Размер шрифта
-
+

Искусственный интеллект и маркетинг - стр. 6

Подсимвольная форма некоторого знания здравого смысла. Многое из того, что знают люди, не представлено в виде «фактов» или «заявлений», которые они могли бы выразить в устной форме. Например, мастер шахмат избежит определенной шахматной позиции, потому что он при ней «чувствует себя слишком разоблаченным», или искусствовед может взглянуть на статую и понять, что это подделка. Это бессознательные и субсимволические интуиции или тенденции в мозге человека. Знания, подобные этому, информируют, поддерживают и предоставляют контекст для символических, сознательных знаний. Как и в связанной с этим проблеме подсимвольных рассуждений, есть надежда, что вычислительный AI или статистический AI обеспечит способы представления такого рода знаний.

1.3 Планирование. Машинное обучение

Планирование



Иерархическая система управления представляет собой форму системы управления, в которой множество устройств и программного обеспечения расположены в иерархии.

Интеллектуальные агенты должны иметь возможность устанавливать цели и добиваться их. Им нужен способ визуализировать будущее – представления состояния мира, они должны иметь возможность делать прогнозы о том, как их действия изменят его, и иметь шанс делать выбор, максимизирующий полезность (или «ценность») доступных вариантов.

В классических задачах планирования агент может предположить, что он является единственной действующей в мире системой, позволяющей ему быть уверенным в последствиях своих действий. Однако, если агент не единственный актер, то от агента потребуется, чтобы он мог обосновать неопределенность. Это требует наличия агента, способного не только оценить свою среду и сделать прогнозы, но и оценить свои прогнозы, и адаптироваться на основе их оценки.

Многоагентным планированием используется сотрудничество и конкуренция многих агентов для достижения заданной цели. Возникающее поведение, такое как это, используется эволюционными алгоритмами и искусственным интеллектом.


Машинное обучение



Машинное обучение, являющееся фундаментальной концепцией исследований AI с момента его создания, занимается изучением компьютерных, автоматически улучшающихся благодаря опыту алгоритмов.

Под неконтролируемым обучением принято понимание способности нахождения шаблонов в потоке ввода. В него включается классификация и численная регрессия. Использование классификации служит определению того, к какой из категорий причисляется обучение. Классификация производится путем просмотра примеров из ряда категорий. Регрессию понимают как попытку создания функции, описывающей взаимосвязь между входами и выходами и предсказания изменений выходных данных при изменении данных входных.

Страница 6