In addition to representing and man

In addition to representing and manipulating knowledge, we would like to give
intelligent agents the ability to acquire new knowledge. We can always “teach” a
computer-based agent by writing and installing a new program or explicitly
adding to its stored data, but we would like intelligent agents to be able to learn
on their own. We want agents to adapt to changing environments and to perform
tasks for which we cannot easily write programs in advance. A robot designed for
household chores will be faced with new furniture, new appliances, new pets,
and even new owners. An autonomous, self-driving car must adapt to variations
in the boundary lines on roads. Game playing agents should be able to develop
and apply new strategies.
One way of classifying approaches to computer learning is by the level of
human intervention required. At the first level is learning by imitation, in
which a person directly demonstrates the steps in a task (perhaps by carrying
out a sequence of computer operations or by physically moving a robot through
a sequence of motions) and the computer simply records the steps. This form of
learning has been used for years in application programs such as spreadsheets
and word processors, where frequently occurring sequences of commands are
recorded and later replayed by a single request. Note that learning by imitation
places little responsibility on the agent.
At the next level is learning by supervised training. In supervised training
a person identifies the correct response for a series of examples and then the
agent generalizes from those examples to develop an algorithm that applies to
new cases. The series of examples is called the training set. Typical applications
of supervised training include learning to recognize a person’s handwriting or
voice, learning to distinguish between junk and welcome email, and learning
how to identify a disease from a set of symptoms.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แสดง และจัดการความรู้ เราอยากให้ตัวแทนอัจฉริยะความสามารถในการรับความรู้ใหม่ เราสามารถจะ "สอน" เป็นโดยใช้คอมพิวเตอร์แทนการเขียน และติดตั้งโปรแกรมใหม่ หรืออย่างชัดเจนเพิ่มการจัดเก็บข้อมูล แต่เราต้องการให้ตัวแทนชาญฉลาดสามารถเรียนรู้ตนเอง เราต้องการตัวแทน การปรับเปลี่ยนสภาพแวดล้อม และการงานที่เราไม่ได้เขียนโปรแกรมล่วงหน้า หุ่นยนต์ที่ออกแบบมาสำหรับงานบ้านจะต้องเผชิญหน้ากับเฟอร์นิเจอร์ใหม่ เครื่องใหม่ สัตว์ เลี้ยงใหม่และเจ้าของใหม่ได้ การปกครอง ตัวเองขับรถต้องปรับให้เข้ากับรูปแบบในรายการขอบเขตบนถนน ตัวแทนการเล่นเกมควรจะพัฒนาและใช้กลยุทธ์ใหม่เป็นวิธีหนึ่งของการจัดประเภทวิธีการเรียนรู้คอมพิวเตอร์ที่ผู้ที่ต้องการ ครั้งแรก ระดับเป็นเรียนเทียม ในซึ่งบุคคลโดยตรงแสดงให้เห็นถึงขั้นตอนในงาน (อาจจะโดยการถือครองหาลำดับ ของการดำเนินงานของคอมพิวเตอร์ หรือร่างกายขยับหุ่นยนต์ผ่านลำดับการเคลื่อนไหว) และคอมพิวเตอร์ก็จะบันทึกขั้นตอนการ รูปแบบนี้มีการใช้การเรียนรู้ปีในโปรแกรมประยุกต์เช่นกระดาษคำนวณและ word โปรเซสเซอร์ บ่อยลำดับการเกิดขึ้นของคำสั่งบันทึก และโซร์ในภายหลัง โดยคำเดียว หมายเหตุที่เรียนรู้ โดยเทียมความรับผิดชอบเล็ก ๆ น้อย ๆ บนตัวแทนที่ถัดไป ระดับเป็นการเรียนรู้ โดยมีการฝึกอบรม ในแบบมีผู้ฝึกสอนตัวระบุการตอบสนองที่ถูกต้องของตัวอย่างและการตัวแทน generalizes จากตัวอย่างเหล่านั้นเพื่อพัฒนาขั้นตอนวิธีที่ใช้กับกรณีใหม่ ชุดของตัวอย่างเรียกว่าชุดฝึกอบรม ใช้งานทั่วไปมีการฝึกอบรมรวมเรียนรู้การรู้จำลายมือของบุคคล หรือเสียง การเรียนรู้ที่จะแยกแยะอีเมลขยะ และยินดีต้อนรับ และเรียนรู้วิธีการระบุโรคจากอาการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นอกเหนือจากการเป็นตัวแทนของการจัดการความรู้และเราต้องการที่จะให้ตัวแทนฉลาดความสามารถในการรับความรู้ใหม่ เราสามารถเสมอ "สอน"
