Ettekanne teemal: Tehisintellekt. Tehisintellekt Loengute ettekanded tehisintellektist

Sissejuhatus tehisintellekti

Intelligentsed süsteemid

Tehisintellekt (AI) - see on arvutiteaduse suund, mille uurimisvaldkonnaks on välja selgitada, kuidas infotöötlussüsteem - olgu selleks siis inimene või masin - on võimeline õpetatavat tajuma, analüüsima, edastama ja üldistama, samuti vormistamise meetodid, kasutades saadud teavet, konkreetsete, mitte täielikult määratletud otsustusolukordade kirjeldused ja meetodid mittetäielikult määratletud probleemide lahenduste optimeerimiseks.
Tehisintellekti õppeaine - see on inimese igasugune intellektuaalne tegevus, mis järgib senitundmatuid seadusi ja loodud tooteid - kõik süsteemid (riist- ja tarkvara), mis on võimelised tegema tööd või lahendama probleeme nagu inimene ebatäieliku kindluse tingimustes.

Tehisintellekti uuringute tõus alates 50ndatest. 20. sajandit seostatakse arvutite arenguga, mis on suurepärane uurimis- ja modelleerimistööriist.
Tehisintellekti valdkonna teadusuuringutega kaasneb uute põlvkondade programmeerimiskeelte arendamine ja üha keerukamate programmeerimissüsteemide loomine.
See võimaldab arvutiprogrammide väljatöötamisel kasutada tavalisi arutlusviise ja tavalist sõnavara. Pealegi selline keel nagu Proloog , võimaldab modelleerida ja formaliseerida loogilisi järeldusi ülesannete lahendamisel eesmärgi ja väite mõistete abil.

Tehisintellekti valdkond hõlmab neid erinevaid valdkondi, kus me tegutseme ilma absoluutselt täpset probleemi lahendamise meetodit omamata ja millel on kaks iseloomulikku tunnust.
Esiteks kasutavad nad teavet sümboolsel kujul : tähed, sõnad, märgid, joonised. See eristab tehisintellekti valdkonda valdkondadest, mis traditsiooniliselt toetuvad arvutitele andmete arvulises vormis töötlemiseks.
Teiseks valik eeldatakse kui selge algoritmi puudumine toob kaasa vajaduse valida paljude valikute vahel ebakindluse ja selle määramatuse tingimustes, mis on põhiline, tegevusvabadus on intelligentsuse oluline komponent.

Inimese ja masina liidese probleem seostatakse eelkõige inimkäitumise kui eesmärgist juhitud süsteemi tehnofüsioloogilise, ergaadilise ja sotsioloogilise olemuse analüüsi ja formaliseerimisega. Erilised raskused tekivad siis, kui püütakse vormistada selliseid inimkäitumise omadusi nagu "ratsionaalne valik", "kompromiss" või "õiglus".
Praegu on suurim edasiminek tehtud nn hägused juhtimissüsteemid , kelle töö põhineb kasutusel hägune loogika Ja hägused komplektid . Selliste süsteemide intellektuaalsed võimalused on aga väga piiratud. Tegelikult tagavad need ainult täidesaatva kontrolli taseme

1. Mõtteprotsesside sümboolne modelleerimine
Arutluse modelleerimine hõlmab sümboolsete süsteemide loomist, mille sisend on teatud probleem ja väljund nõuab selle lahendamist. Reeglina on väljapakutud probleem juba formaliseeritud ehk tõlgitud matemaatilisele kujule, kuid sellel kas puudub lahendusalgoritm või see on liiga keeruline, aeganõudev vms.
See valdkond hõlmab: teoreemide tõestamist, otsuste langetamist ja mänguteooriat, planeerimist ja saatmist, prognoosimist.

2. Töö loomulike keeltega
Oluline valdkond on loomuliku keele töötlus, mis hõlmab „inimkeele“ tekstide mõistmise, töötlemise ja genereerimise võimekuse analüüsi.
Selle suuna raames on eesmärgiks loomuliku keele töötlemine selliselt, et oleks võimalik iseseisvalt teadmisi omandada lugedes olemasolevat internetis leiduvat teksti.
Mõned loomuliku keele töötlemise otsesed rakendused hõlmavad teabeotsingut (sealhulgas süvateksti kaevandamist) ja masintõlget.

3. Teadmiste kujutamine ja kasutamine
Suund teadmiste insener ühendab lihtsast informatsioonist teadmiste saamise, selle süstematiseerimise ja kasutamise ülesandeid.
See suund on ajalooliselt seotud loominguga ekspertsüsteemid - programmid, mis kasutavad mis tahes probleemi kohta usaldusväärsete järelduste tegemiseks spetsiaalseid teadmistebaase.
Andmete põhjal teadmiste genereerimine - üks andmekaeve põhiprobleeme. Selle probleemi lahendamiseks on erinevaid lähenemisviise, sealhulgas põhinevad närvivõrgu tehnoloogia , kasutades närvivõrgu verbaliseerimisprotseduure.
Kunstlik närvivõrk (ANN) - matemaatiline mudel, samuti selle tarkvara või riistvaraline teostus, mis on üles ehitatud bioloogiliste närvivõrkude organiseerimise ja toimimise põhimõttel - elusorganismi närvirakkude võrgustikud.

4. Masina modelleerimine
Masinõpe puudutab protsessi iseseisev teadmiste omandamine intelligentse süsteemi poolt oma töö käigus. See suund on olnud kesksel kohal juba tehisintellekti arendamise algusest peale.
Masinõppe valdkond hõlmab suurt hulka mustrituvastusprobleeme. Näiteks on see märgituvastus, käsitsi kirjutatud tekst, kõne, tekstianalüüs. Paljud probleemid lahendatakse edukalt bioloogilise modelleerimise abil. Eriti väärib märkimist arvutinägemine, mida seostatakse samuti robootikaga.

