Презентация на тему: Искусственный интеллект. Искусственный интеллект Презентации лекции об искусственном интеллекте

Введение в искусственный интеллект

Интеллектуальные системы

Искусственный интеллект (ИИ) - это направление в информатике, областью исследования которого является выявление того, как система обработки информации - будь то человек или машина - способна воспринимать, анализировать, передавать и обобщать то, чему ее обучают, а также методы формализации с помощью полученных сведений описаний конкретных, не полностью определенных ситуаций принятия решений и методы оптимизации решений не полностью определенных задач.
Предмет изучения в искусственном интеллекте - это любая интеллектуальная деятельность человека, подчиняющаяся заранее неизвестным законам, а создаваемая продукция - любые системы (аппаратные и программные), способные выполнять работу или решать задачи подобно человеку в условиях неполной определенности.

Взлет исследований по искусственному интеллекту с 50-х гг. XX века связан с развитием ЭВМ, являющихся замечательным инструментальным средством исследования и моделирования.
Исследования в области искусственного интеллекта сопровождаются разработкой языков программирования новых поколений и созданием все более изощренных систем программирования.
Это дает возможность при разработке программ для ЭВМ использовать обычные методы рассуждений и обычный словарный запас. Более того, такой язык, как Пролог , позволяет с помощью концепций цели и утверждения моделировать и формализовать логический вывод в решении задач.

К сфере искусственного интеллекта относятся те различные области, где мы действуем, не имея абсолютно точного метода решения проблемы, и которые обладают двумя характерными особенностями.
Во-первых, в них используется информация в символьной форме : буквы, слова, знаки, рисунки. Это отличает область искусственного интеллекта от областей, в которых традиционно компьютерам доверяется обработка данных в числовой форме.
Во-вторых, предполагается наличие выбора , когда отсутствие четкого алгоритма приводит к необходимости выбора между многими вариантами в условиях неопределенности и этот недетерминизм, который носит фундаментальный характер, эта свобода действий являются существенной составляющей интеллекта.

Проблема человеко-машинного интерфейса связана прежде всего с анализом и формализацией технофизиологического, эргадического и социологического характера поведения человека как целеуправляемой системы. Особые сложности возникают при попытке формализации таких свойств поведения человека, как «рациональный выбор», «компромисс» или «справедливость».
В настоящее время наибольший прогресс достигнут в области создания так называемых систем нечеткого управления , работа которых основана на использовании нечеткой логики и нечетких множеств . Однако интеллектуальные возможности таких систем весьма ограничены. Фактически они обеспечивают только исполнительный уровень управления

1. Символьное моделирование мыслительных процессов
Моделирование рассуждений подразумевает создание символьных систем, на входе которых поставлена некая задача, а на выходе требуется её решение. Как правило, предлагаемая задача уже формализована, то есть переведена в математическую форму, но либо не имеет алгоритма решения, либо он слишком сложен, трудоёмок и т. п.
В это направление входят: доказательство теорем, принятие решений и теория игр, планирование и диспетчеризация, прогнозирование.

2. Работа с естественными языками
Немаловажным направлением является обработка естественного языка, в рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов на «человеческом» языке.
В рамках этого направления ставится цель такой обработки естественного языка, которая была бы в состоянии приобрести знание самостоятельно, читая существующий текст, доступный по Интернету.
Некоторые прямые применения обработки естественного языка включают информационный поиск (в том числе, глубокий анализ текста) и машинный перевод.

3. Представление и использование знаний
Направление инженерия знаний объединяет задачи получения знаний из простой информации, их систематизации и использования.
Это направление исторически связано с созданием экспертных систем - программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме.
Производство знаний из данных - одна из базовых проблем интеллектуального анализа данных. Существуют различные подходы к решению этой проблемы, в том числе - на основе нейросетевой технологии , использующие процедуры вербализации нейронных сетей.
Искусственная нейронная сеть (ИНС) - математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей - сетей нервных клеток живого организма.

4. Машинное моделирование
Проблематика машинного обучения касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. Это направление было центральным с самого начала развития ИИ.
К области машинного обучения относится большой класс задач на распознавание образов. Например, это распознавание символов, рукописного текста, речи, анализ текстов. Многие задачи успешно решаются с помощью биологического моделирования. Особо стоит упомянуть компьютерное зрение, которое связано ещё и с робототехникой.

