Inteligencia Artificial

Como resultado de su investigación, me detuve para que se utilice la frase "inteligencia artificial" como demasiado vaga y llegué a una formulación diferente: un algoritmo de auto-estudio, la investigación y la aplicación de los resultados encontrados para la decisión de aplicar cualquier posible problema.

¿Qué es la inteligencia artificial, esto se ha escrito mucho. Puse la pregunta de otra manera, no "lo que es la IA", sino "¿por qué necesitamos AI." Lo necesito, que haría un montón de dinero, entonces eso sería una computadora realice para mí todo lo que yo no quiero hacer, y luego construir una nave espacial y volar a las estrellas.

Eso va a describir aquí cómo hacer que su ordenador realice nuestros deseos. Si usted espera ver aquí una descripción o mención de cómo funciona la mente, lo que la identidad, lo que significa pensar o razonar - que no está aquí. Creo que - no se trata de computadoras. Computadoras cuentan, calcular y ejecutar el programa. Así que pensar en cómo hacer un programa que puede calcular la secuencia necesaria de las acciones para implementar nuestros deseos.

¿De qué forma el equipo recibe nuestra tarea - a través del teclado, usando un micrófono, o con sensores implantados en el cerebro - no es importante, es una cuestión secundaria. Si podemos conseguir el equipo para llevar a cabo el deseo de escribir el texto, a continuación, después de que le pusimos a la tarea que había hecho un programa que realiza los mismos deseos, sino a través de un micrófono. Análisis de la imagen sólo una vez.

Argumentan que el hecho de que la IA podría ser creado para reconocer la imagen y el sonido, que inicialmente estaba destinado a incluir este tipo de algoritmos es como decir que cada persona que creó los de nacimiento para saber cómo operar este tipo de programas.

Formulamos el axioma:
1. Toda persona en el mundo puede contar con algunas reglas.
(Acerca de la incertidumbre cuántica, y la incertidumbre sobre el - de eso todavía lo hará)
. 2. Cálculo de la regla, es la dependencia única de el resultado en los datos iniciales.
3. Cualquier dependencia inequívoca puede encontrar estadísticamente.
Ahora aprobación:
4. Hay una función de convertir a las descripciones de texto en las normas -. Que no habría tenido que buscar mucho tiempo el conocimiento encontrado
5. Existe una función de las tareas de conversión en la solución (que ispolnyalka nuestros deseos).
Predicción 6. Estado de datos arbitrarios incluye todas las demás reglas y funciones.

Traducir a la lengua del programador:
1. Toda persona en el mundo puede contar con algunos algoritmos.
2. El algoritmo es siempre la repetición de los datos iniciales se obtiene el mismo resultado.
3. Si hay muchos ejemplos de datos de entrada y resultados a ellos, en la búsqueda de tiempo infinito se pueden encontrar todas las muchas posibles algoritmos que implementan esta dependencia de insumos y productos.
4. Hay algoritmos convierten los descripciones textuales en algoritmos (o cualquier otra información de datos) - no buscar algoritmos estadísticamente necesidades si tienen a alguien una vez encontrado y descrito
. 5. Puede crear un programa que cumplir nuestros deseos, ya sea en forma de texto o de voz, siempre que estos deseos son realizables físicamente y con necesidad de un marco de tiempo.
6. Si te las arreglas para crear un programa que es capaz de predecir y estudiar la previsión como nuevos datos, a continuación, después de un tiempo infinito tal programa incluirá todos los algoritmos posibles en nuestro mundo. Bueno, si el tiempo no es infinito para el uso práctico y con algo de error puede ser hecho para llevar a cabo los algoritmos de programas con la reivindicación 5, o cualquier otra.

Y, sin embargo, en mi humilde opinión:
7. Otra forma completamente independiente del aprendizaje humano, sino a las reglas de búsqueda de fuerza bruta y prueba estadística su predicción no existe. Y sólo necesita aprender cómo utilizar esta propiedad. Es en este principio, nuestro cerebro funciona.

Lo que hay que prever. En el cerebro humano desde el nacimiento comienza a entrar en el flujo de la información -. De los ojos, oídos, táctil, etc. Y todas las decisiones son tomadas por ellos sobre la base de los datos recibidos previamente. Por analogía, el programa está haciendo, que es la entrada de nueva información en un byte - flujo de bytes de entrada. Todo lo que vino antes, se representa como una lista continua. De 0 a 255 entrará en la información externa, y más de 255 se utilizará como marcadores de control especiales. Es decir, de entrada le permite grabar hasta decir la dimensión de 0xFFFF. Y esta corriente, sino más bien la siguiente agrega la cantidad de información y la necesidad de aprender a predecir, sobre la base de los datos recibidos hasta este. Es decir, programa debe tratar de adivinar lo que se añadirá el siguiente número.

