Norėdami peržiūrėti pristatymą su paveikslėliais, dizainu ir skaidrėmis, atsisiųskite failą ir atidarykite jį „PowerPoint“. kompiuteryje.
Pristatymo skaidrių tekstinis turinys: Pristatymas konkursui „Dabartis ir ateitis“ Tema: „Dirbtinio intelekto plėtra“ GPOU „Krapivinsky miškų ūkio technikumas“ Mokytojas Blaževičius L.S. Informacija apie dirbtinį intelektą šiuo metu Dirbtinis intelektas yra disciplina, tirianti galimybę kurti programas problemoms, kurias atliekant žmogui reikia tam tikrų intelektinių pastangų, spręsti. Šiais laikais dirbtinis intelektas (DI) būtinas visose žmogaus veiklos sferose – vadyboje, gamyboje, švietime ir kt. Šiomis technologijomis sukonstruotos intelektualios sistemos yra skirtos stiprinti žmogaus mąstymo gebėjimus, padėti jam rasti efektyvius sprendimus vadinamoms menkai formalizuotoms ir silpnai struktūrizuotoms problemoms, pasižyminčioms įvairaus pobūdžio neapibrėžtumu ir didžiulėmis paieškos erdvėmis. Pagrindinė pirmenybė tyrime teikiama neuroniniams tinklams. Neuroniniai tinklai yra matematinė struktūra, imituojanti kai kuriuos žmogaus smegenų funkcionavimo aspektus ir demonstruojanti tokias galimybes kaip neformalaus mokymosi galimybė, gebėjimas apibendrinti ir sugrupuoti neklasifikuotą informaciją bei gebėjimas savarankiškai sudaryti prognozes remiantis jau pateiktomis laiko eilutėmis. . Svarbiausias skirtumas nuo kitų metodų, pavyzdžiui, ekspertinių sistemų, yra tas, kad neuroniniams tinklams iš principo nereikia anksčiau žinomo modelio, jie patys jį sukuria tik pagal pateiktą informaciją. Štai kodėl neuroniniai tinklai ir genetiniai algoritmai atsirado visur, kur reikia spręsti prognozavimo, klasifikavimo ir valdymo problemas. Praktikoje neuroniniai tinklai naudojami dviem formomis – kaip programinės įrangos produktai, vykdomi paprastuose kompiuteriuose, ir kaip specializuoti aparatinės ir programinės įrangos kompleksai. Pagrindinė neurokompiuterių užduotis yra vaizdo apdorojimas, pagrįstas mokymusi. Kaip ir biologiniai, dirbtiniai neuroniniai tinklai yra skirti lygiagrečiam plačiajuosčio ryšio vaizdų apdorojimui. Kita pagal svarbą technologija yra evoliucinis skaičiavimas (EC). EV sprendžia praktines sistemų, susidedančių iš daugelio vienu metu veikiančių vienetų, savarankiško surinkimo, konfigūravimo ir savaiminio išgydymo problemas. Tuo pačiu galima pritaikyti mokslo pasiekimus iš skaitmeninių mašinų srities. Kitas elektroninio mokymosi aspektas – autonominių agentų naudojimas sprendžiant kasdienes problemas kaip asmeniniai sekretoriai, asmeninių paskyrų tvarkytojai, asistentai, kurie tinkluose atrenka reikiamą informaciją naudodami trečios kartos paieškos algoritmus, darbo planuotojai, asmeniniai mokytojai, virtualūs pardavėjai ir kt. d. Tai taip pat apima robotiką ir visas susijusias sritis. Pagrindinės plėtros kryptys – standartų, atvirų architektūrų, intelektualių apvalkalų, skriptų/užklausų kalbų, efektyvios sąveikos tarp programų ir žmonių metodikų kūrimas valdymo sistemos, modelių atpažinimo sistemos, realaus masto sistemų laikas, žinių gavimo ir apdorojimo sistemos ir daugelis kitų. Ši technologijų grupė reikalinga dirbant su dideliais informacijos kiekiais, ją ieškant, analizuojant, kaupiant ir struktūrizuojant. Paskutinė technologijų grupė padeda išspręsti nemažai specifinių problemų. Pavyzdžiui, gamybos automatizavimo problemos sprendimas diegiant dirbtinio intelekto pagrindu sukurtą robotiką, vadinamąsias automatizuotas kibernetines gamyklas. Arba robotų technologijų įdiegimas medicinoje leis atlikti tikslią diagnostiką ar atlikti labai sudėtingas operacijas be tiesioginio žmogaus įsikišimo. Pagrindiniu veiksniu, šiandien lemiančiu AI technologijų vystymąsi ir jų pritaikymo praktikoje galimybes, laikomas kompiuterių skaičiavimo galios augimo tempas, nes žmogaus psichikos principai vis dar neaiškūs. Brandžiu mokslu tapusi AI sritis vystosi palaipsniui – lėtai, bet stabiliai juda į priekį. Todėl rezultatai gana nuspėjami, nors pakeliui negalima atmesti staigių proveržių, susijusių su strateginėmis iniciatyvomis. Pavyzdžiui, devintajame dešimtmetyje JAV nacionalinė skaičiavimo iniciatyva išvedė daugelį dirbtinio intelekto sričių iš laboratorijos ir turėjo didelės įtakos kuriant didelio našumo skaičiavimo teoriją ir jos taikymą daugelyje taikomųjų projektų. Tokios iniciatyvos greičiausiai atsiras skirtingų matematinių disciplinų – tikimybių teorijos, neuroninių tinklų, neaiškios logikos – sankirtose. Dirbtinis intelektas ateityje Dirbtinis intelektas paprastai vadinamas informatikos mokslo šaka, tiriančia galimybes pateikti protingus veiksmus ir samprotavimus naudojant skaičiavimo sistemas ir kitus dirbtinius įrenginius. Daugeliu atvejų problemų sprendimo algoritmas yra žinomas iš anksto. Reikia pažymėti, kad moksliniuose sluoksniuose nėra tikslaus šio mokslo apibrėžimo, nes nėra ir žmogaus smegenų būklės ir prigimties klausimo. Lygiai taip pat nėra tikslaus kriterijaus kompiuteriams pasiekti „intelektą“, nepaisant to, kad pirmuosiuose dirbtinio intelekto kūrimo etapuose buvo naudojamos tam tikros hipotezės, ypač Turingo testas (tikslas yra nustatyti, ar mašina gali mąstyti). Šis mokslas glaudžiai susijęs su psichologija, transhumanizmu ir neurofiziologija. Kaip ir visi kompiuterių mokslai, ji naudoja matematiką. Dirbtinis intelektas yra gana jauna tyrimų sritis, pradėta 1956 m. Šiuo metu šio mokslo raida yra vadinamojo nuosmukio būsenoje, kai anksčiau pasiekti rezultatai pritaikomi įvairiose mokslo, pramonės, verslo ir kasdienio gyvenimo srityse dirbtinio intelekto sistemų kūrimo tyrimas: logistikos, struktūrinės, evoliucinės ir imitacinės. Logistinis metodas iš esmės apima vadinamąją Būlio algebrą, kuri yra gerai žinoma programuotojams. Dauguma dirbtinio intelekto sistemų, sukurtų logistiniu principu, yra tam tikra teoremų įrodinėjimo mašina: pradinė informacija pateikiama aksiomų pavidalu, o loginės išvados formuluojamos pagal šių aksiomų santykių taisykles. Kiekviena tokia mašina turi tikslo generavimo vienetą, o išvesties sistema šį tikslą įrodo kaip teoremą. Ši sistema yra geriau žinoma kaip ekspertų sistema. Struktūrinis požiūris naudoja žmogaus smegenų struktūros modeliavimą kaip dirbtinio intelekto sistemos pagrindą. Tarp pirmųjų tokių bandymų būtina pažymėti Rosenblatto perceptroną. Pagrindinis modeliuojamas struktūrinis vienetas yra neuronas. Laikui bėgant atsirado naujų modelių, kurie dabar žinomi kaip neuroniniai tinklai. Taikant evoliucinį metodą kuriant dirbtinio intelekto sistemas, dažniausiai daugiausia dėmesio skiriama pradinio modelio konstravimui, o taip pat ir. taisyklės, pagal kurias šis modelis gali vystytis. Klasikinis evoliucinio algoritmo pavyzdys yra genetinis algoritmas. Kitas projektas, pradėtas 2010 m., yra DARPA projektas, bendradarbiaujant su SRI International. Jo esmė slypi proveržio dirbtinio intelekto kūrime, kuris galės apdoroti ir perduoti duomenis, kopijuodamas žmogaus smegenų mechanizmus. Elektroninė adaptyvi neuromorfinė keičiamo dydžio sistema SyNAPSE, pasak kūrėjų, turėtų pranokti tradicinius duomenų apdorojimo algoritmus ir galės savarankiškai tirti sudėtingą aplinką. Šiuo metu kariuomenė naudoja dirbtinį intelektą dideliam informacijos kiekiui, ypač žvalgybos duomenims, apdoroti. ir vaizdo įrašas. Visa ši informacija turi būti greitai iššifruota ir išanalizuota. Naujajai sistemai tai nebus sunku. Jame bus naudojama matematinė logika, sprendžiamos nesudėtingos teoremos remiantis jutiklių duomenimis, priimami sprendimai ir atliekami reikalingi veiksmai Be to, šį dirbtinio intelekto modelį Pentagonas ketina naudoti kaip virtualų asmeninį asistentą, galintį reaguoti į balso komandas ir atlikti funkcijas. sekretorė. Prisiminkime, kad anksčiau DARPA kartu su SRI International jau kūrė asmeninį asistentą CALO. Projektas buvo baigtas 2009 m. Programa geba samprotauti, suprasti instrukcijas, atpažinti, paaiškinti savo veiksmus, adekvačiai reaguoti į nežinomą situaciją ir aptarti operaciją ją atlikus. Ši programa paima reikiamus duomenis iš vartotojo kontaktų, el. pašto, projektų ir užduočių. Tada sukuriamas reliacinis vartotojo aplinkos modelis ir vyksta mokymas. Dėl to dirbtinis intelektas gali derėtis ir spręsti konfliktus vartotojo vardu. Deja, ši programa veikia tik asmeniniame kompiuteryje ir nėra integruota į robotą. 2011 metais Japonijoje buvo sukurtas pirmasis dirbtinių smegenų prototipas. Dirbtinis intelektas gali apdoroti didžiulius kiekius informacijos, tačiau robotai dar nėra apdovanoti gebėjimu mąstyti. Kūrėjai su tuo kol kas neskuba... Tyrėjų teigimu, artimiausios ateities robotai daugeliu atžvilgių bus panašūs į žmones: galės vaikščioti dviem kojomis, atskirti veidus, tęsti pokalbį, patenkina prašymus, tačiau iš esmės jie yra tik mašinos, panašios į žmones. Visiems jų veiksmams taikomas iš anksto paruoštas algoritmas, todėl jie yra primityvūs. Ir tik tuo atveju, jei pavyks įdiegti bimolekulinio skaičiavimo technologiją, mašinos galės mąstyti ir įgyti gebėjimą kurti. Kūrėjų teigimu, naujasis informacijos apdorojimo mechanizmas labai panašus į žmogaus smegenų darbą. Žmogaus galvoje yra milijonai neuronų, kurie nuolat sąveikauja vienas su kitu. Naujosios technologijos esmė ta, kad kiekviena molekulė gali turėti iki trijų šimtų santykių krypčių. Taigi, naujų technologijų dėka mašinos galės išspręsti užduotis, kurios šiuo metu joms yra neprieinamos. Pasak mokslininkų, naujoves tikimasi pritaikyti vėžio diagnostikos ir gydymo srityje: programuojamos molekulinės sistemos bus įvedamos į vėžines ląsteles ir transformuojamos į sveikąsias. Mano nuomonė apie dirbtinį intelektą ateityje turi didelę ateitį, net ir dabar AI pasiekė didžiulį proveržį. Kad ir kokia būtų ateities prognozė, jau yra keletas projektų, į kuriuos reikia atkreipti dėmesį. Visų pirma kalbame apie projektą, skirtą sukurti dirbtines smegenis, pavadintas „Blue Brain“. Projektą kuria mokslininkai ir Federalinės politechnikos mokyklos (Lozana) atstovai. Jiems pavyko sukurti pavyzdinę sinapsių vietos žiurkių smegenyse diagramą. Kaip sakė projekto direktorius Henry Makram, rezultatai pranoko visus lūkesčius. Visai gali būti, kad netrukus mokslininkai galės atsakyti į daugelį iki šiol mokslininkų mintis kamavusių klausimų: ar dirbtinis intelektas pakeis žmogaus intelektą ir ar jis bus labiau išvystytas? Ar žmogus yra paskutinė planetos evoliucijos grandinės grandis? Tikiuosi, kad artimiausiu metu rasime atsakymus į šiuos ir daugelį kitų klausimų.
