Trí tuệ nhân tạo trong báo cáo.

Máy móc có khả năng suy nghĩ không?

Đã có rất nhiều sự phấn khích xung quanh trí tuệ nhân tạo (AI) như một nhánh của công nghệ thông tin từ năm 2017. AI đã tỏ ra hữu ích cho nhiều ứng dụng khác nhau: trợ lý ảo, ứng dụng, trò chơi trí não, và nhiều hơn nữa.

Nhưng quay lại câu hỏi ban đầu của chúng tôi: Những máy này có thực sự có khả năng suy nghĩ không? Ngay lập tức, chúng ta đang đối mặt với một vấn đề: Suy nghĩ chính xác là gì? Không có định nghĩa duy nhất, đơn giản nào về khái niệm này.

Nhưng điều gì phân biệt trí thông minh nhân tạo từ trí thông minh của con người?

Đặc điểm độc đáo của con người - ít nhất là cho thời điểm này - là tư tưởng sáng tạo và sáng tạo. Tuy nhiên, máy móc có thể chọn từ các tùy chọn quyết định hiện có và xử lý lượng dữ liệu và thông tin vô cùng lớn. Ngoài ra, chúng cũng có độ tin cậy, chính xác và liên tục ấn tượng - chúng có thể hoạt động suốt ngày đêm. Ngay cả các nhiệm vụ phức tạp cũng có thể được thực hiện độc lập, nếu được chỉ dẫn đúng. Thuật toán, sức mạnh xử lý cao và sự tăng trưởng theo cấp số nhân của dữ liệu cần được xử lý tạo thành cơ sở của trí thông minh nhân tạo.

Từ đây một mình rõ ràng là trí tuệ nhân tạo có tiềm năng rất lớn. Sự phát triển liên tục của học máy cũng có hậu quả cho nơi làm việc.

TẢI XUỐNG BÁO CÁO CHÍNH THỨC VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN LIÊN QUAN ĐẾN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Innovations and Trends in material handling and logistics

Trí thông minh nhân tạo (AI) là một nhánh của công nghệ thông tin liên quan đến việc tự động hóa hành vi thông minh. AI là nỗ lực lập trình một máy tính để nó có thể xử lý các vấn đề một cách độc lập, tương tự như cách một con người với sự huấn luyện thích hợp. Giải quyết vấn đề có nghĩa là đưa ra quyết định tạo thành phản hồi thích hợp cho vấn đề cơ bản trong một thời gian nhất định, dựa trên dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (cơ sở dữ liệu, cảm biến, máy quay video,...)

artificial_intelligence_04

Học máy họcMáy học tập là một thuật ngữ chung cho các quá trình khác nhau được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa chức năng không rõ giữa dữ liệu đầu vào và đầu ra. Ngoài các ứng dụng truyền thống quan trọng như phân cụm cụm, hồi quy, phân tích chuỗi thời gian và yếu tố, nó còn tích hợp các phương pháp phức tạp hơn như mạng nơ-ron, phương pháp tiến hóa và máy hỗ trợ vector.

MÁY HỌC

Quảng cáo trực tuyến được cá nhân hóa hoặc tự động lọc thư rác được bật bằng máy học. Bạn có thể tìm hiểu cách hoạt động của video này.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Learn more about artificial intelligence.

Trí thông minh nhân tạo là gì?

Là một máy có thể suy nghĩ hoặc thậm chí nó có thể đưa ra quyết định riêng của mình? Trí thông minh nhân tạo có mặt khắp nơi - không chỉ trong thế giới kinh doanh mà còn trong môi trường riêng tư của chúng ta. Bạn có muốn tìm hiểu thêm không?

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG LĨNH VỰC HẬU CẦN

Hãy nói về những cơ hội

Tương lai là gì?

Chúng tôi đang hướng tới hậu cần của tương lai. Trí thông minh nhân tạo đang mở ra những cơ hội mới. Khám phá thế giới số hóa với chúng tôi.

CÁC TÁC GIẢ CỦA BÁO CÁO THÔNG MINH NHÂN TẠO

Bild Markus Klug

... học toán kỹ thuật tại Đại học Công nghệ Vienna (TU Wien), chuyên về mô phỏng, nghiên cứu hoạt động và thống kê. Sau khi hoàn thành nghiên cứu của mình, ông đã dành thời gian ở Glasgow, nơi ông nghiên cứu các phương pháp hạt nhân để sử dụng trong các mô hình mô phỏng sự kiện rời rạc. Năm 2001, ông gia nhập trung tâm nghiên cứu Seibersdorf, trước hết là quản lý dự án, sau này trở thành người đứng đầu nhóm công tác "tối ưu hóa quy trình", nơi ông thực hiện và quản lý các dự án nghiên cứu quốc gia và quốc tế về hậu cần vận tải, hậu cần địa điểm cụ thể và chuỗi cung ứng toàn cầu . Trong khi vẫn thực hiện nghiên cứu của mình, ông cũng bắt đầu giảng dạy tại các tổ chức giáo dục đại học khác nhau trên khắp Áo, mà sau này trở thành nghề chính của ông.

 

Markus Klug là thành viên của SSI SCHÄFER IT Solutions GmbH từ năm 2013. Ban đầu ông chịu trách nhiệm xây dựng phân tích dữ liệu và mô phỏng trong công ty, một vai trò mà sau này phát triển bao gồm khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo / học máy. Là một chuyên gia quân sự về hậu cần dự bị với trọng tâm đặc biệt về nghiên cứu hoạt động quân sự, ông cũng đóng vai trò tư vấn cho quân đội Áo, cung cấp lời khuyên của chuyên gia về sự phát triển của các mô hình toán học và quy trình trong lĩnh vực quân sự. Markus Klug có kiến ​​thức và kinh nghiệm sâu rộng, được chứng minh bằng nhiều ấn phẩm học thuật, bài giảng, thành viên của các ủy ban chương trình học thuật, ghế họp tại các hội thảo học tập và năng lực của ông với tư cách là nhà phê bình cho các tạp chí chuyên ngành quốc tế.

Bild Georg Reif

Georg Rief có bằng cử nhân về khoa học tính toán và bằng thạc sĩ về vật lý. Ông tập trung chủ yếu vào mô phỏng và khoa học dữ liệu, vì trí thông minh nhân tạo không phải là một chủ đề đặc biệt quan trọng vào thời điểm đó và do đó không phải là trung tâm nghiên cứu của ông. Ông đã có 8 năm kinh nghiệm phát triển phần mềm trong các lĩnh vực khác trước khi đến với SSI SCHAEFER vào tháng 3 năm 2014. Ban đầu ông làm việc như một nhà phát triển W4 cho các dự án khách hàng, trước khi chuyển sang khoa dữ liệu / mô phỏng vào tháng 12/2016.

New Content Item (1)

Karina Konrath học toán kỹ thuật tại Đại học Công nghệ Graz và đã làm việc cho SSI SCHAEFER từ tháng 11 năm 2017. Là một nhà khoa học dữ liệu, cô chịu trách nhiệm chính trong việc phân tích và chuẩn bị dữ liệu, đòi hỏi phải sử dụng nhiều số liệu thống kê và toán học.

CHÚNG TÔI LÀM THẾ NÀO ĐỂ GIÚP BẠN

[---Error_NoJavascript---]