Umetna inteligenca njene zmogljivosti in potencialna predstavitev. Predstavitev na temo: Umetna inteligenca. Kako nastajajo inteligentni sistemi

diapozitiv 1

diapozitiv 2

diapozitiv 3

diapozitiv 4

diapozitiv 5

diapozitiv 6

Diapozitiv 7

Diapozitiv 8

Diapozitiv 9

Diapozitiv 10

diapozitiv 11

Predstavitev na temo "Umetna inteligenca" (8. razred) lahko popolnoma brezplačno prenesete na naši spletni strani. Predmet projekta: Informatika. Barvite diapozitive in ilustracije vam bodo pomagale ohraniti zanimanje sošolcev ali občinstva. Za ogled vsebine uporabite predvajalnik, če pa želite prenesti poročilo, kliknite na ustrezno besedilo pod predvajalnikom. Predstavitev vsebuje 11 diapozitivov.

Predstavitveni diapozitivi

diapozitiv 1

Umetna inteligenca

Problem ustvarjanja človeškega uma

diapozitiv 2

diapozitiv 3

Kako človek razmišlja?

O tem vprašanju razmišljajo znanstveniki z vsega sveta. Cilj njihove raziskave je ustvariti model človeške inteligence in ga implementirati na računalnik. Nekoliko poenostavljeno zgoraj navedeni cilj zveni takole: - Naučiti stroj razmišljati.

diapozitiv 4

Namen ustvarjanja umetne inteligence

izgradnja univerzalnega računalniško inteligentnega sistema, namenjenega reševanju določenih vrst problemov, ki bi našel rešitve za vse (ali vsaj večino) neformalnih problemov z učinkovitostjo, primerljivo s človeško ali večjo od nje

diapozitiv 5

Glavni pristopi k razvoju umetne inteligence:

od zgoraj navzdol (angleško Top-Down AI), semiotični - ustvarjanje ekspertnih sistemov, zbirk znanja in sklepnih sistemov, ki posnemajo miselne procese na visoki ravni: mišljenje, sklepanje, govor, čustva, ustvarjalnost itd.; AI od spodaj navzgor, biološki – študij nevronskih mrež in evolucijskih izračunov, ki modelirajo inteligentno vedenje na podlagi bioloških elementov, pa tudi ustvarjanje ustreznih računalniških sistemov, kot sta nevroračunalnik ali bioračunalnik.

diapozitiv 6

Človeške dejavnosti

Obstaja veliko človeških dejavnosti, ki jih ni mogoče vnaprej programirati. Na primer: skladanje glasbe in poezije, dokazovanje izreka, leposlovni prevod iz tujega jezika, diagnosticiranje in zdravljenje bolezni in še marsikaj.

Diapozitiv 7

Ali lahko stroj razmišlja sam?

Razvijalci sistemov AI samo poskušajo naučiti stroj, kot je človek, da samostojno zgradi program svojih dejanj, ki temelji na pogojih problema. Cilj je, da se računalnik iz formalnega izvajalca spremeni v intelektualnega izvršitelja.

Diapozitiv 8

Kako nastajajo inteligentni sistemi

Sistemi umetne inteligence delujejo na podlagi vanje vgrajenih baz znanja, človeško razmišljanje pa temelji na dveh komponentah: zalogi znanja in sposobnosti logičnega sklepanja. Zato je treba za ustvarjanje inteligentnih sistemov na računalniku rešiti dve nalogi: modeliranje znanja (razvoj metod formalizacije znanja za njihovo vnos v računalniški pomnilnik kot bazo znanja); modeliranje sklepanja (ustvarjanje računalniških programov, ki posnemajo logiko človeškega mišljenja pri reševanju različnih problemov).

Diapozitiv 9

Glavna področja, na katerih se uporabljajo metode AI:

Prepoznavanje slik Optično prepoznavanje znakov Prepoznavanje rokopisa Prepoznavanje govora Prepoznavanje obrazov Strojno prevajanje naravnega jezika Nelinearni nadzor in robotika Strojni vid, navidezna resničnost in obdelava slik Teorija iger in strateško načrtovanje Diagnostika umetne inteligence v igrah in botih v računalniških igrah Varnostni stroj Ustvarjalnost omrežnih iger

Diapozitiv 10

Modeli delovanja formalnega in intelektualnega izvajalca

Poskusite razložiti diapozitiv s svojimi besedami, dodajte dodatna zanimiva dejstva, ni vam treba le prebrati informacij z diapozitivov, občinstvo jih lahko prebere sama.

Ni vam treba preobremeniti diapozitivov vašega projekta z besedilnimi bloki, več ilustracij in najmanj besedila bo bolje posredovalo informacije in pritegnilo pozornost. Na diapozitivu naj bodo le ključne informacije, ostalo je bolje povedati občinstvu ustno.

Besedilo mora biti dobro berljivo, sicer občinstvo ne bo videlo podanih informacij, ga bo močno odvrnilo od zgodbe, poskušalo razbrati vsaj nekaj ali pa bo popolnoma izgubilo zanimanje. Če želite to narediti, morate izbrati pravo pisavo, pri čemer upoštevate, kje in kako se bo predstavitev predvajala, ter izbrati pravo kombinacijo ozadja in besedila.

Pomembno je, da svoje poročilo preizkusite, razmislite, kako boste pozdravili občinstvo, kaj boste najprej povedali, kako boste zaključili predstavitev. Vse pride z izkušnjami.

Izberite pravo obleko, ker. Veliko vlogo pri dojemanju njegovega govora igra tudi govornikova oblačila.

Poskusite govoriti samozavestno, tekoče in skladno.

Poskusite uživati ​​v predstavi, da boste bolj sproščeni in manj zaskrbljeni.

Umetna inteligenca Umetna inteligenca je znanost in tehnologija ustvarjanja inteligentnih strojev, zlasti inteligentnih računalniških programov. AI je povezana s podobno nalogo uporabe računalnikov za razumevanje človeške inteligence, vendar ni nujno omejena na biološko verjetne metode. Druge definicije umetne inteligence: O Znanstvena smer, znotraj katere se postavljajo in rešujejo naloge strojnega ali programskega modeliranja tistih vrst človekovih dejavnosti, ki se tradicionalno štejejo za intelektualne. O Lastnost inteligentnih sistemov, da opravljajo funkcije, ki se tradicionalno štejejo za prerogativo osebe. Hkrati je intelektualni sistem tehnični ali programski sistem, ki je sposoben reševati probleme, ki tradicionalno veljajo za ustvarjalne, ki pripadajo določenemu predmetnemu področju, znanje o katerem je shranjeno v spominu takšnega sistema. O Znanost, imenovana "umetna inteligenca", je vključena v kompleks računalništva, tehnologije, ustvarjene na njeni podlagi, pa so del informacijske tehnologije. Naloga te znanosti je poustvariti racionalno razmišljanje in dejanja s pomočjo računalniških sistemov in drugih umetnih naprav.

Izvor in razumevanje pojma "umetna inteligenca" Različne vrste in stopnje inteligence obstajajo pri mnogih ljudeh, živalih in nekaterih strojih, inteligentnih informacijskih sistemih in različnih modelih ekspertnih sistemov z različnimi bazami znanja. Hkrati pa, kot vidimo, taka definicija inteligence ni povezana z razumevanjem inteligence pri ljudeh, to so različne stvari. Poleg tega ta znanost modelira človeško inteligenco, saj se po eni strani lahko naučite nekaj o tem, kako narediti stroje, ki rešujejo težave z opazovanjem drugih ljudi, po drugi strani pa se večina dela na področju AI nanaša na preučevanje problemov, ki jih človeštvo potrebuje. rešiti v industrijskem in tehnološkem smislu. Zato lahko raziskovalci AI svobodno uporabljajo metode, ki jih pri ljudeh ne opazimo, če je to potrebno za reševanje posebnih problemov. V tem smislu je izraz uvedel John McCarthy leta 1956 na konferenci na univerzi Dartmouth. Eno od zasebnih definicij inteligence, ki je skupna osebi in »stroju«, je mogoče oblikovati takole: »Inteligenca je sposobnost sistema, da med samoučenjem ustvarja programe za reševanje problemov določenega razreda kompleksnosti in reševanje. te težave."

Umetna inteligenca v Rusiji Za pionirja umetne inteligence lahko upravičeno velja kolegijski svetovalec SN Korsakov, ki si je zadal nalogo krepitve sposobnosti uma z razvojem znanstvenih metod in naprav, ki odzvanjajo sodobnemu konceptu umetne inteligence kot ojačevalnika umetne inteligence. naravno. Delo na področju umetne inteligence v Rusiji se je začelo v devetdesetih letih prejšnjega stoletja, ki sta ga vodila Veniamin Puškin in D. A. Pospelov. Do devetdesetih let prejšnjega stoletja so vse raziskave umetne inteligence v ZSSR potekale v okviru kibernetike. Šele konec devetdesetih let prejšnjega stoletja so v ZSSR začeli govoriti o znanstveni smeri "umetna inteligenca" kot veji računalništva. Na koncu x nastane pojasnjevalni slovar o umetni inteligenci, tridelni priročnik o umetni inteligenci in enciklopedični slovar računalništva, v katerem sta razdelki "Kibernetika" in "Umetna inteligenca" del računalništva ob z drugimi odseki.

