Grenen av datavetenskap som utforskar datorns förmåga att imitera mänskligt resonemang är
Artificial Intelligence (AI) .
Här är varför:
* Fokusera på mänskliga resonemang: AI syftar till att skapa intelligenta system som kan utföra uppgifter som vanligtvis kräver mänsklig intelligens, såsom problemlösning, lärande, beslutsfattande och förståelse av naturligt språk.
* imiterar mänsklig kognition: AI -forskning undersöker olika tekniker och algoritmer för att göra det möjligt för datorer att härma de kognitiva processerna som är involverade i mänsklig resonemang, inklusive:
* Kunskapsrepresentation: Att representera information och fakta om världen på ett sätt kan datorer förstå och resonera med.
* resonemang och problemlösning: Utveckla algoritmer som kan dra slutsatser, lösa problem och fatta beslut baserat på tillgänglig kunskap.
* Maskininlärning: Utbilda datorer för att lära av data och förbättra deras prestanda över tid, liknande hur människor lär sig av erfarenhet.
Medan AI är ett brett fält inkluderar de specifika områdena som fokuserar på att imitera mänskliga resonemang:
* kognitiv vetenskap: Studera de mentala processerna som är involverade i mänsklig kognition, såsom uppfattning, minne och språk.
* Symbolisk AI: Använda logik och symboler för att representera kunskap och utföra resonemang.
* Maskininlärning: Utbilda datorer för att lära av data och fatta förutsägelser eller beslut.
* Deep Learning: En typ av maskininlärning som använder konstgjorda neurala nätverk för att modellera komplexa mönster i data.
Sammantaget är AI paraplytermen för studie och utveckling av datorsystem som kan efterlikna mänskliga resonemang och kognitiva förmågor.
