1 24-დან
პრეზენტაცია თემაზე:Ხელოვნური ინტელექტი
სლაიდი ნომერი 1
სლაიდის აღწერა:
ხელოვნური ინტელექტი Intellectus (ლათინური ცოდნა, გაგება, მიზეზი) - აზროვნების უნარი, რაციონალური ცოდნა. მეცნიერების საგანია " ხელოვნური ინტელექტი"არის ადამიანის აზროვნება. მეცნიერები ეძებენ პასუხს კითხვაზე: როგორ ფიქრობს ადამიანი? ამ კვლევების მიზანია ადამიანის ინტელექტის მოდელის შექმნა და კომპიუტერზე დანერგვა.(სხვა სიტყვებით: ასწავლე მანქანას აზროვნება).
სლაიდი ნომერი 2
სლაიდის აღწერა:
სლაიდი ნომერი 3
სლაიდის აღწერა:
ხელოვნური ინტელექტი - მთავარი ფუნქცია ორმოცდაათიან წლებში მოწმე იყო სუპერნოვას - კიბერნეტიკის ომისშემდგომი მეცნიერების ჰორიზონტზე გამოჩენა, მისი სწრაფი ზრდა და თანაბრად სწრაფი დაშლა ნაწილებად, რომელთაგან ერთ-ერთი დაკავშირებულია ხელოვნური ინტელექტის (AI) დაბადებასთან. და მიუხედავად იმისა, რომ სხვადასხვა იმედები ასოცირდებოდა (და კვლავაც ასოცირდება) ახალშობილის მიმზიდველ სახელთან, მალევე გაირკვა, რომ რაც არ უნდა ფართოდ განმარტოთ ეს სფერო, ცოდნის წარმოდგენისა და დამუშავების აპარატი უნდა გახდეს მისი ბირთვი.
სლაიდი ნომერი 4
სლაიდის აღწერა:
ამავდროულად, ყველაზე ამბიციური აპოლოგეტები თვლიან, რომ ხელოვნური ინტელექტის მიზანია მეტატექნიკური აპარატის ჩამოყალიბება, რომელსაც შეუძლია გააერთიანოს ფილოსოფია, ფსიქოლოგია, მათემატიკა და გაავრცელოს. ახალი შეკვეთა”ადამიანისა და კომპიუტერის სიმბიოზი ყველა მეცნიერებისთვის, საქმიანობისთვის და თუნდაც ხელოვნებისთვის. ამრიგად, აღმოჩნდა, რომ ხელოვნური ინტელექტის მთავარი ამოცანა - ცოდნის წარმოდგენისა და დამუშავების ფორმალური საშუალებების შემუშავება - ძალიან ახლოს არის თავად მათემატიკის ფუნქციასთან.
სლაიდი ნომერი 5
სლაიდის აღწერა:
თუმცა, მათ მეთოდოლოგიურ პოზიციებში საკმაოდ მნიშვნელოვანი განსხვავებაა: ფორმალური აპარატების თეორიასა და განვითარებასთან დაკავშირებით, მათემატიკა მხოლოდ პერიფერიაზე აქცევს ყურადღებას ამ აპარატების გამოყენებას სხვა დისციპლინების პრობლემებზე; ხელოვნური ინტელექტის მეთოდოლოგიას ახასიათებს საპირისპირო მიმართულება - კვლევისგან სხვადასხვა ფორმებიცოდნა ფორმალური ინსტრუმენტების ნაკრების შემუშავებისთვის, რომელიც იდეალურად მოიცავს საქმიანობის სფეროების მთელ სპექტრს.
სლაიდი ნომერი 6
სლაიდის აღწერა:
სლაიდი ნომერი 7
სლაიდის აღწერა:
არსებობს მრავალი ადამიანის საქმიანობა, რომელთა წინასწარ დაგეგმვა შეუძლებელია. მუსიკისა და პოეზიის შედგენა, თეორემის დამტკიცება, ლიტერატურული თარგმანი უცხო ენიდან, დაავადების დიაგნოსტიკა და მკურნალობა და მრავალი სხვა... მაგალითად, ჭადრაკის თამაშის დროს მოჭადრაკემ იცის თამაშის წესები და მიზანი აქვს მოგება. თამაში. მისი ქმედებები წინასწარ არ არის დაპროგრამებული. ისინი დამოკიდებულნი არიან მოწინააღმდეგის ქმედებებზე, დაფაზე გაჩენილ პოზიციაზე, მოჭადრაკეს ჭკუაზე და პირად გამოცდილებაზე.
სლაიდი ნომერი 8
სლაიდის აღწერა:
სლაიდი ნომერი 9
სლაიდის აღწერა:
სლაიდი ნომერი 10
სლაიდის აღწერა:
სლაიდი ნომერი 11
სლაიდის აღწერა:
ნებისმიერი ხელოვნური ინტელექტის სისტემა მოქმედებს გარკვეულ ფარგლებში საგნობრივი სფერო(სამედიცინო დიაგნოსტიკა, კანონმდებლობა, მათემატიკა, ეკონომიკა და ა.შ.) სპეციალისტის მსგავსად, კომპიუტერს უნდა ჰქონდეს ცოდნა მოცემულ სფეროში. ცოდნას კონკრეტულ საგნობრივ სფეროში, გარკვეული ფორმით ფორმალიზებული და შენახული კომპიუტერის მეხსიერებაში, ეწოდება კომპიუტერი. ცოდნის ბაზა.