Dirbtinis intelektas Tai mokslas ir plėtra išmaniųjų mašinų ir sistemų, ypač išmaniųjų kompiuterių programų, skirtų žmogaus intelektui suprasti. Tačiau naudojami metodai neturi būti biologiškai patikimi. Tai išmaniųjų mašinų ir sistemų, ypač išmaniųjų kompiuterinių programų mokslas ir kūrimas, skirtas žmogaus intelektui suprasti. Tačiau naudojami metodai neturi būti biologiškai patikimi. Tačiau problema ta, kad nežinoma, kurias skaičiavimo procedūras norime vadinti protingomis. Ir kadangi mes suprantame tik kai kuriuos intelekto mechanizmus, tada intelektu šiame moksle suprantame tik skaičiuojamąją gebėjimo pasiekti tikslus pasaulyje dalį. Tačiau problema ta, kad nežinoma, kurias skaičiavimo procedūras norime vadinti protingomis. Ir kadangi mes suprantame tik kai kuriuos intelekto mechanizmus, tada intelektu šiame moksle suprantame tik skaičiuojamąją gebėjimo pasiekti tikslus pasaulyje dalį.
Loginis požiūris Tikslas sukurti ekspertines sistemas su loginiais žinių bazių modeliais naudojant predikatų kalbą. Tikslas sukurti ekspertines sistemas su loginiais žinių bazių modeliais naudojant predikatinę kalbą. Kalbos ir loginė sistema Prolog buvo priimta kaip dirbtinio intelekto sistemų mokymo modelis devintajame dešimtmetyje. Žinių bazės, parašytos Prolog kalba, yra faktų ir loginių išvadų taisyklių rinkiniai, parašyti loginių predikatų kalba. Kalbos ir loginė sistema Prolog buvo priimta kaip dirbtinio intelekto sistemų mokymo modelis devintajame dešimtmetyje. Žinių bazės, parašytos Prolog kalba, yra faktų ir loginių išvadų taisyklių rinkiniai, parašyti loginių predikatų kalba. Loginis žinių bazių modelis leidžia įrašyti ne tik konkrečią informaciją ir duomenis faktų pavidalu Prolog kalba, bet ir apibendrintą informaciją naudojant loginių išvadų taisykles ir procedūras, įskaitant logines taisykles, skirtas apibrėžti sąvokas, kurios tam tikras žinias išreiškia kaip specifines. ir apibendrinta informacija. Loginis žinių bazių modelis leidžia įrašyti ne tik konkrečią informaciją ir duomenis faktų pavidalu Prolog kalba, bet ir apibendrintą informaciją naudojant loginių išvadų taisykles ir procedūras, įskaitant logines taisykles, skirtas apibrėžti sąvokas, kurios tam tikras žinias išreiškia kaip specifines. ir apibendrinta informacija. Apskritai dirbtinio intelekto problemų tyrimai, vadovaujantis loginiu požiūriu į žinių bazių ir ekspertinių sistemų kūrimą, yra skirti intelektualių informacinių sistemų kūrimui, kūrimui ir veikimui, įskaitant studentų ir moksleivių mokymo problemas. kaip tokių išmaniųjų informacinių sistemų naudotojų ir kūrėjų mokymas. Apskritai dirbtinio intelekto problemų tyrimai, vadovaujantis loginiu požiūriu į žinių bazių ir ekspertinių sistemų kūrimą, yra skirti intelektualių informacinių sistemų kūrimui, kūrimui ir veikimui, įskaitant studentų ir moksleivių mokymo problemas. kaip tokių išmaniųjų informacinių sistemų naudotojų ir kūrėjų mokymas.
Agentu pagrįstas metodas Naujausias metodas, sukurtas nuo 1990-ųjų pradžios, vadinamas agentu pagrįstu požiūriu arba požiūriu, paremtu intelektualių (racionalių) agentų naudojimu. Remiantis šiuo požiūriu, intelektas yra skaičiavimo dalis (grubiai tariant, planavimas) gebėjimo pasiekti išmaniajai mašinai keliamus tikslus. Pati tokia mašina bus išmanusis agentas, suvokiantis aplinkinį pasaulį naudodamas jutiklius ir galintis paveikti aplinkoje esančius objektus naudodamas pavaras. Naujausias metodas, sukurtas nuo 1990-ųjų pradžios, vadinamas agentu pagrįstu požiūriu arba požiūriu, pagrįstu protingų (racionalių) agentų naudojimu. Remiantis šiuo požiūriu, intelektas yra gebėjimo pasiekti išmaniajai mašinai iškeltų tikslų skaičiavimo dalis (grubiai tariant, planavimas). Pati tokia mašina bus išmanusis agentas, suvokiantis aplinkinį pasaulį naudodamas jutiklius ir galintis paveikti aplinkoje esančius objektus naudodamas pavaras. Šis metodas orientuotas į tuos metodus ir algoritmus, kurie padės intelektualiajam agentui išgyventi aplinkoje atliekant savo užduotį. Taigi čia daug stipriau tiriami kelio paieškos ir sprendimų priėmimo algoritmai. Šis metodas orientuotas į tuos metodus ir algoritmus, kurie padės intelektualiajam agentui išgyventi aplinkoje atliekant savo užduotį. Taigi čia daug stipriau tiriami kelio paieškos ir sprendimų priėmimo algoritmai.
Intuityvus požiūris Empirinis testas, kurio idėją Alanas Turingas pasiūlė straipsnyje „Computing Machinery and Intelligence“, paskelbtame 1950 m. filosofiniame žurnale „Mind“. Šio testo tikslas – nustatyti žmogui artimą dirbtinio mąstymo galimybę. Empirinis testas, kurio idėją Alanas Turingas pasiūlė straipsnyje „Computing Machinery and Intelligence“, paskelbtame 1950 m. filosofiniame žurnale „Mind“. Šio testo tikslas – nustatyti žmogui artimą dirbtinio mąstymo galimybę Standartinė šio testo interpretacija yra tokia: „Žmogus sąveikauja su vienu kompiuteriu ir vienu žmogumi. Pagal atsakymus į klausimus jis turi nustatyti, su kuo kalba: su žmogumi ar kompiuterine programa. Kompiuterinės programos tikslas yra suklaidinti žmogų, kad jis pasirinktų neteisingai. Visi testo dalyviai negali matyti vienas kito. Standartinė šio testo interpretacija yra tokia: „Žmogus sąveikauja su vienu kompiuteriu ir su vienu žmogumi. Pagal atsakymus į klausimus jis turi nustatyti, su kuo kalba: su žmogumi ar kompiuterine programa. Kompiuterinės programos tikslas yra suklaidinti žmogų, kad jis pasirinktų neteisingai. Visi testo dalyviai negali matyti vienas kito. Pats bendriausias požiūris daro prielaidą, kad dirbtinis intelektas įprastose situacijose gali rodyti elgesį, kuris nesiskiria nuo žmonių. Ši idėja yra Tiuringo testo metodo apibendrinimas, teigiantis, kad mašina taps protinga, kai galės kalbėtis su paprastu žmogumi, o jis nesugebės suprasti, kad kalbasi su mašina ( pokalbis vyksta susirašinėjant). Pats bendriausias požiūris daro prielaidą, kad dirbtinis intelektas įprastose situacijose gali rodyti elgesį, kuris nesiskiria nuo žmonių. Ši idėja yra Tiuringo testo metodo apibendrinimas, teigiantis, kad mašina taps protinga, kai galės kalbėtis su paprastu žmogumi, o jis nesugebės suprasti, kad kalbasi su mašina ( pokalbis vyksta susirašinėjant).
Turingo testas Standartinė šio testo interpretacija yra tokia: „Žmogus sąveikauja su vienu kompiuteriu ir su vienu žmogumi. Pagal atsakymus į klausimus jis turi nustatyti, su kuo kalba: su žmogumi ar su kompiuterine programa. Kompiuterinės programos tikslas yra suklaidinti žmogų, kad jis pasirinktų neteisingai. Standartinė šio testo interpretacija yra tokia: „Žmogus bendrauja su vienu kompiuteriu ir su vienu žmogumi. Pagal atsakymus į klausimus jis turi nustatyti, su kuo kalba: su žmogumi ar kompiuterine programa. Kompiuterinės programos tikslas yra suklaidinti žmogų, kad jis pasirinktų neteisingai. Visi testo dalyviai negali matyti vienas kito. Jei teisėjas negali tiksliai pasakyti, kuris iš pašnekovų yra žmogus, laikoma, kad mašina išlaikė testą. Norint patikrinti mašinos intelektą, o ne gebėjimą atpažinti šnekamąją kalbą, pokalbis vyksta „tik teksto“ režimu, pavyzdžiui, naudojant klaviatūrą ir ekraną (tarpinį kompiuterį). Susirašinėjimas turėtų vykti kontroliuojamais intervalais, kad teisėjas negalėtų daryti išvadų pagal atsakymų greitį. Turingo laikais kompiuteriai buvo lėtesni nei žmonės. Dabar ši taisyklė būtina, nes jie reaguoja daug greičiau nei žmonės. Visi testo dalyviai negali matyti vienas kito. Jei teisėjas negali tiksliai pasakyti, kuris iš pašnekovų yra žmogus, laikoma, kad mašina išlaikė testą. Norint patikrinti mašinos intelektą, o ne gebėjimą atpažinti šnekamąją kalbą, pokalbis vyksta „tik teksto“ režimu, pavyzdžiui, naudojant klaviatūrą ir ekraną (tarpinį kompiuterį). Susirašinėjimas turėtų vykti kontroliuojamais intervalais, kad teisėjas negalėtų daryti išvadų pagal atsakymų greitį. Turingo laikais kompiuteriai buvo lėtesni nei žmonės. Dabar ši taisyklė būtina, nes jie reaguoja daug greičiau nei žmonės. Iki šiol nė viena esama kompiuterinė sistema nepriartėjo prie testo išlaikymo. Iki šiol nė viena esama kompiuterinė sistema nepriartėjo prie testo išlaikymo.