Por supuesto que hay otras opciones de datos, pero a los efectos de, cuando la entrada de una gran variedad de formatos, simplemente vaya a la parte superior del html nos empujan diferentes descripciones, la más óptima. Aunque los marcadores pueden ser reemplazados por secuencias de escape para optimizar, pero explicarlos menos conveniente. (Y sólo imaginar que todo ASCII, y no UTF).

Así que primero, como el nacimiento, empujar en allí páginas web todo con descripciones y compartir su nuevo texto del marcador - & lt; NewPage & gt; - ¿Cómo sería este cuadro negro fue alrededor en una fila. Después de una cierta cantidad de datos comenzará a manipular los datos entrantes utilizando marcadores de control.

Bajo la predicción Entiendo un algoritmo que sabe no sólo lo que las leyes han sido, pero también constantemente en busca de otros nuevos. Y por lo tanto si la entrada es un programa para enviar una secuencia
& lt; beg & gt; & lt cielo; ans & gt; & lt azul; final & gt;
& Lt; beg & gt; & lt hierba; ans & gt; & lt apariencia; final & gt;
& Lt; beg & gt; & lt techo; ans & gt; ...
I>, debe averiguar qué tipo de marcador & lt; ans & gt; debe ser el color del objeto especificado anteriormente, y colocar los puntos se predecir el color más probable del techo.

Hemos repetido un par de ejemplos de lo que se habría dado cuenta de que la función que se aplicará dentro de estas etiquetas. Y el color, ciertamente no inventó una necesidad, y ya debería estar al tanto de sus propios patrones de computación examen de predicción.

Cuando el algoritmo requiere una respuesta, entonces la entrada de los pasos a seguir se sirve lo que se pronostica último paso. Tipo Avtoprognozirovanie (por analogía con la palabra autocorrelación).

Otra opción sería el primer marcador para indicar una pregunta, y en la segunda respuesta, y luego si este algoritmo es super-mega-guay, debería comenzar a responder incluso las cuestiones más complejas. Una vez más, dentro del ya estudiado los hechos.

Usted puede incluso llegar a una gran cantidad de diferentes trucos con una ficha de control se introduce en un mecanismo de predicción, y para obtener cualquier función deseada. En particular, se puede cruzar el algoritmo q-learning y recibir una secuencia de comandos necesarios para gestionar cualquier mecanismo. Para controlar los marcadores volverán más tarde.

Lo que está en el cuadro negro. En primer lugar, cabe mencionar que el cien por ciento de predicción es siempre y en todas las situaciones no lo hacen posible. Por otra parte, si como resultado de siempre conceder número cero, lo hará en el mismo pronóstico. Eso sí, con absolutamente cien por ciento de exactitud. Y ahora calcular la probabilidad de que, para cualquier número de los cuales siguen siendo un número. Para cada uno de la siguiente determinar la más probable. Es decir, podemos predecir un poco. Este es el primer paso de un largo camino.

Una cartografía de los datos de origen en el resultado por el algoritmo, corresponde a la definición matemática de la palabra функция, excepto que en la definición del algoritmo es colocar cierta cantidad y la colocación de los datos de entrada y de salida. Sólo un ejemplo, que sea una pequeña señal: color del objeto, se muestran varias líneas: el cielo azul, la hierba verde, techo blanco. Se puso un poco local de la función de una asignación. No importa que en realidad no es colores poco comunes no son tan - habrá otros sus mesas. Y cualquier base de datos que contiene las propiedades almacenadas de nada, es un conjunto de funciones, y muestra los identificadores de objetos en sus propiedades.

Para simplificar, además, en muchas situaciones, en lugar del algoritmo plazo, voy a utilizar el tipo de función de parámetros plazo, a menos que se indique lo contrario. Y todas esas referencias, debe dirigirse a entender los algoritmos de escalabilidad.

Y dará una descripción aproximada, porque en realidad, darse cuenta de todo esto, lo hago ... Pero todo es lógico. Y también tener en cuenta que todos los cálculos son coeficientes, no es cierto o falso. (Tal vez incluso declarado explícitamente que la verdad y la mentira).

