T:
Ano ang ibig sabihin ng "koneksyonismo" para sa negosyo AI?
A:Ang konsepto ng artipisyal na katalinuhan ay inilalapat sa negosyo sa maraming iba't ibang mga paraan, at ang mga malalaking pagbabago sa artipisyal na pananaliksik ng intelihensiya ay maaaring maging kapaki-pakinabang para sa pagsulong sa mga kakayahan ng software na nakaharap sa negosyo. Ang Connectionism ay isang bagong direksyon kung saan nagpapatuloy ang maraming artipisyal na pananaliksik ng intelihensiya, at isa itong malamang na kapansin-pansing baguhin ang mga tool at mapagkukunan na ginagamit ng mga negosyo upang makinabang mula sa mga kakayahan ng mga artipisyal na solusyon sa katalinuhan.
Ang Connectionism ay isang pilosopiya ng artipisyal na katalinuhan na nagtataguyod ng pagmomolde ng utak ng tao sa pamamagitan ng paglikha ng maliit na artipisyal na yunit na naaayon sa mga neuron ng tao at mga pangkat ng mga neuron sa utak. Ang isa sa mga pangunahing aspeto ng koneksyonismo ay ang igiit na ang mataas na antas ng pag-uugali at nagbibigay-malay na mga sistema ay maaaring maitayo gamit ang maliit na indibidwal na mga yunit na nakatali sa isang pinagsamang network. Sa pag-iisip nito, ang pagtaas ng artipisyal na neural network (ANN) ay marami ang nagsusulong ng koneksyonismo at teorya ng Hebiano, na pinangalanan pagkatapos ng matematiko na si Donald Hebb at ang kanyang trabaho noong 1940s.
Ang Connectionism ay nagmumungkahi na ang artipisyal na neural network ay magkakaroon ng mga kritikal na aplikasyon sa pagsulong ng artipisyal na intelektwal. Ang mga siyentipiko ay mayroon nang detalyadong mga modelo ng ANN sa kanilang pagtatapon, at ang mga artipisyal na neural network ay nagpapahusay sa pag-aaral ng makina sa maraming iba't ibang larangan. Pagdating sa paggamit ng negosyo ng artipisyal na katalinuhan, ang koneksyonismo ay maaaring mabago ang mga pinagbabatayan na paraan na gumagana ang mga teknolohiyang tumutulong.
Sa pagtingin sa tradisyonal na mga tool ng intelihensya ng negosyo ng negosyo, makikita natin na marami sa kanila ay batay sa ilang medyo tradisyunal na pamamaraan, kabilang ang mga tool na probabilistic. Ang isa sa mga ito ay ang lohika ng Bayesian, na gumagamit ng mga sanhi-at-epekto at mga puno ng desisyon at manipulahin ang malaking set ng data ayon sa logic na ito upang lumikha ng mga resulta ng suporta sa desisyon (tingnan ang isang artikulo sa tanyag na paggamit ng lohika ng Bayesian sa negosyo dito).
Marahil ang pinakamalaking paraan na ang koneksyonismo ay makakaapekto sa artipisyal na katalinuhan sa negosyo ay na mapapalitan nito ang marami sa mga modelong logic na Bayesian at mga probabilistang modelo na may mga modelo na gumagana batay sa mga artipisyal na neural network. Ang artipisyal na neural network ay isang koleksyon ng mga maliliit na piraso na indibidwal na may maliit na kahulugan. Walang isang maraming lohika na binuo sa mga indibidwal na yunit - sa halip, ang network ay magkakasama ang mga output ng mga yunit na ito, at ginagawa itong isang lohikal na resulta. Sa pag-iisip nito, ang mga artipisyal na tool sa intelihensiya ng intelihensiya na binuo sa koneksyonismo ay panimula naiiba mula sa mga na tanyag na ginamit sa nakaraan (tingnan ang nakatutulong na thread na ito sa Quora). Sa halip na makamit ang mga resulta ng computational sa pamamagitan ng lohika, makamit nila ang mga resulta na ito sa pamamagitan ng pagpapatakbo ng mga kumplikadong algorithm ng pag-aaral ng makina sa pamamagitan ng isang artipisyal na neural network at sinusuri ang mga kinalabasan.
Ang ilan sa mga eksperto ay nakikipagtalo na ang pagtaas ng koneksyonismo ay may kinalaman sa mga limitasyon sa modernong pananaliksik sa lohikal na artipisyal na katalinuhan. Sa madaling salita, dahil ang mga mananaliksik ay na-maximize ang maraming potensyal ng tradisyonal na AI, ang koneksyonismo at ang artipisyal na neural network ay nagbigay ng paraan upang sumulong at magpatuloy upang mapahusay at mapalawak kung paano gumagana ang mga teknolohiyang ito at "mag-isip." Ang mga modelo batay sa koneksyonismo ay nagdadala sa amin mas malapit sa isang buong kunwa ng utak ng tao at proseso ng pag-iisip ng biological, na ang dahilan kung bakit ang mga makabagong ito ay magiging napakahalaga para sa lahat ng uri ng negosyo artipisyal na katalinuhan - halimbawa, ang mga output na magamit ng isang negosyo mula sa automation sales sales o pamamahala ng ugnayan ng customer o supply chain o mga tool sa pamamahala ng pasilidad ay lahat ay batay sa mga iba't ibang mga modelo.
Ang pag-aaral ba ng AI at machine ay maaaring makinabang mula sa iyong kumpanya? Bisitahin ang AltaML upang malaman .
