Este artículo es un artículo completo que presenta los conceptos y la aplicación de la inteligencia artificial y la red neuronal. Este artículo se seleccionó originalmente porque la red neuronal se aprendió en el proceso de aprendizaje automático, ya que la red neuronal artificial está más cerca del cerebro humano. En cuanto a sus principios y características funcionales. no es un programa dado que realiza operaciones paso a paso, pero es capaz de adaptarse al entorno, resumir las reglas, realizar algunas operaciones, reconocer o control de procesos . Creo que debe haber muchas aplicaciones importantes en inteligencia artificial, así que elegí este artículo.

El artículo es un artículo completo que presenta los conceptos y aplicaciones de la inteligencia artificial y las redes neuronales. La red neuronal artificial está más cerca del cerebro humano en términos de su principio de constitución y características funcionales. No es un programa determinado que realice operaciones paso a paso. Paso, pero puede adaptarse al entorno y resumir las reglas. Realizar una operación, reconocimiento o control de proceso.

La primera parte introduce principalmente la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial se define como un objeto artificial, como una computadora o una máquina, que muestra un comportamiento inteligente capaz de enfrentar problemas complejos. y que es la inteligencia Esto involucra temas como la conciencia, el yo, el pensamiento, etc., y la única inteligencia que conocemos es la inteligencia humana. Es un tipo de capacidad para imaginar y crear la comprensión de la memoria, el reconocimiento de patrones, la elección, la adaptación al cambio y la experiencia de aprendizaje. El propósito principal de la inteligencia artificial es hacer que las máquinas se comporten más como los humanos, y en segundo lugar, hacer que las máquinas se parezcan más a los humanos en la forma en que resuelven problemas complejos, pero consumen menos tiempo que los humanos. Hoy en día, la inteligencia artificial se divide en dos partes: ai fuerte y ai débil. ai fuerte significa que las máquinas pueden pensar por sí mismas, como las escenas en las películas, e incluso reemplazar a los humanos. Ai débil es el rendimiento de las máquinas que parecen tenga inteligencia, como jugar a las aplicaciones de ajedrez, y todos los pasos necesarios para jugar al ajedrez se almacenan en una computadora con anticipación. La aplicación de ajedrez en sí no piensa ni planea. ¿Cómo sabes si la máquina tiene un comportamiento inteligente? en 1950, alan turing presentó la prueba de prueba, y no hay mucha explicación para la prueba de respuesta, porque el profesor la introdujo en clase.

Para el origen de la inteligencia artificial, se asocia con muchas disciplinas, especialmente la filosofía, la lógica, las matemáticas, la computación, la psicología / ciencia cognitiva, la ciencia biológica / neurociencia.

la segunda parte introduce principalmente la red neuronal artificial. Esta sección también presenta tres partes pequeñas, introduciendo el concepto de red neuronal artificial, los tipos de métodos de aprendizaje de la red neuronal y una función importante en la función de incentivo artificial de la red neuronal artificial.

La primera parte introduce el concepto de red neuronal artificial. Una red neuronal artificial es una red de procesadores conector , cada una con una porción del espacio de almacenamiento local (muy pequeño). Estas neuronas operan solo sus propios datos locales y datos de entrada (que se ingresan de una manera a través de enlaces y circuitos), y cada neurona usa una regla para conocer la entrada señal. salida estas señales se dirigen a otras neuronas y este cálculo de los datos de salida se denomina función de incentivo.

La estructura de la red neuronal generalmente tiene tres capas, como se muestra a continuación. la primera capa es la capa de entrada, que se utiliza para interactuar directamente con el mundo exterior, y la segunda capa es el elemento oculto, que se utiliza para completar el cálculo de acuerdo con la función requerida. La tercera capa es la capa de salida.

La segunda parte del aprendizaje de redes neuronales se puede dividir en tres tipos: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje fortalecido. En el aprendizaje de supervisión, cada instancia consta de un objeto de entrada y un valor de salida esperado. Por lo tanto, se pueden encontrar errores y diferencias entre los resultados esperados y reales de cada nodo en la capa de salida, que se utilizarán para determinar el peso de la red. nodo (según

las reglas de aprendizaje). es decir, el valor de salida esperado en cada nodo está determinado por un maestro externo.

no hay profesores externos en el aprendizaje no supervisado, por lo que la forma de aprender se basa en la agrupación en clústeres y, según los aportes, el conjunto de modelos se divide en diferentes clases. este tipo de modelo de aprendizaje también puede denominarse modo de autoorganización; el ejemplo típico es la ley de aprendizaje hebreo y la ley de aprendizaje de competencia, y el aprendizaje no supervisado es más importante que el aprendizaje supervisado. porque el cerebro suele estar sin supervisión.

