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विषय पर प्रस्तुति:कृत्रिम होशियारी

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंटेलेक्टस (लैटिन ज्ञान, समझ, कारण से) - सोचने की क्षमता, तर्कसंगत ज्ञान। विज्ञान का विषय है " कृत्रिम होशियारी' मानव सोच है। वैज्ञानिक इस सवाल का जवाब ढूंढ रहे हैं: कोई व्यक्ति कैसा सोचता है? इन अध्ययनों का उद्देश्य मानव बुद्धि का एक मॉडल बनाना और उसे कंप्यूटर पर लागू करना है।(दूसरे शब्दों में: सोचने के लिए एक मशीन सिखाओ)।

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कृत्रिम बुद्धि - मुख्य कार्य अर्द्धशतक ने एक सुपरनोवा - साइबरनेटिक्स के युद्ध के बाद के विज्ञान के क्षितिज पर उपस्थिति देखी, इसका तेजी से उदय और भागों में समान रूप से तेजी से विघटन, जिनमें से एक कृत्रिम बुद्धि (एआई) के जन्म से जुड़ा हुआ है। और यद्यपि नवजात शिशु के आकर्षक नाम के साथ कई तरह की आशाएं जुड़ी हुई थीं (और जुड़ी हुई हैं), यह जल्द ही स्पष्ट हो गया कि कोई भी इस क्षेत्र की कितनी व्यापक व्याख्या करता है, ज्ञान का प्रतिनिधित्व और प्रसंस्करण के लिए उपकरण इसका मूल होना चाहिए।

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साथ ही, सबसे महत्वाकांक्षी क्षमावादियों का मानना ​​​​है कि कृत्रिम बुद्धि का लक्ष्य दर्शन, मनोविज्ञान, गणित और प्रसार को एकजुट करने में सक्षम एक मेटानॉलेज तंत्र का गठन है। नए आदेशसभी विज्ञानों, गतिविधियों और यहां तक ​​कि कला के लिए मनुष्य और कंप्यूटर का सहजीवन। इस प्रकार, यह पता चला कि एआई का मुख्य कार्य - ज्ञान के प्रतिनिधित्व और प्रसंस्करण के औपचारिक साधनों का विकास - गणित के कार्य के बहुत करीब है।

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हालांकि, उनकी कार्यप्रणाली की स्थिति में एक महत्वपूर्ण अंतर है: औपचारिक उपकरणों के सिद्धांत और विकास से निपटने में, केवल परिधि पर गणित अन्य विषयों की समस्याओं के लिए इन उपकरणों के आवेदन पर ध्यान देता है; कृत्रिम बुद्धि की कार्यप्रणाली को विपरीत दिशा की विशेषता है - अध्ययन से विभिन्न रूपऔपचारिक उपकरणों के एक सेट के विकास के लिए ज्ञान, आदर्श रूप से गतिविधि के क्षेत्रों के पूरे स्पेक्ट्रम को कवर करना।

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कई मानवीय गतिविधियाँ हैं जिनकी पहले से योजना नहीं बनाई जा सकती है। संगीत और कविता की रचना करना, एक प्रमेय सिद्ध करना, एक विदेशी भाषा से साहित्यिक अनुवाद, एक बीमारी का निदान और उपचार, और बहुत कुछ... उदाहरण के लिए, शतरंज खेलते समय, एक शतरंज खिलाड़ी खेल के नियमों को जानता है और जीतने का लक्ष्य रखता है। खेल। उसके कार्य पूर्व-क्रमादेशित नहीं हैं। वे प्रतिद्वंद्वी के कार्यों पर, बोर्ड पर उभरती स्थिति पर, शतरंज खिलाड़ी की बुद्धि और व्यक्तिगत अनुभव पर निर्भर करते हैं।

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कोई भी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम एक निश्चित दायरे में काम करता है विषय क्षेत्र(चिकित्सा निदान, कानून, गणित, अर्थशास्त्र, आदि) एक विशेषज्ञ की तरह, एक कंप्यूटर को किसी दिए गए क्षेत्र में ज्ञान होना चाहिए। किसी विशेष विषय क्षेत्र में ज्ञान, एक निश्चित तरीके से औपचारिक रूप से और कंप्यूटर की मेमोरी में संग्रहीत, कंप्यूटर कहलाता है ज्ञानधार।

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उदाहरण के लिए, आप ज्यामिति में समस्याओं को हल करने के लिए कंप्यूटर का उपयोग करना चाहते हैं। समस्या पुस्तक में विभिन्न सामग्री के 500 कार्य हैं। एक कृत्रिम बुद्धि विशेषज्ञ ज्यामिति के ज्ञान को कंप्यूटर में डाल देगा (यह माना जाता है कि शिक्षक का ज्ञान आप में कैसे रखा जाता है)। इस ज्ञान के आधार पर और तार्किक तर्क के एक विशेष एल्गोरिथम की मदद से कंप्यूटर 500 में से किसी भी समस्या का समाधान कर देगा। ऐसा करने के लिए, उसे केवल समस्या की स्थिति बताने के लिए पर्याप्त है।कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली उनमें निहित ज्ञान के आधार पर काम करती है।

