1 24-st
Ettekanne teemal: Tehisintellekt
slaid number 1
Slaidi kirjeldus:
Tehisintellekt Intellectus (ladina keelest teadmine, mõistmine, mõistus) - mõtlemisvõime, ratsionaalne teadmine. Teaduse teema on " tehisintellekt' on inimese mõtlemine. Teadlased otsivad vastust küsimusele: kuidas inimene mõtleb? Nende uuringute eesmärk on luua inimese intelligentsuse mudel ja seda arvutis rakendada.(Teisisõnu: õpetada masinat mõtlema).
slaid number 2
Slaidi kirjeldus:
slaid number 3
Slaidi kirjeldus:
Tehisintellekt – põhifunktsioon Viiekümnendatel aastatel ilmus sõjajärgse teaduse silmapiirile supernoova – küberneetika, selle kiire tõus ja sama kiire lagunemine osadeks, millest üks on seotud tehisintellekti (AI) sünniga. Ja kuigi vastsündinu meeldejääva nimega seostati (ja seostatakse jätkuvalt) mitmesuguseid lootusi, sai peagi selgeks, et ükskõik kui laialt seda valdkonda ka ei tõlgendaks, peaks selle tuumaks saama teadmiste esitamise ja töötlemise aparaat.
slaid number 4
Slaidi kirjeldus:
Samas usuvad kõige ambitsioonikamad apologeedid, et tehisintellekti eesmärk on moodustada metateadmiste aparaat, mis on võimeline ühendama filosoofiat, psühholoogiat, matemaatikat ja levitama. uus tellimus” inimese ja arvuti sümbioos kõigi teaduste, tegevuste ja isegi kunsti jaoks. Nii selgus, et tehisintellekti põhiülesanne – teadmiste esitamise ja töötlemise formaalsete vahendite arendamine – on väga lähedane matemaatika enda funktsioonile.
slaid number 5
Slaidi kirjeldus:
Siiski on nende metodoloogilistes positsioonides üsna oluline erinevus: formaalsete aparaatide teooriat ja arengut käsitledes pöörab matemaatika ainult äärealadel tähelepanu nende aparaatide rakendamisele teiste distsipliinide probleemidele; tehisintellekti metoodikat iseloomustab vastupidine suund – uuringust erinevaid vorme teadmised formaalsete tööriistade komplekti väljatöötamiseks, mis ideaaljuhul hõlmavad kogu tegevusvaldkondade spektrit.
slaid number 6
Slaidi kirjeldus:
slaid number 7
Slaidi kirjeldus:
On palju inimtegevusi, mida ei saa ette planeerida. Muusika ja luule koostamine, teoreemi tõestamine, kirjanduslik tõlge võõrkeelest, haiguse diagnoosimine ja ravi ja palju muud... Näiteks malet mängides tunneb maletaja mängureegleid ja tal on eesmärk võita. mäng. Tema tegevus pole ette programmeeritud. Need sõltuvad vastase tegevusest, tekkivast positsioonist laual, maletaja teravmeelsusest ja isiklikust kogemusest.
slaid number 8
Slaidi kirjeldus:
slaid number 9
Slaidi kirjeldus:
slaid number 10
Slaidi kirjeldus:
slaid number 11
Slaidi kirjeldus:
Iga tehisintellekti süsteem töötab teatud piirides ainevaldkond(meditsiiniline diagnostika, seadusandlus, matemaatika, majandus jne) Nagu spetsialistil, peavad ka arvutil olema teadmised antud valdkonnast Teatud ainevaldkonna teadmisi, mis on teatud viisil vormistatud ja salvestatud arvuti mällu, nimetatakse arvutiks. teadmistepagas.