Predpogoji za razvoj znanosti o umetni inteligenci Zgodovina umetne inteligence kot nove znanstvene smeri se začne sredi 20. stoletja. V tem času so se že oblikovali številni predpogoji za njegov nastanek: med filozofi so že dolgo obstajali spori o naravi človeka in procesu spoznavanja sveta, nevrofiziologi in psihologi so razvili številne teorije o delovanju človeških možganov in razmišljanje, ekonomisti in matematiki so postavljali vprašanja optimalnih izračunov in predstavljanja znanja o svetu v formalizirani obliki; končno se je rodila osnova matematične teorije računanja, teorija algoritmov in nastali prvi računalniki. Izkazalo se je, da so zmogljivosti novih strojev glede hitrosti računanja večje od človeških, zato se je v znanstveno skupnost prikradlo vprašanje: kakšne so meje zmogljivosti računalnikov in ali bodo stroji dosegli raven človekovega razvoja? Leta 1950 je eden od pionirjev na področju računalniške tehnologije, angleški znanstvenik Alan Turing, napisal članek z naslovom »Ali lahko stroj misli?«, v katerem opisuje postopek, s katerim bo mogoče določiti trenutek, ko bo stroj postane enak v smislu inteligence z osebo, imenovan Turingov test.

Pristopi in usmeritve Pristopi k razumevanju problema Na vprašanje, kaj počne umetna inteligenca, ni enotnega odgovora. Skoraj vsak avtor, ki piše knjigo o umetni inteligenci, izhaja iz neke definicije v njej, upoštevajoč dosežke te znanosti v njeni luči. Kljub prisotnosti številnih pristopov tako k razumevanju nalog AI kot ustvarjanju inteligentnih informacijskih sistemov, lahko ločimo dva glavna pristopa k razvoju AI: govor, čustva, ustvarjalnost itd.; O naraščajoče, biološko preučevanje nevronskih mrež in evolucijskih izračunov, ki modelirajo inteligentno vedenje na podlagi bioloških elementov, pa tudi ustvarjanje ustreznih računalniških sistemov, kot sta nevroračunalnik ali bioračunalnik. Slednji pristop, strogo gledano, ne velja za znanost AI v smislu, ki ga daje John McCarthy, združuje jih le skupni končni cilj.

Turingov test in intuitivni pristop Empirični test, katerega idejo je predlagal Alan Turing v članku "Računalniški stroji in um", objavljenem leta 1950 v filozofski reviji. Namen tega testa je ugotoviti možnost umetnega mišljenja, ki je blizu človeškemu. Standardna razlaga tega testa je naslednja: »Oseba komunicira z enim računalnikom in eno osebo. Na podlagi odgovorov na vprašanja mora ugotoviti, s kom se pogovarja: z osebo ali računalniškim programom. Naloga računalniškega programa je, da človeka zavede v napačno izbiro." Vsi udeleženci testa se ne vidijo. Neinteligentno človeško vedenje Inteligentno vedenje, vendar ljudje tega ne počnejo Turingov test Človeško vedenje Inteligentno vedenje

Simbolni pristop Zgodovinsko gledano je bil simbolni pristop prvi v dobi digitalnih računalnikov, saj se je njegov avtor po nastanku Lisp, prvega jezika simbolnih izračunov, prepričal v možnost, da bo ta sredstva praktično začela izvajati. inteligenca. Simbolični pristop omogoča, da operiramo s šibko formaliziranimi predstavami in njihovimi pomeni. Sposobnost izpostavljanja le bistvenih informacij je odvisna od učinkovitosti in učinkovitosti reševanja problema. Glavna uporaba simbolne logike je reševanje problemov pri razvoju pravil. Večina raziskav se osredotoča prav na nezmožnost, da bi s pomočjo simbolnih sistemov, izbranih v prejšnjih fazah, vsaj označili nove težave, ki so se pojavile. Predvsem za njihovo reševanje in še bolj za usposabljanje računalnika, da jih reši ali vsaj prepozna in izstopi iz takšnih situacij.

Logični pristop Logični pristop k ustvarjanju sistemov umetne inteligence je usmerjen v ustvarjanje ekspertnih sistemov z logičnimi modeli baz znanja z uporabo predikatnega jezika. V devetdesetih letih prejšnjega stoletja je bil kot izobraževalni model sistemov umetne inteligence sprejet logični programski jezik in sistem Prolog. Baze znanja, napisane v jeziku Prolog, predstavljajo nize dejstev in sklepnih pravil, zapisanih v jeziku logičnih predikatov. Logični model zbirk znanja omogoča zapisovanje ne le specifičnih informacij in podatkov v obliki dejstev v jeziku Prolog, temveč tudi posplošene informacije z uporabo pravil in postopkov sklepanja, vključno z logičnimi pravili za opredelitev konceptov, ki izražajo določeno znanje kot specifično. in posplošene informacije. Na splošno je raziskovanje problemov umetne inteligence v okviru logičnega pristopa k oblikovanju baz znanja in ekspertnih sistemov usmerjeno v ustvarjanje, razvoj in delovanje inteligentnih informacijskih sistemov, vključno s problematiko poučevanja študentov in šolarjev, kot npr. tudi usposabljanje uporabnikov in razvijalcev takšnih inteligentnih informacijskih sistemov.

Agent-Based Approach Najnovejši pristop, ki se razvija od zgodnjih devetdesetih let prejšnjega stoletja, se imenuje pristop, ki temelji na agentu, ali pristop inteligentnega agenta. Po tem pristopu je inteligenca računalniški del sposobnosti za doseganje ciljev, ki so zastavljeni inteligentnemu stroju. Takšen stroj bo sam po sebi inteligenten agent, ki bo zaznaval svet okoli sebe s pomočjo senzorjev in bo sposoben vplivati ​​na predmete v okolju s pomočjo aktuatorjev. Ta pristop se osredotoča na tiste metode in algoritme, ki bodo inteligentnemu agentu pomagali preživeti v okolju pri opravljanju svoje naloge. Zato so algoritmi iskanja poti in odločanja tukaj veliko bolj raziskani. Ilustracija principa iskanja poti v dvodimenzionalnem prostoru

Uporaba umetne inteligence Nekateri najbolj znani sistemi AI: O Deep Blue je premagal svetovnega prvaka v šahu. Tekma med Kasparovom in superračunalniki ni prinesla zadovoljstva ne računalničarjem ne šahistom, sistema pa Kasparov ni prepoznal. IBM-ova linija superračunalnikov se je nato pokazala v projektih molekularnega modeliranja in modeliranja piramidnih celičnih sistemov v Swiss Blue Brain Center. O MYCIN je eden od zgodnjih strokovnih sistemov, ki bi lahko diagnosticirali majhno podskupino bolezni, pogosto enako natančno kot zdravniki. O 20Q je projekt, ki ga je navdihnila umetna inteligenca, ki ga je navdihnila klasična igra 20 vprašanj. Postal je zelo priljubljen, potem ko se je pojavil na internetu pri 20q.net O Prepoznavanje govora. Sistemi, kot je ViaVoice, so sposobni služiti potrošnikom. o Roboti na letnem turnirju RoboCup tekmujejo v poenostavljeni obliki nogometa.

Možnosti umetne inteligence Ločimo dve smeri razvoja umetne inteligence: O reševanje problemov, povezanih s približevanjem specializiranih sistemov umetne inteligence človeškim zmožnostim, in njihova integracija, ki jo uresničuje človeška narava O ustvarjanje umetne inteligence, ki predstavlja integracijo že ustvarjene sisteme AI v enoten sistem, ki je sposoben reševati probleme človeštva

Zaključek Številni spori okoli problema ustvarjanja umetne inteligence so čustveno motivirani. Zdi se, da je priznanje možnosti umetne inteligence nekaj ponižujočega za človeško dostojanstvo. Vendar pa vprašanj o možnostih umetne inteligence ne smemo zamenjevati z vprašanjem razvoja in izboljšanja človeškega uma. Široka uporaba AI ustvarja predpogoje za prehod na kvalitativno novo stopnjo napredka, daje zagon novemu krogu avtomatizacije proizvodnje in s tem povečanju produktivnosti dela. Seveda se lahko umetna inteligenca uporablja za neprimerne namene, vendar to ni znanstveni problem, temveč moralno-etični.

Umetna inteligenca Je znanost in razvoj inteligentnih strojev in sistemov, zlasti inteligentnih računalniških programov, namenjenih razumevanju človeške inteligence. Vendar pa ni nujno, da so uporabljene metode biološko verjetne. Je znanost in razvoj inteligentnih strojev in sistemov, predvsem inteligentnih računalniških programov, namenjenih razumevanju človeške inteligence. Vendar pa ni nujno, da so uporabljene metode biološko verjetne. Toda težava je v tem, da ne vemo, katere računske postopke želimo imenovati inteligentne. In ker razumemo le nekatere mehanizme inteligence, potem z inteligenco znotraj te znanosti razumemo le računski del sposobnosti doseganja ciljev v svetu. Toda težava je v tem, da ne vemo, katere računske postopke želimo imenovati inteligentne. In ker razumemo le nekatere mehanizme inteligence, potem z inteligenco znotraj te znanosti razumemo le računski del sposobnosti doseganja ciljev v svetu.