სლაიდი ნომერი 12
სლაიდის აღწერა:
მაგალითად, გსურთ გამოიყენოთ კომპიუტერი გეომეტრიის პრობლემების გადასაჭრელად. პრობლემური წიგნი შეიცავს 500 სხვადასხვა შინაარსის დავალებას, ხელოვნური ინტელექტის სპეციალისტი გეომეტრიის ცოდნას კომპიუტერში ჩადებს (ვარაუდობენ, რომ ასე დევს თქვენში მასწავლებლის ცოდნა). ამ ცოდნის საფუძველზე და ლოგიკური მსჯელობის სპეციალური ალგორითმის დახმარებით კომპიუტერი გადაჭრის 500-დან ნებისმიერ პრობლემას. ამისათვის საკმარისია მას მხოლოდ პრობლემის მდგომარეობა ვუთხრათ.ხელოვნური ინტელექტის სისტემები მუშაობენ მათში ჩადებული ცოდნის ბაზების საფუძველზე.
სლაიდი ნომერი 13
სლაიდის აღწერა:
როგორ შევქმნათ ინტელექტუალური სისტემა კომპიუტერზე? ადამიანის აზროვნება ემყარება ორ კომპონენტს: ცოდნის მარაგს და ლოგიკურად მსჯელობის უნარს, შესაბამისად, კომპიუტერზე ინტელექტუალური სისტემების შექმნისას ორი ძირითადი ამოცანაა: ცოდნის მოდელირება (ცოდნის ფორმალიზაციის მეთოდების შემუშავება მათი კომპიუტერის მეხსიერებაში შესაყვანად. ცოდნის ბაზა); მსჯელობის მოდელირება (შექმნა კომპიუტერული პროგრამებიადამიანის აზროვნების ლოგიკის მიბაძვა სხვადასხვა პრობლემის გადაჭრისას).
სლაიდი ნომერი 14
სლაიდის აღწერა:
ხელოვნური ინტელექტის სისტემების ერთ-ერთი სახეობაა საექსპერტო სისტემები.ექსპერტი სისტემების დანიშნულებაა მომხმარებელთან კონსულტაცია, გადაწყვეტილების მიღებაში დახმარება. ასეთი დახმარება განსაკუთრებით მნიშვნელოვანი ხდება ექსტრემალურ სიტუაციებში, მაგალითად, ტექნიკური ავარიის, გადაუდებელი ოპერაციის პირობებში, მართვის დროს. მანქანები. კომპიუტერი არ ექვემდებარება სტრესს. ის სწრაფად იპოვის ოპტიმალურ, უსაფრთხო გადაწყვეტას და შესთავაზებს ადამიანს.
სლაიდი ნომერი 15
სლაიდის აღწერა:
მათთვის, ვინც დაინტერესებულია: ხელოვნური ინტელექტი არის მთავარი ფუნქცია ცოდნის მოდელირება საეჭვო მათემატიკა Საინფორმაციო ტექნოლოგია- ეპოქების შეცვლა "არაალგორითმული" კონტროლი... დავალებები უმაღლესი კლასის სპეციალისტებისთვის კომპიუტერი არა ფონ ნეუმანის არქიტექტურა
სლაიდი ნომერი 16
სლაიდის აღწერა:
სლაიდი ნომერი 17
სლაიდის აღწერა:
ხელოვნური ინტელექტის ცენტრალური ამოცანა - ცოდნის აპარატის (AZ) შექმნა - თითქმის მაშინვე მოითხოვდა გარკვევას - მაგრამ რა ცოდნაზე ვსაუბრობთ სინამდვილეში? ზუსტ, ფორმალურზე რომ ვისაუბროთ, მაშინ ამ ტერიტორიებს უკვე ჰყავთ ბედია - მათემატიკა, პროფესიონალური ჯარით, რომელთანაც ახალი მიწების დამპყრობლებს არ ჰქონდათ ჩართვის სურვილი. თუ იგულისხმება არაფორმალური ცოდნა, მაშინ ის შეიძლება კლასიფიცირდეს, როგორც: საკმარისად შესწავლილი და სპეციფიკური, მაგრამ (ჯერჯერობით) ცუდად ფორმალიზებული - მაგალითად, ბუნებრივი ენის სინტაქსი ან სამედიცინო დიაგნოსტიკა, და პრინციპში ცუდად ფორმალიზებული, ანუ ძირითადი ნაწილი. ცნებები ყველა სფეროს საქმიანობის - დან ჰუმანიტარული მეცნიერებებიხელოვნებისა და ცხოვრების საყოფაცხოვრებო სფეროებისთვის.