5. Tehisintellekti bioloogiline modelleerimine
See hõlmab mitmeid valdkondi. Närvivõrke kasutatakse hägusate ja keeruliste probleemide lahendamiseks, nagu geomeetrilise kuju tuvastamine või objektide rühmitamine.
Geneetiline lähenemine põhineb ideel, et algoritm võib muutuda tõhusamaks, kui ta laenab teistelt algoritmidelt (“vanematest”) paremaid omadusi. Suhteliselt uus lähenemine, kus ülesandeks on luua autonoomne programm – agent, mis suhtleb väliskeskkonnaga, on nn. agendi lähenemine .

6. Robootika
Robootika ja tehisintellekti valdkonnad on omavahel tihedalt seotud. Nende kahe teaduse integreerimine ja intelligentsete robotite loomine on teine AI valdkond.
Intelligentsus on vajalik selleks, et robotid saaksid objektidega manipuleerida, lokaliseerimisprobleemidega navigeerida (asukoha kindlaksmääramine, läheduses asuvate piirkondade uurimine) ja liikumise planeerimine (kuidas eesmärgini jõuda).

7. Masina loovus
Inimese loovuse olemust on veel vähem uuritud kui intelligentsuse olemust. See ala on aga olemas ja muusika ja kirjandusteoste arvutikirjutamise probleemid (sageli luule või muinasjutud), kunstiline loovus. Realistlike piltide loomist kasutatakse laialdaselt filmi- ja mängutööstuses.
G. S. Altshulleri 1946. aastal välja pakutud leidlike probleemide lahendamise teooria tähistas selliste uurimistööde algust.
Selle võimaluse lisamine igale intelligentsele süsteemile võimaldab väga selgelt demonstreerida, mida süsteem täpselt tajub ja kuidas sellest aru saab.

Sügavsinine - IBMi arendatud male superarvuti, mis 11. mail 1997 võitis 6-geimilise matši male maailmameistri Garri Kasparovi vastu.

IBM Watson - IBM-i superarvuti, mis on varustatud küsimustele vastamise tehisintellektisüsteemiga, mille on loonud teadlaste rühm eesotsas David Ferrucciga.
Selle loomine on osa DeepQA projektist. Watsoni põhiülesanne on mõista loomulikus keeles sõnastatud küsimusi ja leida neile andmebaasist vastused. Nime sai IBMi asutaja Thomas Watsoni järgi.

20Q - arvutiversioon mängust Twenty Questions, mis sai alguse eksperimentina tehisintellekti loomise vallas. Robin Burgeneri poolt välja töötatud 1988. aastal.
20Q mäng on rakendatud veebisaidi ja pihuseadmena. 20Q palub kasutajal soovida objekti ja siis arvab selle ära, esitades 20 küsimust, millele saab vastata "jah" või "ei".

- kõnesignaali digitaalseks teabeks (näiteks tekstiandmeteks) teisendamise protsess. Pöördprobleem on kõne süntees .
Esimene kõnetuvastusseade ilmus 1952. aastal, see suutis ära tunda inimese räägitud numbreid.
Kommertslikud kõnetuvastusprogrammid ilmusid üheksakümnendate alguses. Tavaliselt kasutavad neid inimesed, kes ei suuda käevigastuse tõttu kirjutada suurt hulka teksti.

Mobiilseadmete arvutusvõimsuse kasv on võimaldanud luua neile kõnetuvastusfunktsioonidega programme.
Selliste programmide hulgas väärib märkimist Microsoft Voice Command rakendus, mis võimaldab häält kasutades töötada paljude rakendustega. Näiteks saate oma pleieris muusikat esitada või luua uue dokumendi.

Tööriistad intelligentsete süsteemide arendamiseks hõlmavad spetsiaalseid programmeerimiskeeli, mis on keskendunud sümboolse teabe töötlemisele (LISP, SMALLTALK, REFAL), loogilisi programmeerimiskeeli (PROLOG), teadmiste esituskeeli (OPS5, KRL, FRL), integreeritud tarkvara keskkonnad, mis sisaldavad AI-süsteemide (KE, ARTS, GURU, G2) loomise tööriistade arsenali, aga ka ekspertsüsteemide kestasid (BUILD, EMYCIN, EXSYS Professional, EXPERT), mis võimaldavad teil luua rakenduslikku ES-d ilma programmeerimist kasutamata.

Slaid 1

Slaidi kirjeldus:

Slaid 2

Slaidi kirjeldus:

Slaid 3

Slaidi kirjeldus:

Slaid 4

Slaidi kirjeldus:

Slaid 5

Slaidi kirjeldus:

Slaid 6

Slaidi kirjeldus:

Slaid 7

Slaidi kirjeldus:

Slaid 8

Slaidi kirjeldus:

Slaid 9

Slaidi kirjeldus:

Slaid 10

Slaidi kirjeldus:

Slaid 11

Slaidi kirjeldus:

Slaid 12

Slaidi kirjeldus:

Slaid 13

Slaidi kirjeldus:

Android Android on humanoidrobot. Sõna pärineb kreeka sõnast andr-, mis tähendab "mees, mees, mehelik" ja järelliide -eides, mis tähendab "sarnane, sarnane" (sõnast eidos). Sõna droid – robot eeposest "Star Wars" - sai George Lucas, lühendades seda sõnast "android". Mõiste android esmamainimine on omistatud Kölni Albertile (1270). Märkimisväärset rolli termini populariseerimisel mängis prantsuse kirjanik Philippe Auguste Mathias Villiers de l'Isle-Adam (1888-1889) oma teoses “L”Ève future”) humanoidroboti määramisel, kirjeldades tehisnaist Adali. (Hadaly).Adali rääkis fonograafiga, mis toodab üksteise järel klassikalisi tsitaate.Teise versiooni järgi pärines sõna android esimeste mehaaniliste mänguasjade loojalt Henri Drozil.

