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Vortrag zum Thema: Künstliche Intelligenz
Folie Nummer 1
Beschreibung der Folie:
Künstliche Intelligenz Intellectus (von lat. Wissen, Verstehen, Vernunft) – die Fähigkeit zu denken, rationales Wissen. Gegenstand der Wissenschaft ist „ künstliche Intelligenz“ ist menschliches Denken. Wissenschaftler suchen nach einer Antwort auf die Frage: Wie denkt ein Mensch? Ziel dieser Studien ist es, ein Modell der menschlichen Intelligenz zu erstellen und auf einem Computer zu implementieren (mit anderen Worten: einer Maschine das Denken beizubringen).
Folie Nummer 2
Beschreibung der Folie:
Folie Nummer 3
Beschreibung der Folie:
Künstliche Intelligenz – die Hauptfunktion In den fünfziger Jahren tauchte am Horizont der Nachkriegswissenschaft eine Supernova auf – die Kybernetik, ihr rascher Aufstieg und ebenso rascher Zerfall in Teile, von denen einer mit der Geburt der künstlichen Intelligenz (KI) verbunden ist. Und obwohl mit dem einprägsamen Namen eines Neugeborenen vielfältige Hoffnungen verbunden waren (und werden), war schnell klar, dass, so weit man diesen Bereich auch auslegen mag, der Apparat zur Repräsentation und Verarbeitung von Wissen zu seinem Kern werden sollte.
Folie Nummer 4
Beschreibung der Folie:
Gleichzeitig glauben die ehrgeizigsten Apologeten, dass das Ziel der künstlichen Intelligenz die Bildung eines Metawissensapparats ist, der in der Lage ist, Philosophie, Psychologie, Mathematik und Verbreitung zu vereinen. neue Ordnung„Symbiose von Mensch und Computer für alle Wissenschaften, Tätigkeiten und sogar die Kunst. So stellte sich heraus, dass die Hauptaufgabe der KI – die Entwicklung formaler Mittel zur Repräsentation und Verarbeitung von Wissen – sehr nahe an der Funktion der Mathematik selbst liegt.
Folie Nummer 5
Beschreibung der Folie:
Allerdings gibt es einen ziemlich signifikanten Unterschied in ihren methodischen Positionen: Die Mathematik achtet bei der Behandlung der Theorie und Entwicklung formaler Apparate nur am Rande auf die Anwendung dieser Apparate auf Probleme anderer Disziplinen; Die Methodik der künstlichen Intelligenz zeichnet sich durch die entgegengesetzte Richtung aus - von der Studie verschiedene Formen Wissen bis hin zur Entwicklung eines formalen Instrumentariums, das idealerweise das gesamte Spektrum der Tätigkeitsfelder abdeckt.
Folie Nummer 6
Beschreibung der Folie:
Folie Nummer 7
Beschreibung der Folie:
Es gibt viele menschliche Aktivitäten, die nicht im Voraus geplant werden können. Musik und Gedichte komponieren, einen Satz beweisen, literarisch aus einer Fremdsprache übersetzen, eine Krankheit diagnostizieren und behandeln und vieles mehr... Beim Schachspiel zum Beispiel kennt ein Schachspieler die Spielregeln und hat das Ziel zu gewinnen das Spiel. Seine Handlungen sind nicht vorprogrammiert. Sie hängen von den Aktionen des Gegners ab, von der entstehenden Position auf dem Brett, vom Witz und der persönlichen Erfahrung des Schachspielers.
Folie Nummer 8
Beschreibung der Folie:
Folie Nummer 9
Beschreibung der Folie:
Folie Nummer 10
Beschreibung der Folie:
Folie Nummer 11
Beschreibung der Folie:
Jedes künstliche Intelligenzsystem arbeitet innerhalb einer bestimmten Fachbereich(Medizinische Diagnostik, Recht, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften etc.) Wie ein Spezialist muss ein Computer über Kenntnisse auf einem bestimmten Gebiet verfügen.Wissen auf einem bestimmten Fachgebiet, auf eine bestimmte Weise formalisiert und im Speicher des Computers gespeichert, wird als Computer bezeichnet Wissensbasis.