slaid number 12
Slaidi kirjeldus:
Näiteks soovite kasutada arvutit geomeetriaprobleemide lahendamiseks. Ülesannete raamatus on 500 erineva sisuga ülesannet Tehisintellekti spetsialist paneb geomeetria teadmised arvutisse (eeldatakse, et nii on õpetaja teadmised teisse pandud). Nende teadmiste põhjal ja spetsiaalse loogilise mõtlemise algoritmi abil lahendab arvuti ükskõik millise 500 ülesandest. Selleks piisab, kui öelda talle vaid probleemi seisukord Tehisintellekti süsteemid töötavad neisse põimitud teadmistebaaside alusel.
slaid number 13
Slaidi kirjeldus:
Kuidas luua arvutis intelligentset süsteemi? Inimmõtlemine põhineb kahel komponendil: teadmiste varu ja loogilise arutlemise oskus, millest tulenevad kaks peamist ülesannet intelligentsete süsteemide loomisel arvutis: teadmiste modelleerimine (teadmiste formaliseerimise meetodite väljatöötamine nende sisestamiseks arvuti mällu teadmisena). alus); arutluskäigu modelleerimine (loomine arvutiprogrammid inimmõtlemise loogika matkimine erinevate probleemide lahendamisel).
slaid number 14
Slaidi kirjeldus:
Üks tehisintellektisüsteemide liike on ekspertsüsteemid.Ekspertsüsteemide eesmärk on kasutajat konsulteerida, aidata otsuste tegemisel. Selline abi muutub eriti oluliseks ekstreemolukordades, näiteks tehnilise õnnetuse, hädaolukorras, sõidu ajal sõidukid. Arvuti ei allu stressile. Ta leiab kiiresti optimaalse, ohutu lahenduse ja pakub selle inimesele välja.
slaid number 15
Slaidi kirjeldus:
Huvilistele: tehisintellekt on põhifunktsioon Teadmiste modelleerimine Hägusmatemaatika Infotehnoloogia- epohhide vahetus "Mittealgoritmiline" juhtimine... Ülesanded kõrgeima klassi spetsialistidele Arvuti EI OLE von Neumann arhitektuur
slaid number 16
Slaidi kirjeldus:
slaid number 17
Slaidi kirjeldus:
Tehisintellekti keskne ülesanne – teadmusaparaadi (AZ) loomine – nõudis peaaegu kohe selgust – aga millest tegelikult teadmistest me räägime? Rääkides täpsetest, formaalsetest, siis neil aladel on juba armuke - Matemaatika, professionaalse sõjaväega, millega uudismaade vallutajatel polnud tahtmist kaasa lüüa. Kui mõeldakse mitteformaalseid teadmisi, siis võib need liigitada järgmiselt: piisavalt uuritud ja spetsiifilised, kuid (seni) halvasti formaliseeritud - näiteks loomuliku keele süntaks või meditsiiniline diagnostika ja põhimõtteliselt halvasti formaliseeritud, st põhiosa. kõigi valdkondade tegevuste mõisted - alates humanitaarteadused kunstile ja kodustele eluvaldkondadele.
Slaidi kirjeldus:
Selle peaaegu lootusetu olukorra päästis L. Zadeh, kes pakkus 60. aastate keskel välja keelelise muutuja kontseptsiooni ja hägusa matemaatika aparaadi. Tehisintellekt sai kingituseks tõelise võluvitsa - kiiresti sai selgeks, et teadmistekaardil olevat tahkete valgete laikude kõrbe saab hõlpsasti muuta hägusteks (ja paraku vaid virtuaalselt) õitsvateks põldudeks.
slaid number 20
Slaidi kirjeldus:
Fuzzy-Morgana haaras massid kiiresti: 80. aastate alguseks sisaldas udune bibliograafia umbes paarkümmend tuhat nimetust, mille arv on sellest ajast alates kindlasti kasvanud vähemalt kaks-kolm korda. Entusiasmi keerises jäi märkamata uue universaalse tööriista teatud loomupärane defekt - hägusa aparaadi semantika ja pragmaatika oli algusest peale ise üsna hägune: häguseks jäi see, MIDA hägusus tegelikult esindab, MIDA see toimib. edasi ja MIKS just SELLEL, mitte muidu. Seadme ebamäärasus tõi paratamatult kaasa selle rakendamise tulemuste täieliku ebaselguse, mida ei märgatud lihtsalt seetõttu, et jäi ebaselgeks, kuidas neid tulemusi tegelikult kontrollida.
