人工知能とは何ですか？人気の用語は、機械が人間のように考えることができるようにすることです。我々は人工知能のSF映画の多様性を持っているので、あまり説明する必要性が非常に精通しています。どのように人工知能 - 今、誰もが興味を持ってすべきですか？
1956年の夏からは、第一項の「人工知能」は、科学者たちは、それを達成するためのさまざまな方法を試してみましたが、始まった提案。これらの方法には、エキスパートシステム、決定木、帰納論理、クラスタリングなどが含まれるが、これらは偽の知性です。人工ニューラルネットワーク技術の登場までは、単にマシンは持ってみましょう「本当のスマート。」
なぜ前に偽の諜報方法はありますか？私たち人間は明らかに彼らの内部の分析プロセスを知ることができるので、彼らは唯一の大規模、複雑なプログラムであり、それだけで私たち人間の脳のように、黒い箱の中だし、人工ニューラルネットワークが異なる場合、我々はしないでくださいその内部の分析を知って、我々はそれが人の顔を識別することであるのか分からない、それが世界チャンピオンを破って行くのか分かりません。私たちは、それは、それのシェルを構築し、人間のように、私たちは唯一の子を出産したばかりだとして、彼の心は、私たちが知らないと思うする方法です！この目的のために、世界は人工知能を防ぐためのセキュリティアソシエーションの数を設定している。将来的には、私たち人間は、この世界で生きてはならない可能性がある、と私たちの破壊されたので、これは、AIの怖いです。
人工ニューラルネットワークは、それの根本的な原因は、本当にインテリジェント持っている人間の脳の構造と作成、に触発されています。ニューラルネットワークに接続されている私たちの脳、神経細胞と呼ばれる細胞の数十億、で。
人工ニューラルネットワークは、上記ネットワーク構造の模倣です。以下は、人工ニューラルネットワークの構成図です。各円は、それらがネットワークを形成するために一緒に接続されているニューロンを表します。
人間の脳の神経細胞の樹状細胞は、外部刺激の複数の異なる強度を受け取り、そしてインビボ治療において、神経細胞は、出力に変換します。図に示すように。
人工ニューロンは、同様の作品を持っています。図に示すように。
上記xは受信した外部刺激樹状突起を複数に対応する、入力ニューロンです。wは、各入力xに対して刺激強度に影響を与える入力に対応する各ウェイトの重量です。
脳の単純な構造なので、低IQ。単細胞生物は最低のIQです。人工ニューラルネットワークが同じで、それは、より複雑なネットワーク、より強力なは、私たちは深ニューラルネットワークを必要とします。ここでの深さは、層の数、より多くの層ので、ニューラルネットワークのより複雑な構造を指します。
训练深度神经网络的过程就叫做深度学习。网络构建好了后，我们只需要负责不停地将训练数据输入到神经网络中，它内部就会自己不停地发生变化不停地学习。打比方说我们想要训练一个深度神经网络来识别猫。我们只需要不停地将猫的图片输入到神经网络中去。训练成功后，我们任意拿来一张新的图片，它都能判断出里面是否有猫。但我们并不知道他的分析过程是怎样的，它是如何判断里面是否有猫的。就像当我们教小孩子认识猫时，我们拿来一些白猫，告诉他这是猫，拿来一些黑猫，告诉他这也是猫，他脑子里会自己不停地学习猫的特征。最后我们拿来一些花猫，问他，他会告诉你这也是猫。但他是怎么知道的？他脑子里的分析过程是怎么样的？我们无从知道~~
通过对本篇文章的学习，我们知道了通过人工神经网络可以实现真正的人工智能。下一小节我就详细地为大家讲解神经网络。