Šiuolaikinis dirbtinis intelektas Šiuo metu, kuriant dirbtinį intelektą, į žinių bazes intensyviai šlifuojamos visos su AI bent kiek susijusios dalykinės sritys. Beveik visi metodai buvo išbandyti, tačiau nei viena tyrėjų grupė nepriartėjo prie dirbtinio intelekto atsiradimo. Šiuo metu kuriant dirbtinį intelektą į žinių bazes intensyviai šlifuojamos visos dalykinės sritys, kurios bent kiek susiję su AI. Beveik visi metodai buvo išbandyti, tačiau nei viena tyrėjų grupė nepriartėjo prie dirbtinio intelekto atsiradimo. DI tyrimai įsiliejo į bendrą singuliarumo technologijų srautą (rūšies šuolis, eksponentinis žmogaus vystymasis), tokių kaip kompiuterių mokslas, ekspertinės sistemos, nanotechnologijos, molekulinė bioelektronika, teorinė biologija, kvantinė teorija. DI tyrimai įsiliejo į bendrą singuliarumo technologijų srautą (rūšies šuolis, eksponentinis žmogaus vystymasis), tokių kaip kompiuterių mokslas, ekspertinės sistemos, nanotechnologijos, molekulinė bioelektronika, teorinė biologija, kvantinė teorija. AI srities pokyčių rezultatai pateko į aukštąjį ir vidurinį mokslą Rusijoje kompiuterių mokslo vadovėlių pavidalu, kur dabar tiriami darbo ir žinių bazių kūrimo klausimai, ekspertinės sistemos, pagrįstos asmeniniais kompiuteriais, pagrįstomis vietinėmis loginio programavimo sistemomis, taip pat studijuoti esminius matematikos ir informatikos klausimus, naudojant pavyzdžius dirbant su žinių bazių ir ekspertų sistemų modeliais mokyklose ir universitetuose. AI srities pokyčių rezultatai pateko į aukštąjį ir vidurinį mokslą Rusijoje kompiuterių mokslo vadovėlių pavidalu, kur dabar tiriami darbo ir žinių bazių kūrimo klausimai, ekspertinės sistemos, pagrįstos asmeniniais kompiuteriais, pagrįstomis vietinėmis loginio programavimo sistemomis, taip pat studijuoti esminius matematikos ir informatikos klausimus, naudojant pavyzdžius dirbant su žinių bazių ir ekspertų sistemų modeliais mokyklose ir universitetuose.
Dirbtinio intelekto taikymas Kai kurios iš garsiausių intelektualių sistemų: Kai kurios iš garsiausių intelektualių sistemų: Deep Blue nugalėjo pasaulio šachmatų čempioną. Rungtynės tarp Kasparovo ir superkompiuterio nekėlė pasitenkinimo nei informatikams, nei šachmatininkams, o sistemos Kasparovas neatpažino. Tada IBM superkompiuterių linija pasireiškė brutalios jėgos projektais BluGene (molekulinis modeliavimas) ir piramidinių ląstelių sistemos modeliavimu Šveicarijos mėlynųjų smegenų centre. Deep Blue nugalėjo pasaulio šachmatų čempioną. Rungtynės tarp Kasparovo ir superkompiuterio nekėlė pasitenkinimo nei informatikams, nei šachmatininkams, o sistemos Kasparovas neatpažino. Tada IBM superkompiuterių linija pasireiškė brutalios jėgos projektais BluGene (molekulinis modeliavimas) ir piramidinių ląstelių sistemos modeliavimu Šveicarijos mėlynųjų smegenų centre. MYCIN yra viena iš ankstyvųjų ekspertinių sistemų, galinčių diagnozuoti nedidelį ligų rinkinį, dažnai taip pat tiksliai kaip gydytojai. MYCIN yra viena iš ankstyvųjų ekspertinių sistemų, galinčių diagnozuoti nedidelį ligų rinkinį, dažnai taip pat tiksliai kaip gydytojai. 20Q yra AI idėjomis paremtas projektas, paremtas klasikiniu žaidimu „20 Questions“. Jis tapo labai populiarus po to, kai pasirodė internete svetainėje 20q.net. 20Q yra AI idėjomis paremtas projektas, paremtas klasikiniu žaidimu „20 Questions“. Jis tapo labai populiarus po to, kai pasirodė internete svetainėje 20q.net. Kalbos atpažinimas. Tokios sistemos kaip „ViaVoice“ gali aptarnauti vartotojus. Kalbos atpažinimas. Tokios sistemos kaip „ViaVoice“ gali aptarnauti vartotojus. Kasmetiniame RoboCup turnyre robotai varžosi supaprastinta futbolo forma. Kasmetiniame RoboCup turnyre robotai varžosi supaprastinta futbolo forma. Dirbtinio intelekto sistemas (AI) bankai naudoja draudimo veikloje (aktuarinėje matematikoje), žaisdami biržoje ir valdydami nekilnojamąjį turtą. Modelių atpažinimo metodai (įskaitant tiek sudėtingesnius, tiek specializuotus ir neuroninius tinklus) plačiai naudojami optiniame ir akustiniame atpažinime (įskaitant tekstą ir kalbą), medicininėje diagnostikoje, šiukšlių filtruose, oro gynybos sistemose (taikinio identifikavimas), taip pat siekiant užtikrinti kitų nacionalinio saugumo užduočių skaičius. Dirbtinio intelekto sistemas (AI) bankai naudoja draudimo veikloje (aktuarinėje matematikoje), žaisdami biržoje ir valdydami nekilnojamąjį turtą. Modelių atpažinimo metodai (įskaitant tiek sudėtingesnius, tiek specializuotus ir neuroninius tinklus) plačiai naudojami optiniame ir akustiniame atpažinimo (įskaitant tekstą ir kalbą), medicininėje diagnostikoje, šiukšlių filtruose, oro gynybos sistemose (taikinio identifikavimas), taip pat siekiant užtikrinti kitų nacionalinio saugumo užduočių skaičius. Kompiuterinių žaidimų kūrėjai naudoja AI įvairaus sudėtingumo laipsniu. Tai sudaro „žaidimų dirbtinio intelekto“ sąvoką. Standartinės AI užduotys žaidimuose yra kelio radimas dvimatėje ar trimatėje erdvėje, kovinio vieneto elgesio modeliavimas, teisingos ekonominės strategijos apskaičiavimas ir pan. Kompiuterinių žaidimų kūrėjai naudoja AI įvairaus sudėtingumo laipsniu. Tai sudaro „žaidimų dirbtinio intelekto“ sąvoką. Standartinės AI užduotys žaidimuose yra kelio radimas dvimatėje ar trimatėje erdvėje, kovinio vieneto elgesio modeliavimas, teisingos ekonominės strategijos apskaičiavimas ir pan.
ASIMO Asimo (trumpinys iš Advanced Step in Innovative Mobility) yra Android robotas. Sukūrė Honda Corporation Wako Fundamental Engineering Research Centre (Japonija). Ūgis 130 cm, svoris 54 kg. Gali judėti greitai vaikščiojančio žmogaus greičiu iki 6 km/val. Asimo (trumpinys iš Advanced Step in Innovative Mobility) yra Android robotas. Sukūrė Honda Corporation Wako Fundamental Engineering Research Centre (Japonija). Ūgis 130 cm, svoris 54 kg. Gali judėti greitai vaikščiojančio žmogaus greičiu iki 6 km/val. Remiantis 2007 m. informacija, pasaulyje yra 46 ASIMO kopijos. Kiekvieno iš jų gamybos kaina neviršija vieno milijono dolerių, o kai kuriuos robotus galima net išsinuomoti už USD per metus (apie USD per mėnesį). Remiantis 2007 m. informacija, pasaulyje yra 46 ASIMO kopijos. Kiekvieno iš jų gamybos kaina neviršija vieno milijono dolerių, o kai kuriuos robotus galima išsinuomoti net už USD per metus (apie USD per mėnesį). „Honda“ atstovai teigia, kad ši taisyklė galioja tik lizingui, o ne pardavimui, dėl to jiems kartais kyla problemų. Pavyzdžiui, per ASIMO demonstravimą tam tikram arabų šeichui inžinieriams buvo labai sunku paaiškinti, kad robotas iš principo neparduodamas už jokius pinigus Honda atstovai sako, kad ši taisyklė skirta tik nuomai, bet ne pardavimui , kartais sukelia jiems problemų. Pavyzdžiui, per ASIMO demonstravimą tam tikram arabų šeichui inžinieriams buvo labai sunku paaiškinti, kad robotas iš principo nėra parduodamas už jokius pinigus, nes ASIMO sugeba atskirti žmones pagal specialias nešiojamas korteles krūtinė. Asimo gali lipti laiptais. ASIMO gali atskirti žmones, naudodamas specialias korteles, kurios yra nešiojamos ant krūtinės. Asimo gali lipti laiptais.
