Como a tecnologia mudou o ensaio de existência

A tecnologia fornece tradicionalmente desenvolvida como resultado de

requisitos humanos. A invenção, no momento valorizado e recompensado, pode invariavelmente surgir para atender às demandas de mercado gratuitas da sociedade. É realmente nessa esfera que a pesquisa em Inteligência Artificial e os sistemas especialistas resultantes foram falsificados. Grande parte dos materiais que se relacionam ao campo da Inteligência Artificial, lida com a psicologia humana e o caráter da consciência. Uma questão exaustiva em mente e

as opções de consciência nos equipamentos

propriamente, na minha opinião, revelaram que é muito

improvável que as pessoas jamais falem ou interagir com

uma máquina de consciência artificial. Na coleção de palestras, pensamentos, cérebros e ciências de Steve Searles, disputas centradas em torno da mente-corpo

apenas os problemas são suficientes para incentivar uma razoável

pessoa que não existe método científico jamais desvendará

os mistérios da consciência. Etapa para a avaliação da mente de Searles

na estrutura de Unnatural

Os dispositivos de inteligência são refutações de teses de IA sólidas e

frágeis. Teóricos da IA ​​fortes (SATs) acreditam

que no futuro, a humanidade moverá máquinas que

pensarão tão bem quanto, caso não sejam melhores que os humanos. Para

, a tecnologia pesent restringe essa conquista.

Os advogados fracos da IA ​​(WATs), quase conversam com os

SATs, pensam que se uma máquina executa funções

que se parecem com indivíduos, então é preciso

seja uma relação entre isso e inteligência. Para

essas pessoas, não há impedimento tecnológico para pensar em máquinas

, porque cada um dos nossos equipamentos mais avançados já

pensa. É importante revisar as refutações de Searles

da respectiva idéia dos teóricos para

estabelecer uma base (para o propósito desse tipo de ensaio)

para discutir as aplicações da Inteligência Artificial, igualmente agora, além do futuro.

Tese forte do AJE

Tese forte do AI, em relação à Searle

pode ser definido em 4 opções básicas.

A proposição 1 categoriza o pensamento humano como o resultado dos processos computacionais. Dado o suficiente

poder computacional, armazenamento, entradas, etc., Máquinas

podem pensar, caso você acredite nessa

proposição. A idéia dois, em essência, relega

a mente das pessoas em relação à lixeira do software. Os proponentes dessa proposição

assumem que os humanos simplesmente possuem

computadores pessoais biológicos que executam wetware em oposição ao

software. Na proposição três, a proposição de Turing

mantém que, se uma permanência consciente puder ser convencida de que

através da manipulação de entrada de contexto, um equipamento é

inteligente, então é. proposição vários é na qual os fins

podem encontrar os meios. Ele afirma que, quando finalmente conseguimos entender a mente, estaremos prontos

para identificar suas características. Assim, se replicarmos o

poder computacional da mente, então

o apreciaremos. Através de argumentos e experimentações, Searle é capaz de refutar ou diminuir seriamente esses tipos de proposições. Searle argumenta que o equipamento pode

ter a capacidade de entender o formato, mas não a semântica

, ou talvez o significado disseminado por ele.

Essencialmente, esse indivíduo faz seu argumento simplesmente citando a popular

Pesquisa de Pensamento em Salas Chinesas. É neste artigo que ele

mostra que um PC (um falante não chinês

um livro eletrônico de diretrizes e símbolos orientais) pode enganar um

áudio nativo, mas não tenho idéia do que ele pode dizer. Simplesmente

provando que as entidades não precisam entender o que elas estão digerindo para aparecer, enquanto a compreensão refuta a

proposição de um particular.

A proposição dois é geralmente refutada pelo simples fato de que agora não temos mentes não naturais ou talvez produtos semelhantes a mentes. A proposição dois é, como resultado, uma questão de obras de ficção científica, em vez de uma teoria possível. Um fantástico software de xadrez

, como meu Chessmaster pessoal (ainda que invicto)

< p>4000 Trubo refuta a idéia três simplesmente passando em um teste de Turing. Parece ser inteligente, mas eu entendo

que me ultrapassa através da trituração de números e manipulação de marcações

. O exemplo de quatro mil do Chessmaster também é uma

refutação adequada da quarta tarefa do professor Simons

: você pode descobrir um processo, se possível

reproduzi-lo. Como a empresa Application Toolworks

criou um plano para meu computador pessoal que

simula o comportamento de um grande mestre

no jogo, não significa que o computador é de fato

inteligente. Tese fraca da IA ​​

Existem cinco proposições básicas que

, juntamente com o campo da pobre tese da AI (WAT).

