Inteligența artificială capacitățile sale și potențiala prezentare. Prezentare pe tema: Inteligența artificială. Cum sunt create sistemele inteligente
slide 1
slide 2
slide 3
slide 4
slide 5
slide 6
Slide 7
Slide 8
Slide 9
Slide 10
diapozitivul 11
O prezentare pe tema „Inteligenta artificiala” (Grada 8) poate fi descarcata absolut gratuit de pe site-ul nostru. Subiectul proiectului: Informatica. Diapozitivele și ilustrațiile colorate vă vor ajuta să vă mențineți colegii de clasă sau publicul interesat. Pentru a vizualiza conținutul, utilizați playerul sau, dacă doriți să descărcați raportul, faceți clic pe textul corespunzător de sub player. Prezentarea conține 11 diapozitive.
Diapozitive de prezentare
slide 1
Inteligență artificială
Problema creării minții umane
slide 2
slide 3
Cum gândește o persoană?
Oamenii de știință din întreaga lume se gândesc la această întrebare. Scopul cercetării lor este de a crea un model de inteligență umană și de a-l implementa pe un computer. Puțin simplificat, scopul menționat mai sus sună astfel: - Să învețe mașina să gândească.
slide 4
Scopul creării inteligenței artificiale
construirea unui sistem inteligent informatic universal menit sa rezolve anumite tipuri de probleme, care sa gaseasca solutii la toate (sau cel putin la majoritatea) problemelor neformalizate, cu eficienta comparabila cu cea umana sau superioara acesteia.
slide 5
Principalele abordări ale dezvoltării AI:
de sus în jos (în engleză Top-Down AI), semiotică - crearea de sisteme expert, baze de cunoștințe și sisteme de inferență care imită procese mentale de nivel înalt: gândire, raționament, vorbire, emoții, creativitate etc.; AI de jos în sus, biologic - studiul rețelelor neuronale și al calculelor evolutive care modelează comportamentul inteligent bazat pe elemente biologice, precum și crearea unor sisteme de calcul adecvate, cum ar fi un neurocomputer sau un biocomputer.
slide 6
Activitati umane
Există multe activități umane care nu pot fi programate în avans. De exemplu: compunerea de muzică și poezie, demonstrarea unei teoreme, traducerea literară dintr-o limbă străină, diagnosticarea și tratarea unei boli și multe altele.
Slide 7
Poate o mașină să gândească singură?
Dezvoltatorii sistemelor AI încearcă doar să învețe o mașină, ca o persoană, să construiască independent un program al acțiunilor sale, pe baza condițiilor problemei. Scopul este de a transforma computerul dintr-un executor formal într-un executor intelectual.
Slide 8
Cum sunt create sistemele inteligente
Sistemele de inteligență artificială funcționează pe baza bazelor de cunoștințe încorporate în ele, iar gândirea umană se bazează pe două componente: un stoc de cunoștințe și capacitatea de a raționa logic. Prin urmare, pentru a crea sisteme inteligente pe un computer trebuie rezolvate două sarcini: modelarea cunoștințelor (dezvoltarea metodelor de formalizare a cunoștințelor pentru introducerea lor în memoria computerului ca bază de cunoștințe); modelarea raționamentului (crearea de programe de calculator care imită logica gândirii umane la rezolvarea diverselor probleme).
Slide 9
Principalele domenii în care sunt aplicate metodele AI:
Recunoașterea imaginilor Recunoașterea optică a caracterelor Recunoașterea scrisului de mână Recunoașterea vorbirii Recunoașterea feței Procesarea limbajului natural Traducerea automată Control neliniar și robotică Viziune-mașină, realitate virtuală și procesare a imaginilor Teoria jocurilor și planificarea strategică Diagnosticarea AI în jocuri și roboți în jocurile pe computer Creativitatea mașinilor Securitatea rețelei
Slide 10
Modele de funcționare a executorului formal și intelectual
Inteligența artificială Inteligența artificială este știința și tehnologia de a crea mașini inteligente, în special programe de calculator inteligente. AI este legată de sarcina similară de utilizare a computerelor pentru a înțelege inteligența umană, dar nu se limitează neapărat la metode plauzibile din punct de vedere biologic. Alte definiții ale inteligenței artificiale: O O direcție științifică în cadrul căreia se stabilesc și se rezolvă sarcinile de modelare hardware sau software a acelor tipuri de activități umane care sunt considerate în mod tradițional intelectuale. O Proprietatea sistemelor inteligente de a îndeplini funcții care sunt considerate în mod tradițional apanajul unei persoane. În același timp, un sistem intelectual este un sistem tehnic sau software capabil să rezolve probleme considerate în mod tradițional creative, aparținând unei anumite domenii, despre care cunoștințele sunt stocate în memoria unui astfel de sistem. O Știința numită „Inteligenta artificială” este inclusă în complexul informaticii, iar tehnologiile create pe baza acesteia fac parte din tehnologia informației. Sarcina acestei științe este de a recrea raționamentul și acțiunile raționale cu ajutorul sistemelor informatice și a altor dispozitive artificiale.
Originea și înțelegerea termenului „Inteligenta artificială” Există diferite tipuri și grade de inteligență la mulți oameni, animale și unele mașini, sisteme informaționale inteligente și diverse modele de sisteme expert cu baze de cunoștințe diferite. În același timp, după cum putem vedea, o astfel de definiție a inteligenței nu este legată de înțelegerea inteligenței la oameni, acestea sunt lucruri diferite. Mai mult decât atât, această știință modelează inteligența umană, deoarece, pe de o parte, puteți învăța ceva despre cum să faceți ca mașinile să rezolve probleme prin observarea altor oameni, iar pe de altă parte, cea mai mare parte a muncii în AI se referă la studiul problemelor de care umanitatea are nevoie. a rezolva.in sens industrial si tehnologic. Prin urmare, cercetătorii AI sunt liberi să folosească metode care nu sunt observate la oameni, dacă este necesar pentru a rezolva probleme specifice. În acest sens, termenul a fost introdus de John McCarthy în 1956, la o conferință de la Universitatea Dartmouth. Una dintre definițiile private ale inteligenței, comună unei persoane și unei „mașini”, poate fi formulată astfel: „Inteligenta este capacitatea unui sistem de a crea programe în timpul autoînvățarii pentru a rezolva probleme de o anumită clasă de complexitate și a rezolva. aceste probleme."
Inteligența artificială în Rusia Consilierul colegial SN Korsakov poate fi considerat pe bună dreptate pionierul inteligenței artificiale, care a stabilit sarcina de a întări capacitățile minții prin dezvoltarea de metode și dispozitive științifice, reluând conceptul modern de inteligență artificială ca amplificator al inteligenței artificiale. natural. Lucrările în domeniul inteligenței artificiale în Rusia au început în anii 1990, conduse de Veniamin Pușkin și D. A. Pospelov. Până în anii 1990, toate cercetările IA din URSS au fost efectuate în cadrul ciberneticii. Abia la sfârșitul anilor 1990 în URSS au început să se vorbească despre direcția științifică „inteligența artificială” ca ramură a informaticii. La sfârșitul lui x, sunt create un dicționar explicativ despre inteligența artificială, o carte de referință în trei volume despre inteligența artificială și un dicționar enciclopedic despre informatică, în care secțiunile „Cibernetică” și „Inteligenta artificială” fac parte din informatica de-a lungul cu alte secțiuni.
Condiții preliminare pentru dezvoltarea științei inteligenței artificiale Istoria inteligenței artificiale ca nouă direcție științifică începe la mijlocul secolului al XX-lea. Până în acest moment, multe premise pentru originea sa au fost deja formate: printre filosofi au existat de mult timp dispute cu privire la natura omului și procesul de cunoaștere a lumii, neurofiziologii și psihologii au dezvoltat o serie de teorii cu privire la activitatea creierului uman și gândirea, economiștii și matematicienii au pus întrebări de calcule optime și de reprezentare a cunoștințelor despre lume în formă formalizată; în cele din urmă, s-a născut fundamentul teoriei matematice a calculului, teoria algoritmilor, și au fost create primele calculatoare. Capacitățile noilor mașini în ceea ce privește viteza de calcul s-au dovedit a fi mai mari decât cele umane, așa că întrebarea s-a strecurat în comunitatea științifică: care sunt limitele capacităților computerelor și vor atinge mașinile la nivelul dezvoltării umane? În 1950, unul dintre pionierii în domeniul tehnologiei informatice, savantul englez Alan Turing, scrie un articol intitulat „Can a machine think?” în care descrie o procedură prin care se va putea determina momentul în care o mașină devine egal din punct de vedere al inteligenței cu o persoană, numit testul Turing.