Folie Nummer 12
Beschreibung der Folie:
Beispielsweise möchten Sie einen Computer verwenden, um Probleme in der Geometrie zu lösen. Das Aufgabenheft enthält 500 Aufgaben unterschiedlichen Inhalts Ein Spezialist für künstliche Intelligenz bringt das Wissen der Geometrie in den Computer (es wird davon ausgegangen, dass das Wissen des Lehrers so in Sie gelegt wird). Basierend auf diesem Wissen und mit Hilfe eines speziellen logischen Algorithmus löst der Computer jedes der 500 Probleme. Dazu reicht es, ihm nur den Zustand des Problems mitzuteilen.Künstliche Intelligenzsysteme arbeiten auf Basis der in sie eingebetteten Wissensbasen.
Folie Nummer 13
Beschreibung der Folie:
Wie erstelle ich ein intelligentes System auf einem Computer? Menschliches Denken basiert auf zwei Komponenten: einem Wissensvorrat und der Fähigkeit, logisch zu argumentieren. Daraus folgen zwei Hauptaufgaben bei der Erstellung intelligenter Systeme auf einem Computer: Wissensmodellierung (Entwicklung von Methoden zur Formalisierung von Wissen, um es als Wissen in den Computerspeicher einzugeben Base); Argumentationsmodellierung (Erstellen Computerprogramme Nachahmung der Logik des menschlichen Denkens bei der Lösung verschiedener Probleme).
Folie Nummer 14
Beschreibung der Folie:
Eine der Arten von Systemen künstlicher Intelligenz stellen Expertensysteme dar. Der Zweck von Expertensystemen besteht darin, den Benutzer zu konsultieren und bei der Entscheidungsfindung zu helfen. Besonders wichtig wird eine solche Unterstützung in Extremsituationen, beispielsweise bei einem technischen Unfall, einer Notoperation, beim Autofahren Fahrzeuge. Der Computer wird nicht belastet. Er findet schnell die optimale, sichere Lösung und bietet sie der Person an.
Folie Nummer 15
Beschreibung der Folie:
Für Interessierte: Künstliche Intelligenz ist die Hauptfunktion Wissensmodellierung Fuzzy-Mathematik Informationstechnologie- Epochenwechsel "Nicht-algorithmische" Steuerung... Aufgaben für Spezialisten der Spitzenklasse Computer NICHT von Neumann-Architektur
Folie Nummer 16
Beschreibung der Folie:
Folie Nummer 17
Beschreibung der Folie:
Die zentrale Aufgabe der KI – die Schaffung eines Wissensapparats (AZ) – bedurfte fast unmittelbar der Klärung – aber von welchem Wissen sprechen wir eigentlich? Apropos genaue, formelle, dann haben diese Gebiete bereits eine Geliebte - Mathematik, mit einer Berufsarmee, mit der die Eroberer der neuen Länder keine Lust hatten, sich einzulassen. Wenn informelles Wissen gemeint ist, dann kann es klassifiziert werden als: ausreichend untersucht und spezifisch, aber (bisher) schlecht formalisiert - zum Beispiel natürlichsprachliche Syntax oder medizinische Diagnostik, und im Prinzip schlecht formalisiert, dh der Hauptteil des Konzepte aller Tätigkeitsbereiche - von Geisteswissenschaften zu Kunst und häuslichen Lebensbereichen.
Beschreibung der Folie:
Diese fast aussichtslose Situation wurde von L. Zadeh gerettet, der Mitte der 60er Jahre das Konzept einer linguistischen Variablen und den Apparat der Fuzzy-Mathematik vorschlug. Künstliche Intelligenz erhielt einen echten Zauberstab geschenkt – schnell wurde klar, dass sich die Wüste aus weißen Flecken auf der Wissenslandkarte leicht in unscharfe (und leider nur virtuelle) blühende Felder verwandeln lässt.
Folie Nummer 20
Beschreibung der Folie:
Fuzzy-Morgana eroberte schnell die Massen: Anfang der 80er-Jahre umfasste die Fuzzy-Bibliographie etwa zwanzigtausend Titel, deren Zahl sich seitdem sicherlich um nicht weniger als das Zwei- bis Dreifache erhöht hat. Im Strudel der Begeisterung blieb ein gewisser Eigenfehler des neuen Universalwerkzeugs unbemerkt - die Semantik und Pragmatik des Fuzzy-Apparats war von Anfang an selbst ziemlich verschwommen: Unscharf blieb, WAS die Unschärfe tatsächlich darstellt, WAS sie betreibt auf und WARUM genau so und nicht anders. Die Unbestimmtheit des Apparates führte zwangsläufig zu einer völligen Mehrdeutigkeit der Ergebnisse seiner Anwendung, die einfach nicht bemerkt wurde, weil unklar blieb, wie diese Ergebnisse tatsächlich überprüft werden sollten.