სლაიდის აღწერა:
ეს თითქმის უიმედო სიტუაცია გადაარჩინა ლ.ზადემ, რომელმაც 60-იანი წლების შუა პერიოდში შემოგვთავაზა ლინგვისტური ცვლადის კონცეფცია და ბუნდოვანი მათემატიკის აპარატი. ხელოვნურმა ინტელექტმა საჩუქრად მიიღო ნამდვილი ჯადოსნური ჯოხი - სწრაფად გაირკვა, რომ ცოდნის რუკაზე მყარი თეთრი ლაქების უდაბნო ადვილად გადაიქცევა ბუნდოვან (და, სამწუხაროდ, მხოლოდ ვირტუალურად) აყვავებულ ველებად.
სლაიდი ნომერი 20
სლაიდის აღწერა:
Fuzzy-Morgana სწრაფად დაიპყრო მასები: 80-იანი წლების დასაწყისისთვის ბუნდოვანი ბიბლიოგრაფია მოიცავდა დაახლოებით ოცი ათას სათაურს, რომელთა რაოდენობა, რა თქმა უნდა, მას შემდეგ გაიზარდა არანაკლებ ორ-სამჯერ. ენთუზიაზმის მორევში შეუმჩნეველი დარჩა ახალი უნივერსალური ხელსაწყოს გარკვეული თანდაყოლილი დეფექტი - ბუნდოვანი აპარატის სემანტიკა და პრაგმატიკა თავიდანვე საკმაოდ ბუნდოვანი იყო: რაც ბუნდოვანი დარჩა იყო ის, რასაც, ფაქტობრივად, ბუნდოვანება წარმოადგენს, რასაც ის მოქმედებს. და რატომ ზუსტად ასე და არა სხვაგვარად. აპარატის გაურკვევლობამ აუცილებლად გამოიწვია მისი გამოყენების შედეგების სრული გაურკვევლობა, რაც არ შეინიშნებოდა მხოლოდ იმიტომ, რომ გაურკვეველი დარჩა, თუ როგორ უნდა გადაემოწმებინათ ეს შედეგები.
სლაიდი ნომერი 21
სლაიდის აღწერა:
სლაიდი ნომერი 22
სლაიდის აღწერა:
მიუხედავად იმისა, რომ იმპერატიული (ალგორითმული) კონტროლი თავიდანვე იყო ფონ ნეუმანის არქიტექტურის კომპიუტერების პროგრამირების საფუძველი, 60-იანი წლების ბოლოს და 70-იანი წლების დასაწყისში იყო მცდელობები გამოთვლითი პროცესის ორგანიზების ალტერნატიული გზების შემუშავების მიზნით. უპირველეს ყოვლისა, ეს განპირობებული იყო ხელოვნური ინტელექტისა და პარალელური პროგრამირების კვლევებით მრავალპროცესორული სისტემებისთვის. თუმცა, ამ პრობლემის გადაჭრის ხარისხობრივ პროგრესს უზრუნველყო არაგანსაზღვრული მოდელების აპარატი და უახლესი მუშაობა პროგრამირების სფეროში შეზღუდვებში, რადგან ისინი აგებულია დეცენტრალიზებულ, ასინქრონულ, მაქსიმალურ პარალელურად მონაცემებზე ორიენტირებულ გამოთვლით პროცესზე. როგორც ამ რევოლუციის შემდეგი ნაბიჯი, შესაძლებელია მოვლენებზე დაფუძნებულ მენეჯმენტზე გადასვლა, რაც მნიშვნელოვნად ზრდის ასოციაციური აპარატის დონეს, რომელიც აწყობს მონაცემთა მართვის პროცესს.
სლაიდი ნომერი 23
სლაიდის აღწერა:
პარალელიზმი გადაუჭრელობა - იმპერატიული პროგრამული ტექნოლოგიების პარალელიზაციის პრობლემამ შექმნა გადაულახავი ბარიერი მრავალპროცესორული სისტემების ფართო გამოყენებისთვის. გასული 15 წლის განმავლობაში, პროგრამულმა და აპარატურამ შეიცვალა ადგილი: ტექნიკის დიზაინის ავტომატიზაციის დონე და ელემენტის ბაზის ღირებულება მრავალი წლის განმავლობაში იძლეოდა კომპიუტერების მასობრივ წარმოებას ნებისმიერი რაოდენობის პროცესორებით, თუმცა, მათთვის თანამედროვე კომპიუტერების ადაპტირება და განვითარება. ახალი პროგრამული პროდუქტები რჩება ამოცანად, რომლის გადაჭრაც მხოლოდ უმაღლესი კლასის სპეციალისტებს შეუძლიათ და შემდეგ მხოლოდ ზოგიერთ განსაკუთრებულ შემთხვევაში. ახალ IT პარადიგმაში კონკურენტულობა აღარ არის პრობლემა, არამედ ნებისმიერი პროგრამული სისტემის ბუნებრივი მახასიათებელი.