Abordări și direcții Abordări pentru înțelegerea problemei Nu există un singur răspuns la întrebarea ce face inteligența artificială. Aproape fiecare autor care scrie o carte despre AI pleacă de la o anumită definiție din ea, luând în considerare realizările acestei științe în lumina ei. În ciuda prezenței multor abordări atât pentru înțelegerea sarcinilor AI, cât și pentru crearea de sisteme informaționale inteligente, se pot distinge două abordări principale ale dezvoltării AI: vorbirea, emoțiile, creativitatea etc.; O studiu biologic ascendent al rețelelor neuronale și al calculelor evolutive care modelează comportamentul inteligent bazat pe elemente biologice, precum și crearea unor sisteme de calcul adecvate, cum ar fi un neurocomputer sau un biocomputer. Această din urmă abordare, strict vorbind, nu se aplică științei AI în sensul dat de John McCarthy, ele sunt unite doar printr-un scop ultim comun.
Testul Turing și abordarea intuitivă Un test empiric, a cărui idee a fost propusă de Alan Turing în articolul „Computing Machines and the Mind”, publicat în 1950 într-un jurnal filozofic. Scopul acestui test este de a determina posibilitatea unei gândiri artificiale, apropiată de umană. Interpretarea standard a acestui test este următoarea: „O persoană interacționează cu un computer și o persoană. Pe baza răspunsurilor la întrebări, el trebuie să stabilească cu cine vorbește: cu o persoană sau cu un program de calculator. Sarcina unui program de calculator este să inducă în eroare o persoană să facă o alegere greșită.” Toți participanții la test nu se văd. Comportament uman neinteligent Comportament inteligent, dar oamenii nu o fac Testul Turing Comportament uman Comportament inteligent
Abordarea simbolică Din punct de vedere istoric, abordarea simbolică a fost prima din era computerelor digitale, deoarece tocmai după crearea Lisp, primul limbaj de calcul simbolic, autorul său a devenit încrezător în posibilitatea de a începe practic implementarea acestor mijloace de inteligență. Abordarea simbolică permite operarea cu reprezentări slab formalizate și semnificațiile acestora. Capacitatea de a evidenția doar informațiile esențiale depinde de eficacitatea și eficiența rezolvării problemei. Aplicația principală a logicii simbolice este soluționarea problemelor privind dezvoltarea regulilor. Majoritatea cercetărilor se concentrează tocmai pe imposibilitatea măcar de a desemna noile dificultăți apărute prin intermediul sistemelor de simboluri alese în etapele anterioare. Mai ales să le rezolvăm și cu atât mai mult să antrenez computerul să le rezolve, sau măcar să identifice și să iasă din astfel de situații.
Abordare logică Abordarea logică a creării sistemelor de inteligență artificială are ca scop crearea de sisteme expert cu modele logice de baze de cunoștințe folosind limbajul predicat. În anii 1990, limbajul de programare logică și sistemul Prolog au fost adoptate ca model educațional al sistemelor de inteligență artificială. Bazele de cunoștințe scrise în limbajul Prolog reprezintă seturi de fapte și reguli de inferență scrise în limbajul predicatelor logice. Modelul logic al bazelor de cunoștințe vă permite să înregistrați nu numai informații și date specifice sub formă de fapte în limbajul Prolog, ci și informații generalizate folosind regulile și procedurile de inferență, inclusiv reguli logice pentru definirea conceptelor care exprimă anumite cunoștințe ca specifice. și informații generalizate. În general, cercetarea problemelor inteligenței artificiale în cadrul unei abordări logice a proiectării bazelor de cunoștințe și a sistemelor expert vizează crearea, dezvoltarea și operarea sistemelor informaționale inteligente, inclusiv problemele predării elevilor și școlarilor, ca precum și instruirea utilizatorilor și dezvoltatorilor de astfel de sisteme informatice inteligente.
Abordarea bazată pe agenți Cea mai recentă abordare, dezvoltată de la începutul anilor 1990, se numește abordarea bazată pe agenți sau abordarea agentului inteligent. Conform acestei abordări, inteligența este partea computațională a capacității de a atinge obiectivele stabilite pentru o mașină inteligentă. O astfel de mașină în sine va fi un agent inteligent, percepând lumea din jurul ei cu ajutorul senzorilor și capabil să influențeze obiectele din mediu cu ajutorul unor actuatoare. Această abordare se concentrează pe acele metode și algoritmi care vor ajuta un agent inteligent să supraviețuiască în mediu în timp ce își îndeplinește sarcina. Deci, algoritmii de căutare a căii și de luare a deciziilor sunt mult mai studiați aici. O ilustrare a principiului găsirii unei căi în spațiul bidimensional
Aplicații ale inteligenței artificiale Unele dintre cele mai cunoscute sisteme AI: O Deep Blue l-a învins pe campionul mondial de șah. Meciul dintre Kasparov și supercomputere nu a adus satisfacție nici informaticienilor, nici jucătorilor de șah, iar sistemul nu a fost recunoscut de Kasparov. Linia de supercomputere IBM s-a manifestat apoi în proiectele de modelare moleculară și de modelare a sistemului celular piramidal de la Swiss Blue Brain Center. O MYCIN este unul dintre primele sisteme experte care ar putea diagnostica un mic subset de boli, adesea la fel de precis ca și medicii. O 20Q este un proiect inspirat de AI, inspirat din clasicul joc 20 de întrebări. A devenit foarte popular după ce a apărut pe Internet la 20q.net O Recunoaștere vorbire. Sisteme precum ViaVoice sunt capabile să servească consumatorii. o Roboții din turneul anual RoboCup concurează într-o formă simplificată de fotbal.
Perspective pentru inteligența artificială Se pot distinge două direcții de dezvoltare a inteligenței artificiale: O rezolvarea problemelor legate de aproximarea sistemelor specializate de inteligență artificială la capacitățile umane și integrarea acestora, care este realizată de natura umană. O crearea inteligenței artificiale, reprezentând integrarea au creat deja sisteme AI într-un singur sistem capabil să rezolve problemele omenirii
Concluzie Multe dispute în jurul problemei creării inteligenței artificiale sunt motivate emoțional. Recunoașterea posibilității inteligenței artificiale pare a fi ceva degradant pentru demnitatea umană. Cu toate acestea, întrebările despre posibilitățile inteligenței artificiale nu trebuie confundate cu problema dezvoltării și îmbunătățirii minții umane. Utilizarea pe scară largă a IA creează premisele pentru tranziția la o nouă etapă de progres calitativ, dă impuls unei noi runde de automatizare a producției și, prin urmare, o creștere a productivității muncii. Desigur, inteligența artificială poate fi folosită în scopuri nepotrivite, dar aceasta nu este o problemă științifică, ci mai degrabă una morală și etică.
Inteligența artificială Este știința și dezvoltarea mașinilor și sistemelor inteligente, în special a programelor de calculator inteligente, care vizează înțelegerea inteligenței umane. Cu toate acestea, metodele utilizate nu trebuie să fie biologic plauzibile. Este știința și dezvoltarea mașinilor și sistemelor inteligente, în special a programelor de calculator inteligente, care vizează înțelegerea inteligenței umane. Cu toate acestea, metodele utilizate nu trebuie să fie biologic plauzibile. Dar problema este că nu știm ce proceduri de calcul vrem să numim inteligente. Și din moment ce înțelegem doar unele dintre mecanismele inteligenței, atunci prin inteligență în cadrul acestei științe înțelegem doar partea computațională a capacității de a atinge obiective în lume. Dar problema este că nu știm ce proceduri de calcul vrem să numim inteligente. Și din moment ce înțelegem doar unele dintre mecanismele inteligenței, atunci prin inteligență în cadrul acestei științe înțelegem doar partea computațională a capacității de a atinge obiective în lume.
Abordare logică Vizează crearea de sisteme expert cu modele logice de baze de cunoștințe folosind limbajul predicat. Vizează crearea de sisteme expert cu modele logice de baze de cunoștințe folosind limbajul predicat. Limbajul și sistemul logic Prolog au fost adoptate ca model de antrenament pentru sistemele de inteligență artificială în anii 1980. Bazele de cunoștințe scrise în limbajul Prolog reprezintă seturi de fapte și reguli de inferență scrise în limbajul predicatelor logice. Limbajul și sistemul logic Prolog au fost adoptate ca model de antrenament pentru sistemele de inteligență artificială în anii 1980. Bazele de cunoștințe scrise în limbajul Prolog reprezintă seturi de fapte și reguli de inferență scrise în limbajul predicatelor logice. Modelul logic al bazelor de cunoștințe vă permite să înregistrați nu numai informații și date specifice sub formă de fapte în limbajul Prolog, ci și informații generalizate folosind regulile și procedurile de inferență, inclusiv reguli logice pentru definirea conceptelor care exprimă anumite cunoștințe ca specifice. și informații generalizate. Modelul logic al bazelor de cunoștințe vă permite să înregistrați nu numai informații și date specifice sub formă de fapte în limbajul Prolog, ci și informații generalizate folosind regulile și procedurile de inferență, inclusiv reguli logice pentru definirea conceptelor care exprimă anumite cunoștințe ca specifice. și informații generalizate. În general, cercetarea problemelor inteligenței artificiale în cadrul unei abordări logice a proiectării bazelor de cunoștințe și a sistemelor expert vizează crearea, dezvoltarea și operarea sistemelor informaționale inteligente, inclusiv problemele predării elevilor și școlarilor, ca precum și instruirea utilizatorilor și dezvoltatorilor de astfel de sisteme informatice inteligente. În general, cercetarea problemelor inteligenței artificiale în cadrul unei abordări logice a proiectării bazelor de cunoștințe și a sistemelor expert vizează crearea, dezvoltarea și operarea sistemelor informaționale inteligente, inclusiv problemele predării elevilor și școlarilor, ca precum și instruirea utilizatorilor și dezvoltatorilor de astfel de sisteme informatice inteligente.
