จิตวิทยา

ทฤษฎีควบคุม

ทฤษฎีควบคุม เป็นลูกหลานของไซเบอร์เนติกส์ สามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้หลากหลาย โดยเฉพาะในทางวิทยาการหุ่นยนต์ นักวิจัยทางปัญญาประดิษฐ์ได้พัฒนาภาษาพิเศษสำหรับงานวิจัย เช่น ภาษาลิสป์ และภาษาโปรล็อกนอกจากนี้ หากโครงข่ายประสาทเทียมมีความทรงจำเชิงเวลาแล้วก็สามารถจำสร้างแบบจำลองเชิงโครงสร้างและวิธีการของนีโอคอร์เทกซ์ของสมองได้ ซึ่งเป็นแนวคิดที่เป็นที่มาของสาขาการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับความนิยมมากตั้งแต่กลางศตวรรษที่ 20 เป็นต้นมาจากผลงานของเจฟฟรีย์ ฮินตันและรูสลาน ซาลาคัตดินอฟ สล็อตออนไลน์ ประเภทของโครงข่ายนี้อาจะแบ่งเป็นแบบไม่เป็นวงวน และแบบเป็นวงวน โครงข่ายประสาทเทียมที่ได้รับความนิยมได้แก่เพอร์เซปตรอน โครงข่ายเพอร์เซปตรอนแบบหลายชั้น และโครงข่ายฟังก์ชันฐานรัศมี โครงข่ายประสาทเทียมสามารถปรับใช้งานได้กับการควบคุมที่ฉลาดเช่นกับหุ่นยนต์ หรือเพื่อการเรียนรู้ของเครื่องด้วยก็ได้เช่นกัน jumboslot การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ที่ง่ายที่สุด อาจอยู่ในรูปแบบของ การจัดหมวดหมู่ ซึ่งเป็นการทำงานที่ใช้การจับคู่รูปแบบที่พบเข้ากับสิ่งที่ใกล้เคียงที่สุด การจับคู่นั้นขึ้นอยู่กับตัวอย่างที่สอน จึงทำให้เป็นหัวข้อที่น่าสนใจมากในการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ ตัวอย่างสอนเหล่านี้อาจจะมาจากการสังเกตการณ์หรือเป็นรูปแบบที่ชัดเจน ในการเรียนรู้แบบมีผู้สอนนั้น รูปแบบแต่ละอย่างจะถูกจัดกำหนดให้อยู่ในประเภทบางประเภทหรือกลุ่มบางกลุ่ม การสำรวจข้อมูลและการระบุข้อมูลให้เข้ากับกลุ่มนั้นเรียกกันว่า เซ็ตข้อมูล เมื่อมีการสำรวจข้อมูลใหม่เข้ามา ข้อมูลใหม่จะถูกจัดกลุ่มตามตัวอย่างที่เคยสอนมาแล้ว เครดิตฟรี การศึกษาโครงข่ายประสาทเทียม เริ่มต้นขึ้นตั้งแต่ก่อนที่จะมีงานวิจัยทางด้านปัญญาประดิษฐ์จากผลงานของวอลเตอร์ พิตต์สและวอร์เรน แม็กคัลลอช นอกจากนี้ยังมีแฟรงก์ โรเซนแบลตต์ที่คิดค้นเพอร์เซปตรอน และพอล เวอร์โบส์ผู้คิดค้นอัลกอริทึมการแพร่กระจายย้อนกลับ ประเภทของโครงข่ายนี้อาจะแบ่งเป็นแบบไม่เป็นวงวน และแบบเป็นวงวน โครงข่ายประสาทเทียมที่ได้รับความนิยมได้แก่เพอร์เซปตรอน สล็อต