Slaid 14

Slaidi kirjeldus:

Slaid 15

Slaidi kirjeldus:

Slaid 16

Slaidi kirjeldus:

Slaid 17

Slaidi kirjeldus:

Kunstnärvisüsteem Vene teadlased astusid tehisintellekti loomisel esimese sammu, luues ussi näitel tehisnärvisüsteemi. Vene teadlastel on õnnestunud luua kunstlik närvisüsteem, mis on esimene samm tehisintellekti loomise suunas. Selleks uurisid nad põhjalikult ussi keha, millel on kõige lihtsamad närvid. Seejärel ehitasid nad arvuti abil temast virtuaalse mudeli ja taastasid kogu tema närvisüsteemi struktuuri. Videol on näha, kuidas läbipaistev uss mikroskoobi all tõmbleb, seejärel külmub ja seejärel keraks kõverdub. Teadlaste jaoks, kes uurivad aju tööd, on see video nagu Hollywoodi kassahitt. "Uss ei ole arvutimängu kangelane, kelle käitumine on ette programmeeritud. Tema tegevus on ettearvamatu, nagu elava inimese oma... See pole veel tehisintellekt, vaid juba kunstlik närvisüsteem," selgitavad teadlased. seletama. A.P.Ershovi nimelise Informaatikasüsteemide Instituudi SB RAS teadur Andrei Paljanov ütleb: „Need hallid koonusekujulised asjad sümboliseerivad lihaseid... 300 neuronil on objekt ja 95 lihasrakku – need kõik on siin esindatud ja väikesed sfäärid ja nendevahelised ühendused – need on samad neuronid."

Slaidi kirjeldus:

General Motors teeb ettepaneku asendada motorolleritega autod tehisintellektiga. Ameerika firma General Motors juba teab, milline saab olema tulevikuauto. Nad on juba juhtinud kõigi tähelepanu uusimale kontseptuaalsele seadmele EN-V. Seda mudelit iseloomustavad ainulaadsed omadused: väga väikesed mõõtmed, ainult kaks paralleelselt asetsevat ratast ning suurim pluss on suurim autonoomia inimtegevusest. Praegu püüavad paljud ette kujutada, milline auto tulevikus saab, General Motors on jõudnud sellele lähedale, järgides “ökoloogilist rada”. Auto car andmetel lõi General Motors EN-V koos Hiina ettevõttega SAIC. Paljude arvates asendas see radikaalne mudel hübriidse Chevrolet Volti. Seal on kolm versiooni ja igaühe aluseks on shaboldi platvorm. Iga muudatuse kõrgus on 1,82 m, laius - 1,21 m, pikkus - 1,21 m. Kaal alla 400 kg. Materjal on sile ja süsinik.

Slaid 22

Slaidi kirjeldus:

Slaid 23

Slaidi kirjeldus:

Tehisintellekt. 20. sajandi 60ndatel ilmus arvutiteaduse uus osa, mida nimetati tehisintellektiks. Entsüklopeediline sõnaraamat ütleb: "Intelligentsus (ladina keelest intellectus - teadmine, mõistmine, mõistus) - mõtlemisvõime, ratsionaalsed teadmised." See võime on täielikult omane ainult inimestele. Teaduse "Tehisintellekt" uurimisobjekt on inimese mõtlemine. Teadlased otsivad vastust küsimusele: kuidas inimene mõtleb? Selle uurimistöö eesmärk on luua inimintelligentsuse mudel ja seda arvutis rakendada. Mõnevõrra lihtsustatult kõlab ülaltoodud eesmärk järgmiselt: - Õpetada masin mõtlema. Probleemi lahendama asudes ei ole inimesel sageli selget tegevusprogrammi. Ta ehitab selle programmi ise töö käigus. Näiteks malet mängides tunneb maletaja mängureegleid ja tema eesmärk on mäng võita. Tema tegevus pole ette programmeeritud. Need sõltuvad vastase tegevusest, arenevast positsioonist laual, maletaja intelligentsusest ja isiklikust kogemusest. On palju muid inimtegevusi, mida ei saa ette programmeerida. Näiteks muusika ja luule koostamine, teoreemi tõestamine, kirjanduslik tõlge võõrkeelest, haiguste diagnoosimine ja ravi ning palju muud. Sa tead hästi, et arvuti teeb mis tahes tööd programmi järgi. Programmid kirjutavad inimesed ja arvuti täidab need formaalselt. Tehisintellektisüsteemide arendajad püüavad täpselt õpetada masinat, nagu inimest, iseseisvalt üles ehitama oma tegevuste programmi, lähtudes ülesande tingimustest. Võib öelda ka nii: eesmärk on muuta arvuti formaalsest esinejast intellektuaalseks esinejaks.

3. slaid ettekandest “Tehisintellekt ja teadmistebaasid”

Mõõdud: 720 x 540 pikslit, formaat: .jpg. Klassis kasutamiseks tasuta slaidi allalaadimiseks paremklõpsake pildil ja klõpsake nuppu "Salvesta pilt nimega...". Saate kogu esitluse “Tehisintellekt ja teadmistebaasid.ppt” alla laadida 180 KB zip-arhiivis.