Inicialmente, isso declara que o cérebro, devido à sua complexidade de operação, deve funcionar algo como algum tipo de computador

o mais superior da invenção do homem . A segunda

idéia WAT ​​

afirma que, se um equipamento sair, no caso em que

tenha sido comparado a um homólogo humano

< p>parecia ser o resultado da

inteligência, então a máquina deveria ser assim. A tarefa

três

se apresenta com toda a semelhança

entre como os indivíduos resolvem problemas e como

computadores pessoais o fazem. Simplesmente resolvendo complicações

baseadas em dados coletados de seus respectivos

arredores e memória e obedecendo às

regras da lógica, está provado que as máquinas podem

realmente acredito. A quarta proposição do WAT

refere-se ao fato de que o cérebro é conhecido

por adquirir

habilidades computacionais e que um programa

nele pode ser deduzido. Portanto, a mente

é

simplesmente um grande plano (wetware). A

quinta e última proposição do WAT afirma que, porque a mente

definitivamente parece ser um wetware, o dualismo

é válido.

A proposição 1 da tese da AI enfraquecida

é refutada olhando para a anterior.

As pessoas tradicionalmente associam a sua

tecnologia de habilidade dos tempos a ter porções de

inteligência e consciência. Um

exemplo disso é mostrado dentro da abordagem telegráfica da

última parte do século passado.

As pessoas naquele tempo viram correlações entre a cabeça

e

a própria rede de telégrafos.

A proposição dois é rapidamente refutada simplesmente por

o fato de que semântica, o que significa, não é realmente abordada simplesmente

esse desacordo. O fato de um relógio

poder calcular e exibir um período não mostra que ele tem

qualquer conceito de contagem ou o

que meio tempo.

>

Definir o tamanho do seguimento de regras

é definitivamente o ponto em que a certa fraqueza se encontra com a quarta proposição

. A proposição 4 falha ao

mais uma vez explicar a natureza mãe semântica da manipulação de marcas

. Mencionar o idioma chinês

O Experimento de Pensamento da Sala ideal refuta esse

argumento.

Examinando a natureza em que

os seres humanos ajudam a criar decisões conscientes, fica claro que

a quinta idéia é uma coisa específica de

fantasia. Os seres humanos seguem um conjunto quase infinito de regras que raramente aderem a padrões altamente

adquiridos

. Algum tipo de computador pode ser programado

para responder a dados sintáticos com

resultados semânticos semânticos, mas novamente

está realmente ciente?

< p>Todos nós, através dos argumentos de Searles,

fundamos amplamente que o futuro da IA ​​não está situado

na experiência semântica de dados por máquinas

, mas também em dispositivos especializados projetados para realizar trabalhos ordenados.

Tecnicamente, há esperança para

alguns dos advogados da Strong AI Thesis. Esse desejo está no advento das redes de órgãos nervosos, além da aplicação de mecanismos de busca lógicos pouco claros.

A lógica difusa foi desenvolvida como parte de

lógica booleana que foi projetada para cuidar de dados que

não são completamente verdadeiros, nem

completamente falsos. Intoduzido simplesmente pelo Dr. Lotfi Zadeh, em

1964, a lógica fofa

permitiu modelar as

incertezas da linguagem orgânica.

Dr. Zadeh considera a teoria fofa não como

uma única teoria, mas como uma distorção, ou a generalização de teorias particulares

provenientes de formas discretas para contínuas (distorcidas) formas.

A carne e a batata do raciocínio difuso estão

na extrapolação de informações da seta de variáveis.

Um exemplo bastante apropriado disso é a mudança de lâmpada

. Os processos racionais booleanos típicos

lidam

bem com todas as características binárias da iluminação.

