Штучний інтелект його можливості та потенціал презентація. Презентація: Штучний інтелект. Як створюються інтелектуальні системи
Слайд 1
Слайд 2
Слайд 3
Слайд 4
Слайд 5
Слайд 6
Слайд 7
Слайд 8
Слайд 9
Слайд 10
Слайд 11
Презентацію на тему "Штучний інтелект" (8 клас) можна скачати безкоштовно на нашому сайті. Предмет проекту: Інформатика. Барвисті слайди та ілюстрації допоможуть вам зацікавити своїх однокласників чи аудиторію. Для перегляду вмісту скористайтесь плеєром, або якщо ви хочете завантажити доповідь - натисніть відповідний текст під плеєром. Презентація містить 11 слайдів.
Слайди презентації
Слайд 1
Штучний інтелект
Проблема створення людського розуму
Слайд 2
Слайд 3
Як людина мислить?
Над цим питанням замислюються вчені з усіх країн. Мета їхніх досліджень полягає в тому, щоб створити модель людського інтелекту та реалізувати її на комп'ютері. Дещо спрощено, вище названа мета звучить так: - Навчити машину мислити.
Слайд 4
Ціль створення Штучного Інтелекту
побудова універсальної, призначеної для вирішення певних типів завдань комп'ютерної інтелектуальної системи, яка знаходила б розв'язання всіх (або хоча б більшості) неформалізованих завдань, з ефективністю порівнянною з людською чи перевершуючою його
Слайд 5
Основні підходи до розробки ІІ:
низхідний (англ. Top-Down AI), семіотичний - створення експертних систем, баз знань та систем логічного висновку, що імітують високорівневі психічні процеси: мислення, міркування, мовлення, емоції, творчість тощо; висхідний (англ. Bottom-Up AI), біологічний - вивчення нейронних мереж та еволюційних обчислень, що моделюють інтелектуальну поведінку на основі біологічних елементів, а також створення відповідних обчислювальних систем, таких як нейрокомп'ютер або біокомп'ютер.
Слайд 6
Види діяльності
Існує багато видів діяльності, які не можна запрограмувати заздалегідь. Наприклад: твір музики та віршів, доказ теореми, літературний переклад з іноземної мови, діагностика та лікування хвороби та багато іншого.
Слайд 7
Чи може машина самостійно мислити?
Розробники систем ІІ якраз і намагаються навчити машину, подібно до людини, самостійно будувати програму своїх дій, виходячи з умов завдання. Ставиться мета перетворення комп'ютера з формального виконавця на інтелектуального виконавця.
Слайд 8
Як створюються інтелектуальні системи
Системи штучного інтелекту працюють на основі закладених у них баз знань, а людське мислення засноване на двох складових: запас знань і здібностей до логічних міркувань. Тому для створення інтелектуальних систем на комп'ютері необхідно вирішити два завдання: моделювання знань (розробка методів формалізації знань для введення їх у комп'ютерну пам'ять як базу знань); моделювання міркувань (створення комп'ютерних програм, що імітують логіку людського мислення під час вирішення різноманітних завдань).
Слайд 9
Основні галузі, в яких застосовуються методи ІІ:
Розпізнавання образів Оптичне розпізнавання символів Розпізнавання рукописного тексту Розпізнавання мовлення Розпізнавання облич Обробка природної мови Машинний переклад Нелінійне управління та робототехніка Машинний зір, віртуальна реальність та обробка зображень Теорія ігор та стратегічне планування Діагностика ІІ в іграх та боти
Слайд 10
Моделі функціонування формального та інтелектуального виконавця
Штучний інтелект Штучний інтелект наука та технологія створення інтелектуальних машин, особливо інтелектуальних комп'ютерних програм. ІІ пов'язані з подібним завданням використання комп'ютерів розуміння людського інтелекту, але з обов'язково обмежується біологічно правдоподібними методами. Інші визначення штучного інтелекту: O Науковий напрямок, у якого ставляться і вирішуються завдання апаратного чи програмного моделювання тих видів людської діяльності, які зазвичай вважаються інтелектуальними. O Властивість інтелектуальних систем виконувати функції, які традиційно вважаються прерогативою людини. У цьому інтелектуальна система це технічна чи програмна система, здатна вирішувати завдання, традиційно вважаються творчими, належать конкретної предметної області, знання про яку зберігаються у пам'яті такий системи. O Наука під назвою «Штучний інтелект» входить до комплексу комп'ютерних наук, а створювані на її основі технології до інформаційних технологій. Завданням цієї науки є відтворення з допомогою обчислювальних систем та інших штучних механізмів розумних міркувань і процесів.
Походження та розуміння терміна «Штучний інтелект» Різні види та ступеня інтелекту існують у багатьох людей, тварин та деяких машин, інтелектуальних інформаційних систем та різних моделей експертних систем з різними базами знань. При цьому, як бачимо, таке визначення інтелекту не пов'язане із розумінням інтелекту у людини – це різні речі. Більше того, ця наука моделює людський інтелект, тому що з одного боку, можна вивчити дещо - що про те, як змусити машини вирішити проблеми, спостерігаючи інших людей, а з іншого боку, більшість робіт в ІІ стосуються вивчення проблем, які потрібно вирішувати людству у промисловому та технологічному сенсі. Тому ІІ – дослідники вільні використовувати методи, які не спостерігаються у людей, якщо це необхідно для вирішення конкретних проблем. Саме в такому сенсі термін запровадив Джон Маккарті у 1956 році на конференції у Дартмутському університеті. Одне з приватних визначень інтелекту, загальне в людини і « машини », можна сформулювати так: « Інтелект здатність системи створювати під час самонавчання програми на вирішення завдань певного класу складності і вирішувати ці задачи ».
Штучний інтелект у Росії Піонером штучного інтелекту по праву вважатимуться колезького радника З. М. Корсакова, який ставив завдання посилення можливостей розуму у вигляді розробки наукових методів і механізмів, перегукується з сучасної концепцією штучного інтелекту, як підсилювача природного. Роботи в галузі штучного інтелекту в Росії почалися в х роках, очолених Веніаміном Пушкіним та Д. А. Поспєловим. До х років у СРСР всі дослідження ІІ велися в рамках кібернетики. Тільки наприкінці х у СРСР починають говорити про науковий напрямок «штучний інтелект» як розділ інформатики. Наприкінці х створюється тлумачний словник із штучного інтелекту, тритомний довідник із штучного інтелекту та енциклопедичний словник з інформатики, в якому розділи «Кібернетика» та «Штучний інтелект» входять поряд з іншими розділами до складу інформатики.
Передумови розвитку науки штучного інтелекту Історія штучного інтелекту як нового наукового напряму починається у середині ХХ століття. До цього часу вже було сформовано безліч передумов його зародження: серед філософів давно йшли суперечки про природу людини та процес пізнання світу, нейрофізіологи та психологи розробили ряд теорій щодо роботи людського мозку та мислення, економісти та математики задавалися питаннями оптимальних розрахунків та уявлення знань про світ у формалізованому вигляді; нарешті, зародився фундамент математичної теорії обчислень теорії алгоритмів і було створено перші комп'ютери. Можливості нових машин у плані швидкості обчислень виявилися більшими за людські, тому в науковій спільноті закралося питання: які межі можливостей комп'ютерів і чи досягнуто машини рівня розвитку людини? У 1950 році один з піонерів у галузі обчислювальної техніки, англійський вчений Алан Т'юрінг, пише статтю під назвою «Чи може машина мислити?», в якій описує процедуру, за допомогою якої можна буде визначити момент, коли машина зрівняється у плані розумності з людиною, отримав назву тесту Тьюринга.
