Искусственный интеллект презентация по информатике. Система искусственного интеллекта. Искусственный интеллект Искусственный интеллект наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных. Модели функционирования формального и инт

Слайд 1

Описание слайда:

Слайд 2

Описание слайда:

Слайд 3

Описание слайда:

Слайд 4

Описание слайда:

Слайд 5

Описание слайда:

Слайд 6

Описание слайда:

Слайд 7

Описание слайда:

Слайд 8

Описание слайда:

Слайд 9

Описание слайда:

Слайд 10

Описание слайда:

Слайд 11

Описание слайда:

Слайд 12

Описание слайда:

Слайд 13

Описание слайда:

Андроид Андро́ид -человекоподобный робот. Слово происходит от греческого andr-, что означает «человек,мужчина, мужской», и суффикс -eides, который означает - «подобный, схожий» (от eidos). Слово дроид - робот из эпопеи «Звездные войны войны» -Джордж Лукас получил путём сокращения от «андроид». Первое упоминание термина андроид приписывается Альберту Кельнскому(1270 год). Значительную роль в популяризации термина сыграл французский писатель Филипп Огюст Матиас Вилье де Лиль-Адам Матиас (Mathias Villiers de l’Isle-Adam) (1888-1889), в своём произведении «Будущая Ева» («L"Ève future») для обозначения человекоподобного робота, описывая искусственную женщину Адали (Hadaly). Адали разговаривала с помощью фонографа, выдающего одну за другой классические цитаты. По другой версии слово андроид произошло от создателя первых механических игрушек Анри Дро.

Слайд 14

Описание слайда:

Слайд 15

Описание слайда:

Слайд 16

Описание слайда:

Слайд 17

Описание слайда:

Описание слайда:

General Motors предлагает заменить авто на самокаты с ИИ. Американская компания General Motors уже знает каким будет авто будущего. Они уже предоставили к всеобщему вниманию концептуальный новейший аппарат EN-V. Для этой модели характерны своеобразные особенности: очень маленькие размеры, всего два колеса, которые располагаются параллельно, и самый большой плюс наибольшая автономность от действий человека. На данный момент многие пытаются представить какое будет авто в будущем, General Motors подошла к этому вплотную, следуя по” экологическому пути”. По сообщению Auto car General Motors создали EN-V вместе с китайской фирмой SAIC. П о мнению многих эта модель по радикальности пришла на смену гибридному Chevrolet Volt. Есть три версии, и основу каждой составляет шаболда платформа. Высота каждой перемены 1,82 м, ширина - 1,21м, длина – 1,21м. Вес меньше 400кг. Материал изготовления плавность и карбон.

Слайд 22

Описание слайда:

Слайд 23

Описание слайда:

Искусственный интеллект Это наука и разработка интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных компьютерных программ, направленных на то, чтобы понять человеческий интеллект. При этом используемые методы не обязаны быть биологически правдоподобны. Это наука и разработка интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных компьютерных программ, направленных на то, чтобы понять человеческий интеллект. При этом используемые методы не обязаны быть биологически правдоподобны. Но проблема состоит в том, что неизвестно какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. А так как мы понимаем только некоторые механизмы интеллекта, то под интеллектом в пределах этой науки мы понимаем только вычислительную часть способности достигнуть целей в мире. Но проблема состоит в том, что неизвестно какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. А так как мы понимаем только некоторые механизмы интеллекта, то под интеллектом в пределах этой науки мы понимаем только вычислительную часть способности достигнуть целей в мире.

Логический подход Направлен на создание экспертных систем с логическими моделями баз знаний с использованием языка предикатов. Направлен на создание экспертных систем с логическими моделями баз знаний с использованием языка предикатов. Учебной моделью систем искусственного интеллекта в 1980-х годах был принят язык и система логического Пролог. Базы знаний, записанные на языке Пролог, представляют наборы фактов и правил логического вывода, записанных на языке логических предикатов. Учебной моделью систем искусственного интеллекта в 1980-х годах был принят язык и система логического Пролог. Базы знаний, записанные на языке Пролог, представляют наборы фактов и правил логического вывода, записанных на языке логических предикатов. Логическая модель баз знаний позволяет записывать не только конкретные сведения и данные в форме фактов на языке Пролог, но и обобщенные сведения с помощью правил и процедур логического вывода и в том числе логических правил определения понятий, выражающих определённые знания как конкретные и обобщенные сведения. Логическая модель баз знаний позволяет записывать не только конкретные сведения и данные в форме фактов на языке Пролог, но и обобщенные сведения с помощью правил и процедур логического вывода и в том числе логических правил определения понятий, выражающих определённые знания как конкретные и обобщенные сведения. В целом исследования проблем искусственного интеллекта в рамках логического подхода к проектированию баз знаний и экспертных систем направлено на создание, развитие и эксплуатацию интеллектульнных информационных систем,включая вопросы обучения студентов и школьников, а также подготовки пользователей и разработчиков таких интеллектуальных информационных систем. В целом исследования проблем искусственного интеллекта в рамках логического подхода к проектированию баз знаний и экспертных систем направлено на создание, развитие и эксплуатацию интеллектульнных информационных систем,включая вопросы обучения студентов и школьников, а также подготовки пользователей и разработчиков таких интеллектуальных информационных систем.

Агентно-ориентированный подход Последний подход, развиваемый с начала 1990-х, годов называется агентно-ориентированным подходом, или подходом, основанным на использовании интеллектуальных (рациональных) агентов. Согласно этому подходу, интеллект это вычислительная часть (грубо говоря, планирование) способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. Сама такая машина будет интеллектуальным агентом, воспринимающим окружающий его мир с помощью датчиков, и способной воздействовать на объекты в окружающей среде с помощью исполнительных механизмов. Последний подход, развиваемый с начала 1990-х, годов называется агентно-ориентированным подходом, или подходом, основанным на использовании интеллектуальных (рациональных) агентов. Согласно этому подходу, интеллект это вычислительная часть (грубо говоря, планирование) способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. Сама такая машина будет интеллектуальным агентом, воспринимающим окружающий его мир с помощью датчиков, и способной воздействовать на объекты в окружающей среде с помощью исполнительных механизмов. Этот подход акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут интеллектуальному агенту выживать в окружающей среде при выполнении его задачи. Так, здесь значительно сильнее изучаются алгоритмы поиска пути и принятия решений. Этот подход акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут интеллектуальному агенту выживать в окружающей среде при выполнении его задачи. Так, здесь значительно сильнее изучаются алгоритмы поиска пути и принятия решений.

