Uncertainty이 강화하는 노련한 체계
인공 지능 지역 사회는 지 행동을 전시한 건축 컴퓨터 프로그램에의해 인간 정보를 이해한것을 찾았다. 정보는 문제 해결 능력 이는 감지되었다. 가장 큰 인간 문제는 해결책 수학, 오히려 추론한것을 의 나타났다. 질병의 진단은 단단하게 산출될 수 있지 않았다. 환자는 증후의 그룹이 있으면, 그때 그녀는 특별한 질병이 있었다. 그러나, 그런 추론은 전 지견을 요구했다. 프로그램에는?knowledge이 있는것을 필요로 했다? 질병은 증후의 특별한 그룹을 전시했다 고. AI지역 사회를 위해,?Experts의 마음안에 거주하는가 저 막연한가 지견? 원본 책 지견에 우량했다 있었다. 이렇게 그들은 그런 문제를 해결한 프로그램, 노련한 체계 불렀다.
노련한 체계는 진단, 계획, 계획, 윤곽 및 디자인을 포함하여 목표에 의하여 동쪽으로 향하게 한 문제 해결 업무를 처리했다. 지식 표현의 1개의 방법은?If을 통해서, 그때...? 규칙 이었다. 언제?If? 규칙의 부분은 만족했다, 그때?Then? 규칙의 부분은 종결되었다. 이들은 규칙에 의하여 기초를 둔 노련한 체계가 되었다. 그러나 지견은 때때로 사실 다른 시간에, 막연한 이고. 사실에 입각한 지식에는 곳에 명확한 결론이 구체적인 규칙에서 내릴 수 있은 관계를 초래하는 명확한 원인이 있었다. 고통은 질병의 1개의 증후 이었다. 질병이 항상 고통을 전시하면, 그때 고통은 질병에 조준했다. 그러나 막연한judgmental지견은 발견적인 지견이라고 불렀다. 그것은 예술의 더 이었다. 고통 증후는 임시로 고통을 전시한 질병에 기계적으로 조준할 수 없었다. 불확실은 구체적인 응답을 열매를 산출하지 않았다.
AI지역 사회는 불확실의 통계, 발견 분석을 건의해서 이 문제를 해결한것을 해봤다. 가능성은 실수 또는real-valued벡터의 세트에의해 대표되었다. 벡터는 다른?fuzzy에 의하여 평가되었다? 개념. 측량의 분대는 기입되어, 수치의 기초를 준. 변이는 차이의 조합을 계산하기를 위해 방법을 사용하여, 결합되었다. 결합된 불확실 및 그것의 분대는?standard탈선의 모양으로 내색되었다? 불확실은 질병의 진단안에 단단하게 유용했던 수학식을 줬다.
불확실을 사정하기 위하여 인간다운 마음은 수학 관계를 계산하지 않았다. 직관을 사용했기 때문에 즉시에 본을 확인하기 위하여 특별한 증후가 가능성에, 제거의 과정, 조준한 것을 마음은 있어있었다. 그들이 많은 다른 가능성을 삭제했기 때문에, 막연한 정보는 제거 과정에 강력하게 유용했다. 참을성이 있는 결여된 고통이, 항상 고통을 전시한, 모든 질병 삭제될 수 있으면. 때때로 고통을 전시한 질병, 유지되었다. 더 증후는 중대하게 감소한 데이타베이스에서 식별을 도왔다. 선택은 더 작은 그룹에게서 더 쉬웠다. 불확실은 제거 과정을 위해 강력하게 유용할 수 있었다.
직관은 전체 데이타베이스를 평가한 적합하지 않은 각 문맥을 삭제하는 산법, 이었다. 이 산법은 질병을 인정하나, 관례법을 확인하나 복잡한 기계의 문제를 진단하기 위하여 빠르게 행동한 노련한 체계를 강화했다. 즉시, 전체론, 그리고 논리적 이었다. 몇 평행한 응답이 선물될 수 있으면, 발전소의 다각 매개변수안에것과 같이, 승인은 즉시 이었다. 곳에 매개변수의 수백만이 동시로 선물된 마음를 위해, 순간 본 승인은 실제적 이었다. 그리고 제거는 난해한 계산에 결정적으로 불확실을 취급할 수 있은, 행락지없이 열쇠 이었다.
저자에 관하여:
Abraham토마스는 직관적인 산법의 저자, 직관은 본 승인 산법 이는 것과 건의하는 책 이다. ebook버전은 인도에서http://www.intuition.co.in.The 책 에 유효하다 단 구매될지도 모른다. 아이디어를 설명하기 위하여 웹사이트는, 자유로운 영화 및 도보를 처음부터 끝까지 제공한다.
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