Eles estão ativados ou desativados. No entanto, introduza a variável

light, que pode selecionar a potência

do racional para o realista, e é onde

os aplicativos que exigem o aplicativo

de raciocínio nebuloso. Aplicando métodos nebulosos em

dados, assim como diferentes

poderes de iluminação ao longo do tempo, podemos inferir um

< p>nível de iluminação confortável com base em uma pesquisa da informação.

Adquirindo o bom senso difuso um passo adiante

podemos incorporar todos eles em um especialista fofo sistemas.

Este sistema recebe uma série de dados

no formato de regra difusa. De acordo com o doutor Lotfi, as

regras

em um sistema especialista em lógica difusa

geralmente seguem o seguinte regulamento simples:

se x é definitivamente baixo ey é definitivamente alto, depois que z é definitivamente

médio.

Sob essa regra, x é o valor baixo de

a conjunto de informações (o suave está desativado) e y é o alto

valor

do conjunto idêntico de dados (a iluminação está

completamente ligada).z é o resultado da inferência baseada em

o nível de aplicação de raciocínio difuso

preferido. É racional determinar que, com base nas entradas

, mais de uma saída (z) possa

sempre ser verificada. Os princípios de um sistema profissional lógico claro

são referidos como base de regra.

O procedimento de inferência de raciocínio difuso

segue 3 medidas firmes e, às vezes, uma ótima opção opcional

4o. Eles são:

1. Fuzzification é o método pelo qual os recursos de associação determinados para as variáveis ​​

input

são aplicados aos seus verdadeiros valores

para que a veracidade das diretrizes possa ser

configurada.

pagamentos parcelados em sua Inferência Inferente, os valores de verdade para

cada suposição de regras são determinados e depois usados

na área de saída de cada segredo.

vários. A composição é onde todos os

subconjuntos nebulosos de um problema específico são combinados

em

uma única variável fofa para um

resultado final específico.

4. A desfiguração é o procedimento opcional

pelo qual os dados difusos podem ser convertidos em uma alteração nítida

. No exemplo da luz, um nível de iluminação

pode ser determinado (como

potenciômetro ou valores de lux).

Um novo tipo de teoria da informação é

a teoria da oportunidade. Essa teoria é comparável, mas

terceira parte da teoria difusa. Simplesmente

avaliando unidades de dados (nebulosas ou discretas)

diretrizes

sobre distribuição comparativa podem ser

determinadas e as possibilidades podem ser atribuído. É

lógico afirmar que quanto mais dados

estiverem disponíveis, melhores opções poderão ser

estabelecidas.

A aplicação de a lógica difusa nas redes neurais (conhecidas como redes neurais artificiais

) revolucionará muitas

empresas no futuro. Embora tenhamos decidido

que máquinas conscientes talvez nunca cheguem a bom termo

, dispositivos especializados certamente ganharão

inteligência porque as rodas de

< p>inovação tecnológica.

Uma rede neural é vagamente baseada no

design da própria mente. Embora o cérebro seja

um grande impossivelmente complicado e complexo

, ele tem

um recurso razoavelmente realizado em sua

rede de neurônios. O neurônio é a base do próprio cérebro, cada um deles manifesta até 50.000 links para outros neurônios

. Aumente isso em 100 bilhões

e comece a entender a magnitude dos cérebros

capacidade computacional.

Uma rede neural é conhecida como uma rede de sua

multidão de processadores básicos, cada um usando uma pequena quantidade de armazenamento

. Esses

cpus estão vinculados por afretamento de dados não-direcionais

e somente informações de método endereçadas

a eles. Uma CPU centralizada atua como um policial visitante, pertencente aos dados, que são parcelados

na rede neural e recuperados em sua forma digerida

. Racionalmente, quanto mais processadores

conectados na rede neural, mais poderoso é o sistema

.

Assim como o cérebro humano, as redes de órgãos nervosos

são projetados para adquirir informações através do conhecimento

ou do aprendizado. Ao fornecer casos para

um sistema especialista em rede neural, generalizações serão

feitas da mesma forma que são para seus filhos

estudando itens (como cadeira, cachorro)

etc).

Os sistemas modernos de redes neurais

incluem uma capacidade computacional muito aprimorada

como resultado do paralelismo com seus

circuitos. Eles também se testaram em campos

exatamente como

mapeamento, nos quais pequenos problemas são

suportáveis, há muitos dados de exemplo e onde

diretrizes

geralmente são difíceis de definir.

