कंप्यूटर इंजीनियरिंग और सूचना प्रौद्योगिकी जर्नल

संचार प्रणालियों के परीक्षण और डेटा साझाकरण विनिर्देशों के लिए मॉडलिंग

शिन लैन

कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीनों के माध्यम से परखी गई बुद्धिमत्ता है, जानवरों द्वारा प्रदर्शित प्राकृतिक बुद्धिमत्ता के स्थान पर जिसमें मनुष्य शामिल हैं। मुख्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षेत्र को चतुर खुदरा विक्रेताओं के निरीक्षण के रूप में परिभाषित करती है, कोई भी मशीन जो अपने परिवेश को समझती है और कदम उठाती है। हमारे प्रत्याशित तरीकों की कुंजी उनके ऑनलाइन निष्पादन की अवधि के लिए अनिश्चितता और विफलता के खतरे को ध्यान में रखने की उनकी क्षमता है, चुनौती की इच्छाओं और सुरक्षा बाधाओं के विरुद्ध जोखिमों को सक्रिय रूप से मापने और कम करने की उनकी क्षमता और विफलता के खतरे पर सीमाओं सहित औपचारिक गारंटी प्रदान करने की उनकी क्षमता। बढ़ते खतरे-सीमा वाले तरीके अक्सर अनिश्चितता के मॉडल, अनुमानित परिणामों के विनिर्देशों और उन परिणामों के संबंध में आदर्श जोखिमों के विनिर्देशों पर काम करते हैं। ये मॉडल और विनिर्देश विभिन्न हैं। अनिश्चितता के मॉडल संभाव्य, निर्धारित सीमा या सी भाषा आधारित हो सकते हैं। इच्छित परिणामों में इच्छाएँ पूरी होना, कट-ऑफ तिथियाँ पूरी होना, सुरक्षा बाधाओं का सम्मान, मॉडल अनुमान धारणा में आवश्यक सटीकता और झूठी सकारात्मकता की कीमत शामिल हैं। वांछनीय खतरे के विनिर्देशों में मौका सीमा और विफलता के स्वीकार्य शुल्क शामिल हैं। ये इच्छित प्रभाव और उपयुक्त जोखिम व्यक्तिगत कृत्रिम घटकों पर लागू हो सकते हैं, जिसमें कवरेज और एक्शन रूकी, चित्र वर्गीकरणकर्ता और योजनाकार और समग्र रूप से मिश्रण प्रणाली शामिल हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम को अक्सर वास्तविक समय के आँकड़ों का उपयोग करके विकल्प बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। वे निष्क्रिय मशीनों की तरह नहीं हैं जो यांत्रिक या पूर्वनिर्धारित प्रतिक्रियाओं के केवल प्रभावी हैं। सेंसर, डिजिटल रिकॉर्ड या दूर के इनपुट का उपयोग करके, वे विभिन्न स्रोतों के विस्तार से रिकॉर्ड को एकीकृत करते हैं, तुरंत कपड़े का विश्लेषण करते हैं, और उन तथ्यों से प्राप्त अंतर्दृष्टि पर कार्य करते हैं।