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.

Cлайд 1

Cлайд 2

Cлайд 3

Cлайд 4

Cлайд 5

Cлайд 6

Cлайд 7

Cлайд 8

Cлайд 9

Cлайд 10

Cлайд 11

Cлайд 12

Примеры экспертных систем Экспертная система MYCIN (Станфордский университет) -одна из первых и наиболее известных ЭС, разработана в середине 1970-х годов прошлого века. Она предназначена для диагностики инфекционных заболеваний. Экспертная система JUDITH создана в 1975 г. в Гейдельбергском и Дармштадском университетах, позволяет получать юристам экспертные заключения по гражданским делам. Экспертная система INTERNIST диагностирует несколько сотен болезней с точностью, которая сопоставима с точностью диагноза, сделанного квалифицированным врачом. Экспертная система Management Advisor помогает руководителю в планировании своей коммерческой деятельности. Экспертная система EXPERTAX готовит рекомендации ревизорам и налоговым специалистам в подготовке расчетов по налогам и подготовке финансовых деклараций. База знаний отражает опыт свыше двадцати экспертов. Экспертная система PROSPECTOR - помогает геологам в поиске полезных ископаемых. В ЭВМ вводятся карты, обзоры местности, ответы на вопросы, которые задаются геологам.

Cлайд 15

Чтобы посмотреть презентацию с картинками, оформлением и слайдами, скачайте ее файл и откройте в PowerPoint на своем компьютере.
Текстовое содержимое слайдов презентации: Презентация к конкурсу “Настоящие и будущие”Тема:”Развитие искусственного интеллекта”ГПОУ ТО “ Крапивинский лесхоз техникум “ПреподавательБлажевич Л.С. Информация о ИИ в настоящие время Искусственный интеллект – дисциплина, изучающая возможность создания программ для решения задач, которые требуют определенных интеллектуальных усилий при выполнении их человеком. В наше время искусственный интеллект (ИИ) необходим во всех сферах человеческой деятельности - управление, производство, образование и т.д. Конструируемые посредством этих технологий интеллектуальные системы призваны усилить мыслительные способности человека, помочь ему находить эффективные решения так называемых плохо формализованных и слабоструктурированных задач, характеризующихся наличием различного типа неопределенностей и огромными поисковыми пространствами. Основное предпочтение в исследованиях отдается нейронным сетям. Нейронные сети представляют собой математическую структуру, имитирующую некоторые аспекты работы человеческого мозга и демонстрирующие такие его возможности, как способность к неформальному обучению, способность к обобщению и кластеризации неклассифицированной информации, способность самостоятельно строить прогнозы на основе уже предъявленных временных рядов. Самым главным отличием от других методов, например таких, как экспертные системы, является то, что нейронные сети в принципе не нуждаются в заранее известной модели, а строят ее сами только на основе предъявляемой информации. Именно поэтому нейронные сети и генетические алгоритмы вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации, управления. На практике нейронные сети используются в двух видах – как программные продукты, выполняемые на обычных компьютерах, и как специализированные аппаратно-программные комплексы. Основная задача нейрокомпьютеров - обработка образов, основанная на обучении. Подобно биологическим, искусственные нейронные сети нацелены на параллельную обработку широкополосных образов. Следующей по значимости технологией являются эволюционные вычисления (ЭВ). ЭВ затрагивают практические проблемы самосборки, самоконфигурирования и самовосстановления систем, состоящих из множества одновременно функционирующих узлов. При этом удается применять научные достижения из области цифровых автоматов. Другой аспект ЭВ - использование для решения повседневных задач автономных агентов в качестве персональных секретарей, управляющих личными счетами, ассистентов, отбирающих нужные сведения в сетях с помощью поисковых алгоритмов третьего поколения, планировщиков работ, личных учителей, виртуальных продавцов и т. д. Сюда же относится робототехника и все связанные с ней области. Основные направления развития - выработка стандартов, открытых архитектур, интеллектуальных оболочек, языков сценариев/запросов, методологий эффективного взаимодействия программ и людей Следующая группа технологий, включающая нечеткую логику, обработку изображений и др., используется в управляющих системах, системах распознавания образов, системах масштаба реального времени, системах получения и обработки знаний и многих других. Данная группа технологий необходима при работе с большими объемами информации, её поиском, анализом, хранением и структурированием.Последняя группа технологий помогает решать ряд конкретных задач. Например, решение проблемы автоматизации на производстве путем введения робототехники на базе ИИ, так называемые автоматизированные киберзаводы. Или введение роботизированной техники в медицине позволит проводить точную диагностику или осуществлять очень сложные операции без непосредственного вмешательства человека. Ключевым фактором, определяющим сегодня развитие ИИ-технологий и возможности их применения на практике, считается темп роста вычислительной мощности компьютеров, так как принципы работы человеческой психики по-прежнему остаются неясными. Сфера ИИ, ставшая зрелой наукой, развивается постепенно - медленно, но неуклонно продвигаясь вперед. Поэтому результаты достаточно хорошо прогнозируемы, хотя на этом пути не исключены и внезапные прорывы, связанные со стратегическими инициативами. Например, в 80-х годах национальная компьютерная инициатива США вывела немало направлений ИИ из лабораторий и оказала существенное влияние на развитие теории высокопроизводительных вычислений и ее применение во множестве прикладных проектов. Такие инициативы будут появляться скорее всего на стыках разных математических дисциплин - теории вероятности, нейронных сетей, нечеткой логики. Искусственный интеллект в будущем Искусственным интеллектом принято называть раздел информатики, который занимается изучением возможностей обеспечения разумных действий и рассуждений при помощи вычислительных систем и других искусственных устройств. В большинстве случаев, при этом, заранее известен алгоритм решения задач.