Підходи та напрямки Підходи до розуміння проблеми Єдиної відповіді на питання, чим займається штучний інтелект, не існує. Майже кожен автор, що пише книгу про ІІ, відштовхується в ній від якогось визначення, розглядаючи в його світлі досягнення цієї науки. Незважаючи на наявність безлічі підходів як до розуміння завдань ІІ, так і створення інтелектуальних інформаційних систем можна виділити два основних підходи до розробки ІІ: O низхідний, семіотичний створення експертних систем, баз знань та систем логічного висновку, що імітують високорівневі психічні процеси: мислення, міркування, мова, емоції, творчість тощо; O висхідний, біологічний вивчення нейронних мереж та еволюційних обчислень, що моделюють інтелектуальну поведінку на основі біологічних елементів, а також створення відповідних обчислювальних систем, таких як нейрокомп'ютер або біокомп'ютер. Останній підхід, строго кажучи, не відноситься до науки про ІІ в сенсі, даному Джоном Маккарті, їх об'єднує тільки загальна кінцева мета.
Тест Тюрінга та інтуїтивний підхід Емпіричний тест, ідея якого була запропонована Аланом Тюрінгом у статті «Обчислювальні машини та розум», опублікованій у 1950 році у філософському журналі. Метою даного тесту є визначення можливості штучного мислення, наближеного до людського. Стандартна інтерпретація цього тесту звучить так: « Людина взаємодіє з одним комп'ютером та однією людиною. На підставі відповіді на запитання він повинен визначити, з ким він розмовляє: з людиною чи комп'ютерною програмою. Завдання комп'ютерної програми ввести людину в оману, змусивши зробити неправильний вибір». Усі учасники тесту не бачать один одного. Нерозумна поведінка людини Розумна поведінка, але людина так не робить Тест Тюрінга Людська поведінка Розумна поведінка
Символьний підхід Історично символьний підхід був першим в епоху цифрових машин, оскільки саме після створення Лісп, першої мови символьних обчислень, у його автора виникла впевненість у можливості практично розпочати реалізацію цими засобами інтелекту. Символьний підхід дозволяє оперувати слабоформалізованими уявленнями та його смислами. Від уміння виділити лише суттєву інформацію залежить ефективність та результативність розв'язання задачі. Основне застосування символьної логіки це вирішення завдань із вироблення правил. Більшість досліджень зупиняється саме на неможливості хоча б позначити нові труднощі засобами обраних на попередніх етапах символьних системах. Тим більше, вирішити їх і тим більше навчити комп'ютер вирішувати їх або хоча б ідентифікувати і виходити з таких ситуацій.
Логічний підхід Логічний підхід до створення систем штучного інтелекту спрямований створення експертних систем з логічними моделями баз знань з використанням мови предикатов. Навчальною моделлю систем штучного інтелекту в х роках була прийнята мова та система логічного програмування Пролог. Основи знань, записані мовою Пролог, представляють набори фактів і правил логічного висновку, записаних мовою логічних предикатів. Логічна модель баз знань дозволяє записувати як конкретні відомості та дані у формі фактів мовою Пролог, а й узагальнені відомості з допомогою правил і процедур логічного висновку у тому числі логічних правил визначення понять, які виражають певні знання як конкретні та узагальнені відомості. Загалом дослідження проблем штучного інтелекту в рамках логічного підходу до проектування баз знань та експертних систем спрямовано на створення, розвиток та експлуатацію інтелектуальних інформаційних систем, включаючи питання навчання студентів та школярів, а також підготовки користувачів та розробників таких інтелектуальних інформаційних систем.
Агентно-орієнтований підхід Останній підхід, що розвивається з початку х років, називається агентно-орієнтованим підходом, або підходом, заснованим на використанні інтелектуальних агентів. Відповідно до цього підходу, інтелект це обчислювальна частина здатності досягати поставлених перед інтелектуальною машиною цілей. Сама така машина буде інтелектуальним агентом, що сприймає навколишній світ за допомогою датчиків, і здатною впливати на об'єкти у навколишньому середовищі за допомогою виконавчих механізмів. Цей підхід акцентує увагу на тих методах та алгоритмах, які допоможуть інтелектуальному агенту виживати у навколишньому середовищі під час виконання його завдання. Так, тут значно сильніше вивчаються алгоритми пошуку шляху та прийняття рішень. Ілюстрація принципу пошуку шляху у двовимірному просторі
Застосування штучного інтелекту Деякі з найвідоміших ІІ - систем: O Deep Blue переміг чемпіона світу з шахів. Матч Каспаров проти суперевм не приніс задоволення ні комп'ютерникам, ні шахістам, і система була визнана Каспаровим. Потім лінія суперкомп'ютерів IBM виявилася в проектах молекулярне моделювання та моделювання системи пірамідальних клітин у швейцарському центрі Blue Brain. O MYCIN одна з ранніх експертних систем, яка могла діагностувати невеликий набір захворювань, причому часто так само точно, як і лікарі. O 20Q проект, заснований на ідеях ІІ, за мотивами класичної гри "20 питань". Став дуже популярним після появи в Інтернеті на сайті 20q.net O Розпізнавання мови. Системи, такі як ViaVoice, здатні обслуговувати споживачів. O Роботи у щорічному турнірі RoboCup змагаються у спрощеній формі футболу.
Перспективи штучного інтелекту Можна виділити два напрями розвитку ІІ: O вирішення проблем, пов'язаних з наближенням спеціалізованих систем ІІ до можливостей людини, та їх інтеграції, що реалізована природою людини O створення штучного розуму, що представляє інтеграцію вже створених систем ІІ в єдину систему, здатну вирішувати проблеми людства
Висновок Багато суперечок навколо проблеми створення штучного інтелекту мають емоційне підґрунтя. Визнання можливості штучного розуму є чимось принижуючим людську гідність. Однак не можна змішувати питання можливостей штучного розуму з питанням про розвиток та вдосконалення людського розуму. Повсюдне використання ІІ створює передумови для переходу на якісно новий рівень прогресу, дає поштовх новому витку автоматизації виробництва, а значить і підвищенню продуктивності праці. Зрозуміло, штучний розум може бути використаний у непридатних цілях, проте це проблема не наукова, а скоріше морально – етична.
Штучний інтелект Це наука та розробка інтелектуальних машин та систем, особливо інтелектуальних комп'ютерних програм, спрямованих на те, щоб зрозуміти людський інтелект. У цьому використовувані способи нічого не винні бути біологічно правдоподібні. Це наука та розробка інтелектуальних машин та систем, особливо інтелектуальних комп'ютерних програм, спрямованих на те, щоб зрозуміти людський інтелект. У цьому використовувані способи нічого не винні бути біологічно правдоподібні. Але проблема полягає в тому, що невідомо, які обчислювальні процедури ми хочемо називати інтелектуальними. Оскільки ми розуміємо лише деякі механізми інтелекту, то під інтелектом у межах цієї науки ми розуміємо лише обчислювальну частину здатності досягти цілей у світі. Але проблема полягає в тому, що невідомо, які обчислювальні процедури ми хочемо називати інтелектуальними. Оскільки ми розуміємо лише деякі механізми інтелекту, то під інтелектом у межах цієї науки ми розуміємо лише обчислювальну частину здатності досягти цілей у світі.
Логічний підхід Направлений створення експертних систем з логічними моделями баз знань з допомогою мови предикатов. Направлений створення експертних систем з логічними моделями баз знань із використанням мови предикатов. Навчальною моделлю систем штучного інтелекту у 1980-х роках було прийнято мову та систему логічного Прологу. Основи знань, записані мовою Пролог, представляють набори фактів і правил логічного висновку, записаних мовою логічних предикатів. Навчальною моделлю систем штучного інтелекту у 1980-х роках було прийнято мову та систему логічного Прологу. Основи знань, записані мовою Пролог, представляють набори фактів і правил логічного висновку, записаних мовою логічних предикатів. Логічна модель баз знань дозволяє записувати як конкретні відомості та дані у формі фактів мовою Пролог, а й узагальнені відомості з допомогою правил і процедур логічного висновку у тому числі логічних правил визначення понять, які виражають певні знання як конкретні та узагальнені відомості. Логічна модель баз знань дозволяє записувати як конкретні відомості та дані у формі фактів мовою Пролог, а й узагальнені відомості з допомогою правил і процедур логічного висновку у тому числі логічних правил визначення понять, які виражають певні знання як конкретні та узагальнені відомості. В цілому дослідження проблем штучного інтелекту в рамках логічного підходу до проектування баз знань та експертних систем спрямовано на створення, розвиток та експлуатацію інтелектульних інформаційних систем, включаючи питання навчання студентів та школярів, а також підготовки користувачів та розробників таких інтелектуальних інформаційних систем. В цілому дослідження проблем штучного інтелекту в рамках логічного підходу до проектування баз знань та експертних систем спрямовано на створення, розвиток та експлуатацію інтелектульних інформаційних систем, включаючи питання навчання студентів та школярів, а також підготовки користувачів та розробників таких інтелектуальних інформаційних систем.