Abordarea bazată pe agenți Cea mai recentă abordare, dezvoltată de la începutul anilor 1990, se numește abordare bazată pe agenți, sau abordarea bazată pe utilizarea agenților inteligenți (raționali). Conform acestei abordări, inteligența este partea computațională (în general, planificarea) a capacității de a atinge obiectivele stabilite pentru o mașină inteligentă. O astfel de mașină în sine va fi un agent inteligent, percepând lumea din jurul ei cu ajutorul senzorilor și capabil să influențeze obiectele din mediu cu ajutorul unor dispozitive de acționare. Cea mai recentă abordare, dezvoltată încă de la începutul anilor 1990, se numește abordarea bazată pe agenți sau abordarea bazată pe utilizarea agenților inteligenți (raționali). Conform acestei abordări, inteligența este partea computațională (în general, planificarea) a capacității de a atinge obiectivele stabilite pentru o mașină inteligentă. O astfel de mașină în sine va fi un agent inteligent, percepând lumea din jurul ei cu ajutorul senzorilor și capabil să influențeze obiectele din mediu cu ajutorul unor dispozitive de acționare. Această abordare se concentrează pe acele metode și algoritmi care vor ajuta un agent inteligent să supraviețuiască în mediu în timp ce își îndeplinește sarcina. Deci, algoritmii de căutare a căii și de luare a deciziilor sunt mult mai studiați aici. Această abordare se concentrează pe acele metode și algoritmi care vor ajuta un agent inteligent să supraviețuiască în mediu în timp ce își îndeplinește sarcina. Deci, algoritmii de căutare a căii și de luare a deciziilor sunt mult mai studiați aici.
Abordare intuitivă Un test empiric, a cărui idee a fost propusă de Alan Turing, în articolul „Computing Machinery and Intelligence” (ing. Computing Machinery and Intelligence), publicat în 1950 în revista filozofică „Mind”. Scopul acestui test este de a determina posibilitatea unei gândiri artificiale, apropiată de umană. Un test empiric, a cărui idee a fost propusă de Alan Turing, în articolul „Computing Machinery and Intelligence” (ing. Computing Machinery and Intelligence), publicat în 1950 în revista filozofică „Mind”. Scopul acestui test este de a determina posibilitatea unei gândiri artificiale apropiate de uman.Interpretarea standard a acestui test este următoarea: „O persoană interacționează cu un computer și o persoană. Pe baza răspunsurilor la întrebări, el trebuie să stabilească cu cine vorbește: cu o persoană sau cu un program de calculator. Sarcina unui program de calculator este să inducă în eroare o persoană, forțându-l să facă o alegere greșită. Toți participanții la test nu se văd. Interpretarea standard a acestui test este următoarea: „O persoană interacționează cu un computer și o persoană. Pe baza răspunsurilor la întrebări, el trebuie să stabilească cu cine vorbește: cu o persoană sau cu un program de calculator. Sarcina unui program de calculator este să inducă în eroare o persoană, forțându-l să facă o alegere greșită. Toți participanții la test nu se văd. Cea mai generală abordare presupune că AI va putea prezenta un comportament care nu este diferit de cel uman, în plus, în situații normale. Această idee este o generalizare a abordării testului Turing, care afirmă că o mașină va deveni inteligentă atunci când este capabilă să poarte o conversație cu o persoană obișnuită și nu va putea înțelege că vorbește cu mașina ( conversația se desfășoară prin corespondență). Cea mai generală abordare presupune că AI va putea prezenta un comportament care nu este diferit de cel uman, în plus, în situații normale. Această idee este o generalizare a abordării testului Turing, care afirmă că o mașină va deveni inteligentă atunci când este capabilă să poarte o conversație cu o persoană obișnuită și nu va putea înțelege că vorbește cu mașina ( conversația se desfășoară prin corespondență).
Testul Turing Interpretarea standard a acestui test este următoarea: „O persoană interacționează cu un computer și o persoană. Pe baza răspunsurilor la întrebări, el trebuie să stabilească cu cine vorbește: cu o persoană sau cu un program de calculator. Sarcina unui program de calculator este să inducă în eroare o persoană, forțându-l să facă o alegere greșită. Interpretarea standard a acestui test este următoarea: „O persoană interacționează cu un computer și o persoană. Pe baza răspunsurilor la întrebări, el trebuie să stabilească cu cine vorbește: cu o persoană sau cu un program de calculator. Sarcina unui program de calculator este să inducă în eroare o persoană, forțându-l să facă o alegere greșită. Toți participanții la test nu se văd. Dacă judecătorul nu poate spune cu siguranță care dintre interlocutori este uman, atunci mașina se consideră că a trecut testul. Pentru a testa inteligența mașinii și nu capacitatea acesteia de a recunoaște vorbirea orală, conversația se desfășoară în modul „numai text”, de exemplu, folosind tastatura și ecranul (calculatorul intermediar). Corespondența trebuie să aibă loc la intervale controlate, astfel încât judecătorul să nu poată trage concluzii pe baza rapidității răspunsurilor. Pe vremea lui Turing, computerele reacționau mai lent decât oamenii. Acum această regulă este necesară, deoarece ei reacționează mult mai repede decât o persoană. Toți participanții la test nu se văd. Dacă judecătorul nu poate spune cu siguranță care dintre interlocutori este uman, atunci mașina se consideră că a trecut testul. Pentru a testa inteligența mașinii și nu capacitatea acesteia de a recunoaște vorbirea orală, conversația se desfășoară în modul „numai text”, de exemplu, folosind tastatura și ecranul (calculatorul intermediar). Corespondența trebuie să aibă loc la intervale controlate, astfel încât judecătorul să nu poată trage concluzii pe baza rapidității răspunsurilor. Pe vremea lui Turing, computerele reacționau mai lent decât oamenii. Acum această regulă este necesară, deoarece ei reacționează mult mai repede decât o persoană. Până acum, niciun sistem informatic existent nu s-a apropiat de a trece testul. Până acum, niciun sistem informatic existent nu s-a apropiat de a trece testul.
Inteligența artificială modernă În acest moment, în crearea inteligenței artificiale, există o măcinare intensivă a tuturor domeniilor care au cel puțin o anumită legătură cu AI în baze de cunoștințe. Aproape toate abordările au fost încercate, dar niciun grup de cercetare nu a abordat apariția inteligenței artificiale. În momentul de față, în crearea inteligenței artificiale, există o măcinare intensivă a tuturor disciplinelor care au cel puțin o anumită legătură cu AI în baze de cunoștințe. Aproape toate abordările au fost încercate, dar niciun grup de cercetare nu a abordat apariția inteligenței artificiale. Cercetarea AI s-a alăturat fluxului general de tehnologii de singularitate (salt de specie, dezvoltare umană exponențială), cum ar fi informatica, sistemele expert, nanotehnologia, bioelectronica moleculară, biologia teoretică, teoria cuantică. Cercetarea AI s-a alăturat fluxului general de tehnologii de singularitate (salt de specie, dezvoltare umană exponențială), cum ar fi informatica, sistemele expert, nanotehnologia, bioelectronica moleculară, biologia teoretică, teoria cuantică. Rezultatele evoluțiilor în domeniul AI au intrat în învățământul superior și secundar al Rusiei sub forma manualelor de informatică, care acum studiază problemele de lucru și crearea de baze de cunoștințe, sisteme expert bazate pe calculatoare personale bazate pe sisteme de programare logică autohtonă. , precum și studierea problemelor fundamentale ale matematicii și informaticii folosind exemple.lucrarea cu modele de baze de cunoștințe și sisteme expert în școli și universități. Rezultatele evoluțiilor în domeniul AI au intrat în învățământul superior și secundar al Rusiei sub forma manualelor de informatică, care acum studiază problemele de lucru și crearea de baze de cunoștințe, sisteme expert bazate pe calculatoare personale bazate pe sisteme de programare logică autohtonă. , precum și studierea problemelor fundamentale ale matematicii și informaticii folosind exemple.lucrarea cu modele de baze de cunoștințe și sisteme expert în școli și universități.