Infosüsteemid

“IS-i infotugi” – ERD põhimõisted. Koodi genereerimine. Ühendust tähistab joon. Võtmed. Indeksid. Näide. Skaleerimine. Andmemudeli kuvamine. Unikaalne nimi ja number. Domeenid. IDEFI meetod. Olemitüübid ja pärimishierarhia. Valikute loend. Olemid ja atribuudid. Ühendused Edasi- ja tagurpidi projekteerimine. Andmete modelleerimine.

“Infosüsteemi mõiste” – Igal süsteemil on kindel eesmärk (funktsioon, eesmärk). Antarktika on kaetud igavese jääga. Omadussõna väljendab omadust. Süsteemi mõiste. Magneti vastaspoolused tõmbavad ligi ja nagu poolused tõrjuvad. Bermudat peseb Atlandi ookean. Ülesanne 2 Koostage isiklik horoskoop.

“Info, infosüsteem” - Infosüsteemide klassifikaator. Klassifikatsioon. Rakendustarkvara alamsüsteem. Failiserver. Tõhusus. Innovatsioon. Turunduse juhtimine. Infosüsteemid. Näiteid infosüsteemide rakendamisest. tegurid. Nõuded infosüsteemidele.

“Infosüsteemide hooldus” – omadused. Teste tehakse erinevatel eesmärkidel ja erinevates režiimides. IS-i tööperiood. IS-i toimimine. Masinaaja fondi struktuur. IS elutsükli mudelid. IP-ressursside kasutamise tunnused. Muutuste protsess. Tehnoloogiliste elementide komplekt. IS funktsioon. IS hooldus. Füüsiline halvenemine.

“Infosüsteemide haldus” – Turvaanalüüs ja konfiguratsioon. Kasutajate haldamise käsud. Administraatorid. Turvalisus Active Directory'is. Turvakood. Kerberose skeem. Graafiline kasutajahaldusliides. Active Directory kaitse. Käsuliides. Standardsed turvamustrid. Kaitse. Vaikimisi turvalisus.

"Infosüsteemid" - ärimehed juhtisid aga peaaegu kohe tähelepanu arvutite välimusele. Kust välismälu andmed pärinevad? Sissejuhatus infosüsteemidesse. Infosüsteemide abil lahendatavad probleemid. Teised teevad toiminguid, mis hõlmavad andmebaasist otsimist. Kaugõpe. Teised aga teevad mõlemat.

Slaid 2: Mis on tehisintellekt?

Alates arvutite leiutamisest on nende võime täita erinevaid ülesandeid hüppeliselt kasvanud. Inimesed arendavad arvutisüsteemide võimsust, suurendades ülesandeid ja vähendades arvutite suurust. Tehisintellekti valdkonna teadlaste põhieesmärk on luua sama intelligentseid arvuteid või masinaid kui inimene.

Slaid 3

Mõiste "tehisintellekt" algataja on John McCarthy, Lispi keele leiutaja, funktsionaalse programmeerimise rajaja ja Turingi auhinna võitja tohutu panuse eest tehisintellekti uurimise valdkonnas. Tehisintellekt on viis, kuidas muuta arvuti, arvutiga juhitav robot või programm võimeliseks mõtlema arukalt nagu inimene. Tehisintellekti valdkonna teadustööd tehakse inimese vaimseid võimeid uurides ning seejärel võetakse selle uurimistöö tulemused aluseks intelligentsete programmide ja süsteemide väljatöötamisel.

Slaid 4: Nii tehis- kui ka intelligentsuse filosoofia

Võimsate arvutisüsteemidega töötades esitasid kõik küsimuse: "Kas masin suudab mõelda ja käituda samamoodi nagu inimene?" " Seega sai tehisintellekti arendamine alguse kavatsusest luua masinates samasugune intelligentsus, mis sarnaneb inimese intelligentsiga.

Slaid 5: AI peamised eesmärgid

Ekspertsüsteemide loomine - süsteemid, mis demonstreerivad intelligentset käitumist: õpivad, näitame, selgitavad ja annavad nõu; Inimese intelligentsuse rakendamine masinates on masina loomine, mis on võimeline mõistma, mõtlema, õpetama ja käituma nagu inimene.

Slaid 6: Mis juhib tehisintellekti arengut?

Tehisintellekt on teadus ja tehnoloogia, mis põhineb sellistel distsipliinidel nagu arvutiteadus, bioloogia, psühholoogia, lingvistika, matemaatika ja masinaehitus. Tehisintellekti üks peamisi valdkondi on inimintellektiga seotud arvutifunktsioonide arendamine, nagu arutlemine, õppimine ja probleemide lahendamine.

Slaid 7: Programm AI-ga ja ilma

AI-ga ja ilma AI-ta programmid erinevad järgmiste omaduste poolest: AI-ga ilma AI-ta Arvutiprogramm ilma AIta suudab vastata ainult konkreetsetele küsimustele, millele see on programmeeritud vastama. Oskab vastata universaalsetele küsimustele, millele on programmeeritud vastama. Programmis muudatuste tegemine muudab selle struktuuri. Tehisintellekti programm suudab uusi muudatusi vastu võtta, sorteerides kokku väga sõltumatud teabetükid. Seetõttu saate muuta programmis sisalduvat teavet, ilma et see mõjutaks programmi enda struktuuri Muutmine ei ole kiire ja lihtne Muutmine on kiire ja lihtne.

