Was sind die verschiedenen Modelle der künstlichen Intelligenz und welche wäre am besten geeignet, menschliches Verhalten zu replizieren?
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Es gibt viele verschiedene Arten von künstlichen Intelligenz-Modellen, von relativ einfach und Mensch-beobachtet, hochkomplex und autark. Hier sind einige: - Deep-Neural-Netzwerke sind die komplexesten Arten von künstlichen Intelligenz-Modelle und sind in der Lage, allgemeines Lernen und nachahmen menschliches Verhalten. Deep-Neural-Netzwerke arbeiten ähnlich wie das menschliche Gehirn, bestehend aus mehrschichtigen Neuronen, die jeweils ein Ergebnis basierend auf einem oder mehreren Eingängen produzieren das Endergebnis des Netzwerks basiert auf den kombinierten Ausgängen vieler Neuronen. - Die älteste und eine der einfachsten Arten von künstlicher Intelligenz ist die Entscheidung Baum, der nach einem if-then Muster arbeitet. Zum Beispiel "Wenn Bob Kaffee vor dem Bett trinkt, wird er eine härtere Zeit haben zu schlafen." - Die nächste Entwicklung der Entscheidung Baum, der zufällige Wald, Aggregate die Ergebnisse vieler Entscheidung Bäume, die richtige Antwort zu finden. - Logistische Regressionsmodelle klassifizieren einen Eingang in eine binäre Ausgabe. - Lineare Regressionsmodelle finden die Beziehung zwischen zwei Variablen. Beachten Sie, dass menschliches Verhalten komplex sind, und kein aktuelles A.I. ist in der Lage von mir Rate des Lernens und sind, dass Sie mit einer allgemeinen Intelligenz weitere Arten von Informationen haben. Wenn Sie haben, dass andere Arten von künstlicher Intelligenz.
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