Интуитивный подход Эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом, в статье «Вычислительные машины и разум» (англ. Computing Machinery and Intelligence), опубликованной в 1950 году в философском журнале «Mind». Целью данного теста является определение возможности искусственного мышления, близкого к человеческому. Эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом, в статье «Вычислительные машины и разум» (англ. Computing Machinery and Intelligence), опубликованной в 1950 году в философском журнале «Mind». Целью данного теста является определение возможности искусственного мышления, близкого к человеческому.. Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор». Все участники теста не видят друг друга. Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор». Все участники теста не видят друг друга. Самый общий подход предполагает, что ИИ будет способен проявлять поведение, не отличающееся от человеческого, причём, в нормальных ситуациях. Эта идея является обобщением подхода теста Тюринга, который утверждает, что машина станет разумной тогда, когда будет способна поддерживать разговор с обычным человеком, и тот не сможет понять, что говорит с машиной (разговор идёт по переписке). Самый общий подход предполагает, что ИИ будет способен проявлять поведение, не отличающееся от человеческого, причём, в нормальных ситуациях. Эта идея является обобщением подхода теста Тюринга, который утверждает, что машина станет разумной тогда, когда будет способна поддерживать разговор с обычным человеком, и тот не сможет понять, что говорит с машиной (разговор идёт по переписке).

Тест Тьюринга Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор». Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор». Все участники теста не видят друг друга. Если судья не может сказать определенно, кто из собеседников является человеком, то считается, что машина прошла тест. Чтобы протестировать именно интеллект машины, а не её возможность распознавать устную речь, беседа ведется в режиме «только текст», например, с помощью клавиатуры и экрана (компьютера-посредника). Переписка должна производиться через контролируемые промежутки времени, чтобы судья не мог делать заключения, исходя из скорости ответов. Во времена Тьюринга компьютеры реагировали медленнее человека. Сейчас это правило необходимо, потому что они реагируют гораздо быстрее, чем человек. Все участники теста не видят друг друга. Если судья не может сказать определенно, кто из собеседников является человеком, то считается, что машина прошла тест. Чтобы протестировать именно интеллект машины, а не её возможность распознавать устную речь, беседа ведется в режиме «только текст», например, с помощью клавиатуры и экрана (компьютера-посредника). Переписка должна производиться через контролируемые промежутки времени, чтобы судья не мог делать заключения, исходя из скорости ответов. Во времена Тьюринга компьютеры реагировали медленнее человека. Сейчас это правило необходимо, потому что они реагируют гораздо быстрее, чем человек. Пока ещё ни одна из существующих компьютерных систем не приблизилась к прохождению теста. Пока ещё ни одна из существующих компьютерных систем не приблизилась к прохождению теста.

Современный искусственный интеллект В настоящий момент в создании искусственного интеллекта наблюдается интенсивное перемалывание всех предметных областей, имеющих хоть какое-то отношение к ИИ, в базы знаний. Практически все подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа так и не подошла. В настоящий момент в создании искусственного интеллекта наблюдается интенсивное перемалывание всех предметных областей, имеющих хоть какое-то отношение к ИИ, в базы знаний. Практически все подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа так и не подошла. Исследования ИИ влились в общий поток технологий сингулярности (видового скачка, экспотенциального развития человека), таких как информатика, экспертные системы, нанотехнология, молекулярная биоэлектроника, теоретическая биология, квантовая теория. Исследования ИИ влились в общий поток технологий сингулярности (видового скачка, экспотенциального развития человека), таких как информатика, экспертные системы, нанотехнология, молекулярная биоэлектроника, теоретическая биология, квантовая теория. Результаты разработок в области ИИ вошли в высшее и среднее образование России в форме учебников информатики, где теперь изучаются вопросы работы и создания баз знаний, экспертных систем на базе персональных компьютеров на основе отечественных систем логического программирования, а также изучения фундаментальных вопросов математики и информатики на примерах работы с моделями баз знаний и экспертных систем в школах и вузах. Результаты разработок в области ИИ вошли в высшее и среднее образование России в форме учебников информатики, где теперь изучаются вопросы работы и создания баз знаний, экспертных систем на базе персональных компьютеров на основе отечественных систем логического программирования, а также изучения фундаментальных вопросов математики и информатики на примерах работы с моделями баз знаний и экспертных систем в школах и вузах.

Применение искусственного интеллекта Некоторые из самых известных интеллектуальных систем: Некоторые из самых известных интеллектуальных систем: Deep Blue победил чемпиона мира по шахматам. Матч Каспаров против суперЭВМ не принёс удовлетворения ни компьютерщикам, ни шахматистам, и система не была признана Каспаровым. Затем линия суперкомпьютеров IBM проявилась в проектах brute force BluGene (молекулярное моделирование) и моделирование системы пирамидальных клеток в швейцарском центре Blue Brain. Deep Blue победил чемпиона мира по шахматам. Матч Каспаров против суперЭВМ не принёс удовлетворения ни компьютерщикам, ни шахматистам, и система не была признана Каспаровым. Затем линия суперкомпьютеров IBM проявилась в проектах brute force BluGene (молекулярное моделирование) и моделирование системы пирамидальных клеток в швейцарском центре Blue Brain. MYCIN одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причем часто так же точно, как и доктора. MYCIN одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причем часто так же точно, как и доктора. 20Q проект, основанный на идеях ИИ, по мотивам классической игры «20 вопросов». Стал очень популярен после появления в Интернете на сайте 20q.net. 20Q проект, основанный на идеях ИИ, по мотивам классической игры «20 вопросов». Стал очень популярен после появления в Интернете на сайте 20q.net. Распознование речи. Системы такие как ViaVoice способны обслуживать потребителей. Распознование речи. Системы такие как ViaVoice способны обслуживать потребителей. Роботы в ежегодном турнире RoboCup соревнуются в упрощённой форме футбола. Роботы в ежегодном турнире RoboCup соревнуются в упрощённой форме футбола. Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика) при игре на бирже и управлении собственностью. Методы распознавания образов (включая, как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), медицинской диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности. Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика) при игре на бирже и управлении собственностью. Методы распознавания образов (включая, как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), медицинской диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности. Разработчики компьютерных игр применяют ИИ в той или иной степени проработанности. Это образует понятие «Игровой искусственный интелект». Стандартными задачами ИИ в играх являются нахождение пути в двумерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее. Разработчики компьютерных игр применяют ИИ в той или иной степени проработанности. Это образует понятие «Игровой искусственный интелект». Стандартными задачами ИИ в играх являются нахождение пути в двумерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее.

