ປະດິດລະບົບ Intelligence

ປະໂຫຍກ "ປັນຍາປະດິດ" ເປັນເວລາຫລາຍ conjures ເຖິງຮູບເງົາຕ່າງໆ fiction ວິທະຍາສາດແລະບັນດາໂຄງການ, interlocutors, ຕາມຕົວຢ່າງແຫ່ງປັນຍາປະດິດ. ຫຸ່ນຍົນໄດ້ກາຍເປັນຄວາມເປັນຈິງແລ້ວໃນເວລາຂອງພວກເຮົາ, ແລະໃນແຕ່ລະຄັ້ງທີ່ທ່ານເປີດງານວາງສະແດງຄົນອື່ນອຸທິດຕົນເພື່ອຫຸ່ນຍົນ, ຫນຶ່ງໃນສິ່ງມະຫັດວິທີການມະນຸດຊາດໄກໄດ້ກ້າວຫນ້າທາງດ້ານມີຄວາມຄືບຫນ້າເຕັກໂນໂລຊີຂອງຕົນ.

ບັນຫາຂອງທາງການປອມຕິດພັນກັບການຄວາມຈິງທີ່ວ່າ, ອີງຕາມການຄວາມຄິດຮັບຮອງທົ່ວໄປໃຈຂອງມະນຸດທີ່ເຮັດແລ້ວ - ແມ່ນຂະບວນການຄອມພິວເຕີ, ຄຸນສົມບັດຂອງທີ່ໄດ້ຖືກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບແນວຄິດຂອງມະນຸດ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ແນ່ນອນວິທີທີ່ຄົນຄິດແລະສິ່ງທີ່ແນວຄິດຂອງຕົນ, ວິທະຍາສາດຍັງບໍ່ສາມາດເຂົ້າໃຈ. ດັ່ງນັ້ນ, ການສ້າງຂອງທາງການປອມຂຶ້ນມາເຖິງຕອນນັ້ນພຽງແຕ່ໃນໂຫນກ intuitive.

ໃນຂະນະດຽວ, ຫນຶ່ງໃນບັນດາທິດທາງທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງການພັດທະນາຂອງເຕັກໂນໂລຊີຂໍ້ມູນຂ່າວສານທີ່ທັນສະໄຫມແມ່ນການສ້າງຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ໄດ້. ເຄືອຂ່າຍ neural ປອມ (ANN) ແມ່ນຫຍັງ? ນີ້ເປັນຕົວແບບທາງຄະນິດສາດຂະຫນາດນ້ອຍທີ່ເຮັດວຽກກ່ຽວກັບຫຼັກການຂອງ neurons ຊີວະພາບທີ່ຖືກອະນຸຍາດຕົວຈິງແລ້ວມເຂົ້າໄປໃນລະບົບດຽວໄດ້.

ຜູ້ຊາຍທີ່ເຮັດ ເຄືອຂ່າຍ neural ຫຼື, ຍ້ອນວ່າເຂົາຖືກເອີ້ນວ່າ, ລະບົບປັນຍາປະດິດໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຊອກຫາວິທີແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ມີຂໍ້ມູນບໍ່ຄົບຖ້ວນຫຼືຈໍານວນຂອງຫນ້າວຽກທີ່ບໍ່ສາມາດຈະເປັນທາງທີ່ຈະແຈ້ງໄດ້.

ທໍາອິດ ANN ປາກົດໃນປີ 1958 ຂໍຂອບໃຈກັບນັກຈິດຕະສາດ Frank Rosenblatt. ລະບົບນີ້ແມ່ນອີງໃສ່ຮູບພາບຂອງຂະບວນການສ້າງແບບຈໍາລອງຂອງສະຫມອງຂອງມະນຸດທີ່ເຮັດວຽກແລະຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະຮັບຮູ້ຂໍ້ມູນສາຍຕາໄດ້. ຫຼັກການຂອງການປະຕິບັດງານແມ່ນອີງໃສ່ການກໍ່ສ້າງການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງ INS ອົງປະກອບ array ປຸງແຕ່ງຜະລິດ. ໃນເສັງເຂົ້າກັບແຕ່ລະ neuron ໄດ້ຮັບຈໍານວນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງສັນຍານ. ຈະດໍາເນີນການວິເຄາະໃນສອດຄ່ອງກັບຕົວຄູນ້ໍາແລະສ້າງສັນຍານສ່ວນບຸກຄົນຈາກ neuron ອື່ນ. neurons ທັງຫມົດແມ່ນການຈັດຕັ້ງໃນຂັ້ນຕອນແລະມີການເຊື່ອມຕໍ່ກັບກັນແລະກັນ. ແຕ່ລະຊັ້ນປະມວນຜົນສັນຍານການປ້ອນຂໍ້ມູນແລະຫຼັງຈາກນັ້ນສ້າງເປັນຂອງຕົນເອງແລ້ວສໍາລັບຊັ້ນຕໍ່ໄປ. ໄດ້ປະໂຫຍດຕົ້ນຕໍຂອງ INS - ຄວາມສາມາດຂອງຕົນເອງການຮຽນຮູ້.