Необходимо отметить, что в научных кругах не существует точного определения данной науки, потому как решения вопроса о статусе и природе человеческого мозга также не существует. Точно также отсутствует и точный критерий достижения вычислительными машинами «разумности», несмотря на то, что на первых этапах развития искусственного интеллекта использовались определенные гипотезы, в частности, тест Тьюринга (цель – определить, умеет ли машина мыслить). Данная наука имеет тесные взаимосвязи с психологией, трансгуманизмом, нейрофизиологией. Подобно всем компьютерным наукам, она пользуется математическим аппаратом. Искусственный интеллект является довольно молодой областью исследований, начало которой было положено в 1956 году. В данный момент времени развитие этой науки находится в состоянии так называемого спада, когда достигнутые ране результаты применяются в различных областях науки, промышленности, в бизнесе и повседневной жизни.В настоящее время существует четыре основных подхода к изучению построения систем искусственного интеллекта: логистический, структурный, эволюционный и имитационный. Логистический подход в своей основе содержит так называемую Булеву алгебру, хорошо знакомую программистам. Большинство систем искусственного интеллекта, построенных по логистическому принципу, представляют собой определенную машину доказательства теорем: исходная информация содержится в виде аксиом, а логические выводы формулируются по правилам отношений между этими аксиомами. В каждой такой машине есть блок генерирования цели, причем система вывода доказывает эту цель как теорему. Эта система больше известна под названием экспертной системы.Структурный подход в качестве основы системы искусственного интеллекта использует моделирование структуры мозга человека. Среди первых подобных попыток необходимо отметить перцептрон Розенблатта. Основная структурная моделируемая единица – нейрон. Со временем возникли новые модели, которые в настоящее время известны, как нейронные сети.В случае использования эволюционного подхода при построении систем искусственного интеллекта, основная часть внимания уделяется, как правило, построению начальной модели, а также тем правилам, по которым эта модель может эволюционировать. Классическим примером эволюционного алгоритма является генетический алгоритм. Еще одним проектом, который стартовал в 2010 году, является проект компании DARPA совместно с SRI International. Суть его заключается в разработках прорывного искусственного интеллекта, который будет способен обрабатывать и передавать данные, копируя механизмы работы человеческого мозга. Электронная адаптивная нейроморфная масштабируемая система SyNAPSE, по замыслу разработчиков, должна превзойти традиционные алгоритмы обработки данных и будет способна автономно заниматься изучением сложной среды.На данный момент военные пользуются искусственным интеллектом для обработки большого количества информации, в частности, данных разведки и видео. Вся эта информация должна быть быстро расшифрована и проанализирована. Для новой системы это не составит большого труда. Она будет использовать математическую логику, будет заниматься решением простых теорем на основе данных сенсоров, принимать решения и выполнять необходимые действия.Более того, Пентагон намерен использовать данную модель искусственного интеллекта в качестве виртуального личного помощника, который сможет реагировать на голосовую команду и выполнять функции секретаря. Напомним, ранее DARPA совместно с SRI International уже занимались разработками персонального помощника под названием CALO. Проект был завершен в 2009 году. Программа способна рассуждать, понимать инструкции, узнавать, объяснять свои действия, адекватно реагировать на неизвестную ситуацию и обсуждать проведение операции после ее завершения. Данная программа берет необходимые данные из контактов пользователя, его электронной почты, проектов и задач. Затем создается реляционная модель окружения пользователя, происходит обучение. В итоге Искусственный интеллект может вести переговоры и урегулировать конфликты от имени пользователя. К сожалению, данная программа работает только на персональном компьютере, не будучи интегрированной в робота. В 2011 году в Японии был разработан первый прототип искусственного мозга. Искусственный интеллект может обрабатывать огромное количество информации, однако роботы еще не наделены способностью мыслить. Разработчики пока с этим не спешат…По мнению исследователей, роботы ближайшего будущего во многом будут похожи на людей: они смогут ходить на двух ногах, смогут различать лица, поддерживать беседу, выполняют просьбы, однако по своей сути – это всего лишь машины, подобные человеку. Все их действия подчинены заранее подготовленному алгоритму, а потому – примитивны. И только в том случае, если удастся реализовать технологию бимолекулярного вычисления, машины смогут мыслить и получат способность к творчеству. По словам разработчиков, новый механизм обработки информации очень напоминает работу человеческого мозга. В голове человека находятся миллионы нейронов, которые вступают в постоянное взаимодействие друг с другом. Суть новой технологии заключается в том, что каждая молекула может иметь до трех сотен направлений взаимосвязей. Таким образом, благодаря новой технологии машины смогут решать те задачи, которые в данный момент недоступны для них. По словам исследователей, новые разработки предполагается применить в области диагностики и лечения онкологических болезней: программируемые молекулярные системы будут вводиться в раковые клетки и трансформировать их в здоровые. Моё мнение о ИИ в будущем.ИИ ждёт великое будущие даже сейчас ИИ достигла огромного прорыва. Какими бы ни были прогнозы на будущее, уже сейчас существуют некоторые проекты, на которые необходимо обратить внимание. Речь, в частности, идет о проекте по созданию искусственного мозга под названием «Голубой мозг». Разработкой проекта занимаются ученые-исследователи, представители Федеральной политехнической школы (Лозанна). Они сумели создать модель-схему расположения синапсов в головном мозге крыс. Как заявил директор проекта Генри Макрам, результаты оказались выше всяческих ожиданий. Вполне возможно, что исследователи в скором времени смогут ответить на многие вопросы, которые до настоящего времени беспокоили умы ученых: придет ли на смену человеческому разуму искусственный и будет ли он более высокоразвитым? Является ли человек замыкающим звеном в цепочке эволюции планеты? Я надеюсь что в скором будущем мы найдем ответы на эти и многие другие вопросы.