5. Биологическое моделирование искусственного интеллекта
Сюда можно отнести несколько направлений. Нейронные сети используются для решения нечётких и сложных проблем, таких как распознавание геометрических фигур или кластеризация объектов.
Генетический подход основан на идее, что некий алгоритм может стать более эффективным, если позаимствует лучшие характеристики у других алгоритмов («родителей»). Относительно новый подход, где ставится задача создания автономной программы - агента, взаимодействующей с внешней средой, называется агентным подходом .

6. Робототехника
Области робототехники и искусственного интеллекта тесно связаны друг с другом. Интегрирование этих двух наук, создание интеллектуальных роботов составляют ещё одно направление ИИ.
Интеллектуальность требуется роботам, чтобы манипулировать объектами, выполнять навигацию с проблемами локализации (определять местонахождение, изучать ближайшие области) и планировать движение (как добраться до цели).

7. Машинное творчество
Природа человеческого творчества ещё менее изучена, чем природа интеллекта. Тем не менее, эта область существует, и здесь поставлены проблемы написания компьютером музыки, литературных произведений (часто - стихов или сказок), художественное творчество. Создание реалистичных образов широко используется в кино и индустрии игр.
Теория решения изобретательских задач, предложенная в 1946 году Г. С. Альтшуллером, положила начало таким исследованиям.
Добавление данной возможности к любой интеллектуальной системе позволяет весьма наглядно продемонстрировать, что именно система воспринимает и как это понимает.

Deep Blue - шахматный суперкомпьютер, разработанный компанией IBM, который 11 мая 1997 года выиграл матч из 6 партий у чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.

IBM Watson - суперкомпьютер фирмы IBM, оснащённый вопросно-ответной системой искусственного интеллекта, созданный группой исследователей под руководством Дэвида Феруччи.
Его создание - часть проекта DeepQA. Основная задача Уотсона - понимать вопросы, сформулированные на естественном языке, и находить на них ответы в базе данных. Назван в честь основателя IBM Томаса Уотсона.

20Q - компьютерная версия игры двадцать вопросов (Twenty Questions), которая началась как эксперимент в области создания искусственного интеллекта. Разработана Робином Бёргенером в 1988 году.
Игра 20Q реализована в виде веб-сайта и карманного устройства. 20Q просит пользователя загадать какой-нибудь объект, а затем угадывает его, задав 20 вопросов, на которые можно отвечать «да» или «нет».

- процесс преобразования речевого сигнала в цифровую информацию (например, текстовые данные). Обратной задачей является синтез речи .
Первое устройство для распознавания речи появилось в 1952 году, оно могло распознавать произнесённые человеком цифры.
Коммерческие программы по распознаванию речи появились в начале девяностых годов. Обычно их используют люди, которые из-за травмы руки не в состоянии набирать большое количество текста.

Увеличение вычислительных мощностей мобильных устройств позволило и для них создать программы с функцией распознавания речи.
Среди таких программ стоит отметить приложение Microsoft Voice Command, которое позволяет работать со многими приложениями при помощи голоса. Например, можно включить воспроизведение музыки в плеере или создать новый документ.

Инструментальные средства для разработки интеллектуальных систем включают специальные языки программирования, ориентированные на обработку символьной информации (LISP, SMALLTALK, РЕФАЛ), языки логического программирования (PROLOG), языки представления знаний (OPS5, KRL, FRL), интегрированные программные среды, содержащие арсенал инструментальных средств для создания систем ИИ (КЕ, ARTS, GURU, G2), а также оболочки экспертных систем (BUILD, EMYCIN, EXSYS Professional, ЭКСПЕРТ), которые позволяют создавать прикладные ЭС, не прибегая к программированию.

Слайд 1

Описание слайда:

Слайд 2

Описание слайда:

Слайд 3

Описание слайда:

Слайд 4

Описание слайда:

Слайд 5

Описание слайда:

Слайд 6

Описание слайда:

Слайд 7

Описание слайда:

Слайд 8

Описание слайда:

Слайд 9

Описание слайда:

Слайд 10

Описание слайда:

Слайд 11

Описание слайда:

Слайд 12

Описание слайда:

Слайд 13

Описание слайда:

Андроид Андро́ид -человекоподобный робот. Слово происходит от греческого andr-, что означает «человек,мужчина, мужской», и суффикс -eides, который означает - «подобный, схожий» (от eidos). Слово дроид - робот из эпопеи «Звездные войны войны» -Джордж Лукас получил путём сокращения от «андроид». Первое упоминание термина андроид приписывается Альберту Кельнскому(1270 год). Значительную роль в популяризации термина сыграл французский писатель Филипп Огюст Матиас Вилье де Лиль-Адам Матиас (Mathias Villiers de l’Isle-Adam) (1888-1889), в своём произведении «Будущая Ева» («L"Ève future») для обозначения человекоподобного робота, описывая искусственную женщину Адали (Hadaly). Адали разговаривала с помощью фонографа, выдающего одну за другой классические цитаты. По другой версии слово андроид произошло от создателя первых механических игрушек Анри Дро.

