人工智能和自主学习系统问题的现状

IF 0.3 Q4 SOCIOLOGY Sociologia y Tecnociencia Pub Date : 2021-10-11 DOI:10.24197/st.extra_2.2021.182-195
Carlos F Alastruey
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摘要

本文概述了人工智能及其相关技术的进展、可能性和现状。本文将具有以下结构:人工智能数据科学的介绍和概述语言理解自主车辆边缘计算量子计算挑战展望人工智能可以定义为一组算法,这些算法设置了人工智能执行广泛任务所需遵循的一系列步骤。这些“步骤系列”不是线性的,而是有条件的。深度学习被定义为人工实体自主学习的能力。他们定义了模仿我们大脑结构的神经网络,以容纳一系列复杂决策的算法。
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Estado de la cuestión de la inteligencia artificial y los sistemas de aprendizaje autónomo
En este artículo se muestra una panorámica actualizada de los avances, las posibilidades y el estado de la cuestión de la inteligencia artificial y algunas tecnologías relacionadas. El artículo tendrá la siguiente estructura: Introducción y panorámica general de la Inteligencia Artificial Ciencia de datos Comprensión del lenguaje Vehículos autónomos Edge computing Computación Cuántica Desafíos en el horizonte   La Inteligencia Artificial se podría definir como un conjunto de algoritmos que establecen una serie de pasos a seguir por un agente artificial para realizar un amplísimo rango de tareas. Estas “series de pasos” no se siguen de forma lineal sino condicional. El aprendizaje profundo se define como la capacidad de un ente artificial de aprender autónomamente. Se definen redes neuronales que imitan la estructura de nuestro cerebro a fin de albergar un gran conjunto de algoritmos para la toma de decisiones complejas.
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