Folie Nummer 21
Beschreibung der Folie:
Folie Nummer 22
Beschreibung der Folie:
Obwohl die imperative (algorithmische) Steuerung von Anfang an die Grundlage der Programmierung für Computer der von-Neumann-Architektur war, gab es Ende der 60er und Anfang der 70er Jahre Versuche, alternative Wege zur Organisation des Rechenvorgangs zu entwickeln. Das lag zum einen an der Forschung zu KI und paralleler Programmierung für Multiprozessorsysteme. Qualitative Fortschritte bei der Lösung dieses Problems lieferten jedoch der Apparat unterbestimmter Modelle und neuere Arbeiten im Bereich der Programmierung in Randbedingungen, da sie auf einem dezentralen, asynchronen, maximal parallelen datengetriebenen Rechenprozess aufbauen. Als nächster Schritt in dieser Revolution ist ein Übergang zu einer ereignisbasierten Verwaltung möglich, die das Niveau des assoziativen Apparats, der den Prozess der Datenverwaltung organisiert, erheblich erhöht.
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Beschreibung der Folie:
Unlösbarkeit der Parallelität – Das Problem der Parallelisierung zwingend erforderlicher Softwaretechnologien hat eine unüberwindbare Barriere für die weit verbreitete Verwendung von Mehrprozessorsystemen gebildet. In den letzten 15 Jahren haben Software und Hardware ihre Plätze getauscht: Der Automatisierungsgrad des Hardwaredesigns und die Kosten der Elementbasis haben viele Jahre lang die Massenproduktion von Computern mit einer beliebigen Anzahl von Prozessoren ermöglicht, jedoch moderne Computer für sie angepasst und entwickelt neue Softwareprodukte bleibt eine Aufgabe, die nur von Spezialisten der Spitzenklasse und dann auch nur in einigen Spezialfällen gelöst werden kann. Im neuen IT-Paradigma ist Nebenläufigkeit kein Problem mehr, sondern ein natürliches Merkmal jedes Softwaresystems.
Folie Nummer 24
Beschreibung der Folie:
Der Computer ist NICHT von Neumann-Architektur. Die datengesteuerte (und in Zukunft ereignisbasierte Steuerung) verändert die Organisation des Rechenprozesses radikal und macht ihn asynchron, dezentral und unabhängig von der Anzahl der Prozessoren. Eine grundlegende Umstrukturierung der bekannten von-Neumann-Architektur moderner Maschinen wird erforderlich sein. Damit ist nicht nur ein Generations-, sondern ein Epochenwechsel zu erwarten, der zu einer echten Revolution führt – ein Schock für die „unerschütterlichen Grundlagen“ der IT: Algorithmus, von Neumann-Architektur, ein deterministischer und sequentieller Prozess gehen unter für immer in der Geschichte und weicht dem Modell, dem Multi-Agentur- und assoziativ selbstorganisierenden, nicht deterministischen Parallelprozess.