Logični pristop Namenjen je ustvarjanju ekspertnih sistemov z logičnimi modeli baz znanja z uporabo predikatnega jezika. Namenjeno ustvarjanju ekspertnih sistemov z logičnimi modeli baz znanja z uporabo predikatnega jezika. Jezik in sistem logičnega Prologa je bil sprejet kot model usposabljanja za sisteme umetne inteligence v 80. letih prejšnjega stoletja. Baze znanja, napisane v jeziku Prolog, predstavljajo nize dejstev in sklepnih pravil, zapisanih v jeziku logičnih predikatov. Jezik in sistem logičnega Prologa je bil sprejet kot model usposabljanja za sisteme umetne inteligence v 80. letih prejšnjega stoletja. Baze znanja, napisane v jeziku Prolog, predstavljajo nize dejstev in sklepnih pravil, zapisanih v jeziku logičnih predikatov. Logični model zbirk znanja omogoča zapisovanje ne le specifičnih informacij in podatkov v obliki dejstev v jeziku Prolog, temveč tudi posplošene informacije z uporabo pravil in postopkov sklepanja, vključno z logičnimi pravili za opredelitev konceptov, ki izražajo določeno znanje kot specifično. in posplošene informacije. Logični model zbirk znanja omogoča zapisovanje ne le specifičnih informacij in podatkov v obliki dejstev v jeziku Prolog, temveč tudi posplošene informacije z uporabo pravil in postopkov sklepanja, vključno z logičnimi pravili za opredelitev konceptov, ki izražajo določeno znanje kot specifično. in posplošene informacije. Na splošno je raziskovanje problemov umetne inteligence v okviru logičnega pristopa k oblikovanju baz znanja in ekspertnih sistemov usmerjeno v ustvarjanje, razvoj in delovanje inteligentnih informacijskih sistemov, vključno s problematiko poučevanja študentov in šolarjev, kot npr. tudi usposabljanje uporabnikov in razvijalcev takšnih inteligentnih informacijskih sistemov. Na splošno je raziskovanje problemov umetne inteligence v okviru logičnega pristopa k oblikovanju baz znanja in ekspertnih sistemov usmerjeno v ustvarjanje, razvoj in delovanje inteligentnih informacijskih sistemov, vključno s problematiko poučevanja študentov in šolarjev, kot npr. tudi usposabljanje uporabnikov in razvijalcev takšnih inteligentnih informacijskih sistemov.

Agent-Based Approach Najnovejši pristop, ki je bil razvit od zgodnjih devetdesetih let prejšnjega stoletja, se imenuje agent-based pristop ali pristop, ki temelji na uporabi inteligentnih (racionalnih) agentov. Po tem pristopu je inteligenca računski del (grubo rečeno, načrtovanje) zmožnosti doseganja ciljev, zastavljenih za inteligentni stroj. Takšen stroj bo sam po sebi inteligenten agent, ki bo zaznaval svet okoli sebe s pomočjo senzorjev in bo sposoben vplivati ​​na predmete v okolju s pomočjo aktuatorjev. Najnovejši pristop, ki je bil razvit od zgodnjih devetdesetih let prejšnjega stoletja, se imenuje pristop, ki temelji na agentih ali pristop, ki temelji na uporabi inteligentnih (racionalnih) agentov. Po tem pristopu je inteligenca računski del (grubo rečeno, načrtovanje) zmožnosti doseganja ciljev, zastavljenih za inteligentni stroj. Takšen stroj bo sam po sebi inteligenten agent, ki bo zaznaval svet okoli sebe s pomočjo senzorjev in bo sposoben vplivati ​​na predmete v okolju s pomočjo aktuatorjev. Ta pristop se osredotoča na tiste metode in algoritme, ki bodo inteligentnemu agentu pomagali preživeti v okolju pri opravljanju svoje naloge. Zato so algoritmi iskanja poti in odločanja tukaj veliko bolj raziskani. Ta pristop se osredotoča na tiste metode in algoritme, ki bodo inteligentnemu agentu pomagali preživeti v okolju pri opravljanju svoje naloge. Zato so algoritmi iskanja poti in odločanja tukaj veliko bolj raziskani.

Intuitivni pristop Empirični test, katerega idejo je predlagal Alan Turing v članku "Computing Machinery and Intelligence" (eng. Computing Machinery and Intelligence), objavljenem leta 1950 v filozofski reviji "Mind". Namen tega testa je ugotoviti možnost umetnega mišljenja, ki je blizu človeškemu. Empirični test, katerega idejo je predlagal Alan Turing v članku "Computing Machinery and Intelligence" (eng. Computing Machinery and Intelligence), objavljenem leta 1950 v filozofski reviji "Mind". Namen tega testa je ugotoviti možnost umetnega mišljenja, ki je blizu človeku.Standardna interpretacija tega testa je naslednja: »Človek sodeluje z enim računalnikom in eno osebo. Na podlagi odgovorov na vprašanja mora ugotoviti, s kom se pogovarja: z osebo ali računalniškim programom. Naloga računalniškega programa je zavajati osebo in jo prisiliti v napačno izbiro. Vsi udeleženci testa se ne vidijo. Standardna razlaga tega testa je naslednja: »Oseba komunicira z enim računalnikom in eno osebo. Na podlagi odgovorov na vprašanja mora ugotoviti, s kom se pogovarja: z osebo ali računalniškim programom. Naloga računalniškega programa je zavajati osebo in jo prisiliti v napačno izbiro. Vsi udeleženci testa se ne vidijo. Najbolj splošen pristop predvideva, da bo umetna inteligenca lahko pokazala vedenje, ki se ne razlikuje od človeškega, poleg tega v normalnih situacijah. Ta ideja je posplošitev pristopa Turingovega testa, ki pravi, da bo stroj postal inteligenten, ko bo sposoben nadaljevati pogovor z navadnim človekom in ne bo mogel razumeti, da se pogovarja s strojem ( pogovor poteka dopisno). Najbolj splošen pristop predvideva, da bo umetna inteligenca lahko pokazala vedenje, ki se ne razlikuje od človeškega, poleg tega v normalnih situacijah. Ta ideja je posplošitev pristopa Turingovega testa, ki pravi, da bo stroj postal inteligenten, ko bo sposoben nadaljevati pogovor z navadnim človekom in ne bo mogel razumeti, da se pogovarja s strojem ( pogovor poteka dopisno).

Turingov test Standardna razlaga tega testa je naslednja: »Oseba komunicira z enim računalnikom in eno osebo. Na podlagi odgovorov na vprašanja mora ugotoviti, s kom se pogovarja: z osebo ali računalniškim programom. Naloga računalniškega programa je zavajati osebo in jo prisiliti v napačno izbiro. Standardna razlaga tega testa je naslednja: »Oseba komunicira z enim računalnikom in eno osebo. Na podlagi odgovorov na vprašanja mora ugotoviti, s kom se pogovarja: z osebo ali računalniškim programom. Naloga računalniškega programa je zavajati osebo in jo prisiliti v napačno izbiro. Vsi udeleženci testa se ne vidijo. Če sodnik ne more z gotovostjo povedati, kateri od sogovornikov je človek, se šteje, da je avto opravil preizkus. Da bi preizkusili inteligenco stroja in ne njegove sposobnosti prepoznavanja ustnega govora, se pogovor vodi v načinu "samo besedilo", na primer s tipkovnico in zaslonom (vmesni računalnik). Dopisovanje mora potekati v nadzorovanih intervalih, tako da sodnik ne more sklepati na podlagi hitrosti odgovorov. V Turingovem času so se računalniki odzvali počasneje kot ljudje. Zdaj je to pravilo potrebno, saj reagirajo veliko hitreje kot oseba. Vsi udeleženci testa se ne vidijo. Če sodnik ne more z gotovostjo povedati, kateri od sogovornikov je človek, se šteje, da je avto opravil preizkus. Da bi preizkusili inteligenco stroja in ne njegove sposobnosti prepoznavanja ustnega govora, se pogovor vodi v načinu "samo besedilo", na primer s tipkovnico in zaslonom (vmesni računalnik). Dopisovanje mora potekati v nadzorovanih intervalih, tako da sodnik ne more sklepati na podlagi hitrosti odgovorov. V Turingovem času so se računalniki odzvali počasneje kot ljudje. Zdaj je to pravilo potrebno, saj reagirajo veliko hitreje kot oseba. Doslej se noben obstoječi računalniški sistem ni približal temu, da bi opravil test. Doslej se noben obstoječi računalniški sistem ni približal temu, da bi opravil test.