Слайд 14

Описание слайда:

Слайд 15

Описание слайда:

Слайд 16

Описание слайда:

Слайд 17

Описание слайда:

Искусственная нервная система Российские ученые сделали первый шаг в создании искусственного интеллекта, создав искусственную нервную систему на примере червя. Российским ученым удалось создать искусственную нервную систему, что является первым шагом к созданию искусственного интеллекта. Для этого они досконально изучили тело червя, обладающего простейшими нервами. Затем с помощью компьютера построили его виртуальную модель и воссоздали всю структуру его нервной системы. На видео видно, как под микроскопом то дергается, то застывает, то сворачивается клубком прозрачный червь. Для ученых, изучающих работу мозга, это видео - как голливудский блокбастер. "Червь - не герой компьютерной игры, поведение которого запрограммировано заранее. Его действия непредсказуемы, как у живого... Это еще не искусственный интеллект, но уже искусственная нервная система", - поясняют ученые. Научный сотрудник Института систем информатики СО РАН имени А. П. Ершова Андрей Пальянов рассказывает: "Вот эти серые конусообразные штуковины символизируют мышцы... 300 нейронов имеют объект и 95 мышечных клеток - все они здесь представлены, а маленькие сферы и соединения между ними - это те самые нейроны".

Описание слайда:

General Motors предлагает заменить авто на самокаты с ИИ. Американская компания General Motors уже знает каким будет авто будущего. Они уже предоставили к всеобщему вниманию концептуальный новейший аппарат EN-V. Для этой модели характерны своеобразные особенности: очень маленькие размеры, всего два колеса, которые располагаются параллельно, и самый большой плюс наибольшая автономность от действий человека. На данный момент многие пытаются представить какое будет авто в будущем, General Motors подошла к этому вплотную, следуя по” экологическому пути”. По сообщению Auto car General Motors создали EN-V вместе с китайской фирмой SAIC. П о мнению многих эта модель по радикальности пришла на смену гибридному Chevrolet Volt. Есть три версии, и основу каждой составляет шаболда платформа. Высота каждой перемены 1,82 м, ширина - 1,21м, длина – 1,21м. Вес меньше 400кг. Материал изготовления плавность и карбон.

Слайд 22

Описание слайда:

Слайд 23

Описание слайда:

Искусственный интеллект. В 60-х годах XX века появился новый раздел информатики, который получил название «Искусственный интеллект». В энциклопедическом словаре написано: «Интеллект (от лат. intellectus - познание, понимание, рассудок) - способность мышления, рационального познания». В полной мере эта способность свойственна лишь людям. Предметом изучения науки «Искусственный интеллект» является человеческое мышление. Ученые ищут ответ на вопрос: как человек мыслит? Цель этих исследований состоит в том, чтобы создать модель человеческого интеллекта и реализовать ее на компьютере. Несколько упрощенно, вышеназванная цель звучит так: - Научить машину мыслить. Приступая к решению какой-то проблемы, человек часто не имеет четкой программы действий. Эту программу он строит сам в ходе работы. Например, при игре в шахматы шахматист знает правила игры, имеет цель - выиграть партию. Его действия не запрограммированы заранее. Они зависят от действий соперника, от складывающейся позиции на доске, от сообразительности и личного опыта шахматиста. Существует много других видов человеческой деятельности, которые нельзя запрограммировать заранее. Например, сочинение музыки и стихов, доказательство теоремы, литературный перевод с иностранного языка, диагностика и лечение болезней и многое другое. Вам хорошо известно, что любую работу компьютер выполняет по программе. Программы пишут люди, а компьютер формально их выполняет. Разработчики систем искусственного интеллекта как раз и пытаются научить машину, подобно человеку, самостоятельно строить программу своих действий, исходя из условия задачи. Можно еще сказать так: ставится цель превращения компьютера из формального исполнителя в интеллектуального исполнителя.