სლაიდი ნომერი 24
სლაიდის აღწერა:
კომპიუტერი არ არის ფონ ნეუმანის არქიტექტურა. მონაცემებზე ორიენტირებული (და მოვლენებზე დაფუძნებული კონტროლი მომავალში) რადიკალურად ცვლის გამოთვლითი პროცესის ორგანიზაციას, ხდის მას ასინქრონულ, დეცენტრალიზებულ და დამოუკიდებელ პროცესორების რაოდენობას. საჭირო იქნება თანამედროვე მანქანების ნაცნობი ფონ ნეუმანის არქიტექტურის ფუნდამენტური რესტრუქტურიზაცია. ამრიგად, არსებობს არა მხოლოდ თაობების, არამედ ეპოქების შეცვლის პერსპექტივა, რასაც მივყავართ ნამდვილ რევოლუციამდე - შოკი IT-ის „ურყევი საფუძვლებისთვის“: ალგორითმი, ფონ ნეუმანის არქიტექტურა, დეტერმინისტული და თანმიმდევრული პროცესი იკლებს. ისტორიაში სამუდამოდ, გზას უთმობს მოდელს, მრავალ უწყებას და ასოციაციურად თვითორგანიზებულ არადეტერმინისტულ პარალელურ პროცესს.
პრეზენტაციის სანახავად სურათებით, დიზაინით და სლაიდებით, ჩამოტვირთეთ მისი ფაილი და გახსენით PowerPoint-შითქვენს კომპიუტერზე.
პრეზენტაციის სლაიდების ტექსტური შინაარსი:პრეზენტაცია კონკურსისთვის „აწმყო და მომავალი“ თემა: „ხელოვნური ინტელექტის განვითარება“ GPOU „კრაპივინსკის სატყეო ტექნიკური სკოლა“ მასწავლებელი ბლაჟევიჩ ლ. ინფორმაცია ხელოვნური ინტელექტის შესახებ ამჟამად ხელოვნური ინტელექტი არის დისციპლინა, რომელიც სწავლობს პროგრამების შექმნის შესაძლებლობას პრობლემების გადასაჭრელად, რომლებიც საჭიროებენ გარკვეულ ინტელექტუალურ ძალისხმევას, როდესაც შესრულებულია ადამიანის მიერ. დღესდღეობით ხელოვნური ინტელექტი (AI) აუცილებელია ადამიანის საქმიანობის ყველა სფეროში – მენეჯმენტში, წარმოებაში, განათლებაში და ა.შ. ამ ტექნოლოგიების საშუალებით აგებული ინტელექტუალური სისტემები შექმნილია ადამიანის გონებრივი შესაძლებლობების გასაძლიერებლად, რათა დაეხმაროს მას ეფექტური გადაწყვეტილებების პოვნაში ეგრეთ წოდებული ცუდად ფორმალიზებული და ნახევრად სტრუქტურირებული ამოცანების არსებობით, რომლებიც ხასიათდება სხვადასხვა სახის გაურკვევლობების არსებობით და უზარმაზარი. საძიებო სივრცეები. კვლევისას მთავარი უპირატესობა ენიჭება ნერვულ ქსელებს. ნერვული ქსელები არის მათემატიკური სტრუქტურა, რომელიც მიბაძავს ადამიანის ტვინის ზოგიერთ ასპექტს და აჩვენებს მის შესაძლებლობებს, როგორიცაა არაფორმალური სწავლის უნარი, არაკლასიფიცირებული ინფორმაციის განზოგადებისა და დაჯგუფების უნარი და უკვე წარმოდგენილი დროის სერიებზე დაფუძნებული პროგნოზების დამოუკიდებლად აგების შესაძლებლობა. ყველაზე მნიშვნელოვანი განსხვავება სხვა მეთოდებისგან, როგორიცაა საექსპერტო სისტემები, არის ის, რომ ნერვულ ქსელებს, პრინციპში, არ სჭირდებათ ცნობილი მოდელი, მაგრამ თავად აშენებენ მხოლოდ წარმოდგენილი ინფორმაციის საფუძველზე. სწორედ ამიტომ, ნერვული ქსელები და გენეტიკური ალგორითმები პრაქტიკაში შევიდა იქ, სადაც საჭიროა პროგნოზირების, კლასიფიკაციისა და კონტროლის პრობლემების გადაჭრა. პრაქტიკაში, ნერვული ქსელები გამოიყენება ორი ფორმით - როგორც პროგრამული პროდუქტებიმუშაობს ჩვეულებრივ კომპიუტერებზე და როგორც სპეციალიზებული აპარატურა და პროგრამული სისტემები. ნეიროკომპიუტერების მთავარი ამოცანაა სწავლაზე დაფუძნებული გამოსახულების დამუშავება. ბიოლოგიური ქსელების მსგავსად, ხელოვნური ნერვული ქსელები მიზნად ისახავს ფართოზოლოვანი სურათების პარალელურად დამუშავებას. შემდეგი ყველაზე მნიშვნელოვანი ტექნოლოგია არის ევოლუციური გამოთვლა (EC). ელექტრომომარაგება ეხება მრავალი ერთდროულად მოქმედი კვანძისგან შემდგარი სისტემების თვითშეკრების, თვითკონფიგურაციისა და თვითგანკურნების პრაქტიკულ პრობლემებს. ამავდროულად, შესაძლებელია განაცხადი სამეცნიერო მიღწევები ციფრული მანქანების სფეროდან. EV-ის კიდევ ერთი ასპექტია ავტონომიური აგენტების გამოყენება ყოველდღიური ამოცანების გადასაჭრელად, როგორც პირადი მდივნები, პირადი ანგარიშების მართვა, ასისტენტები, რომლებიც ირჩევენ საჭირო ინფორმაციას ქსელებში მესამე თაობის საძიებო ალგორითმების გამოყენებით, სამუშაო დამგეგმავები, პირადი მასწავლებლები, ვირტუალური გამყიდველები და ა.