Aplicații ale inteligenței artificiale Unele dintre cele mai cunoscute sisteme inteligente: Unele dintre cele mai cunoscute sisteme inteligente: Deep Blue l-a învins pe campionul mondial de șah. Meciul Kasparov vs. supercomputer nu a adus satisfacție nici informaticienilor, nici jucătorilor de șah, iar sistemul nu a fost recunoscut de Kasparov. Linia de supercomputere IBM s-a manifestat apoi în proiectele de modelare a sistemului de celule piramidale BluGene (modelare moleculară) și de forță brută la Blue Brain, Elveția. Deep Blue l-a învins pe campioana mondială de șah. Meciul Kasparov vs. supercomputer nu a adus satisfacție nici informaticienilor, nici jucătorilor de șah, iar sistemul nu a fost recunoscut de Kasparov. Linia de supercomputere IBM s-a manifestat apoi în proiectele de modelare a sistemului de celule piramidale BluGene (modelare moleculară) și de forță brută la Blue Brain, Elveția. MYCIN este unul dintre primele sisteme expert care ar putea diagnostica un mic subset de boli, adesea la fel de precis ca și medicii. MYCIN este unul dintre primele sisteme expert care ar putea diagnostica un mic subset de boli, adesea la fel de precis ca și medicii. 20Q este un proiect inspirat de AI, inspirat din clasicul joc 20 de întrebări. A devenit foarte popular după ce a apărut pe internet la 20q.net. 20Q este un proiect inspirat de AI, inspirat din clasicul joc 20 de întrebări. A devenit foarte popular după ce a apărut pe internet la 20q.net. Recunoaștere a vorbirii. Sisteme precum ViaVoice sunt capabile să servească consumatorii. Recunoaștere a vorbirii. Sisteme precum ViaVoice sunt capabile să servească consumatorii. Roboții din turneul anual RoboCup concurează într-o formă simplificată de fotbal. Roboții din turneul anual RoboCup concurează într-o formă simplificată de fotbal. Băncile aplică sisteme de inteligență artificială (AI) în activitățile de asigurări (matematică actuarială) atunci când joacă la bursă și gestionează proprietăți. Metodele de recunoaștere a modelelor (inclusiv cele mai complexe și specializate și rețelele neuronale) sunt utilizate pe scară largă în recunoașterea optică și acustică (inclusiv text și vorbire), diagnosticare medicală, filtre de spam, sisteme de apărare aeriană (identificarea țintei), precum și pentru a asigura o un număr de alte sarcini de securitate națională. Băncile aplică sisteme de inteligență artificială (AI) în activitățile de asigurări (matematică actuarială) atunci când joacă la bursă și gestionează proprietăți. Metodele de recunoaștere a modelelor (inclusiv cele mai complexe și specializate și rețelele neuronale) sunt utilizate pe scară largă în recunoașterea optică și acustică (inclusiv text și vorbire), diagnosticare medicală, filtre de spam, sisteme de apărare aeriană (identificarea țintei), precum și pentru a asigura o un număr de alte sarcini de securitate națională. Dezvoltatorii de jocuri pe computer folosesc AI la diferite grade de sofisticare. Aceasta formează conceptul de „Inteligentă artificială de joc”. Sarcinile AI standard din jocuri sunt găsirea unei căi în spațiul 2D sau 3D, simularea comportamentului unei unități de luptă, calcularea strategiei economice corecte și așa mai departe. Dezvoltatorii de jocuri pe computer folosesc AI la diferite grade de sofisticare. Aceasta formează conceptul de „Inteligentă artificială de joc”. Sarcinile AI standard din jocuri sunt găsirea unei căi în spațiul 2D sau 3D, simularea comportamentului unei unități de luptă, calcularea strategiei economice corecte și așa mai departe.
ASIMO Asimo (prescurtare pentru Advanced Step in Innovative MObility) este un robot Android. Creat de Honda Corporation, la Centrul de cercetare tehnică fundamentală Wako (Japonia). Inaltime 130 cm, greutate 54 kg. Capabil să se deplaseze cu viteza unei persoane care merge rapid până la 6 km/h. Asimo (prescurtare de la Advanced Step in Innovative MObility) este un robot Android. Creat de Honda Corporation, la Centrul de cercetare tehnică fundamentală Wako (Japonia). Inaltime 130 cm, greutate 54 kg. Capabil să se deplaseze cu viteza unei persoane care merge rapid până la 6 km/h. Conform informațiilor din 2007, în lume există 46 de copii ale ASIMO. Costul de producție al fiecăruia dintre ei nu depășește un milion de dolari, iar unii roboți pot fi chiar închiriați cu dolari pe an (aproximativ dolari pe lună). Conform informațiilor din 2007, în lume există 46 de copii ale ASIMO. Costul de producție al fiecăruia dintre ei nu depășește un milion de dolari, iar unii roboți pot fi chiar închiriați cu dolari pe an (aproximativ dolari pe lună). Reprezentanții Honda spun că această regulă este doar închirierea, nevânzarea le dă uneori probleme. De exemplu, în timpul demonstrației ASIMO către un anume șeic arab, inginerilor le-a fost foarte greu să explice că robotul nu se vinde, în principiu, pe niciun ban.Reprezentanții Honda spun că această regulă este doar închiriere, dar nu și vânzare uneori. le pune probleme. De exemplu, în timpul demonstrației lui ASIMO către un anume șeic arab, inginerilor le-a fost foarte greu să explice că robotul nu este vândut, în principiu, pentru nici un ban. ASIMO este capabil să distingă oamenii prin carduri speciale care sunt purtate pe cufăr. Asimo poate urca scările. ASIMO este capabil să distingă oamenii prin cărți speciale care sunt purtate pe piept. Asimo poate urca scările.
Tehnologia de recunoaștere ASIMO Cu modelul ASIMO din 2000, Honda a adăugat robotului o serie de caracteristici care i-au permis să comunice mai bine cu oamenii. Aceste caracteristici se împart în cinci categorii: Cu modelul ASIMO din 2000, Honda a adăugat robotului o serie de caracteristici care i-au permis să comunice mai bine cu oamenii. Aceste funcții sunt împărțite în cinci categorii: Recunoașterea obiectelor în mișcare Recunoașterea obiectelor în mișcare ASIMO are o cameră video încorporată în cap. Cu ajutorul său, ASIMO poate monitoriza mișcările unui număr mare de obiecte, determinând distanța până la acestea și direcția. Aplicațiile practice ale acestei caracteristici sunt: abilitatea de a urmări mișcările oamenilor (prin deplasarea camerei), abilitatea de a urmări o persoană și abilitatea de a „sa saluta” o persoană atunci când acestea intră în raza de acțiune. ASIMO are o cameră video încorporată în cap. Cu ajutorul său, ASIMO poate monitoriza mișcările unui număr mare de obiecte, determinând distanța până la acestea și direcția. Aplicațiile practice ale acestei caracteristici sunt: abilitatea de a urmări mișcările oamenilor (prin deplasarea camerei), abilitatea de a urmări o persoană și abilitatea de a „sa saluta” o persoană atunci când acestea intră în raza de acțiune. Recunoașterea gesturilor Recunoașterea gesturilor ASIMO poate interpreta corect mișcările mâinii, recunoscând astfel gesturile. Drept urmare, este posibil să dați comenzi lui ASIMO nu numai cu vocea, ci și cu mâinile. De exemplu, ASIMO înțelege când interlocutorul are de gând să-i strângă mâna și când flutură cu mâna, spunând „La revedere”. ASIMO poate recunoaște și gesturi de îndreptare precum „du-te acolo”. De asemenea, ASIMO poate interpreta corect mișcările mâinii, recunoscând astfel gesturile. Drept urmare, este posibil să dați comenzi lui ASIMO nu numai cu vocea, ci și cu mâinile. De exemplu, ASIMO înțelege când interlocutorul are de gând să-i strângă mâna și când flutură cu mâna, spunând „La revedere”. ASIMO poate recunoaște și gesturi de îndreptare precum „du-te acolo”. Recunoașterea mediului Recunoașterea mediului ASIMO este capabil să recunoască obiecte și suprafețe, datorită cărora poate acționa în siguranță pentru sine și pentru alții. De exemplu, ASIMO deține conceptul de „pas” și nu va cădea pe scări dacă nu este împins. În plus, ASIMO știe să se miște, ocolind oamenii care îi stau în cale. ASIMO este capabil să recunoască obiecte și suprafețe, datorită cărora poate acționa în siguranță pentru sine și pentru alții. De exemplu, ASIMO deține conceptul de „pas” și nu va cădea pe scări dacă nu este împins. În plus, ASIMO știe să se miște, ocolind oamenii care îi stau în cale. Discriminarea sunetelor Discriminarea sunetelor Discriminarea sunetelor