지만, 문제는 아직 완전히 해결되지 않았다.
패턴 인식
패턴 인식은 기계를 인지할 수 있는 방법을 연구하는 것으로, 주로 시각 패턴과 청각 패턴의 인식을 연구한다. 물체, 지형, 이미지, 글꼴 (예: 서명) 인식 등 그것은 일상생활과 군대의 모든 측면에 광범위하게 적용된다. 최근 몇 년 동안, 퍼지 수학 모델과 인공 신경망 모델을 적용하는 방법은 점차 전통적인 통계 모델과 구조 모델의 식별 방법을 대체했습니다. 특수한 신경망 방법은 패턴 인식 방면에서 큰 진전을 이루었다.
자연어를 이해하다
컴퓨터가 사람의 언어 (예: 중국어, 영어 등) 를 "알아들을" 수 있다면. ), 직접 구어로 컴퓨터를 조작할 수 있어 사람들에게 큰 편리함을 가져다 줄 것이다. 컴퓨터가 자연어를 이해하는 연구에는 세 가지 목표가 있습니다. 첫째, 컴퓨터는 인간의 자연어가 입력한 정보를 정확하게 이해하고 입력한 정보에 정확하게 응답 (또는 응답) 할 수 있습니다. 둘째, 컴퓨터는 입력한 정보에 대한 요약을 생성하고 입력한 내용을 반복할 수 있습니다. 셋째, 컴퓨터는 입력된 자연어를 다른 필요한 언어로 번역할 수 있다. 예를 들면 중국어를 영어로 번역하거나 영어를 중국어로 번역할 수 있다. 현재 사람들은 컴퓨터가 단어나 언어를 자동으로 번역하는 것을 연구하는 데 많은 시도를 해 왔지만, 더 탐구할 수 있는 최선의 방법을 찾지 못했다.
로봇학
로봇은 인간의 행동을 흉내낼 수 있는 기계로, 그 연구는 3 세대 발전을 거쳤다.
1 세대 (프로그램 제어) 로봇: 이런 로봇은 일반적으로 다음 두 가지 방법으로 "학습" 합니다. 하나는 디자이너가 작업 흐름에 따라 프로그램을 미리 작성하고 로봇의 메모리에 저장하여 프로그램 제어 하에 작업하는 것입니다. 또 다른 이름은' 교시-재현' 모드입니다. 즉, 로봇이 처음으로 임무를 수행하기 전에 기술자가 로봇 조작을 지도하고, 로봇은 전체 작업 과정을 단계별로 기록하며, 각 작업 단계는 하나의 지시로 표시됩니다. 교시가 끝난 후 로봇은 지시순으로 작업 (복제) 을 완료합니다. 작업 또는 환경이 변경되면 프로그램을 다시 설계해야 합니다. 이런 로봇은 기계, 용광로, 용접기, 생산 라인에서 성실하게 일할 수 있다. 요즘 상업화되고 실용적인 로봇 대부분이 이런 부류에 속한다. 이런 로봇의 가장 큰 단점은 절차대로 뻣뻣하게 일을 완성할 수 있을 뿐, 환경의 경미한 변화 (예: 가공된 물건의 경미한 기울기) 가 문제가 될 수도 있고 심지어 위험할 수도 있다는 점이다. 이것은 감각 기능이 없기 때문입니다. 일본에서는 로봇이 현장에서 한 노동자를 잡아 도구 밑에 박은 적이 있다.
2 세대 (어댑티브) 로봇: 이 로봇에는 시각, 청각, 촉각 센서 등과 같은 해당 감각 센서가 장착되어 있습니다. ), 작업 환경, 조작 대상 등 간단한 정보를 얻을 수 있으며, 로봇의 컴퓨터는 이를 분석하고 처리하여 로봇의 동작을 제어할 수 있다. 2 세대 로봇은 초급 지능을 갖추고 있지만 기술자의 협조가 필요하다. 현재 이미 상업화된 상품들이 있다.
3 세대 (지능) 로봇: 지능 로봇은 인간과 비슷한 지능을 가지고 있다. 고감도의 센서를 갖추고 있어 일반인을 초월하는 시각, 청각, 후각, 촉각 능력을 갖추고 있다. 인식된 정보를 분석하고, 자신의 행동을 통제하고, 환경 변화에 대응하며, 복잡하고 어려운 임무를 완수할 수 있다. 그리고 이미 습득한 지식에 대해 독학, 귀납, 총화, 향상 능력을 가지고 있다. 현재 개발된 지능 로봇은 대부분 부분 지능만 갖추고 있어 실제 지능 로봇과는 거리가 멀다.
지능형 의사 결정 지원 시스템
의사 결정 지원 시스템은 관리 과학의 범주에 속하며' 지식-지능' 과 밀접한 관련이 있다. 1980 년대 이래로 전문가 시스템은 여러 방면에서 성공을 거두었다. 인공지능, 특히 지능과 지식 처리 기술을 의사 결정 지원 시스템에 적용함으로써 의사 결정 지원 시스템의 적용 범위를 확대하고, 시스템 문제 해결 능력을 높이며, 지능형 의사 결정 지원 시스템이 되었습니다.
