Изкуственият интелект, неговите възможности и потенциално представяне. Презентация на тема: Изкуствен интелект. Как се създават интелигентни системи

слайд 1

слайд 2

слайд 3

слайд 4

слайд 5

слайд 6

Слайд 7

Слайд 8

Слайд 9

Слайд 10

слайд 11

Презентация на тема "Изкуствен интелект" (8 клас) може да бъде изтеглена абсолютно безплатно на нашия уебсайт. Предмет на проекта: Информатика. Цветните слайдове и илюстрации ще ви помогнат да запазите интереса на вашите съученици или публика. За да видите съдържанието, използвайте плейъра или ако искате да изтеглите отчета, щракнете върху съответния текст под плейъра. Презентацията съдържа 11 слайд(а).

Презентационни слайдове

слайд 1

Изкуствен интелект

Проблемът за създаването на човешкия ум

слайд 2

слайд 3

Как мисли човек?

Над този въпрос се замислят учени от цял ​​свят. Целта на тяхното изследване е да създадат модел на човешкия интелект и да го внедрят на компютър. Леко опростено, горепосочената цел звучи така: - Да научиш машината да мисли.

слайд 4

Целта на създаването на изкуствен интелект

изграждане на универсална компютърна интелигентна система, предназначена за решаване на определени видове проблеми, която би намерила решения на всички (или поне повечето) неформализирани проблеми, с ефективност, сравнима с човешката или по-добра от нея

слайд 5

Основни подходи към развитието на AI:

отгоре надолу (англ. Top-Down AI), семиотичен – създаването на експертни системи, бази от знания и системи за изводи, които имитират мисловни процеси на високо ниво: мислене, разсъждение, реч, емоции, творчество и др.; AI отдолу нагоре, биологичен – изучаването на невронни мрежи и еволюционни изчисления, които моделират интелигентно поведение на базата на биологични елементи, както и създаването на подходящи изчислителни системи, като неврокомпютър или биокомпютър.

слайд 6

Човешки дейности

Има много човешки дейности, които не могат да бъдат програмирани предварително. Например: композиране на музика и поезия, доказване на теорема, литературен превод от чужд език, диагностициране и лечение на заболяване и много други.

Слайд 7

Може ли една машина да мисли сама?

Разработчиците на AI системи просто се опитват да научат машината, като човек, самостоятелно да изгражда програма за своите действия, въз основа на условията на проблема. Целта е компютърът да се превърне от формален изпълнител в интелектуален изпълнител.

Слайд 8

Как се създават интелигентни системи

Системите с изкуствен интелект работят на базата на вградените в тях бази от знания, а човешкото мислене се основава на два компонента: запас от знания и способност за логично разсъждение. Следователно, за да се създадат интелигентни системи на компютър, трябва да се решат две задачи: моделиране на знания (разработване на методи за формализиране на знанията за въвеждането им в компютърната памет като база от знания); моделиране на разсъждения (създаване на компютърни програми, които имитират логиката на човешкото мислене при решаване на различни проблеми).

Слайд 9

Основните области, в които се прилагат AI методите:

Разпознаване на изображения Оптично разпознаване на символи Разпознаване на ръкописен текст Разпознаване на говор Разпознаване на лица Машинен превод на естествен език Нелинейно управление и роботика Машинно зрение, виртуална реалност и обработка на изображения Теория на игрите и стратегическо планиране AI диагностика в игри и ботове в компютърни игри Машина за сигурност на компютърните игри Творчество

Слайд 10

Функциониращи модели на формален и интелектуален изпълнител

Опитайте се да обясните слайда със свои думи, добавете допълнителни интересни факти, не е нужно просто да четете информацията от слайдовете, публиката може сама да я прочете.

Няма нужда да претоварвате слайдовете на проекта си с текстови блокове, повече илюстрации и минимум текст ще предадат по-добре информация и ще привлекат вниманието. Само ключовата информация трябва да бъде на слайда, останалата част е по-добре да се каже на аудиторията устно.

Текстът трябва да бъде добре четим, в противен случай публиката няма да може да види предоставената информация, ще бъде силно разсеяна от историята, опитвайки се да разбере поне нещо или напълно ще загуби всякакъв интерес. За да направите това, трябва да изберете правилния шрифт, като вземете предвид къде и как ще се излъчва презентацията, както и да изберете правилната комбинация от фон и текст.

Важно е да репетирате доклада си, да помислите как ще поздравите публиката, какво ще кажете първо, как ще завършите презентацията. Всичко идва с опит.

Изберете правилното облекло, т.к. Облеклото на говорещия също играе голяма роля за възприемането на речта му.

Опитайте се да говорите уверено, гладко и последователно.

Опитайте се да се насладите на изпълнението, за да сте по-спокойни и по-малко тревожни.

Изкуствен интелект Изкуственият интелект е науката и технологията за създаване на интелигентни машини, особено интелигентни компютърни програми. AI е свързан с подобна задача за използване на компютри за разбиране на човешкия интелект, но не е непременно ограничен до биологично правдоподобни методи. Други определения за изкуствен интелект: O Научно направление, в рамките на което се поставят и решават задачите за хардуерно или софтуерно моделиране на онези видове човешка дейност, които традиционно се считат за интелектуални. O Свойството на интелигентните системи да изпълняват функции, които традиционно се считат за прерогатив на човек. В същото време интелектуалната система е техническа или софтуерна система, способна да решава проблеми, които традиционно се считат за творчески, принадлежащи към конкретна предметна област, знанията за които се съхраняват в паметта на такава система. O Науката наречена „Изкуствен интелект” е включена в комплекса на компютърните науки, а създадените на нейна основа технологии са част от информационните технологии. Задачата на тази наука е да пресъздаде рационални разсъждения и действия с помощта на компютърни системи и други изкуствени устройства.

Произход и разбиране на термина "Изкуствен интелект" Различни видове и степени на интелект съществуват при много хора, животни и някои машини, интелигентни информационни системи и различни модели на експертни системи с различни бази от знания. В същото време, както виждаме, подобно определение за интелигентност не е свързано с разбирането за интелигентност при хората, това са различни неща. Нещо повече, тази наука моделира човешкия интелект, тъй като, от една страна, можете да научите нещо за това как да накарате машините да решават проблеми, като наблюдавате други хора, а от друга страна, по-голямата част от работата в AI се отнася до изучаването на проблеми, от които човечеството се нуждае. да реши.в индустриален и технологичен смисъл. Следователно изследователите на AI са свободни да използват методи, които не се наблюдават при хората, ако е необходимо за решаване на конкретни проблеми. Именно в този смисъл терминът е въведен от Джон Маккарти през 1956 г. на конференция в Дартмутския университет. Една от частните дефиниции за интелигентност, обща за човек и „машина“, може да се формулира по следния начин: „Интелигентността е способността на системата да създава програми по време на самообучение за решаване на проблеми от определен клас сложност и решаване на тези проблеми."

Изкуственият интелект в Русия Колегиалният съветник С. Н. Корсаков с право може да се счита за пионера на изкуствения интелект, който си постави задачата за укрепване на способностите на ума чрез разработването на научни методи и устройства, отразявайки съвременната концепция за изкуствен интелект като усилвател на естествено. Работата в областта на изкуствения интелект в Русия започва през 90-те години на миналия век, ръководена от Вениамин Пушкин и Д. А. Поспелов. До 90-те години на миналия век всички изследвания на ИИ в СССР се извършваха в рамките на кибернетиката. Едва в края на 90-те години в СССР започнаха да говорят за научното направление „изкуствен интелект“ като клон на компютърните науки. В края на х се създават тълковен речник по изкуствен интелект, тритомна справочник по изкуствен интелект и енциклопедичен речник по компютърни науки, в който разделите "Кибернетика" и "Изкуствен интелект" са част от компютърните науки наред. с други раздели.