Slaid 8: AI rakendused

AI on muutunud domineerivaks erinevates valdkondades, näiteks: Mängud - AI mängib otsustavat rolli strateegiamängudes nagu male, pokker, tic-tac-toe jne, kus arvuti suudab arvutada välja suure hulga erinevaid otsuseid põhinedes. heuristiliste teadmiste kohta. Loomuliku keele töötlemine on võime suhelda arvutiga, mis mõistab inimeste räägitavat loomulikku keelt. Kõnetuvastus – mõned intelligentsed süsteemid suudavad kuulda ja mõista keelt, milles inimene nendega suhtleb. Nad saavad hakkama erinevate aktsentide, slängi jms. Käekirjatuvastus – tarkvara loeb pliiatsiga paberile või pliiatsiga ekraanile kirjutatud teksti. See suudab ära tunda tähekujusid ja teisendada selle redigeeritavaks tekstiks. Nutikad robotid on robotid, mis on võimelised täitma inimeste määratud ülesandeid. Neil on andurid, mis tuvastavad reaalsest maailmast pärit füüsilisi andmeid, nagu valgus, kuumus, liikumine, heli, löök ja rõhk. Neil on suure jõudlusega protsessorid, mitu andurit ja tohutu mälu. Lisaks suudavad nad õppida omaenda vigadest ja kohaneda uue keskkonnaga.

Slaid 9: AI arengu ajalugu

Aasta sündmus 1923 Karel Capek produtseerib Londonis näidendit "Universal Robots", mis tähistab sõna "robot" esimest kasutamist inglise keeles. 1943 Närvivõrkude alused. 1945 Columbia ülikooli lõpetanud Isaac Asimov võtab kasutusele termini robootika. 1950 Alan Turing töötab intelligentsuse hindamiseks välja Turingi testi. Claude Shannon avaldab üksikasjaliku analüüsi intellektuaalsest malemängust. 1956 John McCarthy võtab kasutusele termini tehisintellekt. AI programmi esmakordse käivitamise demonstreerimine Carnegie Melloni ülikoolis. 1958 John McCarthy leiutab tehisintellekti jaoks programmeerimiskeele lisp. 1964. aasta Danny Bobrowi lõputöö MIT-is näitab, et arvutid saavad loomulikust keelest üsna hästi aru. 1965 Joseph Weizenbaum MIT-s töötab välja interaktiivse assistendi Eliza, kes peab dialoogi inglise keeles.

Slaid 10

Aasta sündmus 1969 Stanfordi uurimisinstituudi teadlased töötasid välja Sheki, mootoriga roboti, mis suudab teatud probleeme tajuda ja lahendada. 1973 Edinburghi ülikooli teadlaste meeskond ehitas Freddy, kuulsa Šoti roboti, mis suudab mudelite leidmiseks ja kokkupanemiseks kasutada nägemist. 1979 Ehitati esimene arvutiga juhitav autonoomne auto Stanford Trolley. 1985 Harold Cohen töötas välja ja demonstreeris programmi koostamist, Aaron. 1997. aasta maleprogramm, mis edestab male maailmameistrit Garri Kasparovit. 2000 interaktiivset lemmikloomarobotit muutuvad kaubanduslikult kättesaadavaks. MIT näitab Kismetit, robotit, mille nägu väljendab emotsioone. Robot Nomad uurib Antarktika kaugemaid piirkondi ja leiab meteoriite.

Slaid 11: Näiteid tehisintellekti edusammudest

Slaid 12

Kismet on robot, mille lõi 1990. aastate lõpus Massachusettsi Tehnoloogiainstituudis dr Cynthia Breazeale. Roboti kuulmis-, visuaal- ja väljendussüsteemid loodi nii, et see võimaldaks osaleda inimestega sotsiaalses suhtluses ning simuleerida inimeste emotsioone ja näoilmeid. Nimi "kismet" pärineb araabia, türgi, urdu, hindi ja pandžabi sõnast, mis tähendab "saatust" või mõnikord "õnne".

Slaid 13: Virtuaalsed isiklikud assistendid

Siri, Kortana ja teised intelligentsed digitaalsed isiklikud assistendid erinevatel platvormidel (iOS, Android ja Windows). Need aitavad teil leida kasulikku teavet, mida te neilt küsite, kasutades loomulikku inimkeelt. Nendes rakendustes olev tehisintellekt kogub teavet teie küsimuste kohta ja kasutab seda teie kõne paremaks mõistmiseks ja teie eelistuste põhjal tulemuste saamiseks. Microsoft ütleb, et Cortana õpib pidevalt oma kasutajaid tundma ja suudab lõpuks oma klientide vajadusi ette näha. Virtuaalsed isiklikud assistendid töötlevad tohutul hulgal erinevatest allikatest pärit andmeid, et saada kasutajate kohta rohkem teavet ning saada tõhusamateks abilisteks teabe otsimisel ja töötlemisel.

Slaid 14: Videomängud

Üks näide tehisintellekti kasutamisest, millega ilmselt enamik inimesi tuttav on, on videomängud, mis on tehisintellekti kasutanud juba pikka aega. AI keerukus ja tõhusus videomängudes on viimastel aastakümnetel plahvatuslikult kasvanud, mille tulemusel on videomängude tegelased saanud käituda täiesti ettearvamatult. Videomängud kasutavad oma tegelaste jaoks palju tehisintellekti, kes saavad keskkonda analüüsida, et objekte leida ja nendega suhelda. Nad oskavad varjuda, uurida helisid, kasutada kõrvalmanöövreid, suhelda teiste tegelastega jne.

Slaid 15: üks õudusfännide lemmikmänge on Five Nights At Freddy’s

Mäng toimub pizzerias nimega Freddy Fazbear's Pizza, kus mängija tegelane tegutseb öövalvurina, kes peab kaitsma öösel ellu ärkava animatroonika eest, sulgedes õigeaegselt elektroonilised uksed, mille kaudu mängija tuppa siseneda.