Sodobna umetna inteligenca Trenutno pri ustvarjanju umetne inteligence poteka intenzivno mletje vseh predmetnih področij, ki so vsaj v neki zvezi z AI, v baze znanja. Skoraj vsi pristopi so bili preizkušeni, vendar se niti ena raziskovalna skupina ni približala nastanku umetne inteligence. Trenutno se pri ustvarjanju umetne inteligence intenzivno brusijo vsa predmetna področja, ki imajo vsaj nekaj povezave z umetno inteligenco, v baze znanja. Skoraj vsi pristopi so bili preizkušeni, vendar se niti ena raziskovalna skupina ni približala nastanku umetne inteligence. Raziskave umetne inteligence so se pridružile splošnemu toku tehnologij singularnosti (vrstni skok, eksponentni razvoj človeka), kot so računalništvo, ekspertni sistemi, nanotehnologija, molekularna bioelektronika, teoretična biologija, kvantna teorija. Raziskave umetne inteligence so se pridružile splošnemu toku tehnologij singularnosti (vrstni skok, eksponentni razvoj človeka), kot so računalništvo, ekspertni sistemi, nanotehnologija, molekularna bioelektronika, teoretična biologija, kvantna teorija. Rezultati razvoja na področju AI so vstopili v visoko in srednješolsko izobraževanje Rusije v obliki učbenikov računalništva, ki zdaj preučujejo vprašanja dela in ustvarjanja baz znanja, ekspertnih sistemov, ki temeljijo na osebnih računalnikih, ki temeljijo na domačih sistemih logičnega programiranja. , kot tudi proučevanje temeljnih vprašanj matematike in računalništva na primerih, delo z modeli baz znanja in ekspertnih sistemov v šolah in univerzah. Rezultati razvoja na področju AI so vstopili v visoko in srednješolsko izobraževanje Rusije v obliki učbenikov računalništva, ki zdaj preučujejo vprašanja dela in ustvarjanja baz znanja, ekspertnih sistemov, ki temeljijo na osebnih računalnikih, ki temeljijo na domačih sistemih logičnega programiranja. , kot tudi proučevanje temeljnih vprašanj matematike in računalništva na primerih, delo z modeli baz znanja in ekspertnih sistemov v šolah in univerzah.

Uporaba umetne inteligence Nekateri najbolj znani inteligentni sistemi: Nekateri najbolj znani inteligentni sistemi: Deep Blue je premagal svetovnega prvaka v šahu. Tekma Kasparov proti superračunalniku ni prinesla zadovoljstva niti računalničarjem niti šahistom, sistema pa Kasparov ni prepoznal. IBM-ova linija superračunalnikov se je nato pokazala v projektih brutalne sile BluGene (molekularno modeliranje) in modeliranja piramidnih celičnih sistemov v Blue Brain v Švici. Deep Blue je premagal svetovnega prvaka v šahu. Tekma Kasparov proti superračunalniku ni prinesla zadovoljstva niti računalničarjem niti šahistom, sistema pa Kasparov ni prepoznal. IBM-ova linija superračunalnikov se je nato pokazala v projektih brutalne sile BluGene (molekularno modeliranje) in modeliranja piramidnih celičnih sistemov v Blue Brain v Švici. MYCIN je eden od zgodnjih strokovnih sistemov, ki bi lahko diagnosticirali majhno podskupino bolezni, pogosto tako natančno kot zdravniki. MYCIN je eden od zgodnjih strokovnih sistemov, ki bi lahko diagnosticirali majhno podskupino bolezni, pogosto tako natančno kot zdravniki. 20Q je projekt, ki ga je navdihnila umetna inteligenca, ki ga je navdihnila klasična igra 20 Questions. Postal je zelo priljubljen, ko se je pojavil na internetu na 20q.net. 20Q je projekt, ki ga je navdihnila umetna inteligenca, ki ga je navdihnila klasična igra 20 Questions. Postal je zelo priljubljen, ko se je pojavil na internetu na 20q.net. Prepoznavanje govora. Sistemi, kot je ViaVoice, so sposobni služiti potrošnikom. Prepoznavanje govora. Sistemi, kot je ViaVoice, so sposobni služiti potrošnikom. Roboti na letnem turnirju RoboCup tekmujejo v poenostavljeni obliki nogometa. Roboti na letnem turnirju RoboCup tekmujejo v poenostavljeni obliki nogometa. Banke uporabljajo sisteme umetne inteligence (AI) v zavarovalniških dejavnostih (aktuarska matematika) pri igranju na borzi in upravljanju premoženja. Metode prepoznavanja vzorcev (vključno s kompleksnejšimi in specializiranimi ter nevronskimi omrežji) se pogosto uporabljajo pri optičnem in akustičnem prepoznavanju (vključno z besedilom in govorom), medicinski diagnostiki, filtrih za neželeno pošto, sistemih zračne obrambe (identifikacija tarče), kot tudi za zagotavljanje številne druge naloge nacionalne varnosti. Banke uporabljajo sisteme umetne inteligence (AI) v zavarovalniških dejavnostih (aktuarska matematika) pri igranju na borzi in upravljanju premoženja. Metode prepoznavanja vzorcev (vključno s kompleksnejšimi in specializiranimi ter nevronskimi omrežji) se pogosto uporabljajo pri optičnem in akustičnem prepoznavanju (vključno z besedilom in govorom), medicinski diagnostiki, filtrih za neželeno pošto, sistemih zračne obrambe (identifikacija tarče), kot tudi za zagotavljanje številne druge naloge nacionalne varnosti. Razvijalci računalniških iger uporabljajo umetno inteligenco do različnih stopenj prefinjenosti. To oblikuje koncept "umetne inteligence igre". Standardne naloge umetne inteligence v igrah so iskanje poti v 2D ali 3D prostoru, simulacija obnašanja bojne enote, izračun prave ekonomske strategije itd. Razvijalci računalniških iger uporabljajo umetno inteligenco do različnih stopenj prefinjenosti. To oblikuje koncept "umetne inteligence igre". Standardne naloge umetne inteligence v igrah so iskanje poti v 2D ali 3D prostoru, simulacija obnašanja bojne enote, izračun prave ekonomske strategije itd.

ASIMO Asimo (okrajšava za napredni korak v inovativni mobilnosti) je android robot. Ustvaril Honda Corporation, v Wako Fundamental Technical Research Center (Japonska). Višina 130 cm, teža 54 kg. Lahko se premika s hitrostjo hitro hoječe osebe do 6 km / h. Asimo (okrajšava za Advanced Step in Innovative MObility) je android robot. Ustvaril Honda Corporation, v Wako Fundamental Technical Research Center (Japonska). Višina 130 cm, teža 54 kg. Lahko se premika s hitrostjo hitro hoječe osebe do 6 km / h. Po podatkih iz leta 2007 je na svetu 46 izvodov ASIMO. Stroški proizvodnje vsakega od njih ne presegajo milijona dolarjev, nekatere robote pa je mogoče celo najeti za $ na leto (približno $ na mesec). Po podatkih iz leta 2007 je na svetu 46 izvodov ASIMO. Stroški proizvodnje vsakega od njih ne presegajo milijona dolarjev, nekatere robote pa je mogoče celo najeti za $ na leto (približno $ na mesec). Predstavniki Honde pravijo, da jim to pravilo včasih povzroča težave le najem, ne prodaja. Na primer, med demonstracijo ASIMO nekemu arabskemu šejku je bilo inženirjem zelo težko razložiti, da se robot načeloma ne prodaja za noben denar. Predstavniki Honde pravijo, da je to pravilo samo najem, včasih pa ne prodaja. jim povzroča težave. Na primer, med demonstracijo ASIMO nekemu arabskemu šejku je bilo inženirjem zelo težko razložiti, da se robot načeloma ne prodaja za noben denar. ASIMO je sposoben razlikovati ljudi po posebnih karticah, ki se nosijo na prsni koš. Asimo lahko hodi po stopnicah. ASIMO je sposoben razlikovati ljudi po posebnih kartah, ki se nosijo na prsih. Asimo lahko hodi po stopnicah.