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Textinhalte der Präsentationsfolien: Präsentation für den Wettbewerb „Gegenwart und Zukunft“ Thema: „Entwicklung der künstlichen Intelligenz“ GPOU TO „Krapivinsky Forestry Technical School“ Lehrer Blazhevich L.S. Informationen über KI in der heutigen Zeit Künstliche Intelligenz ist eine Disziplin, die die Möglichkeit untersucht, Programme zur Lösung von Problemen zu erstellen, die bestimmte intellektuelle Anstrengungen erfordern, wenn sie von einer Person ausgeführt werden. Heutzutage ist künstliche Intelligenz (KI) in allen Bereichen der menschlichen Tätigkeit notwendig – Management, Produktion, Bildung usw. Die mit Hilfe dieser Technologien konstruierten intellektuellen Systeme sollen die geistigen Fähigkeiten einer Person verbessern, ihm helfen, effektive Lösungen für die sogenannten schlecht formalisierten und halbstrukturierten Aufgaben zu finden, die durch das Vorhandensein verschiedener Arten von Unsicherheiten gekennzeichnet sind und enorm sind Suchräume. In der Forschung werden vor allem neuronale Netze bevorzugt. Neuronale Netze sind eine mathematische Struktur, die einige Aspekte des menschlichen Gehirns imitiert und seine Fähigkeiten demonstriert, wie z. B. die Fähigkeit zum informellen Lernen, die Fähigkeit, nicht klassifizierte Informationen zu verallgemeinern und zu gruppieren und die Fähigkeit, Prognosen basierend auf bereits präsentierten Zeitreihen unabhängig zu erstellen. Der wichtigste Unterschied zu anderen Methoden, wie beispielsweise Expertensystemen, besteht darin, dass neuronale Netze dies im Prinzip nicht müssen berühmtes Modell, aber sie bauen es selbst nur auf der Grundlage der präsentierten Informationen. Deshalb haben neuronale Netze und genetische Algorithmen überall dort Einzug gehalten, wo es gilt, Probleme der Vorhersage, Klassifikation und Steuerung zu lösen. In der Praxis werden neuronale Netze in zwei Formen verwendet - als Softwareprodukte die auf herkömmlichen Computern laufen, und als spezialisierte Hardware- und Softwaresysteme. Die Hauptaufgabe von Neurocomputern ist die lernbasierte Bildverarbeitung. Ähnlich wie biologische Netze zielen künstliche neuronale Netze auf die parallele Verarbeitung von Breitbandbildern ab. Die zweitwichtigste Technologie ist das Evolutionary Computing (EC). EVs berühren die praktischen Probleme der Selbstorganisation, Selbstkonfiguration und Selbstheilung von Systemen, die aus vielen gleichzeitig funktionierenden Knoten bestehen. Gleichzeitig ist eine Bewerbung möglich wissenschaftliche Errungenschaften aus dem Bereich der digitalen Maschinen. Ein weiterer Aspekt von EV ist der Einsatz von autonomen Agenten zur Lösung alltäglicher Aufgaben als persönliche Sekretärinnen, Verwaltung persönlicher Konten, Assistenten, die mit Suchalgorithmen der dritten Generation die notwendigen Informationen in Netzwerken auswählen, Arbeitsplaner, persönliche Lehrer, virtuelle Verkäufer usw. Dies auch wendet Robotik und alle verwandten Gebiete an. Die Hauptentwicklungsrichtungen sind die Entwicklung von Standards, offenen Architekturen, intelligenten Shells, Skript-/Abfragesprachen, Methodologien für eine effektive Interaktion zwischen Programmen und Menschen.Die nächste Gruppe von Technologien, einschließlich Fuzzy-Logik, Bildverarbeitung usw., wird verwendet Steuerungssysteme, Bilderkennungssysteme, Zeitsysteme im realen Maßstab, Systeme zur Gewinnung und Verarbeitung von Wissen und viele andere. Diese Gruppe von Technologien ist für die Arbeit mit großen Informationsmengen, deren Suche, Analyse, Speicherung und Strukturierung erforderlich.Die letzte Gruppe von Technologien hilft bei der Lösung einer Reihe spezifischer Probleme. Zum Beispiel die Lösung des Problems der Automatisierung in der Produktion durch die Einführung von Robotik auf Basis von KI, den sogenannten automatisierten Cyberfabriken. Oder die Einführung der Robotertechnologie in der Medizin wird es ermöglichen, genaue Diagnosen durchzuführen oder sehr komplexe Operationen ohne direkten menschlichen Eingriff durchzuführen. Der Schlüsselfaktor, der heute die Entwicklung