- عضویت
- 2017/05/18
- ارسالی ها
- 35,488
- امتیاز واکنش
- 104,218
- امتیاز
- 1,376
- پس از آن، بهاری نو :
پس از این مشکلات، در دهه 1990 و نزدیک به قرن بیست و یکم، هوش مصنوعی به یکی از بزرگ ترین موفقیت های خود دست یافت. اگر چه چیز هایی پشت پرده ماندند ولی هوش مصنوعی در زمینه های مهمی مانند استدلال و منطق، داده کاوی، تشخیص های پزشکی و طیف های گسترده ای از تکنولوژی و صنعت به کار گرفته می شد.
- مقایسه، استدلال و حل مسائل:
خیلی زود توسعه دهندگان هوش مصنوعی به این نتیجه رسیدند که باید در الگوریتم های خود از نحوه حل مساله ((گام به گام)) استفاده کنند. در واقع انسان ها هم معمولا برای حل مواردی از جمله: ساختن پازل و ... از این روش استفاده می کنند. آنها همچنین توانستند که پس از دهه های 80 و 90 الگوریتم های موفقیت آمیزی را برای درک داده ها و اطلاعات نا کامل عرضه کنند که این الگوریتم ها از احتمالات، برای درک این اطلاعات استفاده می کردند.
برای حل مسائل سخت، بیشتر این الگوریتم ها به کامپیوتر های بزرگ و قدرتمندی برای پردازش نیاز داشتند. بسیاری از این الگوریتم ها به مقدار زیادی حافظه (رم) نیاز داشتند و حتی در صورت فراهم آمدن آن، با وجود سخت افزار های آن زمان، مدت مورد نیاز برای پردازش نجومی بود. بنابر این می توان این مساله را دریافت که: جستجو برای الگوریتم های بهتر و موثر تر در آن زمان، از اولویت های اصلی پژوهشگران هوش مصنوعی بود.
انسان برای حل مسائل خود خیلی سریع عمل می کند. چیزی که باید فهمید این است که اگر چه انسان در جمع و تفریق اعداد از کامپیوتر شکست می خورد، اما مساله فقط جمع و تفریق نیست. در واقع اولین گام برای حل مساله درک آن است و این چیزی است که برای انسان بسیار ساده و برای کامپیوتر ها بسیار سخت است. بر این اساس آنها به تحقیقات زیادی پرداختند و به این نتیجه رسیدند که باید برای بازدهی بیشتر از شبکه های عصبی استفاده کنند. این کار به آنها کمک می کرد تا بتوانند به ساختار اعصاب و مغز انسان و سایر حیوانات نزدیک تر شوند.
پس از این مشکلات، در دهه 1990 و نزدیک به قرن بیست و یکم، هوش مصنوعی به یکی از بزرگ ترین موفقیت های خود دست یافت. اگر چه چیز هایی پشت پرده ماندند ولی هوش مصنوعی در زمینه های مهمی مانند استدلال و منطق، داده کاوی، تشخیص های پزشکی و طیف های گسترده ای از تکنولوژی و صنعت به کار گرفته می شد.
- مقایسه، استدلال و حل مسائل:
خیلی زود توسعه دهندگان هوش مصنوعی به این نتیجه رسیدند که باید در الگوریتم های خود از نحوه حل مساله ((گام به گام)) استفاده کنند. در واقع انسان ها هم معمولا برای حل مواردی از جمله: ساختن پازل و ... از این روش استفاده می کنند. آنها همچنین توانستند که پس از دهه های 80 و 90 الگوریتم های موفقیت آمیزی را برای درک داده ها و اطلاعات نا کامل عرضه کنند که این الگوریتم ها از احتمالات، برای درک این اطلاعات استفاده می کردند.
برای حل مسائل سخت، بیشتر این الگوریتم ها به کامپیوتر های بزرگ و قدرتمندی برای پردازش نیاز داشتند. بسیاری از این الگوریتم ها به مقدار زیادی حافظه (رم) نیاز داشتند و حتی در صورت فراهم آمدن آن، با وجود سخت افزار های آن زمان، مدت مورد نیاز برای پردازش نجومی بود. بنابر این می توان این مساله را دریافت که: جستجو برای الگوریتم های بهتر و موثر تر در آن زمان، از اولویت های اصلی پژوهشگران هوش مصنوعی بود.
انسان برای حل مسائل خود خیلی سریع عمل می کند. چیزی که باید فهمید این است که اگر چه انسان در جمع و تفریق اعداد از کامپیوتر شکست می خورد، اما مساله فقط جمع و تفریق نیست. در واقع اولین گام برای حل مساله درک آن است و این چیزی است که برای انسان بسیار ساده و برای کامپیوتر ها بسیار سخت است. بر این اساس آنها به تحقیقات زیادی پرداختند و به این نتیجه رسیدند که باید برای بازدهی بیشتر از شبکه های عصبی استفاده کنند. این کار به آنها کمک می کرد تا بتوانند به ساختار اعصاب و مغز انسان و سایر حیوانات نزدیک تر شوند.