Предпоставки за развитието на науката за изкуствения интелект Историята на изкуствения интелект като ново научно направление започва в средата на 20 век. По това време вече са се оформили много предпоставки за произхода му: сред философите отдавна се водят спорове за природата на човека и процеса на опознаване на света, неврофизиолозите и психолозите разработиха редица теории относно работата на човешкия мозък и мислещи, икономисти и математици задаваха въпроси за оптимални изчисления и представяне на знанието за света във формализирана форма; накрая се ражда основата на математическата теория на изчисленията, теорията на алгоритмите и се създават първите компютри. Възможностите на новите машини по отношение на изчислителната скорост се оказаха по-големи от човешките, така че в научната общност се прокрадна въпросът: какви са границите на възможностите на компютрите и ще достигнат ли машините нивото на човешкото развитие? През 1950 г. един от пионерите в областта на компютърните технологии, английският учен Алън Тюринг, пише статия, озаглавена „Може ли една машина да мисли?“, в която описва процедура, чрез която ще бъде възможно да се определи момента, в който една машина става равен по отношение на интелигентността с човек, наречен тест на Тюринг.

Подходи и насоки Подходи за разбиране на проблема Няма еднозначен отговор на въпроса какво прави изкуственият интелект. Почти всеки автор, който пише книга за ИИ, тръгва от някакво определение в нея, разглеждайки постиженията на тази наука в нейната светлина. Въпреки наличието на множество подходи както за разбиране на задачите на ИИ, така и за създаване на интелигентни информационни системи, могат да се разграничат два основни подхода за развитие на ИИ: реч, емоции, творчество и др.; O Възходящо, биологично изследване на невронни мрежи и еволюционни изчисления, които моделират интелигентно поведение на базата на биологични елементи, както и създаването на подходящи изчислителни системи, като неврокомпютър или биокомпютър. Последният подход, строго погледнато, не се отнася за науката за ИИ в смисъла, даден от Джон Маккарти, те са обединени само от обща крайна цел.

Тест на Тюринг и интуитивен подход Емпиричен тест, чиято идея е предложена от Алън Тюринг в статията „Изчислителни машини и умът“, публикувана през 1950 г. във философско списание. Целта на този тест е да се установи възможността за изкуствено мислене, близко до човешкото. Стандартната интерпретация на този тест е следната: „Човек взаимодейства с един компютър и един човек. Въз основа на отговорите на въпросите той трябва да определи с кого разговаря: с човек или с компютърна програма. Задачата на една компютърна програма е да подведе човек да направи грешен избор.” Всички участници в теста не се виждат. Неинтелигентно човешко поведение Интелигентно поведение, но хората не го правят Тестът на Тюринг Човешко поведение Интелигентно поведение

Символният подход Исторически, символният подход е първият в ерата на цифровите компютри, тъй като именно след създаването на Lisp, първия език на символните изчисления, неговият автор се уверява във възможността на практика да започне да прилага тези средства за интелигентност. Символичният подход позволява да се оперира със слабо формализирани репрезентации и техните значения. Способността да се подчертае само съществена информация зависи от ефективността и ефикасността на решаването на проблема. Основното приложение на символната логика е решаването на проблеми при разработването на правила. Повечето от изследванията се фокусират именно върху невъзможността поне да се обозначат новите трудности, възникнали чрез избраните на предишните етапи символни системи. Особено за решаването им и още повече, за да обучите компютъра да ги решава или поне да идентифицира и излиза от подобни ситуации.

Логически подход Логическият подход към създаването на системи с изкуствен интелект е насочен към създаване на експертни системи с логически модели на бази от знания, използващи предикатния език. През 90-те години на миналия век езикът и системата за логично програмиране Prolog бяха приети като образователен модел на системите с изкуствен интелект. Базите от знания, написани на езика Prolog, представляват набори от факти и правила за извод, написани на езика на логическите предикати. Логическият модел на базите от знания ви позволява да записвате не само конкретна информация и данни под формата на факти на езика Prolog, но и обобщена информация, използвайки правилата и процедурите за извод, включително логически правила за дефиниране на понятия, които изразяват определени знания като специфични и обобщена информация. Като цяло изследването на проблемите на изкуствения интелект в рамките на логически подход към проектирането на бази от знания и експертни системи е насочено към създаването, развитието и функционирането на интелигентни информационни системи, включително проблемите на обучението на студенти и ученици, т.к. както и обучение на потребители и разработчици на такива интелигентни информационни системи.

Подход, базиран на агенти Най-новият подход, разработен от началото на 90-те години на миналия век, се нарича агент-базиран подход или подход на интелигентния агент. Според този подход интелигентността е изчислителната част от способността за постигане на целите, поставени пред интелигентна машина. Такава машина сама по себе си ще бъде интелигентен агент, възприемащ света около себе си с помощта на сензори и способен да влияе на обекти в околната среда с помощта на задвижващи механизми. Този подход се фокусира върху онези методи и алгоритми, които ще помогнат на интелигентен агент да оцелее в околната среда, докато изпълнява своята задача. Така че алгоритмите за намиране на път и вземане на решения са много по-изучавани тук. Илюстрация на принципа за намиране на път в двуизмерно пространство

Приложения на изкуствен интелект Някои от най-известните AI системи: O Deep Blue победи световния шампион по шах. Мачът между Каспаров и суперкомпютри не донесе удовлетворение нито на компютърните специалисти, нито на шахматистите, а системата не беше разпозната от Каспаров. След това линията суперкомпютри на IBM се прояви в проекти за молекулярно моделиране и моделиране на пирамидална клетъчна система в Swiss Blue Brain Center. O MYCIN е една от първите експертни системи, която може да диагностицира малка подгрупа от заболявания, често толкова точно, колкото лекарите. O 20Q е вдъхновен от изкуствен интелект проект, вдъхновен от класическата игра 20 въпроса. Стана много популярен, след като се появи в интернет на 20q.net O Speech recognition. Системи като ViaVoice са в състояние да обслужват потребителите. o Роботите в годишния турнир RoboCup се състезават в опростена форма на футбол.

Перспективи пред изкуствения интелект Могат да се разграничат две посоки за развитие на AI: O решаване на проблеми, свързани с приближаването на специализираните AI системи към човешките възможности, и тяхното интегриране, което се реализира от човешката природа O създаване на изкуствен интелект, представляващ интегрирането на вече създадени AI системи в единна система, способна да решава проблеми на човечеството

Заключение Много спорове около проблема за създаване на изкуствен интелект са емоционално мотивирани. Признаването на възможността за изкуствен интелект изглежда е нещо унизително за човешкото достойнство. Въпросите за възможностите на изкуствения интелект обаче не трябва да се бъркат с въпроса за развитието и усъвършенстването на човешкия ум. Широкото използване на AI създава предпоставки за преход към качествено нов етап на напредък, дава тласък на нов кръг от автоматизация на производството, а оттам и повишаване на производителността на труда. Разбира се, изкуственият интелект може да се използва за неподходящи цели, но това не е научен проблем, а по-скоро морален и етичен.

Изкуствен интелект Това е науката и развитието на интелигентни машини и системи, особено на интелигентни компютърни програми, насочени към разбиране на човешкия интелект. Въпреки това, използваните методи не трябва да бъдат биологично правдоподобни. Това е науката и развитието на интелигентни машини и системи, особено на интелигентни компютърни програми, насочени към разбиране на човешкия интелект. Въпреки това, използваните методи не трябва да бъдат биологично правдоподобни. Но проблемът е, че не знаем какви изчислителни процедури искаме да наречем интелигентни. И тъй като разбираме само някои от механизмите на интелигентността, то под интелигентност в рамките на тази наука разбираме само изчислителната част от способността за постигане на цели в света. Но проблемът е, че не знаем какви изчислителни процедури искаме да наречем интелигентни. И тъй като разбираме само някои от механизмите на интелигентността, то под интелигентност в рамките на тази наука разбираме само изчислителната част от способността за постигане на цели в света.