are loc datorită sistemului HARK, care folosește o serie de opt microfoane situate pe capul și corpul androidului. Detectează de unde a venit sunetul și separă fiecare voce de zgomotul exterior. În același timp, nu specifică numărul de surse de sunet și locația acestora. În prezent, HARK este capabil să recunoască în mod fiabil (acuratețe 70-80%) trei fluxuri de vorbire, adică ASIMO este capabil să capteze și să perceapă vorbirea a trei persoane simultan, ceea ce nu este disponibil pentru o persoană obișnuită. Robotul poate răspunde la propriul său nume, își poate întoarce capul către persoanele cu care vorbește și se poate întoarce la sunete neașteptate și deranjante, cum ar fi sunetul căderii mobilierului. Discriminarea sunetelor are loc datorită sistemului HARK, care utilizează o serie de opt microfoane situate pe capul și corpul androidului. Detectează de unde a venit sunetul și separă fiecare voce de zgomotul exterior. În același timp, nu specifică numărul de surse de sunet și locația acestora. În prezent, HARK este capabil să recunoască în mod fiabil (acuratețe 70-80%) trei fluxuri de vorbire, adică ASIMO este capabil să capteze și să perceapă vorbirea a trei persoane simultan, ceea ce nu este disponibil pentru o persoană obișnuită. Robotul poate răspunde la propriul său nume, își poate întoarce capul către persoanele cu care vorbește și se poate întoarce la sunete neașteptate și deranjante, cum ar fi sunetul căderii mobilierului. Recunoașterea feței Recunoașterea feței ASIMO este capabil să recunoască fețele familiare, chiar și în timpul mișcării. Adică, atunci când ASIMO însuși se mișcă, fața unei persoane se mișcă sau ambele obiecte se mișcă. Robotul poate distinge aproximativ zece fețe diferite. De îndată ce ASIMO recunoaște pe cineva, se întoarce imediat la persoana pe care o recunoaște după nume. ASIMO este capabil să recunoască fețele familiare, chiar și în timpul mișcării. Adică, atunci când ASIMO însuși se mișcă, fața unei persoane se mișcă sau ambele obiecte se mișcă. Robotul poate distinge aproximativ zece fețe diferite. De îndată ce ASIMO recunoaște pe cineva, se întoarce imediat la persoana pe care o recunoaște după nume. Rețea Rețea ASIMO știe cum să folosească Internetul și rețelele locale. ASIMO știe să folosească Internetul și rețelele locale. După conectarea la rețeaua locală de acasă, ASIMO va putea vorbi cu vizitatorii prin interfon și apoi va raporta proprietarului care a venit. După ce proprietarul este de acord să primească oaspeți, ASIMO va putea să deschidă ușa și să aducă vizitatorul la locul potrivit. După conectarea la rețeaua locală de acasă, ASIMO va putea vorbi cu vizitatorii prin interfon și apoi va raporta proprietarului care a venit. După ce proprietarul este de acord să primească oaspeți, ASIMO va putea să deschidă ușa și să aducă vizitatorul la locul potrivit.
Android Un android este un robot umanoid. Cuvântul provine din grecescul andr-, care înseamnă „persoană, bărbat, masculin”, iar sufixul -eides, care înseamnă „asemănător, asemănător” (de la eidos). Cuvântul robot droid din epicul „Războiul Stelelor” George Lucas l-a primit prin reducere de la „android”. Android este un robot umanoid. Cuvântul provine din grecescul andr-, care înseamnă „persoană, bărbat, masculin”, iar sufixul -eides, care înseamnă „asemănător, asemănător” (de la eidos). Cuvântul robot droid din epicul „Războiul Stelelor” George Lucas l-a primit prin reducere de la „android”. Prima mențiune a termenului de android este atribuită lui Albert de Köln (1270). Un rol semnificativ în popularizarea termenului l-a jucat scriitorul francez Philip Auguste Mathias Villiers de Lisle-Adam Mathias (Mathias Villiers de lIsle-Adam) (), în lucrarea sa „Future Eve” („L „Ève future”) pentru a se referi la un robot umanoid, descriind o femeie artificială Adali (Hadaly).Adali a vorbit cu ajutorul unui fonograf, emitând unul după altul citate clasice.Conform unei alte versiuni, cuvântul android provine de la creatorul primelor jucării mecanice, Henri Droz.Prima mențiune a termenului android este atribuită lui Albert de Köln (1270).Un rol semnificativ în popularizarea termenului jucat de scriitorul francez Philip Auguste Mathias Villiers de Lisle-Adam Mathias (Mathias Villiers de lIsle-Adam). ) (), în lucrarea sa „Future Eve” („L „Ève future”) pentru a se referi la un robot umanoid, descriind femeia artificială Adali (Hadaly). Adali a vorbit cu ajutorul unui fonograf, rostind unul după altul citate clasice. Potrivit unei alte versiuni, cuvântul android provine de la creatorul primelor jucării mecanice, Henri Droz.
Roboți umanoizi moderni Aiko este o fată-robot cu o imitație a sentimentelor umane: atingere, auz, vorbire, viziune. Aiko este o fată robot cu o imitație a simțurilor umane: atingere, auz, vorbire, vedere. Robot Einstein Capul unui robot cu aspectul lui Einstein. Un model pentru testarea și reproducerea emoțiilor umane de către un robot. Robot Einstein Capul unui robot cu aspectul lui Einstein. Un model pentru testarea și reproducerea emoțiilor umane de către un robot. EveR-1 este un robot care arată ca o coreeană de 20 de ani: are 1,6 metri înălțime și cântărește aproximativ 50 de kilograme. Se așteaptă ca mașini precum EveR să servească drept ghiduri, oferind informații în magazine universale și muzee, precum și distrând copiii. EveR-1 este un robot care arată ca o coreeană de 20 de ani: are 1,6 metri înălțime și cântărește aproximativ 50 de kilograme. Se așteaptă ca mașini precum EveR să servească drept ghiduri, oferind informații în magazine universale și muzee, precum și distrând copiii. Fata robot HRP-4C concepută pentru a afișa haine. Robotul are 158 cm înălțime și cântărește 43 kg inclusiv bateriile. În ceea ce privește gradele de libertate, sunt 42, de exemplu, sunt trei în șolduri și gât, iar opt în față, fac posibilă exprimarea emoțiilor. Fata robot HRP-4C concepută pentru a afișa haine. Robotul are 158 cm înălțime și cântărește 43 kg inclusiv bateriile. În ceea ce privește gradele de libertate, sunt 42, de exemplu, sunt trei în șolduri și gât, iar opt în față, fac posibilă exprimarea emoțiilor. Repliee R-1 este un robot umanoid cu înfățișarea unei fetițe japoneze de cinci ani, conceput pentru a îngriji persoanele în vârstă și incapacități. Repliee R-1 este un robot umanoid cu înfățișarea unei fetițe japoneze de cinci ani, conceput pentru a îngriji persoanele în vârstă și incapacități. Fata robot Repliee Q2, intitulată provizoriu Repliee Q1expo, a fost prezentată la Expoziția Mondială desfășurată la Aichi, Japonia. La demonstrații, a jucat rolul unui intervievator de televiziune, în timp ce interacționa constant cu oamenii. Robotul a fost echipat cu camere omnidirecționale, microfoane și senzori care i-au permis lui Repliee Q2 să detecteze fără prea multe dificultăți vorbirea și gesturile umane. Fata robot Repliee Q2, intitulată provizoriu Repliee Q1expo, a fost prezentată la Expoziția Mondială desfășurată la Aichi, Japonia. La demonstrații, a jucat rolul unui intervievator de televiziune, în timp ce interacționa constant cu oamenii. Robotul a fost echipat cu camere omnidirecționale, microfoane și senzori care i-au permis lui Repliee Q2 să detecteze fără prea multe dificultăți vorbirea și gesturile umane. Ibn Sina android, numit după filosoful și medicul arab antic. Unul dintre cei mai avansati androizi moderni (2010). Vorbește arabă. El este capabil să-și găsească în mod independent locul în avion, să comunice cu oamenii. Recunoaște expresia facială a vorbitorului și folosește expresiile faciale adecvate situației. Buzele lui se mișcă într-un mod destul de monoton, dar se observă că se pricepe mai ales să ridice sprâncenele și să-și miște ochii. Ibn Sina android, numit după filosoful și medicul arab antic. Unul dintre cei mai avansati androizi moderni (2010). Vorbește arabă. El este capabil să-și găsească în mod independent locul în avion, să comunice cu oamenii. Recunoaște expresia facială a vorbitorului și folosește expresiile faciale adecvate situației. Buzele lui se mișcă într-un mod destul de monoton, dar se observă că se pricepe mai ales să ridice sprâncenele și să-și miște ochii.
