AI-智能系统

在研究人工智能时，你需要知道什么是智能。本章介绍智能的概念、智能的类型和组成部分。

什么是智能？

系统计算、推理、感知关系和类比、从经验中学习、从记忆中存储和检索信息、解决问题、理解复杂想法、流利使用自然语言、分类、概括和适应新情况的能力。

智能的类型

正如美国发展心理学家霍华德·加德纳（Howard Gardner）所描述的那样，智力是多方面的——

情报	描述	例
语言智能	说话、识别和使用音韵学（语音）、语法（语法）和语义（意义）机制的能力。	叙述者、演说家
音乐智能	创造、交流和理解声音含义的能力，对音高的理解，节奏。	音乐家、歌手、作曲家
逻辑数学智能	在没有动作或对象的情况下使用和理解关系的能力。理解复杂和抽象的想法。	数学家、科学家
空间智能	能够在不参考对象的情况下感知视觉或空间信息、更改和重新创建视觉图像、构建 3D 图像以及移动和旋转它们。	地图阅读器、宇航员、物理学家
身体动觉智能	使用整个或部分身体来解决问题或时尚产品的能力，控制精细和粗糙的运动技能，以及操纵物体的能力。	球员， 舞者
内省智能	区分自己的感受、意图和动机的能力。	佛陀
人际交往智能	识别和区分他人的感受、信仰和意图的能力。	大众传播者、采访者

你可以说一台机器或一个系统是人工智能的，当它配备了至少一个，最多所有的智能时。

智能由什么组成？

智能是无形的。它由 -

• 推理
• 学习
• 问题解决
• 知觉
• 语言智能

让我们简要介绍一下所有组件 -

• 推理 - 它是一组过程，使我们能够为判断、决策和预测提供依据。大致有两种类型：

归纳推理	演绎推理
它进行具体意见，以作广泛的一般性发言。	它从一般性陈述开始，并检查得出具体、合乎逻辑的结论的可能性。
即使陈述中的所有前提都是正确的，归纳推理也允许结论是错误的。	如果某件事对一类事物一般是正确的，那么对于该类的所有成员也是如此。
示例 − “妮塔是一名老师。妮塔好学。因此，所有的老师都是好学的。	示例 − “所有 60 岁以上的女性都是祖母。沙利尼今年65岁。因此，沙利尼是一位祖母。

• 学习 - 它是通过学习、练习、被教导或体验某事来获得知识或技能的活动。学习可以提高对研究主题的认识。

  人类、一些动物和人工智能系统拥有学习能力。学习分为 -

  • 听觉学习 - 它是通过听和听来学习。例如，学生收听录制的音频讲座。

  • 情节学习 - 通过记住一个人目睹或经历的事件序列来学习。这是线性和有序的。

  • 运动学习 - 它是通过肌肉的精确运动来学习。例如，挑选对象、写作等。

  • 观察性学习 - 通过观察和模仿他人来学习。例如，孩子试图通过模仿父母来学习。

  • 感知学习 - 它是学习识别一个人以前见过的刺激。例如，识别和分类对象和情况。

  • 关系学习 - 它涉及学习根据关系属性而不是绝对属性来区分各种刺激。例如，在烹饪上次咸的土豆时添加“少一点”盐，当煮熟时添加一汤匙盐。

  • 空间学习 - 它通过视觉刺激（如图像、颜色、地图等）进行学习。例如，一个人可以在实际遵循道路之前在脑海中创建路线图。

  • 刺激反应学习 - 它是学习在存在某种刺激时执行特定行为。例如，一只狗在听到门铃时竖起耳朵。

• 解决问题 - 这是一个过程，在这个过程中，一个人通过采取一些被已知或未知障碍阻挡的路径来感知并试图从当前情况中得出所需的解决方案。

  解决问题还包括决策，这是从多个替代方案中选择最合适的替代方案以达到所需目标的过程。

• 感知 - 它是获取，解释，选择和组织感官信息的过程。

  感知假定感知。在人类中，感知由感觉器官辅助。在人工智能领域，感知机制以有意义的方式将传感器获取的数据放在一起。

• 语言智力 - 它是一个人使用，理解，说和写口头和书面语言的能力。这在人际交往中很重要。

人类智能和机器智能的区别

• 人类通过模式感知，而机器通过一组规则和数据感知。

• 人类通过模式存储和调用信息，机器通过搜索算法来存储和调用信息。例如，数字40404040易于记忆、存储和调用，因为它的模式很简单。

• 人类可以找出完整的物体，即使它的某些部分丢失或扭曲;而机器无法正确做到这一点。