Логически подход Насочен към създаване на експертни системи с логически модели на бази знания, използващи предикатния език. Насочена към създаване на експертни системи с логически модели на бази знания, използващи предикатния език. Езикът и системата на логическия Пролог бяха приети като модел за обучение за системи с изкуствен интелект през 80-те години. Базите от знания, написани на езика Prolog, представляват набори от факти и правила за извод, написани на езика на логическите предикати. Езикът и системата на логическия Пролог бяха приети като модел за обучение за системи с изкуствен интелект през 80-те години. Базите от знания, написани на езика Prolog, представляват набори от факти и правила за извод, написани на езика на логическите предикати. Логическият модел на базите от знания ви позволява да записвате не само конкретна информация и данни под формата на факти на езика Prolog, но и обобщена информация, използвайки правилата и процедурите за извод, включително логически правила за дефиниране на понятия, които изразяват определени знания като специфични и обобщена информация. Логическият модел на базите от знания ви позволява да записвате не само конкретна информация и данни под формата на факти на езика Prolog, но и обобщена информация, използвайки правилата и процедурите за извод, включително логически правила за дефиниране на понятия, които изразяват определени знания като специфични и обобщена информация. Като цяло изследването на проблемите на изкуствения интелект в рамките на логически подход към проектирането на бази от знания и експертни системи е насочено към създаването, развитието и функционирането на интелигентни информационни системи, включително проблемите на обучението на студенти и ученици, т.к. както и обучение на потребители и разработчици на такива интелигентни информационни системи. Като цяло изследването на проблемите на изкуствения интелект в рамките на логически подход към проектирането на бази от знания и експертни системи е насочено към създаването, развитието и функционирането на интелигентни информационни системи, включително проблемите на обучението на студенти и ученици, т.к. както и обучение на потребители и разработчици на такива интелигентни информационни системи.

Подход, базиран на агенти Последният подход, разработен от началото на 90-те години на миналия век, се нарича агент-базиран подход или подход, основан на използването на интелигентни (рационални) агенти. Според този подход интелигентността е изчислителната част (грубо казано, планиране) на способността за постигане на целите, поставени пред една интелигентна машина. Такава машина сама по себе си ще бъде интелигентен агент, възприемащ света около себе си с помощта на сензори и способен да влияе на обекти в околната среда с помощта на задвижващи механизми. Най-новият подход, разработен от началото на 90-те години, се нарича агент-базиран подход или подход, основан на използването на интелигентни (рационални) агенти. Според този подход интелигентността е изчислителната част (грубо казано, планиране) на способността за постигане на целите, поставени пред една интелигентна машина. Такава машина сама по себе си ще бъде интелигентен агент, възприемащ света около себе си с помощта на сензори и способен да влияе на обекти в околната среда с помощта на задвижващи механизми. Този подход се фокусира върху онези методи и алгоритми, които ще помогнат на интелигентен агент да оцелее в околната среда, докато изпълнява своята задача. Така че алгоритмите за намиране на път и вземане на решения са много по-изучавани тук. Този подход се фокусира върху онези методи и алгоритми, които ще помогнат на интелигентен агент да оцелее в околната среда, докато изпълнява своята задача. Така че алгоритмите за намиране на път и вземане на решения са много по-изучавани тук.

Интуитивен подход Емпиричен тест, идеята за който е предложена от Алън Тюринг в статията „Изчислителна техника и интелект“ (англ. Computing Machinery and Intelligence), публикувана през 1950 г. във философското списание „Ум“. Целта на този тест е да се установи възможността за изкуствено мислене, близко до човешкото. Емпиричен тест, идеята за който е предложена от Алън Тюринг в статията „Computing Machinery and Intelligence“ (англ. Computing Machinery and Intelligence), публикувана през 1950 г. във философското списание „Mind“. Целта на този тест е да определи възможността за изкуствено мислене, близко до човешкото.Стандартната интерпретация на този тест е следната: „Човек взаимодейства с един компютър и един човек. Въз основа на отговорите на въпросите той трябва да определи с кого разговаря: с човек или с компютърна програма. Задачата на компютърната програма е да подведе човек, като го принуди да направи грешен избор. Всички участници в теста не се виждат. Стандартната интерпретация на този тест е следната: „Човек взаимодейства с един компютър и един човек. Въз основа на отговорите на въпросите той трябва да определи с кого разговаря: с човек или с компютърна програма. Задачата на компютърната програма е да подведе човек, като го принуди да направи грешен избор. Всички участници в теста не се виждат. Най-общият подход предполага, че ИИ ще може да проявява поведение, което не се различава от човешкото, освен това в нормални ситуации. Тази идея е обобщение на подхода на теста на Тюринг, който гласи, че машината ще стане интелигентна, когато е в състояние да води разговор с обикновен човек и той няма да може да разбере, че говори с машината ( разговорът се провежда по кореспонденция). Най-общият подход предполага, че ИИ ще може да проявява поведение, което не се различава от човешкото, освен това в нормални ситуации. Тази идея е обобщение на подхода на теста на Тюринг, който гласи, че машината ще стане интелигентна, когато е в състояние да води разговор с обикновен човек и той няма да може да разбере, че говори с машината ( разговорът се провежда по кореспонденция).

Тест на Тюринг Стандартната интерпретация на този тест е следната: „Човек взаимодейства с един компютър и един човек. Въз основа на отговорите на въпросите той трябва да определи с кого разговаря: с човек или с компютърна програма. Задачата на компютърната програма е да подведе човек, като го принуди да направи грешен избор. Стандартната интерпретация на този тест е следната: „Човек взаимодейства с един компютър и един човек. Въз основа на отговорите на въпросите той трябва да определи с кого разговаря: с човек или с компютърна програма. Задачата на компютърната програма е да подведе човек, като го принуди да направи грешен избор. Всички участници в теста не се виждат. Ако съдията не може да каже със сигурност кой от събеседниците е човек, тогава се счита, че колата е издържала теста. За да се тества интелигентността на машината, а не способността й да разпознава устната реч, разговорът се провежда в режим "само текст", например с помощта на клавиатурата и екрана (междинен компютър). Кореспонденцията трябва да се провежда на контролирани интервали, така че съдията да не може да прави заключения въз основа на скоростта на отговорите. По времето на Тюринг компютрите реагираха по-бавно от хората. Сега това правило е необходимо, защото те реагират много по-бързо от човек. Всички участници в теста не се виждат. Ако съдията не може да каже със сигурност кой от събеседниците е човек, тогава се счита, че колата е издържала теста. За да се тества интелигентността на машината, а не способността й да разпознава устната реч, разговорът се провежда в режим "само текст", например с помощта на клавиатурата и екрана (междинен компютър). Кореспонденцията трябва да се провежда на контролирани интервали, така че съдията да не може да прави заключения въз основа на скоростта на отговорите. По времето на Тюринг компютрите реагираха по-бавно от хората. Сега това правило е необходимо, защото те реагират много по-бързо от човек. Досега никоя съществуваща компютърна система не се е доближила до преминаване на теста. Досега никоя съществуваща компютърна система не се е доближила до преминаване на теста.

