¿Cuáles son las clasificaciones de la inteligencia artificial?
1. Aprendizaje profundo:
El aprendizaje profundo es una operación de aprendizaje basada en datos existentes y es un nuevo campo de investigación en aprendizaje automático. La máquina debe construir y simular la red neuronal del cerebro humano para análisis y aprendizaje, e imitar el mecanismo del cerebro humano para interpretar datos, ejemplos, sonidos y texto. El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje no supervisado.
2. Procesamiento del lenguaje natural:
El procesamiento del lenguaje natural es una tecnología que utiliza el lenguaje natural para comunicarse con las computadoras. Una rama de la inteligencia artificial que estudia el uso de computadoras electrónicas para simular el proceso de comunicación del lenguaje humano, de modo que las computadoras puedan comprender y utilizar los lenguajes naturales de la sociedad humana, como el chino, el inglés, etc., para lograr naturalidad. La comunicación lingüística entre humanos y máquinas en lugar del trabajo del cerebro humano forma parte del proceso, incluida la consulta de materiales, la respuesta a preguntas, la extracción de documentos, el ensamblaje de materiales y el procesamiento de toda la información sobre el lenguaje natural. Por ejemplo, una de las tecnologías centrales de los robots telefónicos en la vida diaria es el procesamiento del lenguaje natural.
3. Visión por computadora:
La visión por computadora se refiere al uso de cámaras y computadoras en lugar de ojos humanos para identificar, rastrear y medir objetivos, y realizar un procesamiento de gráficos adicional, lo que hace que el procesamiento por computadora sea más eficiente. Las imágenes adecuadas para la observación del ojo humano se pueden enviar a instrumentos para su detección; la visión por computadora utiliza varios sistemas de imágenes para reemplazar los órganos visuales como medios sensibles a la entrada y utiliza computadoras para reemplazar el cerebro para completar el procesamiento y la interpretación. El objetivo final de la investigación de la visión por computadora es permitir que las computadoras observen y comprendan el mundo a través de la visión como los humanos y que tengan la capacidad de adaptarse de forma independiente al entorno. Hay muchos ejemplos de aplicaciones de visión por computadora, incluido el control de procesos, la navegación, la inspección automática y más.
4. Robots inteligentes:
Hoy en día, existen muchos robots inteligentes a nuestro alrededor. Tienen varios sensores de información internos y sensores de información externos como visión, oído, tacto y olfato. Además de los receptores, también tiene efectores como medio para actuar sobre el medio ambiente. Estos robots son inseparables del soporte técnico de la inteligencia artificial; los científicos creen que la dirección de la investigación y el desarrollo de robots inteligentes es equiparlos con "chips cerebrales" para hacerlos más inteligentes, lo que les permitirá realizar aprendizaje cognitivo y organización automática. y procesamiento integral de información difusa. Un gran paso adelante.
5. Programación automática:
La programación automática se refiere a generar automáticamente un programa que cumpla con los requisitos en función de la descripción original de un problema determinado. Es un tema de investigación que combina la ingeniería de software y la inteligencia artificial. El diseño automático de programas incluye principalmente la síntesis y verificación del programa. El primero realiza la programación automática, es decir, el usuario solo necesita decirle a la máquina "qué hacer" y no necesita decir "cómo hacerlo". El siguiente paso lo completa automáticamente la máquina; verificación del programa y completa automáticamente la verificación de corrección. Su propósito es mejorar la productividad del software y la calidad del producto de software; la tarea de la programación automática es diseñar un sistema de programa que acepte como entrada una descripción de muy alto nivel que el programa diseñado necesita para lograr un determinado objetivo y luego genere automáticamente una descripción. programa que puede completar estos procedimientos específicos de Target. Una contribución importante de esta investigación es el concepto de depuración de programas como estrategia de resolución de problemas.
6. Minería de datos:
La minería de datos generalmente se refiere al proceso de encontrar información oculta a partir de grandes cantidades de datos a través de algoritmos. A menudo se asocia con la informática y logra los objetivos anteriores a través de estadísticas, procesamiento analítico en línea, recuperación de información, aprendizaje automático, sistemas expertos (que se basan en reglas generales pasadas) y reconocimiento de patrones. Sus métodos de análisis incluyen: clasificación, estimación, predicción, reglas de agrupación o asociación relevantes, agrupamiento y minería de tipos de datos complejos.