인공신경망
인공신경망의 영감은 인뇌의 신비에 대한 연구에서 나온 것으로, 대량의 처리 단위 (인공뉴런, 처리 요소, 전자부품 등) 를 이용하여 인뇌의 공학적 구조와 작동 메커니즘을 모방하려고 시도한다. ).
인공 신경망에서 정보 처리는 뉴런 간의 상호 작용을 통해 이루어진다. 지식과 정보의 저장은 네트워크 요소 간의 분산 물리적 연결로 표현되며, 네트워크 학습 및 식별은 뉴런과의 연결 가중치에 의존하는 동적 진화 과정에 따라 달라집니다.
수년 동안 인공 신경망의 연구는 매우 큰 진전을 이루어 독특한 스타일의 정보 처리 학과가 되었다. 물론 현재 연구는 단순한 인공신경망 모델일 뿐이다. 완전한 이론과 기술 체계를 세우려면 더 많은 노력과 토론이 필요하다. 그러나, 인공신경망은 이미 인공지능에서 매우 중요한 연구 분야가 되었다.
결론: 5 천년의 발전을 거쳐 인류는 이미 지식 기반' 지식경제' 에 들어갔다. 인류 사회는 유례없는 속도로 발전하고 있다. 지식은 지능의 기초이며, 지능이 되어야 역할을 할 수 있다. 지식이 무한히 축적됨에 따라 지능은 인류 사회에서 점점 더 중요한 역할을 할 것이다. 지식경제의 진일보한 발전은' 지능경제' 가 될 것이라는 지적까지 나온다. 스마트경제' 는' 광의지능' 을 기반으로 한 경제로, 인간지능, 인공지능, 인간과 스마트기계를 결합한' 종합지능' 을 포함한다. 광의지능에 기반한' 지능경제' 가 지식 기반' 지식경제' 보다 더 높은 지능 수준과 더 빠른 발전 속도를 가질 것이라고 상상할 수 있다.
응답자: 두예디-보조급 3-23 22:29
5 천년의 발전을 거쳐 인류는 이미 지식 기반' 지식경제' 에 들어갔다.
피고: falali 998877- 수습 기간 1 급 3-24 12:39
유전 공학.
피고: 운비 3622- 수습 1 급 3-24 15:29
어려운 수학 문제를 많이 풀다.
응답자: 한 _ 돈-보조급 3-24 16:4 1
오늘 어떤 방법이 있습니까? (학과 \ 업종)
답: 생물정보학과 컴퓨터과학은 모두 이 방면의 연구를 하고 있지만, 현재는 실험실 단계일 뿐 아직 산업화되지 않았다. 일반적으로 인공신경 네트워크에 종사하는데, 일부 탐지기 제품은 이미 출시되었다.
무엇을 연구하고 있습니까? 어떤 가능성이 있습니까?
A: 1, 뇌 기능을 수동으로 시뮬레이션합니다.
2. 인간의 뇌에 칩을 이식한다.
모두들 연구를 하고 있는데, 진행이 매우 느리다. 왜냐하면 인간의 뇌가 너무 복잡하기 때문이다.
어디서 책을 읽습니까?
답: 중국은 중과원 생물에서 신경학과 신경생리학에 종사하는 신경과학자가 거의 없다. 주로 외국의 미국 과학자들이 이 일을 하는 데 많은 돈이 들기 때문이다.
응답자: kk Luo 2007- 학자 2 급 3-25 12:44
기억을 강화하면 지혜를 높일 수 있다.
하등 동물: 본능, 0 길이 기억;
고등 동물: 판단, 1 단위 기억;
인간: 이해, 전화 번호 길이 기억;
돌고래와 외계인: 분석, 단락 길이 기억;
컴퓨터와 로봇: 논리적 추론, 무한한 길이의 기억.
위의 기억은 순간적으로 기억을 암송하는 것을 의미하며, 실수가 없다.
지혜는 기억의 중간 결과 저장에 기반을 두고 있다.
응답자: 소산공허함-고위 매니저 7 급 3-28 1 1:52
번개가 치고, 영화는 이렇다.
문에 끼지 않도록 조심해라.
응답자: 익명 3-29 13:23
인간 지능의 확장에 관해서는 아직 어느 나라도 공개적으로 연구하지 않은 것으로 추정된다 (여론압력과 비교: 누가 먼저 지능을 넓힐 자격이 있는가)
그것은 복제품처럼 그곳에 머무를 것이다.
물론, 어느 날, 인심이 정말 착해서 돈에 좌우되지 않는다면, 이 웅장한 계획을 실시할 수 있을 것이다.
응답자: 이영안 _ 005- 매니저 레벨 4-2 1 1:39.