人工智能的 9 大主要目标是什么

主要目标 是创造技术，让计算机和机器通过模仿人类思维和解决问题来智能地工作。 简单来说，它是为了让我们的生活更轻松。 当 Ai 第一次被引入时，它是一个跳棋，能够玩一整场跳棋。 在这里，人工智能系统将大量数据集和流程与算法相结合，以找到模式并记住它们。 当引入另一组数据时，它会使用前一组数据作为参考，并衡量自己的效率并随着时间的推移变得更好。 人工智能分两步工作，将问题分解为子集并解决它们。

在构建 AI 时，开发人员使其 能够执行以下一项或多项操作，在这种情况下，他们被认为是 AI 的目标 。

目录
* 人工智能有 9 个主要目标
* 知识推理
* 自动化计划和调度
* 机器学习
* 自然语言处理
* 计算机视觉
* 通用人工智能
* 机器人技术
* 社会情报
* 创造力
* 结论

人工智能有 9 个主要目标
知识推理
这个领域或 AI 也与推理部分相结合。 它用于设计和实现可以处理有关世界的信息以解决复杂问题的计算机表示。 它通过自动化解决问题的推理部分来工作。 它证明了我的计算机系统可以理解的两个因素和关系。
人工智能的知识推理部分可以从它们在计算机辅助诊断中用于帮助医生解释医学图像的地方来理解。 它还用于需要理解人类自然语言的语音激活虚拟助手。

自动化计划和调度
对于 这些目标 ，它会自动安排动作顺序。 所有这一代顺序动作都创建了可由人工智能系统（如无人驾驶车辆或自主机器人）执行的策略。 这类动作多用于 目标 和 目的 的 不变 。
就像驾驶一辆自动驾驶汽车穿过一个仓库，将一件东西从一个地方移动到另一个地方。 人工智能的这个子集帮助机器完成所有这些工作。 在这里，为了进行计划和调度，它需要一组预先确定的操作，而不是一个或两个。 当第一个应用程序以某种方式无法将环境中的预期结果带到第二个或第三个应用程序时，它就会开始行动。

机器学习
另一个主要 目标 是机器学习，而不是它的完整应用。 作为一门学科，它涉及对算法和统计模型的研究，计算机系统使用这些算法和统计模型来执行特定任务，而无需有效地使用明确的指令。 机器学习是一种完全不同的计算机编程方法。 简而言之，它包括开发和使用计算机算法来解决大量的逻辑问题。 它从问题的结果中学习，而不需要直接编程来完成特定的任务。
机器学习的优势在于能够进行数据挖掘、持续改进和任务自动化。 更好的例子是搜索引擎排名、人工智能车辆和 PPC 广告人工智能。

自然语言处理
另一个 目标 是自然语言处理或 NLP。 顾名思义，NLP 旨在使计算机和整体机器能够理解人类语言。 以前，我们需要某种技术知识来让 AI 做一些 NLP 帮助缩小差距的事情。
在这里，人工智能的主要 目标 是让人工智能更具大众吸引力，而 NLP 带来了技术革命，使之成为可能。

计算机视觉
对于 这个目标 ，重点是获取真实世界环境的视觉表示。 它可以使用数字图像或实时环境中的实时录像，它们可以转换机器可以理解的视觉数据以做出未来的决策。
在这里，人工智能的目标是创建一个可以由人类完成的系统，例如我们的 自动交通计数器和分类器 (ATCC) ，它可以查看和分类车辆，还可以检查红线违规和无头盔骑行。 所有这些事情，人类只要看一眼就可以做到。 这是计算机视觉被广泛使用的地方。 其他使用它们的地方是研究中心和 面部识别 的地方。

通用人工智能
它是人工智能的最新领域，它专注于做类似人类的任务，能够做有能力的人能做的一切。 要被称为 AGI，它需要完全满足 AI 的这些目标，能够执行人类可以执行的智力任务。 AGI 旨在让 AI 更加人性化。 它配备了认知智能、情商和社交智能等功能。 人工智能的这个领域仍然不完全清楚，但它要么是有自我意识的，要么是自我意识的，或者两者兼而有之。 该系统能够与人类行为的复制进行不间断的人类交互。

机器人技术
的另一个主要 人工智能 因此很自然它也是另一个子集。 请注意，机器人技术是工程和科学的跨学科分支，包括计算机科学、电子工程、机械工程和信息工程。
人工智能的适用领域是机器或机器人的设计、建造和操作，可以复制人类动作，用机械任务代替人类任务。 机器人技术与计算机科学、信息技术和传感器相结合，无需人类的任何外部帮助即可工作。

社会情报
理解和解释过程并模拟人类行为和交互是人工智能的另一个目标。 在人工智能和机器人技术的背后，它由计算机科学、心理学和认知等领域组成。 在这里，这些事物的起源可以追溯到早期对情感的哲学探究。

创造力
人工智能可能永远无法像人类一样具有创造力，但理论上它可以做到这一点。 它可以从哲学和心理学的角度学习概念。 计算研究的一些相关领域包括人工直觉和人工思维。 这是 Ai 最有能力的目标之一。

这些是开发人员训练人工智能并期望人工智能在需要的情况下做的主要事情。 这些被称为人工智能的主要目标。 他们帮助创建智能人工智能系统。 每个都有助于全面填充人工智能的不同方面，以使人机交互更加方便。