K:
Mit jelent a „kapcsolatok” az AI számára?
A:A mesterséges intelligencia fogalmát sokféle módon alkalmazzák az üzleti életben, és a mesterséges intelligencia kutatásában bekövetkezett nagy változások rendkívül hasznosak lehetnek az üzleti szembe néző szoftver képességek előmozdítása szempontjából. A kapcsolatrendszer egy új irány, amelyben sok mesterséges intelligencia kutatása folyik, és ez egy olyan irány, amely valószínűleg drasztikusan megváltoztatja azokat az eszközöket és erőforrásokat, amelyeket a vállalkozások használnak, hogy kihasználják a mesterséges intelligencia megoldásainak képességeit.
A Connectionism a mesterséges intelligencia filozófiája, amely elősegíti az emberi agy modellezését azáltal, hogy kicsi mesterséges egységeket hoz létre, amelyek megfelelnek az emberi neuronoknak és az agy neuroncsoportjainak. A kapcsolatok egyik alapvető szempontja annak ragaszkodása, hogy magas szintű viselkedési és kognitív rendszereket építsenek ki egy-egy összekapcsolt hálózatban összekapcsolt kis egységek felhasználásával. Ezt szem előtt tartva, a mesterséges ideghálózat (ANN) megjelenése nagyban hozzájárul a kapcsolatok és a hebbiai elmélet elősegítéséhez, amelyet Donald Hebb matematikus és az 1940-es évek munkásságának neveztek el.
A kapcsolatrendszer azt sugallja, hogy a mesterséges ideghálózat kritikus alkalmazásokkal fog járni a mesterséges intelligencia fejlődésében. A tudósok már rendelkeznek részletes ANN modellekkel, és a mesterséges idegi hálózatok sokféle területen elősegítik a gépi tanulást. Ami a mesterséges intelligencia vállalati alkalmazását illeti, a kapcsolatok valóban megváltoztathatják a segítő technológiák működésének alapjait.
Ha megvizsgáljuk a hagyományos vállalati üzleti intelligencia eszközöket, láthatjuk, hogy sokuk valamilyen meglehetősen hagyományos módszerre épül, beleértve a valószínűségi eszközöket is. Az egyik a bayes-i logika, amely ok-okozati és döntési fákat használ fel, és ezen logika szerint manipulálja a nagy adatkészleteket, hogy döntés-támogatási eredményeket hozzon létre (lásd a cikk a bayes-i logika népszerű üzleti alkalmazásáról itt).
Talán az a mód, ahogyan a konszenzus befolyásolja a mesterséges intelligenciát az üzleti életben, az, hogy e Bayes-féle logikai modellek és valószínűségi modellek sokát felváltja olyan modellekkel, amelyek mesterséges idegi hálózatok alapján működnek. A mesterséges idegi hálózat olyan apró darabok gyűjteménye, amelyeknek külön-külön nincs értelme. Az egyes egységekbe nincs sok logika beépítve - ehelyett a hálózat összekapcsolja ezen egységek kimeneteit, és logikai eredménygé teszi. Ezt szem előtt tartva, a kapcsolatokra épülő üzleti mesterséges intelligencia eszközök alapvetően különböznek azoktól, amelyeket a múltban népszerűen alkalmaztak (lásd ezt az oktató szálat a Quora-ban). Ahelyett, hogy a logikai számítási eredményeket elérnék, ezeket az eredményeket komplex gépi tanulási algoritmusok futtatásával fogják elérni egy mesterséges idegi hálózaton keresztül, és az eredmények vizsgálatával.
Egyes szakértők szerint a konszencionizmus növekedése sokkal köze van a logikai mesterséges intelligencia modern kutatásának korlátozásaihoz. Más szavakkal, mivel a kutatók a tradicionális intelligencia lehetőségeinek nagy részét maximálisan kihasználták, a kapcsolatok és a mesterséges idegi hálózat lehetővé tették a továbblépést, valamint ezen technológiák működésének továbbfejlesztését és kibővítését, valamint „gondolkodásmódját”. sokkal közelebb állunk az emberi agy és a biológiai gondolkodás folyamatának teljes szimulációjához, ezért ezek az innovációk olyan fontosak lesznek mindenféle üzleti mesterséges intelligencia szempontjából - például azok a kimenetek, amelyeket egy vállalkozás felhasznál az értékesítési automatizálásból vagy az ügyfélkapcsolat-menedzsment vagy az ellátási lánc vagy a létesítménykezelő eszközök mind ezekre a sokféle modellekre épülnek.
Vajon az AI és a gépi tanulás valami hasznot jelent-e a vállalat számára? Látogassa meg az AltaML-t, hogy megtudja .