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कंप्यूटर पर इंटेलिजेंट सिस्टम कैसे बनाएं? मानव सोच दो घटकों पर आधारित है: ज्ञान का भंडार और तार्किक रूप से तर्क करने की क्षमता। इससे कंप्यूटर पर बुद्धिमान सिस्टम बनाने में दो मुख्य कार्यों का पालन करें: ज्ञान मॉडलिंग (ज्ञान के रूप में कंप्यूटर मेमोरी में उन्हें दर्ज करने के लिए ज्ञान औपचारिकता विधियों का विकास) आधार); रीजनिंग मॉडलिंग (बनाना कंप्यूटर प्रोग्रामविभिन्न समस्याओं को हल करते समय मानव सोच के तर्क का अनुकरण करना)।

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम के प्रकारों में से एक विशेषज्ञ प्रणाली है। विशेषज्ञ प्रणालियों का उद्देश्य उपयोगकर्ता से परामर्श करना, निर्णय लेने में मदद करना है। चरम स्थितियों में ऐसी सहायता विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो जाती है, उदाहरण के लिए, एक तकनीकी दुर्घटना की स्थिति में, एक आपातकालीन ऑपरेशन, ड्राइविंग करते समय वाहनों. कंप्यूटर तनाव के अधीन नहीं है। वह जल्दी से इष्टतम, सुरक्षित समाधान ढूंढेगा और इसे व्यक्ति को पेश करेगा।

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रुचि रखने वालों के लिए: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मुख्य कार्य है नॉलेज मॉडलिंग फ़ज़ी मैथमेटिक्स सूचान प्रौद्योगिकी- युगों का परिवर्तन "गैर-एल्गोरिदमिक" नियंत्रण ... उच्चतम श्रेणी के विशेषज्ञों के लिए कार्यकंप्यूटर नहीं वॉन न्यूमैन वास्तुकला

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एआई का केंद्रीय कार्य - एक ज्ञान तंत्र (एजेड) का निर्माण - लगभग तुरंत स्पष्टीकरण की आवश्यकता है - लेकिन वास्तव में, हम किस ज्ञान के बारे में बात कर रहे हैं? सटीक, औपचारिक लोगों की बात करें तो इन क्षेत्रों में पहले से ही एक मालकिन है - गणित, एक पेशेवर सेना के साथ, जिसके साथ नई भूमि के विजय प्राप्त करने वालों को शामिल होने की कोई इच्छा नहीं थी। यदि अनौपचारिक ज्ञान का अर्थ है, तो इसे इस प्रकार वर्गीकृत किया जा सकता है: पर्याप्त रूप से अध्ययन किया गया और विशिष्ट, लेकिन (अब तक) खराब औपचारिक रूप से - उदाहरण के लिए, प्राकृतिक भाषा वाक्यविन्यास या चिकित्सा निदान, और सिद्धांत रूप में खराब औपचारिक रूप से, अर्थात्, का मुख्य भाग सभी क्षेत्रों की गतिविधियों की अवधारणा - from मानविकीकला और जीवन के घरेलू क्षेत्रों के लिए।

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यह लगभग निराशाजनक स्थिति एल। ज़ादेह द्वारा बचाई गई थी, जिन्होंने 60 के दशक के मध्य में एक भाषाई चर की अवधारणा और अस्पष्ट गणित के तंत्र का प्रस्ताव रखा था। कृत्रिम बुद्धिमत्ता को उपहार के रूप में एक वास्तविक जादू की छड़ी मिली - यह जल्दी से स्पष्ट हो गया कि ज्ञान के नक्शे पर ठोस सफेद धब्बों का रेगिस्तान आसानी से फजी (और, अफसोस, केवल वस्तुतः) फूलों के खेतों में बदल सकता है।

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फ़ज़ी-मॉर्गना ने जनता को जल्दी से जब्त कर लिया: 80 के दशक की शुरुआत तक, फ़ज़ी ग्रंथ सूची में लगभग बीस हज़ार शीर्षक शामिल थे, जिनकी संख्या निश्चित रूप से तब से दो या तीन गुना से कम नहीं बढ़ी है। उत्साह के भँवर में, नए सार्वभौमिक उपकरण का एक निश्चित अंतर्निहित दोष किसी का ध्यान नहीं गया - फजी तंत्र के शब्दार्थ और व्यावहारिकता शुरू से ही काफी फजी थे: जो धुंधला रहा वह क्या था, वास्तव में, अस्पष्टता का प्रतिनिधित्व करता है, यह क्या संचालित करता है चालू और क्यों ठीक उसी तरह, और अन्यथा नहीं। तंत्र की अस्पष्टता ने अनिवार्य रूप से इसके आवेदन के परिणामों की पूरी अस्पष्टता को जन्म दिया, जिस पर केवल इसलिए ध्यान नहीं दिया गया क्योंकि यह स्पष्ट नहीं था कि वास्तव में, इन परिणामों की जांच कैसे की जाए।