Агентно-орієнтований підхід Останній підхід, що розвивається з початку 1990-х років називається агентно-орієнтованим підходом, або підходом, заснованим на використанні інтелектуальних (раціональних) агентів. Відповідно до цього підходу, інтелект це обчислювальна частина (грубо кажучи, планування) здатності досягати поставлених перед інтелектуальною машиною цілей. Сама така машина буде інтелектуальним агентом, що сприймає навколишній світ за допомогою датчиків, і здатною впливати на об'єкти у навколишньому середовищі за допомогою виконавчих механізмів. Останній підхід, що розвивається з початку 1990-х років називається агентно-орієнтованим підходом, або підходом, заснованим на використанні інтелектуальних (раціональних) агентів. Відповідно до цього підходу, інтелект це обчислювальна частина (грубо кажучи, планування) здатності досягати поставлених перед інтелектуальною машиною цілей. Сама така машина буде інтелектуальним агентом, що сприймає навколишній світ за допомогою датчиків, і здатною впливати на об'єкти у навколишньому середовищі за допомогою виконавчих механізмів. Цей підхід акцентує увагу на тих методах та алгоритмах, які допоможуть інтелектуальному агенту виживати у навколишньому середовищі під час виконання його завдання. Так, тут значно сильніше вивчаються алгоритми пошуку шляху та прийняття рішень. Цей підхід акцентує увагу на тих методах та алгоритмах, які допоможуть інтелектуальному агенту виживати у навколишньому середовищі під час виконання його завдання. Так, тут значно сильніше вивчаються алгоритми пошуку шляху та прийняття рішень.
Інтуїтивний підхід Емпіричний тест, ідея якого була запропонована Аланом Тьюрінгом, у статті «Обчислювальні машини та розум» (англ. Computing Machinery and Intelligence), опублікованій у 1950 році у філософському журналі «Mind». Метою даного тесту є визначення можливості штучного мислення, наближеного до людського. Емпіричний тест, ідея якого була запропонована Аланом Тьюрінгом, у статті «Обчислювальні машини та розум» (англ. Computing Machinery and Intelligence), опублікованій у 1950 році у філософському журналі «Mind». Метою даного тесту є визначення можливості штучного мислення, близького до людського. Стандартна інтерпретація цього тесту звучить так: «Людина взаємодіє з одним комп'ютером та однією людиною. На підставі відповіді на запитання він повинен визначити, з ким він розмовляє: з людиною чи комп'ютерною програмою. Завдання комп'ютерної програми ввести людину в оману, змусивши зробити неправильний вибір. Усі учасники тесту не бачать один одного. Стандартна інтерпретація цього тесту звучить так: «Людина взаємодіє з одним комп'ютером та однією людиною. На підставі відповіді на запитання він повинен визначити, з ким він розмовляє: з людиною чи комп'ютерною програмою. Завдання комп'ютерної програми ввести людину в оману, змусивши зробити неправильний вибір. Усі учасники тесту не бачать один одного. Найзагальніший підхід передбачає, що ІІ буде здатний виявляти поведінку, яка не відрізняється від людської, причому в нормальних ситуаціях. Ця ідея є узагальненням підходу тесту Тюрінга, який стверджує, що машина стане розумною тоді, коли буде здатна підтримувати розмову зі звичайною людиною, і той не зможе зрозуміти, що говорить з машиною (розмова йде листуванням). Найзагальніший підхід передбачає, що ІІ буде здатний виявляти поведінку, яка не відрізняється від людської, причому в нормальних ситуаціях. Ця ідея є узагальненням підходу тесту Тюрінга, який стверджує, що машина стане розумною тоді, коли буде здатна підтримувати розмову зі звичайною людиною, і той не зможе зрозуміти, що говорить з машиною (розмова йде листуванням).
Тест Тьюринга Стандартна інтерпретація цього тесту звучить так: «Людина взаємодіє з одним комп'ютером та однією людиною. На підставі відповіді на запитання він повинен визначити, з ким він розмовляє: з людиною чи комп'ютерною програмою. Завдання комп'ютерної програми ввести людину в оману, змусивши зробити неправильний вибір. Стандартна інтерпретація цього тесту звучить так: «Людина взаємодіє з одним комп'ютером та однією людиною. На підставі відповіді на запитання він повинен визначити, з ким він розмовляє: з людиною чи комп'ютерною програмою. Завдання комп'ютерної програми ввести людину в оману, змусивши зробити неправильний вибір. Усі учасники тесту не бачать один одного. Якщо суддя не може сказати, хто з співрозмовників є людиною, то вважається, що машина пройшла тест. Щоб протестувати саме інтелект машини, а не її можливість розпізнавати мовлення, розмова ведеться в режимі «тільки текст», наприклад, за допомогою клавіатури та екрана (комп'ютера-посередника). Листування повинне проводитися через контрольовані проміжки часу, щоб суддя не міг робити висновки, виходячи зі швидкості відповідей. За часів Тьюринга комп'ютери реагували повільніше за людину. Зараз це правило необхідно, тому що вони реагують набагато швидше, ніж людина. Усі учасники тесту не бачать один одного. Якщо суддя не може сказати, хто з співрозмовників є людиною, то вважається, що машина пройшла тест. Щоб протестувати саме інтелект машини, а не її можливість розпізнавати мовлення, розмова ведеться в режимі «тільки текст», наприклад, за допомогою клавіатури та екрана (комп'ютера-посередника). Листування повинне проводитися через контрольовані проміжки часу, щоб суддя не міг робити висновки, виходячи зі швидкості відповідей. За часів Тьюринга комп'ютери реагували повільніше за людину. Зараз це правило необхідно, тому що вони реагують набагато швидше, ніж людина. Поки що жодна з існуючих комп'ютерних систем не наблизилася до проходження тесту. Поки що жодна з існуючих комп'ютерних систем не наблизилася до проходження тесту.
Сучасний штучний інтелект Зараз у створенні штучного інтелекту спостерігається інтенсивне перемелювання всіх предметних областей, що мають хоч якесь відношення до ІІ, основи знань. Майже всі підходи були випробувані, але до виникнення штучного розуму жодна дослідницька група не підійшла. Нині у створенні штучного інтелекту спостерігається інтенсивне перемелювання всіх предметних областей, які мають хоч якесь відношення до ІІ, основи знань. Майже всі підходи були випробувані, але до виникнення штучного розуму жодна дослідницька група не підійшла. Дослідження ІІ влилися до загального потоку технологій сингулярності (видового стрибка, експотенційного розвитку людини), таких як інформатика, експертні системи, нанотехнологія, молекулярна біоелектроніка, теоретична біологія, квантова теорія. Дослідження ІІ влилися до загального потоку технологій сингулярності (видового стрибка, експотенційного розвитку людини), таких як інформатика, експертні системи, нанотехнологія, молекулярна біоелектроніка, теоретична біологія, квантова теорія. Результати розробок у галузі ІІ увійшли до вищої та середньої освіти Росії у формі підручників інформатики, де тепер вивчаються питання роботи та створення баз знань, експертних систем на базі персональних комп'ютерів на основі вітчизняних систем логічного програмування, а також вивчення фундаментальних питань математики та інформатики на прикладах роботи з моделями баз знань та експертних систем у школах та вузах. Результати розробок у галузі ІІ увійшли до вищої та середньої освіти Росії у формі підручників інформатики, де тепер вивчаються питання роботи та створення баз знань, експертних систем на базі персональних комп'ютерів на основі вітчизняних систем логічного програмування, а також вивчення фундаментальних питань математики та інформатики на прикладах роботи з моделями баз знань та експертних систем у школах та вузах.