El fortalecimiento del aprendizaje se basa en el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje supervisado, y en el proceso de exploración, al explorar el entorno desconocido mientras se construye un modelo ambiental y se aprende una estrategia óptima, cada acción corresponde a una recompensa y, finalmente, obtiene la mayor recompensa por el procesamiento de datos. .

La tercera parte introduce tres tipos de funciones de incentivo. la primera función de umbral, cuando la entrada total es menor que el umbral, establece 0, y cuando el valor de entrada total es mayor que el umbral, establece 1.

El segundo es una función lineal segmentada que puede tomar valores entre 0,1, dependiendo de la ampliación de la operación lineal de una región.

la tercera es la función sigmoide, que puede usar un rango entre 0 y 1, pero a veces puede tomar un rango de 1 a 1, un ejemplo de una función sigmoide es una tangente hiperbólica.

La tercera parte introduce principalmente varias aplicaciones avanzadas de red neuronal.

La primera aplicación es la interfaz de computadora del cerebro humano basada en la red neuronal. La interfaz de computadora del cerebro humano es una de las tecnologías de interfaz más prometedoras entre human y machine.bci también se denomina interfaz siwei. En realidad, es un canal de comunicación entre el cerebro y la computadora, que permite que las señales enviadas por el cerebro interactúen directamente con actividades externas, como controlar un cursor, o el usuario puede ingresar un número de teléfono al mirar el teclado de una pantalla. .la interfaz módulo proporciona un medio de comunicación entre el cerebro y la interfaz que quiere controlar, y la interfaz bci hace posible que una persona paralizada escriba un libro o controle una silla de ruedas eléctrica. por ejemplo, es la mejor opción para implementar bci, pero las ondas cerebrales son muy débiles y hay muchos tipos de ruido.

se obtiene una señal del cerebro humano, luego se procesa, se extrae de las características, se clasifica y luego se envía al humano a través de la interfaz de la aplicación. el número y la velocidad de la investigación de bci ha estado creciendo rápidamente en los últimos cinco años, con no más de seis grupos estudiándolo en 1995, y al menos 20 grupos estudiando bci ahora.

La segunda aplicación es entender y describir las aplicaciones en el comportamiento de objetos. El análisis de la trayectoria es uno de los problemas centrales en la comprensión del comportamiento. El aprendizaje de patrones de trayectoria se puede utilizar para detectar anomalías y predecir la trayectoria del objeto. un modelo que aprende la región semántica mediante el análisis de la trayectoria de un objeto en movimiento en una escena o marco. la primera ruta se codifica para indicar la ubicación de la imagen y su velocidad instantánea. Luego, el algoritmo de agrupación se aplica para clasificar las pistas según diferentes distribuciones espaciales y de velocidad, y en cada agrupación, el espacio de las pistas está cerca y la velocidad es similar. Esta clase puede representar un modo de actividad. basado en este grupo orbital, el modelo estadístico de las regiones semánticas en la escena se puede obtener estimando la distribución de la densidad y la velocidad de cada patrón de actividad. El modelo se basa en la combinación de la red neuronal de cuantificación vectorial y los tipos de neuronas con memoria a corto plazo capacidad. el modelo de trayectoria peatonal resultante se utilizará para evaluar la nueva trayectoria, predecir la trayectoria futura del objeto, generar aleatoriamente una nueva trayectoria.

La tercera aplicación es la red neuronal artificial en gráficos de computadora.

La red neuronal artificial ha jugado un papel muy importante en el campo de la imagen. el diseñador de imágenes está tratando de combinar la imagen real con la imagen generada por computadora para mejorar la visualización del objeto de salida. El uso de la tecnología de detección térmica puede producir algunas de las imágenes más auténticas.

La cuarta aplicación es robot andante automático y robot submarino.