ASIMO Asimo (сокращение от Advanced Step in Innovative MObility) робот -андроид. Создан корпорацией Хонда, в Центре Фундаментальных Технических Исследований Вако (Япония). Рост 130 см, масса 54 кг. Способен передвигаться со скоростью быстро идущего человека до 6 км/ч. Asimo (сокращение от Advanced Step in Innovative MObility) робот -андроид. Создан корпорацией Хонда, в Центре Фундаментальных Технических Исследований Вако (Япония). Рост 130 см, масса 54 кг. Способен передвигаться со скоростью быстро идущего человека до 6 км/ч. По информации 2007 года в мире существует 46 экземпляров АСИМО. Стоимость производства каждого из них не превышает одного миллиона долларов, а некоторых роботов можно даже взять в аренду, за $ в год (около $ в месяц). По информации 2007 года в мире существует 46 экземпляров АСИМО. Стоимость производства каждого из них не превышает одного миллиона долларов, а некоторых роботов можно даже взять в аренду, за $ в год (около $ в месяц). Представители Хонда говорят, что это правило только аренда, но не продажа иногда доставляет им проблемы. Например, во время демонстрации АСИМО некому арабскому шейху, инженерам было весьма непросто объяснить, что робот не продаётся в принципе ни за какие деньги Представители Хонда говорят, что это правило только аренда, но не продажа иногда доставляет им проблемы. Например, во время демонстрации АСИМО некому арабскому шейху, инженерам было весьма непросто объяснить, что робот не продаётся в принципе ни за какие деньги ASIMO способен различать людей по специальным карточкам, которые носятся на груди. Асимо умеет ходить по лестнице. ASIMO способен различать людей по специальным карточкам, которые носятся на груди. Асимо умеет ходить по лестнице.

Технология распознавания ASIMO С моделью АСИМО образца 2000 года Хонда добавила роботу массу функций, которые позволили ему лучше общаться с людьми. Эти функции делятся на пять категорий: С моделью АСИМО образца 2000 года Хонда добавила роботу массу функций, которые позволили ему лучше общаться с людьми. Эти функции делятся на пять категорий: Распознавание движущихся объектов Распознавание движущихся объектов У АСИМО в голову встроена видеокамера. С её помощью АСИМО может следить за перемещениями большого числа объектов, определяя дистанцию до них и направление. Практические применения этой функции следующие: способность следить за перемещениями людей (поворачивая камеру), способность следовать за человеком и способность «приветствовать» человека, когда он войдёт в пределы досягаемости. У АСИМО в голову встроена видеокамера. С её помощью АСИМО может следить за перемещениями большого числа объектов, определяя дистанцию до них и направление. Практические применения этой функции следующие: способность следить за перемещениями людей (поворачивая камеру), способность следовать за человеком и способность «приветствовать» человека, когда он войдёт в пределы досягаемости. Распознавание жестов Распознавание жестов АСИМО умеет также верно истолковывать движения рук, распознавая тем самым жесты. Вследствие этого можно отдавать АСИМО команды не только голосом, но и руками. Например, АСИМО понимает, когда собеседник собирается пожать ему руку, а когда машет рукой, говоря «До свидания». АСИМО может также распознавать указующие жесты, типа «иди вон туда». АСИМО умеет также верно истолковывать движения рук, распознавая тем самым жесты. Вследствие этого можно отдавать АСИМО команды не только голосом, но и руками. Например, АСИМО понимает, когда собеседник собирается пожать ему руку, а когда машет рукой, говоря «До свидания». АСИМО может также распознавать указующие жесты, типа «иди вон туда». Распознавание окружения Распознавание окружения АСИМО умеет распознавать предметы и поверхности, благодаря чему может действовать безопасно для себя и для окружающих. Например, АСИМО владеет понятием «ступенька» и не будет падать с лестницы, если его не столкнуть. Кроме того, АСИМО умеет двигаться, обходя людей, вставших у него на пути. АСИМО умеет распознавать предметы и поверхности, благодаря чему может действовать безопасно для себя и для окружающих. Например, АСИМО владеет понятием «ступенька» и не будет падать с лестницы, если его не столкнуть. Кроме того, АСИМО умеет двигаться, обходя людей, вставших у него на пути. Различение звуков Различение звуков Различение звуков происходит благодаря системе HARK , в которой используется массив из восьми микрофонов, расположенных на голове и теле андроида. Она обнаруживает, откуда пришёл звук, и отделяет каждый голос от внешнего шума. При этом ей не задаётся количество источников звука и их местоположение. На данный момент HARK, способна надёжно (70-80 % точности) распознавать три речевых потока то есть, ASIMO способен улавливать и воспринимать речь сразу трёх человек, что обычному человеку недоступно. Робот умеет откликаться на собственное имя, поворачивать голову к людям, с которыми говорит, а также оборачиваться на неожиданные и тревожные звуки такие, например, как звук падающей мебели. Различение звуков происходит благодаря системе HARK , в которой используется массив из восьми микрофонов, расположенных на голове и теле андроида. Она обнаруживает, откуда пришёл звук, и отделяет каждый голос от внешнего шума. При этом ей не задаётся количество источников звука и их местоположение. На данный момент HARK, способна надёжно (70-80 % точности) распознавать три речевых потока то есть, ASIMO способен улавливать и воспринимать речь сразу трёх человек, что обычному человеку недоступно. Робот умеет откликаться на собственное имя, поворачивать голову к людям, с которыми говорит, а также оборачиваться на неожиданные и тревожные звуки такие, например, как звук падающей мебели. Узнавание лиц Узнавание лиц АСИМО способен узнавать знакомые лица, даже во время движения. То есть, когда движется сам АСИМО, движется лицо человека, или движутся оба объекта. Робот может отличать примерно десять разных лиц. Как только АСИМО узнаёт кого-нибудь, он тут же обращается к узнанному по имени. АСИМО способен узнавать знакомые лица, даже во время движения. То есть, когда движется сам АСИМО, движется лицо человека, или движутся оба объекта. Робот может отличать примерно десять разных лиц. Как только АСИМО узнаёт кого-нибудь, он тут же обращается к узнанному по имени. Работа в сети Работа в сети АСИМО умеет пользоваться Интернетом и локальными сетями. АСИМО умеет пользоваться Интернетом и локальными сетями. После подключения к локальной сети дома, АСИМО сможет разговаривать с посетителями через домофоном, а потом докладывать хозяину, кто пришёл. После того как хозяин согласится принять гостей, АСИМО сумеет открыть дверь и довести посетителя до нужного места. После подключения к локальной сети дома, АСИМО сможет разговаривать с посетителями через домофоном, а потом докладывать хозяину, кто пришёл. После того как хозяин согласится принять гостей, АСИМО сумеет открыть дверь и довести посетителя до нужного места.

Андроид Андро́ид -человекоподобный робот. Слово происходит от греческого andr-, что означает «человек,мужчина, мужской», и суффикс -eides, который означает «подобный, схожий» (от eidos). Слово дроид робот из эпопеи «Звездные войны войны» Джордж Лукас получил путём сокращения от «андроид». Андро́ид -человекоподобный робот. Слово происходит от греческого andr-, что означает «человек,мужчина, мужской», и суффикс -eides, который означает «подобный, схожий» (от eidos). Слово дроид робот из эпопеи «Звездные войны войны» Джордж Лукас получил путём сокращения от «андроид». Первое упоминание термина андроид приписывается Альберту Кельнскому(1270 год). Значительную роль в популяризации термина сыграл французский писатель Филипп Огюст Матиас Вилье де Лиль-Адам Матиас (Mathias Villiers de lIsle-Adam) (), в своём произведении «Будущая Ева» («L"Ève future») для обозначения человекоподобного робота, описывая искусственную женщину Адали (Hadaly). Адали разговаривала с помощью фонографа, выдающего одну за другой классические цитаты. По другой версии слово андроид произошло от создателя первых механических игрушек Анри Дро. Первое упоминание термина андроид приписывается Альберту Кельнскому(1270 год). Значительную роль в популяризации термина сыграл французский писатель Филипп Огюст Матиас Вилье де Лиль-Адам Матиас (Mathias Villiers de lIsle-Adam) (), в своём произведении «Будущая Ева» («L"Ève future») для обозначения человекоподобного робота, описывая искусственную женщину Адали (Hadaly). Адали разговаривала с помощью фонографа, выдающего одну за другой классические цитаты. По другой версии слово андроид произошло от создателя первых механических игрушек Анри Дро.

