人工智慧 - 智慧系統
在學習人工智慧時，你需要了解什麼是智慧。本章涵蓋了智慧的概念、型別和組成部分。
什麼是智慧？
一個系統能夠計算、推理、感知關係和類比、從經驗中學習、從記憶體中儲存和檢索資訊、解決問題、理解複雜的概念、流暢地使用自然語言、分類、概括和適應新情況的能力。
智慧的型別
正如美國發展心理學家霍華德·加德納所描述的，智慧是多方面的——
| 智慧 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
| 語言智慧 | 說話、識別和使用語音學（語音）、語法和語義（意義）機制的能力。 | 敘述者、演說家 |
| 音樂智慧 | 創造、溝通和理解聲音所表達的意義的能力，理解音調、節奏。 | 音樂家、歌手、作曲家 |
| 邏輯-數學智慧 | 在沒有行動或物體的情況下使用和理解關係的能力。理解複雜和抽象的概念。 | 數學家、科學家 |
| 空間智慧 | 感知視覺或空間資訊、改變它並重新建立視覺影像而無需參考物件、構建 3D 影像以及移動和旋轉它們的能力。 | 地圖閱讀者、宇航員、物理學家 |
| 身體-動覺智慧 | 使用全身或身體的一部分來解決問題或製作產品的能力，控制精細和粗大運動技能以及操縱物體。 | 運動員、舞蹈家 |
| 內省智慧 | 區分自己感受、意圖和動機的能力。 | 釋迦牟尼 |
| 人際智慧 | 識別和區分他人感受、信念和意圖的能力。 | 大眾傳播者、面試官 |
當機器或系統至少具備一種，至多具備所有智慧時，你可以說它是人工智慧的。
智慧由什麼組成？
智慧是無形的。它由以下組成——
- 推理
- 學習
- 解決問題
- 感知
- 語言智慧
讓我們簡要了解所有組成部分——
推理——它是一套使我們能夠為判斷、決策和預測提供依據的過程。主要有兩種型別——
| 歸納推理 | 演繹推理 |
|---|---|
| 它進行具體的觀察以做出廣泛的概括性陳述。 | 它從一個一般性陳述開始，並檢查可能性以得出具體的、邏輯的結論。 |
| 即使一個陳述的所有前提都是正確的，歸納推理也可能導致結論錯誤。 | 如果某件事對一類事物普遍適用，那麼它也適用於該類事物的每個成員。 |
| 例如：“妮塔是一位老師。妮塔很勤奮。因此，所有老師都很勤奮。” | 例如：“所有60歲以上女性都是祖母。莎麗妮65歲。因此，莎麗妮是祖母。” |
學習——它是透過學習、練習、教學或體驗某些事物來獲得知識或技能的活動。學習增強了學習物件對主題的認識。
人類、某些動物和支援人工智慧的系統都擁有學習能力。學習可分為以下型別——
聽覺學習——透過傾聽和聽到來學習。例如，學生聽錄製好的音訊講座。
情景學習——透過記住自己見證或經歷的事件序列來學習。這是線性和有序的。
運動學習——透過肌肉的精確運動來學習。例如，拾取物體、書寫等。
觀察學習——透過觀察和模仿他人來學習。例如，孩子試圖透過模仿父母來學習。
感知學習——學習識別以前見過的刺激。例如，識別和分類物體和情況。
關係學習——它涉及根據關係屬性而不是絕對屬性來區分各種刺激。例如，在上次煮土豆時加了一湯匙鹽導致土豆太鹹，這次煮土豆時加“少一點”鹽。
空間學習——透過視覺刺激（如影像、顏色、地圖等）來學習。例如，一個人可以在實際遵循道路之前在腦海中建立路線圖。
刺激-反應學習——學習在特定刺激存在時執行特定行為。例如，狗聽到門鈴聲會豎起耳朵。
解決問題——它是一個過程，其中一個人感知並試圖透過採取某種路徑從當前情況到達所需的解決方案，而該路徑被已知或未知的障礙所阻擋。
解決問題還包括決策，它是從多個可用於達到預期目標的備選方案中選擇最佳備選方案的過程。
感知——它是獲取、解釋、選擇和組織感官資訊的過程。
感知預設了感覺。在人類中，感知由感覺器官輔助。在人工智慧領域，感知機制以有意義的方式將感測器獲取的資料組合在一起。
語言智慧——是使用、理解、說和寫口語和書面語言的能力。它在人際交往中很重要。
人類智慧與機器智慧的區別
人類透過模式來感知，而機器透過規則和資料集合來感知。
人類透過模式來儲存和回憶資訊，機器透過搜尋演算法來做到這一點。例如，數字 40404040 很容易記住、儲存和回憶，因為它的模式很簡單。
即使某個物體的一部分缺失或變形，人類也能識別出完整的物體；而機器則無法正確做到這一點。