ການເຮັດວຽກລະບົບປັນຍາປະດິດ, ມັນເປັນຄວາມປາຖະຫນາທີ່ຈະນໍາໃຊ້ໂຮງງານຜະລິດທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ເປັນເວລາທີ່ການນໍາໃຊ້ຄວາມໄວປະຕິບັດງານໃນຄອມພິວເຕີດຽວຕົກລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ດັ່ງກ່າວ INS ນໍາໃຊ້ສໍາລັບການສັງເຄາະສຽງແລະການຮັບຮູ້, ຂຽນດ້ວຍລາຍມືໃນດ້ານການເງິນ, ແລະທຸກບ່ອນທີ່ມີຄວາມຈໍາເປັນທີ່ຈະວິເຄາະການໄຫຼປະສິດທິພາບຂອງຂໍ້ມູນຂ່າວສານ.

ຍອດນິຍົມລະບົບປັດຈຸບັນ neuro, ຜູ້ຊ່ຽວຊານ - ເປັນພິເສດລະບົບປັນຍາປະດິດ, ເຊິ່ງແມ່ນອີງໃສ່ຖານຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຄວາມຮູ້. ມັນເກັບຂໍ້ມູນທີ່ຫຼາກຫຼາຍແລະວິທີການທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການໃນຫນ້າວຽກ. ຖານດັ່ງກ່າວຍັງປະກອບດ້ວຍຂັ້ນຕອນວິທີຂອງຕົນເອງ, ຮຽນຮູ້ວ່າແມ່ນອີງໃສ່ລະບຽບການປະເມີນຜົນການສ້າງຂໍ້ມູນ.

A ອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດຂອງລະບົບຜູ້ຊ່ຽວຊານໃດຫນຶ່ງແມ່ນການໂຕ້ຕອບຂອງຕົນ. ຂໍຂອບໃຈກັບພຣະອົງ, ບຸກຄົນທີ່ສາມາດຕື່ມຂໍ້ມູນໃສ່ໃຫມ່ຖານຂໍ້ມູນທີ່ຈະໄດ້ຮັບບົດສະຫຼຸບຢ່າງມີເຫດຜົນ, ແລະອື່ນໆ ນໍາໃຊ້ຄວາມຮູ້ທີ່ໄດ້ຈາກລະບົບສາມາດຫາທາງອອກທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບວຽກງານທີ່ມີຄວາມສັບສົນເກີນໄປສໍາລັບຄວາມສາມາດຂອງມະນຸດໄດ້. ລະບົບຜູ້ຊ່ຽວຊານໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ໃນຂົງເຂດດັ່ງກ່າວເປັນການສ້າງບັນດາໂຄງການ, ທະຫານ, ທໍລະນີສາດ, ການວາງແຜນການພະຢາກອນ, ຢາປົວພະຍາດແລະການຝຶກອົບຮົມໄດ້.

ບໍ່ດົນມານີ້ມັນໄດ້ກາຍເປັນທີ່ຮູ້ຈັກທີ່ກູໂກ Inc. ຕັ້ງໃຈໂດຍ 2029 ເພື່ອສະຫນອງການປະມວນຜົນຂອງການສອບຖາມຄົ້ນຫາໃນການປັນຍາປະດິດໃຫມ່. ແລະ, ອີງຕາມການຜູ້ອໍານວຍການດ້ານວິຊາການ R.Kurtsveyla ເຄື່ອງມືຄົ້ນຫາໃຫມ່ທາງຈະສາມາດທີ່ຈະເຂົ້າໃຈຄວາມຮູ້ສຶກຂອງມະນຸດ. ບໍ່ແມ່ນມັນໃຫ້ປະລາດໃຈ? ຫຸ່ນຍົນແມ່ນບໍ່ທັນສາມາດທີ່ຈະຄິດວ່າ, ແຕ່ມັນສາມາດຮຽນຮູ້. ແລະວ່າມີຫຍັງແດ່ຕໍ່ໄປ? ..