Слайд 3 из презентации «Искусственный интеллект и базы знаний»

Размеры: 720 х 540 пикселей, формат: .jpg. Чтобы бесплатно скачать слайд для использования на уроке, щёлкните на изображении правой кнопкой мышки и нажмите «Сохранить изображение как...». Скачать всю презентацию «Искусственный интеллект и базы знаний.ppt» можно в zip-архиве размером 180 КБ.

Информационные системы

«Информационное обеспечение ИС» - Базовые понятия ERD. Генерация кода. Связь изображается линией. Ключи. Индексы. Экземпляр. Масштабирование. Отображение модели данных. Уникальные имя и номер. Домены. Метод IDEFI. Типы сущностей и иерархия наследования. Список выбора. Сущности и атрибуты. Связи. Прямое и обратное проектирование. Моделирование данных.

«Понятие информационной системы» - Всякая система имеет определенное назначение (функцию, цель). Антарктида покрыта вечным льдом. Прилагательное выражает свойство. Понятие системы. Разноименные полюса магнита притягиваются, а одноименные – отталкиваются. Бермудские острова омываются Атлантическим океаном. Задание 2 Составить личный гороскоп.

«Информация, информационная система» - Классификация информационных систем. Классификация. Прикладная программная подсистема. Файл-сервер. Эффективность. Новшества. Управление маркетингом. Информационные системы. Примеры реализации информационных систем. Факторы. Требования, предъявляемые к информационным системам.

«Обслуживание информационных систем» - Характеристики. Испытания проводятся в различных целях и разных режимах. Период функционирования ИС. Эксплуатация ИС. Структура фонда «машинного времени». Модели ЖЦ ИС. Особенности использования ресурсов ИС. Процесс изменения. Совокупность технологических элементов. Особенность ИС. Обслуживание ИС. Физический износ.

«Администрирование информационных систем» - Анализ и настройка безопасности. Команды управления пользователями. Администраторы. Безопасность в Active Directory. Код безопасности. Схема Kerberos. Графический интерфейс управления пользователями. Защита Active Directory. Командный интерфейс. Стандартные шаблоны безопасности. Защита. Безопасность по умолчанию.

«Информационные системы» - Однако почти сразу на появление компьютеров обратили внимание бизнесмены. Откуда берутся данные во внешнем хранилище? Введение в информационные системы. Задачи, решаемые информационными системами. Другие выполняют операции, связанные с выборкой из базы данных. Дистанционное образование. Третьи делают и то и другое.

Слайд 2: Что такое искусственный интеллект?

С момента изобретения компьютеров, их способность выполнять различные задачи продолжают расти в геометрической прогрессии. Люди развивают мощность компьютерных систем, увеличивая выполнения задач и уменьшая размер компьютеров. Основной целью исследователей в области искусственного интеллекта - создание компьютеров или машин таких же разумных как человек.

Слайд 3

Автором термина «искусственный интеллект» является Джон Маккарти, изобретатель языка Лисп, основоположник функционального программирования и лауреат премии Тьюринга за огромный вклад в области исследований искусственного интеллекта. Искусственный интеллект - это способ сделать компьютер, компьютер-контролируемого робота или программу способную также разумно мыслить как человек. Исследования в области ИИ осуществляются путем изучения умственных способностей человека, а затем полученные результаты этого исследования используются как основа для разработки интеллектуальных программ и систем.

Слайд 4: Философия и скусственного и нтеллекта

Во время эксплуатации мощных компьютерных систем, каждый задавался вопрос: «А может ли машина мыслить и вести себя также как человек? ». Таким образом, развитие и скусственного интеллекта началось с намерения создать подобный интеллект в машинах, схожий с человеческим.

Слайд 5: Основные цели ИИ

Создание экспертных систем - систем, которые демонстрируют разумное поведение: учиться, показывать, объяснять и давать советы; Реализация человеческого интеллекта в машинах - создание машины, способную понимать, думать, учить и вести себя как человек.

Слайд 6: Что способствует развитию ИИ?

Искусственный интеллект - наука и технология, основанная на таких дисциплинах, как информатика, биология, психология, лингвистика, математика, машиностроение. Одним из главных направлений искусственного интеллекта - разработка компьютерных функций, связанных с человеческим интеллектом, таких как: рассуждение, обучение и решение проблем.