Perspective Rezolvarea problemelor asociate cu aproximarea sistemelor AI specializate la capacitățile umane și integrarea lor, care este realizată de natura umană Rezolvarea problemelor asociate cu aproximarea sistemelor AI specializate la capacitățile umane și integrarea lor, care este implementată de către om. natura a creat sisteme AI într-un singur sistem capabil să rezolve problemele omenirii Crearea inteligenței artificiale, reprezentând integrarea sistemelor AI deja create într-un singur sistem capabil să rezolve problemele omenirii
Proiectul Blue Brain Proiectul Blue Brain Poate un creier care gândește, își amintește, ia decizii și se potrivește exact cu un creier biologic poate fi simulat de un supercomputer? În subsolul Universității din Lausanne din Elveția, există patru cutii negre de mărimea unui frigider pline cu 2.000 de microprocesoare IBM dispuse în rânduri repetate. Împreună formează nucleul procesorului unei mașini capabile să efectueze 22,8 trilioane de operații pe secundă. Nu conține piese în mișcare și este complet silentios. Când computerul este pornit, singurul lucru pe care îl puteți auzi este zumzetul persistent al aparatelor de aer condiționat puternice. Acesta este computerul principal al proiectului Blue Brain. Un creier care gândește, își amintește, ia decizii și se potrivește exact cu creierul biologic poate fi simulat folosind un supercomputer? În subsolul Universității din Lausanne din Elveția, există patru cutii negre de mărimea unui frigider pline cu 2.000 de microprocesoare IBM dispuse în rânduri repetate. Împreună formează nucleul procesorului unei mașini capabile să efectueze 22,8 trilioane de operații pe secundă. Nu conține piese în mișcare și este complet silentios. Când computerul este pornit, singurul lucru pe care îl puteți auzi este zumzetul persistent al aparatelor de aer condiționat puternice. Acesta este computerul principal al proiectului Blue Brain. Numele acestui supercomputer ar trebui luat la propriu: fiecare dintre microcipurile sale: fiecare dintre procesoarele sale este programat să acționeze ca un neuron real într-un creier real. Comportamentul acestui computer reproduce, cu o acuratețe șocantă, evenimentele celulare care se desfășoară în interiorul creierului. „Acesta este primul model de creier construit de jos în sus”, spune Henry Markram, neuroștiință la Institutul Politehnic Federal din Lausanne și director al Blue Brain Project. Au fost propuse multe modele diferite, dar acesta este singurul care este complet exact din punct de vedere biologic. Ne-am început munca cu cele mai elementare fapte despre creier.” Numele acestui supercomputer ar trebui luat la propriu: fiecare dintre microcipurile sale: fiecare dintre procesoarele sale este programat să acționeze ca un neuron real într-un creier real. Comportamentul acestui computer reproduce, cu o acuratețe șocantă, evenimentele celulare care se desfășoară în interiorul creierului. „Acesta este primul model de creier construit de jos în sus”, spune Henry Markram, neuroștiință la Institutul Politehnic Federal din Lausanne și director al Blue Brain Project. Au fost propuse multe modele diferite, dar acesta este singurul care este complet exact din punct de vedere biologic. Ne-am început munca cu cele mai elementare fapte despre creier.”
Înainte de lansarea proiectului Blue Brain, Markram l-a comparat cu proiectul de secvențiere a genomului uman, despre care mulți l-au considerat ridicol sau o formă de auto-promovare. Când a lansat proiectul în vara anului 2005 ca joint venture cu IBM, nici scepticii nu au lipsit. Cercetătorii au criticat proiectul ca fiind o auto-înșelăciune costisitoare, o risipă flagrantă de bani și talent. Ei au susținut că neuroștiința nu are nevoie de computere; are nevoie de mai mulți biologi moleculari. Terry Sejnowski, un renumit specialist în neuroștiință computațională de la Institutul Salk, a anunțat că proiectul Blue Brain este sortit eșecului, deoarece creierul este prea misterios pentru a fi modelat. Dar atitudinea lui Markram față de problemă a fost diferită. „Am vrut să modelez creierul tocmai pentru că nu îl înțelegem”, a spus el. „Cel mai bun mod de a înțelege cum funcționează ceva este să-l construiești de la zero.” Înainte de lansarea proiectului Blue Brain, Markram l-a comparat cu proiectul de secvențiere a genomului uman, despre care mulți l-au considerat ridicol sau o formă de auto-promovare. Când a lansat proiectul în vara anului 2005 ca joint venture cu IBM, nici scepticii nu au lipsit. Cercetătorii au criticat proiectul ca fiind o auto-înșelăciune costisitoare, o risipă flagrantă de bani și talent. Ei au susținut că neuroștiința nu are nevoie de computere; are nevoie de mai mulți biologi moleculari. Terry Sejnowski, un renumit specialist în neuroștiință computațională de la Institutul Salk, a anunțat că proiectul Blue Brain este sortit eșecului, deoarece creierul este prea misterios pentru a fi modelat. Dar atitudinea lui Markram față de problemă a fost diferită. „Am vrut să modelez creierul tocmai pentru că nu îl înțelegem”, a spus el. „Cel mai bun mod de a înțelege cum funcționează ceva este să-l construiești de la zero.” În acest moment, proiectul Blue Brain se află la o răscruce critică. Prima fază a proiectului, faza „dovada posibilității”, se apropie de final. Majoritatea obiecțiilor scepticilor au fost respinse. A fost nevoie de mai puțin de doi ani pentru ca supercomputerul Blue Brain să simuleze coloana neurocorticală, care este o bucată microscopică a creierului care conține aproximativ neuroni, cu 30 de milioane de conexiuni sinoptice între ei. „Coloana este în funcțiune”, a spus Markram, „acum trebuie doar să o extindem”. Oamenii de știință de la Blue Brain Project sunt încrezători că în următorii câțiva ani vor fi capabili să simuleze întregul creier. Dacă facem corect acest creier, va face totul”, spune Markram. Întreb dacă aceasta include și conștientizarea de sine: este posibil să infuzi un spirit într-o mașinărie? „Când spun totul, vreau să spun totul”, spune Markram, cu un zâmbet răutăcios pe buze. În acest moment, proiectul Blue Brain se află la o răscruce critică. Prima fază a proiectului, faza „dovada posibilității”, se apropie de final. Majoritatea obiecțiilor scepticilor au fost respinse. A fost nevoie de mai puțin de doi ani pentru ca supercomputerul Blue Brain să simuleze coloana neurocorticală, care este o bucată microscopică a creierului care conține aproximativ neuroni, cu 30 de milioane de conexiuni sinoptice între ei. „Coloana este în funcțiune”, a spus Markram, „acum trebuie doar să o extindem”. Oamenii de știință de la Blue Brain Project sunt încrezători că în următorii câțiva ani vor fi capabili să simuleze întregul creier. Dacă facem corect acest creier, va face totul”, spune Markram. Întreb dacă aceasta include și conștientizarea de sine: este posibil să infuzi un spirit într-o mașinărie? „Când spun totul, vreau să spun totul”, spune Markram, cu un zâmbet răutăcios pe buze.
Sistemul nervos artificial Oamenii de știință ruși au făcut primul pas în crearea inteligenței artificiale prin crearea unui sistem nervos artificial bazat pe exemplul unui vierme. Oamenii de știință ruși au reușit să creeze un sistem nervos artificial, care este primul pas către crearea inteligenței artificiale. Oamenii de știință ruși au făcut primul pas în crearea inteligenței artificiale prin crearea unui sistem nervos artificial folosind exemplul unui vierme. Oamenii de știință ruși au reușit să creeze un sistem nervos artificial, care este primul pas către crearea inteligenței artificiale. Pentru a face acest lucru, au studiat amănunțit corpul unui vierme cu nervi simpli. Apoi, cu ajutorul unui computer, au construit un model virtual al lui și au recreat întreaga structură a sistemului său nervos. Videoclipul arată cum, la microscop, un vierme transparent se zvâcnește, apoi îngheață, apoi se ghemuiește într-o minge. Pentru oamenii de știință din creier, acest videoclip este ca un blockbuster de la Hollywood. "Un vierme nu este un erou al unui joc pe computer al cărui comportament este programat în prealabil. Acțiunile sale sunt imprevizibile, ca cele ale unui lucru viu... Aceasta nu este încă inteligență artificială, ci deja un sistem nervos artificial", explică oamenii de știință. . Pentru a face acest lucru, au studiat amănunțit corpul unui vierme cu nervi simpli. Apoi, cu ajutorul unui computer, au construit un model virtual al lui și au recreat întreaga structură a sistemului său nervos. Videoclipul arată cum, la microscop, un vierme transparent se zvâcnește, apoi îngheață, apoi se ghemuiește într-o minge. Pentru oamenii de știință din creier, acest videoclip este ca un blockbuster de la Hollywood. "Un vierme nu este un erou al unui joc pe computer al cărui comportament este programat în prealabil. Acțiunile sale sunt imprevizibile, ca cele ale unui lucru viu... Aceasta nu este încă inteligență artificială, ci deja un sistem nervos artificial", explică oamenii de știință. . Andrey Palyanov, cercetător la Institutul de Sisteme Informatice din Filiala Siberiană a Academiei Ruse de Științe, numit după AP Ershov, spune: „Aceste lucruri gri în formă de con simbolizează mușchii neuronilor, au un obiect și 95 de celule musculare - toate sunt reprezentate aici, iar micile sfere și conexiunile dintre ele sunt aceiași neuroni”. Andrey Palyanov, cercetător la Institutul de Sisteme Informatice din Filiala Siberiană a Academiei Ruse de Științe, numit după AP Ershov, spune: „Aceste lucruri gri în formă de con simbolizează mușchii neuronilor, au un obiect și 95 de celule musculare - toate sunt reprezentate aici, iar micile sfere și conexiunile dintre ele sunt aceiași neuroni”. În primul rând, oamenii de știință au construit corpul unui vierme în spațiul virtual. Toate proporțiile sunt respectate, chiar și forma și principiul contracției musculare sunt aceleași ca la un nematod real. Dar pentru a reînvia acest corp, a fost necesar să se transfere întreaga structură a sistemului nervos pe computer. „Un nematod viu include astfel de sisteme pe care încă nu le putem reproduce - acesta este un sistem de digestie, reproducere, diviziune celulară”, spune omul de știință. Potrivit acestuia, volumul creierului uman este de la zece până la al unsprezecelea grad de neuroni. Este atât de mult încât astăzi este imposibil să ne imaginăm un computer care să poată găzdui întregul creier uman dacă ar putea fi digitizat.