Застосування штучного інтелекту Деякі з найвідоміших інтелектуальних систем: Деякі з найвідоміших інтелектуальних систем: Deep Blue переміг чемпіона світу з шахів. Матч Каспаров проти суперЕОМ не приніс задоволення ні комп'ютерникам, ні шахістам, і система була визнана Каспаровым. Потім лінія суперкомп'ютерів IBM виявилася в проектах brute force BluGene (молекулярне моделювання) та моделювання системи пірамідальних клітин у швейцарському центрі Blue Brain. Deep Blue переміг чемпіона світу з шахів. Матч Каспаров проти суперЕОМ не приніс задоволення ні комп'ютерникам, ні шахістам, і система була визнана Каспаровым. Потім лінія суперкомп'ютерів IBM виявилася в проектах brute force BluGene (молекулярне моделювання) та моделювання системи пірамідальних клітин у швейцарському центрі Blue Brain. MYCIN одна з ранніх експертних систем, яка могла діагностувати невеликий набір захворювань, причому часто так само точно, як і лікарі. MYCIN одна з ранніх експертних систем, яка могла діагностувати невеликий набір захворювань, причому часто так само точно, як і лікарі. 20Q проект, заснований на ідеях ІІ, за мотивами класичної гри "20 питань". Став дуже популярним після появи в Інтернеті на сайті 20q.net. 20Q проект, заснований на ідеях ІІ, за мотивами класичної гри "20 питань". Став дуже популярним після появи в Інтернеті на сайті 20q.net. Розпізнавання мови. Системи, такі як ViaVoice, здатні обслуговувати споживачів. Розпізнавання мови. Системи, такі як ViaVoice, здатні обслуговувати споживачів. Роботи у щорічному турнірі RoboCup змагаються у спрощеній формі футболу. Роботи у щорічному турнірі RoboCup змагаються у спрощеній формі футболу. Банки застосовують системи штучного інтелекту (СІІ) у страховій діяльності (актуарна математика) при грі на біржі та управлінні власністю. Методи розпізнавання образів (включаючи як складніші та спеціалізовані, так і нейронні мережі) широко використовують при оптичному та акустичному розпізнаванні (у тому числі тексту та мови), медичній діагностиці, спам-фільтрах, в системах ППО (визначення цілей), а також задля забезпечення низки інших завдань національної безпеки. Банки застосовують системи штучного інтелекту (СІІ) у страховій діяльності (актуарна математика) при грі на біржі та управлінні власністю. Методи розпізнавання образів (включаючи як складніші та спеціалізовані, так і нейронні мережі) широко використовують при оптичному та акустичному розпізнаванні (у тому числі тексту та мови), медичній діагностиці, спам-фільтрах, в системах ППО (визначення цілей), а також задля забезпечення низки інших завдань національної безпеки. Розробники комп'ютерних ігор застосовують ІІ в тій чи іншій мірі опрацьованості. Це утворює поняття «Ігровий штучний інтелект». Стандартними завданнями ІІ в іграх є знаходження шляху у двовимірному чи тривимірному просторі, імітація поведінки бойової одиниці, розрахунок правильної економічної стратегії тощо. Розробники комп'ютерних ігор застосовують ІІ в тій чи іншій мірі опрацьованості. Це утворює поняття «Ігровий штучний інтелект». Стандартними завданнями ІІ в іграх є знаходження шляху у двовимірному чи тривимірному просторі, імітація поведінки бойової одиниці, розрахунок правильної економічної стратегії тощо.
ASIMO Asimo (скорочення від Advanced Step in Innovative MObility) робот-андроїд. Створений корпорацією Хонда, Центр Фундаментальних Технічних Досліджень Вако (Японія). Зріст 130 см, вага 54 кг. Здатний пересуватися зі швидкістю людини, що швидко йде до 6 км/год. Asimo (скорочення від Advanced Step in Innovative MObility) робот-андроїд. Створений корпорацією Хонда, Центр Фундаментальних Технічних Досліджень Вако (Японія). Зріст 130 см, вага 54 кг. Здатний пересуватися зі швидкістю людини, що швидко йде до 6 км/год. За інформацією 2007 року у світі існує 46 екземплярів АСІМО. Вартість виробництва кожного з них не перевищує одного мільйона доларів, а деяких роботів можна навіть взяти в оренду за $ на рік (близько $ на місяць). За інформацією 2007 року у світі існує 46 екземплярів АСІМО. Вартість виробництва кожного з них не перевищує одного мільйона доларів, а деяких роботів можна навіть взяти в оренду за $ на рік (близько $ на місяць). Представники Хонда кажуть, що це правило лише оренда, але не продаж іноді доставляє їм проблеми. Наприклад, під час демонстрації АСІМО нікому арабському шейху, інженерам було дуже непросто пояснити, що робот не продається в принципі за жодні гроші Представники Хонда кажуть, що це правило лише оренда, але не продаж іноді доставляє їм проблеми. Наприклад, під час демонстрації АСІМО нікому арабському шейху, інженерам було дуже непросто пояснити, що робот не продається в принципі за жодні гроші ASIMO здатний розрізняти людей за спеціальними картками, що носяться на грудях. Асімо вміє ходити сходами. ASIMO здатний розрізняти людей за спеціальними картками, що носяться на грудях. Асімо вміє ходити сходами.
Технологія розпізнавання ASIMO З моделлю АСІМО зразка 2000 року Хонда додала роботу багато функцій, які дозволили йому краще спілкуватися з людьми. Ці функції діляться на п'ять категорій: З моделлю АСІМО зразка 2000 року Хонда додала роботу багато функцій, які дозволили йому краще спілкуватися з людьми. Ці функції діляться на п'ять категорій: Розпізнавання об'єктів, що рухаються Розпізнавання об'єктів, що рухаються У АСІМО в голову вбудована відеокамера. З її допомогою АСІМО може стежити за переміщеннями великої кількості об'єктів, визначаючи дистанцію до них та напрямок. Практичні застосування цієї функції наступні: здатність стежити за переміщеннями людей (повертаючи камеру), здатність слідувати за людиною та здатність «вітати» людину, коли вона увійде до меж досяжності. У АСІМО у голову вбудована відеокамера. З її допомогою АСІМО може стежити за переміщеннями великої кількості об'єктів, визначаючи дистанцію до них та напрямок. Практичні застосування цієї функції наступні: здатність стежити за переміщеннями людей (повертаючи камеру), здатність слідувати за людиною та здатність «вітати» людину, коли вона увійде до меж досяжності. Розпізнавання жестів Розпізнавання жестів АСИМО вміє також чітко тлумачити рухи рук, розпізнаючи цим жести. Внаслідок цього можна віддавати АСІМО команди не лише голосом, а й руками. Наприклад, АСІМО розуміє, коли співрозмовник збирається потиснути йому руку, а коли махає рукою, говорячи «До побачення». АСІМО може також розпізнавати вказівні жести, типу «йди геть туди». АСИМО вміє також чітко тлумачити рухи рук, розпізнаючи цим жести. Внаслідок цього можна віддавати АСІМО команди не лише голосом, а й руками. Наприклад, АСІМО розуміє, коли співрозмовник збирається потиснути йому руку, а коли махає рукою, говорячи «До побачення». АСІМО може також розпізнавати вказівні жести, типу «йди геть туди». Розпізнавання оточення Розпізнавання оточення АСІМО вміє розпізнавати предмети та поверхні, завдяки чому може діяти безпечно для себе та для оточуючих. Наприклад, АСІМО володіє поняттям «сходинка» і не падатиме зі сходів, якщо його не зіштовхнути. Крім того, АСІМО вміє рухатися, обминаючи людей, що стали на шляху. АСИМО вміє розпізнавати предмети та поверхні, завдяки чому може діяти безпечно для себе та для оточуючих. Наприклад, АСІМО володіє поняттям «сходинка» і не падатиме зі сходів, якщо його не зіштовхнути. Крім того, АСІМО вміє рухатися, обминаючи людей, що стали на шляху. Розрізнення звуків Розрізнення звуків Розрізнення звуків відбувається