Презентация на тему:

«Искусственный интеллект»

Подготовила:Свиржевская Т .

Петропавловск

Введение

• Термин интеллект происходит от латинского intellectus - что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека.

• Соответственно искусственный интеллект - ИИ обычно толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий.

• Интеллектом называется способность мозга решать (интеллектуальные) задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.

Искусственный интеллект как наука существует более сорока лет.

• Первой интеллектуальной системой считается программа "Логик-Теоретик", предназначенная для доказательства теорем и исчисления высказываний.

Ее работа впервые была продемонстрирована 9 августа 1956 года, в создании программы участвовали такие известные ученые как А. Ньюэлл, А. Тьюринг, К. Шеннон, Дж. Шоу, Г. Саймон и другие.

• С тех пор в области искусственного интеллекта разработано великое множество компьютерных систем, которые принято называть интеллектуальными.

• Области их практического приложения охватывают практически все сферы человеческой деятельности, связанные с обработкой информации.

Современность

Методы и средства искусственного интеллекта используются в настоящее время для решения широкого спектра прикладных задач и позволяют повысить эффективность труда ученых, врачей, учителей, инженеров, экономистов, военных и многих других специалистов.

• Мы неуклонно движемся к новой информационной революции, сравнимой по масштабам с развитием Интернета, имя которой – искусственный интеллект

• Сейчас в Интернете повсеместно можно встретить признаки зарождения подобных проектов, призывы объединиться всем научным потенциалом способного думать человечества в целях очеловечивания Интернета, преобразования его в разумную систему или среду обитания разумных систем.
• Раз существуют подобные предпосылки, значит не что не оставит полет человеческой мысли на пути достижения поставленной цели.