Слайд 7: Программа с ИИ и без ИИ

Программы с ИИ и без отличаются следующими свойствами: С ИИ Без ИИ Компьютерная программа без ИИ может отвечать только на конкретные вопросы на которые он запрограммирован отвечать. Может отвечать на универсальные вопросы, на которые он запрограммирован. Внесение изменений в программу приводит к изменению его структуры Программа с ИИ может поглощать новые модификации, сортируя весьма независимые фрагменты информации воедино. Следовательно, вы можете изменять кусочки информации из программы не затрагивая структуру самой программы Модификация не является быстрым и легким Модификация быстрая и легкая

Слайд 8: Приложения с ИИ

ИИ стал доминирующим в различных областях, таких как: Игры - ИИ играет решающую роль в играх связанных с стратегией таких как, шахматы, покер, крестики - нолики и т.д., где компьютер способен просчитывать большое количество всевозможных решений, основанных на эвристических знаниях. Обработка естественного языка - это возможность общаться с компьютером, который понимает естественный язык, на котором говорят люди. Распознавание речи - некоторые интеллектуальные системы способны слышать и понимать язык, на котором человек общается с ними. Они могут обрабатывать различные акценты, сленги и т.д. Распознавание рукописного текста - программное обеспечение читает текст, написанный на бумаге с помощью ручки или на экране с помощью стилуса. Он может распознавать формы букв и преобразовать его в редактируемый текст. Умные робот - роботы способные выполнять задачи, поставленные человеком. Они имеют датчики, для обнаружения физических данных из реального мира, такие как свет, тепло, движение, звук, удар и давление. Они имеют высоко производительные процессоры, несколько датчиков и огромную память. Кроме того они способны обучаться на собственных ошибках и адаптироваться к новой среде.

Слайд 9: История развития ИИ

Год Событие 1923 Карел Чапек ставит пьесу в Лондоне под названием «Универсальные роботы», это стало первым использованием слова «робот» на английском. 1943 Основы для нейронных сетей. 1945 Айзек Азимов, выпускник Колумбийского университета, вводит термин робототехника. 1950 Алан Тьюринг разрабатывает тест Тьюринга для оценки интеллекта. Клод Шеннон публикует подробный анализ интеллектуальной шахматной игры. 1956 Джон Маккарти вводит термин искусственный интеллект. Демонстрация первого запуска программы ИИ в университете Карнеги-Меллон. 1958 Джон Маккарти изобретает язык программирования lisp для ИИ. 1964 Диссертация Дэнни Боброва в МТИ показывает, что компьютеры могут понимать естественный язык достаточно хорошо. 1965 Джозеф Weizenbaum в МТИ разрабатывает Элизу, интерактивного помощника, которая ведет диалог на английском языке.

Слайд 10

Год Событие 1969 Ученые из Стэнфордского научно-исследовательского института разработали Шеки, робота, оснащенного двигателями, способного воспринимать и решать некоторые задачи. 1973 Группа исследователей в Эдинбургском университете построила Фредди, знаменитого шотландского робота, способного использовать зрение, чтобы найти и собрать модели 1979 Был построен первый компьютер-контролируемый автономный автомобиль, Стэнфордская тележка. 1985 Гарольд Коэн разработал и продемонстрировал составление программы, Аарон. 1997 Шахматная программа, которая обыгрывает чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. 2000 Интерактивный роботы питомцы станут коммерчески доступными. МТИ отображает Кисмет, робота с лицом, который выражает эмоции. Робот Номад исследует отдаленные районы Антарктиды и находит метеориты.

Слайд 11: Примеры достижений в области искусственного интеллекта

Слайд 12

Кисмет (англ. Kismet) - робот, созданный в конце 1990-х годов в Массачусетском технологическом институте доктором Синтией Бризил. Слуховые, визуальные и выразительные системы робота были предназначены для его участия в социальном взаимодействии с человеком и моделировании человеческих эмоций и мимики. Название «кисмет» происходит от арабского, турецкого, урду, хинди и пенджабского слова, означающего «судьба» или, иногда, «удача ».