Slaid 16: Tehisintellektiga autod (isejuhtivad autod)

Autonoomsed autod lähenevad tegelikkusele. Sel aastal kuulutas Google välja algoritmi, mis võib õppida sõitma samamoodi nagu inimene: kogemuse kaudu. Idee seisneb selles, et lõpuks suudab auto teed vaadata ja nähtu põhjal otsuseid teha.

Slaid 17: Tootepakkumine

Suured jaemüüjad, nagu Target ja Amazon, teenivad palju raha, kuna nende kauplused suudavad teie vajadusi ette näha. Seda võimet realiseeritakse mitmel viisil: kupongid, allahindlused, suunatud reklaam jne. Nagu võite arvata, on see AI väga vastuoluline kasutamine, kuna see paneb paljud inimesed muretsema võimalike privaatsusrikkumiste pärast.

Slaid 18: Pettuste tuvastamine

Kas olete kunagi saanud sõnumi, et tegite oma krediitkaardiga ostu, kuigi te ei sooritanud ühtegi ostu? Paljud pangad saadavad need sõnumid, kui nad usuvad, et teie kontol on pettuse võimalus, ja soovivad veenduda, et kinnitate ostu enne raha ülekandmist teisele ettevõttele. Seda tüüpi pettuste jälgimiseks kasutatakse sageli tehisintellekti. Pärast piisavat koolitust suudab süsteem koolituse käigus õpitud funktsioonide põhjal tuvastada petturlikke tehinguid.

Slaid 19: Interneti-klienditugi

Paljud saidid kutsuvad kliente nüüd saidil tooteid sirvides klienditeeninduse esindajaga vestlema, kuid mitte igal saidil ei vasta tegelikud inimesed! Paljudel juhtudel suhtlete AI-ga. Paljud neist vestlusrobotidest ei erine kuigi palju automaatvastajatest, kuid mõned neist on tegelikult võimelised saidilt teadmisi ammutama ja neid klientidele küsimisel pakkuma.

Slaid 20: Uudisteportaalid

Kas teadsite, et AI-programmid võivad kirjutada uudiseid? AI on võimeline kirjutama lihtsaid lugusid, nagu finantsaruanded, spordiaruanded jne. Loomulikult vajab selline süsteem endiselt inimeste abi, kuid see on vaid aja küsimus ja lähitulevikus saab AI kirjutada täisväärtuslikke artikleid.

Slaid 21: Videovalve

Ühe inimese suure hulga videokaamerate juhtimine on väga raske ja kohati igav ülesanne. Seetõttu on nende kaamerate jälgimiseks välja töötatud AI arvutid. Seirealgoritm võtab sisendi CCTV kaameratelt ja teeb kindlaks, kas oht on olemas või mitte. Kui ta “näeb” ohtu, teavitab ta sellest turvatöötajaid.

Muidugi on need süsteemid teiste nutikate süsteemidega võrreldes üsna lihtsad, kuid samas täidavad üsna kasulikku ülesannet: soovitavad sinu huvidest lähtuvalt muusikat ja filme. Teie tegevust jälgides õpivad nad ja annavad teile lõpuks soovitusi asjade kohta, mis teile huvi pakuvad. Enamik neist funktsioonidest sõltub inimesest. Näiteks kui teile meeldib "rokk" ja märkisite selle omaduse oma profiilis, siis meeldivad teile ka teised seda tunnust sisaldavad laulud. See on paljude soovituste aluseks ja kuigi see pole futuristlik areng, aitab see meil uut muusikat ja filme avastada väga hästi.

Slaid 24: Teeme kokkuvõtte

Tehisintellekt on enamuse maailma elanikkonna elu lahutamatu osa. Kui esimene mudel loodi, olid kõik šokeeritud, see on kõik, millest nad rääkisid. Aja jooksul on mudeleid täiustatud. Nüüd on aktuaalne mõte, et kunagi loob inimene nii targa masina, mis orjastab inimkonna. Sellel teemal on tehtud palju filme (Terminaator), palju mänge tehtud (Five Nights At Freddy’s).

Viimane esitlusslaid: Ettekanne teemal “Tehisintellekt”

Tehisintellekt Tehisintellekt on intelligentsete masinate, eriti intelligentsete arvutiprogrammide loomise teadus ja tehnoloogia. AI on seotud sarnase ülesandega kasutada arvuteid inimese intelligentsuse mõistmiseks, kuid see ei pruugi piirduda bioloogiliselt usutavate meetoditega. Muud tehisintellekti definitsioonid: O Teaduslik suund, mille raames püstitatakse ja lahendatakse traditsiooniliselt intellektuaalseks peetavate inimtegevuse tüüpide riist- või tarkvara modelleerimise probleeme. O Intelligentsete süsteemide omadus täita funktsioone, mida traditsiooniliselt peetakse inimeste eesõiguseks. Samas on intelligentne süsteem tehniline või tarkvarasüsteem, mis on suuteline lahendama traditsiooniliselt loominguliseks peetud, konkreetsesse ainevaldkonda kuuluvaid probleeme, mille kohta talletatakse teadmised sellise süsteemi mällu. O Teadus nimega “Tehisintellekt” kuulub arvutiteaduste kompleksi ja selle baasil loodud tehnoloogiad infotehnoloogiate hulka. Selle teaduse ülesanne on arvutisüsteemide ja muude tehisseadmete abil taasluua intelligentne arutluskäik ja tegevus.

