Основными принципами работы искусственного интеллекта являются:
Обучение на примерах - ИИ использует алгоритмы машинного обучения для распознавания шаблонов в данных и создания моделей, которые могут использоваться для принятия решений или предсказаний.
Логический вывод - ИИ использует логические правила для выявления связей между данными и создания выводов на основе этих связей.
Анализ больших данных - ИИ может обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, чтобы найти скрытые связи и тенденции, которые могут быть незаметны человеку.
Принятие решений - ИИ может использовать данные и созданные модели для принятия решений и рекомендаций.
Адаптивность - ИИ может настраивать себя на новые данные и изменять свои модели, чтобы приспосабливаться к новым условиям.
Разработка реальных приложений - ИИ может использоваться для создания различных приложений, включая системы управления, робототехнические системы и медицинские системы поддержки принятия решений.
Глубокое обучение - Интеллектуальные системы могут улучшать свои способности благодаря глубокому обучению, занятию машинного обучения, которое использует нейронные сети.