Tehnologija prepoznavanja ASIMO Z modelom ASIMO iz leta 2000 je Honda robotu dodala številne funkcije, ki so mu omogočile boljšo komunikacijo z ljudmi. Te funkcije spadajo v pet kategorij: Z modelom ASIMO iz leta 2000 je Honda robotu dodala številne funkcije, ki so mu omogočile boljšo komunikacijo z ljudmi. Te funkcije so razdeljene v pet kategorij: Prepoznavanje premikajočih se predmetov Prepoznavanje premikajočih se objektov ASIMO ima v glavi vgrajeno video kamero. S svojo pomočjo lahko ASIMO spremlja gibanje velikega števila predmetov, določa razdaljo do njih in smer. Praktične uporabe te funkcije so: zmožnost sledenja gibanju ljudi (s pomikom kamere), zmožnost sledenja osebi in zmožnost "pozdravljanja" osebe, ko je v dosegu. ASIMO ima v glavi vgrajeno video kamero. S svojo pomočjo lahko ASIMO spremlja gibanje velikega števila predmetov, določa razdaljo do njih in smer. Praktične uporabe te funkcije so: zmožnost sledenja gibanju ljudi (s pomikom kamere), zmožnost sledenja osebi in zmožnost "pozdravljanja" osebe, ko je v dosegu. Prepoznavanje gibov Prepoznavanje potez ASIMO lahko tudi pravilno razlaga gibe rok in s tem prepozna kretnje. Posledično je mogoče dajati ukaze ASIMO ne samo z glasom, ampak tudi z rokami. ASIMO na primer razume, kdaj mu bo sogovornik stisnil roko in kdaj zamahne z roko in reče »Adijo«. ASIMO lahko prepozna tudi kretnje kazanja, kot je "pojdi tja". ASIMO lahko tudi pravilno razlaga gibe rok in s tem prepozna kretnje. Posledično je mogoče dajati ukaze ASIMO ne samo z glasom, ampak tudi z rokami. ASIMO na primer razume, kdaj se bo sogovornik stisnil z roko in ko zamahne z roko in reče "Adijo". ASIMO lahko prepozna tudi kretnje kazanja, kot je "pojdi tja". Prepoznavanje okolja Prepoznavanje okolja ASIMO je sposoben prepoznati predmete in površine, zaradi česar lahko varno deluje zase in za druge. Na primer, ASIMO ima v lasti koncept "koraka" in ne bo padel po stopnicah, če ga ne potisnete. Poleg tega se ASIMO ve, kako se premikati, zaobideti ljudi, ki mu stojijo na poti. ASIMO je sposoben prepoznati predmete in površine, zaradi česar lahko varno deluje zase in za druge. Na primer, ASIMO ima v lasti koncept "koraka" in ne bo padel po stopnicah, če ga ne potisnete. Poleg tega se ASIMO ve, kako se premikati, zaobideti ljudi, ki mu stojijo na poti. Diskriminacija zvokov Razlikovanje zvokov Do diskriminacije zvokov pride zahvaljujoč sistemu HARK, ki uporablja niz osmih mikrofonov, ki se nahajajo na glavi in ​​telesu androida. Zazna, od kod prihaja zvok, in loči vsak glas od zunanjega hrupa. Hkrati pa ne določa števila virov zvoka in njihove lokacije. Trenutno je HARK sposoben zanesljivo (70-80% natančnost) prepoznati tri govorne tokove, torej ASIMO lahko zajame in zazna govor treh ljudi naenkrat, kar navadnemu človeku ni na voljo. Robot se lahko odzove na svoje ime, obrne glavo proti ljudem, s katerimi se pogovarja, in se obrne na nepričakovane in moteče zvoke, kot je zvok padajočega pohištva. Diskriminacija zvokov se pojavi zahvaljujoč sistemu HARK, ki uporablja niz osmih mikrofonov, ki se nahajajo na glavi in ​​telesu androida. Zazna, od kod prihaja zvok, in loči vsak glas od zunanjega hrupa. Hkrati pa ne določa števila virov zvoka in njihove lokacije. Trenutno je HARK sposoben zanesljivo (70-80% natančnost) prepoznati tri govorne tokove, torej ASIMO lahko zajame in zazna govor treh ljudi naenkrat, kar navadnemu človeku ni na voljo. Robot se lahko odzove na svoje ime, obrne glavo proti ljudem, s katerimi se pogovarja, in se obrne na nepričakovane in moteče zvoke, kot je zvok padajočega pohištva. Prepoznavanje obrazov Prepoznavanje obrazov ASIMO lahko prepozna znane obraze tudi med premikanjem. Se pravi, ko se ASIMO sam premakne, se premakne obraz osebe ali pa se premakneta oba predmeta. Robot lahko razlikuje približno deset različnih obrazov. Takoj ko ASIMO nekoga prepozna, se takoj obrne na osebo, ki jo prepozna po imenu. ASIMO lahko prepozna znane obraze tudi med premikanjem. Se pravi, ko se ASIMO sam premakne, se premakne obraz osebe ali pa se premakneta oba predmeta. Robot lahko razlikuje približno deset različnih obrazov. Takoj ko ASIMO nekoga prepozna, se takoj obrne na osebo, ki jo prepozna po imenu. Mreženje Omrežje ASIMO zna uporabljati internet in lokalna omrežja. ASIMO zna uporabljati internet in lokalna omrežja. Po priključitvi na lokalno omrežje doma se bo ASIMO lahko pogovarjal z obiskovalci prek domofona, nato pa poročal lastniku, ki je prišel. Ko se lastnik strinja s sprejemom gostov, bo ASIMO lahko odprl vrata in obiskovalca pripeljal na pravo mesto. Po priključitvi na lokalno omrežje doma se bo ASIMO lahko pogovarjal z obiskovalci prek domofona, nato pa poročal lastniku, ki je prišel. Ko se lastnik strinja s sprejemom gostov, bo ASIMO lahko odprl vrata in obiskovalca pripeljal na pravo mesto.

Android Android je humanoidni robot. Beseda izvira iz grškega andr-, kar pomeni "oseba, moški, moški", in pripone -eides, ki pomeni "podoben, podoben" (iz eidos). Besedo robot droid iz epa "Vojne zvezd" je George Lucas prejel z zmanjšanjem iz "android". Android je humanoidni robot. Beseda izvira iz grškega andr-, kar pomeni "oseba, moški, moški", in pripone -eides, ki pomeni "podoben, podoben" (iz eidos). Besedo robot droid iz epa "Vojne zvezd" je George Lucas prejel z zmanjšanjem iz "android". Prvo omembo izraza android pripisujejo Albertu Kölnskemu (1270). Pomembno vlogo pri popularizaciji izraza je imel francoski pisatelj Philip Auguste Mathias Villiers de Lisle-Adam Mathias (Mathias Villiers de lIsle-Adam) (), v svojem delu "Future Eve" ("L "Ève future") sklicevati se na humanoidnega robota, ki opisuje umetno žensko Adali (Hadaly). Adali je govoril s pomočjo fonografa in izdajal enega za drugim klasične citate. Po drugi različici beseda android izvira od ustvarjalca prvih mehanskih igrač, Henri Droz.Prva omemba izraza android je pripisana Albertu Kölnskemu (1270). Pomembno vlogo pri popularizaciji izraza je odigral francoski pisatelj Philip Auguste Mathias Villiers de Lisle-Adam Mathias (Mathias Villiers de lIsle-Adam ) (), v svojem delu "Future Eve" ("L "Ève future") se nanaša na humanoidnega robota, ki opisuje umetno žensko Adali (Hadaly). Adali je govorila s pomočjo fonografa in dajala enega za drugim klasične citate. Po drugi različici beseda android izvira od ustvarjalca prvih mehanskih igrač Henrija Droza.

Sodobni humanoidni roboti Aiko je robot-deklica z imitacijo človeških občutkov: dotik, sluh, govor, vid. Aiko je robotka z imitacijo človeških čutov: dotika, sluha, govora, vida. Einstein Robot Glava robota z videzom Einsteina. Model za testiranje in reprodukcijo človeških čustev z robotom. Einstein Robot Glava robota z videzom Einsteina. Model za testiranje in reprodukcijo človeških čustev z robotom. EveR-1 je robot, ki je videti kot 20-letna Korejka: visoka je 1,6 metra in tehta približno 50 kilogramov. Stroji, kot je EveR, naj bi služili kot vodniki, ki bodo zagotavljali informacije v veleblagovnicah in muzejih ter zabavali otroke. EveR-1 je robot, ki je videti kot 20-letna Korejka: visoka je 1,6 metra in tehta približno 50 kilogramov. Stroji, kot je EveR, naj bi služili kot vodniki, ki bodo zagotavljali informacije v veleblagovnicah in muzejih ter zabavali otroke. Robot HRP-4C, zasnovan za razstavljanje oblačil. Robot je visok 158 cm in tehta 43 kg, vključno z baterijami. Kar zadeva stopnje svobode, jih je 42, na primer tri so v bokih in vratu, osem pa v obrazu, omogočajo izražanje čustev. Robot HRP-4C, zasnovan za razstavljanje oblačil. Robot je visok 158 cm in tehta 43 kg, vključno z baterijami. Kar zadeva stopnje svobode, jih je 42, na primer tri so v bokih in vratu, osem pa v obrazu, omogočajo izražanje čustev. Repliee R-1 je humanoidni robot z videzom japonske petletne deklice, namenjen skrbi za starejše in onemogle ljudi. Repliee R-1 je humanoidni robot z videzom japonske petletne deklice, namenjen skrbi za starejše in onemogle ljudi. Robotka Repliee Q2, ki jo pogojno imenujejo Repliee Q1expo, je bila prikazana na svetovni razstavi v Aichiju na Japonskem. Na demonstracijah je igral vlogo televizijskega anketarja, medtem ko je nenehno komuniciral z ljudmi. Robot je bil opremljen z vsesmernimi kamerami, mikrofoni in senzorji, ki so Repliee Q2 omogočili, da brez večjih težav zazna človeški govor in kretnje. Robotka Repliee Q2, ki jo pogojno imenujejo Repliee Q1expo, je bila prikazana na svetovni razstavi v Aichiju na Japonskem. Na demonstracijah je igral vlogo televizijskega anketarja, medtem ko je nenehno komuniciral z ljudmi. Robot je bil opremljen z vsesmernimi kamerami, mikrofoni in senzorji, ki so Repliee Q2 omogočili, da brez večjih težav zazna človeški govor in kretnje. Ibn Sina android, poimenovan po starodavnem arabskem filozofu in zdravniku. Eden najnaprednejših sodobnih (2010) androidov. Govori arabsko. Sposoben je samostojno najti svoje mesto na letalu, komunicirati z ljudmi. Prepozna govorčevo mimiko in uporabi obrazne izraze, ki ustrezajo situaciji. Njegove ustnice se gibljejo precej monotono, vendar je opaziti, da je še posebej dober pri dvigovanju obrvi in ​​mežikanju oči. Ibn Sina android, poimenovan po starodavnem arabskem filozofu in zdravniku. Eden najnaprednejših sodobnih (2010) androidov. Govori arabsko. Sposoben je samostojno najti svoje mesto na letalu, komunicirati z ljudmi. Prepozna govorčevo mimiko in uporabi obrazne izraze, ki ustrezajo situaciji. Njegove ustnice se gibljejo precej monotono, vendar je opaziti, da je še posebej dober pri dvigovanju obrvi in ​​mežikanju oči.