Слайд 13: Виртуальные личные помощники

Siri, Kortana и другие интеллектуальные цифровые, персональные помощники на различных платформах (iOS, Android и Windows). Они помогают найти полезную информацию, о который вы у них просите используя естественный человеческий язык. ИИ в таких приложениях собирают информацию на ваших вопросах и используют ее, чтобы лучше понимать вашу речь и выводить результаты с учетом ваших предпочтений. Microsoft утверждает, что Cortana постоянно получает информацию о своих пользователях и в конечном итоге она будет способна предвидеть потребности своих клиентов. Виртуальные личные помощники обрабатывают огромное количество данных из различных источников, чтобы узнать больше о пользователях и стать более эффективными помощниками в поиске и обработки информации.

Слайд 14: Видеоигры

Один из примеров использования искусственного интеллекта, с которым большинство людей вероятно знакомы, это видеоигры, которые уже давно используют ИИ. Сложность и эффективность ИИ в видеоиграх возросло в геометрической прогрессии в течении последних нескольких десятилетий, в результате чего видеоигровые персонажи способны вести себя совершенно непредсказуемым образом. Видеоигры активно используют ИИ для своих персонажей, которые могут анализировать окружающую среду для поиска объектов и взаимодействия с ними. Они способны укрываться, исследовать звуки, использовать фланговые маневры, общаться с другими персонажами и т.д.

Слайд 15: Одна из любимейших игр поклонников хорроров- Five Nights At Freddy’s

Действие игры происходит в пиццерии под названием «Freddy Fazbear’s Pizza», в которой персонаж игрока выступает в качестве ночного охранника, который должен обороняться от оживающих по ночам аниматроников посредством своевременного закрытия электронных дверей, через которые они пытаются проникнуть в комнату игрока.

Слайд 16: Автомобили с искусственным интеллектом (самоуправляемые автомобили)

Автономные автомобили становятся все ближе к реальности. В этом году Google сообщила об алгоритме, способном научиться водить машину точно так же, как это делает человек: через опыт. Идея заключается в том, что в конечном итоге автомобиль будет способен смотреть на дорогу и принимать решения, основываясь на том, что он видит.

Слайд 17: Предложение товаров

Крупные ритейлеры, как Target и Amazon, зарабатывают много денег благодаря способности их магазинов предвидеть ваши потребности. Эта способность реализуется различными способами: купоны, скидки, таргентинговая реклама ит.д. Как вы уже догадались это очень спорное использование ИИ так как заставляет многих людей переживать по поводу возможных нарушений неприкосновенности частной жизни.

Слайд 18: Обнаружение мошенничества

Вы когда-нибудь получали сообщение о том что вы сделали какую-либо покупку по вашей кредитной карте, хотя вы не совершали никаких покупок? Многие банки отправляют эти сообщения, если считают, что существует вероятность мошенничества с вашим аккаунтом и хотят убедиться, что вы одобряете покупку, прежде чем перечислить деньги в другую компанию. Часто для наблюдения такого рода мошенничества используется ИИ. После достаточного обучения, система будет в состоянии обнаружить мошеннические транзакции на основе тех признаков, которые он узнал посредством обучения.

Слайд 19: Онлайн поддержка клиентов

Многие сайты сейчас предлагают клиента пообщаться с представителем службы поддержки в то время как они просматривают товары на сайте, но не на каждом сайте на самом деле отвечают живые люди! Во многих случаях вы общаетесь с ИИ. Многие из этих чат ботов мало чем отличаются от автоответчиков, но некоторые из них действительно способны извлекать знания из сайта и предоставлять их клиентам, когда они попросят об этом.

Слайд 20: Новостные порталы

Знаете ли вы, что программы с ИИ способны писать новости? ИИ способен писать простые истории, такие как, финансовые сводки, спортивные репортажи и т.д. Конечно такая система все же нуждается в помощи человека, но это всего лишь вопрос времени и в ближайшем будущем ИИ будет способен писать полноценные статьи.

Слайд 21: Видеонаблюдения

Контролировать большое количество видеокамер одному человеку очень сложное и порой скучное занятие. Именно поэтому были разработаны компьютеры с ИИ для мониторинга этих камер. Алгоритм мониторинга принимает входные данные с камер видеонаблюдения и определяет есть ли опасность или нет. Если он «видит» опасность, то оповещает сотрудников безопасности об этом.

