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人工知能に答えることをどのように学びますか？
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人工知能（AI）は、「自動学習」と呼ばれるプロセスを通じて応答することを学びます。自動学習は、明示的にプログラミングすることなくAIを教えることにあります。代わりに、あなたがやりたいことの多くの例、そして彼女はそれを一人でやることを学びます。

たとえば、写真の犬と猫を区別することをAIに学びたい場合は、犬と猫の多くの写真が集められます。これらの写真は、トレーニングデータとして使用されます。次に、自動学習アルゴリズムを使用して、AIに犬と猫を区別するように教えます。アルゴリズムは、トレーニング写真を分析し、2種類の動物を区別できるパターンを探します。

オープンアシスタントなどの「言語モデル」の人工知能も、自動学習プロセスを通じて対応することを学びます。これらの言語モデルは、通信に使用しているような自然言語でテキストを理解して生成できるアルゴリズムです。

要約すると、AIはトレーニングを通じて膨大な量のデータとあなたがやりたいことの例で応答することを学びます。トレーニング中、学習アルゴリズムはデータを分析し、AIが必要なタスクを実行できるパターンを探すために使用されます。
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AIのトレーニングに膨大な量のデータを使用すると、それらの多くは間違っているか矛盾すると思います。AIは、トレーニング中に偽りの人々に当てはまる人々をどのように識別するのですか？AIは特定のトピックについて意見を持っていると言えますか、それとも質問に対する答えは、固定され、以前に評価された「人格」を持たずにリアルタイムで生成されますか？
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AIは、意見もZarandajasも識別しません。獣に確率の一種の計算を実行します。単語xに別のものを追加し、そのデータベースで最も頻繁に発生している場合、（典型的な人間として）説明するかどうかはわかりません）。