Perspektive Reševanje problemov, povezanih s približevanjem specializiranih sistemov umetne inteligence človeškim zmožnostim in njihovo integracijo, ki jo uresničuje človeška narava Reševanje problemov, povezanih s približevanjem specializiranih sistemov umetne inteligence človeškim sposobnostim in njihovo integracijo, ki jo izvaja človek. Narava je ustvarila sisteme umetne inteligence v enoten sistem, ki je sposoben reševati probleme človeštva. Ustvarjanje umetne inteligence, ki predstavlja integracijo že ustvarjenih sistemov AI v en sam sistem, ki je sposoben reševati probleme človeštva

Projekt Blue Brain Project Blue Brain Project Ali lahko superračunalnik simulira možgane, ki razmišljajo, se spominjajo, sprejemajo odločitve in se natančno ujemajo z biološkimi možgani? V kleti Univerze v Lausanni v Švici so štiri črne škatle velikosti hladilnika, napolnjene z 2000 IBM-ovimi mikroprocesorji, razporejenimi v ponavljajoče se vrstice. Skupaj tvorita procesorsko jedro stroja, ki lahko izvede 22,8 bilijona operacij na sekundo. Ne vsebuje gibljivih delov in je popolnoma tih. Ko je računalnik vklopljen, je edino, kar lahko slišite, dolgotrajno brnenje močnih klimatskih naprav. To je glavni računalnik projekta Blue Brain. Ali je mogoče s superračunalnikom simulirati možgane, ki razmišljajo, se spominjajo, sprejemajo odločitve in se natančno ujemajo z biološkimi možgani? V kleti Univerze v Lausanni v Švici so štiri črne škatle velikosti hladilnika, napolnjene z 2000 IBM-ovimi mikroprocesorji, razporejenimi v ponavljajoče se vrstice. Skupaj tvorita procesorsko jedro stroja, ki lahko izvede 22,8 bilijona operacij na sekundo. Ne vsebuje gibljivih delov in je popolnoma tih. Ko je računalnik vklopljen, je edino, kar lahko slišite, dolgotrajno brnenje močnih klimatskih naprav. To je glavni računalnik projekta Blue Brain. Ime tega superračunalnika je treba razumeti dobesedno: vsak njegov mikročip: vsak njegov procesor je programiran tako, da deluje kot pravi nevron v resničnih možganih. Obnašanje tega računalnika s šokantno natančnostjo reproducira celične dogodke, ki se odvijajo v možganih. "To je prvi model možganov, zgrajen od spodaj navzgor," pravi Henry Markram, nevroznanstvenik na Zveznem politehničnem inštitutu v Lozani in direktor projekta Blue Brain. Predlaganih je bilo veliko različnih modelov, a ta je edini, ki je popolnoma biološko natančen. Naše delo smo začeli z najosnovnejšimi dejstvi o možganih." Ime tega superračunalnika je treba razumeti dobesedno: vsak njegov mikročip: vsak njegov procesor je programiran tako, da deluje kot pravi nevron v resničnih možganih. Obnašanje tega računalnika s šokantno natančnostjo reproducira celične dogodke, ki se odvijajo v možganih. "To je prvi model možganov, zgrajen od spodaj navzgor," pravi Henry Markram, nevroznanstvenik na Zveznem politehničnem inštitutu v Lozani in direktor projekta Blue Brain. Predlaganih je bilo veliko različnih modelov, a ta je edini, ki je popolnoma biološko natančen. Naše delo smo začeli z najosnovnejšimi dejstvi o možganih."

Pred začetkom projekta Blue Brain ga je Markram primerjal s projektom zaporedja človeškega genoma, ki se je mnogim zdel smešen ali oblika samopromocije. Ko je poleti 2005 začel projekt kot skupno podjetje z IBM-om, ni manjkalo niti skeptikov. Znanstveniki so projekt kritizirali kot drago samoprevaro, očitno zapravljanje denarja in talenta. Trdili so, da nevroznanost ne potrebuje računalnikov; potrebuje več molekularnih biologov. Terry Sejnowski, priznani računalniški nevroznanstvenik na inštitutu Salk, je sporočil, da je projekt Blue Brain obsojen na propad, ker so možgani preveč skrivnostni za modeliranje. Toda Markramov odnos do problema je bil drugačen. "Želel sem modelirati možgane ravno zato, ker jih ne razumemo," je dejal. "Najboljši način, da razumete, kako nekaj deluje, je, da ga zgradite iz nič." Pred začetkom projekta Blue Brain ga je Markram primerjal s projektom zaporedja človeškega genoma, ki se je mnogim zdel smešen ali oblika samopromocije. Ko je poleti 2005 začel projekt kot skupno podjetje z IBM-om, ni manjkalo niti skeptikov. Znanstveniki so projekt kritizirali kot drago samoprevaro, očitno zapravljanje denarja in talenta. Trdili so, da nevroznanost ne potrebuje računalnikov; potrebuje več molekularnih biologov. Terry Sejnowski, priznani računalniški nevroznanstvenik na inštitutu Salk, je sporočil, da je projekt Blue Brain obsojen na propad, ker so možgani preveč skrivnostni za modeliranje. Toda Markramov odnos do problema je bil drugačen. "Želel sem modelirati možgane ravno zato, ker jih ne razumemo," je dejal. "Najboljši način, da razumete, kako nekaj deluje, je, da ga zgradite iz nič." Trenutno je projekt Blue Brain na kritičnem razpotju. Prva faza projekta, faza »dokaz možnosti«, se izteka. Večino ugovorov skeptikov so zavrnili. Superračunalnik Blue Brain je potreboval manj kot dve leti, da je simuliral nevrokortikalni stolpec, ki je mikroskopski del možganov, ki vsebuje približno nevrone, s 30 milijoni sinoptičnih povezav med njimi. "Stolpec je pripravljen," je dejal Markram, "zdaj ga moramo samo povečati." Znanstveniki v projektu Blue Brain Project so prepričani, da bodo v naslednjih nekaj letih lahko simulirali celotne možgane. Če popravimo te možgane, bodo naredili vse,« pravi Markram. Sprašujem, ali to vključuje samozavedanje: ali je mogoče v stroj vliti duha? "Ko rečem vse, mislim vse," pravi Markram z nagajivim nasmehom na obrazu. Trenutno je projekt Blue Brain na kritičnem razpotju. Prva faza projekta, faza »dokaz možnosti«, se izteka. Večino ugovorov skeptikov so zavrnili. Superračunalnik Blue Brain je potreboval manj kot dve leti, da je simuliral nevrokortikalni stolpec, ki je mikroskopski del možganov, ki vsebuje približno nevrone, s 30 milijoni sinoptičnih povezav med njimi. "Stolpec je pripravljen," je dejal Markram, "zdaj ga moramo samo povečati." Znanstveniki v projektu Blue Brain Project so prepričani, da bodo v naslednjih nekaj letih lahko simulirali celotne možgane. Če popravimo te možgane, bodo naredili vse,« pravi Markram. Sprašujem, ali to vključuje samozavedanje: ali je mogoče v stroj vliti duha? "Ko rečem vse, mislim vse," pravi Markram z nagajivim nasmehom na obrazu.

