Lompat ke isi

Kecerdasan buatan

Ḍâri Wikipèḍia bhâsa Madhurâ, lombhung pangataowan mardhika

Kecerdasan buatan (bhâsa Inggris: artificial intelligence) iyâ arèya kapènterranna pa-apa sè èlakonè bi' messin, bhidhâ bi' kapènterran alami, sè èlakonè manossa bân kèbân. Cem-macem buku kapènterran ghabâyyan sè kalonta ngartèyaghi hal jârèya mènangka ponapa pa-apa sè mampo persepsiyaghi kabâḍâ'ân è sahubunganna bân ngalakonè kalakoan sè bisa mamaksimallaghi peluang maollè tojjhuwânna.

Perkara omom simulasi (otabâ aghâbây) kecerdasan ampon èbâgi dâddhi subparkara. Arèya aropaaghi sifat otabâ kamampoan tertentu sè èkarep sareng para peneliti dâri sistem sè cerdas kaangghuy ètonjhuaghi. Sifat-sifat sè èjhârbâ'aghi è bâbâ panèka ampon narèma perhatian sè palèng bânnya' bân tamasok lingkup penelitian AI.

Pamèkkèran bân pamarèan parkara

[beccè' | beccè' sombher]

Peneliti-peneliti awwal aghâbây algoritma sè nero'aghi penalaran langkah-langkah sè èghunaaghi manossa bâkto mamarè teka-teki otabâ aghâbây deduksi logis. E akher taon 1980-an bân 1990-an, metode èkembhângaghi kaangghuy mabâdâ'aghi informasi sè ta' jellas otabâ ta' samporna, ngangghuy konsep dâri probabilitas bân ekonomi.

Bânnya' dâri algoritma panèka ta' cokop kaangghuy mamarè masalah penalaran sè bhâghus polana ngalami "ledakan kombinatorial": Algoritma panèka dhâddhi lebbi lambat sacara eksponensial è bâkto masalah tombu. Maske manossa jhârang aghunaaghi deduksi langkah-demi-langkah sè bisa èmodelaghi sareng penelitian AI awal. Bâ'na ngatase sabâgiyân bânnya' masalahna ngangghuy penilaian sè ghâncang bân intuitif.[1] Penalaran sè akurat bân efisien panèka masalah sè ghi' ta' èpècahaghi.

Perencanaan bân pangala'an kapotosan

[beccè' | beccè' sombher]

"messin" panèka ponapa bisaos sè ngaonèng bân ngala' kalakoawan è dhunnya. Messin sè rasional andi' tojjuwan otabâ preferensi bân ngala' tindakan kaangghuy aghâbây tojjuwan kasebbhut èlampa'aghi. È dâlem perencanaan otomatis, messin andi' tojjuwan sè spesifik. È dâlem pangambilan kapotosan otomatis, agen andi' preferensi—bâdâ pan-bârâmpan situasi sè lebbi èkasennengi, bân pan-bârâmpan situasi sè ècoba èhindari. Messin sè aghâbây kapotosan aghâbây angka ghâbây bhân-sabbhân situasi (èsebbhut "utilitas") sè ngokor saèngghâ messin lebbi senneng. ghâbây bhân-sabbhân kalakoan sè bisa èlakoni, bisa èkalkolasi "kegunaan sè èkarep": kagunaan dâri kabbhi hasèl sè bisa èlakoni dâri kalakoan, èbobot kalabân probabilitas jhâ' hasèl ghâpanèka bhâkal èlampa'aghi. Saellana jârèya bisa mèlè aksi kalabân utilitas sè èkarep maksimal.

Pangajhâran

[beccè' | beccè' sombher]

Pangajhâran mesin panèka pangajharan program sè bisa maèlang kamampowan alako è tugas tertentu secara otomatis. panèka ampon dâddhi bagiyân dâri AI molaè awal.

Bâdâ pan-bârâmpan macem pangajhâran messin. Pangajhâran sè ta' èawasi nganalisa aliran data bân nemmo pola bân aghâbây prediksi ta' ngangghuy bimbingan laèn. Pangajhâran sè èawasi parlo ècap data pelatihan kalabân jawaban sè èkarep, bân dâtâng dâlem duwâ' macem otama: klasifikasi (è dimma program kodhu ajhâr kaangghuy memprediksi kategori apa sè tamaso' input) bân regresi (è dimma program kodhu nyimpulaghi fungsi numerik èbâdâ'aghi input numerik).

Pengolahan bhâsa alami

[beccè' | beccè' sombher]

Pengolahan bhâsa alami (NLP) mampu program kaangghuy maos, nolès bân akompolaghi dâlem bhâsa manossa akadhi bhâsa Inggris. Masalah khusus è antarana pengenalan oca', sintesis oca', terjemahan mesin, ekstraksi informasi, ècapo' informasi bân jawaban pertanyaan.

Karya awwal, èbâdâ'aghi dâri tata bhasa bân jaringan semantik generatif Noam Chomsky, andi' masalah kalabân disambiguasi arte-kata kajhâba èbâtesi dâ' domain-domain kènè' sè èsebbhut "micro-worlds" (marghâ masalah pengetahuan akal sehat[29]). Margaret Masterman parcajâ jhâ' artena bânnè tata bahasa sè aropaaghi konci kaangghuy ngartè bhâsa, bân jhâ' tesauri bânnè kamus kodhu dhâddhi dasar struktur bhâsa komputasi.

Teknik deep learning modern ghâbây NLP è antarana word embedding (èwakili kata, biasana mènangka vektor sè èkode artena), transformers (arsitektur deep learning ngangghuy mekanisme perhatian), bân laènna. È taon 2019, model bhâsa transformer pra-terlatih generatif (otabâ "GPT") molaè aghâbây teks sè koheren[2], bân è taon 2023, model-model panèka bisa ollè skor tingkat manossa è ujian bar, tes SAT, tes GRE, bân bânnya' aplikasi è dhunnya nyata laènna.

  1. ISBN 978-1-4299-6935-2 Psychological evidence of the prevalence of sub-symbolic reasoning and knowledge: Kahneman (2011),Dreyfus & Dreyfus (1986), Wason & Shapiro (1966)
  2. https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_Intelligence:_A_Modern_Approach