завдяки системі HARK, в якій використовується масив із восьми мікрофонів, розташованих на голові та тілі андроїда. Вона виявляє, звідки прийшов звук, і кожен голос відокремлює від зовнішнього шуму. При цьому їй не задається кількість джерел звуку та їх місцезнаходження. На даний момент HARK, здатна надійно (70-80% точності) розпізнавати три мовні потоки тобто, ASIMO здатний вловлювати і сприймати мова відразу трьох осіб, що звичайній людині недоступно. Робот вміє відгукуватися на власне ім'я, повертати голову до людей, з якими розмовляє, а також обертатися на несподівані та тривожні звуки, такі, як звук падаючих меблів. Розрізнення звуків відбувається завдяки системі HARK, в якій використовується масив із восьми мікрофонів, розташованих на голові та тілі андроїда. Вона виявляє, звідки прийшов звук, і кожен голос відокремлює від зовнішнього шуму. При цьому їй не задається кількість джерел звуку та їх місцезнаходження. На даний момент HARK, здатна надійно (70-80% точності) розпізнавати три мовні потоки тобто, ASIMO здатний вловлювати і сприймати мова відразу трьох осіб, що звичайній людині недоступно. Робот вміє відгукуватися на власне ім'я, повертати голову до людей, з якими розмовляє, а також обертатися на несподівані та тривожні звуки, такі, як звук падаючих меблів. Впізнання осіб Впізнання осіб АСІМО здатний пізнавати знайомі особи, навіть під час руху. Тобто, коли рухається сам АСІМО, рухається особа людини, або рухаються обидва об'єкти. Робот може відрізняти приблизно десять різних осіб. Як тільки АСІМО дізнається когось, він відразу звертається до впізнаного на ім'я. АСІМО здатний пізнавати знайомі особи, навіть під час руху. Тобто, коли рухається сам АСІМО, рухається особа людини, або рухаються обидва об'єкти. Робот може відрізняти приблизно десять різних осіб. Як тільки АСІМО дізнається когось, він відразу звертається до впізнаного на ім'я. Робота в мережі Робота в мережі АСІМО вміє користуватися Інтернетом та локальними мережами. АСІМО вміє користуватися Інтернетом та локальними мережами. Після підключення до локальної мережі будинку, АСІМО зможе розмовляти з відвідувачами через домофон, а потім доповідати господареві, хто прийшов. Після того як господар погодиться прийняти гостей, АСІМО зуміє відчинити двері та довести відвідувача до потрібного місця. Після підключення до локальної мережі будинку, АСІМО зможе розмовляти з відвідувачами через домофон, а потім доповідати господареві, хто прийшов. Після того як господар погодиться прийняти гостей, АСІМО зуміє відчинити двері та довести відвідувача до потрібного місця.
Андроїд Андроїд -людиноподібний робот. Слово походить від грецького andr-, що означає «людина, чоловік, чоловіча», і суфікс -eides, який означає «подібний, схожий» (від eidos). Слово дроїд робот з епопеї "Зоряні війни війни" Джордж Лукас отримав шляхом скорочення від "андроїд". Андроїд-людиноподібний робот. Слово походить від грецького andr-, що означає «людина, чоловік, чоловіча», і суфікс -eides, який означає «подібний, схожий» (від eidos). Слово дроїд робот з епопеї "Зоряні війни війни" Джордж Лукас отримав шляхом скорочення від "андроїд". Перша згадка терміна андроїд приписується Альберту Кельнський (1270). Значну роль у популяризації терміна відіграв французький письменник Філіп Огюст Матіас Вільє де Ліль-Адам Матіас (Mathias Villiers de lIsle-Adam) (), у своєму творі «Майбутня Єва» («L Ève future») для позначення людиноподібного робота, описуючи жінку Адалі (Hadaly).Адали розмовляла за допомогою фонографа, що видає одну за одною класичні цитати.За іншою версією слово андроїд походить від творця перших механічних іграшок Анрі Дро. зіграв французький письменник Філіп Огюст Матіас Вільє де Ліль-Адам Матіас (Mathias Villiers de lIsle-Adam) (), у своєму творі «Майбутня Єва» («L" Ève future») для позначення людиноподібного робота, описуючи штучну жінку Адалі (Hadaly) . Адалі розмовляла за допомогою фонографа, що видає одну за одною класичні цитати. За іншою версією слово андроїд походить від творця перших механічних іграшок Анрі Дро.
Сучасні людиноподібні роботи Aiko робот-дівчина з імітацією людських почуттів: дотик, слух, мова, зір. Aiko робот дівчина з імітацією людських почуттів: дотик, слух, мова, зір. Einstein Robot голова робота із зовнішністю Ейнштейна. Модель для тестування та відтворення роботом людських емоцій. Einstein Robot голова робота із зовнішністю Ейнштейна. Модель для тестування та відтворення роботом людських емоцій. EveR-1 робот, схожий на 20-річну кореянку: її зріст 1,6 метра, а вага близько 50 кілограмів. Очікується, що машини на зразок EveR зможуть служити гідами, надаючи інформацію в універмагах та музеях, а також розважати дітей. EveR-1 робот, схожий на 20-річну кореянку: її зріст 1,6 метра, а вага близько 50 кілограмів. Очікується, що машини на зразок EveR зможуть служити гідами, надаючи інформацію в універмагах та музеях, а також розважати дітей. HRP-4C робот-дівчина призначена для демонстрації одягу. Зростання робота становить 158 см, а вага разом із батареями 43 кг. Що стосується ступенів свободи, їх 42, наприклад, в області стегон та шиї їх по три, а в особі вісім, вони дають можливість висловлювати емоції. HRP-4C робот-дівчина призначена для демонстрації одягу. Зростання робота становить 158 см, а вага разом із батареями 43 кг. Що стосується ступенів свободи, їх 42, наприклад, в області стегон та шиї їх по три, а в особі вісім, вони дають можливість висловлювати емоції. Repliee R-1 людиноподібний робот із зовнішністю японської п'ятирічної дівчинки, призначена для догляду за літніми та недієздатними людьми. Repliee R-1 людиноподібний робот із зовнішністю японської п'ятирічної дівчинки, призначена для догляду за літніми та недієздатними людьми. Repliee Q2 Робот-дівчина під робочою назвою Repliee Q1expo був показаний на міжнародній виставці World Expo, що проходила в Айті (Aichi), Японія. На демонстраціях він виконував роль телевізійного інтерв'юера, водночас постійно взаємодіючи з людьми. У роботі були встановлені всеспрямовані камери, мікрофони та датчики, які дозволяли Repliee Q2 без особливих труднощів визначати людську мову та жестикуляцію. Repliee Q2 Робот-дівчина під робочою назвою Repliee Q1expo був показаний на міжнародній виставці World Expo, що проходила в Айті (Aichi), Японія. На демонстраціях він виконував роль телевізійного інтерв'юера, водночас постійно взаємодіючи з людьми. У роботі були встановлені всеспрямовані камери, мікрофони та датчики, які дозволяли Repliee Q2 без особливих труднощів визначати людську мову та жестикуляцію. Ібн Сіна андроїд, названий на честь стародавнього арабського філософа та лікаря. Один з найсучасніших (2010 рік) андроїдів. Говорить арабською мовою. Здатний самостійно знайти своє місце у літаку, спілкуватися з людьми. Розпізнає вираз обличчя того, хто говорить, і вдається до відповідної ситуації міміки. Його губи рухаються досить монотонно, однак зазначається, що особливо добре йому вдається піднімати брови і примружувати очі. Ібн Сіна андроїд, названий на честь стародавнього арабського філософа та лікаря. Один з найсучасніших (2010 рік) андроїдів. Говорить арабською мовою. Здатний самостійно знайти своє місце у літаку, спілкуватися з людьми. Розпізнає вираз обличчя того, хто говорить, і вдається до відповідної ситуації міміки. Його губи рухаються досить монотонно, однак зазначається, що особливо добре йому вдається піднімати брови і примружувати очі.