შ. ვრცელდება რობოტიკა და ყველა დაკავშირებული სფერო. განვითარების ძირითადი მიმართულებებია სტანდარტების შემუშავება, ღია არქიტექტურა, ინტელექტუალური ჭურვები, სკრიპტირების/კითხვის ენები, პროგრამებსა და ადამიანებს შორის ეფექტური ურთიერთქმედების მეთოდოლოგიები. ტექნოლოგიების შემდეგი ჯგუფი, მათ შორის, ფუჟული ლოგიკა, გამოსახულების დამუშავება და ა.შ. კონტროლის სისტემები, გამოსახულების ამოცნობის სისტემები, რეალური მასშტაბის სისტემების დრო, ცოდნის მიღებისა და დამუშავების სისტემები და მრავალი სხვა. ტექნოლოგიების ეს ჯგუფი აუცილებელია დიდი რაოდენობით ინფორმაციასთან მუშაობისას, მისი მოძიება, ანალიზი, შენახვა და სტრუქტურირება.ტექნოლოგიების ბოლო ჯგუფი ხელს უწყობს რიგი კონკრეტული პრობლემების გადაჭრას. მაგალითად, წარმოებაში ავტომატიზაციის პრობლემის გადაჭრა AI-ზე დაფუძნებული რობოტების, ე.წ. ავტომატიზებული კიბერქარხნების დანერგვით. ან მედიცინაში რობოტული ტექნოლოგიის დანერგვა შესაძლებელს გახდის ზუსტი დიაგნოსტიკის ჩატარებას ან ძალიან რთული ოპერაციების ჩატარებას ადამიანის უშუალო ჩარევის გარეშე. მთავარი ფაქტორი, რომელიც განსაზღვრავს დღეს ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიების განვითარებას და მათი პრაქტიკაში გამოყენების შესაძლებლობას, არის კომპიუტერების გამოთვლითი სიმძლავრის ზრდის ტემპი, რადგან ადამიანის ფსიქიკის პრინციპები ჯერ კიდევ გაურკვეველია. ხელოვნური ინტელექტის სფერო, რომელიც მომწიფებულ მეცნიერებად იქცა, თანდათან ვითარდება - ნელა, მაგრამ სტაბილურად წინ მიიწევს. აქედან გამომდინარე, შედეგები საკმაოდ პროგნოზირებადია, თუმცა სტრატეგიულ ინიციატივებთან დაკავშირებული მოულოდნელი გარღვევები არ არის გამორიცხული. მაგალითად, 1980-იან წლებში აშშ-ის ნაციონალურმა გამოთვლითი ინიციატივამ გამოიყვანა ხელოვნური ინტელექტის მრავალი სფერო ლაბორატორიიდან და მნიშვნელოვანი გავლენა იქონია მაღალი ხარისხის გამოთვლითი თეორიის განვითარებაზე და მის გამოყენებაზე ბევრ გამოყენებით პროექტში. ასეთი ინიციატივები დიდი ალბათობით გამოჩნდება სხვადასხვა მათემატიკური დისციპლინების - ალბათობის თეორიის, ნერვული ქსელების, ბუნდოვანი ლოგიკის კვეთაზე. ხელოვნური ინტელექტი მომავალში ხელოვნურ ინტელექტს ჩვეულებრივ უწოდებენ კომპიუტერული მეცნიერების ფილიალს, რომელიც სწავლობს კომპიუტერული სისტემების და სხვა ხელოვნური მოწყობილობების დახმარებით ინტელექტუალური ქმედებებისა და მსჯელობის შესაძლებლობებს. უმეტეს შემთხვევაში, ამავდროულად, ამოცანების გადაჭრის ალგორითმი წინასწარ არის ცნობილი.აღსანიშნავია, რომ სამეცნიერო წრეებში არ არსებობს ამ მეცნიერების ზუსტი განმარტება, რადგანაც არ არსებობს გადაწყვეტა სტატუსისა და ბუნების შესახებ. ადამიანის ტვინის. ანალოგიურად, არ არსებობს მიღწევის ზუსტი კრიტერიუმი კომპიუტერები"დაზვერვა", მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნური ინტელექტის განვითარების პირველ ეტაპზე გამოიყენებოდა გარკვეული ჰიპოთეზები, კერძოდ, ტურინგის ტესტი (მიზანია იმის დადგენა, შეუძლია თუ არა მანქანას აზროვნება). ამ მეცნიერებას მჭიდრო კავშირი აქვს ფსიქოლოგიასთან, ტრანსჰუმანიზმთან და ნეიროფიზიოლოგიასთან. როგორც ყველა კომპიუტერული მეცნიერება, ის იყენებს მათემატიკურ აპარატს. ხელოვნური ინტელექტი კვლევის საკმაოდ ახალგაზრდა სფეროა, რომელიც 1956 წელს დაიწყო. AT ამ მომენტშიდროთა განმავლობაში, ამ მეცნიერების განვითარება ე.