Съвременен изкуствен интелект В момента при създаването на изкуствен интелект има интензивно смилане на всички предметни области, които имат поне някаква връзка с ИИ, в бази от знания. Почти всички подходи са изпробвани, но нито една изследователска група не е подходила към появата на изкуствен интелект. В момента при създаването на изкуствен интелект има интензивно смилане на всички предметни области, които имат поне някаква връзка с AI, в бази от знания. Почти всички подходи са изпробвани, но нито една изследователска група не е подходила към появата на изкуствен интелект. Изследванията на AI се присъединиха към общия поток от технологии за сингулярност (скок на видовете, експоненциално човешко развитие), като компютърни науки, експертни системи, нанотехнологии, молекулярна биоелектроника, теоретична биология, квантова теория. Изследванията на AI се присъединиха към общия поток от технологии за сингулярност (скок на видовете, експоненциално човешко развитие), като компютърни науки, експертни системи, нанотехнологии, молекулярна биоелектроника, теоретична биология, квантова теория. Резултатите от разработките в областта на ИИ влязоха във висшето и средното образование на Русия под формата на учебници по компютърни науки, които сега изучават проблемите на работата и създаването на бази от знания, експертни системи, базирани на персонални компютри, базирани на вътрешни системи за логично програмиране , както и изучаване на фундаментални въпроси на математиката и информатиката с помощта на примери.работа с модели на бази от знания и експертни системи в училища и университети. Резултатите от разработките в областта на ИИ влязоха във висшето и средното образование на Русия под формата на учебници по компютърни науки, които сега изучават проблемите на работата и създаването на бази от знания, експертни системи, базирани на персонални компютри, базирани на вътрешни системи за логично програмиране , както и изучаване на фундаментални въпроси на математиката и информатиката с помощта на примери.работа с модели на бази от знания и експертни системи в училища и университети.

Приложения на изкуствения интелект Някои от най-известните интелигентни системи: Някои от най-известните интелигентни системи: Deep Blue победи световния шампион по шах. Мачът Каспаров срещу суперкомпютър не донесе удовлетворение нито на компютърните специалисти, нито на шахматистите, а системата не беше разпозната от Каспаров. След това линията суперкомпютри на IBM се прояви в проекти за груба сила BluGene (молекулярно моделиране) и пирамидални клетъчни системи в Blue Brain, Швейцария. Deep Blue победи световния шампион по шах. Мачът Каспаров срещу суперкомпютър не донесе удовлетворение нито на компютърните специалисти, нито на шахматистите, а системата не беше разпозната от Каспаров. След това линията суперкомпютри на IBM се прояви в проекти за груба сила BluGene (молекулярно моделиране) и пирамидални клетъчни системи в Blue Brain, Швейцария. MYCIN е една от ранните експертни системи, която може да диагностицира малка подгрупа от заболявания, често толкова точно, колкото лекарите. MYCIN е една от ранните експертни системи, която може да диагностицира малка подгрупа от заболявания, често толкова точно, колкото лекарите. 20Q е вдъхновен от изкуствен интелект проект, вдъхновен от класическата игра 20 Questions. Стана много популярен, след като се появи в интернет на 20q.net. 20Q е вдъхновен от изкуствен интелект проект, вдъхновен от класическата игра 20 Questions. Стана много популярен, след като се появи в интернет на 20q.net. Гласово разпознаване. Системи като ViaVoice са в състояние да обслужват потребителите. Гласово разпознаване. Системи като ViaVoice са в състояние да обслужват потребителите. Роботите в годишния турнир RoboCup се състезават в опростена форма на футбол. Роботите в годишния турнир RoboCup се състезават в опростена форма на футбол. Банките прилагат системи за изкуствен интелект (AI) в застрахователните дейности (актюерска математика), когато играят на фондовата борса и управляват имущество. Методите за разпознаване на образи (включително както по-сложни, така и специализирани, и невронни мрежи) се използват широко при оптично и акустично разпознаване (включително текст и реч), медицинска диагностика, спам филтри, системи за противовъздушна отбрана (идентификация на целта), както и за осигуряване на редица други задачи за национална сигурност. Банките прилагат системи за изкуствен интелект (AI) в застрахователните дейности (актюерска математика), когато играят на фондовата борса и управляват имущество. Методите за разпознаване на образи (включително както по-сложни, така и специализирани, и невронни мрежи) се използват широко при оптично и акустично разпознаване (включително текст и реч), медицинска диагностика, спам филтри, системи за противовъздушна отбрана (идентификация на целта), както и за осигуряване на редица други задачи за национална сигурност. Разработчиците на компютърни игри използват AI в различна степен на сложност. Това формира концепцията за „игров изкуствен интелект“. Стандартните AI задачи в игрите са намиране на път в 2D или 3D пространство, симулиране на поведението на бойна единица, изчисляване на правилната икономическа стратегия и т.н. Разработчиците на компютърни игри използват AI в различна степен на сложност. Това формира концепцията за „игров изкуствен интелект“. Стандартните AI задачи в игрите са намиране на път в 2D или 3D пространство, симулиране на поведението на бойна единица, изчисляване на правилната икономическа стратегия и т.н.

ASIMO Asimo (съкратено от Advanced Step in Innovative Mobility) е андроид робот. Създаден от Honda Corporation, в Wako Fundamental Technical Research Center (Япония). Височина 130 см, тегло 54 кг. Може да се движи със скорост на бързо ходещ човек до 6 км/ч. Asimo (съкратено от Advanced Step in Innovative Mobility) е робот за Android. Създаден от Honda Corporation, в Wako Fundamental Technical Research Center (Япония). Височина 130 см, тегло 54 кг. Може да се движи със скорост на бързо ходещ човек до 6 км/ч. Според информация от 2007 г. в света има 46 копия на ASIMO. Производствената цена на всеки от тях не надвишава един милион долара, а някои роботи дори могат да бъдат наети за $ на година (около $ на месец). Според информация от 2007 г. в света има 46 копия на ASIMO. Производствената цена на всеки от тях не надвишава един милион долара, а някои роботи дори могат да бъдат наети за $ на година (около $ на месец). Представители на Honda казват, че това правило е само отдаването под наем, а не продажбата, понякога им създава проблеми. Например по време на демонстрацията на ASIMO пред определен арабски шейх беше много трудно за инженерите да обяснят, че роботът по принцип не се продава за никакви пари. Представители на Honda казват, че това правило е само отдаване под наем, но не и продажба понякога им създава проблеми. Например, по време на демонстрацията на ASIMO пред определен арабски шейх, беше много трудно за инженерите да обяснят, че роботът по принцип не се продава за никакви пари. ASIMO е в състояние да различава хората по специални карти, които се носят на гръден кош. Асимо може да се изкачва по стълбите. ASIMO е в състояние да различава хората по специални карти, които се носят на гърдите. Асимо може да се изкачва по стълбите.