ซึ่งเป็นตัวแทนของคอมพิวเตอร์ที่ใช้โดยการเขียนและการติดตั้งโปรแกรมใหม่หรืออย่างชัดเจนการเพิ่มข้อมูลที่เก็บไว้แต่เราต้องการตัวแทนที่ชาญฉลาดเพื่อให้สามารถเรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง เราต้องการตัวแทนในการปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาและในการดำเนินงานที่เราไม่สามารถเขียนโปรแกรมล่วงหน้า หุ่นยนต์ที่ออกแบบมาสำหรับการทำงานบ้านจะต้องเผชิญกับเฟอร์นิเจอร์ใหม่เครื่องใช้ใหม่, นำสัตว์เลี้ยงใหม่และแม้กระทั่งเจ้าของใหม่ อิสระรถตัวเองขับรถจะต้องปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงในเส้นเขตแดนบนถนน ตัวแทนการเล่นเกมควรจะสามารถที่จะพัฒนาและใช้กลยุทธ์ใหม่. วิธีหนึ่งในการแบ่งประเภทของวิธีการเรียนรู้คอมพิวเตอร์โดยระดับของการแทรกแซงของมนุษย์ที่ต้องการ ในระดับแรกคือการเรียนรู้จากการเลียนแบบในการที่บุคคลโดยตรงแสดงให้เห็นถึงขั้นตอนในงาน(อาจจะโดยการดำเนินการลำดับของการดำเนินงานคอมพิวเตอร์หรือโดยทางร่างกายย้ายหุ่นยนต์ผ่านลำดับของการเคลื่อนไหว) และคอมพิวเตอร์ก็บันทึกขั้นตอน นี้รูปแบบของการเรียนรู้ที่มีการใช้มานานหลายปีในโปรแกรมเช่นกระดาษคำนวณและประมวลผลคำที่เกิดขึ้นบ่อยลำดับของคำสั่งที่ได้รับการบันทึกและเล่นซ้ำในภายหลังโดยคำขอเดียว โปรดทราบว่าการเรียนรู้จากการเลียนแบบสถานที่เล็ก ๆ น้อย ๆ ในความรับผิดชอบของตัวแทน. ในระดับต่อไปคือการเรียนรู้โดยการฝึกอบรมภายใต้การดูแล ในการฝึกอบรมภายใต้การดูแลบุคคลที่ระบุการตอบสนองที่ถูกต้องสำหรับชุดของตัวอย่างแล้วตัวแทนgeneralizes จากตัวอย่างเหล่านั้นในการพัฒนาอัลกอริทึมที่ใช้กับผู้ป่วยรายใหม่ ชุดของตัวอย่างที่เรียกว่าชุดการฝึกอบรม การใช้งานทั่วไปของการฝึกอบรมภายใต้การดูแลรวมถึงการเรียนรู้ที่จะยอมรับการเขียนด้วยลายมือของบุคคลหรือเสียงการเรียนรู้ที่จะแยกแยะระหว่างอีเมลขยะและได้รับการต้อนรับและการเรียนรู้วิธีการที่จะระบุโรคจากชุดของอาการได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นอกจากนี้ การแสดง และจัดการความรู้ เราอยากให้
ตัวแทนชาญฉลาดความสามารถที่จะได้รับความรู้ใหม่ เราสามารถ " สอน "
คอมพิวเตอร์เจ้าหน้าที่โดยการเขียนและการติดตั้งโปรแกรมใหม่หรืออย่างชัดเจน
เพิ่มข้อมูลเก็บไว้ แต่เราต้องการตัวแทนชาญฉลาดจะสามารถเรียนรู้
บนของตัวเอง เราต้องการตัวแทนเพื่อปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อมและแสดง
งานที่เราไม่สามารถเขียนโปรแกรมล่วงหน้า หุ่นยนต์ที่ออกแบบมาสำหรับ
งานบ้าน จะต้องเจอกับ เฟอร์นิเจอร์ใหม่ เครื่องใช้ไฟฟ้าใหม่ สัตว์เลี้ยงใหม่
และเจ้าของใหม่ได้ เป็นอิสระ , ตนเองขับรถต้องปรับตัวกับการเปลี่ยนแปลง
ในเขตแดนเส้นบนถนน เล่นเกมตัวแทนควรพัฒนาและใช้กลยุทธ์ใหม่

.วิธีหนึ่งของการจัดวิธีการเรียนคอมพิวเตอร์ โดยระดับของ
การแทรกแซงของมนุษย์ที่ต้องการ ในระดับแรก คือ การเรียนรู้โดยการเลียนแบบใน
ซึ่งบุคคลโดยตรงแสดงขั้นตอนในงาน ( อาจจะโดยแบก
ออกมาเป็นลำดับการทำงานของคอมพิวเตอร์หรือทางกายภาพย้ายหุ่นยนต์ผ่าน
ลำดับของภาพเคลื่อนไหว ) และคอมพิวเตอร์เพียงบันทึกขั้นตอน แบบฟอร์มนี้ของ
การเรียนรู้ มีการใช้มานานหลายปีในการใช้โปรแกรมต่างๆเช่นกระดาษคำนวณและประมวลผลคำ
ซึ่งเกิดขึ้นบ่อยลำดับของคำสั่งเป็น
บันทึกและต่อมาซ้ำโดยคำขอเดียว สังเกตว่า การเรียนรู้โดยการเลียนแบบ
สถานที่น้อย ความรับผิดชอบ ในตัวแทน .
ในระดับต่อไปคือการเรียนรู้โดยการฝึกดูแล ในการฝึก
บุคคลที่ระบุคำตอบที่ถูกต้องสำหรับชุดของตัวอย่างแล้ว
ตัวแทนเช่นนี้ได้ขยายจากตัวอย่างเพื่อพัฒนาอัลกอริทึมที่ใช้กับ
กรณีใหม่ ชุดของตัวอย่าง เรียกว่า การตั้งค่า โดยทั่วไปการใช้งานของการฝึกอบรม รวมถึงการเรียนรู้
จำของคนลายมือหรือ
เสียง เรียนรู้ที่จะแยกแยะระหว่างอีเมลขยะและอีเมลและการเรียนรู้
ยินดีต้อนรับ ,วิธีการระบุโรคจากชุดของอาการ