اکثر برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی که امروزه استفاده می‌شوند، بر پایه این سیستم‌ها هستند.

هوش مصنوعی یک علم بسیار گسترده و پیچیده است که شاخه‌های متعددی دارد؛ شاخه‌های هوش مصنوعی عبارتند از:

選挙の投票先で彼氏と喧嘩になり、別れるか悩んでいます。元々、〇〇に投票すべき、〇〇と〇〇はダメ。というふうに日頃から少し思想の押し付けが強いなとは感じていましたが、乗っかると面倒くさいので適当に流してました。が、投票に行った後、あまりにもどこに入れたか聞いてくるので、最初ははぐらかしていましたが渋々伝えたところ、「ありえない」「非国民」「終わっている」などなど、散々な言い様でした。私はあまり政治に関心がなく、知識も乏しいながらも、自分で比較検討した上で結果投票先を決めていたので、私自身を全否定されたようでとてもショックでした。周りの人と政治や選挙の話をするのは初めてで、こんな言い争いにな...

مطالعهٔ استعدادهای ذهنی از طریق مدل‌های محاسباتی (کارنیاک و مک درموت - ۱۹۸۵)

この画像の子について教えて欲しいです！ほんとこの子もっと見たいので知ってる方居たら教えて欲しいです！

یادگیری انعطاف‌پذیر: توانایی بهره‌برداری از تجربه یک حوزه در حوزۀ دیگر؛

از هوش مصنوعی در دنیا کاربردهای متنوع و فراوانی دارد و این تکنولوژی در زمینه‌های مختلفی برای اتوماتیک کردن و یا هوشمند کردن فرآیندها استفاده می‌شود. برای مثال موتور جستجوگر گوگل از هوش مصنوعی در جستجو ایش استفاده می‌کند تا بهترین و نزدیک‌ترین نتیجه به آن چه که کاربر می‌خواهد را پیدا کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی تنها به منظور کنترل ربات‌ها ساخته نشده‌اند.

یادگیری عمیق نوعی از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که در واقع از روشی که ذهن انسان برای یادگیری موضوع خاصی به کار می‌گیرد، تقلید می‌کند. این نوع از یادگیری یکی از عناصر مهم در علم داده می‌باشد که شامل آمار و مدل سازی پیش بینی است.

هوش مصنوعی با تمام مزایا و فرصت‌هایی که برای گوگل ادورز بهبود کیفیت زندگی و افزایش کارایی در صنایع مختلف ایجاد می‌کند، خطرات و چالش‌های مهمی نیز به‌همراه دارد.

هوش مصنوعی اکنون در خدمت توسعه علوم رایانه نیز هست. زبان‌های برنامه‌نویسی پیشرفته، که توسعه ابزارهای هوشمند را ممکن ساخته‌اند، پایگاه‌های داده‌ای پیشرفته، موتورهای جستجو، و بسیاری نرم‌افزارها و ماشین‌ها از نتایج پژوهش‌هایی در راستای هوش مصنوعی بوده‌اند.

فاقد احساس، وجدان یا آگاهی ذاتی؛ فقط تحلیل‌گر داده‌ها و الگوهاست.

در آینده نیز ابر هوش مصنوعی (درصورت تحقق) می‌تواند چالش‌های جهانی مانند تغییرات آب‌وهوایی را حل کند و لجستیک جهانی را بهینه‌سازی کند.

خودکارسازی فعالیت‌هایی که ما آن‌ها را به تفکر انسانی نسبت می‌دهیم. فعالیت‌هایی مثل تصمیم‌گیری، حل مسئله، یادگیری و … (بلمن - ۱۹۷۸)

در ساده ترین سطح، یادگیری عمیق را می توان راهی برای خودکار سازی تجزیه و تحلیل پیش بینی‌ها دانست.