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हालांकि शुरुआत से ही अनिवार्य (एल्गोरिदमिक) नियंत्रण वॉन न्यूमैन वास्तुकला के कंप्यूटरों के लिए प्रोग्रामिंग का आधार था, 60 के दशक के अंत और 70 के दशक की शुरुआत में कंप्यूटिंग प्रक्रिया को व्यवस्थित करने के वैकल्पिक तरीकों को विकसित करने का प्रयास किया गया था। सबसे पहले, यह एआई पर शोध और मल्टीप्रोसेसर सिस्टम के लिए समानांतर प्रोग्रामिंग के कारण था। हालांकि, इस समस्या को हल करने में गुणात्मक प्रगति अनिर्धारित मॉडल के तंत्र और बाधाओं में प्रोग्रामिंग के क्षेत्र में हाल के काम द्वारा प्रदान की गई थी, क्योंकि वे एक विकेन्द्रीकृत, अतुल्यकालिक, अधिकतम समानांतर डेटा-संचालित कंप्यूटिंग प्रक्रिया पर बनाए गए हैं। इस क्रांति में अगले चरण के रूप में, घटना-आधारित प्रबंधन के लिए एक संक्रमण संभव है, जो डेटा के प्रबंधन की प्रक्रिया को व्यवस्थित करने वाले सहयोगी तंत्र के स्तर को काफी बढ़ाता है।

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समानांतरवाद अघुलनशीलता - अनिवार्य सॉफ्टवेयर प्रौद्योगिकियों के समानांतरीकरण की समस्या ने मल्टीप्रोसेसर सिस्टम के व्यापक उपयोग के लिए एक दुर्गम बाधा का गठन किया है। पिछले 15 वर्षों में, सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर ने स्थान बदल दिया है: हार्डवेयर डिजाइन स्वचालन के स्तर और तत्व आधार की लागत ने कई वर्षों तक किसी भी संख्या में प्रोसेसर के साथ कंप्यूटरों के बड़े पैमाने पर उत्पादन की अनुमति दी है, हालांकि, उनके लिए आधुनिक कंप्यूटरों को अपनाना और विकसित करना नए सॉफ्टवेयर उत्पाद एक ऐसा कार्य बना हुआ है जिसे केवल उच्चतम वर्ग के विशेषज्ञ ही हल कर सकते हैं और फिर केवल कुछ विशेष मामलों में। नए आईटी प्रतिमान में, समवर्ती अब कोई समस्या नहीं है, बल्कि किसी भी सॉफ्टवेयर सिस्टम की एक स्वाभाविक विशेषता है।

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कंप्यूटर वॉन न्यूमैन आर्किटेक्चर नहीं है। डेटा-चालित (और भविष्य में घटना-आधारित नियंत्रण) कंप्यूटिंग प्रक्रिया के संगठन को मौलिक रूप से बदल देता है, जिससे यह अतुल्यकालिक, विकेन्द्रीकृत और प्रोसेसर की संख्या से स्वतंत्र हो जाता है। आधुनिक मशीनों के परिचित वॉन न्यूमैन वास्तुकला के मूलभूत पुनर्गठन की आवश्यकता होगी। इस प्रकार, न केवल पीढ़ियों के परिवर्तन की संभावना है, बल्कि युगों का परिवर्तन, एक वास्तविक क्रांति की ओर ले जाता है - आईटी की "अस्थिर नींव" के लिए एक झटका: एल्गोरिथम, वॉन न्यूमैन वास्तुकला, एक नियतात्मक और अनुक्रमिक प्रक्रिया नीचे जाती है इतिहास में हमेशा के लिए, मॉडल, बहु-एजेंसी और सहयोगी रूप से स्वयं-संगठित गैर-निर्धारक समानांतर प्रक्रिया को रास्ता दे रहा है।