ASIMO atpažinimo technologija Su 2000 m. ASIMO modeliu Honda papildė robotą daugybe funkcijų, kurios leido jam geriau bendrauti su žmonėmis. Šios funkcijos skirstomos į penkias kategorijas: 2000 m. modeliu ASIMO Honda papildė robotą daugybe funkcijų, kurios leido jam geriau bendrauti su žmonėmis. Šios funkcijos suskirstytos į penkias kategorijas: Judančių objektų atpažinimas Judančių objektų atpažinimas ASIMO galvoje yra įmontuota vaizdo kamera. Jos pagalba ASIMO gali stebėti daugybės objektų judesius, nustatyti jų atstumą ir kryptį. Šios funkcijos praktiniai pritaikymai yra galimybė sekti žmonių judesius (sukant kamerą), galimybė sekti žmogų ir galimybė „pasveikinti“ žmogų, kai jis patenka į veikimo zoną. ASIMO galvoje yra įmontuota vaizdo kamera. Jos pagalba ASIMO gali stebėti daugybės objektų judesius, nustatyti jų atstumą ir kryptį. Šios funkcijos praktiniai pritaikymai yra galimybė sekti žmonių judesius (sukant kamerą), galimybė sekti žmogų ir galimybė „pasveikinti“ žmogų, kai jis patenka į veikimo zoną. Gestų atpažinimas Gestų atpažinimas ASIMO taip pat gali teisingai interpretuoti rankų judesius ir taip atpažinti gestus. Dėl to ASIMO komandas galite duoti ne tik balsu, bet ir rankomis. Pavyzdžiui, ASIMO supranta, kai pašnekovas ruošiasi paspausti ranką, o kai mostuoja ranka sakydamas „Sudie“. ASIMO taip pat gali atpažinti nukreipimo gestus, pvz., „eik ten“. ASIMO taip pat gali teisingai interpretuoti rankų judesius ir taip atpažinti gestus. Dėl to ASIMO komandas galite duoti ne tik balsu, bet ir rankomis. Pavyzdžiui, ASIMO supranta, kai pašnekovas ruošiasi paspausti ranką, o kai mostuoja ranka sakydamas „Sudie“. ASIMO taip pat gali atpažinti nukreipimo gestus, pvz., „eik ten“. Aplinkos atpažinimas Aplinkos atpažinimas ASIMO gali atpažinti objektus ir paviršius, todėl gali saugiai veikti sau ir kitiems. Pavyzdžiui, ASIMO žino „žingsnio“ sąvoką ir nenukris nuo laiptų, jei nebus stumiamas. Be to, ASIMO žino, kaip judėti, aplenkdamas žmones, kurie jam trukdo. ASIMO gali atpažinti objektus ir paviršius, todėl gali saugiai veikti sau ir kitiems. Pavyzdžiui, ASIMO žino „žingsnio“ sąvoką ir nenukris nuo laiptų, nebent bus stumiamas. Be to, ASIMO žino, kaip judėti, aplenkdamas žmones, kurie jam trukdo. Garsų atskyrimas Garsų atskyrimas Garsus išskiria HARK sistema, kuri naudoja aštuonių mikrofonų, esančių ant Android galvos ir kūno, masyvą. Jis nustato, iš kur sklinda garsas, ir atskiria kiekvieną balsą nuo išorinio triukšmo. Tačiau jame nenurodomas garso šaltinių skaičius ir jų vieta. Šiuo metu HARK gali patikimai (70-80% tikslumu) atpažinti tris kalbos srautus, tai yra, ASIMO gali užfiksuoti ir suvokti trijų žmonių kalbą vienu metu, kuri paprastam žmogui yra neprieinama. Robotas gali reaguoti į savo vardą, pasukti galvą į žmones, su kuriais jis kalba, taip pat apsisukti išgirdęs netikėtus ir nerimą keliančius garsus, pavyzdžiui, krentančių baldų garsą. Garso atskyrimas atsiranda dėl HARK sistemos, kuri naudoja aštuonių mikrofonų, esančių ant Android galvos ir kūno, masyvą. Jis nustato, iš kur sklinda garsas, ir atskiria kiekvieną balsą nuo išorinio triukšmo. Tačiau jame nenurodomas garso šaltinių skaičius ir jų vieta. Šiuo metu HARK gali patikimai (70-80% tikslumu) atpažinti tris kalbos srautus, tai yra, ASIMO gali užfiksuoti ir suvokti trijų žmonių kalbą vienu metu, kuri paprastam žmogui yra neprieinama. Robotas gali reaguoti į savo vardą, pasukti galvą į žmones, su kuriais jis kalba, taip pat apsisukti išgirdęs netikėtus ir nerimą keliančius garsus, pavyzdžiui, krentančių baldų garsą. Veido atpažinimas Veido atpažinimo sistema ASIMO gali atpažinti pažįstamus veidus net judant. Tai yra, kai pati ASIMO juda, juda žmogaus veidas arba juda abu objektai. Robotas gali atskirti apie dešimt skirtingų veidų. Kai tik ASIMO ką nors atpažįsta, jis iškart kreipiasi į jį vardu. ASIMO gali atpažinti pažįstamus veidus net judant. Tai yra, kai pati ASIMO juda, juda žmogaus veidas arba juda abu objektai. Robotas gali atskirti apie dešimt skirtingų veidų. Kai tik ASIMO ką nors atpažįsta, jis iškart kreipiasi į jį vardu. Tinklo kūrimas Tinklo kūrimas ASIMO žino, kaip naudotis internetu ir vietiniais tinklais. ASIMO žino, kaip naudotis internetu ir vietiniais tinklais. Prisijungęs prie vietinio namo tinklo, ASIMO galės kalbėtis su lankytojais per domofoną, o vėliau pranešti atvykusiam savininkui. Savininkui sutikus priimti svečius, ASIMO galės atidaryti duris ir nuvesti lankytoją į reikiamą vietą. Prisijungęs prie vietinio namo tinklo, ASIMO galės kalbėtis su lankytojais per domofoną, o vėliau pranešti atvykusiam savininkui. Savininkui sutikus priimti svečius, ASIMO galės atidaryti duris ir nuvesti lankytoją į reikiamą vietą.
Android Android yra humanoidinis robotas. Žodis kilęs iš graikų kalbos andr-, reiškiančio „vyras, vyras, vyriška giminė“, ir priesagos -eides, reiškiančios „panašus, panašus“ (iš eidos). George'as Lucasas gavo žodį robotas droidas iš epo „Žvaigždžių karai“, sutrumpindamas jį iš „android“. Android yra humanoidinis robotas. Žodis kilęs iš graikų kalbos andr-, reiškiančio „vyras, vyras, vyriška giminė“, ir priesagos -eides, reiškiančios „panašus, panašus“ (iš eidos). George'as Lucasas gavo žodį robotas droidas iš epo „Žvaigždžių karai“, sutrumpindamas jį iš „android“. Pirmasis androido termino paminėjimas priskiriamas Albertui iš Kelno (1270 m.). Populiarinant šį terminą reikšmingą vaidmenį atliko prancūzų rašytojas Philippe'as Auguste'as Mathiasas Villiersas de lIsle-Adamas () savo darbe „Future Eve“ („L'Ève future“), norėdamas įvardyti humanoidinį robotą, apibūdinantį dirbtinę moterį Adali. (Hadaly) kalbėjo su fonografu, kuris viena po kitos pateikia klasikines citatas priskiriamas Albertui iš Kelno (1270), kurį suvaidino prancūzų rašytojas Philippe'as Auguste'as Mathiasas Villiersas de lIsle-Adamas () savo veikale „Ateities išvakarės“ („L“Ève future) – robotas humanoidas, apibūdinantis dirbtinę moterį. Hadaly. Adalie kalbėjo per fonografą, kuris vieną po kitos išspjovė klasikines citatas. Pagal kitą versiją, žodis androidas kilęs iš pirmųjų mechaninių žaislų kūrėjo Henri Dro.
Šiuolaikiniai humanoidiniai robotai Aiko robotas mergina, imituojantis žmogaus pojūčius: lytėjimą, klausą, kalbą, regėjimą. Aiko – mergina robotė, imituojanti žmogaus pojūčius: lytėjimą, klausą, kalbą, regėjimą. Einšteino robotas yra Einšteino išvaizdos roboto galva. Modelis, skirtas žmogaus emocijoms išbandyti ir atkurti naudojant robotą. Einšteino robotas yra Einšteino išvaizdos roboto galva. Modelis, skirtas žmogaus emocijoms išbandyti ir atkurti naudojant robotą. EveR-1 – tai robotas, kuris atrodo kaip 20-metė korėjietė: jos ūgis 1,6 metro, o svoris – apie 50 kilogramų. Tikimasi, kad tokios mašinos kaip EveR galės tarnauti kaip gidai, teikti informaciją universalinėse parduotuvėse ir muziejuose, taip pat linksminti vaikus. EveR-1 – tai robotas, kuris atrodo kaip 20-metė korėjietė: jos ūgis 1,6 metro, o svoris – apie 50 kilogramų. Tikimasi, kad tokios mašinos kaip EveR galės tarnauti kaip gidai, teikti informaciją universalinėse parduotuvėse ir muziejuose, taip pat linksminti vaikus. HRP-4C robotas mergaitė, sukurta drabužių demonstravimui. Roboto ūgis yra 158 cm, o svoris su baterijomis – 43 kg. Kalbant apie laisvės laipsnius, jų yra 42, pavyzdžiui, klubų ir kaklo srityje yra trys, o veide – aštuoni, jie leidžia išreikšti emocijas. HRP-4C robotas mergaitė, sukurta drabužių demonstravimui. Roboto ūgis yra 158 cm, o svoris su baterijomis – 43 kg. Kalbant apie laisvės laipsnius, jų yra 42, pavyzdžiui, klubų ir kaklo srityje yra trys, o veide – aštuoni, jie leidžia išreikšti emocijas. Repliee R-1 yra humanoidinis robotas, panašus į japonų penkerių metų mergaitę, skirtas pagyvenusiems ir nedarbingiems žmonėms prižiūrėti. Repliee R-1 yra humanoidinis robotas, panašus į japonų penkerių metų mergaitę, skirtas pagyvenusiems ir nedarbingiems žmonėms prižiūrėti. Repliee Q2 robotas mergina darbiniu pavadinimu Repliee Q1expo buvo parodyta tarptautinėje pasaulinėje parodoje Aichi mieste, Japonijoje. Demonstracijose jis atliko televizijos pašnekovo vaidmenį, nuolat bendraudamas su žmonėmis. Robotas buvo aprūpintas įvairiomis kameromis, mikrofonais ir jutikliais, kurie leido Repliee Q2 lengvai aptikti žmogaus kalbą ir gestus. Repliee Q2 robotas mergina darbiniu pavadinimu Repliee Q1expo buvo parodyta tarptautinėje pasaulinėje parodoje Aichi mieste, Japonijoje. Demonstracijose jis atliko televizijos pašnekovo vaidmenį, nuolat bendraudamas su žmonėmis. Robotas buvo aprūpintas įvairiomis kameromis, mikrofonais ir jutikliais, kurie leido Repliee Q2 lengvai aptikti žmogaus kalbą ir gestus. Ibn Sina yra androidas, pavadintas senovės arabų filosofo ir gydytojo vardu. Vienas iš pažangiausių šiuolaikinių (2010 m.) androidų. Kalba arabiškai. Geba savarankiškai rasti savo vietą lėktuve ir bendrauti su žmonėmis. Atpažįsta kalbančiojo veido išraišką ir naudoja situaciją atitinkančias veido išraiškas. Jo lūpos juda gana monotoniškai, tačiau pastebima, kad jam ypač gerai sekasi kilstelėti antakius ir prisimerkti. Ibn Sina yra androidas, pavadintas senovės arabų filosofo ir gydytojo vardu. Vienas iš pažangiausių šiuolaikinių (2010 m.) androidų. Kalba arabiškai. Geba savarankiškai rasti savo vietą lėktuve ir bendrauti su žmonėmis. Atpažįsta kalbančiojo veido išraišką ir naudoja situaciją atitinkančias veido išraiškas. Jo lūpos juda gana monotoniškai, tačiau pastebima, kad jam ypač gerai sekasi kilstelėti antakius ir primerkti akis.