El robot de marcha automático se basa en el concepto modular. El problema de hacer un robot automático para caminar se puede desmontar en varios problemas funcionales. Desglosando un problema complejo en pequeños y manejables problemas, y la investigación en este campo combina el conocimiento de la biología, la mecánica y la tecnología de la información, y luego desarrolla un vehículo dinámico, estable y móvil que utiliza el control de redes neuronales. Lo mismo ocurre con los robots submarinos. , y las máquinas submarinas ayudan a salvar operaciones, prevenir la contaminación, rescatar en el mar y en investigaciones científicas marinas. Así que los robots submarinos se han desarrollado mucho a lo largo de los años.

La quinta aplicación es la animación facial.

El modelado y animación de rostros es una de las tareas más difíciles en gráficos de computadora, y es muy difícil convertir la vida en forma digital. Use la capa B de superficie como base para crear una animación facial. Las redes neuronales se pueden usar para aprender las características de cada expresión facial en una secuencia de animación.

El sexto es la red neuronal para fortalecer la tecnología antivirus.

Las redes neuronales artificiales y la inteligencia artificial desempeñan un papel cada vez más importante en la detección de virus, que fortalece las funciones internas de la tecnología antivirus, permitiéndole detectar y reparar todo tipo de virus. por ejemplo, la tecnología de detección de inicio de la red neuronal de ibm proporciona seguridad adicional al imitar a las neuronas humanas para aprender la diferencia entre registros infectados y no infectados. Muchos ejemplos de virus y no virus muestran que las redes neuronales funcionan mejor que las búsquedas tradicionales de virus ajustadas a mano.

La cuarta parte introduce principalmente la aplicación de la inteligencia artificial.

La primera aplicación es la extracción de datos y extracción de conocimientos. Se aplican tres técnicas básicas en inteligencia artificial, incluida la expresión de conocimiento, y la extracción de datos quiere descubrir patrones de interés a partir de grandes cantidades de datos, que se pueden usar de muchas formas, como las reglas de asociación. Reglas de decisión y árboles de decisión. También hay adquisición de conocimiento y razonamiento de conocimiento, y el patrón encontrado en el conjunto de datos debe verificarse en diferentes aplicaciones.

La segunda aplicación es el sistema artificial. el sistema experto es un subconjunto de inteligencia artificial, y el sistema experto es un programa de inteligencia artificial, que tiene conocimiento experto en campos específicos y sabe cómo usar su conocimiento para responder correctamente a los problemas relacionados.

La tercera aplicación es la naturaleza y el proceso original nlp. El procesamiento del lenguaje natural es un subdominio de la inteligencia artificial. Su objetivo es lograr un mecanismo de procesamiento de lenguaje similar al humano. La siguiente imagen es un modelo de nlp.

La cuarta aplicación es la cianología. La robótica es parte del campo de la inteligencia artificial.

La quinta aplicación es aplicar inteligencia artificial al juego. Los juegos modernos usualmente usan gráficos de animación 3D para dar a las personas una sensación real. La inteligencia artificial en la mayoría de los juegos de computadora no es una inteligencia artificial académica, sino una tecnología muy cercana a la inteligencia artificial, que crea una ilusión intelectual. La inteligencia artificial del juego incluye técnicas que combinan la programación y las prácticas de diseño: búsqueda de caminos, redes neuronales, modelos emocionales, sociales Escenas, máquinas de estados finitos, sistemas de reglas, aprendizaje de árboles de decisión y otras técnicas.

Al final del documento, algunos de los problemas en los que están trabajando los investigadores son, por ejemplo, si las máquinas son conscientes de su existencia. ¿Qué significa para los humanos? ¿Serán las redes neuronales completamente similares al cerebro humano y así sucesivamente? al final del documento, algunos de los problemas en los que están trabajando los investigadores son, por ejemplo, si las máquinas son conscientes de su existencia. ¿Qué significa para los humanos? ¿Las redes neuronales serán completamente similares al cerebro humano y así sucesivamente?

El tema de este trabajo está terminado. A través del estudio y la lectura de este documento, se encuentra que el mundo informático puede beneficiarse mucho del método de red neuronal. en el futuro, la inteligencia artificial desarrollará máquinas y computadoras que son más complejas de lo que somos hoy en día, y realmente pueden tener un simple sentido común y una inteligencia humana similar en algunos campos. El desarrollo futuro de la inteligencia artificial puede realmente cambiar nuestro mundo.