slaid number 21
Slaidi kirjeldus:
slaid number 22
Slaidi kirjeldus:
Kuigi imperatiivne (algoritmiline) juhtimine oli algusest peale von Neumanni arhitektuuri arvutite programmeerimise aluseks, püüti 60ndate lõpus ja 70ndate alguses välja töötada alternatiivseid viise arvutusprotsessi korraldamiseks. Esiteks oli see tingitud tehisintellekti uurimisest ja paralleelsest programmeerimisest mitme protsessoriga süsteemide jaoks. Kvalitatiivset edu selle probleemi lahendamisel andis aga alamääratletud mudelite aparaat ja hiljutine töö piirangutega programmeerimise alal, kuna need on üles ehitatud detsentraliseeritud, asünkroonsele, maksimaalselt paralleelsele andmepõhisele andmepõhisele andmetöötlusprotsessile. Selle revolutsiooni järgmise sammuna on võimalik üleminek sündmustepõhisele juhtimisele, mis tõstab oluliselt andmete haldamise protsessi korraldava assotsiatiivse aparaadi taset.
slaid number 23
Slaidi kirjeldus:
Paralleelsus Lahendamatus – hädavajalike tarkvaratehnoloogiate paralleelsuse probleem on moodustanud ületamatu tõkke mitmeprotsessoriliste süsteemide laialdasele kasutamisele. Viimase 15 aasta jooksul on tarkvara ja riistvara kohti vahetanud: riistvara projekteerimise automatiseerimise tase ja elemendibaasi maksumus on juba aastaid võimaldanud masstootmist suvalise arvu protsessoritega arvuteid, kuid kohandades neile kaasaegseid arvuteid ja arendades. uued tarkvaratooted jäävad ülesandeks, mida saavad lahendada ainult kõrgeima klassi spetsialistid ja siis ainult mõnel erijuhul. Uues IT-paradigmas ei ole samaaegsus enam probleem, vaid iga tarkvarasüsteemi loomulik omadus.
slaid number 24
Slaidi kirjeldus:
Arvuti EI OLE von Neumanni arhitektuur. Andmepõhine (ja tulevikus sündmustepõhine juhtimine) muudab andmetöötlusprotsessi korraldust põhjalikult, muutes selle asünkroonseks, detsentraliseerituks ja protsessorite arvust sõltumatuks. Vaja on kaasaegsete masinate tuttava von Neumanni arhitektuuri põhjalikku ümberkorraldamist. Seega on väljavaade mitte ainult põlvkondade, vaid ajastute vahetuseks, mis viib tõelise revolutsioonini - šokk IT "vankumatutele alustele": algoritm, von Neumanni arhitektuur, deterministlik ja järjestikune protsess lähevad alla. ajaloos igaveseks, andes teed Mudelile, multiagentuurile ja assotsiatiivselt iseorganiseeruvale mittedeterministlikule paralleelprotsessile.
Piltide, kujunduse ja slaididega esitluse vaatamiseks laadige fail alla ja avage see PowerPointis arvutis.