Современные человекоподобные роботы Aiko робот-девушка с имитацией человеческих чувств: осязание, слух, речь, зрение. Aiko робот-девушка с имитацией человеческих чувств: осязание, слух, речь, зрение. Einstein Robot голова робота с внешностью Эйнштейна. Модель для тестирования и воспроизведения роботом человеческих эмоций. Einstein Robot голова робота с внешностью Эйнштейна. Модель для тестирования и воспроизведения роботом человеческих эмоций. EveR-1 робот, похожий на 20-летнею кореянку: её рост 1,6 метра, а вес около 50 килограммов. Ожидается, что машины вроде EveR смогут служить гидами, выдавая информацию в универмагах и музеях, а также развлекать детишек. EveR-1 робот, похожий на 20-летнею кореянку: её рост 1,6 метра, а вес около 50 килограммов. Ожидается, что машины вроде EveR смогут служить гидами, выдавая информацию в универмагах и музеях, а также развлекать детишек. HRP-4C робот-девушка, предназначенная для демонстрации одежды. Рост робота составляет 158 см, а вес вместе с батареями 43 кг. Что касается степеней свободы, их 42, к примеру, в области бёдер и шеи их по три, а в лице восемь, они дают возможность выражать эмоции. HRP-4C робот-девушка, предназначенная для демонстрации одежды. Рост робота составляет 158 см, а вес вместе с батареями 43 кг. Что касается степеней свободы, их 42, к примеру, в области бёдер и шеи их по три, а в лице восемь, они дают возможность выражать эмоции. Repliee R-1 человекоподобный робот с внешностью японской пятилетней девочки, предназначенная для ухода за пожилыми и недееспособными людьми. Repliee R-1 человекоподобный робот с внешностью японской пятилетней девочки, предназначенная для ухода за пожилыми и недееспособными людьми. Repliee Q2 робот-девушка под рабочим названием Repliee Q1expo был показан на международной выставке World Expo, проходившей в Айти (Aichi), Япония. На демонстрациях он исполнял роль телевизионного интервьюера, при этом постоянно взаимодействуя с людьми. В роботе были установлены всенаправленные камеры, микрофоны и датчики, которые позволяли Repliee Q2 без особых трудностей определять человеческую речь и жестикуляцию. Repliee Q2 робот-девушка под рабочим названием Repliee Q1expo был показан на международной выставке World Expo, проходившей в Айти (Aichi), Япония. На демонстрациях он исполнял роль телевизионного интервьюера, при этом постоянно взаимодействуя с людьми. В роботе были установлены всенаправленные камеры, микрофоны и датчики, которые позволяли Repliee Q2 без особых трудностей определять человеческую речь и жестикуляцию. Ибн Сина андроид, названный в честь древнего арабского философа и врача. Один из самых продвинутых современных (2010 год) андроидов. Говорит на арабском языке. Способен самостоятельно найти свое место в самолете, общаться с людьми. Распознает выражение лица говорящего и прибегает к соответствующей ситуации мимике. Его губы двигаются довольно монотонно, однако отмечается, что особенно хорошо у него получается поднимать брови и прищуривать глаза. Ибн Сина андроид, названный в честь древнего арабского философа и врача. Один из самых продвинутых современных (2010 год) андроидов. Говорит на арабском языке. Способен самостоятельно найти свое место в самолете, общаться с людьми. Распознает выражение лица говорящего и прибегает к соответствующей ситуации мимике. Его губы двигаются довольно монотонно, однако отмечается, что особенно хорошо у него получается поднимать брови и прищуривать глаза.

Перспективы Решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека Решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека Создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества Создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества

Проект голубой мозг Проект голубой мозг Может ли думающий, помнящий, принимающий решения и точно соответствующий биологическому мозг быть смоделирован с помощью суперкомпьютера? В подвале университета Лозанны в Швейцарии стоят четыре черных ящика размером с холодильник, наполненных 2000 микропроцессорами IBM, установленными повторяющимися рядами. Вместе они образуют процессорное ядро машины, способной выполнять 22.8 триллиона операций в секунду. Она не содержит подвижных частей и совершенно беззвучна. Когда компьютер включён, единственное, что вы можете услышать – это протяжное гудение мощных кондиционеров. Это – главный компьютер проекта Голубой Мозг. Может ли думающий, помнящий, принимающий решения и точно соответствующий биологическому мозг быть смоделирован с помощью суперкомпьютера? В подвале университета Лозанны в Швейцарии стоят четыре черных ящика размером с холодильник, наполненных 2000 микропроцессорами IBM, установленными повторяющимися рядами. Вместе они образуют процессорное ядро машины, способной выполнять 22.8 триллиона операций в секунду. Она не содержит подвижных частей и совершенно беззвучна. Когда компьютер включён, единственное, что вы можете услышать – это протяжное гудение мощных кондиционеров. Это – главный компьютер проекта Голубой Мозг. Название этого суперкомпьютера следует понимать буквально: каждый из его микрочипов: каждый из его процессоров запрограммирован, чтобы действовать, как реальный нейрон в реальном мозгу. Поведение этого компьютера воспроизводит, с шокирующей точностью, клеточные события, разворачивающиеся внутри мозга. «Это – первая модель мозга, построенная снизу вверх, - говорит Генри Маркрам, специалист по нейронаукам из Федерального Политехнического Института в Лозанне и директор проекта Голубой Мозг. Было предложено множество разнообразных моделей, но эта – единственная, которая является полностью биологически точной Мы начали нашу работу с самых базисных фактов о мозге». Название этого суперкомпьютера следует понимать буквально: каждый из его микрочипов: каждый из его процессоров запрограммирован, чтобы действовать, как реальный нейрон в реальном мозгу. Поведение этого компьютера воспроизводит, с шокирующей точностью, клеточные события, разворачивающиеся внутри мозга. «Это – первая модель мозга, построенная снизу вверх, - говорит Генри Маркрам, специалист по нейронаукам из Федерального Политехнического Института в Лозанне и директор проекта Голубой Мозг. Было предложено множество разнообразных моделей, но эта – единственная, которая является полностью биологически точной Мы начали нашу работу с самых базисных фактов о мозге».

