Nghệ thuật Trí tuệ Nhân tạo

Mục lục

🔹 Giới thiệu
🔹 Những thách thức của Trí tuệ Nhân tạo
🔹 Sự mở rộng của lý thuyết thông tin
🔹 Cơ sở của Trí tuệ Nhân tạo
🔹 Ứng dụng trong xác định thông tin khoa học
🔹 Mạng động và xếp hạng
🔹 Ước lượng dòng dữ liệu
🔹 Giải quyết vấn đề về dữ liệu lượng tử
🔹 Ứng dụng trong nông nghiệp và chuỗi cung ứng thực phẩm
🔹 Xử lý thông tin sai lệch

Giới thiệu

Cảm ơn rất nhiều về lời mời, và sự giới thiệu. Trong buổi nói chuyện hôm nay, tôi muốn bàn luận rằng có lẽ chúng ta cần phải làm điều gì đó tương tự như chúng ta đã làm với lý thuyết thông tin, biến đổi và mở rộng nó thành một thứ lớn hơn, là Trí tuệ Khoa học.因此, tôi sẽ nói một chút về điều này và thực sự bằng điều này, tôi sẽ cố gắng thuyết phục bạn rằng chúng ta cần, có thể làm điều gì đó tương tự với thông tin. Đây là các đồng cộng tác của tôi, tôi sẽ cảm ơn họ ở cuối cuộc trò chuyện.

Những thách thức của Trí tuệ Nhân tạo

Chúng ta đều nhận ra rằng Trí tuệ Nhân tạo đang làm thay đổi công nghệ, tôi không chắc liệu chúng ta cũng nhận ra rằng có một số hạn chế, tình thế, cho việc sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng khác nhau. Ví dụ, trong y học, bác sĩ sẽ không sử dụng Trí tuệ Nhân tạo trừ khi họ có thể kỳ vọng vào việc giải thích các suy luận tự động. Trong ứng dụng xã hội như việc xác định án phạt tù tự động, chúng ta phải hiểu rõ vấn đề tinh tế về sự công bằng.

Sự mở rộng của lý thuyết thông tin

Lý thuyết thông tin của Shannon đã cho chúng ta một cơ sở vững chắc. Bắt đầu với ba bài báo cơ bản, nơi đặt ra câu hỏi: "Đâu là giới hạn thấp nhất cho việc nén?" và "Tôi có thể gửi bao nhiêu tín hiệu qua một kênh nhiễu?". Tuy nhiên, thông tin ngày nay không thể bị giới hạn vì nó được tạo ra, tổ chức, trừu tượng hóa, suy luận giá trị và bảo mật và nhiều hơn nữa.

Cơ sở của Trí tuệ Nhân tạo

Nếu chúng ta đồng ý rằng có lẽ chúng ta cần phải mở rộng Trí tuệ Nhân tạo thành cơ sở Trí tuệ Nhân tạo, chúng ta phải dựa vào một số trụ cột. Dữ liệu, thông tin, phức tạp, logic và suy luận là những yếu tố quan trọng trong đó. Trí tuệ Nhân tạo, giống như nhiều hệ thống khác, là một loại tam giác từ dữ liệu đến thông tin, đến kiến thức được thu được từ thông tin.

Ứng dụng trong xác định thông tin khoa học

Thông tin khoa học là một phần quan trọng của Trí tuệ Nhân tạo. Chúng ta cần hiểu rõ về các khía cạnh của mỗi yếu tố trong tam giác này: Dữ liệu, Thông tin và Kiến thức.

Mạng động và xếp hạng

Mạng động là một khía cạnh quan trọng trong nghiên cứu, đặc biệt là khi nó liên quan đến xác định sự ưu tiên của các yếu tố khác nhau trong một hệ thống.

Ước lượng dòng dữ liệu

Một trong những thách thức lớn là ước lượng dòng dữ liệu một cách chính xác và hiệu quả. Cần có các phương pháp và mô hình phù hợp để đảm bảo rằng dữ liệu và thông tin được sử dụng một cách hiệu quả và an toàn.

Giải quyết vấn đề về dữ liệu lượng tử

Vấn đề của dữ liệu lượng tử là một lĩnh vực mới nổi, và việc hiểu được cách làm việc với dữ liệu lượng tử có thể mang lại nhiều cơ hội và thách thức mới.

Ứng dụng trong nông nghiệp và chuỗi cung ứng thực phẩm

Trí tuệ Nhân tạo cũng có thể được áp dụng trong nhiều l