Esitlusslaidide tekstisisu: Ettekanne konkursile “Olevik ja tulevik” Teema: “Tehisintellekti arendamine” GPOU “Krapivinski Metsandustehnikumile” Õpetaja Blaževitš L.S. Teave tehisintellekti kohta praegu Tehisintellekt on distsipliin, mis uurib võimalust luua programme probleemide lahendamiseks, mis nõuavad inimeselt teatud intellektuaalseid pingutusi. Tänapäeval on tehisintellekt (AI) vajalik kõigis inimtegevuse valdkondades – juhtimine, tootmine, haridus jne. Nende tehnoloogiate abil konstrueeritud intellektuaalsed süsteemid on loodud selleks, et tõsta inimese vaimseid võimeid, aidata tal leida tõhusaid lahendusi nn halvasti formaliseeritud ja poolstruktureeritud ülesannetele, mida iseloomustavad erinevat tüüpi ebakindluse olemasolu ja tohutu hulk. otsinguruumid. Teadustöös eelistatakse peamiselt närvivõrke. Närvivõrgud on matemaatiline struktuur, mis jäljendab mõningaid inimaju aspekte ja demonstreerib selle võimeid, nagu võime mitteametlikult õppida, võime üldistada ja rühmitada klassifitseerimata teavet ning võime iseseisvalt koostada prognoose juba esitatud aegridade põhjal. Kõige olulisem erinevus teistest meetoditest, näiteks ekspertsüsteemidest, seisneb selles, et närvivõrgud seda põhimõtteliselt ei vaja kuulus modell, kuid nad ehitavad selle ise ainult esitatud teabe põhjal. Seetõttu on närvivõrgud ja geneetilised algoritmid kasutusele võetud kõikjal, kus on vaja lahendada prognoosimise, klassifitseerimise ja juhtimise probleeme. Praktikas kasutatakse närvivõrke kahel kujul - as tarkvaratooted töötab tavalistes arvutites ning spetsiaalsete riist- ja tarkvarasüsteemidena. Neuroarvutite põhiülesanne on õppimisel põhinev pilditöötlus. Sarnaselt bioloogilistele võrkudele on tehisnärvivõrgud suunatud lairibapiltide paralleelsele töötlemisele. Tähtsuselt järgmine tehnoloogia on evolutsiooniline andmetöötlus (EC). EV-d puudutavad paljudest samaaegselt toimivatest sõlmedest koosnevate süsteemide isekoostamise, isekonfigureerimise ja iseparanemise praktilisi probleeme. Samas on võimalik kandideerida teaduslikud saavutused digitaalsete masinate valdkonnast. Teine aspekt EV juures on autonoomsete agentide kasutamine igapäevaste ülesannete lahendamisel isiklike sekretäridena, isiklike kontode haldamises, kolmanda põlvkonna otsingualgoritmide abil võrkudes vajalikku infot valivate assistentide, tööplaneerijate, isiklike õpetajate, virtuaalmüüjatena jne. rakendab robootikat ja kõiki sellega seotud valdkondi. Peamisteks arendussuundadeks on standardite, avatud arhitektuuride, intelligentsete kestade, skriptimis-/päringukeelte, programmide ja inimeste vahelise efektiivse interaktsiooni metoodikate arendamine Järgmine tehnoloogiate rühm, sealhulgas hägusloogika, pilditöötlus jne, on kasutusel juhtimissüsteemid, pildituvastussüsteemid, reaalskaala süsteemide aeg, süsteemid teadmiste hankimiseks ja töötlemiseks ja paljud teised. See tehnoloogiate rühm on vajalik suure teabehulgaga töötamisel, selle otsimisel, analüüsimisel, salvestamisel ja struktureerimisel.Viimane tehnoloogiarühm aitab lahendada mitmeid spetsiifilisi probleeme. Näiteks tootmise automatiseerimise probleemi lahendamine tehisintellektil põhineva robootika ehk nn automatiseeritud kübertehaste kasutuselevõtuga. Või robootikatehnoloogia kasutuselevõtt meditsiinis võimaldab teha täpset diagnostikat või teha väga keerulisi operatsioone ilma inimese otsese sekkumiseta. Tehisintellekti tehnoloogiate arengut ja nende praktikas rakendamise võimalust tänapäeval määravaks võtmeteguriks on