Технологии

Стартап Hanson Robotics собирается создать «самого умного робота в мире». Для этого они собирают деньги. Робот сможет говорить, играть в игрушки, рисовать картинки и отвечать на эмоции - он будет во всём походить на трёхлетнего ребёнка.

Дизайнер и инженер Дэвид Хансон собрал экспертов в области робототехники и искусственного интеллекта. Идея создания робота-ребёнка интересна, прежде всего, тем, что он сможет учиться на собственном опыте.

Цель его создателей заключается в том, чтобы создать искусственный интеллект, работающий на уровне человека и даже на высшем уровне. «Но для этого нам нужно начинать с создания простейших примеров, которые будут минимально приемлемы для человеческого общества», - говорит он.

В этом и заключается цель исследования - дать роботу с искусственным интеллектом тело и попробовать внедрить его в общество. Впрочем, такая машина сможет быть полезной в образовании.

Опенсорсный робот с интеллектом трёхлетнего ребёнка

Заключение

• Итак, искусственный интеллект-это устройство, которое может выполнять такую же умственную деятельность, которую может выполнять человек.

• Искусственный интеллект призван расширить возможности компьютерных наук, а не определить их границы. Одной из важных задач, стоящих перед исследователями, является поддержание этих усилий.

Слайд 1

Слайд 2

Слайд 3

Слайд 4

Слайд 5

Слайд 6

Слайд 7

Слайд 8

Слайд 9

Слайд 10

Слайд 11

Презентацию на тему "Искусственный интеллект" (8 класс) можно скачать абсолютно бесплатно на нашем сайте. Предмет проекта: Информатика. Красочные слайды и иллюстрации помогут вам заинтересовать своих одноклассников или аудиторию. Для просмотра содержимого воспользуйтесь плеером, или если вы хотите скачать доклад - нажмите на соответствующий текст под плеером. Презентация содержит 11 слайд(ов).

Слайды презентации

Слайд 1

Искусственный интеллект

Проблема создания человеческого разума

Слайд 2

Слайд 3

Как человек мыслит?

Над этим вопросом задумываются ученые всех стран. Цель их исследований состоит в том, чтобы создать модель человеческого интеллекта и реализовать её на компьютере. Несколько упрощенно, выше названная цель звучит так: - Научить машину мыслить.

Слайд 4

Цель создания Искусственного Интеллекта

построение универсальной, предназначенной для решения определенных типов задач компьютерной интеллектуальной системы, которая находила бы решения всех (или хотя бы большинства) неформализованных задач, с эффективностью сравнимой с человеческой или превосходящей его

Слайд 5

Основные подхода к разработке ИИ:

нисходящий (англ. Top-Down AI), семиотический - создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.; восходящий (англ. Bottom-Up AI), 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.

Слайд 6

Виды деятельности человека

Существует много видов деятельности человека, которые нельзя запрограммировать заранее. Например: сочинение музыки и стихов, доказательство теоремы, литературный перевод с иностранного языка, диагностика и лечение болезни и многое другое.

Слайд 7

Может ли машина самостоятельно мыслить?

Разработчики систем ИИ как раз и пытаются научить машину, подобно человеку, самостоятельно строить программу своих действий, исходя из условий задачи. Ставится цель превращение компьютера из формального исполнителя в интеллектуального исполнителя.

Слайд 8

Как создаются интеллектуальные системы

Системы искусственного интеллекта работают на основе заложенных в них баз знаний, а человеческое мышление основано на двух составляющих: запасе знаний и способностей к логическим рассуждениям. Поэтому для создания интеллектуальных систем на компьютере нужно решить две задачи: моделирование знаний (разработка методов формализации знаний для ввода их в компьютерную память в качестве базы знаний); моделирование рассуждений (создание компьютерных программ, имитирующих логику человеческого мышления при решении разнообразных задач).

Слайд 9

Основные области, в которых применяются методы ИИ:

Распознавание образов Оптическое распознавание символов Распознавание рукописного текста Распознавание речи Распознавание лиц Обработка естественного языка Машинный перевод Нелинейное управление и робототехника Машинное зрение, виртуальная реальность и обработка изображений Теория игр и стратегическое планирование Диагностика ИИ в играх и боты в компьютерных играх Машинное творчество Сетевая безопасность

Слайд 10

Модели функционирования формального и интеллектуального исполнителя