የእውቀት ምህንድስና ለችግሮች መፍትሄ ለመፈለግ የተነደፉ ስርዓቶችን ለመፍጠር ያለመ ዘዴዎች፣ ሞዴሎች እና ቴክኒኮች ስብስብ ነው። በእርግጥ ይህ ቃል እንደ ሜቶዶሎጂ፣ ቲዎሪ እና ቴክኖሎጂ፣ የመተንተን፣ የማውጣት፣ የማቀናበር እና የእውቀት አቀራረብ ዘዴዎችን የሚሸፍን ነው።
የአርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ፅንሰ-ሀሳብ በሰው ውስጥ በተፈጥሮ ውስጥ ባሉ የአእምሮ ተግባራት ሳይንሳዊ ትንተና እና አውቶማቲክ ላይ ነው። በተመሳሳይ ጊዜ የማሽን አተገባበር ውስብስብነት ለአብዛኞቹ ችግሮች የተለመደ ነው. የ AI ጥናት ከችግሮች መፍትሄ በስተጀርባ የባለሙያ ዕውቀት ፍላጎት መኖሩን ማረጋገጥ, ማለትም, ለማስታወስ ብቻ ሳይሆን ለወደፊቱ የባለሙያ ዕውቀትን መተንተን እና መጠቀም የሚችል ስርዓት መፍጠር; ለተግባራዊ ዓላማዎች ሊውል ይችላል።
የቃሉ ታሪክ
የእውቀት ምህንድስና እና የማሰብ ችሎታ ያላቸው የመረጃ ስርአቶች ልማት በተለይም የባለሞያ ሲስተሞች በቅርበት የተያያዙ ናቸው።
በዩናይትድ ስቴትስ ውስጥ በ60-70ዎቹ ውስጥ በስታንፎርድ ዩኒቨርሲቲ፣ በኢ.ፌገንባም መሪነት፣ አ. DENDRAL ስርዓት, ትንሽ ቆይቶ - MYCIN. ሁለቱም ስርዓቶች በኮምፒዩተር ማህደረ ትውስታ ውስጥ የመከማቸት ችሎታቸው እና ችግሮችን ለመፍታት የባለሙያዎችን እውቀት በመጠቀም የባለሙያ ማዕረግ አግኝተዋል. ይህ የቴክኖሎጂ ዘርፍ የባለሙያ ስርዓቶች ፈጣሪ ከሆነው ከፕሮፌሰር ኢ ፌገንባም መልእክት "የእውቀት ምህንድስና" የሚለውን ቃል ተቀብሏል።
አቀራረቦች
የእውቀት ምህንድስና በሁለት አካሄዶች ላይ የተመሰረተ ነው፡ የእውቀት ለውጥ እና ሞዴል ግንባታ።
- የእውቀት ሽግግር። እውቀትን የመቀየር ሂደት እና ከኤክስፐርት ዕውቀት ወደ ሶፍትዌሩ አተገባበር የሚደረግ ሽግግር። በእውቀት ላይ የተመሰረቱ ስርዓቶች እድገት በእሱ ላይ ተገንብቷል. የእውቀት ውክልና ቅርጸት - ደንቦች. ጉዳቶቹ ስውር ዕውቀትን እና የተለያዩ የእውቀት ዓይነቶችን በበቂ ሁኔታ መወከል አለመቻል፣ ብዙ ደንቦችን የማንጸባረቅ ችግር ነው።
- የግንባታ ሞዴሎች። AI መገንባት እንደ የማስመሰል አይነት ይቆጠራል; ከባለሙያዎች ጋር እኩል በሆነ መልኩ በአንድ የተወሰነ አካባቢ ችግሮችን ለመፍታት የተነደፈ የኮምፒተር ሞዴል መገንባት. ሞዴሉ በእውቀት ደረጃ የባለሙያዎችን እንቅስቃሴ መኮረጅ ባይችልም ተመሳሳይ ውጤት ለማግኘት ያስችላል።
የእውቀት ምህንድስና ሞዴሎች እና ዘዴዎች የኮምፒዩተር ሲስተሞችን ለማዳበር ያተኮሩ ሲሆን ዋና አላማውም ከስፔሻሊስቶች የሚገኘውን እውቀት ማግኘት እና ከዚያም በጣም ውጤታማ በሆነ መንገድ እንዲያገለግል ማደራጀት ነው።
አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ፣ የነርቭ መረቦች እና የማሽን መማር፡ ልዩነቱ ምንድን ነው?
አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ መተግበር አንዱ መንገድ ነርቭ ነው።አውታረ መረብ።
የማሽን መማር ራስን የመማር ስልተ ቀመሮችን ለመገንባት የታለመ የ AI ልማት መስክ ነው። ለዚህ አስፈላጊነት የሚነሳው ለአንድ የተወሰነ ችግር ግልጽ የሆነ መፍትሄ በማይኖርበት ጊዜ ነው. በእንደዚህ ዓይነት ሁኔታ መፍትሄ መፈለግ ሳይሆን መፍትሄ ለማግኘት የሚያስችል ዘዴ ማዘጋጀት የበለጠ ትርፋማ ነው ።
በተለምዶ ጥቅም ላይ የሚውለው "ጥልቅ" ("ጥልቅ") ትምህርት የሚያመለክተው ለማሽን መማር ስልተ ቀመሮችን ለማንቀሳቀስ ከፍተኛ መጠን ያለው የኮምፒውተር ግብዓቶችን የሚያስፈልጋቸው ነው። ጽንሰ-ሀሳቡ በአብዛኛዎቹ ጉዳዮች ከነርቭ ኔትወርኮች ጋር የተያያዘ ነው።
ሁለት አይነት አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ አሉ፡በጠባብ ያተኮረ፣ወይም ደካማ፣እና አጠቃላይ ወይም ጠንካራ። የደካሞች ተግባር ለችግሮች ጠባብ ዝርዝር መፍትሄ ለማግኘት ያለመ ነው። በጣም ታዋቂዎቹ ጠባብ ትኩረት AI ተወካዮች የድምጽ ረዳቶች ጎግል ረዳት፣ ሲሪ እና አሊስ ናቸው። በአንፃሩ ጠንካራ የኤአይአይ ችሎታዎች ማንኛውንም የሰው ተግባር እንዲፈጽም ያስችለዋል። ዛሬ አርቴፊሻል ጄኔራል ኢንተለጀንስ እንደ ዩቶፒያ ይቆጠራል፡ አተገባበሩ የማይቻል ነው።
የማሽን መማር
የማሽን መማሪያ በአርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ዘርፍ ከልምድ መማር የሚችል ማሽን ለመፍጠር የሚያገለግሉ ዘዴዎችን ያመለክታል። የመማር ሂደቱ በማሽኑ ግዙፍ የውሂብ ድርድሮችን ማቀናበር እና በውስጣቸው ያሉትን ቅጦች መፈለግ እንደሆነ ተረድቷል።
የማሽን መማሪያ እና ዳታ ሳይንስ ፅንሰ-ሀሳቦች ምንም እንኳን ተመሳሳይነት ቢኖራቸውም አሁንም የተለያዩ ናቸው እና እያንዳንዳቸው የየራሳቸውን ተግባር ይቋቋማሉ። ሁለቱም መሳሪያዎች በሰው ሰራሽ ውስጥ ተካትተዋልብልህነት።
የማሽን መማር፣ ከ AI ቅርንጫፎች አንዱ የሆነው፣ ኮምፒዩተር ጥብቅ ደንቦችን ሳያከብር ድምዳሜ ላይ ለመድረስ የሚያስችል ስልተ ቀመር ነው። ማሽኑ ከሰው አንጎል በተለየ መልኩ ይበልጥ ትክክለኛ የሆኑ መልሶችን በማግኘት ውስብስብ በሆኑ ተግባራት ውስጥ ንድፎችን ይፈልጋል። የስልቱ ውጤት ትክክለኛ ትንበያ ነው።
የውሂብ ሳይንስ
እንዴት መረጃዎችን እንደሚተነትኑ እና ጠቃሚ እውቀትን እና መረጃን ከነሱ ማውጣት (የውሂብ ማውጣት) ሳይንስ። ከማሽን መማሪያ እና ከአስተሳሰብ ሳይንስ ጋር፣ ከብዙ መረጃዎች ጋር መስተጋብር ለመፍጠር ቴክኖሎጂዎችን ይገናኛል። የውሂብ ሳይንስ ስራ ውሂብን እንድትመረምር እና ለቀጣይ የመደርደር፣ የማቀናበር፣ ናሙና እና መረጃን ለማውጣት ትክክለኛውን አካሄድ እንድታገኝ ይፈቅድልሃል።
ለምሳሌ የኢንተርፕራይዝ ፋይናንሺያል ወጪዎች መረጃ እና በግብይቶች ጊዜ እና ቀን እና በመካከለኛ የባንክ መረጃ ብቻ የተገናኙ ስለተጓዳኞች መረጃ አለ። የመካከለኛ ውሂብ ጥልቅ ማሽን ትንተና በጣም ውድ የሆነውን ተጓዳኝ ለመወሰን ያስችልዎታል።