arvutite arvutusvõimsuse kasvutempo, kuna inimpsüühika põhimõtted on siiani ebaselged. Küpseks teaduseks kujunenud tehisintellekti valdkond areneb järk-järgult – aeglaselt, kuid kindlalt edasi. Seetõttu on tulemused üsna hästi prognoositavad, kuigi strateegiliste algatustega seotud äkilised läbimurded pole sellel teel välistatud. Näiteks 1980. aastatel tõi USA riiklik arvutialgatus paljud tehisintellekti valdkonnad laborist välja ning avaldas olulist mõju kõrgjõudlusega andmetöötluse teooria arengule ja selle rakendamisele paljudes rakendusprojektides. Sellised algatused tekivad suure tõenäosusega erinevate matemaatiliste distsipliinide – tõenäosusteooria, närvivõrgustike, häguse loogika – ristumiskohas. Tehisintellekt tulevikus Tehisintellekti nimetatakse tavaliselt arvutiteaduse haruks, mis uurib võimalusi pakkuda arvutisüsteemide ja muude tehisseadmete abil intelligentseid tegevusi ja arutluskäike. Enamasti on samal ajal ka ülesannete lahendamise algoritm ette teada, tuleb märkida, et teadusringkondades puudub selle teaduse täpne definitsioon, kuna puudub lahendus ka staatuse ja olemuse küsimusele. inimese ajust. Samamoodi pole täpset saavutamise kriteeriumi arvutid"intelligentsus", vaatamata sellele, et tehisintellekti arendamise algfaasis kasutati teatud hüpoteese, eelkõige Turingi testi (eesmärgiks on teha kindlaks, kas masin suudab mõelda). Sellel teadusel on tihedad suhted psühholoogia, transhumanismi ja neurofüsioloogiaga. Nagu kõik arvutiteadused, kasutab see matemaatilist aparaati. Tehisintellekt on üsna noor uurimisvaldkond, mis sai alguse 1956. aastal. AT Sel hetkel aja jooksul on selle teaduse areng nn madalseisus, mil varem saavutatud tulemusi rakendatakse erinevates teaduse, tööstuse, ettevõtluse ja igapäevaelus.Praegu on kunstliku ehituse uurimisel neli peamist lähenemist. luuresüsteemid: logistilised, struktuursed, evolutsioonilised ja simulatsioonilised . Logistiline lähenemine sisaldab põhimõtteliselt nn Boole'i algebrat, mis on programmeerijatele hästi teada. Enamik logistilise põhimõtte järgi ehitatud tehisintellekti süsteeme on teatud teoreemide tõestamise masin: taustainfo sisaldub aksioomide kujul ja loogilised järeldused formuleeritakse nende aksioomide vaheliste suhete reeglite järgi. Igal sellisel masinal on eesmärgi genereerimise üksus ja järeldussüsteem tõestab seda eesmärki teoreemina. See süsteem on rohkem tuntud kui ekspertsüsteem.Struktuurne lähenemine kasutab tehisintellekti süsteemi alusena inimaju struktuuri modelleerimist. Esimeste selliste katsete hulgas tuleb ära märkida Rosenblatti pertseptron. Peamine struktuurne modelleeritud üksus on neuron. Aja jooksul on tekkinud uued mudelid, mida praegu tuntakse närvivõrkude nime all. Evolutsioonilise lähenemise kasutamisel tehisintellektisüsteemide ehitamisel pööratakse enamasti põhitähelepanu esialgse mudeli koostamisele, aga ka reeglitele. mida see mudel võib arendada. Evolutsioonilise algoritmi klassikaline näide on geneetiline algoritm. Teine 2010. aastal alguse saanud projekt on DARPA projekt koostöös SRI Internationaliga. Selle olemus seisneb murrangulise tehisintellekti väljatöötamises, mis suudab andmeid töödelda ja edastada, kopeerides inimaju mehhanisme. SyNAPSE elektrooniline adaptiivne neuromorfne skaleeritav süsteem peaks arendajate hinnangul ületama traditsioonilisi andmetöötlusalgoritme ja suutma autonoomselt uurida keerulist keskkonda.Hetkel kasutatakse sõjaväes tehisintellekti suure hulga info, eelkõige luure töötlemiseks. andmed ja