Perspektyvos Problemų, susijusių su specializuotų dirbtinio intelekto sistemų požiūriu į žmogaus galimybes, sprendimas, kurį įgyvendina žmogaus prigimtis sukurtos AI sistemos į vieną sistemą, galinčią išspręsti žmonijos problemas. jau sukurtas AI sistemas į vieną sistemą, galinčią išspręsti žmonijos problemas
Mėlynųjų smegenų projektas Mėlynųjų smegenų projektas Ar gali būti imituojamos mąstančios, prisimenančios, priimančios sprendimus, biologiškai tikslios smegenys naudojant superkompiuterį? Lozanos universiteto rūsyje Šveicarijoje yra keturios šaldytuvo dydžio juodos dėžės, užpildytos 2000 IBM mikroprocesorių, išdėstytų pasikartojančiomis eilėmis. Kartu jie sudaro mašinos, galinčios atlikti 22,8 trilijonus operacijų per sekundę, procesoriaus šerdį. Jame nėra judančių dalių ir jis yra visiškai tylus. Kai kompiuteris įjungtas, girdisi tik nuolatinis galingų oro kondicionierių ūžesys. Tai pagrindinis projekto Blue Brain kompiuteris. Ar superkompiuteris galėtų imituoti mąstančias, atsimenančias, sprendimus priimančias, biologiškai tikslias smegenis? Lozanos universiteto (Šveicarija) rūsyje stovi keturios šaldytuvo dydžio juodos dėžės, užpildytos 2000 IBM mikroprocesorių, išdėstytų pasikartojančiomis eilėmis. Kartu jie sudaro mašinos, galinčios atlikti 22,8 trilijonus operacijų per sekundę, procesoriaus šerdį. Jame nėra judančių dalių ir jis yra visiškai tylus. Kai kompiuteris įjungtas, girdisi tik nuolatinis galingų oro kondicionierių ūžesys. Tai pagrindinis projekto Blue Brain kompiuteris. Šio superkompiuterio pavadinimą reikėtų suprasti pažodžiui: kiekviena jo mikroschema: kiekvienas jo procesorius užprogramuotas veikti kaip tikras neuronas tikrose smegenyse. Šio kompiuterio elgesys stulbinančiai tiksliai atkuria ląstelių įvykius, vykstančius smegenyse. „Tai pirmasis smegenų modelis iš apačios į viršų“, – sako Henry Markram, Lozanos federalinio politechnikos instituto neurologas ir Blue Brain projekto direktorius. "Buvo pasiūlyta daug skirtingų modelių, tačiau tai vienintelis visiškai biologiškai tikslus. Savo darbą pradėjome nuo pačių pagrindinių faktų apie smegenis." Šio superkompiuterio pavadinimą reikėtų suprasti pažodžiui: kiekviena jo mikroschema: kiekvienas jo procesorius užprogramuotas veikti kaip tikras neuronas tikrose smegenyse. Šio kompiuterio elgesys stulbinančiai tiksliai atkuria ląstelių įvykius, vykstančius smegenyse. „Tai pirmasis smegenų modelis iš apačios į viršų“, – sako Henry Markram, Lozanos federalinio politechnikos instituto neurologas ir Blue Brain projekto direktorius. "Buvo pasiūlyta daug skirtingų modelių, tačiau tai vienintelis visiškai biologiškai tikslus. Savo darbą pradėjome nuo pačių pagrindinių faktų apie smegenis."
Prieš pradedant projektą „Blue Brain“, Markramas palygino jį su žmogaus genomo projektu, kurį daugelis laikė juokingu arba savireklamos forma. Kai jis 2005 m. vasarą pradėjo projektą kaip bendra įmonė su IBM, skeptikų netrūko. Mokslininkai kritikavo projektą kaip brangią saviapgaulę, akivaizdų pinigų ir talentų švaistymą. Jie tvirtino, kad neuromokslui nereikia kompiuterių; tam reikia daugiau molekulinių biologų. Terry Sejnowski, garsus skaičiavimo neurologas iš Salko instituto, paskelbė, kad projektas „Blue Brain“ pasmerktas žlugti, nes smegenys yra per daug paslaptingos, kad jas būtų galima modeliuoti. Tačiau Markramo požiūris į problemą buvo kitoks. „Norėjau modeliuoti smegenis būtent todėl, kad mes to nesuprantame“, – sakė jis. „Geriausias būdas suprasti, kaip kažkas veikia, yra sukurti tai nuo nulio. Prieš pradedant projektą „Blue Brain“, Markramas palygino jį su žmogaus genomo projektu, kurį daugelis laikė juokingu arba savireklamos forma. Kai jis 2005 m. vasarą pradėjo projektą kaip bendra įmonė su IBM, skeptikų netrūko. Mokslininkai kritikavo projektą kaip brangią saviapgaulę, akivaizdų pinigų ir talentų švaistymą. Jie tvirtino, kad neuromokslui nereikia kompiuterių; tam reikia daugiau molekulinių biologų. Terry Sejnowski, garsus skaičiavimo neurologas iš Salko instituto, paskelbė, kad projektas „Blue Brain“ pasmerktas žlugti, nes smegenys yra per daug paslaptingos, kad jas būtų galima modeliuoti. Tačiau Markramo požiūris į problemą buvo kitoks. „Norėjau modeliuoti smegenis būtent todėl, kad mes to nesuprantame“, – sakė jis. „Geriausias būdas suprasti, kaip kažkas veikia, yra sukurti tai nuo nulio. Mėlynųjų smegenų projektas šiuo metu yra kritinėje kryžkelėje. Pirmasis projekto etapas, „įmanomumo įrodymo etapas“, artėja prie pabaigos. Dauguma skeptikų prieštaravimų buvo paneigti. Prireikė mažiau nei dvejų metų, kol „Blue Brain“ superkompiuteris sumodeliuotų neurokortikinę kolonėlę, kuri yra mikroskopinė smegenų dalis, kurioje yra apie neuronus ir tarp jų yra 30 milijonų sinapsinių jungčių. „Stulpelis pastatytas ir veikia, – sakė Markramas, – dabar tereikia ją padidinti. Projekto „Blue Brain“ mokslininkai yra įsitikinę, kad per ateinančius kelerius metus jie galės imituoti visas smegenis. Jei sutvarkysime šias smegenis, jos padarys viską“, – sako Markramas. Klausiu, ar tai apima savimonę: ar įmanoma į mašiną įdėti dvasią? „Kai sakau viską, turiu omenyje viską“, – sako Markramas, o jo veidą nušviečia šelmiška šypsena. Mėlynųjų smegenų projektas šiuo metu yra kritinėje kryžkelėje. Pirmasis projekto etapas, „įmanomumo įrodymo etapas“, artėja prie pabaigos. Dauguma skeptikų prieštaravimų buvo paneigti. Superkompiuteriui „Blue Brain“ prireikė mažiau nei dvejų metų, kad būtų galima imituoti neurokortikinę kolonėlę, kuri yra mikroskopinė smegenų dalis, kurioje yra apie neuronus ir 30 milijonų sinapsinių jungčių tarp jų. „Stulpelis pastatytas ir veikia, – sakė Markramas, – dabar tereikia ją padidinti. Projekto „Blue Brain“ mokslininkai yra įsitikinę, kad per ateinančius kelerius metus jie galės imituoti visas smegenis. Jei sutvarkysime šias smegenis, jos padarys viską“, – sako Markramas. Klausiu, ar tai apima savęs suvokimą: ar įmanoma į mašiną įdėti dvasią? „Kai sakau viską, turiu omenyje viską“, – sako Markramas, o jo veidą nušviečia šelmiška šypsena.
Dirbtinė nervų sistema Rusų mokslininkai žengė pirmąjį žingsnį kurdami dirbtinį intelektą, sukurdami dirbtinę nervų sistemą slieko pavyzdžiu. Rusijos mokslininkams pavyko sukurti dirbtinę nervų sistemą, kuri yra pirmasis žingsnis kuriant dirbtinį intelektą. Rusijos mokslininkai žengė pirmąjį žingsnį kurdami dirbtinį intelektą, sukurdami dirbtinę nervų sistemą, kaip pavyzdį naudodami kirminą. Rusijos mokslininkams pavyko sukurti dirbtinę nervų sistemą, kuri yra pirmasis žingsnis kuriant dirbtinį intelektą. Norėdami tai padaryti, jie nuodugniai ištyrė kirmino kūną, kuris turi paprasčiausius nervus. Tada, naudodami kompiuterį, jie sukūrė virtualų jo modelį ir atkūrė visą jo nervų sistemos struktūrą. Vaizdo įraše parodyta, kaip po mikroskopu permatomas kirminas trūkčioja, tada sustingsta ir susisuka į kamuoliuką. Mokslininkams, tyrinėjantiems, kaip veikia smegenys, šis vaizdo įrašas yra tarsi Holivudo blokbasteris. „Sliekas nėra kompiuterinio žaidimo herojus, kurio elgesys yra užprogramuotas iš anksto, kaip ir gyvo žmogaus... Tai dar ne dirbtinis intelektas, o jau dirbtinė nervų sistema“, – teigia mokslininkai. paaiškinti. Norėdami tai padaryti, jie nuodugniai ištyrė kirmino kūną, kuris turi paprasčiausius nervus. Tada, naudodami kompiuterį, jie sukūrė virtualų jo modelį ir atkūrė visą jo nervų sistemos struktūrą. Vaizdo įraše parodyta, kaip po mikroskopu permatomas kirminas trūkčioja, tada sustingsta ir susisuka į kamuoliuką. Mokslininkams, tyrinėjantiems, kaip veikia smegenys, šis vaizdo įrašas yra tarsi Holivudo blokbasteris. „Sliekas nėra kompiuterinio žaidimo herojus, kurio elgesys yra užprogramuotas iš anksto, kaip ir gyvo žmogaus... Tai dar ne dirbtinis intelektas, o jau dirbtinė nervų sistema“, – teigia mokslininkai. paaiškinti. A.P. Eršovo vardu pavadinto SB RAS Informatikos sistemų instituto mokslininkas Andrejus Paljanovas sako: „Šie pilki kūgio formos daiktai simbolizuoja neuronų raumenis, jie turi objektą ir 95 raumenų ląsteles – čia jie visi pavaizduoti, o mažos sferos ir jungtys tarp jų yra tie patys neuronai“. A.P. Eršovo vardu pavadinto SB RAS Informatikos sistemų instituto mokslininkas Andrejus Palyanovas sako: „Šie pilki kūgio formos daiktai simbolizuoja neuronų raumenis, turi objektą ir 95 raumenų ląsteles – čia jos visos pavaizduotos. mažos sferos ir jungtys tarp jų yra tie patys neuronai“. Pirmiausia mokslininkai virtualioje erdvėje pastatė kirmino kūną. Stebimos visos proporcijos, net raumenų susitraukimo forma ir principas yra tokie patys kaip tikro nematodo. Tačiau norint atgaivinti šį kūną, reikėjo visą nervų sistemos struktūrą perkelti į kompiuterį. „Gyvasis nematodas apima sistemas, kurių mes dar negalime atgaminti – tai yra virškinimo, dauginimosi, ląstelių dalijimosi sistema“, – sako mokslininkas. Anot jo, žmogaus smegenų tūris yra nuo dešimties iki vienuoliktos neuronų galios. Tai toks didelis, kad šiandien neįmanoma įsivaizduoti kompiuterio, kuriame tilptų visos žmogaus smegenys, jei būtų galima jį skaitmeninti.