von KI-Technologien und die Möglichkeit ihrer Anwendung in der Praxis bestimmt, ist die Wachstumsrate der Rechenleistung von Computern, da die Prinzipien der menschlichen Psyche noch unklar sind. Das zu einer ausgereiften Wissenschaft gewordene Feld der KI entwickelt sich schrittweise – langsam aber stetig voran. Daher sind die Ergebnisse ziemlich gut vorhersehbar, obwohl plötzliche Durchbrüche im Zusammenhang mit strategischen Initiativen auf dem Weg dorthin nicht ausgeschlossen sind. Beispielsweise hat die US-amerikanische National Computing Initiative in den 1980er Jahren viele Bereiche der KI aus dem Labor herausgeholt und einen erheblichen Einfluss auf die Entwicklung der High-Performance-Computing-Theorie und ihre Anwendung in vielen angewandten Projekten gehabt. Solche Initiativen werden höchstwahrscheinlich an der Schnittstelle verschiedener mathematischer Disziplinen entstehen – Wahrscheinlichkeitstheorie, neuronale Netze, Fuzzy-Logik. Künstliche Intelligenz in der Zukunft Künstliche Intelligenz wird üblicherweise als Zweig der Informatik bezeichnet, der die Möglichkeiten untersucht, intelligente Aktionen und Argumente mit Hilfe von Computersystemen und anderen künstlichen Geräten bereitzustellen. In den meisten Fällen ist gleichzeitig der Algorithmus zur Lösung von Problemen im Voraus bekannt.Es ist anzumerken, dass es in wissenschaftlichen Kreisen keine genaue Definition dieser Wissenschaft gibt, da es auch keine Lösung für die Frage nach dem Status und der Natur gibt des menschlichen Gehirns. Ebenso gibt es kein genaues Kriterium für das Erreichen Computers"Intelligenz", obwohl in den frühen Stadien der Entwicklung der künstlichen Intelligenz bestimmte Hypothesen verwendet wurden, insbesondere der Turing-Test (das Ziel ist festzustellen, ob eine Maschine denken kann). Diese Wissenschaft hat enge Beziehungen zur Psychologie, zum Transhumanismus und zur Neurophysiologie. Wie alle Informatik verwendet sie einen mathematischen Apparat. Künstliche Intelligenz ist ein recht junges Forschungsgebiet, das 1956 begann. BEI dieser Moment Zeit, die Entwicklung dieser Wissenschaft befindet sich in einem Zustand der sogenannten Rezession, wenn die früher erzielten Ergebnisse in verschiedenen Bereichen der Wissenschaft, Industrie, Wirtschaft und des täglichen Lebens angewendet werden.. Derzeit gibt es vier Hauptansätze zur Untersuchung des Baus von künstlichen Intelligenzsysteme: Logistik, Struktur, Evolution und Simulation . Der logistische Ansatz beinhaltet im Wesentlichen die sogenannte Boolesche Algebra, die Programmierern bestens bekannt ist. Die meisten nach dem logistischen Prinzip gebauten künstlichen Intelligenzsysteme sind eine bestimmte Theorem-Beweismaschine: Hintergrundinformation ist in Form von Axiomen enthalten, und logische Schlussfolgerungen werden gemäß den Regeln der Beziehungen zwischen diesen Axiomen formuliert. Jede solche Maschine hat eine Zielerzeugungseinheit, und das Inferenzsystem beweist dieses Ziel als Theorem. Dieses System ist besser bekannt als Expertensystem: Der strukturelle Ansatz nutzt die Modellierung der Struktur des menschlichen Gehirns als Grundlage für ein System der künstlichen Intelligenz. Unter den ersten derartigen Versuchen sollte das Perzeptron von Rosenblatt erwähnt werden. Die wichtigste strukturelle modellierte Einheit ist ein Neuron. Im Laufe der Zeit sind neue Modelle entstanden, die derzeit als neuronale Netze bekannt sind.Im Fall der Verwendung des evolutionären Ansatzes zum Aufbau von Systemen künstlicher Intelligenz wird der Hauptteil der Aufmerksamkeit normalerweise auf den Aufbau des Ausgangsmodells sowie der Regeln gelegt die dieses Modell entwickeln kann. Ein klassisches Beispiel für einen evolutionären Algorithmus ist der genetische Algorithmus. Ein weiteres Projekt, das 2010 gestartet wurde, ist das DARPA-Projekt in Zusammenarbeit mit SRI International. Sein Wesen liegt in der Entwicklung einer bahnbrechenden künstlichen Intelligenz, die in der Lage sein wird, Daten zu verarbeiten und zu übertragen, indem sie die Mechanismen des menschlichen Gehirns kopiert. Das elektronische