קינסטלעך סייכל סיסטעמס

די פֿראַזע "קינסטלעך סייכל" פֿאַר פילע קאַנדזשערז אַרויף פאַרשידן וויסנשאַפֿט בעלעטריסטיק פֿילמען און מגילה, ינטערלאַקיאַטערז, עמיאַלייטינג קינסטלעך סייכל. ראָובאַץ האָבן ווערן אַ פאַקט אין אונדזער צייַט, און יעדער מאָל איר עפענען אן אנדער ויסשטעלונג דעדאַקייטאַד צו ראָובאַטיקס, איינער וואונדער ווי ווייַט מענטשהייַט האט אַוואַנסירטע אין זייַן טעקנאַלאַדזשיקאַל פּראָגרעס.

די פּראָבלעם פון קינסטלעך סייכל איז לינגקט צו די פאַקט אַז, לויט צו די בכלל אנגענומען געדאנקען, דער מענטש-געמאכט מיינונג - איז אַ קאָמפּיוטער פּראָצעס, די פּראָפּערטיעס פון וואָס זענען פֿאַרבונדן מיט מענטש טראכטן. אָבער, פּונקט ווי אַ מענטש מיינט און וואָס זיין טראכטן, וויסנשאַפֿט נאָך קענען נישט פֿאַרשטיין. דעריבער, דער שאַפונג פון קינסטלעך סייכל באזירט אַזוי ווייַט בלויז אויף ינטואַטיוו הונטשעס.

דערווייַל, איינער פון די מערסט פּראַמאַסינג אינסטרוקציעס פון אַנטוויקלונג פון מאָדערן אינפֿאָרמאַציע טעקנאַלאַדזשיז איז געווען דער שאַפונג פון די אַפּלאַקיישאַן פון נוראַל נעטוואָרקס. וואָס איז אַ קינסטלעך נוראַל נעץ (אַן)? דאס איז אַ קליין מאַטאַמאַטיקאַל מאָדעל אַז אַרבעט אויף די פּרינציפּ פון בייאַלאַדזשיקאַל נוראַנז וואָס זענען פונקטיאָנאַללי קאַמביינד אין אַ איין סיסטעם.

מענטש-געמאכט נוראַל נעטוואָרקס אָדער, ווי זיי זענען געהייסן, קינסטלעך סייכל סיסטעמס זענען אָפֿט געניצט צו געפינען סאַלושאַנז פון די פּראָבלעמס מיט דערענדיקט דאַטן אָדער די נומער פון טאַסקס אַז קענען ניט זיין קלאָר פאָרמאַליזאַטיאָן.

דער ערשטער ANN ארויס אין 1958 דאַנק צו אַ סייקאַלאַדזשאַסט Frank ראָסענבלאַטט. דעם סיסטעם איז באזירט אויף די בילדער פון מאַדאַלד פּראָצעס פון די מענטשלעך מאַרך מעשים און Attempts צו דערקענען די וויסואַל דאַטן. דער פּרינציפּ פון אָפּעראַציע איז באזירט אויף די ינס בנין קאַנעקטיוויטי צווישן די מענגע יסודות פּראַסעסט. אין דער אַרייַנגאַנג צו יעדער נעוראָן נעמט אַ גרויס נומער פון סיגנאַלז. עס פּערפאָרמס אַנאַליסיס אין לויט מיט די וואָג קאָעפפיסיענץ און דזשענערייץ אַ פּערזענלעך סיגנאַל פון אן אנדער נעוראָן. אַלע נוראַנז זענען אָרגאַניזירט אין Layers און האָבן אַ שייכות מיט יעדער אנדערער. יעדער שיכטע פּראַסעסאַז די ינפּוט סיגנאַל און דעמאָלט דזשענערייץ זייַן אייגן שוין פֿאַר די ווייַטער שיכטע. די הויפּט מייַלע פון די ינס - די פיייקייַט פֿאַר זיך-לערנען.

צו אַרבעטן קינסטלעך סייכל סיסטעם, עס איז דיזייראַבאַל צו נוצן קייפל פּראַסעסערז, ווי ווען ניצן אַ איין קאָמפּיוטער אָפּעראַציע גיכקייַט דראָפּס באטייטיק. אַזאַ ינס געניצט פֿאַר רעדע סינטעז און דערקענונג, קסאַוו, אין פינאַנצן, און ווו נאָר עס איז אַ נויט צו אַנאַלייז די שטאַרק לויפן פון אינפֿאָרמאַציע.

פאָלקס איצט נעוראָ-מומחה סיסטעמען - אַ ספּעציעל קינסטלעך סייכל סיסטעמען, וואָס זענען באזירט אויף אַ ריזיק דאַטאַבאַסע פון וויסן. עס סטאָרז קייפל דאַטן און מעטהאָדס דארף פֿאַר די אַרבעט. די באַזע אויך כּולל אַ זיך-וויסן אַלגערידאַם וואָס איז באזירט אויף פּראַסידזשעראַל דאַטן מאכן אַסעסמאַנץ.

א זייער וויכטיק קאָמפּאָנענט פון קיין מומחה סיסטעם איז זייַן צובינד. דאַנק צו אים, אַ מענטש קענען פּלאָמבירן די נייַ דאַטן באַזע צו קריגן לאַדזשיקאַל קאַנקלוזשאַנז, אאז"ו ו אַפּלייינג די וויסן גאַינעד, די סיסטעם קענען געפֿינען די רעכט לייזונג פֿאַר די טאַסקס אַז ביסט צו קאָמפּליצירט פֿאַר די מענטשלעך קייפּאַבילאַטיז. מומחה סיסטעמס זענען אָפֿט געניצט אין געביטן אַזאַ ווי די שאַפונג פון מגילה, מיליטעריש, דזשיאַלאַדזשי, פּלאַנירונג, פאָרעקאַסטינג, מעדיצין און טריינינג.

לעצטנס עס איז געווארן באקאנט אַז Google ינק בדעה דורך 2029 צו צושטעלן די פּראַסעסינג פון זוכן קוויריז צו די נייַ קינסטלעך סייכל. און, לויט צו טעכניש דירעקטאָר ר.קורצוויילאַ נייַ ינטעליגענט זוכן מאָטאָר וועט קענען צו פֿאַרשטיין מענטשלעך ימאָושאַנז. איז ניט עס אַמייזינג? ראָובאַץ זענען נישט נאָך קענען צו טראַכטן, אָבער עס קענען לערנען. און וואָס ס 'ווייַטער? ..