Конечно эти системы довольно просты по сравнению с другими интеллектуальными системами, но в то же время они выполняют довольно-таки полезную задачу: предлагают музыку и фильмы основываясь на ваших интересах. Путем наблюдения за вашими действиями они обучаются и в конечном итоге дают вам рекомендации того, что вас заинтересует. Большая часть этих функций зависит от человека. Например, если вам нравится «рок» и вы указали в своем профиле эту характеристику, то стало быть вам нравятся и другие песни которые включают в себя эту характеристику. Это лежит в основе многих рекомендаций, и хотя это не футуристическая разработка, но она делает очень хорошую работу, помогает нам находить новую музыку и фильмы.

Слайд 24: Подведём итог

Искусственный интеллект является неотъемлемой частью жизни большинства населения планеты. Когда была создана первая модель, все были шокированы, об этом только и говорили. Со временем модели совершенствовались. Сейчас актуальна идея, что когда-нибудь человек создаст настолько умную машину, что она поработит человечество. На эту тему снято множество фильмов («Терминатор»), сделано много игр (Five Nights At Freddy’s).

Последний слайд презентации: Презентация на тему «Искусственный Интеллект»

Искусственный интеллект Искусственный интеллект наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами. Другие определения искусственного интеллекта: O Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными. O Свойство интеллектуальных систем выполнять функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. При этом интеллектуальная система это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. O Наука под названием « Искусственный интеллект » входит в комплекс компьютерных наук, а создаваемые на её основе технологии к информационным технологиям. Задачей этой науки является воссоздание с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств разумных рассуждений и действий.

Происхождение и понимание термина «Искусственный интеллект» Различные виды и степени интеллекта существуют у многих людей, животных и некоторых машин, интеллектуальных информационных систем и различных моделей экспертных систем с различными базами знаний. При этом, как видим, такое определение интеллекта не связано с пониманием интеллекта у человека это разные вещи. Более того, эта наука моделирует человеческий интеллект, так как с одной стороны, можно изучить кое - что о том, как заставить машины решить проблемы, наблюдая других людей, а с другой стороны, большинство работ в ИИ касаются изучения проблем, которые требуется решать человечеству в промышленном и технологическом смысле. Поэтому ИИ - исследователи вольны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем. Именно в таком смысле термин ввел Джон Маккарти в 1956 году на конференции в Дартмутском университете. Одно из частных определений интеллекта, общее для человека и « машины », можно сформулировать так: « Интеллект способность системы создавать в ходе самообучения программы для решения задач определённого класса сложности и решать эти задачи ».

Искусственный интеллект в России Пионером искусственного интеллекта по праву можно считать коллежского советника С. Н. Корсакова, ставившего задачу усиления возможностей разума посредством разработки научных методов и устройств, перекликающуюся с современной концепцией искусственного интеллекта, как усилителя естественного. Работы в области искусственного интеллекта в России начались в х годах, возглавленных Вениамином Пушкиным и Д. А. Поспеловым. До х годов в СССР все исследования ИИ велись в рамках кибернетики. Только в конце х в СССР начинают говорить о научном направлении « искусственный интеллект » как разделе информатики. В конце х создается толковый словарь по искусственному интеллекту, трехтомный справочник по искусственному интеллекту и энциклопедический словарь по информатике, в котором разделы « Кибернетика » и « Искусственный интеллект » входят наряду с другими разделами в состав информатики.

Предпосылки развития науки искусственного интеллекта История искусственного интеллекта как нового научного направления начинается в середине XX века. К этому времени уже было сформировано множество предпосылок его зарождения: среди философов давно шли споры о природе человека и процессе познания мира, нейрофизиологи и психологи разработали ряд теорий относительно работы человеческого мозга и мышления, экономисты и математики задавались вопросами оптимальных расчётов и представления знаний о мире в формализованном виде; наконец, зародился фундамент математической теории вычислений теории алгоритмов и были созданы первые компьютеры. Возможности новых машин в плане скорости вычислений оказались больше человеческих, поэтому в учёном сообществе закрался вопрос: каковы границы возможностей компьютеров и достигнут ли машины уровня развития человека? В 1950 году один из пионеров в области вычислительной техники, английский учёный Алан Тьюринг, пишет статью под названием « Может ли машина мыслить?», в которой описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившей название теста Тьюринга.

Подходы и направления Подходы к пониманию проблемы Единого ответа на вопрос чем занимается искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается в ней от какого - либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки. Несмотря на наличие множества подходов как к пониманию задач ИИ, так и созданию интеллектуальных информационных систем можно выделить два основных подхода к разработке ИИ: O нисходящий, семиотический создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.; O восходящий, биологический изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер. Последний подход, строго говоря, не относится к науке о ИИ в смысле, данном Джоном Маккарти их объединяет только общая конечная цель.