До того, как проект Голубой Мозг был запущен, Маркрам сравнил его с проектом по расшифровке генома человека, что многим казалось смешным или разновидностью саморекламы. Когда он запустил проект летом 2005 года в виде совместного предприятия с IBM, тоже не было недостатка в скептиках. Учёные критиковали проект как дорогостоящий самообман, вопиющую растрату денег и талантов. Они утверждали, что нейронаука не нуждается в компьютерах; она нуждается в большем количестве молекулярных биологов. Терри Седжновски (Terry Sejnowski), прославленный специалист по вычислительным нейронаукам в Сэлк институте (Salk Institute), объявил о том, что проект Голубой Мозг обречён на провал, поскольку мозг слишком загадочен, чтобы его можно было смоделировать. Но отношение Маркрама к проблеме было другим. «Я хотел смоделировать мозг именно потому, что мы не понимаем его», - сказал он. «Лучший способ понять, как нечто работает – это построить это с нуля». До того, как проект Голубой Мозг был запущен, Маркрам сравнил его с проектом по расшифровке генома человека, что многим казалось смешным или разновидностью саморекламы. Когда он запустил проект летом 2005 года в виде совместного предприятия с IBM, тоже не было недостатка в скептиках. Учёные критиковали проект как дорогостоящий самообман, вопиющую растрату денег и талантов. Они утверждали, что нейронаука не нуждается в компьютерах; она нуждается в большем количестве молекулярных биологов. Терри Седжновски (Terry Sejnowski), прославленный специалист по вычислительным нейронаукам в Сэлк институте (Salk Institute), объявил о том, что проект Голубой Мозг обречён на провал, поскольку мозг слишком загадочен, чтобы его можно было смоделировать. Но отношение Маркрама к проблеме было другим. «Я хотел смоделировать мозг именно потому, что мы не понимаем его», - сказал он. «Лучший способ понять, как нечто работает – это построить это с нуля». В настоящий момент проект Голубой Мозг находится на критическом распутье. Первая фаза проекта – «фаза доказательства возможности» – подходит к концу. Большинство возражений скептиков было опровергнуто. Потребовалось меньше двух лет для суперкомпьютера Голубой Мозг, чтобы симулировать нейрокортикальную колонку, которая является микроскопическим кусочком мозга, содержащим около нейронов, с 30 миллионами синоптических соединений между ними. «Колонка построена и работает», - заявил Маркрам, - теперь нам только надо масштабировать её». Учёные проекта Голубой Мозг уверены, что в течение ближайших нескольких лет им удастся симулировать мозг целиком. Если мы сделаем этот мозг правильно, он будет делать всё», – говорит Маркрам. Я спрашиваю, включает ли это в себя самосознание: можно ли вселить дух в машину? «Когда я говорю всё, я имею в виду всё», - говорит Маркрам, и озорная улыбка загорается у него на лице. В настоящий момент проект Голубой Мозг находится на критическом распутье. Первая фаза проекта – «фаза доказательства возможности» – подходит к концу. Большинство возражений скептиков было опровергнуто. Потребовалось меньше двух лет для суперкомпьютера Голубой Мозг, чтобы симулировать нейрокортикальную колонку, которая является микроскопическим кусочком мозга, содержащим около нейронов, с 30 миллионами синоптических соединений между ними. «Колонка построена и работает», - заявил Маркрам, - теперь нам только надо масштабировать её». Учёные проекта Голубой Мозг уверены, что в течение ближайших нескольких лет им удастся симулировать мозг целиком. Если мы сделаем этот мозг правильно, он будет делать всё», – говорит Маркрам. Я спрашиваю, включает ли это в себя самосознание: можно ли вселить дух в машину? «Когда я говорю всё, я имею в виду всё», - говорит Маркрам, и озорная улыбка загорается у него на лице.