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प्रस्तुति स्लाइड की पाठ्य सामग्री:प्रतियोगिता के लिए प्रस्तुति "वर्तमान और भविष्य" विषय: "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का विकास" जीपीओयू टू "क्रैपिविंस्की फॉरेस्ट्री टेक्निकल स्कूल" शिक्षक ब्लाज़ेविच एल.एस. वर्तमान समय में एआई के बारे में जानकारी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक ऐसा अनुशासन है जो किसी व्यक्ति द्वारा किए जाने पर कुछ बौद्धिक प्रयासों की आवश्यकता वाली समस्याओं को हल करने के लिए प्रोग्राम बनाने की संभावना का अध्ययन करता है। आजकल, मानव गतिविधि के सभी क्षेत्रों - प्रबंधन, उत्पादन, शिक्षा, आदि में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आवश्यक है। इन तकनीकों के माध्यम से निर्मित बौद्धिक प्रणालियों को किसी व्यक्ति की मानसिक क्षमताओं को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, ताकि उसे तथाकथित खराब औपचारिक और अर्ध-संरचित कार्यों के प्रभावी समाधान खोजने में मदद मिल सके, जिसमें विभिन्न प्रकार की अनिश्चितताओं और विशाल की उपस्थिति की विशेषता है। खोज रिक्त स्थान। अनुसंधान में मुख्य वरीयता तंत्रिका नेटवर्क को दी जाती है। तंत्रिका नेटवर्क एक गणितीय संरचना है जो मानव मस्तिष्क के कुछ पहलुओं का अनुकरण करता है और इसकी क्षमताओं को प्रदर्शित करता है जैसे कि अनौपचारिक रूप से सीखने की क्षमता, अवर्गीकृत जानकारी को सामान्य बनाने और क्लस्टर करने की क्षमता, और पहले से प्रस्तुत समय श्रृंखला के आधार पर स्वतंत्र रूप से पूर्वानुमान बनाने की क्षमता। अन्य तरीकों से सबसे महत्वपूर्ण अंतर, जैसे कि विशेषज्ञ प्रणाली, यह है कि तंत्रिका नेटवर्क, सिद्धांत रूप में, की आवश्यकता नहीं है प्रसिद्ध मॉडल, लेकिन वे इसे स्वयं प्रस्तुत जानकारी के आधार पर ही बनाते हैं। यही कारण है कि पूर्वानुमान, वर्गीकरण और नियंत्रण की समस्याओं को हल करने के लिए जहां कहीं भी आवश्यक हो, तंत्रिका नेटवर्क और आनुवंशिक एल्गोरिदम व्यवहार में आ गए हैं। व्यवहार में, तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग दो रूपों में किया जाता है - जैसे सॉफ्टवेयर उत्पादपारंपरिक कंप्यूटरों पर चल रहा है, और विशेष हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर सिस्टम के रूप में। न्यूरो कंप्यूटर का मुख्य कार्य सीखने पर आधारित इमेज प्रोसेसिंग है। जैविक नेटवर्क के समान, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उद्देश्य वाइडबैंड छवियों के समानांतर प्रसंस्करण करना है। अगली सबसे महत्वपूर्ण तकनीक विकासवादी कंप्यूटिंग (ईसी) है। ईवीएस सेल्फ-असेंबली, सेल्फ-कॉन्फ़िगरेशन और सिस्टम के सेल्फ-हीलिंग की व्यावहारिक समस्याओं को छूते हैं जिसमें कई एक साथ काम करने वाले नोड होते हैं। उसी समय, आवेदन करना संभव है वैज्ञानिक उपलब्धियां डिजिटल मशीनों के क्षेत्र से। ईवी का एक अन्य पहलू व्यक्तिगत सचिवों, व्यक्तिगत खातों के प्रबंधन, सहायक जो तीसरी पीढ़ी के खोज एल्गोरिदम, कार्य योजनाकारों, व्यक्तिगत शिक्षकों, आभासी विक्रेताओं, आदि का उपयोग करके नेटवर्क में आवश्यक जानकारी का चयन करने के लिए दैनिक कार्यों को हल करने के लिए स्वायत्त एजेंटों का उपयोग है। यह भी रोबोटिक्स और सभी संबंधित क्षेत्रों को लागू करता है। विकास की मुख्य दिशाएँ मानकों का विकास, ओपन आर्किटेक्चर, इंटेलिजेंट शेल, स्क्रिप्टिंग / क्वेरी लैंग्वेज, प्रोग्राम और लोगों के बीच प्रभावी बातचीत के तरीके हैं। फ़ज़ी लॉजिक, इमेज प्रोसेसिंग आदि सहित प्रौद्योगिकियों के अगले समूह का उपयोग किया जाता है नियंत्रण प्रणाली, छवि पहचान प्रणाली, रीयल-स्केल सिस्टम समय, ज्ञान प्राप्त करने और प्रसंस्करण के लिए सिस्टम, और कई अन्य। बड़ी मात्रा में जानकारी, इसकी खोज, विश्लेषण, भंडारण और संरचना के साथ काम करते समय प्रौद्योगिकियों का यह समूह आवश्यक है। प्रौद्योगिकियों का अंतिम समूह कई विशिष्ट समस्याओं को हल करने में मदद करता है। उदाहरण के लिए, तथाकथित स्वचालित साइबर फैक्ट्री एआई पर आधारित रोबोटिक्स की शुरुआत करके उत्पादन में स्वचालन की समस्या को हल करना। या चिकित्सा में रोबोटिक तकनीक की शुरूआत से सटीक निदान करना या सीधे मानवीय हस्तक्षेप के बिना बहुत जटिल ऑपरेशन करना संभव हो जाएगा। आज एआई प्रौद्योगिकियों के विकास और व्यवहार में उनके आवेदन की संभावना को