Umetni živčni sistem Ruski znanstveniki so naredili prvi korak pri ustvarjanju umetne inteligence z ustvarjanjem umetnega živčnega sistema po vzoru črva. Ruskim znanstvenikom je uspelo ustvariti umetni živčni sistem, kar je prvi korak k ustvarjanju umetne inteligence. Ruski znanstveniki so naredili prvi korak pri ustvarjanju umetne inteligence z ustvarjanjem umetnega živčnega sistema na primeru črva. Ruskim znanstvenikom je uspelo ustvariti umetni živčni sistem, kar je prvi korak k ustvarjanju umetne inteligence. Da bi to naredili, so temeljito preučili telo črva s preprostimi živci. Nato so s pomočjo računalnika zgradili njegov virtualni model in poustvarili celotno strukturo njegovega živčnega sistema. Video prikazuje, kako se pod mikroskopom prozoren črv trzne, nato zmrzne, nato pa se zvije v kepo. Za možganske znanstvenike je ta video kot hollywoodska uspešnica. "Črv ni junak računalniške igre, katerega vedenje je vnaprej programirano. Njegova dejanja so nepredvidljiva, kot pri živem bitju ... To še ni umetna inteligenca, ampak je že umetni živčni sistem," pojasnjujejo znanstveniki. . Da bi to naredili, so temeljito preučili telo črva s preprostimi živci. Nato so s pomočjo računalnika zgradili njegov virtualni model in poustvarili celotno strukturo njegovega živčnega sistema. Video prikazuje, kako se pod mikroskopom prozoren črv trzne, nato zmrzne, nato pa se zvije v kepo. Za možganske znanstvenike je ta video kot hollywoodska uspešnica. "Črv ni junak računalniške igre, katerega vedenje je vnaprej programirano. Njegova dejanja so nepredvidljiva, kot pri živem bitju ... To še ni umetna inteligenca, ampak je že umetni živčni sistem," pojasnjujejo znanstveniki. . Andrey Palyanov, raziskovalec na Inštitutu za informatične sisteme Sibirske podružnice Ruske akademije znanosti po imenu AP Eršova, pravi: "Te sive stožčaste stvari simbolizirajo mišice nevronov, imajo predmet in 95 mišičnih celic - tukaj so vsi predstavljeni, majhne krogle in povezave med njimi pa so isti nevroni. Andrey Palyanov, raziskovalec na Inštitutu za informatične sisteme Sibirske podružnice Ruske akademije znanosti po imenu AP Eršova, pravi: "Te sive stožčaste stvari simbolizirajo mišice nevronov, imajo predmet in 95 mišičnih celic - tukaj so vsi predstavljeni, majhne krogle in povezave med njimi pa so isti nevroni. Najprej so znanstveniki zgradili telo črva v virtualnem prostoru. Upoštevajo se vsa razmerja, tudi oblika in princip krčenja mišic sta enaka kot pri pravi ogorčici. Toda za oživitev tega telesa je bilo treba celotno strukturo živčnega sistema prenesti na računalnik. »Živa ogorčica vključuje takšne sisteme, ki jih še ne moremo razmnoževati – to je sistem prebave, razmnoževanja, delitve celic,« pravi znanstvenik. Po njegovem je volumen človeških možganov deset do enajsto stopnjo nevronov. To je toliko, da si je danes nemogoče predstavljati računalnik, ki bi lahko sprejel celotne človeške možgane, če bi ga bilo mogoče digitalizirati.
General Motors predlaga zamenjavo avtomobilov s skuterji z umetno inteligenco. Ameriško podjetje General Motors že ve, kakšen bo avtomobil prihodnosti. Pozornosti vseh so že predstavili najnovejši konceptni aparat EN-V. Za ta model so značilne posebne lastnosti: zelo majhne dimenzije, le dve kolesi, ki sta nameščeni vzporedno, največji plus pa je največja avtonomija od človeških dejanj. Trenutno si mnogi poskušajo predstavljati, kakšen bo avtomobil v prihodnosti, General Motors se je temu približal po ekološki poti. Kot poroča Auto car General Motors, so EN-V ustvarili skupaj s kitajskim podjetjem SAIC. Po mnenju mnogih je ta model po radikalnosti nadomestil hibridni Chevrolet Volt. Obstajajo tri različice in vsaka temelji na platformi chabolda. Višina posamezne spremembe je 1,82 m, širina - 1,21 m, dolžina - 1,21 m. Teža manj kot 400 kg. Gladkost materiala izdelave in ogljik. Ameriško podjetje General Motors že ve, kakšen bo avtomobil prihodnosti. Pozornosti vseh so že predstavili najnovejši konceptni aparat EN-V. Za ta model so značilne posebne lastnosti: zelo majhne dimenzije, le dve kolesi, ki sta nameščeni vzporedno, največji plus pa je največja avtonomija od človeških dejanj. Trenutno si mnogi poskušajo predstavljati, kakšen bo avtomobil v prihodnosti, General Motors se je temu približal po ekološki poti. Kot poroča Auto car General Motors, so EN-V ustvarili skupaj s kitajskim podjetjem SAIC. Po mnenju mnogih je ta model po radikalnosti nadomestil hibridni Chevrolet Volt. Obstajajo tri različice in vsaka temelji na platformi chabolda. Višina posamezne spremembe je 1,82 m, širina - 1,21 m, dolžina - 1,21 m. Teža manj kot 400 kg. Gladkost materiala izdelave in ogljik. Glavna nenavadnost je posebna kompilacija. Zaradi prisotnosti 2 avtomobilov je EN-V zelo podoben kolesu Segway, ki lahko zaradi hidroskopskih senzorjev tekočine vnaprej določi neravnovesje. Tudi njihova podobnost je popolna odsotnost kabine. Toda glavni plus v manevriranju. V tem modelu sta dva sedeža nameščena v notranjosti. Moč elektromotorja, ki poganja valje, je 3 kW. Poganja ga ionsko-litijeva enota. Model se ne uravnava samo z avtonomnim električnim priključkom, ampak tudi s plinom in zavorami skupaj z ročnim pogonom. General Motors obljublja modelno hitrost le 40 km/h. Večina meni, da je to za sodobna mega mesta zelo malo. Seveda sta miniaturna velikost in visoka okretnost velik plus. Toda ali je to dovolj za avto prihodnosti? EN-V je okolju prijazen, futurističen in praktičen. Zaradi edinstvenosti notranjih rezerv se lahko ta model premika samostojno na avtopilotu. V tem primeru bo naprava sama lahko šla po alternativnih poteh v prometnih zastojih velikih metropolitanskih območij, brez posredovanja voznika. Majhne dimenzije in manevriranje niso motile zadostne varnosti tako voznika kot sopotnika. Tako je možnost nesreče močno zmanjšana. Seveda je treba model še izboljšati. In postavlja se vprašanje, ali bo množična proizvodnja odlična? Navsezadnje vozniki v resnici ne želijo spremeniti svojih avtomobilov v EN-V. Glavna nenavadnost je posebna kompilacija. Zaradi prisotnosti 2 avtomobilov je EN-V zelo podoben kolesu Segway, ki lahko zaradi hidroskopskih senzorjev tekočine vnaprej določi neravnovesje. Tudi njihova podobnost je popolna odsotnost kabine. Toda glavni plus v manevriranju. V tem modelu sta dva sedeža nameščena v notranjosti. Moč elektromotorja, ki poganja valje, je 3 kW. Poganja ga ionsko-litijeva enota. Model se ne uravnava samo z avtonomnim električnim priključkom, temveč tudi s plinom in zavorami skupaj z ročnim pogonom. General Motors obljublja modelno hitrost le 40 km/h. Večina meni, da je to za sodobna mega mesta zelo malo. Seveda sta miniaturna velikost in visoka okretnost velik plus. Toda ali je to dovolj za avto prihodnosti? EN-V je okolju prijazen, futurističen in praktičen. Zaradi edinstvenosti notranjih rezerv se lahko ta model premika samostojno na avtopilotu. V tem primeru bo naprava sama lahko šla po alternativnih poteh v prometnih zastojih velikih metropolitanskih območij, brez posredovanja voznika. Majhne dimenzije in manevriranje niso motile zadostne varnosti tako voznika kot sopotnika. Tako je možnost nesreče močno zmanjšana. Seveda je treba model še izboljšati. In postavlja se vprašanje, ali bo množična proizvodnja odlična? Navsezadnje vozniki v resnici ne želijo spremeniti svojih avtomobilov v EN-V.

Mobilne komunikacije in umetna inteligenca Zmagovalec natečaja Project Bluesky, katerega cilj je bil »ustvariti najboljši telefon vseh«. In ustvarila ga je Christina Ferraz. Zmagovalec natečaja Project Bluesky, katerega cilj je bil »ustvariti najboljši telefon med vsemi«. In ustvarila ga je Christina Ferraz. Ta telefon podpira prepoznavanje prstnih odtisov uporabnika, ki posledično aktivira njegov račun, medtem ko je v stanju mirovanja naprava prazna, zbledela površina. Ta telefon podpira prepoznavanje prstnih odtisov uporabnika, ki posledično aktivira njegov račun, medtem ko je v stanju mirovanja naprava prazna, zbledela površina. V delovnem načinu je vmesnik naprave pravi tridimenzionalni sistem, ki uporablja umetno inteligenco za spreminjanje videza nastavitev in aplikacij ter v skladu z uporabniškimi preferencami in uporabljenimi predlogami. In končno, glavna prednost naprave je zaslon na dotik z "rastočimi" tipkami (to je res tridimenzionalni vmesnik, oprijemljiv, ne narisan).