Искусственная нервная система Российские ученые сделали первый шаг в создании искусственного интеллекта, создав искусственную нервную систему на примере червя. Российским ученым удалось создать искусственную нервную систему, что является первым шагом к созданию искусственного интеллекта. Российские ученые сделали первый шаг в создании искусственного интеллекта, создав искусственную нервную систему на примере червя. Российским ученым удалось создать искусственную нервную систему, что является первым шагом к созданию искусственного интеллекта. Для этого они досконально изучили тело червя, обладающего простейшими нервами. Затем с помощью компьютера построили его виртуальную модель и воссоздали всю структуру его нервной системы. На видео видно, как под микроскопом то дергается, то застывает, то сворачивается клубком прозрачный червь. Для ученых, изучающих работу мозга, это видео - как голливудский блокбастер. "Червь - не герой компьютерной игры, поведение которого запрограммировано заранее. Его действия непредсказуемы, как у живого... Это еще не искусственный интеллект, но уже искусственная нервная система", - поясняют ученые. Для этого они досконально изучили тело червя, обладающего простейшими нервами. Затем с помощью компьютера построили его виртуальную модель и воссоздали всю структуру его нервной системы. На видео видно, как под микроскопом то дергается, то застывает, то сворачивается клубком прозрачный червь. Для ученых, изучающих работу мозга, это видео - как голливудский блокбастер. "Червь - не герой компьютерной игры, поведение которого запрограммировано заранее. Его действия непредсказуемы, как у живого... Это еще не искусственный интеллект, но уже искусственная нервная система", - поясняют ученые. Научный сотрудник Института систем информатики СО РАН имени А. П. Ершова Андрей Пальянов рассказывает: "Вот эти серые конусообразные штуковины символизируют мышцы нейронов имеют объект и 95 мышечных клеток - все они здесь представлены, а маленькие сферы и соединения между ними - это те самые нейроны". Научный сотрудник Института систем информатики СО РАН имени А. П. Ершова Андрей Пальянов рассказывает: "Вот эти серые конусообразные штуковины символизируют мышцы нейронов имеют объект и 95 мышечных клеток - все они здесь представлены, а маленькие сферы и соединения между ними - это те самые нейроны". Сначала ученые построили в виртуальном пространстве тело червя. Все пропорции соблюдены, даже форма и принцип сокращения мышц такие же, как у настоящей нематоды. Но чтобы это тело оживить, нужно было перенести в компьютер всю структуру нервной системы. "Живая нематода включает такие системы, которые мы не можем пока воспроизводить - это система пищеварения, размножения, деления клеток", - говорит ученый. По его словам, объем мозга человека - десять в одиннадцатой степени нейронов. Это настолько много, что сегодня невозможно представить компьютер, который способен вместить весь человеческий мозг, если бы его удалось оцифровать.
General Motors предлагает заменить авто на самокаты с ИИ. Американская компания General Motors уже знает каким будет авто будущего. Они уже предоставили к всеобщему вниманию концептуальный новейший аппарат EN-V. Для этой модели характерны своеобразные особенности: очень маленькие размеры, всего два колеса, которые располагаются параллельно, и самый большой плюс наибольшая автономность от действий человека. На данный момент многие пытаются представить какое будет авто в будущем, General Motors подошла к этому вплотную, следуя по экологическому пути. По сообщению Auto car General Motors создали EN-V вместе с китайской фирмой SAIC. П о мнению многих эта модель по радикальности пришла на смену гибридному Chevrolet Volt. Есть три версии, и основу каждой составляет шаболда платформа. Высота каждой перемены 1,82 м, ширина - 1,21м, длина – 1,21м. Вес меньше 400кг. Материал изготовления плавность и карбон. Американская компания General Motors уже знает каким будет авто будущего. Они уже предоставили к всеобщему вниманию концептуальный новейший аппарат EN-V. Для этой модели характерны своеобразные особенности: очень маленькие размеры, всего два колеса, которые располагаются параллельно, и самый большой плюс наибольшая автономность от действий человека. На данный момент многие пытаются представить какое будет авто в будущем, General Motors подошла к этому вплотную, следуя по экологическому пути. По сообщению Auto car General Motors создали EN-V вместе с китайской фирмой SAIC. П о мнению многих эта модель по радикальности пришла на смену гибридному Chevrolet Volt. Есть три версии, и основу каждой составляет шаболда платформа. Высота каждой перемены 1,82 м, ширина - 1,21м, длина – 1,21м. Вес меньше 400кг. Материал изготовления плавность и карбон. Специфичная компиляция является главной необычностью. Из-за наличия 2-х кар EN-V очень похож на велосипед Segway, который благодаря гидроскопическим, жидкостным датчикам может предопределять нарушение баланса. Также их сходство в полном отсутствии кабины. Но главный плюс в маневренности. В этой модели два места сидения находятся внутри. Мощность электромотора, который приводит в действие ролики, составляет 3 кВт. А питает его ионо- литийное подразделение. Модель регулируется не только с помощью электросвязи автономно, но и газом и тормозами вместе с ручным приводом. General Motors обещает скорость модели всего лишь в 40 км/ч. Большинство считает, что это очень мало для современных мегаполисов. Конечно, миниатюрные размеры и высокая маневренность является большим плюсом. Но достаточно ли этого для авто будущего? EN-V является экологичным, футуристичным и практичным. Благодаря уникальности внутренних резервов эта модель может вполне самостоятельно передвигаться на автопилоте. В этом случае аппарат сам сможет принимать альтернативные маршруты в пробках огромных мегаполисов, без вмешательства водителя. Малые габариты и маневренность не стали помехой для достаточной безопасности, как водителя, так и пассажира. Так что вероятность ДТП значительно снижена. Конечно, модель нуждается еще в доработке. И встает вопрос серийное производство будет велико? Ведь водители не особо хотят менять свои авто на EN-V. Специфичная компиляция является главной необычностью. Из-за наличия 2-х кар EN-V очень похож на велосипед Segway, который благодаря гидроскопическим, жидкостным датчикам может предопределять нарушение баланса. Также их сходство в полном отсутствии кабины. Но главный плюс в маневренности. В этой модели два места сидения находятся внутри. Мощность электромотора, который приводит в действие ролики, составляет 3 кВт. А питает его ионо- литийное подразделение. Модель регулируется не только с помощью электросвязи автономно, но и газом и тормозами вместе с ручным приводом. General Motors обещает скорость модели всего лишь в 40 км/ч. Большинство считает, что это очень мало для современных мегаполисов. Конечно, миниатюрные размеры и высокая маневренность является большим плюсом. Но достаточно ли этого для авто будущего? EN-V является экологичным, футуристичным и практичным. Благодаря уникальности внутренних резервов эта модель может вполне самостоятельно передвигаться на автопилоте. В этом случае аппарат сам сможет принимать альтернативные маршруты в пробках огромных мегаполисов, без вмешательства водителя. Малые габариты и маневренность не стали помехой для достаточной безопасности, как водителя, так и пассажира. Так что вероятность ДТП значительно снижена. Конечно, модель нуждается еще в доработке. И встает вопрос серийное производство будет велико? Ведь водители не особо хотят менять свои авто на EN-V.

Мобильная связь и ИИ Победителем конкурса Project Bluesky, целью которого ставилось «создание лучшего телефона среди всех». И Кристина Ферраз (Christina Ferraz) его создала. Победителем конкурса Project Bluesky, целью которого ставилось «создание лучшего телефона среди всех». И Кристина Ферраз (Christina Ferraz) его создала. Данный телефон поддерживает распознавание пользователя по отпечаткам пальцев, которое, в свою очередь, активизирует его учетную запись, в то время как в неактивном режиме устройство представляет собой пустую блеклую поверхность. Данный телефон поддерживает распознавание пользователя по отпечаткам пальцев, которое, в свою очередь, активизирует его учетную запись, в то время как в неактивном режиме устройство представляет собой пустую блеклую поверхность. В рабочем же режиме интерфейс устройства представляет собой настоящую трехмерную систему, использующую искусственный интеллект для изменения внешнего вида настроек и приложений, а также в соответствии с предпочтениями пользователей и использованными шаблонами. И, наконец, главным достоинством устройства является его сенсорный дисплей с «вырастающими» клавишами (вот это действительно трехмерный интерфейс, осязаемый, а не нарисованный).