Cualquier algoritmo que opera en particular los enteros se puede descomponer en una pluralidad de condiciones y transiciones entre ellos. Las operaciones de suma, multiplicación, y así sucesivamente. Además descomponen en podalgoritmiki de las condiciones y las transiciones. Y el resultado del operador. Esto no es una sentencia return. Operador condicional toma algún lugar valor y lo compara con una constante. Una declaración suma el resultado en algún valor constante. Ubicación toma o plegado se calcula con relación a un punto de referencia, ni respecto de los pasos anteriores del algoritmo.

 struct t_node {int type; // 0 - condición 1 - el resultado de la union {struct {// condiciones operador t_node * source_get; valor_T * compare_value; t_node * next_if_then; t_node * next_if_else; }; struct {// operador resultado t_node * dest_set; valor_T * result_value; }; }};  Pre> En vskidku que algo como esto. Y de estos elementos y construir un algoritmo. 



Cada punto de destino se calcula para algunas funciones. Cuenta con incluido una condición que pone a prueba la aplicabilidad de esta función a este punto. Rendimientos de acoplamiento total o falso - no es aplicable, o el resultado de las funciones de cálculo. Un pronóstico de flujo continuo, este uno a la vez para verificar la aplicabilidad de las funciones ya inventado y su cálculo, si la verdad. Y así sucesivamente para cada punto. 



Además de las condiciones de aplicabilidad, todavía hay una distancia. Entre los datos y rezultatnymi original, y esta distancia se puede variar, con la misma función, dependiendo de las condiciones. (Y las condiciones de la inicial o predicho el mismo hay una distancia, que significará, pero se omite en la explicación). 



Con la acumulación de un gran número de funciones que aumentarán el número de condiciones, poniendo a prueba la aplicabilidad de estas funciones. Sin embargo, estas condiciones son, en muchos casos, pueden ser colocados en forma de árboles y conjuntos de poda de funciones será proporcional a la dependencia logarítmica. 



Cuando es las funciones de creación y medición inicial, en lugar del resultado del operador, hay una distribución acumulación de los resultados reales. Después de acumular estadísticas, la distribución se sustituye por el resultado más probable, y la función está precedida por una condición, sólo probar la condición en la probabilidad máxima del resultado. 



Esto va a buscar la única correlación de hechos. Después de haber acumulado un montón de singles, tratando de combinarlos en grupos. Mira, desde donde se puede seleccionar el estado general y la distancia total desde el valor inicial hasta el resultado. Y también, comprobar que en esas condiciones y distancias, en otros casos, donde hay una repetición del valor inicial, no es amplia distribución basada en los resultados. Es decir, conocido en el uso frecuente, vysokotozhdestvenno. 



Identidad Factor. (Identidad Aquí bidireccional. Pero más a menudo que es unidireccional. Más tarde pereobdumayu fórmula.) 

El número de cada par de XY en la plaza y suma. 

Dividir por:. La suma de las cantidades en la plaza cada valor de X, más la suma de los importes en la plaza Y menos el dividendo 

Es decir, SUM (XY ^ 2) /. (SUM (X ^ 2) + SUM (Y ^ 2) - SUM (XY ^ 2)) 

Este coeficiente es entre 0 y 1. 



Y como consecuencia de lo que está sucediendo. Estamos en los altos hechos convencieron de que en estas condiciones y la distancia, estos hechos son claros. Y el redkovstrechaemye resto - pero el total de tales serán mucho mayor que las partes - tienen la misma precisión que los hechos chastovstrechennye en estas condiciones. Es decir, podemos recoger en la base de la unidad predecir existen hechos en estas circunstancias. 



Hágase la base de conocimientos. El cielo es azul y con frecuencia algún lugar tropical-rare-basura que vio a un gris-marrón-carmesí. Y recuerda, como Normalmente nos registramos - resulta fiable. Y el principio no depende de la lengua, ya sea chino o extranjero. Y más tarde, después de la realización del derecho a transferir, se puede calcular que una función puede ser recogida de diferentes idiomas. 



Siguiente iteramos consecuencia de las reglas, nos encontramos con que en otros lugares, y siempre que haya una identidad anterior. Y ahora que no necesitamos contratar a un gran base de datos para confirmar la identidad, sólo marque una docena de hechos individuales, y ver que dentro de este diez, la cartografía se realiza en los mismos valores que en la función anterior. Es decir, La misma función se utiliza en otros contextos. Esta propiedad forma lo que estamos describiendo diferentes expresiones para describir la misma propiedad. Y a veces simplemente enumeran las tablas de las páginas web. Y entonces, la recopilación de datos para esta función puede llevarse a cabo ya durante varios casos de uso. 