የነርቭ አውታረ መረቦች
የነርቭ ኔትወርኮች የተለየ መሳሪያ ሳይሆኑ ከማሽን መማሪያ ዓይነቶች አንዱ በመሆናቸው ሰው ሰራሽ የነርቭ ሴሎችን በመጠቀም የሰውን አእምሮ ስራ ማስመሰል ይችላሉ። ድርጊታቸው ስህተቶችን በመቀነስ ባገኙት ልምድ ላይ በመመስረት ስራውን ለመፍታት እና ራስን ለመማር ያለመ ነው።
የማሽን ትምህርት ግቦች
የማሽን መማር ዋና ግብ ለተለያዩ የትንታኔ መፍትሄዎች ፍለጋ ከፊል ወይም ሙሉ አውቶማቲክ ተደርጎ ይወሰዳል።ተግባራት. በዚህ ምክንያት የማሽን መማር በተቀበለው መረጃ ላይ በመመርኮዝ በጣም ትክክለኛ የሆኑትን ትንበያዎች መስጠት አለበት. የማሽን የመማር ውጤት ውጤቱን መተንበይ እና ማስታወስ ሲሆን በቀጣይ መራባት እና ከተመረጡት አማራጮች ውስጥ አንዱን መምረጥ ይቻላል.
የማሽን መማሪያ ዓይነቶች
በመምህር መገኘት ላይ የተመሰረተ የትምህርት ምደባ በሦስት ምድቦች ይከፈላል፡
- ከመምህሩ ጋር። የእውቀት አጠቃቀም ማሽኑ ምልክቶችን እና ነገሮችን እንዲያውቅ ማስተማርን በሚያካትት ጊዜ ጥቅም ላይ ይውላል።
- ያለ አስተማሪ። የክዋኔ መርህ የተመሰረተው በእቃዎች መካከል ተመሳሳይነቶችን እና ልዩነቶችን በሚያውቁ ስልተ ቀመሮች ነው፣ እና ከዚያ ከመካከላቸው የትኛው የተለየ ወይም ያልተለመደ እንደሆነ ይገነዘባል።
- ከማጠናከሪያዎች ጋር። ጥቅም ላይ የሚውለው ማሽን ብዙ መፍትሄዎች ባሉበት አካባቢ ውስጥ ተግባሮችን በትክክል ማከናወን ሲገባው ነው።
እንደ ስልተ ቀመሮቹ አይነት፣ እነሱ በሚከተለው ይከፈላሉ፡
- የታወቀ ትምህርት። የመማሪያ ስልተ ቀመሮች ከግማሽ ምዕተ አመት በፊት ለስታቲስቲክስ ቢሮዎች የተገነቡ እና በጊዜ ሂደት በጥንቃቄ ያጠኑ. ከውሂብ ጋር የተያያዙ ችግሮችን ለመፍታት ይጠቅማል።
- ጥልቅ ትምህርት እና የነርቭ አውታሮች። ዘመናዊ የማሽን ትምህርት አቀራረብ. የነርቭ ኔትወርኮች ጥቅም ላይ የሚውሉት ቪዲዮዎችን እና ምስሎችን ለማመንጨት ወይም እውቅና ለመስጠት ፣ የማሽን ትርጉም ፣ ውስብስብ ውሳኔ አሰጣጥ እና የመተንተን ሂደቶች በሚያስፈልግበት ጊዜ ነው።
በዕውቀት ምህንድስና፣የሞዴሎች ስብስቦች ሊኖሩ ይችላሉ፣የተለያዩ አቀራረቦችን በማጣመር።
የማሽን መማር ጥቅሞች
በማሽን የመማር አይነት እና ስልተ ቀመር በማጣመር መደበኛ የስራ ሂደቶችን በራስ ሰር ማድረግ ይቻላል። የፈጠራው ክፍል - መደራደር, ኮንትራቶችን ማጠናቀቅ, ስልቶችን ማዘጋጀት እና መፈጸም - ለሰዎች የተተወ ነው. ይህ ክፍፍል አስፈላጊ ነው፣ ምክንያቱም አንድ ሰው ከማሽን በተለየ መልኩ ከሳጥኑ ውጭ ማሰብ ይችላል።
AI የመፍጠር ችግሮች
አይአይን ከመፍጠር አንፃር አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ለመፍጠር ሁለት ችግሮች አሉ፡