Технология за разпознаване на ASIMO С модела ASIMO от 2000 г. Honda добави множество функции към робота, които му позволяват да общува по-добре с хората. Тези функции попадат в пет категории: С модела ASIMO от 2000 г., Honda добави множество функции към робота, които му позволяват да общува по-добре с хората. Тези функции са разделени на пет категории: Разпознаване на движещи се обекти Разпознаване на движещи се обекти ASIMO има вградена видеокамера в главата си. С негова помощ ASIMO може да следи движенията на голям брой обекти, като определя разстоянието до тях и посоката. Практическите приложения на тази функция са: способността да се следят движенията на хората (чрез панорамиране на камерата), възможността да се следва човек и способността да се „поздравява“ човек, когато той дойде в обсега. ASIMO има вградена видеокамера в главата си. С негова помощ ASIMO може да следи движенията на голям брой обекти, като определя разстоянието до тях и посоката. Практическите приложения на тази функция са: способността да се следят движенията на хората (чрез панорамиране на камерата), възможността да се следва човек и способността да се „поздравява“ човек, когато той дойде в обсега. Разпознаване на жестове Разпознаване на жестове ASIMO също може правилно да интерпретира движенията на ръцете, като по този начин разпознава жестовете. В резултат на това е възможно да давате команди на ASIMO не само с гласа си, но и с ръцете си. Например, ASIMO разбира кога събеседникът ще му стисне ръката и кога махва с ръка, казвайки „Сбогом“. ASIMO може също да разпознае жестове за насочване, като например "отиди там". ASIMO също може правилно да интерпретира движенията на ръцете, като по този начин разпознава жестовете. В резултат на това е възможно да давате команди на ASIMO не само с гласа си, но и с ръцете си. Например, ASIMO разбира кога събеседникът ще му стисне ръката и кога махва с ръка, казвайки „Сбогом“. ASIMO може също да разпознае жестове за насочване, като например "отиди там". Разпознаване на околната среда Разпознаване на околната среда ASIMO е в състояние да разпознава обекти и повърхности, благодарение на което може да действа безопасно за себе си и за другите. Например, ASIMO притежава концепцията за "стъпка" и няма да падне по стълбите, ако не е бутнато. Освен това ASIMO знае как да се движи, заобикаляйки хората, които му пречат. ASIMO е в състояние да разпознава обекти и повърхности, благодарение на което може да действа безопасно за себе си и за другите. Например, ASIMO притежава концепцията за "стъпка" и няма да падне по стълбите, ако не е бутнато. Освен това ASIMO знае как да се движи, заобикаляйки хората, които му пречат. Дискриминация на звуци Дискриминация на звуци Дискриминацията на звуците се осъществява благодарение на системата HARK, която използва масив от осем микрофона, разположени на главата и тялото на android. Той открива откъде идва звукът и отделя всеки глас от външния шум. В същото време не посочва броя на източниците на звук и тяхното местоположение. В момента HARK е в състояние надеждно (70-80% точност) да разпознава три речеви потока, тоест ASIMO е в състояние да улови и възприеме речта на трима души наведнъж, което не е достъпно за обикновен човек. Роботът може да реагира на собственото си име, да обръща глава към хората, с които говори, и да се обръща към неочаквани и смущаващи звуци, като звук от падащи мебели. Дискриминацията на звуците се осъществява благодарение на системата HARK, която използва масив от осем микрофона, разположени на главата и тялото на android. Той открива откъде идва звукът и отделя всеки глас от външния шум. В същото време не посочва броя на източниците на звук и тяхното местоположение. В момента HARK е в състояние надеждно (70-80% точност) да разпознава три речеви потока, тоест ASIMO е в състояние да улови и възприеме речта на трима души наведнъж, което не е достъпно за обикновен човек. Роботът може да реагира на собственото си име, да обръща глава към хората, с които говори, и да се обръща към неочаквани и смущаващи звуци, като звук от падащи мебели. Разпознаване на лица Разпознаване на лица ASIMO е в състояние да разпознава познати лица, дори когато се движите. Тоест, когато самият ASIMO се движи, лицето на човек се движи или и двата обекта се движат. Роботът може да различи около десет различни лица. Щом ASIMO разпознае някого, той веднага се обръща към човека, когото разпознава по име. ASIMO е в състояние да разпознава познати лица дори по време на движение. Тоест, когато самият ASIMO се движи, лицето на човек се движи или и двата обекта се движат. Роботът може да различи около десет различни лица. Щом ASIMO разпознае някого, той веднага се обръща към човека, когото разпознава по име. Работа в мрежа ASIMO знае как да използва Интернет и локални мрежи. ASIMO знае как да използва Интернет и локални мрежи. След като се свърже с локалната мрежа у дома, ASIMO ще може да разговаря с посетителите чрез интеркома и след това да докладва на собственика, който е дошъл. След като собственикът се съгласи да приеме гости, ASIMO ще може да отвори вратата и да доведе посетителя на правилното място. След като се свърже с локалната мрежа у дома, ASIMO ще може да разговаря с посетителите чрез интеркома и след това да докладва на собственика, който е дошъл. След като собственикът се съгласи да приеме гости, ASIMO ще може да отвори вратата и да доведе посетителя на правилното място.

Android Android е хуманоиден робот. Думата идва от гръцкото andr-, което означава „лице, мъж, мъжки род“, и наставката -eides, което означава „подобен, подобен“ (от eidos). Думата робот дроид от епоса „Междузвездни войни“ Джордж Лукас получи чрез намаляване от „андроид“. Android е хуманоиден робот. Думата идва от гръцкото andr-, което означава „лице, мъж, мъжки род“, и наставката -eides, което означава „подобен, подобен“ (от eidos). Думата робот дроид от епоса „Междузвездни войни“ Джордж Лукас получи чрез намаляване от „андроид“. Първото споменаване на термина android се приписва на Алберт от Кьолн (1270 г.). Значителна роля в популяризирането на термина изигра френският писател Филип Огюст Матиас Вилиер де Лил-Адам Матиас (Mathias Villiers de lIsle-Adam) (), в произведението му „Eve на бъдещето“ („L „Ève future“) да се позовава на хуманоиден робот, описващ изкуствена жена Адали (Хадали). Адали говореше с помощта на фонограф, издавайки един след друг класически цитати. Според друга версия, думата андроид идва от създателя на първите механични играчки, Анри Дроз.Първото споменаване на термина андроид се приписва на Алберт Кьолнски (1270 г.). Значителна роля в популяризирането на термина играе френският писател Филип Огюст Матиас Вилиер дьо Лил-Адам Матиас (Mathias Villiers de lIsle-Adam ) (), в работата си „Future Eve“ („L „Ève future“) да се отнася до хуманоиден робот, описващ изкуствената жена Адали (Хадали). Адали говореше с помощта на фонограф, раздавайки един след друг класически цитати. Според друга версия думата android идва от създателя на първите механични играчки Анри Дроз.

Съвременните хуманоидни роботи Айко е робот-момиче с имитация на човешки чувства: докосване, слух, говор, зрение. Айко е момиче-робот с имитация на човешки сетива: докосване, слух, говор, зрение. Робот Айнщайн Главата на робот с външния вид на Айнщайн. Модел за тестване и възпроизвеждане на човешки емоции от робот. Робот Айнщайн Главата на робот с външния вид на Айнщайн. Модел за тестване и възпроизвеждане на човешки емоции от робот. EveR-1 е робот, който прилича на 20-годишна корейка: висока е 1,6 метра и тежи около 50 килограма. Очаква се машини като EveR да служат като водачи, предоставяйки информация в универсални магазини и музеи, както и да забавляват децата. EveR-1 е робот, който прилича на 20-годишна корейка: висока е 1,6 метра и тежи около 50 килограма. Очаква се машини като EveR да служат като водачи, предоставяйки информация в универсални магазини и музеи, както и да забавляват децата. Момиче робот HRP-4C, предназначено за показване на дрехи. Роботът е висок 158 см и тежи 43 кг, включително батерии. Що се отнася до степените на свобода, те са 42, например има три от тях в бедрата и шията и осем в лицето, те дават възможност за изразяване на емоции. Момиче робот HRP-4C, предназначено за показване на дрехи. Роботът е висок 158 см и тежи 43 кг, включително батерии. Що се отнася до степените на свобода, те са 42, например има три от тях в бедрата и шията и осем в лицето, те дават възможност за изразяване на емоции. Repliee R-1 е хуманоиден робот с вид на японско петгодишно момиченце, предназначен да се грижи за възрастни и неработоспособни хора. Repliee R-1 е хуманоиден робот с вид на японско петгодишно момиченце, предназначен да се грижи за възрастни и неработоспособни хора. Момичето робот Repliee Q2, условно озаглавено Repliee Q1expo, беше показано на Световното изложение, проведено в Аичи, Япония. На демонстрациите той играеше ролята на телевизионен интервюиращ, докато непрекъснато общуваше с хората. Роботът е оборудван с всепосочни камери, микрофони и сензори, които позволяват на Repliee Q2 да разпознава човешката реч и жестове без особени затруднения. Момичето робот Repliee Q2, условно озаглавено Repliee Q1expo, беше показано на Световното изложение, проведено в Аичи, Япония. На демонстрациите той играеше ролята на телевизионен интервюиращ, докато непрекъснато общуваше с хората. Роботът е оборудван с всепосочни камери, микрофони и сензори, които позволяват на Repliee Q2 да разпознава човешката реч и жестове без особени затруднения. Ибн Сина андроид, кръстен на древния арабски философ и лекар. Един от най-модерните модерни (2010) андроиди. Говори арабски. Той е в състояние самостоятелно да намери своето място в самолета, да общува с хората. Разпознава изражението на лицето на говорещия и използва изражения на лицето, подходящи за ситуацията. Устните му се движат доста монотонно, но се отбелязва, че той е особено добър в повдигането на вежди и присвиването на очите. Ибн Сина андроид, кръстен на древния арабски философ и лекар. Един от най-модерните модерни (2010) андроиди. Говори арабски. Той е в състояние самостоятелно да намери своето място в самолета, да общува с хората. Разпознава изражението на лицето на говорещия и използва изражения на лицето, подходящи за ситуацията. Устните му се движат доста монотонно, но се отбелязва, че той е особено добър в повдигането на вежди и присвиването на очите.