Zaključek Ključni dejavnik, ki danes določa razvoj tehnologij umetne inteligence, je stopnja rasti računalniške moči računalnikov, saj načela človeške psihe še vedno ostajajo nejasna (na stopnji podrobnosti, ki je dostopna za modeliranje). Zato so teme konferenc umetne inteligence videti precej standardne in se v sestavi že dolgo časa skoraj niso spreminjale. Toda povečanje zmogljivosti sodobnih računalnikov v kombinaciji z izboljšanjem kakovosti algoritmov občasno omogoča uporabo različnih znanstvenih metod v praksi. Zgodilo se je z intelektualnimi igračami, dogaja se z domačimi roboti. Ključni dejavnik, ki danes določa razvoj tehnologij umetne inteligence, je stopnja rasti računalniške moči računalnikov, saj načela človeške psihe še vedno ostajajo nejasna (na ravni podrobnosti, ki so na voljo za modeliranje). Zato so teme konferenc umetne inteligence videti precej standardne in se v sestavi že dolgo časa skoraj niso spreminjale. Toda povečanje zmogljivosti sodobnih računalnikov v kombinaciji z izboljšanjem kakovosti algoritmov občasno omogoča uporabo različnih znanstvenih metod v praksi. Zgodilo se je z intelektualnimi igračami, dogaja se z domačimi roboti. Začasno pozabljene metode enostavnega naštevanja možnosti (kot v šahovskih programih) se bodo znova intenzivno razvijale z uporabo izjemno poenostavljenega opisa predmetov. Toda s pomočjo tega pristopa (glavni vir za njegovo uspešno uporabo je zmogljivost) bo mogoče pričakovano rešiti veliko zelo različnih problemov (na primer s področja kriptografije). Precej preprosti, a z viri intenzivni algoritmi prilagodljivega vedenja bodo avtonomnim napravam pomagali samozavestno delovati v zapletenem svetu. Hkrati je cilj razviti sisteme, ki ne izgledajo kot oseba, ampak delujejo kot oseba. Začasno pozabljene metode enostavnega naštevanja možnosti (kot v šahovskih programih) se bodo znova intenzivno razvijale z uporabo izjemno poenostavljenega opisa predmetov. Toda s pomočjo tega pristopa (glavni vir za njegovo uspešno uporabo je zmogljivost) bo mogoče pričakovano rešiti veliko zelo različnih problemov (na primer s področja kriptografije). Precej preprosti, a z viri intenzivni algoritmi prilagodljivega vedenja bodo avtonomnim napravam pomagali samozavestno delovati v zapletenem svetu. Hkrati je cilj razviti sisteme, ki ne izgledajo kot oseba, ampak delujejo kot oseba. Znanstveniki poskušajo pogledati v bolj daljno prihodnost. Ali je mogoče ustvariti samostojne naprave, ki po potrebi samostojno zbirajo podobne kopije sebe (množijo)? Ali znanost lahko ustvari ustrezne algoritme? Ali bomo sposobni nadzorovati takšne stroje? Odgovorov na ta vprašanja še ni. Nadaljevalo se bo aktivno uvajanje formalne logike v aplikativne sisteme za predstavitev in obdelavo znanja. Hkrati pa takšna logika ne more v celoti odražati resničnega življenja in bo prišlo do integracije različnih sklepnih sistemov v posamezne lupine. V tem primeru je mogoče od koncepta podrobne predstavitve informacij o predmetih in tehnikah manipulacije s temi informacijami premakniti k bolj abstraktnim formalnim opisom in uporabi univerzalnih sklepnih mehanizmov, za same predmete pa bo značilna majhna niz podatkov, ki temelji na verjetnostnih porazdelitvah značilnosti. Znanstveniki poskušajo pogledati v bolj daljno prihodnost. Ali je mogoče ustvariti samostojne naprave, ki po potrebi samostojno zbirajo podobne kopije sebe (množijo)? Ali znanost lahko ustvari ustrezne algoritme? Ali bomo sposobni nadzorovati takšne stroje? Odgovorov na ta vprašanja še ni. Nadaljevalo se bo aktivno uvajanje formalne logike v aplikativne sisteme za predstavitev in obdelavo znanja. Hkrati pa takšna logika ne more v celoti odražati resničnega življenja in bo prišlo do integracije različnih sklepnih sistemov v posamezne lupine. V tem primeru je mogoče od koncepta podrobne predstavitve informacij o predmetih in tehnikah manipulacije s temi informacijami premakniti k bolj abstraktnim formalnim opisom in uporabi univerzalnih sklepnih mehanizmov, za same predmete pa bo značilna majhna niz podatkov, ki temelji na verjetnostnih porazdelitvah značilnosti. Področje AI, ki je postalo zrela znanost, se razvija postopoma – počasi, a vztrajno napreduje. Zato so rezultati dokaj dobro predvidljivi, čeprav na poti niso izključeni nenadni preboji, povezani s strateškimi pobudami. Na primer, v osemdesetih letih prejšnjega stoletja je ameriška nacionalna računalniška pobuda iz laboratorija pripeljala številna področja umetne inteligence in imela pomemben vpliv na razvoj teorije visoko zmogljivega računalništva in njeno uporabo v številnih uporabnih projektih. Takšne pobude se bodo najverjetneje pojavile na stičišču različnih matematičnih disciplin – teorije verjetnosti, nevronskih mrež, mehke logike. Področje AI, ki je postalo zrela znanost, se razvija postopoma – počasi, a vztrajno napreduje. Zato so rezultati dokaj dobro predvidljivi, čeprav na poti niso izključeni nenadni preboji, povezani s strateškimi pobudami. Na primer, v osemdesetih letih prejšnjega stoletja je ameriška nacionalna računalniška pobuda iz laboratorija pripeljala številna področja umetne inteligence in imela pomemben vpliv na razvoj teorije visoko zmogljivega računalništva in njeno uporabo v številnih uporabnih projektih. Takšne pobude se bodo najverjetneje pojavile na stičišču različnih matematičnih disciplin – teorije verjetnosti, nevronskih mrež, mehke logike.

Prvič je idejo o ustvarjanju umetne podobe človeškega uma izrazil Raymond Lull

(1235-1315), ki je že v 14. stoletju poskušal ustvariti stroj za reševanje različnih problemov na podlagi splošne klasifikacije pojmov.

V 17. stoletju Gottfried Leibniz (1646-1716) in René Descartes (1596-1650) razvili to idejo neodvisno drug od drugega in predlagali univerzalne jezike za klasifikacijo vseh znanosti.

Te ideje so bile osnova za teoretični razvoj na področju umetne inteligence.

Razvoj umetne inteligence po nastanku računalnikov

Razvoj AI kot znanstvene smeri je postal mogoč šele po nastanku računalnikov

To se je zgodilo v 40-ih letih XX stoletja.

Hkrati je Norbert Wiener (1894-1964) ustvaril svoja temeljna dela o novi znanosti - kibernetiki.

Kibernetika (iz grščine - "umetnost upravljanja") je veda o splošnih zakonitostih, ki urejajo procese upravljanja in prenosa informacij v različnih sistemih, naj bodo to stroji, živi organizmi ali družba.

Izraz "umetna inteligenca"

Izraz "umetna inteligenca" (umetna inteligenca) je bila predlagana leta 1956

istoimenski seminar v

Univerza Stanford ZDA.

Kmalu po priznanju umetne inteligence kot samostojne veje znanosti je prišlo do razdelitve na dve glavni področji: nevrokibernetika in kibernetika črne skrinjice.

Glavna ideja nevrokibernetike

Edina stvar, ki je sposobna razmišljati, so človeški možgani.

Zato mora vsaka "mišljena naprava" nekako reproducirati svojo strukturo.

Nevrokibernetika se osredotoča na strojno modeliranje struktur, podobnih strukturi možganov.

Ustvarjeni so bili elementi, podobni nevronom, in njihove kombinacije v delujoče sisteme (nevroni so možganske celice, ki medsebojno delujejo). Ti sistemi se imenujejo nevronske mreže.

Nevronske mreže

Prve nevronske mreže so bile ustvarjene v poznih 50. letih. Ameriška znanstvenika G. Rosenblatt in P. McCulloch. To so bili poskusi ustvarjanja sistemov, ki simulirajo človeško oko in njegovo interakcijo z možgani. Naprava je perceptron.

V 70-80-ih letih. število del v tej smeri se je začelo zmanjševati.

Nevrocibernetika na Japonskem

Sredi 80. let. na Japonskem je v okviru razvoja na znanju temelječega računalnika 5. generacije nastal računalnik 6. generacije ali nevroračunalnik.

V tem času so bile omejitve glede pomnilnika in hitrosti praktično odpravljene.

Pojavili so se transputerji - vzporedni računalniki, ki delujejo z neomejenim številom mikroprocesorjev.

Od transputerjev do nevroračunalnikov – en korak.

Trije sodobni pristopi k izgradnji nevronskih mrež

Strojna oprema - ustvarjanje posebnih računalnikov, razširitvenih kartic, naborov čipov, ki izvajajo vse algoritme.

Programska oprema - ustvarjanje programov in orodij, zasnovanih za visoko zmogljive računalnike. Nevronske mreže se ustvarjajo v pomnilniku računalnika, vse delo opravijo njegovi lastni procesorji.

Hibrid je kombinacija prvih dveh.

Kibernetika črne skrinjice

Glavna ideja je, da ni pomembno, kako je urejena »mišljena naprava«. Glavna stvar je, da se na dane vhodne signale odzove na enak način kot človeški možgani.

Ta trend je bil osredotočen na iskanje algoritmov reševanje intelektualnih problemov na obstoječih računalniških modelih.