„General Motors“ siūlo automobilius su motoroleriais pakeisti dirbtiniu intelektu. Amerikiečių kompanija „General Motors“ jau žino, koks bus ateities automobilis. Jie jau atkreipė visų dėmesį į naujausią konceptualų įrenginį EN-V. Šis modelis pasižymi išskirtinėmis savybėmis: labai maži matmenys, tik du lygiagrečiai išsidėstę ratai, o didžiausias pliusas – didžiausia autonomija nuo žmogaus veiksmų. Šiuo metu daugelis bando įsivaizduoti, koks automobilis bus ateityje, „General Motors“ priartėjo prie to, eidama aplinkosaugos keliu. „Auto car“ teigimu, „General Motors“ sukūrė EN-V kartu su Kinijos įmone SAIC. Daugelio nuomone, šis radikalus modelis pakeitė hibridinį „Chevrolet Volt“. Yra trys versijos, kurių pagrindas yra shabold platforma. Kiekvieno pakeitimo aukštis – 1,82 m, plotis – 1,21 m, ilgis – 1,21 m. Svoris mažesnis nei 400 kg. Medžiaga lygi ir anglies. Amerikiečių kompanija „General Motors“ jau žino, koks bus ateities automobilis. Jie jau atkreipė visų dėmesį į naujausią konceptualų įrenginį EN-V. Šis modelis pasižymi išskirtinėmis savybėmis: labai maži matmenys, tik du lygiagrečiai išsidėstę ratai, o didžiausias pliusas – didžiausia autonomija nuo žmogaus veiksmų. Šiuo metu daugelis bando įsivaizduoti, koks automobilis bus ateityje, „General Motors“ priartėjo prie to, eidama aplinkosaugos keliu. „Auto car“ teigimu, „General Motors“ sukūrė EN-V kartu su Kinijos įmone SAIC. Daugelio nuomone, šis radikalus modelis pakeitė hibridinį „Chevrolet Volt“. Yra trys versijos, kurių pagrindas yra shabold platforma. Kiekvieno pakeitimo aukštis – 1,82 m, plotis – 1,21 m, ilgis – 1,21 m. Svoris mažesnis nei 400 kg. Medžiaga lygi ir anglies. Konkretus rinkinys yra pagrindinė neįprasta savybė. Dėl savo 2 karatų EN-V yra labai panašus į Segway dviratį, kuris dėl hidroskopinių skysčio jutiklių gali aptikti disbalansą. Jų panašumas taip pat yra visiškai nebuvimas salone. Tačiau pagrindinis privalumas yra manevringumas. Šiame modelyje yra dvi sėdimosios vietos. Volus varančio elektros variklio galia – 3 kW. Ir jį maitina ličio jonų padalinys. Modelis reguliuojamas ne tik elektroniniu ryšiu autonomiškai, bet ir dujomis bei stabdžiais kartu su rankine pavara. „General Motors“ modeliui žada vos 40 km/val. Dauguma mano, kad šiuolaikiniams megamiestams to labai mažai. Žinoma, miniatiūrinis dydis ir didelis manevringumas yra didelis pliusas. Bet ar to pakanka ateities automobiliui? EN-V yra ekologiškas, futuristinis ir praktiškas. Dėl unikalių vidinių rezervų šis modelis gali judėti visiškai savarankiškai autopilotu. Tokiu atveju pats įrenginys galės važiuoti alternatyviais maršrutais didžiulių miestų kamščiuose be vairuotojo įsikišimo. Maži gabaritai ir manevringumas netapo kliūtimi pakankamam saugumui tiek vairuotojui, tiek keleiviui. Taigi avarijos tikimybė gerokai sumažėja. Žinoma, modelį dar reikia tobulinti. Ir kyla klausimas: ar masinė gamyba bus didelė? Juk vairuotojai nelabai nori keisti savo automobilius į EN-V. Konkretus rinkinys yra pagrindinė neįprasta savybė. Dėl savo 2 karatų EN-V yra labai panašus į Segway dviratį, kuris dėl hidroskopinių skysčio jutiklių gali aptikti disbalansą. Jų panašumas taip pat yra visiškai nebuvimas salone. Tačiau pagrindinis privalumas yra manevringumas. Šiame modelyje yra dvi sėdimosios vietos. Volus varančio elektros variklio galia – 3 kW. Ir jį maitina ličio jonų padalinys. Modelis reguliuojamas ne tik elektroniniu ryšiu autonomiškai, bet ir dujomis bei stabdžiais kartu su rankine pavara. „General Motors“ modeliui žada vos 40 km/val. Dauguma mano, kad šiuolaikiniams megamiestams to labai mažai. Žinoma, miniatiūrinis dydis ir didelis manevringumas yra didelis pliusas. Bet ar to pakanka ateities automobiliui? EN-V yra ekologiškas, futuristinis ir praktiškas. Dėl unikalių vidinių rezervų šis modelis gali judėti visiškai savarankiškai autopilotu. Tokiu atveju pats įrenginys galės važiuoti alternatyviais maršrutais didžiulių miestų kamščiuose be vairuotojo įsikišimo. Maži gabaritai ir manevringumas netapo kliūtimi pakankamam saugumui tiek vairuotojui, tiek keleiviui. Taigi avarijos tikimybė gerokai sumažėja. Žinoma, modelį dar reikia tobulinti. Ir kyla klausimas: ar masinė gamyba bus didelė? Juk vairuotojai nelabai nori keisti savo automobilius į EN-V.
Mobiliųjų ryšių ir dirbtinio intelekto konkurso nugalėtojas „Project Bluesky“, kurio tikslas buvo „sukurti geriausią telefoną iš visų“. Ir Christina Ferraz jį sukūrė. Projekto Bluesky konkurso nugalėtojas, kurio tikslas buvo „sukurti geriausią telefoną iš visų“. Ir Christina Ferraz jį sukūrė. Šis telefonas palaiko vartotojo pirštų atspaudų atpažinimą, kuris savo ruožtu suaktyvina jo paskyrą, o neaktyviu režimu įrenginys yra tuščias, išblukęs paviršius. Šis telefonas palaiko vartotojo pirštų atspaudų atpažinimą, kuris savo ruožtu suaktyvina jo paskyrą, o neaktyviu režimu įrenginys yra tuščias, išblukęs paviršius. Veikimo režimu įrenginio sąsaja yra tikra trimatė sistema, kuri naudoja dirbtinį intelektą, kad pakeistų nustatymų ir programų išvaizdą, taip pat pagal vartotojo pageidavimus ir naudojamus šablonus. Ir galiausiai, pagrindinis įrenginio pranašumas yra jutiklinis ekranas su „augančiais“ klavišais (tai tikrai trimatė sąsaja, apčiuopiama, o ne nupiešta).
Išvada Pagrindinis veiksnys, lemiantis AI technologijų vystymąsi šiandien, yra kompiuterių skaičiavimo galios augimo tempas, nes žmogaus psichikos principai vis dar lieka neaiškūs (modeliavimui prieinamu detalumo lygiu). Todėl AI konferencijų temos atrodo gana standartiškai, o sudėtis ilgą laiką beveik nesikeitė. Tačiau šiuolaikinių kompiuterių našumo padidėjimas kartu su algoritmų kokybės gerėjimu leidžia periodiškai pritaikyti įvairius mokslinius metodus praktikoje. Taip atsitiko su intelektualiais žaislais, taip atsitinka ir su namų robotais. Pagrindinis veiksnys, lemiantis AI technologijų vystymąsi šiandien, yra kompiuterių skaičiavimo galios augimo tempas, nes žmogaus psichikos principai vis dar lieka neaiškūs (modeliavimui prieinamu detalumo lygiu). Todėl AI konferencijų temos atrodo gana standartiškai, o sudėtis ilgą laiką beveik nesikeitė. Tačiau šiuolaikinių kompiuterių našumo padidėjimas kartu su algoritmų kokybės gerėjimu leidžia periodiškai pritaikyti įvairius mokslinius metodus praktikoje. Taip atsitiko su intelektualiais žaislais, taip atsitinka ir su namų robotais. Vėl bus intensyviai plėtojami laikinai užmiršti paprasčiausio variantų surašymo būdai (kaip šachmatų programose), apsieiti su itin supaprastintu objektų aprašymu. Tačiau naudojant šį metodą (pagrindinis sėkmingo jo taikymo šaltinis yra našumas), tikimasi, kad bus galima išspręsti daugybę skirtingų problemų (pavyzdžiui, kriptografijos srityje). Gana paprasti, bet daug išteklių reikalaujantys adaptyvaus elgesio algoritmai padės autonominiams įrenginiams užtikrintai veikti sudėtingame pasaulyje. Šiuo atveju siekiama sukurti sistemas, kurios neatrodytų kaip žmogus, o veiktų kaip žmogus. Vėl bus intensyviai plėtojami laikinai užmiršti paprasčiausio variantų surašymo būdai (kaip šachmatų programose), apsieiti su itin supaprastintu objektų aprašymu. Tačiau naudojant šį metodą (pagrindinis sėkmingo jo taikymo šaltinis yra našumas), tikimasi, kad bus galima išspręsti daugybę skirtingų problemų (pavyzdžiui, kriptografijos srityje). Gana paprasti, bet daug išteklių reikalaujantys adaptyvaus elgesio algoritmai padės autonominiams įrenginiams užtikrintai veikti sudėtingame pasaulyje. Šiuo atveju siekiama sukurti sistemas, kurios neatrodytų kaip žmogus, o veiktų kaip žmogus. Mokslininkai bando pažvelgti į tolimesnę ateitį. Ar įmanoma sukurti autonominius įrenginius, kurie prireikus galėtų savarankiškai surinkti panašias savo kopijas (atgaminti)? Ar mokslas gali sukurti tinkamus algoritmus? Ar sugebėsime valdyti tokias mašinas? Atsakymų į šiuos klausimus dar nėra. Ir toliau bus aktyviai diegiama formalioji logika į taikomas žinių reprezentavimo ir apdorojimo sistemas. Tuo pačiu metu tokia logika negali visiškai atspindėti realaus gyvenimo, o įvairios loginės išvados sistemos bus integruotos į atskirus apvalkalus. Tuo pat metu gali būti įmanoma pereiti nuo detalaus informacijos apie objektus vaizdavimo ir manipuliavimo šia informacija metodų koncepcijos prie abstraktesnių formalių aprašymų ir universalių išvadų mechanizmų naudojimo, o patys objektai bus charakterizuojami mažas duomenų masyvas, pagrįstas tikimybiniais charakteristikų skirstiniais. Mokslininkai bando pažvelgti į tolimesnę ateitį. Ar įmanoma sukurti autonominius įrenginius, kurie prireikus galėtų savarankiškai surinkti panašias savo kopijas (atgaminti)? Ar mokslas gali sukurti tinkamus algoritmus? Ar sugebėsime valdyti tokias mašinas? Atsakymų į šiuos klausimus dar nėra. Ir toliau bus aktyviai diegiama formalioji logika į taikomas žinių reprezentavimo ir apdorojimo sistemas. Tuo pačiu metu tokia logika negali visiškai atspindėti realaus gyvenimo, o įvairios loginės išvados sistemos bus integruotos į atskirus apvalkalus. Tuo pat metu gali būti įmanoma pereiti nuo detalaus informacijos apie objektus vaizdavimo ir manipuliavimo šia informacija metodų koncepcijos prie abstraktesnių formalių aprašymų ir universalių išvadų mechanizmų naudojimo, o patys objektai bus charakterizuojami mažas duomenų masyvas, pagrįstas tikimybiniais charakteristikų skirstiniais. Brandžiu mokslu tapusi AI sritis vystosi palaipsniui – lėtai, bet stabiliai juda į priekį. Todėl rezultatai gana nuspėjami, nors pakeliui negalima atmesti staigių proveržių, susijusių su strateginėmis iniciatyvomis. Pavyzdžiui, devintajame dešimtmetyje JAV nacionalinė skaičiavimo iniciatyva išvedė daugelį dirbtinio intelekto sričių iš laboratorijos ir turėjo didelės įtakos kuriant didelio našumo skaičiavimo teoriją ir jos taikymą daugelyje taikomųjų projektų. Tokios iniciatyvos greičiausiai atsiras skirtingų matematinių disciplinų – tikimybių teorijos, neuroninių tinklų, neaiškios logikos – sankirtose. Brandžiu mokslu tapusi AI sritis vystosi palaipsniui – lėtai, bet stabiliai juda į priekį. Todėl rezultatai gana nuspėjami, nors pakeliui negalima atmesti staigių proveržių, susijusių su strateginėmis iniciatyvomis. Pavyzdžiui, devintajame dešimtmetyje JAV nacionalinė skaičiavimo iniciatyva išvedė daugelį dirbtinio intelekto sričių iš laboratorijos ir turėjo didelės įtakos kuriant didelio našumo skaičiavimo teoriją ir jos taikymą daugelyje taikomųjų projektų. Tokios iniciatyvos greičiausiai atsiras skirtingų matematinių disciplinų – tikimybių teorijos, neuroninių tinklų, neaiškios logikos – sankirtose.