Заключение Ключевым фактором, определяющим сегодня развитие ИИ-технологий, считается темп роста вычислительной мощности компьютеров, так как принципы работы человеческой психики по-прежнему остаются неясными (на доступном для моделирования уровне детализации). Поэтому тематика ИИ-конференций выглядит достаточно стандартно и по составу почти не меняется уже довольно давно. Но рост производительности современных компьютеров в сочетании с повышением качества алгоритмов периодически делает возможным применение различных научных методов на практике. Так случилось с интеллектуальными игрушками, так происходит с домашними роботами. Ключевым фактором, определяющим сегодня развитие ИИ-технологий, считается темп роста вычислительной мощности компьютеров, так как принципы работы человеческой психики по-прежнему остаются неясными (на доступном для моделирования уровне детализации). Поэтому тематика ИИ-конференций выглядит достаточно стандартно и по составу почти не меняется уже довольно давно. Но рост производительности современных компьютеров в сочетании с повышением качества алгоритмов периодически делает возможным применение различных научных методов на практике. Так случилось с интеллектуальными игрушками, так происходит с домашними роботами. Снова будут интенсивно развиваться временно забытые методы простого перебора вариантов (как в шахматных программах), обходящиеся крайне упрощенным описанием объектов. Но с помощью такого подхода (главный ресурс для его успешного применения - производительность) удастся решить, как ожидается, множество самых разных задач (например, из области криптографии). Уверенно действовать автономным устройствам в сложном мире помогут достаточно простые, но ресурсоемкие алгоритмы адаптивного поведения. При этом ставится цель разрабатывать системы, не внешне похожие на человека, а действующие, как человек. Снова будут интенсивно развиваться временно забытые методы простого перебора вариантов (как в шахматных программах), обходящиеся крайне упрощенным описанием объектов. Но с помощью такого подхода (главный ресурс для его успешного применения - производительность) удастся решить, как ожидается, множество самых разных задач (например, из области криптографии). Уверенно действовать автономным устройствам в сложном мире помогут достаточно простые, но ресурсоемкие алгоритмы адаптивного поведения. При этом ставится цель разрабатывать системы, не внешне похожие на человека, а действующие, как человек. Ученые пытаются заглянуть и в более отдаленное будущее. Можно ли создать автономные устройства, способные при необходимости самостоятельно собирать себе подобные копии (размножаться)? Способна ли наука создать соответствующие алгоритмы? Сможем ли мы контролировать такие машины? Ответов на эти вопросы пока нет. Продолжится активное внедрение формальной логики в прикладные системы представления и обработки знаний. В то же время такая логика не способна полноценно отразить реальную жизнь, и произойдет интеграция различных систем логического вывода в единых оболочках. При этом, возможно, удастся перейти от концепции детального представления информации об объектах и приемов манипулирования этой информацией к более абстрактным формальным описаниям и применению универсальных механизмов вывода, а сами объекты будут характеризоваться небольшим массивом данных, основанных на вероятностных распределениях характеристик. Ученые пытаются заглянуть и в более отдаленное будущее. Можно ли создать автономные устройства, способные при необходимости самостоятельно собирать себе подобные копии (размножаться)? Способна ли наука создать соответствующие алгоритмы? Сможем ли мы контролировать такие машины? Ответов на эти вопросы пока нет. Продолжится активное внедрение формальной логики в прикладные системы представления и обработки знаний. В то же время такая логика не способна полноценно отразить реальную жизнь, и произойдет интеграция различных систем логического вывода в единых оболочках. При этом, возможно, удастся перейти от концепции детального представления информации об объектах и приемов манипулирования этой информацией к более абстрактным формальным описаниям и применению универсальных механизмов вывода, а сами объекты будут характеризоваться небольшим массивом данных, основанных на вероятностных распределениях характеристик. Сфера ИИ, ставшая зрелой наукой, развивается постепенно - медленно, но неуклонно продвигаясь вперед. Поэтому результаты достаточно хорошо прогнозируемы, хотя на этом пути не исключены и внезапные прорывы, связанные со стратегическими инициативами. Например, в 80-х годах национальная компьютерная инициатива США вывела немало направлений ИИ из лабораторий и оказала существенное влияние на развитие теории высокопроизводительных вычислений и ее применение во множестве прикладных проектов. Такие инициативы будут появляться скорее всего на стыках разных математических дисциплин - теории вероятности, нейронных сетей, нечеткой логики. Сфера ИИ, ставшая зрелой наукой, развивается постепенно - медленно, но неуклонно продвигаясь вперед. Поэтому результаты достаточно хорошо прогнозируемы, хотя на этом пути не исключены и внезапные прорывы, связанные со стратегическими инициативами. Например, в 80-х годах национальная компьютерная инициатива США вывела немало направлений ИИ из лабораторий и оказала существенное влияние на развитие теории высокопроизводительных вычислений и ее применение во множестве прикладных проектов. Такие инициативы будут появляться скорее всего на стыках разных математических дисциплин - теории вероятности, нейронных сетей, нечеткой логики.

Впервые идею создания искусственного подобия человеческого разума выразил Раймунд Луллий

(1235-1315), который еще в XIV веке пытался создать машину для решения различных задач на основе всеобщей классификации понятий.

В XVII в. Готфрид Лейбниц (1646-1716) и Рене Декарт (1596-1650) независимо друг от друга развили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук.

Эти идеи легли в основу теоретических разработок в области создания искусственного интеллекта.

Развитие искусственного интеллекта после создания ЭВМ

Развитие ИИ как научного направления стало возможным только после создания ЭВМ

Это произошло в 40-х годах XXв.

В это же время Норберт Винер (1894-1964) создал свои основополагающие работы по новой науке – кибернетике .

Кибернеетика (от греч. - «искусство управления») - наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в различных системах, будь то машины, живые организмы или общество.

Термин «искусственный интеллект»

Термин «искусственный интеллект» (artificial intelligence) предложен в 1956 г. на

семинаре с аналогичным названием в

Станфордском университете США.

Вскоре после признания искусственного интеллекта самостоятельной отраслью науки прошло разделение на два основных направления: нейрокибернетику и кибернетику «черного ящика».

Основная идея нейрокибернетики

Единственный объект, способный мыслить – это человеческий мозг.

Поэтому любое «мыслящее устройство» должно каким-то образом воспроизводить его структуру.

Нейрокибернетика ориентирована на аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга.

Создавались элементы, аналогичные нейронам и их объединениям в функционирующие системы (нейроны – взаимодействующие между собой клетки мозга). Эти системы принято называть нейронными сетями .

Нейронные сети

Первые нейросети были созданы в конце 50-х гг. американскими учеными Г.Розенблаттом и П. Мак-Каллоком. Это были попытки создать системы, моделирующие человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом. Устройство – перцептрон .

В 70-80 гг. количество работ по этому направлению стало снижаться.

Нейрокибернетика в Японии

В середине 80-х гг. в Японии в рамках разработки компьютера 5-го поколения, основанного на знаниях, был создан компьютер 6-го поколения, или нейрокомпьютер .

В это время ограничения по памяти и быстродействию были практически сняты.

Появились транспьютеры – параллельные компьютеры, осуществляющие взаимодействие неограниченного количества микропроцессоров.

От транспьютеров до нейрокомпьютеров – один шаг.

Три современных подхода к созданию нейросетей

Аппаратный – создание специальных компьютеров, плат расширения, наборов микросхем, реализующих все алгоритмы.

Программный – создание программ и инструментариев, рассчитанных на высокопроизводительные компьютеры. Нейросети создаются в памяти компьютера, всю работу выполняют его собственные процессоры.

Гибридный – комбинация первых двух.

Кибернетика «черного ящика»

Основная идея – не имеет значения, как устроено «мыслящее устройство». Главное, чтобы на заданные входные сигналы оно реагировало также, как человеческий мозг.

Это направление было ориентировано на поиски алгоритмов решения интеллектуальных задач на существующих моделях компьютеров.

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

Введение в искусственный интеллект

Интеллектуальные системы

Искусственный интеллект (ИИ) - это направление в информатике, областью исследования которого является выявление того, как система обработки информации - будь то человек или машина - способна воспринимать, анализировать, передавать и обобщать то, чему ее обучают, а также методы формализации с помощью полученных сведений описаний конкретных, не полностью определенных ситуаций принятия решений и методы оптимизации решений не полностью определенных задач.
Предмет изучения в искусственном интеллекте - это любая интеллектуальная деятельность человека, подчиняющаяся заранее неизвестным законам, а создаваемая продукция - любые системы (аппаратные и программные), способные выполнять работу или решать задачи подобно человеку в условиях неполной определенности.