निर्धारित करने वाला प्रमुख कारक कंप्यूटर की कंप्यूटिंग शक्ति की वृद्धि दर है, क्योंकि मानव मानस के सिद्धांत अभी भी स्पष्ट नहीं हैं। एआई का क्षेत्र, जो एक परिपक्व विज्ञान बन गया है, धीरे-धीरे विकसित हो रहा है - धीरे-धीरे लेकिन लगातार आगे बढ़ रहा है। इसलिए, परिणाम काफी अच्छी तरह से अनुमानित हैं, हालांकि रणनीतिक पहल से जुड़ी अचानक सफलताओं से इंकार नहीं किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, 1980 के दशक में, यूएस नेशनल कंप्यूटिंग इनिशिएटिव ने AI के कई क्षेत्रों को लैब से बाहर लाया और उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग सिद्धांत के विकास और कई लागू परियोजनाओं में इसके अनुप्रयोग पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ा। इस तरह की पहल सबसे अधिक संभावना विभिन्न गणितीय विषयों के चौराहे पर दिखाई देगी - संभाव्यता सिद्धांत, तंत्रिका नेटवर्क, अस्पष्ट तर्क। भविष्य में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को आमतौर पर कंप्यूटर विज्ञान की एक शाखा कहा जाता है जो कंप्यूटर सिस्टम और अन्य कृत्रिम उपकरणों की मदद से बुद्धिमान कार्यों और तर्क प्रदान करने की संभावनाओं का अध्ययन करती है। ज्यादातर मामलों में, एक ही समय में, समस्याओं को हल करने के लिए एल्गोरिथ्म पहले से जाना जाता है। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि वैज्ञानिक हलकों में इस विज्ञान की कोई सटीक परिभाषा नहीं है, क्योंकि स्थिति और प्रकृति के प्रश्न का कोई समाधान भी नहीं है। मानव मस्तिष्क की। इसी तरह, प्राप्त करने के लिए कोई सटीक मानदंड नहीं है कंप्यूटर"खुफिया", इस तथ्य के बावजूद कि कृत्रिम बुद्धि के विकास के शुरुआती चरणों में, कुछ परिकल्पनाओं का उपयोग किया गया था, विशेष रूप से, ट्यूरिंग टेस्ट (लक्ष्य यह निर्धारित करना है कि क्या मशीन सोच सकती है)। इस विज्ञान के मनोविज्ञान, ट्रांसह्यूमनिज्म और न्यूरोफिज़ियोलॉजी के साथ घनिष्ठ संबंध हैं। सभी कंप्यूटर विज्ञानों की तरह, यह एक गणितीय उपकरण का उपयोग करता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अनुसंधान का एक काफी युवा क्षेत्र है, जिसकी शुरुआत 1956 में हुई थी। पर इस पलसमय, इस विज्ञान का विकास तथाकथित मंदी की स्थिति में है, जब पहले प्राप्त परिणाम विज्ञान, उद्योग, व्यवसाय और रोजमर्रा की जिंदगी के विभिन्न क्षेत्रों में लागू होते हैं। वर्तमान में, कृत्रिम निर्माण के अध्ययन के लिए चार मुख्य दृष्टिकोण हैं इंटेलिजेंस सिस्टम: लॉजिस्टिक, स्ट्रक्चरल, इवोल्यूशनरी और सिमुलेशन। लॉजिस्टिक दृष्टिकोण में मूल रूप से तथाकथित बूलियन बीजगणित होता है, जो प्रोग्रामर के लिए अच्छी तरह से जाना जाता है। लॉजिस्टिक सिद्धांत के अनुसार निर्मित अधिकांश कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ एक निश्चित प्रमेय सिद्ध करने वाली मशीन हैं: पृष्ठभूमि की जानकारीस्वयंसिद्ध के रूप में निहित है, और तार्किक निष्कर्ष इन स्वयंसिद्धों के बीच संबंधों के नियमों के अनुसार तैयार किए जाते हैं। ऐसी प्रत्येक मशीन में एक लक्ष्य निर्माण इकाई होती है, और अनुमान प्रणाली इस लक्ष्य को एक प्रमेय के रूप में सिद्ध करती है। इस प्रणाली को एक विशेषज्ञ प्रणाली के रूप में जाना जाता है। संरचनात्मक दृष्टिकोण कृत्रिम बुद्धि प्रणाली के आधार के रूप में मानव मस्तिष्क की संरचना के मॉडलिंग का उपयोग करता है। इस तरह के पहले प्रयासों में, रोसेनब्लैट के परसेप्ट्रोन पर ध्यान दिया जाना चाहिए। मुख्य संरचनात्मक प्रतिरूपित इकाई एक न्यूरॉन है। समय के साथ, नए मॉडल सामने आए हैं जिन्हें वर्तमान में तंत्रिका नेटवर्क के रूप में जाना जाता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली के निर्माण के लिए विकासवादी दृष्टिकोण का उपयोग करने के मामले में, आमतौर पर प्रारंभिक मॉडल के निर्माण पर ध्यान दिया जाता है, साथ ही नियमों के अनुसार जिसे यह मॉडल विकसित कर सकता है। एक विकासवादी एल्गोरिथ्म का एक उत्कृष्ट उदाहरण आनुवंशिक एल्गोरिथम है। 