წ. რეცესიის მდგომარეობაშია, როდესაც ადრე მიღწეული შედეგები გამოიყენება მეცნიერების, მრეწველობის, ბიზნესისა და ყოველდღიურობის სხვადასხვა დარგში. ამჟამად არსებობს ხელოვნური კონსტრუქციის შესწავლის ოთხი ძირითადი მიდგომა. დაზვერვის სისტემები: ლოგისტიკური, სტრუქტურული, ევოლუციური და სიმულაციური. ლოგისტიკური მიდგომა ძირითადად შეიცავს ეგრეთ წოდებულ ბულის ალგებრას, რომელიც კარგად არის ცნობილი პროგრამისტებისთვის. ლოგისტიკური პრინციპის მიხედვით აგებული ხელოვნური ინტელექტის სისტემების უმეტესობა არის გარკვეული თეორემის დამადასტურებელი მანქანა: ფონური ინფორმაციაშეიცავს აქსიომების სახით და ლოგიკური დასკვნები ჩამოყალიბებულია ამ აქსიომებს შორის ურთიერთობის წესების მიხედვით. თითოეულ ასეთ მანქანას აქვს მიზნის გენერირების ერთეული და დასკვნის სისტემა ამტკიცებს ამ მიზანს როგორც თეორემა. ეს სისტემა უფრო ცნობილია როგორც ექსპერტი სისტემა.სტრუქტურული მიდგომა იყენებს ადამიანის ტვინის სტრუქტურის მოდელირებას, როგორც ხელოვნური ინტელექტის სისტემის საფუძველს. პირველ ასეთ მცდელობებს შორის უნდა აღინიშნოს როზენბლატის პერცეტრონი. მთავარი სტრუქტურული მოდელირებული ერთეული არის ნეირონი. დროთა განმავლობაში გაჩნდა ახალი მოდელები, რომლებიც ამჟამად ცნობილია როგორც ნერვული ქსელები. ხელოვნური ინტელექტის სისტემების აგებისას ევოლუციური მიდგომის გამოყენების შემთხვევაში, ძირითადად ყურადღება ექცევა როგორც საწყისი მოდელის, ასევე წესებს. რომლითაც ეს მოდელი შეიძლება განვითარდეს. ევოლუციური ალგორითმის კლასიკური მაგალითია გენეტიკური ალგორითმი. კიდევ ერთი პროექტი, რომელიც 2010 წელს დაიწყო, არის DARPA პროექტი SRI International-თან თანამშრომლობით. მისი არსი მდგომარეობს გარღვევის ხელოვნური ინტელექტის განვითარებაში, რომელიც შეძლებს მონაცემების დამუშავებას და გადაცემას, ადამიანის ტვინის მექანიზმების კოპირებას. SyNAPSE ელექტრონული ადაპტური ნეირომორფული მასშტაბირებადი სისტემა, დეველოპერების აზრით, უნდა გადააჭარბოს მონაცემთა დამუშავების ტრადიციულ ალგორითმებს და შეძლოს დამოუკიდებლად შეისწავლოს რთული გარემო. ამ დროისთვის, სამხედროები იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს დიდი რაოდენობით ინფორმაციის დასამუშავებლად. მონაცემები და ვიდეო. ყველა ეს ინფორმაცია სწრაფად უნდა იყოს გაშიფრული და გაანალიზებული. ახალი სისტემისთვის ეს არ იქნება რთული. ის გამოიყენებს მათემატიკურ ლოგიკას, გადაწყვეტს მარტივ თეორემებს სენსორების მონაცემებზე დაყრდნობით, მიიღებს გადაწყვეტილებებს და შეასრულებს აუცილებელ მოქმედებებს, გარდა ამისა, პენტაგონი აპირებს გამოიყენოს ეს ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, როგორც ვირტუალური პირადი ასისტენტი, რომელსაც შეუძლია უპასუხოს ხმოვან ბრძანებებს და იმოქმედოს როგორც მდივანი. შეგახსენებთ, რომ ადრე DARPA, SRI International-თან ერთად, უკვე ავითარებდა პერსონალურ ასისტენტს სახელად CALO. პროექტი 2009 წელს დასრულდა. პროგრამას შეუძლია მსჯელობა, ინსტრუქციების გაგება, ამოცნობა, ახსნა მისი ქმედებები, ადეკვატურად რეაგირება გაურკვეველ სიტუაციაზე და განიხილოს ოპერაციის ჩატარება მისი დასრულების შემდეგ. ეს პროგრამა იღებს აუცილებელ მონაცემებს მომხმარებლის კონტაქტებიდან, მისი ელფოსტა, პროექტები და ამოცანები. შემდეგ იქმნება მომხმარებლის გარემოს რელაციური მოდელი, ტარდება ტრენინგი. შედეგად, ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია მომხმარებლის სახელით მოლაპარაკება და კონფლიქტების მოგვარება. სამწუხაროდ, ეს პროგრამა მუშაობს მხოლოდ პერსონალური კომპიუტერირობოტში ინტეგრაციის გარეშე. 