adaptive neuromorphe skalierbare SyNAPSE-System sollte laut den Entwicklern herkömmliche Datenverarbeitungsalgorithmen übertreffen und in der Lage sein, eine komplexe Umgebung autonom zu untersuchen.Im Moment verwendet das Militär künstliche Intelligenz, um eine große Menge an Informationen, insbesondere Intelligenz, zu verarbeiten Daten und Videos. All diese Informationen müssen schnell entschlüsselt und analysiert werden. Für ein neues System wird dies nicht schwierig sein. Es wird mathematische Logik verwenden, einfache Theoreme basierend auf Sensordaten lösen, Entscheidungen treffen und die notwendigen Aktionen ausführen.Darüber hinaus beabsichtigt das Pentagon, dieses Modell der künstlichen Intelligenz als virtuellen persönlichen Assistenten zu verwenden, der auf Sprachbefehle reagieren und als Sekretärin fungieren kann. Erinnern Sie sich daran, dass früher DARPA zusammen mit SRI International bereits einen persönlichen Assistenten namens CALO entwickelt hat. Das Projekt wurde 2009 abgeschlossen. Das Programm ist in der Lage zu argumentieren, Anweisungen zu verstehen, zu lernen, seine Aktionen zu erklären, angemessen auf eine unbekannte Situation zu reagieren und die Durchführung der Operation nach deren Abschluss zu besprechen. Dieses Programm entnimmt die notwendigen Daten aus den Kontakten des Benutzers, seinen Email, Projekte und Aufgaben. Dann wird ein relationales Modell der Umgebung des Benutzers erstellt, das Training findet statt. Dadurch kann Künstliche Intelligenz Konflikte im Namen des Nutzers verhandeln und lösen. Leider funktioniert dieses Programm nur auf persönlicher Computer ohne in den Roboter integriert zu sein. 2011 wurde in Japan der erste Prototyp eines künstlichen Gehirns entwickelt. Künstliche Intelligenz kann eine riesige Menge an Informationen verarbeiten, aber Roboter sind noch nicht mit der Fähigkeit zum Denken ausgestattet. Die Entwickler haben es damit noch nicht eilig ... Die Roboter der nahen Zukunft werden den Forschern zufolge in vielerlei Hinsicht Menschen ähnlich sein: Sie werden in der Lage sein, auf zwei Beinen zu gehen, sie werden in der Lage sein, Gesichter zu unterscheiden , ein Gespräch führen, Wünsche erfüllen, aber im Wesentlichen sind sie nur Maschinen, die einem Menschen ähnlich sind. Alle ihre Aktionen unterliegen einem vorgefertigten Algorithmus und sind daher primitiv. Und nur wenn es gelingt, die Technologie des bimolekularen Rechnens umzusetzen, werden Maschinen denken und kreativ werden können. Laut den Entwicklern ist der neue Infoder Arbeit des menschlichen Gehirns sehr ähnlich. Es gibt Millionen von Neuronen im menschlichen Kopf, die ständig miteinander interagieren. Wesen neue Technologie ist, dass jedes Molekül bis zu dreihundert Beziehungsrichtungen haben kann. So werden Maschinen dank der neuen Technologie jene Aufgaben lösen können, die ihnen derzeit noch nicht zugänglich sind. Den Forschern zufolge sollen neue Entwicklungen im Bereich der Diagnose und Behandlung onkologischer Erkrankungen zum Einsatz kommen: Programmierbare molekulare Systeme sollen in Krebszellen eingeschleust werden und diese in gesunde umwandeln. Meine Meinung zur KI in der Zukunft KI hat eine große Zukunft, auch jetzt hat KI einen großen Durchbruch erzielt. Unabhängig von den Prognosen für die Zukunft gibt es bereits einige Projekte, die Aufmerksamkeit erfordern. Hier geht es insbesondere um ein Projekt zur Schaffung eines künstlichen Gehirns namens Blue Brain. Das Projekt wird von Forschern, Vertretern der Eidgenössischen Polytechnischen Schule (Lausanne), entwickelt. Sie konnten ein Modelldiagramm der Lage von Synapsen im Gehirn von Ratten erstellen. Laut Projektleiter Henry Macram übertrafen die Ergebnisse alle Erwartungen. Gut möglich, dass Forscher schon bald viele Fragen beantworten können, die Wissenschaftler bisher beschäftigt haben: Wird der künstliche Verstand den menschlichen Verstand ablösen und wird er höher entwickelt sein? Ist der Mensch das letzte Glied in der Evolutionskette des Planeten? Ich hoffe, dass wir in naher Zukunft Antworten auf diese und viele andere Fragen finden werden.