- አንድን ሰው እራሱን እንደሚያደራጅ ንቃተ ህሊና እና ነፃ ፈቃድ የማግኘት ህጋዊነት እና በዚህም መሰረት አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ምክንያታዊ እንደሆነ ለማወቅ ተመሳሳይ ነገር ያስፈልጋል፤
- የአርቴፊሻል ኢንተለጀንስን ከሰው አእምሮ እና ከችሎታው ጋር ማነፃፀር፣ይህም የሁሉንም ስርአቶች ግለሰባዊ ባህሪያት ያላገናዘበ እና በተግባራቸው ትርጉም አልባነት ምክንያት አድሎአቸውን የሚያስከትል ነው።
አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ የመፍጠር ችግሮች ከሌሎች ነገሮች በተጨማሪ ምስሎችን እና ምሳሌያዊ ትውስታን በመፍጠር ላይ ይገኛሉ። በሰዎች ውስጥ ምሳሌያዊ ሰንሰለቶች በማሽን አሠራር ውስጥ በተቃራኒው ተፈጥረዋል ፣ ከሰዎች አእምሮ በተቃራኒ ኮምፒዩተር የተወሰኑ ማህደሮችን እና ፋይሎችን ይፈልጋል እና የአሶሺዬቲቭ አገናኞችን ሰንሰለቶች አይመርጥም. ሰው ሰራሽ የማሰብ ችሎታ በእውቀት ምህንድስና በስራው ውስጥ የተወሰነ የውሂብ ጎታ ይጠቀማል እና መሞከር አይችልም።
ሁለተኛው ችግር ለማሽኑ ቋንቋዎችን መማር ነው። የጽሑፍ ትርጉም በትርጉም ፕሮግራሞች ብዙ ጊዜ በራስ-ሰር ይከናወናል, እና የመጨረሻው ውጤት በቃላት ስብስብ ይወከላል. ለትክክለኛው ትርጉምAI ለመተግበር አስቸጋሪ የሆነውን የአረፍተ ነገሩን ትርጉም መረዳትን ይጠይቃል።
የአርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ፈቃድ አለመገለጡም ወደ አፈጣጠሩ መንገድ እንደ ችግር ይቆጠራል። በቀላል አነጋገር ኮምፒዩተሩ ምንም አይነት የግል ምኞቶች የሉትም፣ የተወሳሰቡ ስሌቶችን ለመስራት ካለው ሃይል እና ችሎታ በተቃራኒ።
ዘመናዊው አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ሲስተም ለቀጣይ ህልውና እና መሻሻል ምንም ማበረታቻ የላቸውም። አብዛኛዎቹ AIs የሚነሳሱት በሰው ተግባር እና የማጠናቀቅ ፍላጎት ብቻ ነው። በንድፈ ሀሳብ፣ ይህ በኮምፒዩተር እና በሰው መካከል ግብረ መልስ በመፍጠር እና የኮምፒዩተርን ራስን የመማር ስርዓት በማሻሻል ተጽዕኖ ሊያሳድር ይችላል።
በአርቴፊሻል መንገድ የተፈጠሩ የነርቭ መረቦች ቀዳሚነት። ዛሬ, ከሰው አንጎል ጋር ተመሳሳይነት ያላቸው ጥቅሞች አሏቸው: በግል ልምድ ላይ ተመስርተው ይማራሉ, መደምደሚያ ላይ ለመድረስ እና ከተቀበለው መረጃ ውስጥ ዋናውን ነገር ለማውጣት ይችላሉ. በተመሳሳይ ጊዜ የማሰብ ችሎታ ያላቸው ስርዓቶች የሰውን አንጎል ሁሉንም ተግባራት ማባዛት አይችሉም. በዘመናዊ የነርቭ አውታረ መረቦች ውስጥ ያለው የማሰብ ችሎታ ከእንስሳት እውቀት አይበልጥም።
ለወታደራዊ ዓላማዎች ዝቅተኛው የ AI ውጤታማነት። በአርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ላይ የተመሰረቱ ሮቦቶች ፈጣሪዎች AI ራስን በራስ የመማር፣ በእውነተኛ ጊዜ የተቀበለውን መረጃ በራስ-ሰር ለይቶ ለማወቅ እና በትክክል የመተንተን አለመቻል ችግር ገጥሟቸዋል።