Перспективи Вирішення проблем, пов'язаних з наближенням спеціалізованих систем ІІ до можливостей людини, та їх інтеграції, що реалізована природою людини Вирішення проблем, пов'язаних з наближенням спеціалізованих систем ІІ до можливостей людини, та їх інтеграції, що реалізована природою людини Створення штучного розуму, що представляє інтеграцію вже створених систем ІІ в єдину систему, здатну вирішувати проблеми людства Створення штучного розуму, що представляє інтеграцію вже створених систем ІІ в єдину систему, здатну вирішувати проблеми людства
Проект блакитний мозок Проект блакитний мозок Чи може мислячий, пам'ятний, приймаючий рішення і відповідний біологічному мозок бути змодельований за допомогою суперкомп'ютера? У підвалі університету Лозанни у Швейцарії стоять чотири чорні ящики розміром з холодильник, наповнених 2000 мікропроцесорами IBM, встановленими рядами, що повторюються. Разом вони утворюють процесорне ядро машини, здатної виконувати 22.8 трильйона операцій на секунду. Вона містить рухливих елементів і абсолютно беззвучна. Коли комп'ютер увімкнено, єдине, що ви можете почути – це протяжний гул потужних кондиціонерів. Це – головний комп'ютер проекту Блакитний Мозок. Чи може мислячий, пам'ятний, приймаючий рішення і відповідний біологічному мозок бути змодельований за допомогою суперкомп'ютера? У підвалі університету Лозанни у Швейцарії стоять чотири чорні ящики розміром з холодильник, наповнених 2000 мікропроцесорами IBM, встановленими рядами, що повторюються. Разом вони утворюють процесорне ядро машини, здатної виконувати 22.8 трильйона операцій на секунду. Вона містить рухливих елементів і абсолютно беззвучна. Коли комп'ютер увімкнено, єдине, що ви можете почути – це протяжний гул потужних кондиціонерів. Це – головний комп'ютер проекту Блакитний Мозок. Назва цього суперкомп'ютера слід розуміти буквально: кожен із його мікрочіпів: кожен із його процесорів запрограмований, щоб діяти, як реальний нейрон у реальному мозку. Поведінка цього комп'ютера відтворює, з шокуючою точністю, клітинні події, що розгортаються всередині мозку. «Це – перша модель мозку, побудована знизу вгору, - говорить Генрі Маркрам, фахівець з нейронаук з Федерального Політехнічного Інституту в Лозанні та директор проекту Блакитний Мозок. Було запропоновано безліч різноманітних моделей, але ця – єдина, яка є повністю біологічно точною. Ми розпочали нашу роботу з самих базисних фактів про мозок». Назва цього суперкомп'ютера слід розуміти буквально: кожен із його мікрочіпів: кожен із його процесорів запрограмований, щоб діяти, як реальний нейрон у реальному мозку. Поведінка цього комп'ютера відтворює, з шокуючою точністю, клітинні події, що розгортаються всередині мозку. «Це – перша модель мозку, побудована знизу вгору, - говорить Генрі Маркрам, фахівець з нейронаук з Федерального Політехнічного Інституту в Лозанні та директор проекту Блакитний Мозок. Було запропоновано безліч різноманітних моделей, але ця – єдина, яка є повністю біологічно точною. Ми розпочали нашу роботу з самих базисних фактів про мозок».
До того, як проект Блакитний Мозок був запущений, Маркрам порівняв його з проектом розшифровки геному людини, що багатьом здавалося смішним або різновидом самореклами. Коли він запустив проект улітку 2005 року у вигляді спільного підприємства з IBM, теж не бракувало скептиків. Вчені критикували проект як дорогий самообман, кричущі витрати грошей і талантів. Вони стверджували, що нейронаука не потребує комп'ютерів; вона потребує більшої кількості молекулярних біологів. Террі Седжновський (Terry Sejnowski), прославлений фахівець з обчислювальних нейронаук в Селк інституті (Salk Institute), оголосив про те, що проект Блакитний Мозок приречений на провал, оскільки мозок занадто загадковий, щоб його можна було змоделювати. Але ставлення Маркрама до проблеми було іншим. "Я хотів змоделювати мозок саме тому, що ми не розуміємо його", - сказав він. "Найкращий спосіб зрозуміти, як щось працює - це побудувати це з нуля". До того, як проект Блакитний Мозок був запущений, Маркрам порівняв його з проектом розшифровки геному людини, що багатьом здавалося смішним або різновидом самореклами. Коли він запустив проект улітку 2005 року у вигляді спільного підприємства з IBM, теж не бракувало скептиків. Вчені критикували проект як дорогий самообман, кричущі витрати грошей і талантів. Вони стверджували, що нейронаука не потребує комп'ютерів; вона потребує більшої кількості молекулярних біологів. Террі Седжновський (Terry Sejnowski), прославлений фахівець з обчислювальних нейронаук в Селк інституті (Salk Institute), оголосив про те, що проект Блакитний Мозок приречений на провал, оскільки мозок занадто загадковий, щоб його можна було змоделювати. Але ставлення Маркрама до проблеми було іншим. "Я хотів змоделювати мозок саме тому, що ми не розуміємо його", - сказав він. "Найкращий спосіб зрозуміти, як щось працює - це побудувати це з нуля". Зараз проект Блакитний Мозок перебуває на критичному роздоріжжі. Перша фаза проекту – «фаза доказу можливості» – добігає кінця. Більшість заперечень скептиків було спростовано. Потрібно було менше двох років для суперкомп'ютера Блакитний Мозок, щоб симулювати нейрокортикальну колонку, яка є мікроскопічним шматочком мозку, що містить близько нейронів, з 30 мільйонами синоптичних сполук між ними. "Колонка побудована і працює", - заявив Маркрам, - тепер нам тільки треба масштабувати її. Вчені проекту Блакитний Мозок упевнені, що протягом найближчих кількох років їм вдасться симулювати мозок цілком. Якщо ми зробимо цей мозок правильно, він робитиме все», – каже Маркрам. Я питаю, чи це включає в себе самосвідомість: чи можна вселити дух у машину? «Коли я говорю все, я маю на увазі все», - каже Маркрам, і пустотлива усмішка спалахує у нього на обличчі. Зараз проект Блакитний Мозок перебуває на критичному роздоріжжі. Перша фаза проекту – «фаза доказу можливості» – добігає кінця. Більшість заперечень скептиків було спростовано. Потрібно було менше двох років для суперкомп'ютера Блакитний Мозок, щоб симулювати нейрокортикальну колонку, яка є мікроскопічним шматочком мозку, що містить близько нейронів, з 30 мільйонами синоптичних сполук між ними. "Колонка побудована і працює", - заявив Маркрам, - тепер нам тільки треба масштабувати її. Вчені проекту Блакитний Мозок упевнені, що протягом найближчих кількох років їм вдасться симулювати мозок цілком. Якщо ми зробимо цей мозок правильно, він робитиме все», – каже Маркрам. Я питаю, чи це включає в себе самосвідомість: чи можна вселити дух у машину? «Коли я говорю все, я маю на увазі все», - каже Маркрам, і пустотлива усмішка спалахує у нього на обличчі.