Взлет исследований по искусственному интеллекту с 50-х гг. XX века связан с развитием ЭВМ, являющихся замечательным инструментальным средством исследования и моделирования.
Исследования в области искусственного интеллекта сопровождаются разработкой языков программирования новых поколений и созданием все более изощренных систем программирования.
Это дает возможность при разработке программ для ЭВМ использовать обычные методы рассуждений и обычный словарный запас. Более того, такой язык, как Пролог , позволяет с помощью концепций цели и утверждения моделировать и формализовать логический вывод в решении задач.

К сфере искусственного интеллекта относятся те различные области, где мы действуем, не имея абсолютно точного метода решения проблемы, и которые обладают двумя характерными особенностями.
Во-первых, в них используется информация в символьной форме : буквы, слова, знаки, рисунки. Это отличает область искусственного интеллекта от областей, в которых традиционно компьютерам доверяется обработка данных в числовой форме.
Во-вторых, предполагается наличие выбора , когда отсутствие четкого алгоритма приводит к необходимости выбора между многими вариантами в условиях неопределенности и этот недетерминизм, который носит фундаментальный характер, эта свобода действий являются существенной составляющей интеллекта.

Проблема человеко-машинного интерфейса связана прежде всего с анализом и формализацией технофизиологического, эргадического и социологического характера поведения человека как целеуправляемой системы. Особые сложности возникают при попытке формализации таких свойств поведения человека, как «рациональный выбор», «компромисс» или «справедливость».
В настоящее время наибольший прогресс достигнут в области создания так называемых систем нечеткого управления , работа которых основана на использовании нечеткой логики и нечетких множеств . Однако интеллектуальные возможности таких систем весьма ограничены. Фактически они обеспечивают только исполнительный уровень управления

1. Символьное моделирование мыслительных процессов
Моделирование рассуждений подразумевает создание символьных систем, на входе которых поставлена некая задача, а на выходе требуется её решение. Как правило, предлагаемая задача уже формализована, то есть переведена в математическую форму, но либо не имеет алгоритма решения, либо он слишком сложен, трудоёмок и т. п.
В это направление входят: доказательство теорем, принятие решений и теория игр, планирование и диспетчеризация, прогнозирование.

2. Работа с естественными языками
Немаловажным направлением является обработка естественного языка, в рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов на «человеческом» языке.
В рамках этого направления ставится цель такой обработки естественного языка, которая была бы в состоянии приобрести знание самостоятельно, читая существующий текст, доступный по Интернету.
Некоторые прямые применения обработки естественного языка включают информационный поиск (в том числе, глубокий анализ текста) и машинный перевод.

3. Представление и использование знаний
Направление инженерия знаний объединяет задачи получения знаний из простой информации, их систематизации и использования.
Это направление исторически связано с созданием экспертных систем - программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме.
Производство знаний из данных - одна из базовых проблем интеллектуального анализа данных. Существуют различные подходы к решению этой проблемы, в том числе - на основе нейросетевой технологии , использующие процедуры вербализации нейронных сетей.
Искусственная нейронная сеть (ИНС) - математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей - сетей нервных клеток живого организма.

4. Машинное моделирование
Проблематика машинного обучения касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. Это направление было центральным с самого начала развития ИИ.
К области машинного обучения относится большой класс задач на распознавание образов. Например, это распознавание символов, рукописного текста, речи, анализ текстов. Многие задачи успешно решаются с помощью биологического моделирования. Особо стоит упомянуть компьютерное зрение, которое связано ещё и с робототехникой.

5. Биологическое моделирование искусственного интеллекта
Сюда можно отнести несколько направлений. Нейронные сети используются для решения нечётких и сложных проблем, таких как распознавание геометрических фигур или кластеризация объектов.
Генетический подход основан на идее, что некий алгоритм может стать более эффективным, если позаимствует лучшие характеристики у других алгоритмов («родителей»). Относительно новый подход, где ставится задача создания автономной программы - агента, взаимодействующей с внешней средой, называется агентным подходом .

6. Робототехника
Области робототехники и искусственного интеллекта тесно связаны друг с другом. Интегрирование этих двух наук, создание интеллектуальных роботов составляют ещё одно направление ИИ.
Интеллектуальность требуется роботам, чтобы манипулировать объектами, выполнять навигацию с проблемами локализации (определять местонахождение, изучать ближайшие области) и планировать движение (как добраться до цели).

7. Машинное творчество
Природа человеческого творчества ещё менее изучена, чем природа интеллекта. Тем не менее, эта область существует, и здесь поставлены проблемы написания компьютером музыки, литературных произведений (часто - стихов или сказок), художественное творчество. Создание реалистичных образов широко используется в кино и индустрии игр.
Теория решения изобретательских задач, предложенная в 1946 году Г. С. Альтшуллером, положила начало таким исследованиям.
Добавление данной возможности к любой интеллектуальной системе позволяет весьма наглядно продемонстрировать, что именно система воспринимает и как это понимает.

Deep Blue - шахматный суперкомпьютер, разработанный компанией IBM, который 11 мая 1997 года выиграл матч из 6 партий у чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.

IBM Watson - суперкомпьютер фирмы IBM, оснащённый вопросно-ответной системой искусственного интеллекта, созданный группой исследователей под руководством Дэвида Феруччи.
Его создание - часть проекта DeepQA. Основная задача Уотсона - понимать вопросы, сформулированные на естественном языке, и находить на них ответы в базе данных. Назван в честь основателя IBM Томаса Уотсона.

20Q - компьютерная версия игры двадцать вопросов (Twenty Questions), которая началась как эксперимент в области создания искусственного интеллекта. Разработана Робином Бёргенером в 1988 году.
Игра 20Q реализована в виде веб-сайта и карманного устройства. 20Q просит пользователя загадать какой-нибудь объект, а затем угадывает его, задав 20 вопросов, на которые можно отвечать «да» или «нет».

- процесс преобразования речевого сигнала в цифровую информацию (например, текстовые данные). Обратной задачей является синтез речи .
Первое устройство для распознавания речи появилось в 1952 году, оно могло распознавать произнесённые человеком цифры.
Коммерческие программы по распознаванию речи появились в начале девяностых годов. Обычно их используют люди, которые из-за травмы руки не в состоянии набирать большое количество текста.

Увеличение вычислительных мощностей мобильных устройств позволило и для них создать программы с функцией распознавания речи.
Среди таких программ стоит отметить приложение Microsoft Voice Command, которое позволяет работать со многими приложениями при помощи голоса. Например, можно включить воспроизведение музыки в плеере или создать новый документ.

Инструментальные средства для разработки интеллектуальных систем включают специальные языки программирования, ориентированные на обработку символьной информации (LISP, SMALLTALK, РЕФАЛ), языки логического программирования (PROLOG), языки представления знаний (OPS5, KRL, FRL), интегрированные программные среды, содержащие арсенал инструментальных средств для создания систем ИИ (КЕ, ARTS, GURU, G2), а также оболочки экспертных систем (BUILD, EMYCIN, EXSYS Professional, ЭКСПЕРТ), которые позволяют создавать прикладные ЭС, не прибегая к программированию.