Die Antwort auf diese Frage ist wirklich kompliziert., da die beste Hardware für künstliche Intelligenz (IA) Dies hängt weitgehend von der Art der Anwendungen ab, die Sie entwickeln werden.. Zum Beispiel, wenn es Ihr Ziel ist, ein neuronales Netz zur Bilderkennung aufzubauen, Sie benötigen eine leistungsstarke Grafikkarte, mit der Sie das Netzwerktraining schnell und effizient durchführen können.
Normalerweise, Man kann sagen, dass die beste Hardware für künstliche Intelligenz diejenige ist, mit der der Algorithmus schneller und effizienter arbeiten kann. Das bedeutet, dass, In den meisten Fällen, Sie benötigen eine leistungsstarke CPU und eine leistungsstarke GPU. Nichtsdestotrotz, in einigen Sonderfällen, wie Spracherkennung oder Verarbeitung natürlicher Sprache, Möglicherweise benötigen Sie eine leistungsstärkere CPU als eine GPU.
Auf jeden Fall, Es ist wichtig, dass Sie die Hardware auswählen, die Ihren Bedürfnissen und den Anforderungen Ihrer Anwendung am besten entspricht.. Es macht keinen Sinn, übermäßig viel Geld für eine CPU oder GPU auszugeben, wenn Sie ihr Potenzial danach nicht voll ausschöpfen.. Auf die gleiche Weise, Sie möchten nicht zu viel für eine CPU ausgeben, wenn Ihre Anwendung nicht so viel Rechenleistung erfordert.
Zusammenfassend, Die beste Hardware für künstliche Intelligenz ist eine, mit der der Algorithmus schneller und effizienter arbeiten kann, Anpassung an Ihre Bedürfnisse und die Ihrer Anwendung.
Wie können wir eine starke KI aufbauen? (AGI)?
Künstliche Intelligenz ist ein Zweig der Informatik, der sich dem Studium und der Entwicklung von Systemen widmet, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die menschliche Intelligenz erfordern., wie Argumentation, Lernen und Problemlösen. Künstliche Intelligenz kann schwach oder stark sein, je nach Leistungsfähigkeit der Systeme zur Erfüllung dieser Aufgaben. schwache Systeme der künstlichen Intelligenz, wie Expertensysteme, Sie können bei einer bestimmten Aufgabe sehr gut sein, aber nicht in der Lage sind, andere Aufgaben auszuführen. Starke künstliche Intelligenzsysteme, Auf der anderen Seite, Sie können eine Vielzahl von Aufgaben ausführen und werden als intelligente Agenten bezeichnet. Ein intelligenter Agent ist ein System, das in der Lage ist, in einer sich ändernden Umgebung eigene Entscheidungen zu treffen, um seinen Nutzen zu maximieren.. Intelligente Agenten basieren auf der Entscheidungstheorie, Dies ist ein Zweig der Mathematik, der sich dem Studium der Entscheidungsfindung in unsicheren Situationen widmet. Die Entscheidungstheorie kann auf eine Vielzahl von Problemen angewendet werden., von der Auswahl von Aktien in einem Videospiel bis hin zum Investieren in den Aktienmarkt.
Um einen intelligenten Agenten zu bauen, wir brauchen ein Modell der Welt, in der der Agent handeln wird. Dieses Weltmodell kann sehr einfach oder sehr komplex sein., abhängig von dem Problem, das wir zu lösen versuchen. Zum Beispiel, wenn wir einen Agenten bauen wollen, der Schach spielt, Wir brauchen ein Modell der Welt, das die Spielregeln enthält, die Positionen der Figuren auf dem Brett und die Aktionen, die der Agent ausführen kann. Und, Auf der anderen Seite, Wir wollen einen Agenten aufbauen, der an der Börse investiert, wir brauchen ein viel komplexeres Modell der Welt, das Variablen wie die Art der Handlungen berücksichtigt, standard Preis, Handelsvolumen, etc. Sobald wir ein Modell der Welt haben, Der nächste Schritt besteht darin, einen Algorithmus zu erstellen, der es dem Agenten ermöglicht, Entscheidungen zu treffen. Dieser Algorithmus ist als Entscheidungsalgorithmus oder Entscheidungsfindungsalgorithmus bekannt.. Es gibt eine Vielzahl von Entscheidungsalgorithmen., von sehr einfachen Algorithmen wie dem zufälligen Aktienauswahlalgorithmus bis hin zu komplexeren Algorithmen wie Algorithmen für maschinelles Lernen.
Sobald wir einen Entscheidungsalgorithmus haben, Der letzte Schritt besteht darin, die Leistung des Agenten in der realen Welt zu bewerten. Dies kann auf mehrere Arten erfolgen, Eine der gebräuchlichsten ist jedoch die Verwendung einer Technik namens Simulation. in der Simulation, Der Agent wird in einer virtuellen Welt auf die Probe gestellt, in der alle Variablen kontrolliert werden. Dadurch können wir die Leistung des Agenten kontrolliert und evaluieren, Falls erforderlich, Passen Sie den Entscheidungsalgorithmus an, um die Leistung zu verbessern. Sobald der Agent bewertet und der Entscheidungsalgorithmus angepasst wurde, Der Agent ist bereit, in der realen Welt getestet zu werden.