General Motors propune înlocuirea mașinilor cu scutere AI. Compania americană General Motors știe deja care va fi mașina viitorului. Au prezentat deja în atenția tuturor cel mai recent concept de aparat EN-V. Acest model se caracterizează prin caracteristici deosebite: dimensiuni foarte mici, doar două roți care sunt amplasate în paralel, iar cel mai mare plus este cea mai mare autonomie față de acțiunile umane. În acest moment, mulți încearcă să-și imagineze cum va fi mașina în viitor, General Motors s-a apropiat de asta, urmând calea ecologică. Potrivit Auto Car General Motors, au creat EN-V împreună cu firma chineză SAIC. În opinia multora, acest model a înlocuit hibridul Chevrolet Volt din punct de vedere al radicalității. Există trei versiuni și fiecare se bazează pe platforma chabolda. Înălțimea fiecărei schimbări este de 1,82 m, lățime - 1,21 m, lungime - 1,21 m. Greutate mai mică de 400 kg. Material de producție netezime și carbon. Compania americană General Motors știe deja care va fi mașina viitorului. Au prezentat deja în atenția tuturor cel mai recent concept de aparat EN-V. Acest model se caracterizează prin caracteristici deosebite: dimensiuni foarte mici, doar două roți care sunt amplasate în paralel, iar cel mai mare plus este cea mai mare autonomie față de acțiunile umane. În acest moment, mulți încearcă să-și imagineze cum va fi mașina în viitor, General Motors s-a apropiat de asta, urmând calea ecologică. Potrivit Auto Car General Motors, au creat EN-V împreună cu firma chineză SAIC. În opinia multora, acest model a înlocuit hibridul Chevrolet Volt din punct de vedere al radicalității. Există trei versiuni și fiecare se bazează pe platforma chabolda. Înălțimea fiecărei schimbări este de 1,82 m, lățime - 1,21 m, lungime - 1,21 m. Greutate mai mică de 400 kg. Material de producție netezime și carbon. Compilarea specifică este principala ciudățenie. Datorită prezenței a 2 mașini, EN-V este foarte asemănător cu o bicicletă Segway, care, datorită senzorilor hidroscopici, fluidi, poate predetermina dezechilibrul. De asemenea, asemănarea lor este absența completă a unei cabine. Dar principalul plus în manevrabilitate. În acest model, două locuri sunt amplasate în interior. Puterea motorului electric care antrenează rolele este de 3 kW. Și este alimentat de o unitate ion-litiu. Modelul este reglat nu numai prin intermediul unei conexiuni electrice autonome, ci și prin gaz și frâne împreună cu o acționare manuală. General Motors promite o viteza de model de doar 40 km/h. Cei mai mulți cred că acest lucru este foarte puțin pentru megaorașele moderne. Desigur, dimensiunea miniaturală și manevrabilitatea ridicată reprezintă un mare plus. Dar este suficient acest lucru pentru mașina viitorului? EN-V este ecologic, futurist și practic. Datorită unicității rezervelor interne, acest model se poate deplasa independent pe pilot automat. În acest caz, dispozitivul în sine va putea lua rute alternative în ambuteiajele din zonele metropolitane uriașe, fără intervenția șoferului. Dimensiunile mici și manevrabilitatea nu au interferat cu siguranța suficientă atât pentru șofer, cât și pentru pasager. Deci șansa unui accident este mult redusă. Desigur, modelul trebuie încă îmbunătățit. Și se pune întrebarea dacă producția de masă va fi grozavă? La urma urmei, șoferii nu prea doresc să-și schimbe mașinile la EN-V. Compilarea specifică este principala ciudățenie. Datorită prezenței a 2 mașini, EN-V este foarte asemănător cu o bicicletă Segway, care, datorită senzorilor hidroscopici, fluidi, poate predetermina dezechilibrul. De asemenea, asemănarea lor este absența completă a unei cabine. Dar principalul plus în manevrabilitate. La acest model, două locuri sunt amplasate în interior. Puterea motorului electric care antrenează rolele este de 3 kW. Și este alimentat de o unitate ion-litiu. Modelul este reglat nu numai prin intermediul unei conexiuni electrice autonome, ci și prin gaz și frâne împreună cu o acționare manuală. General Motors promite o viteza de model de doar 40 km/h. Cei mai mulți cred că acest lucru este foarte puțin pentru megaorașele moderne. Desigur, dimensiunea miniaturală și manevrabilitatea ridicată reprezintă un mare plus. Dar este suficient acest lucru pentru mașina viitorului? EN-V este ecologic, futurist și practic. Datorită unicității rezervelor interne, acest model se poate deplasa independent pe pilot automat. În acest caz, dispozitivul în sine va putea lua rute alternative în ambuteiajele din zonele metropolitane uriașe, fără intervenția șoferului. Dimensiunile mici și manevrabilitatea nu au interferat cu siguranța suficientă atât pentru șofer, cât și pentru pasager. Deci șansa unui accident este mult redusă. Desigur, modelul trebuie încă îmbunătățit. Și se pune întrebarea dacă producția de masă va fi grozavă? La urma urmei, șoferii nu prea doresc să-și schimbe mașinile la EN-V.
Comunicații mobile și inteligență artificială Câștigătorul concursului Project Bluesky, al cărui scop a fost „a crea cel mai bun telefon dintre toate”. Și Christina Ferraz a creat-o. Câștigătorul concursului Project Bluesky, al cărui scop a fost să „creeze cel mai bun telefon dintre toți”. Și Christina Ferraz a creat-o. Acest telefon acceptă recunoașterea amprentei utilizatorului, care la rândul său îi activează contul, în timp ce în modul inactiv, dispozitivul este o suprafață goală, decolorată. Acest telefon acceptă recunoașterea amprentei utilizatorului, care la rândul său îi activează contul, în timp ce în modul inactiv, dispozitivul este o suprafață goală, decolorată. În modul de lucru, interfața dispozitivului este un adevărat sistem tridimensional care folosește inteligența artificială pentru a schimba aspectul setărilor și aplicațiilor, precum și în conformitate cu preferințele utilizatorului și șabloanele utilizate. Și, în sfârșit, principalul avantaj al dispozitivului este afișajul său tactil cu taste „în creștere” (aceasta este într-adevăr o interfață tridimensională, tangibilă, nedesenată).