A instrução de redes neurais começa simplesmente

programando uma retropropulsão de erro, que pode

os sistemas operacionais fundamentais

que definem as entradas e saídas do sistema. O

melhor exemplo que posso citar é o sistema operacional Windows

da empresa Microsoft. É claro que

os computadores pessoais não aprendem pelo modelo

, mas o software baseado no Windows provavelmente não será executado

fora de casa (ou dentro da ausência) de

Windows.

Uma característica desfavorável de educar os sistemas neurais por retropropulsão de erro é uma tendência conhecida como "overfitting".

Erros de sobreajuste ocorrem quando detalhes conflitantes

são memorizados, portanto a rede de órgãos nervosos

exibe um estado degradado da função como resultado final. Na pior das hipóteses, o sistema especialista pode travar, mas é mais comum encontrar um estado de impedimento.

Ao criar programas no

shell funcional que analisa dados em uma base de informações

, esses tipos de problemas foram

minimizados.

No mundo real, estamos verificando sua

crescente prevalência de redes neurais.Para perceber completamente os benefícios da existência de redes de órgãos nervosos, a pesquisa deve ser intensa e de natureza global. Durante toda a minha

pesquisa sobre esta dissertação, fiquei a par de várias

corporações e negócios

dedicados ao desenvolvimento colaborativo do neural

rede

dispositivos especialistas.

Para ter sucesso, a pesquisa e o

desenvolvimento de redes neurais devem tratar dos problemas sociais

e excelente fonte de interesse e intrigas. Motivar os talentos do mercado da computação

acabará sendo a única maneira de todos nós percebermos completamente

as vantagens e o potencial poder das redes de órgãos nervosos .

Não haveria suporte, naturalmente

se não houver progresso a curto prazo. As redes neurais de exploração e progresso devem ser extensivas o suficiente, mostrando resultados à frente do interesse.

diminui.

Novas tecnologias devem ser projetadas

por meio de pesquisa básica para aprimorar os recursos dos

dispositivos especialistas em redes neurais.

Geralmente

sabe-se que o futuro dos sistemas neurais

depende de derrotar muitos

desafios técnicos, assim como os dados

conversa cruzada (causada pela geração de regularidade de rádio da

transferência rápida de dados) e informações limitadas

largura de banda.

Aplicação no mundo real

sistemas especialistas em redes neurais inteligentes incluem

baseados no Artificial

Centro de Inteligência, Knowbots / Infobots e brilhantes tabelas de Ajuda.

Na maioria das vezes, são entidades facilmente acessíveis

que hospedam diversas informações e sugestões

para

usuários em potencial. Veículos autônomos

são outra aplicação futura de sistemas neurais inteligentes

. Pode chegar um momento no futuro

onde quer que os aviões voem sozinhos e os táxis

entreguem passageiros sem intervenção humana

. A tradução é uma possibilidade maravilhosa

desses dispositivos especializados. Imagine a

capacidade de um dispositivo traduzir as palavras com voz em inglês

para o Mandarin Oriental! Isso vai além das linguagens básicas e do tratamento sintático

. Golfos culturais no vocabulário

se tornariam o foco de tais aparelhos.

Durante o curso do cérebro e da

máquina, provamos que não é natural

A função

intelligences

não será replicar o estado consciente

do sujeito, mas tornar-se auxiliar dele

. Os defensores da tese forte do AJE

e do fraco AJE podem resistir, mas o inevitável

pode se manifestar a longo prazo.

Pode ser fácil ridicularizar aqueles

defensores, mas eu e minha esposa submetemos isso em sua análise para

tornar

máquinas conscientes, eles estão executando as

favorecer os desenvolvimentos e descobertas inovadores

que eles fazem.

Em conclusão, a tecnologia dominará

no campo de sistemas experientes somente quando o ponto de vista

atrás deles é clara e forte.

não devemos nos esforçar para fabricar máquinas que possam suplantar

as forças causais, mas sim aquelas

que as acompanham. Na minha experiência, esses sistemas profissionais

não substituirão pessoas que não deveriam.

Veremos um futuro em que precisamos descobrir cada vez mais

nós mesmos funcionando ao lado de sistemas inteligentes

.

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