Перспективи Решаване на проблемите, свързани с приближаването на специализираните AI системи към човешките способности и тяхното интегриране, което се осъществява от човешката природа Решаване на проблемите, свързани с приближаването на специализираните AI системи към човешките способности и тяхната интеграция, която се осъществява от човека природата създаде AI системи в единна система, способна да решава проблемите на човечеството Създаване на изкуствен интелект, представляващ интегрирането на вече създадени AI системи в единна система, способна да решава проблемите на човечеството

Blue Brain Project Blue Brain Project Може ли мозък, който мисли, помни, взема решения и точно съвпада с биологичния мозък, да бъде симулиран от суперкомпютър? В сутерена на университета в Лозана в Швейцария има четири черни кутии с размер на хладилник, пълни с 2000 IBM микропроцесора, подредени в повтарящи се редове. Заедно те образуват процесорното ядро ​​на машина, способна да извършва 22,8 трилиона операции в секунда. Не съдържа движещи се части и е напълно безшумен. Когато компютърът е включен, единственото нещо, което можете да чуете, е продължителното бръмчене на мощните климатици. Това е основният компютър на проекта Blue Brain. Може ли мозък, който мисли, помни, взема решения и точно съвпада с биологичния мозък, да бъде симулиран с помощта на суперкомпютър? В сутерена на университета в Лозана в Швейцария има четири черни кутии с размер на хладилник, пълни с 2000 IBM микропроцесора, подредени в повтарящи се редове. Заедно те образуват процесорното ядро ​​на машина, способна да извършва 22,8 трилиона операции в секунда. Не съдържа движещи се части и е напълно безшумен. Когато компютърът е включен, единственото нещо, което можете да чуете, е продължителното бръмчене на мощните климатици. Това е основният компютър на проекта Blue Brain. Името на този суперкомпютър трябва да се разбира буквално: всеки от неговите микрочипове: всеки негов процесор е програмиран да действа като истински неврон в истински мозък. Поведението на този компютър възпроизвежда с шокираща точност клетъчните събития, които се развиват в мозъка. „Това е първият модел на мозъка, изграден отдолу нагоре“, казва Хенри Маркрам, невролог от Федералния политехнически институт в Лозана и директор на проекта Blue Brain. Предложени са много различни модели, но това е единственият, който е напълно биологично точен. Започнахме нашата работа с най-основните факти за мозъка." Името на този суперкомпютър трябва да се разбира буквално: всеки от неговите микрочипове: всеки негов процесор е програмиран да действа като истински неврон в истински мозък. Поведението на този компютър възпроизвежда с шокираща точност клетъчните събития, които се развиват в мозъка. „Това е първият модел на мозъка, изграден отдолу нагоре“, казва Хенри Маркрам, невролог от Федералния политехнически институт в Лозана и директор на проекта Blue Brain. Предложени са много различни модели, но това е единственият, който е напълно биологично точен. Започнахме нашата работа с най-основните факти за мозъка."

Преди стартирането на проекта Blue Brain, Markram го сравнява с проекта за секвениране на човешкия геном, който мнозина смятат за смешен или за форма на самореклама. Когато стартира проекта през лятото на 2005 г. като съвместно предприятие с IBM, също не липсваха скептици. Учените разкритикуваха проекта като скъпоструваща самоизмама, крещяща загуба на пари и талант. Те твърдят, че невронауката не се нуждае от компютри; има нужда от повече молекулярни биолози. Тери Сейновски, известен изчислителен невролог в Института Солк, обяви, че проектът Blue Brain е обречен на провал, защото мозъкът е твърде мистериозен за моделиране. Но отношението на Маркрам към проблема беше различно. „Исках да моделирам мозъка именно защото не го разбираме“, каза той. "Най-добрият начин да разберете как работи нещо е да го изградите от нулата." Преди стартирането на проекта Blue Brain, Markram го сравнява с проекта за секвениране на човешкия геном, който мнозина смятат за смешен или за форма на самореклама. Когато стартира проекта през лятото на 2005 г. като съвместно предприятие с IBM, също не липсваха скептици. Учените разкритикуваха проекта като скъпоструваща самоизмама, крещяща загуба на пари и талант. Те твърдят, че невронауката не се нуждае от компютри; има нужда от повече молекулярни биолози. Тери Сейновски, известен изчислителен невролог в Института Солк, обяви, че проектът Blue Brain е обречен на провал, защото мозъкът е твърде мистериозен за моделиране. Но отношението на Маркрам към проблема беше различно. „Исках да моделирам мозъка именно защото не го разбираме“, каза той. "Най-добрият начин да разберете как работи нещо е да го изградите от нулата." В момента проектът Blue Brain е на критичен кръстопът. Първата фаза на проекта, фазата „доказателство за възможност“, е към своя край. Повечето от възраженията на скептиците бяха опровергани. Отне по-малко от две години на суперкомпютъра Blue Brain да симулира неврокортикалната колона, която е микроскопична част от мозъка, съдържаща около неврони, с 30 милиона синоптични връзки между тях. „Колоната работи и работи“, каза Маркрам, „сега просто трябва да я увеличим.“ Учените от Blue Brain Project са уверени, че през следващите няколко години ще могат да симулират целия мозък. Ако направим този мозък правилен, той ще направи всичко“, казва Маркрам. Питам дали това включва самосъзнание: възможно ли е да се влее дух в машина? „Когато казвам всичко, имам предвид всичко“, казва Маркрам с палава усмивка на лицето. В момента проектът Blue Brain е на критичен кръстопът. Първата фаза на проекта, фазата „доказателство за възможност“, е към своя край. Повечето от възраженията на скептиците бяха опровергани. Отне по-малко от две години на суперкомпютъра Blue Brain да симулира неврокортикалната колона, която е микроскопична част от мозъка, съдържаща около неврони, с 30 милиона синоптични връзки между тях. „Колоната работи и работи“, каза Маркрам, „сега просто трябва да я увеличим.“ Учените от Blue Brain Project са уверени, че през следващите няколко години ще могат да симулират целия мозък. Ако направим този мозък правилен, той ще направи всичко“, казва Маркрам. Питам дали това включва самосъзнание: възможно ли е да се влее дух в машина? „Когато казвам всичко, имам предвид всичко“, казва Маркрам с палава усмивка на лицето.