video. Kogu see teave tuleb kiiresti dešifreerida ja analüüsida. Uue süsteemi puhul pole see keeruline. See hakkab kasutama matemaatilist loogikat, lahendama sensoriandmete põhjal lihtsaid teoreeme, langetama otsuseid ja sooritama vajalikke toiminguid, lisaks kavatseb Pentagon seda tehisintellekti mudelit kasutada virtuaalse isikliku assistendina, mis suudab vastata häälkäsklustele ja tegutseda sekretärina. Tuletame meelde, et varem on DARPA koos SRI Internationaliga juba arendanud isiklikku abistajat nimega CALO. Projekt valmis 2009. aastal. Programm suudab arutleda, mõista juhiseid, õppida, selgitada oma tegevust, adekvaatselt reageerida tundmatule olukorrale ja arutada operatsiooni läbiviimist pärast selle lõpetamist. See programm võtab vajalikud andmed kasutaja kontaktidelt, tema Meil, projektid ja ülesanded. Seejärel luuakse kasutaja keskkonna relatsioonimudel, toimub koolitus. Selle tulemusena saab tehisintellekt kasutaja nimel pidada läbirääkimisi ja lahendada konflikte. Kahjuks see programm töötab ainult personaalarvuti ilma robotisse integreerimata. 2011. aastal töötati Jaapanis välja esimene tehisaju prototüüp. Tehisintellekt suudab töödelda tohutul hulgal informatsiooni, kuid robotid pole veel mõtlemisvõimega varustatud. Arendajad sellega veel ei kiirusta ... Teadlaste sõnul on lähituleviku robotid paljuski sarnased inimestega: nad saavad kahel jalal kõndida, nägusid eristada. , vestlema, taotlusi täitma, aga sisuliselt on need lihtsalt inimesega sarnased masinad . Kõik nende tegevused alluvad eelnevalt ettevalmistatud algoritmile ja on seetõttu primitiivsed. Ja ainult siis, kui on võimalik rakendada bimolekulaarse andmetöötluse tehnoloogiat, on masinad võimelised mõtlema ja omandama loovuse. Uus infotöötlusmehhanism on arendajate sõnul väga sarnane inimaju tööga. Inimese peas on miljoneid neuroneid, mis pidevalt üksteisega suhtlevad. olemus uus tehnoloogia on see, et igal molekulil võib olla kuni kolmsada seoste suunda. Seega suudavad masinad tänu uuele tehnoloogiale lahendada neid ülesandeid, mis neile hetkel kättesaamatud on. Teadlaste sõnul on onkoloogiliste haiguste diagnoosimise ja ravi vallas oodata uusi arenguid: vähirakkudesse viiakse programmeeritavad molekulaarsüsteemid, mis muundavad need terveteks. Minu arvamus AI kohta tulevikus. AI-l on suur tulevik ka praegu on AI saavutanud tohutu läbimurde. Olgu tulevikuprognoosid millised tahes, juba on projekte, mis vajavad tähelepanu. See puudutab eelkõige projekti, mille eesmärk on luua tehisaju nimega Blue Brain. Projekti arendavad teadlased, föderaalse polütehnilise kooli (Lausanne) esindajad. Nad suutsid luua mudelskeemi sünapside asukohast rottide ajus. Projekti direktori Henry Macrami sõnul ületasid tulemused kõik ootused. On täiesti võimalik, et teadlased saavad peagi vastata paljudele seni teadlaste meelt vaevanud küsimustele: kas tehismõistus asendab inimmõistuse ja kas see on kõrgemalt arenenud? Kas inimene on planeedi evolutsiooniahela sulgev lüli? Loodan, et lähiajal leiame neile ja paljudele teistele küsimustele vastused.
slaid 1
slaid 2
slaid 3
slaid 4
slaid 5
slaid 6
Slaid 7
Slaid 8
Slaid 9
Slaid 10
slaid 11
Ettekande teemal "Tehisintellekt" (8. klass) saab meie veebisaidilt alla laadida täiesti tasuta. Projekti teema: Informaatika. Värvilised slaidid ja illustratsioonid aitavad teil klassikaaslaste või publiku huvi hoida. Sisu vaatamiseks kasutage pleierit või kui soovite aruande alla laadida, klõpsake pleieri all sobivat teksti. Esitlus sisaldab 11 slaidi.