Штучна нервова система Російські вчені зробили перший крок у створенні штучного інтелекту, створивши штучну нервову систему на прикладі хробака. Російським ученим вдалося створити штучну нервову систему, що першим кроком до створення штучного інтелекту. Російські вчені зробили перший крок у створенні штучного інтелекту, створивши штучну нервову систему на прикладі хробака. Російським ученим вдалося створити штучну нервову систему, що першим кроком до створення штучного інтелекту. Для цього вони досконально вивчили тіло хробака, що має найпростіші нерви. Потім за допомогою комп'ютера збудували його віртуальну модель і відтворили всю структуру його нервової системи. На відео видно, як під мікроскопом то смикається, то застигає, то згортається прозорий черв'як. Для вчених, які вивчають роботу мозку, це відео – як голлівудський блокбастер. "Червь - не герой комп'ютерної гри, поведінка якого запрограмована наперед. Його дії непередбачувані, як у живого... Це ще не штучний інтелект, але вже штучна нервова система", - пояснюють вчені. Для цього вони досконально вивчили тіло хробака, що має найпростіші нерви. Потім за допомогою комп'ютера збудували його віртуальну модель і відтворили всю структуру його нервової системи. На відео видно, як під мікроскопом то смикається, то застигає, то згортається прозорий черв'як. Для вчених, які вивчають роботу мозку, це відео – як голлівудський блокбастер. "Червь - не герой комп'ютерної гри, поведінка якого запрограмована наперед. Його дії непередбачувані, як у живого... Це ще не штучний інтелект, але вже штучна нервова система", - пояснюють вчені. Науковий співробітник Інституту систем інформатики СО РАН імені А. П. Єршова Андрій Пальянов розповідає: "Ось ці сірі конусоподібні штуковини символізують м'язи нейронів мають об'єкт і 95 м'язових клітин - усі вони тут представлені, а маленькі сфери та з'єднання між ними - це ті самі нейрони. ". Науковий співробітник Інституту систем інформатики СО РАН імені А. П. Єршова Андрій Пальянов розповідає: "Ось ці сірі конусоподібні штуковини символізують м'язи нейронів мають об'єкт і 95 м'язових клітин - усі вони тут представлені, а маленькі сфери та з'єднання між ними - це ті самі нейрони. ". Спочатку вчені збудували у віртуальному просторі тіло хробака. Всі пропорції дотримані, навіть форма та принцип скорочення м'язів такі ж, як у справжньої нематоди. Але щоб це тіло оживити, потрібно було перенести на комп'ютер всю структуру нервової системи. "Жива нематода включає такі системи, які ми не можемо поки що відтворювати - це система травлення, розмноження, поділу клітин", - говорить учений. За його словами, обсяг мозку людини – десять в одинадцятому ступені нейронів. Це настільки багато, що сьогодні неможливо уявити комп'ютер, здатний вмістити весь людський мозок, якби його вдалося оцифрувати.
General Motors пропонує замінити авто на самокати з ІІ. Американська компанія General Motors вже знає, яким буде авто майбутнього. Вони вже надали до загальної уваги концептуальний новий апарат EN-V. Для цієї моделі характерні своєрідні особливості: дуже маленькі розміри, всього два колеса, які розташовуються паралельно, і найбільший плюс – найбільша автономність від дій людини. На даний момент багато хто намагається уявити яке буде авто в майбутньому, General Motors підійшла до цього впритул, слідуючи екологічним шляхом. Auto Car General Motors створили EN-V разом з китайською фірмою SAIC. На думку багатьох, ця модель за радикальністю прийшла на зміну гібридному Chevrolet Volt. Є три версії, і основу кожної складає платформа шаболда. Висота кожної зміни 1,82 м, ширина – 1,21 м, довжина – 1,21 м. Вага менша за 400кг. Матеріал виготовлення плавність та карбон. Американська компанія General Motors вже знає, яким буде авто майбутнього. Вони вже надали до загальної уваги концептуальний новий апарат EN-V. Для цієї моделі характерні своєрідні особливості: дуже маленькі розміри, всього два колеса, які розташовуються паралельно, і найбільший плюс – найбільша автономність від дій людини. На даний момент багато хто намагається уявити яке буде авто в майбутньому, General Motors підійшла до цього впритул, слідуючи екологічним шляхом. Auto Car General Motors створили EN-V разом з китайською фірмою SAIC. На думку багатьох, ця модель за радикальністю прийшла на зміну гібридному Chevrolet Volt. Є три версії, і основу кожної складає платформа шаболда. Висота кожної зміни 1,82 м, ширина – 1,21 м, довжина – 1,21 м. Вага менша за 400кг. Матеріал виготовлення плавність та карбон. Специфічна компіляція є основною незвичністю. Через наявність 2-х автомобілів EN-V дуже схожий на велосипед Segway, який завдяки гідроскопічним, рідинним датчикам може визначати порушення балансу. Також їх схожість у повній відсутності кабіни. Але головний плюс у маневреності. У цій моделі два місця сидіння знаходяться усередині. Потужність електромотора, що приводить у дію ролики, становить 3 кВт. А живить його іонолітійний підрозділ. Модель регулюється не лише за допомогою електрозв'язку автономно, але й газом та гальмами разом із ручним приводом. General Motors обіцяє швидкість моделі лише в 40 км/год. Більшість вважає це дуже мало для сучасних мегаполісів. Звичайно, мініатюрні розміри та висока маневреність є великим плюсом. Але чи достатньо цього для майбутнього? EN-V є екологічним, футуристичним та практичним. Завдяки унікальності внутрішніх резервів ця модель може самостійно пересуватися на автопілоті. У цьому випадку апарат сам зможе приймати альтернативні маршрути у пробках величезних мегаполісів без втручання водія. Малі габарити і маневреність не стали на заваді достатньої безпеки, як водія, так і пасажира. Тож ймовірність ДТП значно знижена. Звичайно, модель потребує ще доопрацювання. І постає питання серійне виробництво буде велике? Адже водії не надто хочуть міняти свої авто на EN-V. Специфічна компіляція є основною незвичністю. Через наявність 2-х автомобілів EN-V дуже схожий на велосипед Segway, який завдяки гідроскопічним, рідинним датчикам може визначати порушення балансу. Також їх схожість у повній відсутності кабіни. Але головний плюс у маневреності. У цій моделі два місця сидіння знаходяться усередині. Потужність електромотора, що приводить у дію ролики, становить 3 кВт. А живить його іонолітійний підрозділ. Модель регулюється не лише за допомогою електрозв'язку автономно, але й газом та гальмами разом із ручним приводом. General Motors обіцяє швидкість моделі лише в 40 км/год. Більшість вважає це дуже мало для сучасних мегаполісів. Звичайно, мініатюрні розміри та висока маневреність є великим плюсом. Але чи достатньо цього для майбутнього? EN-V є екологічним, футуристичним та практичним. Завдяки унікальності внутрішніх резервів ця модель може самостійно пересуватися на автопілоті. У цьому випадку апарат сам зможе приймати альтернативні маршрути у пробках величезних мегаполісів без втручання водія. Малі габарити і маневреність не стали на заваді достатньої безпеки, як водія, так і пасажира. Тож ймовірність ДТП значно знижена. Звичайно, модель потребує ще доопрацювання. І постає питання серійне виробництво буде велике? Адже водії не надто хочуть міняти свої авто на EN-V.
Мобільний зв'язок та ІІ Переможцем конкурсу Project Bluesky, метою якого ставилося створення кращого телефону серед усіх. І Крістіна Ферраз (Christina Ferraz) його створила. Переможцем конкурсу Project Bluesky, метою якого ставилося створення кращого телефону серед усіх. І Крістіна Ферраз (Christina Ferraz) його створила. Цей телефон підтримує розпізнавання користувача за відбитками пальців, яке, в свою чергу, активує його обліковий запис, у той час як у неактивному режимі пристрій є порожньою бляклою поверхнею. Цей телефон підтримує розпізнавання користувача за відбитками пальців, яке, в свою чергу, активує його обліковий запис, у той час як у неактивному режимі пристрій є порожньою бляклою поверхнею. У робочому режимі інтерфейс пристрою є справжньою тривимірною системою, що використовує штучний інтелект для зміни зовнішнього вигляду налаштувань і додатків, а також відповідно до уподобань користувачів і використаних шаблонів. І, нарешті, головною перевагою пристрою є його сенсорний дисплей з клавішами, що «виростають» (ось це дійсно тривимірний інтерфейс, що відчутний, а не намальований).