Изкуствена нервна система Руските учени направиха първата стъпка в създаването на изкуствен интелект, като създадоха изкуствена нервна система по примера на червей. Руските учени успяха да създадат изкуствена нервна система, което е първата стъпка към създаването на изкуствен интелект. Руските учени направиха първата стъпка в създаването на изкуствен интелект, като създадоха изкуствена нервна система по примера на червей. Руските учени успяха да създадат изкуствена нервна система, което е първата стъпка към създаването на изкуствен интелект. За да направят това, те задълбочено проучиха тялото на червей с прости нерви. След това с помощта на компютър изградиха негов виртуален модел и пресъздадоха цялата структура на нервната му система. Видеото показва как под микроскоп прозрачен червей потрепва, след това замръзва, след което се свива на топка. За мозъчните учени това видео е като холивудски блокбъстър. "Червеят не е герой на компютърна игра, чието поведение е предварително програмирано. Действията му са непредвидими, като тези на живо същество... Това все още не е изкуствен интелект, а вече е изкуствена нервна система", обясняват учените. . За да направят това, те задълбочено проучиха тялото на червей с прости нерви. След това с помощта на компютър изградиха негов виртуален модел и пресъздадоха цялата структура на нервната му система. Видеото показва как под микроскоп прозрачен червей потрепва, след това замръзва, след което се свива на топка. За мозъчните учени това видео е като холивудски блокбъстър. "Червеят не е герой на компютърна игра, чието поведение е предварително програмирано. Действията му са непредвидими, като тези на живо същество... Това все още не е изкуствен интелект, а вече е изкуствена нервна система", обясняват учените. . Андрей Палянов, изследовател от Института по информационни системи на Сибирския клон на Руската академия на науките на името на А. П. Ершов, казва: „Тези сиви конусовидни неща символизират мускулите на невроните, имат обект и 95 мускулни клетки – всички те са представени тук, а малките сфери и връзките между тях са едни и същи неврони". Андрей Палянов, изследовател от Института по информационни системи на Сибирския клон на Руската академия на науките на името на А. П. Ершов, казва: „Тези сиви конусовидни неща символизират мускулите на невроните, имат обект и 95 мускулни клетки – всички те са представени тук, а малките сфери и връзките между тях са едни и същи неврони". Първо, учените изградиха тялото на червей във виртуално пространство. Спазват се всички пропорции, дори формата и принципът на мускулна контракция са същите като при истинската нематода. Но за да се съживи това тяло, беше необходимо да се прехвърли цялата структура на нервната система към компютъра. „Живата нематода включва такива системи, които все още не можем да възпроизведем – това е система на храносмилане, размножаване, клетъчно делене“, казва ученият. Според него обемът на човешкия мозък е десет до единадесета степен на неврони. Това е толкова много, че днес е невъзможно да си представим компютър, който може да побере целия човешки мозък, ако може да бъде дигитализиран.
General Motors предлага автомобилите да бъдат заменени с скутери с изкуствен интелект. Американската компания General Motors вече знае каква ще бъде колата на бъдещето. Те вече представиха на вниманието на всички най-новия концептуален апарат EN-V. Този модел се характеризира с особени характеристики: много малки размери, само две колела, които са разположени успоредно, а най-големият плюс е най-голямата автономност от човешките действия. В момента мнозина се опитват да си представят каква ще бъде колата в бъдеще, General Motors се доближи до това, следвайки екологичния път. Според Auto car General Motors, те създадоха EN-V заедно с китайската фирма SAIC. Според мнозина този модел замени хибрида Chevrolet Volt по отношение на радикалност. Има три версии и всяка от тях е базирана на платформата chabolda. Височината на всяка смяна е 1,82 m, ширина - 1,21 m, дължина - 1,21 m. Тегло под 400 кг. Гладкост на производствения материал и карбон. Американската компания General Motors вече знае каква ще бъде колата на бъдещето. Те вече представиха на вниманието на всички най-новия концептуален апарат EN-V. Този модел се характеризира с особени характеристики: много малки размери, само две колела, които са разположени успоредно, а най-големият плюс е най-голямата автономност от човешките действия. В момента мнозина се опитват да си представят каква ще бъде колата в бъдеще, General Motors се доближи до това, следвайки екологичния път. Според Auto car General Motors, те създадоха EN-V заедно с китайската фирма SAIC. Според мнозина този модел замени хибрида Chevrolet Volt по отношение на радикалност. Има три версии и всяка от тях е базирана на платформата chabolda. Височината на всяка смяна е 1,82 m, ширина - 1,21 m, дължина - 1,21 m. Тегло под 400 кг. Гладкост на производствения материал и карбон. Конкретната компилация е основната странност. Поради наличието на 2 автомобила, EN-V е много подобен на велосипед Segway, който благодарение на хидроскопичните сензори за течности може да предопредели дисбаланс. Също така тяхната прилика е пълната липса на кабина. Но основният плюс в маневреността. В този модел две седалки са разположени вътре. Мощността на електродвигателя, който задвижва ролките, е 3 kW. И се захранва от йонно-литиево устройство. Моделът се регулира не само чрез автономна електрическа връзка, но и чрез газ и спирачки заедно с ръчно задвижване. General Motors обещава скорост на модела от само 40 км/ч. Повечето смятат, че това е много малко за съвременните мегаполиси. Разбира се, миниатюрният размер и високата маневреност са голям плюс. Но достатъчно ли е това за колата на бъдещето? EN-V е екологичен, футуристичен и практичен. Поради уникалността на вътрешните резерви, този модел може да се движи самостоятелно на автопилот. В този случай самото устройство ще може да поема алтернативни маршрути в задръствания на огромни столични райони, без намесата на водача. Малките размери и маневреността не пречеха на достатъчната безопасност както за водача, така и за пътника. Така вероятността от злополука е значително намалена. Разбира се, моделът все още трябва да бъде подобрен. И възниква въпросът дали масовото производство ще бъде страхотно? В крайна сметка шофьорите наистина не искат да сменят колите си на EN-V. Конкретната компилация е основната странност. Поради наличието на 2 автомобила, EN-V е много подобен на велосипед Segway, който благодарение на хидроскопичните сензори за течности може да предопредели дисбаланс. Също така тяхната прилика е пълната липса на кабина. Но основният плюс в маневреността. В този модел две седалки са разположени вътре. Мощността на електродвигателя, който задвижва ролките, е 3 kW. И се захранва от йонно-литиево устройство. Моделът се регулира не само чрез автономна електрическа връзка, но и чрез газ и спирачки заедно с ръчно задвижване. General Motors обещава скорост на модела от само 40 км/ч. Повечето смятат, че това е много малко за съвременните мегаполиси. Разбира се, миниатюрният размер и високата маневреност са голям плюс. Но достатъчно ли е това за колата на бъдещето? EN-V е екологичен, футуристичен и практичен. Поради уникалността на вътрешните резерви, този модел може да се движи самостоятелно на автопилот. В този случай самото устройство ще може да поема алтернативни маршрути в задръствания на огромни столични райони, без намесата на водача. Малките размери и маневреността не пречеха на достатъчната безопасност както за водача, така и за пътника. Така вероятността от злополука е значително намалена. Разбира се, моделът все още трябва да бъде подобрен. И възниква въпросът дали масовото производство ще бъде страхотно? В крайна сметка шофьорите наистина не искат да сменят колите си на EN-V.

Мобилни комуникации и AI Победителят в конкурса Project Bluesky, чиято цел беше „да създаде най-добрия телефон от всички“. И Кристина Фераз го създаде. Победителят в състезанието Project Bluesky, чиято цел беше „да създаде най-добрия телефон сред всички“. И Кристина Фераз го създаде. Този телефон поддържа разпознаване на пръстови отпечатъци на потребителя, което от своя страна активира неговия акаунт, докато в режим на готовност устройството е празна, избледняла повърхност. Този телефон поддържа разпознаване на пръстови отпечатъци на потребителя, което от своя страна активира неговия акаунт, докато в режим на готовност устройството е празна, избледняла повърхност. В работен режим интерфейсът на устройството е истинска триизмерна система, която използва изкуствен интелект за промяна на външния вид на настройките и приложенията, както и в съответствие с предпочитанията на потребителя и използваните шаблони. И накрая, основното предимство на устройството е неговият сензорен дисплей с „нарастващи“ клавиши (това наистина е триизмерен интерфейс, осезаем, а не нарисуван).