Esitluse slaidid
slaid 1
Tehisintellekt
Inimmõistuse loomise probleem
slaid 2
slaid 3
Kuidas inimene mõtleb?
Selle küsimuse üle mõtlevad teadlased üle kogu maailma. Nende uurimistöö eesmärk on luua inimese intelligentsuse mudel ja seda arvutis rakendada. Veidi lihtsustatult kõlab ülalnimetatud eesmärk nii: - Õpetada masin mõtlema.
slaid 4
Tehisintellekti loomise eesmärk
teatud tüüpi probleemide lahendamiseks mõeldud universaalse arvuti intelligentse süsteemi ehitamine, mis leiaks lahendused kõigile (või vähemalt enamikule) mitteformaliseeritud probleemidele inimese omaga võrreldava või sellest kõrgema efektiivsusega
slaid 5
Peamised lähenemisviisid AI arendamiseks:
top-down (inglise Top-Down AI), semiootiline - ekspertsüsteemide, teadmusbaaside ja järeldussüsteemide loomine, mis simuleerivad kõrgetasemelisi vaimseid protsesse: mõtlemist, arutlemist, kõnet, emotsioone, loovust jne; alt-üles tehisintellekt, bioloogiline – uurib närvivõrke ja evolutsioonilisi arvutusi, mis modelleerivad bioloogilistel elementidel põhinevat intelligentset käitumist, samuti sobivate arvutussüsteemide loomine, näiteks neuro- või bioarvuti.
slaid 6
Inimtegevus
On palju inimtegevusi, mida ei saa ette programmeerida. Näiteks: muusika ja luule koostamine, teoreemi tõestamine, kirjanduslik tõlge võõrkeelest, haiguse diagnoosimine ja ravi ning palju muud.
Slaid 7
Kas masin suudab ise mõelda?
AI-süsteemide arendajad püüavad lihtsalt masinat, nagu inimest, õpetada probleemi tingimustest lähtuvalt iseseisvalt oma tegevuste programmi koostama. Eesmärk on muuta arvuti formaalsest täitjast intellektuaalseks täitjaks.
Slaid 8
Kuidas intelligentsed süsteemid luuakse
Tehisintellekti süsteemid töötavad neisse põimitud teadmistebaaside baasil ja inimese mõtlemine põhineb kahel komponendil: teadmiste varu ja loogilise arutlemise oskus. Seetõttu tuleb intelligentsete süsteemide loomiseks arvutis lahendada kaks ülesannet: teadmiste modelleerimine (teadmiste formaliseerimise meetodite väljatöötamine nende sisestamiseks arvutimällu teadmistebaasi); arutluskäikude modelleerimine (arvutiprogrammide loomine, mis imiteerivad inimese mõtlemise loogikat erinevate ülesannete lahendamisel).
Slaid 9
Peamised valdkonnad, kus AI meetodeid kasutatakse:
Mustrituvastus Optiline märgituvastus Käsikirjatuvastus Kõnetuvastus Näotuvastus Loomuliku keele töötlemine Masintõlge Mittelineaarne juhtimine ja robootika Masinanägemine, virtuaalreaalsus ja pilditöötlus mänguteooria ja strateegiline planeerimine AI diagnostika mängudes ja robotites Arvutimängud Masina loovus Võrguturve
Slaid 10
Formaalse ja intellektuaalse täideviija funktsioneerivad mudelid