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Eine Präsentation zum Thema „Künstliche Intelligenz“ (Klasse 8) kann absolut kostenlos auf unserer Website heruntergeladen werden. Projektthema: Informatik. Farbenfrohe Folien und Illustrationen helfen Ihnen, das Interesse Ihrer Klassenkameraden oder Ihres Publikums zu wecken. Um den Inhalt anzuzeigen, verwenden Sie den Player, oder wenn Sie den Bericht herunterladen möchten, klicken Sie auf den entsprechenden Text unter dem Player. Die Präsentation enthält 11 Folie(n).
Präsentationsfolien
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Künstliche Intelligenz
Das Problem der Erschaffung des menschlichen Geistes
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Wie denkt ein Mensch?
Über diese Frage denken Wissenschaftler aus aller Welt nach. Ziel ihrer Forschung ist es, ein Modell der menschlichen Intelligenz zu erstellen und auf einem Computer zu implementieren. Etwas vereinfacht klingt das oben genannte Ziel so: - Der Maschine das Denken beizubringen.
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Der Zweck der Schaffung künstlicher Intelligenz
Konstruktion eines universellen intelligenten Computersystems zur Lösung bestimmter Arten von Problemen, das Lösungen für alle (oder zumindest die meisten) nicht-formalisierten Probleme finden würde, mit einer Effizienz, die mit der von Menschen vergleichbar oder ihr überlegen ist
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Hauptansätze zur KI-Entwicklung:
Top-Down (engl. Top-Down AI), Semiotik – die Erstellung von Expertensystemen, Wissensbasen und Inferenzsystemen, die mentale Prozesse auf hoher Ebene simulieren: Denken, Argumentieren, Sprechen, Emotionen, Kreativität usw.; Bottom-up-KI, biologisch - die Untersuchung neuronaler Netze und evolutionärer Berechnungen, die intelligentes Verhalten auf der Grundlage biologischer Elemente modellieren, sowie die Schaffung geeigneter Computersysteme, wie z. B. eines Neurocomputers oder Biocomputers.
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Menschliche Aktivitäten
Es gibt viele menschliche Aktivitäten, die nicht im Voraus programmiert werden können. Zum Beispiel: Musik und Gedichte komponieren, einen Satz beweisen, literarische Übersetzungen aus einer Fremdsprache, eine Krankheit diagnostizieren und behandeln und vieles mehr.
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Kann eine Maschine selbstständig denken?
Die Entwickler von KI-Systemen versuchen lediglich, der Maschine wie einem Menschen beizubringen, basierend auf den Bedingungen des Problems selbstständig ein Programm seiner Aktionen zu erstellen. Ziel ist es, den Computer von einem formellen Vollstrecker in einen intellektuellen Vollstrecker zu verwandeln.
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Wie intelligente Systeme entstehen
Künstliche Intelligenzsysteme arbeiten auf der Grundlage der in sie eingebetteten Wissensbasen, und menschliches Denken basiert auf zwei Komponenten: einem Wissensvorrat und der Fähigkeit, logisch zu argumentieren. Um intelligente Systeme auf einem Computer zu erstellen, müssen daher zwei Aufgaben gelöst werden: Wissensmodellierung (Entwicklung von Methoden zur Formalisierung von Wissen, um sie als Wissensbasis in den Computerspeicher einzugeben); Reasoning Modeling (Erstellen von Computerprogrammen, die die Logik des menschlichen Denkens bei der Lösung verschiedener Probleme nachahmen).
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Die Hauptbereiche, in denen KI-Methoden angewendet werden:
Mustererkennung Optische Zeichenerkennung Handschrifterkennung Spracherkennung Gesichtserkennung Verarbeitung natürlicher Sprache Maschinelle Übersetzung Nichtlineare Steuerung und Robotik Maschinelles Sehen, Virtuelle Realität und Bildverarbeitung Spieltheorie u strategische Planung KI-Diagnose in Spielen und Bots in Computerspiele Maschinenkreativität Netzwerksicherheit
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Funktionsmodelle formaler und intellektueller Vollstrecker