Заключение Ключовият фактор, определящ развитието на AI технологиите днес, е темпът на нарастване на изчислителната мощност на компютрите, тъй като принципите на човешката психика все още остават неясни (на ниво на детайлност, достъпно за моделиране). Следователно темите на конференциите за изкуствен интелект изглеждат доста стандартни и почти не са се променили в състава си от доста дълго време. Но нарастването на производителността на съвременните компютри, съчетано с подобряването на качеството на алгоритмите, периодично прави възможно прилагането на различни научни методи на практика. Случвало се е с интелектуални играчки, случва се и с домашни роботи. Ключовият фактор, определящ развитието на AI технологиите днес, е темпът на нарастване на изчислителната мощност на компютрите, тъй като принципите на човешката психика все още остават неясни (на ниво на детайлност, достъпно за моделиране). Следователно темите на конференциите за изкуствен интелект изглеждат доста стандартни и почти не са се променили в състава си от доста дълго време. Но нарастването на производителността на съвременните компютри, съчетано с подобряването на качеството на алгоритмите, периодично прави възможно прилагането на различни научни методи на практика. Случвало се е с интелектуални играчки, случва се и с домашни роботи. Временно забравените методи за просто изброяване на опции (както в шах програмите) ще бъдат отново интензивно разработени, като се използва изключително опростено описание на обекти. Но с помощта на този подход (основният ресурс за успешното му приложение е производителността) ще бъде възможно да се решат, както се очаква, много много различни проблеми (например от областта на криптографията). Доста прости, но ресурсоемки алгоритми за адаптивно поведение ще помогнат на автономните устройства да работят уверено в сложен свят. В същото време целта е да се разработят системи, които не приличат на човек, а действат като личност. Временно забравените методи за просто изброяване на опции (както в шах програмите) ще бъдат отново интензивно разработени, като се използва изключително опростено описание на обекти. Но с помощта на този подход (основният ресурс за успешното му приложение е производителността) ще бъде възможно да се решат, както се очаква, много много различни проблеми (например от областта на криптографията). Доста прости, но ресурсоемки алгоритми за адаптивно поведение ще помогнат на автономните устройства да работят уверено в сложен свят. В същото време целта е да се разработят системи, които не приличат на човек, а действат като личност. Учените се опитват да погледнат в по-далечното бъдеще. Възможно ли е да се създават самостоятелни устройства, които, ако е необходимо, самостоятелно събират подобни копия на себе си (умножават)? Способна ли е науката да създава подходящи алгоритми? Ще можем ли да управляваме такива машини? Все още няма отговори на тези въпроси. Ще продължи активното въвеждане на формална логика в приложните системи за представяне и обработка на знания. В същото време подобна логика не е в състояние да отразява напълно реалния живот и ще има интегриране на различни системи за извод в единични черупки. В този случай може да е възможно да се премине от концепцията за подробно представяне на информация за обекти и техники за манипулиране на тази информация към по-абстрактни формални описания и използване на универсални механизми за извод, а самите обекти ще се характеризират с малък масив от данни, базиран на вероятностните разпределения на характеристиките. Учените се опитват да погледнат в по-далечното бъдеще. Възможно ли е да се създават самостоятелни устройства, които, ако е необходимо, самостоятелно събират подобни копия на себе си (умножават)? Способна ли е науката да създава подходящи алгоритми? Ще можем ли да управляваме такива машини? Все още няма отговори на тези въпроси. Ще продължи активното въвеждане на формална логика в приложните системи за представяне и обработка на знания. В същото време подобна логика не е в състояние да отразява напълно реалния живот и ще има интегриране на различни системи за извод в единични черупки. В този случай може да е възможно да се премине от концепцията за подробно представяне на информация за обекти и техники за манипулиране на тази информация към по-абстрактни формални описания и използване на универсални механизми за извод, а самите обекти ще се характеризират с малък масив от данни, базиран на вероятностните разпределения на характеристиките. Областта на ИИ, която се превърна в зряла наука, се развива постепенно - бавно, но стабилно напред. Следователно резултатите са доста добре предвидими, въпреки че по пътя не са изключени внезапни пробиви, свързани със стратегически инициативи. Например, през 80-те години на миналия век Националната компютърна инициатива на САЩ извади много области на ИИ от лабораторията и оказа значително влияние върху развитието на теорията за високопроизводителни изчисления и нейното приложение в много приложни проекти. Подобни инициативи най-вероятно ще се появят на пресечната точка на различни математически дисциплини – теория на вероятностите, невронни мрежи, размита логика. Областта на ИИ, която се превърна в зряла наука, се развива постепенно - бавно, но стабилно напред. Следователно резултатите са доста добре предвидими, въпреки че по пътя не са изключени внезапни пробиви, свързани със стратегически инициативи. Например, през 80-те години на миналия век Националната компютърна инициатива на САЩ извади много области на ИИ от лабораторията и оказа значително влияние върху развитието на теорията за високопроизводителни изчисления и нейното приложение в много приложни проекти. Подобни инициативи най-вероятно ще се появят на пресечната точка на различни математически дисциплини – теория на вероятностите, невронни мрежи, размита логика.

За първи път идеята за създаване на изкуствено подобие на човешкия ум е изразена от Реймънд Лул

(1235-1315), който още през 14 век се опитва да създаде машина за решаване на различни проблеми въз основа на обща класификация на понятията.

През 17 век Готфрид Лайбниц (1646-1716) и Рене Декарт (1596-1650) разработиха тази идея независимо един от друг, като предложиха универсални езици за класификацията на всички науки.

Тези идеи залегнаха в основата на теоретичните разработки в областта на изкуствения интелект.

Развитието на изкуствения интелект след създаването на компютрите

Развитието на AI като научно направление стана възможно едва след създаването на компютрите

Това се случи през 40-те години на XX век.

По същото време Норберт Винер (1894-1964) създава своите фундаментални трудове върху новата наука – кибернетиката.

Кибернетиката (от гръцки - „изкуството на управление“) е науката за общите закони, управляващи процесите на управление и предаване на информация в различни системи, било то машини, живи организми или общество.

Терминът "изкуствен интелект"

Терминът "изкуствен интелект" (изкуствен интелект) е предложен през 1956 г

едноименния семинар в

Станфордския университет САЩ.

Скоро след признаването на изкуствения интелект като самостоятелен клон на науката, имаше разделение на две основни области: неврокибернетика и кибернетика на черната кутия.

Основната идея на неврокибернетиката

Единственото нещо, което може да мисли, е човешкият мозък.

Следователно всяко „мислещо устройство“ трябва по някакъв начин да възпроизвежда своята структура.

Неврокибернетиката е фокусирана върху хардуерно моделиране на структури, подобни на структурата на мозъка.

Създадени са елементи, подобни на невроните и техните комбинации във функциониращи системи (невроните са мозъчни клетки, взаимодействащи помежду си). Тези системи се наричат невронни мрежи.

Невронни мрежи

Първите невронни мрежи са създадени в края на 50-те години. Американските учени Г. Розенблат и П. Маккулок. Това бяха опити за създаване на системи, които симулират човешкото око и взаимодействието му с мозъка. Устройството е персептрон.

През 70-80-те години. броят на работите в тази посока започна да намалява.

Неврокибернетика в Япония

В средата на 80-те години. в Япония, като част от разработването на базиран на знания компютър от 5-то поколение е създаден компютърът от 6-то поколение, или неврокомпютър.

По това време ограниченията върху паметта и скоростта на практика бяха премахнати.

Появиха се транспютъри – паралелни компютри, които взаимодействат с неограничен брой микропроцесори.

От транспютри до неврокомпютри - една стъпка.

Три съвременни подхода за изграждане на невронни мрежи

Хардуер - създаването на специални компютри, карти за разширение, чипсети, които реализират всички алгоритми.

Софтуер - създаването на програми и инструменти, предназначени за високопроизводителни компютри. Невронните мрежи се създават в паметта на компютъра, цялата работа се извършва от собствените му процесори.

Хибридът е комбинация от първите две.

Кибернетика на черната кутия

Основната идея е, че няма значение как е подредено „мислещото устройство“. Основното е, че той реагира на дадени входни сигнали по същия начин, както човешкият мозък.

Тази тенденция беше фокусирана върху търсене на алгоритмирешаване на интелектуални проблеми върху съществуващи компютърни модели.