Concluzie Factorul cheie care determină astăzi dezvoltarea tehnologiilor AI este ritmul de creștere a puterii de calcul a computerelor, deoarece principiile psihicului uman rămân încă neclare (la un nivel de detaliu accesibil modelării). Prin urmare, subiectele conferințelor AI arată destul de standard și nu s-au schimbat cu greu în compoziție de mult timp. Dar creșterea performanței computerelor moderne, combinată cu îmbunătățirea calității algoritmilor, face posibilă aplicarea periodică a diferitelor metode științifice în practică. S-a întâmplat cu jucăriile intelectuale, se întâmplă cu roboții domestici. Factorul cheie care determină astăzi dezvoltarea tehnologiilor AI este rata de creștere a puterii de calcul a computerelor, deoarece principiile psihicului uman rămân încă neclare (la nivelul de detaliu disponibil pentru modelare). Prin urmare, subiectele conferințelor AI arată destul de standard și nu s-au schimbat cu greu în compoziție de mult timp. Dar creșterea performanței computerelor moderne, combinată cu îmbunătățirea calității algoritmilor, face posibilă aplicarea periodică a diferitelor metode științifice în practică. S-a întâmplat cu jucăriile intelectuale, se întâmplă cu roboții domestici. Metodele temporar uitate de enumerare simplă a opțiunilor (ca în programele de șah) vor fi dezvoltate din nou intens, folosind o descriere extrem de simplificată a obiectelor. Dar cu ajutorul acestei abordări (principala resursă pentru aplicarea sa de succes este performanța), va fi posibil să se rezolve, așa cum era de așteptat, o mulțime de probleme foarte diferite (de exemplu, din domeniul criptografiei). Algoritmii de comportament adaptiv destul de simpli, dar consumatoare de resurse vor ajuta dispozitivele autonome să funcționeze cu încredere într-o lume complexă. În același timp, scopul este de a dezvolta sisteme care să nu arate ca o persoană, ci să acționeze ca o persoană. Metodele temporar uitate de enumerare simplă a opțiunilor (ca în programele de șah) vor fi dezvoltate din nou intens, folosind o descriere extrem de simplificată a obiectelor. Dar cu ajutorul acestei abordări (principala resursă pentru aplicarea sa de succes este performanța), va fi posibil să se rezolve, așa cum era de așteptat, o mulțime de probleme foarte diferite (de exemplu, din domeniul criptografiei). Algoritmii de comportament adaptiv destul de simpli, dar consumatoare de resurse vor ajuta dispozitivele autonome să funcționeze cu încredere într-o lume complexă. În același timp, scopul este de a dezvolta sisteme care să nu arate ca o persoană, ci să acționeze ca o persoană. Oamenii de știință încearcă să privească în viitorul mai îndepărtat. Este posibil să se creeze dispozitive de sine stătătoare care, dacă este necesar, colectează în mod independent copii similare ale lor (se înmulțesc)? Este știința capabilă să creeze algoritmi adecvați? Vom putea controla astfel de mașini? Nu există încă răspunsuri la aceste întrebări. Introducerea activă a logicii formale în sistemele aplicate de reprezentare și procesare a cunoștințelor va continua. În același timp, o astfel de logică nu este capabilă să reflecte pe deplin viața reală și va exista o integrare a diferitelor sisteme de inferență în shell unice. În acest caz, este posibil să se treacă de la conceptul de reprezentare detaliată a informațiilor despre obiecte și tehnici de manipulare a acestor informații la descrieri formale mai abstracte și la utilizarea mecanismelor de inferență universale, iar obiectele în sine vor fi caracterizate printr-un mic matrice de date bazată pe distribuțiile de probabilitate ale caracteristicilor. Oamenii de știință încearcă să privească în viitorul mai îndepărtat. Este posibil să se creeze dispozitive de sine stătătoare care, dacă este necesar, colectează în mod independent copii similare ale lor (se înmulțesc)? Este știința capabilă să creeze algoritmi adecvați? Vom putea controla astfel de mașini? Nu există încă răspunsuri la aceste întrebări. Introducerea activă a logicii formale în sistemele aplicate de reprezentare și procesare a cunoștințelor va continua. În același timp, o astfel de logică nu este capabilă să reflecte pe deplin viața reală și va exista o integrare a diferitelor sisteme de inferență în shell unice. În acest caz, este posibil să se treacă de la conceptul de reprezentare detaliată a informațiilor despre obiecte și tehnici de manipulare a acestor informații la descrieri formale mai abstracte și la utilizarea mecanismelor de inferență universale, iar obiectele în sine vor fi caracterizate printr-un mic matrice de date bazată pe distribuțiile de probabilitate ale caracteristicilor. Domeniul AI, care a devenit o știință matură, se dezvoltă treptat - încet, dar constant înainte. Prin urmare, rezultatele sunt destul de bine previzibile, deși descoperirile bruște asociate cu inițiativele strategice nu sunt excluse pe parcurs. De exemplu, în anii 1980, US National Computing Initiative a scos multe domenii ale AI din laborator și a avut un impact semnificativ asupra dezvoltării teoriei de calcul de înaltă performanță și asupra aplicării acesteia în multe proiecte aplicate. Astfel de inițiative vor apărea cel mai probabil la intersecția diferitelor discipline matematice - teoria probabilității, rețele neuronale, logica fuzzy. Domeniul AI, care a devenit o știință matură, se dezvoltă treptat - încet, dar constant înainte. Prin urmare, rezultatele sunt destul de bine previzibile, deși descoperirile bruște asociate cu inițiativele strategice nu sunt excluse pe parcurs. De exemplu, în anii 1980, US National Computing Initiative a scos multe domenii ale AI din laborator și a avut un impact semnificativ asupra dezvoltării teoriei de calcul de înaltă performanță și asupra aplicării acesteia în multe proiecte aplicate. Astfel de inițiative vor apărea cel mai probabil la intersecția diferitelor discipline matematice - teoria probabilității, rețele neuronale, logica fuzzy.
Pentru prima dată, ideea de a crea o asemănare artificială a minții umane a fost exprimată de Raymond Lull
(1235-1315), care, în secolul al XIV-lea, a încercat să creeze o mașină pentru rezolvarea diferitelor probleme pe baza unei clasificări generale a conceptelor.
În secolul al XVII-lea Gottfried Leibniz (1646-1716) și René Descartes (1596-1650) au dezvoltat această idee independent unul de celălalt, propunând limbaje universale pentru clasificarea tuturor științelor.
Aceste idei au stat la baza dezvoltărilor teoretice în domeniul inteligenței artificiale.
Dezvoltarea inteligenței artificiale după crearea computerelor
Dezvoltarea AI ca direcție științifică a devenit posibilă numai după crearea computerelor
Acest lucru s-a întâmplat în anii 40 ai secolului XX.
În același timp, Norbert Wiener (1894-1964) și-a creat lucrările fundamentale despre noua știință - cibernetica.
Cibernetica (din greacă - „arta managementului”) este știința legilor generale care guvernează procesele de management și transmitere a informațiilor în diverse sisteme, fie că este vorba de mașini, organisme vii sau societate.
Termenul „inteligență artificială”
Termenul „inteligență artificială” (inteligenta artificiala) a fost propus in 1956 pe
seminar cu același nume în
Universitatea Stanford SUA.
La scurt timp după recunoașterea inteligenței artificiale ca ramură independentă a științei, a existat o împărțire în două domenii principale: neurocibernetica și cibernetica cutiei negre.
Ideea principală a neurociberneticii
Singurul lucru capabil să gândească este creierul uman.
Prin urmare, orice „dispozitiv de gândire” trebuie să-și reproducă cumva structura.
Neurocibernetica se concentrează pe modelarea hardware a structurilor similare cu structura creierului.
Au fost create elemente similare neuronilor și combinațiile lor în sisteme funcționale (neuronii sunt celule ale creierului care interacționează între ele). Aceste sisteme sunt numite rețele neuronale.
Rețele neuronale
Primele rețele neuronale au fost create la sfârșitul anilor 50. Oamenii de știință americani G. Rosenblatt și P. McCulloch. Acestea au fost încercări de a crea sisteme care simulează ochiul uman și interacțiunea acestuia cu creierul. Dispozitivul este un perceptron.
În anii 70-80. numărul lucrărilor în această direcţie a început să scadă.
Neurocibernetica în Japonia
La mijlocul anilor 80. în Japonia, ca parte a dezvoltării computerului bazat pe cunoștințe de generația a 5-a, a fost creat computerul de generația a șasea sau neurocomputer.
În acest moment, restricțiile privind memorie și viteză au fost practic eliminate.
Au apărut transputerii - computere paralele care interacționează cu un număr nelimitat de microprocesoare.
De la transputere la neurocomputere - un pas.
Trei abordări moderne pentru construirea rețelelor neuronale
Hardware - crearea de computere speciale, carduri de expansiune, chipset-uri care implementează toți algoritmii.
Software - crearea de programe și instrumente concepute pentru computere de înaltă performanță. Rețelele neuronale sunt create în memoria computerului, toată munca este realizată de propriile procesoare.
Hybrid este o combinație a primelor două.
cibernetica cutiei negre
Ideea principală este că nu contează modul în care este aranjat „dispozitivul de gândire”. Principalul lucru este că reacționează la semnalele de intrare date în același mod ca și creierul uman.
Pe această tendință sa concentrat caută algoritmi rezolvarea problemelor intelectuale pe modele de calculator existente.
Substanțele și proprietățile lor fizice
Clasificarea, structura, nutriția și rolul bacteriilor în natură
Bacteriile - cele mai vechi organisme de pe Pământ Bacteriile - cel mai vechi grup de organisme vii
Epitete, metafore, personificări, comparații: definiții, exemple
Astmul bronșic Astmul bronșic
Istoria antică a Imperiului Roman
Proteze dentare flexibile: design, caracteristici și beneficii Varietăți de proteze moi cu fotografii