2010 में शुरू हुई एक अन्य परियोजना एसआरआई इंटरनेशनल के सहयोग से डीएआरपीए परियोजना है। इसका सार कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास में निहित है, जो मानव मस्तिष्क के तंत्र की नकल करते हुए डेटा को संसाधित और प्रसारित करने में सक्षम होगा। डेवलपर्स के अनुसार, SyNAPSE इलेक्ट्रॉनिक अनुकूली न्यूरोमॉर्फिक स्केलेबल सिस्टम, पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग एल्गोरिदम को पार करना चाहिए और एक जटिल वातावरण का स्वायत्त रूप से अध्ययन करने में सक्षम होना चाहिए। फिलहाल, सेना बड़ी मात्रा में जानकारी, विशेष रूप से, खुफिया जानकारी को संसाधित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करती है। डेटा और वीडियो। इन सभी सूचनाओं को शीघ्रता से समझने और विश्लेषण करने की आवश्यकता है। नई व्यवस्था के लिए यह मुश्किल नहीं होगा। यह गणितीय तर्क का उपयोग करेगा, सेंसर डेटा के आधार पर सरल प्रमेयों को हल करेगा, निर्णय लेगा और आवश्यक कार्य करेगा। इसके अलावा, पेंटागन इस कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल को एक आभासी व्यक्तिगत सहायक के रूप में उपयोग करने का इरादा रखता है जो वॉयस कमांड का जवाब दे सकता है और एक सचिव के रूप में कार्य कर सकता है। याद रखें कि पहले DARPA, SRI इंटरनेशनल के साथ, CALO नामक एक निजी सहायक पहले से ही विकसित कर रहा है। परियोजना 2009 में पूरी हुई थी। कार्यक्रम तर्क करने, निर्देशों को समझने, सीखने, अपने कार्यों की व्याख्या करने, किसी अज्ञात स्थिति का पर्याप्त रूप से जवाब देने और इसके पूरा होने के बाद ऑपरेशन के संचालन पर चर्चा करने में सक्षम है। यह प्रोग्राम उपयोगकर्ता के संपर्कों से आवश्यक डेटा लेता है, उसका ईमेल, परियोजनाओं और कार्यों। फिर उपयोगकर्ता के वातावरण का एक संबंधपरक मॉडल बनाया जाता है, प्रशिक्षण होता है। नतीजतन, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उपयोगकर्ता की ओर से बातचीत कर सकता है और संघर्षों को हल कर सकता है। दुर्भाग्य से, यह प्रोग्राम केवल पर काम करता है निजी कंप्यूटररोबोट में एकीकृत किए बिना। 2011 में, जापान में पहला कृत्रिम मस्तिष्क प्रोटोटाइप विकसित किया गया था। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बड़ी मात्रा में सूचनाओं को संसाधित कर सकता है, लेकिन रोबोट अभी तक सोचने की क्षमता से संपन्न नहीं हैं। डेवलपर्स अभी तक इसके साथ जल्दी में नहीं हैं ... शोधकर्ताओं के अनुसार, निकट भविष्य के रोबोट कई मायनों में लोगों के समान होंगे: वे दो पैरों पर चलने में सक्षम होंगे, वे चेहरों को अलग करने में सक्षम होंगे , बातचीत जारी रखें, अनुरोधों को पूरा करें, लेकिन संक्षेप में वे एक व्यक्ति के समान मशीन हैं। उनके सभी कार्य पूर्व-तैयार एल्गोरिथम के अधीन हैं, और इसलिए आदिम हैं। और केवल अगर द्वि-आणविक कंप्यूटिंग की तकनीक को लागू करना संभव है, तो मशीनें सोचने और रचनात्मक होने की क्षमता हासिल करने में सक्षम होंगी। डेवलपर्स के अनुसार, नया सूचना प्रसंस्करण तंत्र मानव मस्तिष्क के काम के समान है। मानव सिर में लाखों न्यूरॉन्स होते हैं जो लगातार एक दूसरे के साथ बातचीत कर रहे हैं। सार नई टेक्नोलॉजीयह है कि प्रत्येक अणु में संबंधों की तीन सौ दिशाएँ हो सकती हैं। इस प्रकार, नई तकनीक के लिए धन्यवाद, मशीनें उन कार्यों को हल करने में सक्षम होंगी जो वर्तमान में उनके लिए दुर्गम हैं। शोधकर्ताओं के अनुसार, ऑन्कोलॉजिकल रोगों के निदान और उपचार के क्षेत्र में नए विकास लागू होने की उम्मीद है: प्रोग्राम योग्य आणविक प्रणालियों को कैंसर कोशिकाओं में पेश किया जाएगा और उन्हें स्वस्थ लोगों में बदल दिया जाएगा। भविष्य में AI के बारे में मेरी राय। AI का भविष्य बहुत अच्छा है, अब भी AI ने एक बड़ी सफलता हासिल की है। भविष्य के लिए जो भी पूर्वानुमान हों, पहले से ही कुछ परियोजनाएं हैं जिन पर ध्यान देने की आवश्यकता है। यह, विशेष रूप से, ब्लू ब्रेन नामक एक कृत्रिम मस्तिष्क बनाने की एक परियोजना के बारे में है। परियोजना अनुसंधान वैज्ञानिकों, फेडरल पॉलिटेक्निक स्कूल (लॉज़ेन) के प्रतिनिधियों द्वारा विकसित की जा रही है। वे चूहों के मस्तिष्क में सिनेप्स के स्थान का एक मॉडल आरेख बनाने में सक्षम थे। परियोजना निदेशक हेनरी मैकराम के अनुसार, परिणाम सभी उम्मीदों से परे थे। यह बहुत संभव है कि शोधकर्ता जल्द ही ऐसे कई सवालों के जवाब देने में सक्षम होंगे, जिन्होंने अब तक वैज्ञानिकों के दिमाग को परेशान किया है: क्या कृत्रिम दिमाग मानव मन की जगह लेगा और क्या यह अधिक विकसित होगा? क्या मनुष्य ग्रह के विकास की श्रृंखला की अंतिम कड़ी है? मुझे उम्मीद है कि निकट भविष्य में हमें इन और कई अन्य सवालों के जवाब मिलेंगे।