Заключение Ключовим чинником, визначальним сьогодні розвиток ІІ-технологій, вважається темпи зростання обчислювальної потужності комп'ютерів, оскільки принципи роботи людської психіки, як і раніше, залишаються неясними (на доступному для моделювання рівні деталізації). Тому тематика ІІ-конференцій виглядає досить стандартно і за складом майже не змінюється вже досить давно. Але зростання продуктивності сучасних комп'ютерів у поєднанні з підвищенням якості алгоритмів періодично уможливлює застосування різних наукових методів на практиці. Так сталося з інтелектуальними іграшками, так стається з домашніми роботами. Ключовим чинником, визначальним сьогодні розвиток ІІ-технологій, вважається темпи зростання обчислювальної потужності комп'ютерів, оскільки принципи роботи людської психіки, як і раніше, залишаються неясними (на доступному для моделювання рівні деталізації). Тому тематика ІІ-конференцій виглядає досить стандартно і за складом майже не змінюється вже досить давно. Але зростання продуктивності сучасних комп'ютерів у поєднанні з підвищенням якості алгоритмів періодично уможливлює застосування різних наукових методів на практиці. Так сталося з інтелектуальними іграшками, так стається з домашніми роботами. Знову інтенсивно розвиватимуться тимчасово забуті методи простого перебору варіантів (як у шахових програмах), що обходяться вкрай спрощеним описом об'єктів. Але за допомогою такого підходу (головний ресурс для його успішного застосування - продуктивність) вдасться вирішити, як очікується, безліч різних завдань (наприклад, з області криптографії). Впевнено діяти автономним пристроям у складному світі допоможуть досить прості, але ресурсомісткі алгоритми адаптивної поведінки. При цьому ставиться за мету розробляти системи, не зовні схожі на людину, а діючі як людина. Знову інтенсивно розвиватимуться тимчасово забуті методи простого перебору варіантів (як у шахових програмах), що обходяться вкрай спрощеним описом об'єктів. Але за допомогою такого підходу (головний ресурс для його успішного застосування - продуктивність) вдасться вирішити, як очікується, безліч різних завдань (наприклад, з області криптографії). Впевнено діяти автономним пристроям у складному світі допоможуть досить прості, але ресурсомісткі алгоритми адаптивної поведінки. При цьому ставиться за мету розробляти системи, не зовні схожі на людину, а діючі як людина. Вчені намагаються зазирнути й у віддаленіше майбутнє. Чи можна створити автономні пристрої, здатні при необхідності самостійно збирати подібні копії (розмножуватися)? Чи здатна наука створити відповідні алгоритми? Чи зможемо контролювати такі машини? Відповідей на ці запитання поки що немає. Продовжиться активне впровадження формальної логіки у прикладні системи представлення та обробки знань. У той самий час така логіка неспроможна повноцінно відбити реальне життя, і відбудеться інтеграція різних систем логічного виведення у єдиних оболонках. При цьому, можливо, вдасться перейти від концепції детального представлення інформації про об'єкти та прийоми маніпулювання цією інформацією до абстрактніших формальних описів та застосування універсальних механізмів виведення, а самі об'єкти будуть характеризуватись невеликим масивом даних, заснованих на ймовірнісних розподілах характеристик. Вчені намагаються зазирнути й у віддаленіше майбутнє. Чи можна створити автономні пристрої, здатні при необхідності самостійно збирати подібні копії (розмножуватися)? Чи здатна наука створити відповідні алгоритми? Чи зможемо контролювати такі машини? Відповідей на ці запитання поки що немає. Продовжиться активне впровадження формальної логіки у прикладні системи представлення та обробки знань. У той самий час така логіка неспроможна повноцінно відбити реальне життя, і відбудеться інтеграція різних систем логічного виведення у єдиних оболонках. При цьому, можливо, вдасться перейти від концепції детального представлення інформації про об'єкти та прийоми маніпулювання цією інформацією до абстрактніших формальних описів та застосування універсальних механізмів виведення, а самі об'єкти будуть характеризуватись невеликим масивом даних, заснованих на ймовірнісних розподілах характеристик. Сфера ІІ, що стала зрілою наукою, розвивається поступово – повільно, але неухильно просуваючись уперед. Тому результати є досить добре прогнозованими, хоча на цьому шляху не виключені й раптові прориви, пов'язані зі стратегічними ініціативами. Наприклад, у 80-х роках національна комп'ютерна ініціатива США вивела чимало напрямків ІІ з лабораторій та мала істотний вплив на розвиток теорії високопродуктивних обчислень та її застосування у багатьох прикладних проектах. Такі ініціативи з'являтимуться швидше за все на стиках різних математичних дисциплін – теорії ймовірності, нейронних мереж, нечіткої логіки. Сфера ІІ, що стала зрілою наукою, розвивається поступово – повільно, але неухильно просуваючись уперед. Тому результати є досить добре прогнозованими, хоча на цьому шляху не виключені й раптові прориви, пов'язані зі стратегічними ініціативами. Наприклад, у 80-х роках національна комп'ютерна ініціатива США вивела чимало напрямків ІІ з лабораторій і мала істотний вплив на розвиток теорії високопродуктивних обчислень та її застосування у багатьох прикладних проектах. Такі ініціативи з'являтимуться швидше за все на стиках різних математичних дисциплін – теорії ймовірності, нейронних мереж, нечіткої логіки.
Вперше ідею створення штучної подоби людського розуму висловив Раймунд Луллій
(1235-1315), який ще XIV столітті намагався створити машину на вирішення різних завдань з урахуванням загальної класифікації понять.
У XVII ст. Готфрід Лейбніц (1646-1716) та Рене Декарт (1596-1650) незалежно друг від друга розвинули цю ідею, запропонувавши універсальні мови класифікації всіх наук.
Ці ідеї стали основою теоретичних розробок у сфері створення штучного інтелекту.
Розвиток штучного інтелекту після створення ЕОМ
Розвиток ІІ як наукового напряму стало можливим лише після створення ЕОМ
Це сталося у 40-х роках XX ст.
У цей час Норберт Вінер (1894-1964) створив свої основні роботи з нової науки – кібернетиці .
Кібернеєтика (від грец. - «Мистецтво управління») - наука про загальні закономірності процесів управління та передачі інформації в різних системах, чи то машини, живі організми чи суспільство.
Термін «штучний інтелект»
Термін «штучний інтелект» (artificial intelligence) запропонований у 1956 р.
семінарі з аналогічною назвою в
Станфордський університет США.
Незабаром після визнання штучного інтелекту самостійною галуззю науки пройшов поділ на два основні напрямки: нейрокібернетику та кібернетику «чорної скриньки».
Основна ідея нейрокібернетики
Єдиний об'єкт, здатний мислити, – це людський мозок.
Тому будь-який «мислячий пристрій» має якимось чином відтворювати його структуру.
Нейрокибернетика орієнтована на апаратне моделювання структур, подібних до структури мозку.
Створювалися елементи, аналогічні нейронам та його об'єднанням у функціонуючі системи (нейрони – взаємодіючі між собою клітини мозку). Ці системи прийнято називати нейронними мережами.
Нейронні сіті
Перші нейромережі були створені наприкінці 50-х років. американськими вченими Г.Розенблаттом та П. Мак-Каллоком. Це були спроби створити системи, що моделюють людське око та його взаємодію з мозком. Пристрій - перцептрон.
У 70-80-х роках. кількість робіт з цього напряму почала знижуватися.
Нейрокібернетика в Японії
У середині 80-х років. в Японії в рамках розробки комп'ютера 5-го покоління, заснованого на знаннях, було створено комп'ютер 6-го покоління, або нейрокомп'ютер.
У цей час обмеження пам'яті та швидкодії були практично зняті.
З'явилися трансп'ютери – паралельні комп'ютери, які здійснюють взаємодію необмежену кількість мікропроцесорів.
Від трансп'ютерів до нейрокомп'ютерів – один крок.
Три сучасні підходи до створення нейромереж
Апаратний - створення спеціальних комп'ютерів, плат розширення, наборів мікросхем, що реалізують усі алгоритми.
Програмний - створення програм та інструментаріїв, розрахованих на високопродуктивні комп'ютери. Нейросети створюються у пам'яті комп'ютера, всю роботу виконують його процесори.
Гібридний – комбінація перших двох.
Кібернетика «чорної скриньки»
Основна ідея - не має значення, як влаштовано "мислячий пристрій". Головне, щоб на задані вхідні сигнали воно реагувало так само, як людський мозок.
Цей напрямок був орієнтований на пошуки алгоритміввирішення інтелектуальних завдань на існуючих моделях комп'ютерів
Речовини та їх фізичні властивості
Класифікація, будова, харчування та роль бактерій у природі
Бактерії – найдавніші організми на Землі Бактерії як найдавніша група живих організмів
Епітети, метафори, уособлення, порівняння: визначення, приклади
Бронхіальна астма Бронхіальна астма
Римська імперія Історія стародавнього світу
Гнучкі знімні зубні протези: конструкція, особливості та переваги Різновиди м'яких зубних протезів з фото