1 skaidrė
2 skaidrė
3 skaidrė
4 skaidrė
5 skaidrė
6 skaidrė
7 skaidrė
8 skaidrė
9 skaidrė
10 skaidrė
11 skaidrė
Prezentaciją tema „Dirbtinis intelektas“ (8 klasė) galite atsisiųsti visiškai nemokamai iš mūsų svetainės. Projekto tema: Informatika. Spalvingos skaidrės ir iliustracijos padės sudominti klasės draugus ar auditoriją. Norėdami peržiūrėti turinį, naudokite grotuvą arba, jei norite atsisiųsti ataskaitą, spustelėkite atitinkamą tekstą po grotuvu. Pristatymą sudaro 11 skaidrės.
Pristatymo skaidrės
1 skaidrė
Dirbtinis intelektas
Žmogaus proto kūrimo problema
2 skaidrė
3 skaidrė
Kaip žmogus galvoja?
Visų šalių mokslininkai galvoja apie šį klausimą. Jų tyrimo tikslas – sukurti žmogaus intelekto modelį ir jį įgyvendinti kompiuteryje. Šiek tiek supaprastinta, aukščiau pateiktas tikslas skamba taip: - Išmokyti mašiną mąstyti.
4 skaidrė
Dirbtinio intelekto kūrimo tikslas
sukurti universalią kompiuterinę intelektualią sistemą, skirtą tam tikro tipo problemoms spręsti, kuri leistų visas (ar bent jau daugumą) neformalių problemų sprendimus, efektyviai prilygstantiems arba pranašesniems už žmogiškąsias.
5 skaidrė
Pagrindiniai AI kūrimo metodai:
AI iš viršaus į apačią, semiotinė – ekspertinių sistemų, žinių bazių ir loginių išvadų sistemų kūrimas, imituojančių aukšto lygio psichinius procesus: mąstymą, samprotavimą, kalbą, emocijas, kūrybiškumą ir kt.; Bottom-Up AI, biologinis – neuroninių tinklų ir evoliucinių skaičiavimų, kurie modeliuoja intelektualų elgesį remiantis biologiniais elementais, tyrimas, taip pat atitinkamų skaičiavimo sistemų, tokių kaip neurokompiuteris ar biokompiuteris, kūrimas.
6 skaidrė
Žmogaus veiklos rūšys
Yra daug žmogaus veiklų, kurių negalima iš anksto užprogramuoti. Pavyzdžiui: muzikos ir poezijos kūrimas, teoremos įrodinėjimas, literatūros vertimas iš užsienio kalbos, ligos diagnozavimas ir gydymas ir daug daugiau.
7 skaidrė
Ar mašina gali galvoti už save?
AI sistemų kūrėjai būtent bando išmokyti mašiną, kaip ir žmogų, savarankiškai sukurti savo veiksmų programą, pagrįstą užduoties sąlygomis. Tikslas yra paversti kompiuterį iš formalaus atlikėjo į intelektualų atlikėją.
8 skaidrė
Kaip kuriamos intelektualios sistemos
Dirbtinio intelekto sistemos veikia remiantis jose įterptomis žinių bazėmis, o žmogaus mąstymas remiasi dviem komponentais: žinių atsarga ir loginio mąstymo gebėjimais. Todėl norint kompiuteryje sukurti intelektualias sistemas, reikia išspręsti dvi problemas: žinių modeliavimą (žinių formalizavimo metodų kūrimą, kad jos būtų įrašytos į kompiuterio atmintį kaip žinių bazę); samprotavimo modeliavimas (kompiuterinių programų, imituojančių žmogaus mąstymo logiką sprendžiant įvairias problemas, kūrimas).
9 skaidrė
Pagrindinės sritys, kuriose taikomi AI metodai, yra šios:
Šablonų atpažinimas Optinis simbolių atpažinimas Rašysenos atpažinimas Kalbos atpažinimas Veidų atpažinimas Natūralios kalbos apdorojimas Mašininis vertimas Netiesinis valdymas ir robotika Kompiuterinė vizija, virtuali realybė ir vaizdo apdorojimas Žaidimų teorija ir strateginis planavimas AI diagnostika žaidimuose ir kompiuteriniuose žaidimuose Mašinų kūrybiškumas Tinklo sauga
10 skaidrė
Formalaus ir intelektualaus atlikėjo funkcionavimo modeliai
1 iš 24
Pristatymas tema: Dirbtinis intelektas
1 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
Dirbtinis intelektas Intellectus (iš lotynų kalbos pažinimas, supratimas, protas) – gebėjimas mąstyti, racionalus žinojimas Mokslo „dirbtinis intelektas“ tyrimo objektas yra žmogaus mąstymas. Mokslininkai ieško atsakymo į klausimą: kaip mąsto žmogus? Šio tyrimo tikslas – sukurti žmogaus intelekto modelį ir jį įgyvendinti kompiuteryje (kitaip tariant: išmokyti mašiną mąstyti).
2 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
3 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
Dirbtinis intelektas – pagrindinė funkcija Penktajame dešimtmetyje pokario mokslo horizonte pasirodė supernova – kibernetika, jos greitas kilimas ir taip pat greitas suirimas į dalis, iš kurių viena susijusi su dirbtinio intelekto (DI) gimimu. Ir nors su skambiu naujagimio vardu buvo (ir tebesieja) siejama įvairiausių vilčių, netrukus paaiškėjo, kad kad ir kaip plačiai ši sritis būtų interpretuojama, jos šerdimi turėtų būti žinių reprezentavimo ir apdorojimo aparatas.
4 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
Tuo pačiu ambicingiausi apologetai mano, kad dirbtinio intelekto tikslas yra suformuoti metažinojimo aparatą, galintį sujungti filosofiją, psichologiją, matematiką ir išplėsti žmogaus ir kompiuterio simbiozės „naują tvarką“ į visus mokslus, veiklą ir net menas. Taigi paaiškėjo, kad pagrindinis AI uždavinys – formalių žinių vaizdavimo ir apdorojimo priemonių kūrimas – labai artima pačios matematikos funkcijai.
Skaidrė Nr
Skaidrės aprašymas:
Tačiau yra gana reikšmingas jų metodologinių pozicijų skirtumas: nagrinėdama formalių aparatų teoriją ir raidą, matematika tik periferijoje atkreipia dėmesį į šių aparatų taikymą kitų disciplinų problemoms spręsti; Dirbtinio intelekto metodikai būdinga priešinga kryptis – nuo įvairių žinių formų tyrimo iki formalių priemonių rinkinio, idealiai apimančio visą veiklos sričių spektrą, sukūrimo.
Skaidrė Nr
Skaidrės aprašymas:
Skaidrė Nr
Skaidrės aprašymas:
Yra daug žmogaus veiklos, kurios negalima iš anksto suplanuoti. Kurti muziką ir poeziją, įrodinėti teoremą, versti literatūrą iš užsienio kalbos, diagnozuoti ir gydyti ligą ir daug daugiau... Pavyzdžiui, žaisdamas šachmatais šachmatininkas žino žaidimo taisykles ir turi tikslą – laimėti žaidimą. Jo veiksmai nėra iš anksto užprogramuoti. Jie priklauso nuo priešininko veiksmų, nuo besivystančios padėties lentoje, nuo šachmatininko intelekto ir asmeninės patirties.
8 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
Skaidrė Nr
Skaidrės aprašymas:
10 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
11 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
Bet kuri dirbtinio intelekto sistema veikia tam tikroje dalykinėje srityje (medicinos diagnostika, teisėkūra, matematika, ekonomika ir kt.) Kaip ir specialistas, kompiuteris turi turėti tam tikros srities žinių, formalizuotas tam tikru būdu ir saugomi atmintyje Kompiuteriai vadinami kompiuterių žinių baze.