Continue Reading
จิตวิทยา

การจัดหมวดหมู่และการเรียนรู้ทางสถิติ

การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ที่ง่ายที่สุด อาจอยู่ในรูปแบบของ การจัดหมวดหมู่ ซึ่งเป็นการทำงานที่ใช้การจับคู่รูปแบบที่พบเข้ากับสิ่งที่ใกล้เคียงที่สุด การจับคู่นั้นขึ้นอยู่กับตัวอย่างที่สอน จึงทำให้เป็นหัวข้อที่น่าสนใจมากในการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ ตัวอย่างสอนเหล่านี้อาจจะมาจากการสังเกตการณ์หรือเป็นรูปแบบที่ชัดเจน ในการเรียนรู้แบบมีผู้สอนนั้น รูปแบบแต่ละอย่างจะถูกจัดกำหนดให้อยู่ในประเภทบางประเภทหรือกลุ่มบางกลุ่ม การสำรวจข้อมูลและการระบุข้อมูลให้เข้ากับกลุ่มนั้นเรียกกันว่า เซ็ตข้อมูล เมื่อมีการสำรวจข้อมูลใหม่เข้ามา ข้อมูลใหม่จะถูกจัดกลุ่มตามตัวอย่างที่ สล็อตออนไลน์ การจัดหมวดหมู่หรือกลุ่มนี้สามารถสอนกันได้หลายแบบ ไม่ว่าจะใช้วิธีการทางสถิติหรือทางการเรียนรู้ของเครื่อง วิธีการที่นิยมใช้ได้แก่ โครงข่ายประสาทเทียม วิธีเคอร์เนล support vector machine ขั้นตอนวิธีการค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุด k ตัว โมเดลผสมแบบเกาส์ การจัดหมวดหมู่แบบเบย์ใหม่ และต้นไม้การตัดสินใจ ประสิทธิภาพของแต่ละเครื่องมือนั้นขึ้นอยู่กับงานที่ทำแต่ละงานและคุณสมบัติของข้อมูลที่เข้ามา โดยทั่วไปแล้ว ไม่มีเครื่องมือใดที่ทำหน้าที่ได้ดีที่สุดบนทุกปัญหา jumboslot ปัญหาทางปัญญาประดิษฐ์หลาย ๆ ปัญหาถูกแก้ในรูปแบบของทฤษฎีที่ว่าด้วยการค้นหาคำตอบจากคำตอบที่เป็นไปได้หลาย ๆ คำตอบ การให้เหตุผลสามารถเปลี่ยนรูปไปเป็นรูปแบบของการค้นหาได้ ตัวอย่างเช่น การพิสูจน์ทางตรรกะสามารถมองได้ว่าเป็นการค้นหาเส้นทางจากหลักฐานไปสู่ข้อสรุปได้ โดยผ่านขั้นตอนที่เรียกว่า การอนุมาน อัลกอริทึมทางวิทยาการหุ่นยนต์สำหรับการขยับข้อต่อและหยิบจับวัตถุก็ใช้วิธีการค้นหาสิ่งที่อยู่ภายในพื้นที่นั้น ๆ อัลกอริทึมทางด้านการเรียนรู้ของเครื่องหลาย ๆ อันก็ใช้วิธีการค้นหาบนคำตอบที่ดีที่สุด เครดิตฟรี อย่างไรก็ตาม การค้นหาแบบธรรมดานั้นไม่ค่อยจะเพียงพอสำหรับปัญหาในโลกจริง เพราะส่วนที่จะต้องค้นหานั้นมีขนาดใหญ่มหาศาล ทำให้การค้นหาเป็นไปได้ช้าหรือไม่สามารถทำให้เสร็จได้เลย หนึ่งในวิธีการแก้ปัญหาคือการใช้ค่าฮิวริสติกเพื่อตัดตัวเลือกที่ไม่น่าจะพาไปสู่เป้าหมายได้ (เรียกว่าวิธีการตัดกิ่งในต้นไม้ค้นหา) ค่าฮิวริสติกนี้ทำให้โปรแกรมสามารถเดาได้คร่าว …

Continue Reading
จิตวิทยา

วิธีทางความน่าจะเป็นและการให้เหตุผลบนความไม่แน่นอน

ปัญหาหลายอย่างทางปัญญาประดิษฐ์ (ในการให้เหตุผล วางแผน เรียนรู้ รับรู้ และหุ่นยนต์) ต้องมีเอเยนต์ที่คอยจัดการกับความไม่สมบูรณ์หรือความไม่แน่นอนของข้อมูล นักวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ได้คิดค้นเครื่องมือหลายอย่างที่มีประสิทธิภาพเพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้โดยใช้วิธีทางทฤษฎีความน่าจะเป็นและเศรษฐศาสตร์ สล็อตออนไลน์ เครือข่ายแบบเบย์ เป็นเครื่องมือทั่วไปเครื่องมือหนึ่งที่สามารถใช้แก้ปัญหาได้หลายปัญหา ไม่ว่าจะเป็น การให้เหตุผล (ใช้อัลกอริทึมการอนุมานแบบเบย์) การเรียนรู้ (ใช้อัลกอริทึมหาค่าคาดหวังที่มากที่สุด) การวางแผน (ใช้เครือข่ายการตัดสินใจ) และการรับรู้ (ใช้เครือข่ายแบบเบย์พลวัต) อัลกอริทึมทางความน่าจะเป็นก็สามารถใช้กับการกรอง การทำนาย การปรับให้ราบเรียบ และการหาคำอธิบายสายข้อมูล ช่วยระบบรับรู้ให้สามารถวิเคราะห์กระบวนการต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นและเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาได้ (เช่น แบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้น หรือ ตัวกรองคาลมาน) jumboslot ในทางเศรษฐศาสตร์ แนวคิดหนึ่งที่ถือเป็นหัวใจหลักคือ ประโยชน์ สำหรับปัญญาประดิษฐ์ เราสามารถนำค่าของประโยชน์มาวัดได้ว่าของบางอย่างจะมีค่าต่อเอเยนต์ทรงปัญญาได้อย่างไร นักวิทยาศาสตร์ได้พัฒนาเครื่องมือคณิตศาสตร์ที่แม่นยำเพื่อวิเคราะห์ว่าเอเยนต์จะตัดสินใจและวางแผนได้อย่างไร โดยใช้วิธีของ Markov เครือข่ายการตัดสินใจแบบพลวัต ทฤษฎีเกม เป็นต้น เครดิตฟรี การค้นหาเริ่มมีบทบาทเด่นชัดในคริสต์ทศวรรษ 1990 โดยใช้ทฤษฎีการหาค่าที่เหมาะสมที่สุดทางคณิตศาสตร์ ปัญหาหลาย ๆ อย่างก็สามารถเริ่มต้นการค้นหาได้ด้วยการเดาบางอย่าง จากนั้นก็ปรับวิธีการเดาไปเรื่อย ๆ จนกระทั่งไม่จำเป็นต้องปรับอีกแล้ว อัลกอริทึมเหล่านี้สามารถเรียกให้เห็นภาพได้ง่าย ๆ …

Continue Reading