Mõiste “tehisintellekt” päritolu ja mõistmine Paljudel inimestel, loomadel ja mõnel masinal on erinevaid intelligentsuse tüüpe ja astmeid, intelligentseid infosüsteeme ja erinevaid erinevate teadmistebaasidega ekspertsüsteemide mudeleid. Samas, nagu näeme, ei ole selline intelligentsuse definitsioon seotud inimese intelligentsuse mõistmisega, need on erinevad asjad. Veelgi enam, see teadus modelleerib inimese intelligentsust, kuna ühelt poolt saab õppida, kuidas panna masinad teisi inimesi jälgides probleeme lahendama, ja teisest küljest on suurem osa tehisintellektiga seotud töödest seotud probleemide uurimisega, mida inimkond vajab lahendada tööstuslikus ja tehnoloogilises mõttes. Seetõttu võivad tehisintellekti teadlased konkreetsete probleemide lahendamiseks vajadusel vabalt kasutada tehnikaid, mida inimestel ei täheldata. Just selles mõttes võttis selle termini kasutusele John McCarthy 1956. aastal Dartmouthi ülikooli konverentsil. Ühe konkreetse intelligentsuse määratluse, mis on ühine inimesele ja "masinale", võib sõnastada järgmiselt: "Intelligentsus on süsteemi võime luua iseõppimise käigus programme teatud keerukusklassi probleemide lahendamiseks ja lahendamiseks. need probleemid."

Tehisintellekt Venemaal Tehisintellekti teerajajaks võib õigustatult pidada kollegiaalset nõustajat S.N. Korsakovit, kes seadis ülesandeks teaduslike meetodite ja seadmete väljatöötamise kaudu mõistuse võimeid suurendada, mis kordab tehisintellekti kui tehisintellekti võimendi kaasaegset kontseptsiooni. loomulik intelligentsus. Töö tehisintellekti vallas algas Venemaal 1920. aastatel Veniamin Puškini ja D. A. Pospelovi juhtimisel. Kuni 1920. aastateni viidi NSV Liidus läbi kõik tehisintellektiuuringud küberneetika raames. Alles 2000. aastate lõpus hakati NSV Liidus rääkima teaduslikust suunast “tehisintellekt” kui arvutiteaduse harust. x lõpus luuakse tehisintellekti selgitav sõnastik, kolmeköiteline tehisintellekti teatmeteos ja arvutiteaduse entsüklopeediline sõnastik, kuhu on lisatud rubriigid “Küberneetika” ja “Tehisintellekt” koos muuga. sektsioonid, arvutiteaduse koosseisus.

Eeldused tehisintellekti teaduse arenguks Tehisintellekti kui uue teadussuuna ajalugu saab alguse 20. sajandi keskpaigast. Selleks ajaks olid selle tekkeks juba mitmed eeldused välja kujunenud: filosoofide seas oli pikka aega vaieldud inimese olemuse ja maailma mõistmise protsessi üle, neurofüsioloogid ja psühholoogid olid välja töötanud hulga teooriaid inimaju töö kohta. ja mõtlemine, majandusteadlased ja matemaatikud esitasid küsimusi optimaalsete arvutuste ja maailmaalaste teadmiste esitamise kohta formaliseeritud kujul; lõpuks sündis matemaatilise arvutusteooria, algoritmide teooria alus ja loodi esimesed arvutid. Uute masinate võimalused arvutuskiiruse osas osutusid suuremaks kui inimese omad, mistõttu hiilis teadlaskonda küsimus: millised on arvutivõimekuse piirid ja kas masinad jõuavad inimese arengu tasemele? 1950. aastal kirjutas üks andmetöötluse teerajajaid, inglise teadlane Alan Turing artikli pealkirjaga “Kas masin oskab mõelda?”, milles kirjeldas protseduuri, mille abil on võimalik määrata hetk, mil masin muutuks intelligentsuse poolest inimesega võrdseks.nimetatakse Turingi testiks.

Lähenemisviisid ja suunad Probleemi mõistmise lähenemisviisid Küsimusele, mida tehisintellekt teeb, pole ühest vastust. Peaaegu iga autor, kes kirjutab AI-st raamatu, lähtub mõnest definitsioonist, arvestades selle teaduse saavutusi selle valguses. Vaatamata paljudele lähenemisviisidele nii tehisintellekti probleemide mõistmisel kui ka intelligentsete infosüsteemide loomisel, võib tehisintellekti arendamiseks eristada kahte peamist lähenemist: O ülalt-alla, semiootiline ekspertsüsteemide, teadmusbaaside ja loogiliste järeldussüsteemide loomine, mis simuleerivad kõrget tasandi vaimsed protsessid: mõtlemine, arutluskäik, kõne, emotsioonid, loovus jne; O alt-üles bioloogiline uuring närvivõrkudest ja evolutsioonilistest arvutustest, mis modelleerivad bioloogilistel elementidel põhinevat intelligentset käitumist, ning vastavate arvutussüsteemide (nt neuro- või bioarvuti) loomine. Viimane lähenemine rangelt võttes ei kehti tehisintellekti teaduse kohta John McCarthy antud tähenduses, neid ühendab vaid ühine lõppeesmärk.