12 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
Pavyzdžiui, norite naudoti kompiuterį geometrijos problemoms spręsti. Probleminėje knygoje yra 500 įvairaus turinio uždavinių Dirbtinio intelekto specialistas įdės į kompiuterį geometrijos žinias (manoma, kad taip mokytojo žinios persmelktos tavyje). Remdamasis šiomis žiniomis ir naudodamas specialų loginio samprotavimo algoritmą, kompiuteris išspręs bet kurią iš 500 problemų. Tam pakanka pasakyti jam tik problemos būklę Dirbtinio intelekto sistemos veikia remiantis jose įterptomis žinių bazėmis.
13 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
Kaip sukurti intelektualią sistemą kompiuteryje? Žmogaus mąstymas grindžiamas dviem komponentais: žinių atsarga ir loginio samprotavimo gebėjimu. Kuriant intelektualias sistemas kompiuteryje, iškyla dvi pagrindinės užduotys: žinių modeliavimas (žinių įvedimo į kompiuterio atmintį metodų kūrimas). žinių bazė); samprotavimo modeliavimas (kompiuterinių programų, imituojančių žmogaus mąstymo logiką sprendžiant įvairias problemas, kūrimas).
14 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
Viena iš dirbtinio intelekto sistemų rūšių yra ekspertinės sistemos. Ekspertų sistemų paskirtis – teikti vartotojų konsultacijas ir pagalbą priimant sprendimus. Tokia pagalba tampa ypač svarbi ekstremaliose situacijose, pavyzdžiui, įvykus techninei avarijai, atliekant avarinę operaciją ar vairuojant. Kompiuteris nepatiria streso. Jis greitai suras optimalų, saugų sprendimą ir pasiūlys jį žmogui.
15 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
Besidomintiems: Dirbtinis intelektas - pagrindinė funkcija Žinių modeliavimas Neaiškioji matematika Informacinės technologijos - epochų kaita “Nealgoritminis” valdymas... Užduotys aukščiausios klasės specialistams Kompiuteris NE von Neumann architektūra
16 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
17 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
Pagrindinė AI užduotis – žinių aparato (AZ) sukūrimas – beveik iš karto pareikalavo paaiškinimo – apie kokias žinias mes kalbame? Jei kalbėtume apie tikslias, formalias, tai šiose teritorijose jau yra šeimininkė – Matematika, su profesionalia kariuomene, su kuria naujųjų žemių užkariautojai neturėjo noro kištis. Jei turime galvoje neformalias žinias, tai gali apimti ir pakankamai išstudijuotas, ir specifines, bet (iki šiol) menkai formalizuotas – pavyzdžiui, natūralios kalbos sintaksę ar medicininę diagnostiką, ir menkai formalizuotą iš principo, tai yra pagrindinę dalį. visų sričių veiklos sampratos – nuo humanitarinių mokslų iki meno ir kasdienių gyvenimo sferų.
Skaidrės aprašymas:
Šią beveik beviltišką situaciją išgelbėjo L. Zadehas, šeštojo dešimtmečio viduryje pasiūlęs kalbinio kintamojo sampratą ir neaiškios matematikos aparatą. Dirbtinis intelektas dovanų gavo tikrą burtų lazdelę – greitai paaiškėjo, kad vientisų baltų dėmių dykumą žinių žemėlapyje galima nesunkiai paversti neaiškiai (ir, deja, tik virtualiai) žydinčiais laukais.
20 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
„Fuzzy-Morgana“ greitai užkariavo mases: devintojo dešimtmečio pradžioje neaiškioje bibliografijoje buvo apie dvidešimt tūkstančių pavadinimų, kurių skaičius nuo to laiko tikriausiai išaugo bent du ar tris kartus. Entuziazmo sūkuryje liko nepastebėtas tam tikras įgimtas naujųjų universalių priemonių defektas – neryškumo aparato semantika ir pragmatika nuo pat pradžių buvo gana miglota: liko neaiški, KAS iš tikrųjų reiškia neaiškią, KAS tai. veikia ir KODĖL būtent TAIP, o ne kitaip. Aparato neapibrėžtumas neišvengiamai lėmė visišką jo naudojimo rezultatų neaiškumą, o tai nebuvo pastebėta vien todėl, kad liko neaišku, kaip iš tikrųjų patikrinti šiuos rezultatus.
21 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
22 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
Nors imperatyvus (algoritminis) valdymas buvo fon Neumann architektūros kompiuterių programavimo pagrindas nuo pat pradžių, 60-ųjų pabaigoje ir 70-ųjų pradžioje buvo bandoma sukurti alternatyvius skaičiavimo proceso organizavimo būdus. Tai pirmiausia buvo susijusi su AI tyrimais ir lygiagrečiu kelių procesorių sistemų programavimu. Tačiau kokybinę pažangą sprendžiant šią problemą davė nepakankamai apibrėžtų modelių aparatas ir naujausi darbai apribojimų programavimo srityje, nes jie yra sukurti remiantis decentralizuotu, asinchroniniu, maksimaliai lygiagrečiu duomenimis pagrįstu skaičiavimo procesu. Kaip kitas šios revoliucijos žingsnis, galimas perėjimas prie įvykiais pagrįsto valdymo, ženkliai padidinantis asociatyvaus aparato, organizuojančio valdymo procesą remiantis duomenimis, lygį.
23 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
Lygiagretumas Neišsprendžiamumas – būtinų programinės įrangos technologijų lygiagretinimo problema sudarė neįveikiamą kliūtį plačiai paplitusiai daugiaprocesorių sistemoms. Per pastaruosius 15 metų programinė ir techninė įranga pasikeitė vietomis: techninės įrangos projektavimo automatizavimo lygis ir elementų bazės kaina daugelį metų leido masiškai gaminti kompiuterius su bet kokiu procesorių skaičiumi, tačiau pritaikant šiuolaikinius programinės įrangos produktus. jiems ir naujų programinės įrangos produktų kūrimas lieka tik aukščiausios klasės specialistų sprendžiama užduotimi, o vėliau tik ypatingais atvejais. Naujojoje IT paradigmoje paralelizmas nustoja būti problema, bet tampa natūralia bet kokios programinės įrangos sistemos savybe.
24 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
Kompiuteris NĖRA von Neumann architektūros. Duomenimis pagrįstas valdymas (o ateityje – ir įvykiais) radikaliai pakeičia patį skaičiavimo proceso organizavimą, padarydamas jį asinchroniniu, decentralizuotu ir nepriklausomu nuo procesorių skaičiaus. Reikės iš esmės pertvarkyti pažįstamą von Neumann modernių mašinų architektūrą. Taigi, yra ne tik kartų, bet ir epochų kaitos perspektyva, vedanti į tikrą revoliuciją – sukrėtimą „nekintamiems IT pagrindams“: algoritmas, von Neumann architektūra, deterministinis ir nuoseklus procesas amžiams nusileidžia. istorijoje, užleisdamas vietą Modeliui, daugiaagentūriniam ir asociatyviniam savaime besiorganizuojančiam nedeterministiniam paraleliniam procesui.
1 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
2 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
3 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
4 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
5 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
6 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
7 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
8 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
9 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
10 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
11 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
12 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
13 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
Android Android yra humanoidinis robotas. Žodis kilęs iš graikų kalbos andr-, reiškiančio „vyras, vyras, vyriška giminė“, ir priesagos -eides, reiškiančios „panašus, panašus“ (iš eidos). Žodį droidas – robotas iš epo „Žvaigždžių karai“ – gavo George'as Lucasas, sutrumpinęs jį iš „android“. Pirmasis androido termino paminėjimas priskiriamas Albertui iš Kelno (1270 m.). Populiarinant šį terminą reikšmingą vaidmenį atliko prancūzų rašytojas Philippe'as Auguste'as Mathiasas Villiersas de l'Isle-Adam (1888-1889) savo veikale „L'Ève future“), nurodydamas humanoidinį robotą, apibūdinantį dirbtinę moterį Adali. (Hadaly) kalbėjo su fonografu, kuris vieną po kitos gamina klasikines citatas. Pagal kitą versiją žodis androidas kilęs iš pirmųjų mechaninių žaislų kūrėjo Henri Dro.
14 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
15 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
16 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
17 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
Dirbtinė nervų sistema Rusų mokslininkai žengė pirmąjį žingsnį kurdami dirbtinį intelektą, sukurdami dirbtinę nervų sistemą slieko pavyzdžiu. Rusijos mokslininkams pavyko sukurti dirbtinę nervų sistemą, kuri yra pirmasis žingsnis kuriant dirbtinį intelektą. Norėdami tai padaryti, jie nuodugniai ištyrė kirmino kūną, kuris turi paprasčiausius nervus. Tada, naudodami kompiuterį, jie sukūrė virtualų jo modelį ir atkūrė visą jo nervų sistemos struktūrą. Vaizdo įraše parodyta, kaip po mikroskopu permatomas kirminas trūkčioja, tada sustingsta ir susisuka į kamuoliuką. Mokslininkams, tyrinėjantiems, kaip veikia smegenys, šis vaizdo įrašas yra tarsi Holivudo blokbasteris. „Sliekas nėra kompiuterinio žaidimo herojus, kurio elgesys yra užprogramuotas iš anksto, kaip ir gyvo žmogaus... Tai dar ne dirbtinis intelektas, o jau dirbtinė nervų sistema“, – teigia mokslininkai. paaiškinti. A.P.Eršovo vardu pavadinto SB RAS Informatikos sistemų instituto mokslininkas Andrejus Paljanovas sako: „Šie pilki kūgio formos daiktai simbolizuoja raumenis... 300 neuronų turi objektą ir 95 raumenų ląsteles – visos čia pavaizduotos. , ir mažos sferos bei jungtys tarp jų – tai tie patys neuronai.
Skaidrės aprašymas:„General Motors“ siūlo automobilius su motoroleriais pakeisti dirbtiniu intelektu. Amerikiečių kompanija „General Motors“ jau žino, koks bus ateities automobilis. Jie jau atkreipė visų dėmesį į naujausią konceptualų įrenginį EN-V. Šis modelis pasižymi išskirtinėmis savybėmis: labai maži matmenys, tik du lygiagrečiai išsidėstę ratai, o didžiausias pliusas – didžiausia autonomija nuo žmogaus veiksmų. Šiuo metu daugelis bando įsivaizduoti, koks automobilis bus ateityje, „General Motors“ priartėjo prie to, eidama „ekologiniu keliu“. „Auto car“ teigimu, „General Motors“ sukūrė EN-V kartu su Kinijos įmone SAIC. Daugelio nuomone, šis radikalus modelis pakeitė hibridinį „Chevrolet Volt“. Yra trys versijos, kurių pagrindas yra shabold platforma. Kiekvieno pakeitimo aukštis – 1,82 m, plotis – 1,21 m, ilgis – 1,21 m. Svoris mažesnis nei 400 kg. Medžiaga lygi ir anglies.
22 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
23 skaidrė
Skaidrės aprašymas:
Įkeliama...