Hay una acumulación de varias condiciones y procedimientos específicos para las funciones posibles, y también puede tratar de encontrar patrones. No es infrecuente que las reglas son similares a la muestra de las diversas funciones, que sólo difieren en alguna indicación (como palabra identifica la propiedad o el título de la tabla). 



En general tenemos un montón de funciones ponahodili uno de los parámetros. Y ahora, como en la formación de los hechos de un solo parámetro, por lo que es aquí, trata de grupo de un parámetro de los términos y condiciones de la carrera. La parte de ese total - una nueva condición, pero uno que es diferente - este es el segundo parámetro es una nueva característica -. Una de dos parámetros en donde el primer parámetro es un ajuste de un parámetro 



Resulta que cada nuevo parámetro en multiparamétrico es la misma linealidad como la educación de los hechos individuales en el de un parámetro (o casi el mismo). Es decir, encontrar-N paramétrica proporcional al N. Al igual que en la búsqueda de una gran cantidad de parámetros se convierte casi en una red neuronal. (¿Quién quiere, él va a entender.) 



Las funciones de conversión. 



Por supuesto genial cuando nos dieron un montón de ejemplos de que corresponde, por ejemplo pequeña traducción de texto del ruso al Inglés. Y usted puede comenzar a tratar de encontrar patrones entre ellos. Pero, en realidad, es todo mezclado en los datos de entrada. 



Aquí hemos encontrado una cierta función, y el camino entre los datos. En segundo y tercer lugar. Ahora mira, puede alguno de ellos tiene alguna caminos que se encuentran en la parte general. Trate de encontrar una estructura X-P1 (P2) -P3-Y. A continuación, busque otra estructura similar, X-P1 similar y P3-Y, pero que difieren P2. Y entonces podemos concluir que se trata de una estructura compleja, entre los que hay dependencias. Un conjunto de reglas encontrado, menos el lado medial, dispuestas en grupos y la función de conversión de llamadas. Así, la imagen de la función de traducción, compilación y demás entidades complejas. 



Aquí, tome una hoja con el texto ruso y su traducción en un idioma desconocido. Sin tutorial es extremadamente difícil encontrar hojas de estos comprensión de las reglas de traducción. Pero esto es posible. Y casi lo mismo que tú habrías hecho, es necesario emitir un algoritmo de búsqueda. 



Cuando se ocupará de funciones simples, entonces voy a seguir buscando obmusolivat conversión hasta que venga y croquis, y entender que esto también es posible. 



Además de las funciones de búsqueda de estadística, aún puede generarlos de las descripciones por Convert-funciones en reglas. Ejemplos de tales funciones de búsqueda inicial se pueden encontrar en abundancia en el Internet en los libros de texto - la correlación entre las descripciones y las reglas que se aplican a los ejemplos de esas descripciones. Es decir, resulta que el algoritmo de búsqueda debería ver los mismos datos original, y las reglas que se aplican a ellos, es decir, todo debe ser colocado en un determinado tipo uniforme de acceso el gráfico de datos. Desde el mismo principio todo lo contrario pueden ser las reglas para la conversión inversa de las normas internas a la descripción externa o programas externos. Así como una comprensión de lo que sabe y lo que no es - usted puede antes de solicitar una respuesta, pregunte, y si el sistema sabe la respuesta -. Sí o no 



La función de la que hablé, en realidad no sólo se encontró una sola pieza del algoritmo, y puede consistir en una serie de otras funciones. Por ejemplo, he descrito más o menos de predicción de palabras y frases correctas. Pero para obtener una previsión sólo un símbolo de la frase que desea aplicar esta función de dar un solo personaje. 



También en la evaluación de las probabilidades de afectar a la capacidad de repetición de una serie de diferentes funciones -. Los tipos de formas (esto es pensar acerca de cómo utilizar) 



Y sólo para mencionar que un buen número de juegos del mundo real, en lugar de las páginas web están ordenados, y puede ser continua, u otras características de los conjuntos que de alguna manera la misma mejora el cálculo de probabilidades. 



Además de la medición directa de las normas que se encuentran en los ejemplos, se supone que hay otras formas de evaluar, qué tipo de reglas de clasificadores. Y tal vez estos clasificadores clasificador. 



Otro matiz.