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"आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" (ग्रेड 8) विषय पर एक प्रस्तुति हमारी वेबसाइट पर बिल्कुल मुफ्त डाउनलोड की जा सकती है। परियोजना विषय: सूचना विज्ञान। रंगीन स्लाइड और चित्र आपके सहपाठियों या दर्शकों की दिलचस्पी बनाए रखने में आपकी मदद करेंगे। सामग्री देखने के लिए, प्लेयर का उपयोग करें, या यदि आप रिपोर्ट डाउनलोड करना चाहते हैं, तो प्लेयर के अंतर्गत उपयुक्त टेक्स्ट पर क्लिक करें। प्रस्तुति में 11 स्लाइड हैं।

प्रस्तुतिकरण स्लाइड्स

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कृत्रिम होशियारी

मानव मन बनाने की समस्या

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एक व्यक्ति कैसे सोचता है?

दुनिया भर के वैज्ञानिक इस सवाल पर विचार कर रहे हैं। उनके शोध का लक्ष्य मानव बुद्धि का एक मॉडल बनाना और उसे कंप्यूटर पर लागू करना है। थोडा सा सरल, उपरोक्त नाम लक्ष्य इस तरह लगता है: - मशीन को सोचने के लिए सिखाने के लिए।

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बनाने का उद्देश्य

कुछ प्रकार की समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किए गए एक सार्वभौमिक कंप्यूटर बुद्धिमान प्रणाली का निर्माण, जो सभी (या कम से कम अधिकांश) गैर-औपचारिक समस्याओं का समाधान ढूंढेगा, जिसमें दक्षता मानव की तुलना में या उससे बेहतर हो।

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एआई विकास के मुख्य दृष्टिकोण:

टॉप-डाउन (अंग्रेजी टॉप-डाउन एआई), लाक्षणिक - विशेषज्ञ प्रणालियों, ज्ञान के आधारों और अनुमान प्रणालियों का निर्माण जो उच्च-स्तरीय मानसिक प्रक्रियाओं का अनुकरण करते हैं: सोच, तर्क, भाषण, भावनाएं, रचनात्मकता, आदि; बॉटम-अप एआई, जैविक - तंत्रिका नेटवर्क और विकासवादी गणनाओं का अध्ययन जो जैविक तत्वों के आधार पर बुद्धिमान व्यवहार को मॉडल करते हैं, साथ ही उचित कंप्यूटिंग सिस्टम जैसे कि एक न्यूरोकंप्यूटर या बायोकंप्यूटर का निर्माण करते हैं।

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मानवीय गतिविधियाँ

कई मानवीय गतिविधियाँ हैं जिन्हें पहले से प्रोग्राम नहीं किया जा सकता है। उदाहरण के लिए: संगीत और कविता की रचना करना, एक प्रमेय को सिद्ध करना, एक विदेशी भाषा से साहित्यिक अनुवाद, एक बीमारी का निदान और उपचार, और भी बहुत कुछ।

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क्या कोई मशीन अपने आप सोच सकती है?