2011 წელს იაპონიაში შეიქმნა ტვინის პირველი ხელოვნური პროტოტიპი. ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია უზარმაზარი ინფორმაციის დამუშავება, მაგრამ რობოტებს ჯერ არ აქვთ აზროვნების უნარი. დეველოპერები ამას ჯერ არ ჩქარობენ... მკვლევარების აზრით, უახლოესი მომავლის რობოტები ბევრ რამეში დაემსგავსებიან ადამიანებს: შეძლებენ ორ ფეხზე სიარულს, სახეების გარჩევას. განაგრძეთ საუბარი, შეასრულეთ მოთხოვნები, მაგრამ არსებითად ისინი უბრალოდ ადამიანების მსგავსი მანქანებია. მათი ყველა მოქმედება ექვემდებარება წინასწარ მომზადებულ ალგორითმს და, შესაბამისად, პრიმიტიულია. და მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ შესაძლებელი იქნება ბიმოლეკულური გამოთვლის ტექნოლოგიის დანერგვა, მანქანები შეძლებენ იფიქრონ და მიიღონ შემოქმედებითი უნარი. დეველოპერების თქმით, ინფორმაციის დამუშავების ახალი მექანიზმი ძალიან ჰგავს ადამიანის ტვინის მუშაობას. ადამიანის თავში მილიონობით ნეირონია, რომლებიც მუდმივად ურთიერთობენ ერთმანეთთან. არსი ახალი ტექნოლოგიაარის ის, რომ თითოეულ მოლეკულას შეიძლება ჰქონდეს სამასამდე მიმართულება ურთიერთობა. ამრიგად, ახალი ტექნოლოგიის წყალობით, მანქანები შეძლებენ გადაჭრას ის ამოცანები, რომლებიც ამჟამად მათთვის მიუწვდომელია. მკვლევარების აზრით, მოსალოდნელია ახალი მოვლენების გამოყენება ონკოლოგიური დაავადებების დიაგნოსტიკისა და მკურნალობის სფეროში: პროგრამირებადი მოლეკულური სისტემები დაინერგება კიბოს უჯრედებში და გარდაიქმნება მათ ჯანსაღად. ჩემი აზრი სამომავლოდ ხელოვნური ინტელექტის შესახებ. AI-ს დიდი მომავალი აქვს ახლაც კი AI-მ მიაღწია უზარმაზარ გარღვევას. როგორიც არ უნდა იყოს პროგნოზები სამომავლოდ, უკვე არის რამდენიმე პროექტი, რომელსაც ყურადღება სჭირდება. ეს, კერძოდ, ეხება ხელოვნური ტვინის შექმნის პროექტს, სახელწოდებით Blue Brain. პროექტს ამუშავებენ მკვლევარები, ფედერალური პოლიტექნიკური სკოლის (ლოზანა) წარმომადგენლები. მათ შეძლეს ვირთხების ტვინში სინაფსების მდებარეობის მოდელის დიაგრამის შექმნა. პროექტის დირექტორის ჰენრი მაკრამის თქმით, შედეგები ყოველგვარ მოლოდინს გადააჭარბა. სავსებით შესაძლებელია, რომ მკვლევარებმა მალე შეძლონ პასუხის გაცემა ბევრ კითხვაზე, რომელიც აქამდე აწუხებდა მეცნიერთა გონებას: ჩაანაცვლებს თუ არა ხელოვნური გონება ადამიანის გონებას და იქნება ის უფრო მაღალგანვითარებული? არის თუ არა ადამიანი პლანეტის ევოლუციის ჯაჭვის დახურვის რგოლი? ვიმედოვნებ, რომ ამ და ბევრ სხვა კითხვებზე პასუხებს უახლოეს მომავალში ვიპოვით.
სლაიდი 1
სლაიდი 2
სლაიდი 3
სლაიდი 4
სლაიდი 5
სლაიდი 6
სლაიდი 7
სლაიდი 8
სლაიდი 9
სლაიდი 10
სლაიდი 11
პრეზენტაცია თემაზე "ხელოვნური ინტელექტი" (მე-8 კლასი) შეგიძლიათ ჩამოტვირთოთ ჩვენს ვებ-გვერდზე აბსოლუტურად უფასოდ. პროექტის საგანი: ინფორმატიკა. ფერადი სლაიდები და ილუსტრაციები დაგეხმარებათ თქვენი თანაკლასელების ან აუდიტორიის დაინტერესებაში. შინაარსის სანახავად გამოიყენეთ პლეერი, ან თუ გსურთ ანგარიშის ჩამოტვირთვა, დააწკაპუნეთ შესაბამის ტექსტზე მოთამაშის ქვეშ. პრეზენტაცია შეიცავს 11 სლაიდს.
