人工智能-智能系统

在研究人工智能的时候，你需要知道什么是智能。本章涵盖智力的概念、智力的类型和组成部分。

什么是情报？

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、理解复杂思想、流利使用自然语言、分类、概括和适应新情况的能力。

智力的类型

正如美国发展心理学家霍华德·加德纳所描述的，智力有多种形式：

智力	描述	例子
语言智能	说话、识别和使用音韵（语音）、句法（语法）和语义（意义）机制的能力。	解说员、演说家
音乐智力	创造、交流和理解声音意义的能力，理解音高、节奏的能力。	音乐家、歌手、作曲家
逻辑数学智能	在没有动作或物体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	感知视觉或空间信息、改变它以及在不参考对象的情况下重新创建视觉图像、构建 3D 图像以及移动和旋转它们的能力。	地图阅读器、宇航员、物理学家
身体动觉智力	使用整个或部分身体来解决问题或时尚产品、控制精细和粗略运动技能以及操纵物体的能力。	选手、舞者
个人内部智力	区分自己的感受、意图和动机的能力。	释迦牟尼佛
人际关系智能	识别并区分他人的感受、信仰和意图的能力。	大众传播者、采访者

当一台机器或一个系统配备了至少一种、最多所有的智能时，你可以说它是人工智能的。

智力由什么组成？

智力是无形的。它由以下部分组成 -

推理
学习
解决问题
洞察力
语言智能

让我们简要介绍一下所有组件 -

推理- 这是一组使我们能够为判断、决策和预测提供基础的过程。大致有两种类型 -

归纳推理	演绎推理
它进行具体观察以做出广泛的一般性陈述。	它从一般性陈述开始，并研究得出具体的、合乎逻辑的结论的可能性。
即使陈述中的所有前提都为真，归纳推理也允许结论为假。	如果某件事对于一类事物来说是普遍的，那么对于该类的所有成员来说也是如此。
示例 - “妮塔是一位老师。妮塔很勤奋。因此，所有老师都很勤奋。”	示例 - “所有 60 岁以上的女性都是祖母。Shalini 65 岁。因此，Shalini 是祖母。”

学习- 它是通过学习、实践、接受教导或体验某事来获得知识或技能的活动。学习增强了对研究对象的认识。

人类、某些动物和人工智能系统都具备学习能力。学习被分类为 -
- 听觉学习- 这是通过聆听和聆听来学习。例如，学生听录制的音频讲座。
- 情景学习- 通过记住目睹或经历过的事件序列来学习。这是线性且有序的。
- 运动学习- 这是通过肌肉的精确运动来学习。例如，拾取物体、写作等。
- 观察学习- 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- 学习识别人们以前见过的刺激。例如，识别对象和情况并对其进行分类。
- 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，上次煮土豆时加“少一点”盐，煮时加一汤匙盐。
- 空间学习- 它是通过图像、颜色、地图等视觉刺激进行学习。例如，一个人可以在实际沿着道路行驶之前在脑海中创建路线图。
- 刺激反应学习- 学习在存在某种刺激时执行特定Behave。例如，狗听到门铃时会抬起耳朵。
问题解决- 这是一个过程，在这个过程中，一个人感知并尝试通过采取某种被已知或未知障碍阻挡的路径从当前情况得出所需的解决方案。

解决问题还包括决策，这是从多种备选方案中选择最合适的备选方案以达到预期目标的过程。
感知- 这是获取、解释、选择和组织感官信息的过程。

感知以感知为前提。在人类中，感知是由感觉器官帮助的。在人工智能领域，感知机制将传感器获取的数据以有意义的方式组合在一起。
语言智力- 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之间的区别

人类通过模式进行感知，而机器通过一组规则和数据进行感知。
人类通过模式存储和回忆信息，机器通过搜索算法来存储和回忆信息。例如，数字 40404040 很容易记住、存储和调用，因为它的模式很简单。
即使物体的某些部分缺失或扭曲，人类也可以找出完整的物体；而机器却无法正确地做到这一点。