एआई सिस्टम के डेवलपर्स सिर्फ एक व्यक्ति की तरह मशीन को सिखाने की कोशिश कर रहे हैं, समस्या की स्थितियों के आधार पर स्वतंत्र रूप से अपने कार्यों का एक कार्यक्रम बनाने के लिए। लक्ष्य कंप्यूटर को औपचारिक निष्पादक से बौद्धिक निष्पादक में बदलना है।

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इंटेलिजेंट सिस्टम कैसे बनाए जाते हैं

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम उनमें अंतर्निहित ज्ञान के आधार पर काम करते हैं, और मानव सोच दो घटकों पर आधारित होती है: ज्ञान का भंडार और तार्किक रूप से तर्क करने की क्षमता। इसलिए, कंप्यूटर पर इंटेलिजेंट सिस्टम बनाने के लिए, दो कार्यों को हल किया जाना चाहिए: ज्ञान मॉडलिंग (ज्ञान आधार के रूप में उन्हें कंप्यूटर मेमोरी में दर्ज करने के लिए ज्ञान औपचारिकता विधियों का विकास); रीजनिंग मॉडलिंग (विभिन्न समस्याओं को हल करते समय मानव सोच के तर्क की नकल करने वाले कंप्यूटर प्रोग्राम बनाना)।

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मुख्य क्षेत्र जिनमें एआई विधियों को लागू किया जाता है:

पैटर्न रिकग्निशन ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन हैंडराइटिंग रिकॉग्निशन स्पीच रिकॉग्निशन फेस रिकग्निशन नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग मशीन ट्रांसलेशन नॉनलाइनियर कंट्रोल एंड रोबोटिक्स मशीन विजन, वर्चुअल रियलिटी और इमेज प्रोसेसिंग गेम थ्योरी और रणनीतिक योजनागेम और बॉट में एआई डायग्नोस्टिक्स कंप्यूटर गेममशीन रचनात्मकता नेटवर्क सुरक्षा

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औपचारिक और बौद्धिक निष्पादक के कार्य मॉडल

स्लाइड को अपने शब्दों में समझाने की कोशिश करें, अतिरिक्त जोड़ें रोचक तथ्य, आपको केवल स्लाइड से जानकारी पढ़ने की आवश्यकता नहीं है, दर्शक इसे स्वयं पढ़ सकते हैं।

टेक्स्ट ब्लॉक के साथ अपनी प्रोजेक्ट स्लाइड्स को ओवरलोड करने की आवश्यकता नहीं है, अधिक चित्र और कम से कम टेक्स्ट जानकारी को बेहतर ढंग से संप्रेषित करेगा और ध्यान आकर्षित करेगा। केवल मुख्य जानकारी स्लाइड पर होनी चाहिए, बाकी दर्शकों को मौखिक रूप से बताना बेहतर है।

पाठ अच्छी तरह से पठनीय होना चाहिए, अन्यथा दर्शक प्रदान की गई जानकारी को देखने में सक्षम नहीं होंगे, कहानी से बहुत विचलित होंगे, कम से कम कुछ बनाने की कोशिश करेंगे, या पूरी तरह से सभी रुचि खो देंगे। ऐसा करने के लिए, आपको सही फ़ॉन्ट चुनने की ज़रूरत है, यह ध्यान में रखते हुए कि प्रस्तुति कहाँ और कैसे प्रसारित की जाएगी, और पृष्ठभूमि और पाठ का सही संयोजन भी चुनें।

अपनी रिपोर्ट का पूर्वाभ्यास करना महत्वपूर्ण है, इस बारे में सोचें कि आप दर्शकों का अभिवादन कैसे करेंगे, आप पहले क्या कहेंगे, आप प्रस्तुति को कैसे समाप्त करेंगे। सब अनुभव के साथ आता है।

सही पोशाक चुनें, क्योंकि। स्पीकर के कपड़े भी बजते हैं बड़ी भूमिकाउनके भाषण की धारणा में।

आत्मविश्वास से, धाराप्रवाह और सुसंगत रूप से बोलने की कोशिश करें।

प्रदर्शन का आनंद लेने की कोशिश करें ताकि आप अधिक आराम से और कम चिंतित हो सकें।