პრეზენტაციის სლაიდები
სლაიდი 1
Ხელოვნური ინტელექტი
ადამიანის გონების შექმნის პრობლემა
სლაიდი 2
სლაიდი 3
როგორ ფიქრობს ადამიანი?
ამ კითხვაზე ფიქრობენ მეცნიერები მთელი მსოფლიოდან. მათი კვლევის მიზანია ადამიანის ინტელექტის მოდელის შექმნა და კომპიუტერზე დანერგვა. ოდნავ გამარტივებული, ზემოთ დასახელებული მიზანი ასე ჟღერს: - ასწავლოს მანქანას აზროვნება.
სლაიდი 4
ხელოვნური ინტელექტის შექმნის მიზანი
უნივერსალური კომპიუტერული ინტელექტუალური სისტემის მშენებლობა, რომელიც შექმნილია გარკვეული ტიპის პრობლემების გადასაჭრელად, რომელიც იპოვის გადაწყვეტილებებს ყველა (ან სულ მცირე უმეტესი) არაფორმალიზებული პრობლემისთვის, ადამიანურთან შედარებით ან მასზე აღმატებული ეფექტურობით.
სლაიდი 5
AI განვითარების ძირითადი მიდგომები:
ზემოდან ქვემოთ (ინგლისური Top-Down AI), სემიოტიკური - საექსპერტო სისტემების, ცოდნის ბაზებისა და დასკვნის სისტემების შექმნა, რომლებიც ბაძავენ მაღალი დონის გონებრივ პროცესებს: აზროვნებას, მსჯელობას, მეტყველებას, ემოციებს, კრეატიულობას და ა.შ.; ქვემოდან ზევით AI, ბიოლოგიური - ნერვული ქსელების და ევოლუციური გამოთვლების შესწავლა, რომელიც მოდელირებს ინტელექტუალურ ქცევას ბიოლოგიურ ელემენტებზე დაყრდნობით, ასევე შესაბამისი გამოთვლითი სისტემების შექმნას, როგორიცაა ნეიროკომპიუტერი ან ბიოკომპიუტერი.
სლაიდი 6
ადამიანის საქმიანობა
არსებობს მრავალი ადამიანის საქმიანობა, რომელთა წინასწარ დაპროგრამება შეუძლებელია. მაგალითად: მუსიკისა და პოეზიის შედგენა, თეორემის დამტკიცება, ლიტერატურული თარგმანი უცხო ენიდან, დაავადების დიაგნოსტიკა და მკურნალობა და მრავალი სხვა.
სლაიდი 7
შეუძლია თუ არა მანქანა დამოუკიდებლად იფიქროს?
ხელოვნური ინტელექტის სისტემების დეველოპერები უბრალოდ ცდილობენ ასწავლონ მანქანას, ისევე როგორც ადამიანს, დამოუკიდებლად შექმნას მისი მოქმედებების პროგრამა, პრობლემის პირობებზე დაყრდნობით. მიზანია კომპიუტერის ფორმალური შემსრულებლიდან ინტელექტუალურ შემსრულებლად გარდაქმნა.
სლაიდი 8
როგორ იქმნება ინტელექტუალური სისტემები
ხელოვნური ინტელექტის სისტემები მოქმედებენ მათში ჩადებული ცოდნის ბაზების საფუძველზე და ადამიანის აზროვნება ეფუძნება ორ კომპონენტს: ცოდნის მარაგს და ლოგიკურად მსჯელობის უნარს. მაშასადამე, კომპიუტერზე ინტელექტუალური სისტემების შესაქმნელად ორი ამოცანა უნდა გადაწყდეს: ცოდნის მოდელირება (ცოდნის ფორმალიზაციის მეთოდების შემუშავება მათ კომპიუტერულ მეხსიერებაში ცოდნის ბაზაში შესატანად); მსჯელობის მოდელირება (კომპიუტერული პროგრამების შექმნა, რომლებიც ბაძავს ადამიანის აზროვნების ლოგიკას სხვადასხვა პრობლემის გადაჭრისას).
სლაიდი 9
ძირითადი სფეროები, რომლებშიც AI მეთოდები გამოიყენება:
ნიმუშის ამოცნობა ოპტიკური სიმბოლოების ამოცნობა ხელნაწერის ამოცნობა მეტყველების ამოცნობა სახის ამოცნობა ბუნებრივი ენის დამუშავების მანქანა თარგმანი არაწრფივი კონტროლი და რობოტიკა მანქანის ხედვა, ვირტუალური რეალობა და გამოსახულების დამუშავება თამაშის თეორია და სტრატეგიული დაგეგმვა AI დიაგნოსტიკა თამაშებში და ბოტებში კომპიუტერული თამაშებიმანქანების კრეატიულობა ქსელის უსაფრთხოება
სლაიდი 10
ფორმალური და ინტელექტუალური შემსრულებლის ფუნქციონალური მოდელები