Entscheidungsalgorithmen
Wie bereits erwähnt, Ein Entscheidungsalgorithmus ist eine Routine, die es einem Agenten ermöglicht, Entscheidungen zu treffen.. Es gibt eine Vielzahl von Entscheidungsalgorithmen., von sehr einfachen Algorithmen wie dem zufälligen Aktienauswahlalgorithmus bis hin zu komplexeren Algorithmen wie Algorithmen für maschinelles Lernen. In diesem Abschnitt, Wir werden uns auf maschinelle Lernalgorithmen konzentrieren, da sie derzeit verwendet werden, um die besten intelligenten Agenten zu bauen.
Algorithmen für maschinelles Lernen
Algorithmen für maschinelles Lernen basieren auf maschinellem Lernen, Dies ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich der Untersuchung widmet, wie Systeme aus Erfahrungen lernen und sich verbessern können. Es gibt eine Vielzahl von maschinellen Lernalgorithmen, von sehr einfachen Algorithmen wie Reinforcement Learning bis hin zu komplexeren Algorithmen wie Deep Learning. In diesem Abschnitt, Wir werden uns auf bestärkendes Lernen konzentrieren, da es dasjenige ist, das derzeit verwendet wird, um die besten intelligenten Agenten zu bauen.
Verstärkungslernen
Reinforcement Learning basiert auf der Belohnungstheorie., Dies ist ein Zweig der Psychologie, der sich dem Studium widmet, wie Menschen und Tiere durch Erfahrung lernen. Die Belohnungstheorie kann auf eine Vielzahl von Problemen angewendet werden., von der Auswahl von Aktien in einem Videospiel bis hin zum Investieren in den Aktienmarkt. Beim bestärkenden Lernen, Der Agent lernt durch Experimentieren und Fehler, Entscheidungen in einer sich ändernden Umgebung zu treffen. Der Agent erhält eine Belohnung, wenn er eine Aktion ausführt, die zum Erfolg führt, und eine Bestrafung, wenn er eine Aktion ausführt, die zu einem Misserfolg führt.. Wie der Agent erfährt, er lernt, welche Handlungen sich in jeder Situation am meisten lohnen und passt sein Verhalten entsprechend an. Reinforcement Learning ist eine sehr leistungsfähige Technik des maschinellen Lernens und wurde erfolgreich bei einer Vielzahl von Problemen eingesetzt., von der Auswahl von Aktien in Videospielen bis hin zum Investieren in den Aktienmarkt.
Schlüsse
Künstliche Intelligenz ist ein Zweig der Informatik, der sich dem Studium und der Entwicklung von Systemen widmet, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die menschliche Intelligenz erfordern.. Künstliche Intelligenz kann schwach oder stark sein, je nach Leistungsfähigkeit der Systeme zur Erfüllung dieser Aufgaben. Starke künstliche Intelligenzsysteme, die intelligenten Agenten, Sie können eine Vielzahl von Aufgaben ausführen und werden als intelligente Agenten bezeichnet. Ein intelligenter Agent ist ein System, das in der Lage ist, in einer sich ändernden Umgebung eigene Entscheidungen zu treffen, um seinen Nutzen zu maximieren..
Um einen intelligenten Agenten zu bauen, wir brauchen ein Modell der Welt, in der der Agent handeln wird. Dieses Weltmodell kann sehr einfach oder sehr komplex sein., abhängig von dem Problem, das wir zu lösen versuchen. Sobald wir ein Modell der Welt haben, Der nächste Schritt besteht darin, einen Algorithmus zu erstellen, der es dem Agenten ermöglicht, Entscheidungen zu treffen. Es gibt eine Vielzahl von Entscheidungsalgorithmen., von sehr einfachen Algorithmen wie dem zufälligen Aktienauswahlalgorithmus bis hin zu komplexeren Algorithmen wie Algorithmen für maschinelles Lernen. Algorithmen für maschinelles Lernen basieren auf maschinellem Lernen, Dies ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich der Untersuchung widmet, wie Systeme aus Erfahrungen lernen und sich verbessern können. Reinforcement Learning ist eine sehr leistungsfähige Technik des maschinellen Lernens und wurde erfolgreich bei einer Vielzahl von Problemen eingesetzt..
Sobald der Agent trainiert und der Entscheidungsalgorithmus angepasst wurde, Der Agent ist bereit, in der realen Welt getestet zu werden. Dies kann auf mehrere Arten erfolgen, Eine der gebräuchlichsten ist jedoch die Verwendung einer Technik namens Simulation. in der Simulation, Der Agent wird in einer virtuellen Welt auf die Probe gestellt, in der alle Variablen kontrolliert werden. Dadurch können wir die Leistung des Agenten kontrolliert und evaluieren, Falls erforderlich, Passen Sie den Entscheidungsalgorithmus an, um die Leistung zu verbessern. Sobald der Agent bewertet und der Entscheidungsalgorithmus angepasst wurde, Der Agent ist bereit, in der realen Welt getestet zu werden.