Turingi test ja intuitiivne lähenemine Empiiriline test, mille idee pakkus välja Alan Turing artiklis "Computing Machinery and Mind", mis avaldati 1950. aastal ühes filosoofiaajakirjas. Selle testi eesmärk on välja selgitada inimesele lähedane kunstliku mõtlemise võimalikkus. Selle testi standardtõlgendus on järgmine: „Inimene suhtleb ühe arvuti ja ühe inimesega. Küsimuste vastuste põhjal peab ta kindlaks tegema, kellega ta räägib: inimese või arvutiprogrammiga. Arvutiprogrammi eesmärk on eksitada inimest vale valiku tegemisel. Kõik testis osalejad ei näe üksteist. Inimese ebamõistlik käitumine Arukas käitumine, kuid inimene ei käitu nii Turingi test Inimese käitumine Arukas käitumine

Sümboolne lähenemine Ajalooliselt oli sümboolne lähenemine digitaalsete masinate ajastul esimene, kuna pärast esimese sümboolse arvutuskeele Lisp loomist sai selle autor kindel võimaluses hakata neid intelligentsi vahendeid praktiliselt rakendama. Sümboolne lähenemine võimaldab opereerida nõrgalt formaliseeritud esituste ja nende tähendustega. Probleemi lahendamise tõhusus ja tulemuslikkus sõltub oskusest esile tõsta ainult olulist teavet. Sümboolse loogika peamine rakendus on reeglite genereerimise ülesannete lahendamine. Enamik uuringuid peatub sellega, et eelmistes etappides valitud sümboolsete süsteemide abil on võimatu vähemalt tuvastada uusi raskusi, mis on tekkinud. Veelgi enam, lahendage need ja eriti treenige arvutit neid lahendama või vähemalt tuvastage ja väljuge sellistest olukordadest.

Loogiline lähenemine Tehisintellektisüsteemide loomise loogiline lähenemine on suunatud teadmusbaaside loogiliste mudelitega ekspertsüsteemide loomisele predikaatide keelt kasutades. Keele- ja loogikaprogrammeerimissüsteem Prolog võeti tehisintellektisüsteemide koolitusmudelina kasutusele 1920. aastatel. Prologi keeles kirjutatud teadmistebaasid esindavad loogiliste predikaatide keeles kirjutatud faktide ja loogiliste järelduste reeglite kogumeid. Teadmistebaaside loogiline mudel võimaldab salvestada mitte ainult konkreetset teavet ja andmeid Prologi keeles faktide kujul, vaid ka üldistatud teavet, kasutades loogiliste järelduste reegleid ja protseduure, sealhulgas loogilisi reegleid teatud teadmisi konkreetsetena väljendavate mõistete määratlemiseks. ja üldistatud teavet. Üldjuhul on tehisintellekti probleemide uurimine teadmusbaaside ja ekspertsüsteemide kujundamise loogilise lähenemise raames suunatud intelligentsete infosüsteemide loomisele, arendamisele ja käitamisele, sh üliõpilaste ja koolinoorte õpetamise küsimused. selliste intelligentsete infosüsteemide kasutajate ja arendajate koolitamiseks.

Agent-Based Approach Uusimat lähenemist, mis on välja töötatud alates 2010. aastate algusest, nimetatakse agendipõhiseks ehk intelligentsete agentide kasutamisel põhinevaks lähenemiseks. Selle lähenemisviisi kohaselt on intelligentsus intelligentse masina jaoks seatud eesmärkide saavutamise võime arvutuslik osa. Selline masin ise on intelligentne agent, mis tajub ümbritsevat maailma andurite abil ja on võimeline täiturmehhanismide abil keskkonnas olevaid objekte mõjutama. See lähenemisviis keskendub meetoditele ja algoritmidele, mis aitavad intelligentsel agendil oma ülesannet täites keskkonnas ellu jääda. Seega uuritakse siin palju tugevamalt tee leidmise ja otsustamise algoritme. Illustratsioon tee leidmise põhimõttest kahemõõtmelises ruumis

Tehisintellekti rakendused Mõned kuulsamad AI süsteemid: O Deep Blue alistas male maailmameistri. Kasparovi ja superarvutite matš ei pakkunud rahulolu ei arvutiteadlastele ega maletajatele ning Kasparov ei tundnud süsteemi ära. IBMi superarvutite sari väljendus seejärel Šveitsi sinise ajukeskuse molekulaarmodelleerimise ja püramiidrakkude süsteemi modelleerimise projektides. O MYCIN on üks varasemaid ekspertsüsteeme, mis suudavad diagnoosida väikest hulka haigusi, sageli sama täpselt kui arstid. O 20Q on AI ideedel põhinev projekt, mis põhineb klassikalisel mängul “20 Questions”. Sai väga populaarseks pärast ilmumist Internetis saidil 20q.net O Kõnetuvastus. Sellised süsteemid nagu ViaVoice on võimelised tarbijaid teenindama. O Robotid võistlevad iga-aastasel RoboCupi turniiril jalgpalli lihtsustatud vormis.

Tehisintellekti väljavaated Tehisintellekti arendamiseks võib eristada kahte suunda: O spetsialiseeritud tehisintellekti süsteemide inimvõimetele lähemale toomisega ja nende integreerimisega seotud probleemide lahendamine, mille realiseerib inimloomus O tehisintellekti loomine, mis esindab juba loodud integratsiooni. AI süsteemid ühtseks süsteemiks, mis suudab lahendada inimkonna probleeme

Kokkuvõte Paljudel tehisintellekti loomise probleemiga seotud vaidlustel on emotsionaalne taust. Tehisintellekti võimalikkuse teadvustamine näib olevat midagi inimväärikust alandavat. Küsimusi tehisintellekti võimekuse kohta ei tohi aga segi ajada küsimusega inimmõistuse arendamise ja täiustamise kohta. Tehisintellekti laialdane kasutamine loob eeldused üleminekuks kvalitatiivselt uude edenemisetappi, andes tõuke tootmise automatiseerimise uuele ringile ja seeläbi tööviljakuse tõstmisele. Muidugi võib tehisintellekti kasutada ebasobivatel eesmärkidel, kuid see pole teaduslik, vaid pigem moraalne ja eetiline probleem.