Тест Тьюринга и интуитивный подход Эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье « Вычислительные машины и разум », опубликованной в 1950 году в философском журнале. Целью данного теста является определение возможности искусственного мышления, близкого к человеческому. Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: « Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор ». Все участники теста не видят друг друга. Неразумное поведение человека Разумное поведение, но человек так не поступает Тест Тьюринга Человеческое поведение Разумное поведение

Символьный подход Исторически символьный подход был первым в эпоху цифровых машин, так как именно после создания Лисп, первого языка символьных вычислений, у его автора возникла уверенность в возможности практически приступить к реализации этими средствами интеллекта. Символьный подход позволяет оперировать слабоформализованными представлениями и их смыслами. От умения выделить только существенную информацию зависит эффективность и результативность решения задачи. Основное применение символьной логики это решение задач по выработке правил. Большинство исследований останавливается как раз на невозможности хотя бы обозначить новые возникшие трудности средствами выбранных на предыдущих этапах символьных системах. Тем более решить их и тем более обучить компьютер решать их или хотя бы идентифицировать и выходить из таких ситуаций.

Логический подход Логический подход к созданию систем искусственного интеллекта направлен на создание экспертных систем с логическими моделями баз знаний с использованием языка предикатов. Учебной моделью систем искусственного интеллекта в х годах был принят язык и система логического программирования Пролог. Базы знаний, записанные на языке Пролог, представляют наборы фактов и правил логического вывода, записанных на языке логических предикатов. Логическая модель баз знаний позволяет записывать не только конкретные сведения и данные в форме фактов на языке Пролог, но и обобщенные сведения с помощью правил и процедур логического вывода и в том числе логических правил определения понятий, выражающих определённые знания как конкретные и обобщенные сведения. В целом исследования проблем искусственного интеллекта в рамках логического подхода к проектированию баз знаний и экспертных систем направлено на создание, развитие и эксплуатацию интеллектуальных информационных систем, включая вопросы обучения студентов и школьников, а также подготовки пользователей и разработчиков таких интеллектуальных информационных систем.

Агентно- ориентированный подход Последний подход, развиваемый с начала х годов называется агентно - ориентированным подходом, или подходом, основанным на использовании интеллектуальных агентов. Согласно этому подходу, интеллект это вычислительная часть способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. Сама такая машина будет интеллектуальным агентом, воспринимающим окружающий его мир с помощью датчиков, и способной воздействовать на объекты в окружающей среде с помощью исполнительных механизмов. Этот подход акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут интеллектуальному агенту выживать в окружающей среде при выполнении его задачи. Так, здесь значительно сильнее изучаются алгоритмы поиска пути и принятия решений. Иллюстрация принципа поиска пути в двухмерном пространстве

Применение искусственного интеллекта Некоторые из самых известных ИИ - систем: O Deep Blue победил чемпиона мира по шахматам. Матч Каспаров против суперэвм не принёс удовлетворения ни компьютерщикам, ни шахматистам, и система не была признана Каспаровым. Затем линия суперкомпьютеров IBM проявилась в проектах молекулярное моделирование и моделирование системы пирамидальных клеток в швейцарском центре Blue Brain. O MYCIN одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причем часто так же точно, как и доктора. O 20Q проект, основанный на идеях ИИ, по мотивам классической игры «20 вопросов ». Стал очень популярен после появления в Интернете на сайте 20q.net O Распознавание речи. Системы такие как ViaVoice способны обслуживать потребителей. O Роботы в ежегодном турнире RoboCup соревнуются в упрощённой форме футбола.

Перспективы искусственного интеллекта Можно выделить два направления развития ИИ: O решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека O создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества

Заключение Многие споры вокруг проблемы создания искусственного интеллекта имеют эмоциональную подоплеку. Признание возможности искусственного разума представляется чем - то унижающим человеческое достоинство. Однако нельзя смешивать вопросы возможностей искусственного разума с вопросом о развитии и совершенствовании человеческого разума. Повсеместное использование ИИ создаёт предпосылки для перехода на качественно новую ступень прогресса, даёт толчок новому витку автоматизации производства, а значит и повышению производительности труда. Разумеется, искусственный разум может быть использован в негодных целях, однако это проблема не научная, а скорее морально - этическая.