1 din 24
Prezentare pe tema: Inteligenţă artificială
diapozitivul numărul 1
Descrierea diapozitivului:
Inteligența artificială Intellectus (din latină cunoaștere, înțelegere, rațiune) - capacitatea de a gândi, cunoaștere rațională. Subiectul științei este " inteligenţă artificială" este gândirea umană. Oamenii de știință caută un răspuns la întrebarea: cum gândește o persoană? Scopul acestor studii este de a crea un model de inteligență umană și de a-l implementa pe un computer (cu alte cuvinte: să înveți o mașină să gândească).
diapozitivul numărul 2
Descrierea diapozitivului:
diapozitivul numărul 3
Descrierea diapozitivului:
Inteligența artificială - funcția principală Anii cincizeci au fost martorii apariției pe orizontul științei postbelice a unei supernove - Cibernetica, creșterea sa rapidă și dezintegrarea la fel de rapidă în părți, dintre care una este asociată cu nașterea inteligenței artificiale (AI). Și, deși o varietate de speranțe au fost asociate (și continuă să fie asociate) cu numele captivant al unui nou-născut, a devenit curând clar că, oricât de larg interpretăm acest domeniu, aparatul de reprezentare și procesare a cunoștințelor ar trebui să devină nucleul său.
diapozitivul numărul 4
Descrierea diapozitivului:
În același timp, cei mai ambițioși apologeți consideră că scopul inteligenței artificiale este formarea unui aparat de metacunoaștere capabil să unească filozofia, psihologia, matematica și să răspândească „ comandă nouă” simbioza omului și calculator pentru toate științele, activitățile și chiar arta. Astfel, s-a dovedit că sarcina principală a AI - dezvoltarea mijloacelor formale de reprezentare și procesare a cunoștințelor - este foarte apropiată de funcția matematicii în sine.
diapozitivul numărul 5
Descrierea diapozitivului:
Cu toate acestea, există o diferență destul de semnificativă în pozițiile lor metodologice: în abordarea teoriei și dezvoltării aparatelor formale, matematica doar la periferie acordă atenție aplicării acestor aparate la problemele altor discipline; metodologia inteligenței artificiale se caracterizează prin direcția opusă - din studiu diferite forme cunoștințe la dezvoltarea unui set de instrumente formale, care să acopere în mod ideal întregul spectru de domenii de activitate.
diapozitivul numărul 6
Descrierea diapozitivului:
diapozitivul numărul 7
Descrierea diapozitivului:
Există multe activități umane care nu pot fi planificate în avans. Compune muzică și poezie, demonstrarea unei teoreme, traducerea literară dintr-o limbă străină, diagnosticarea și tratarea unei boli și multe altele... De exemplu, când joacă șah, un jucător de șah cunoaște regulile jocului și are scopul de a câștiga jocul. Acțiunile lui nu sunt preprogramate. Ele depind de acțiunile adversarului, de poziția emergentă pe tablă, de inteligența și experiența personală a jucătorului de șah.
diapozitivul numărul 8
Descrierea diapozitivului:
diapozitivul numărul 9
Descrierea diapozitivului:
diapozitivul numărul 10
Descrierea diapozitivului:
diapozitivul numărul 11
Descrierea diapozitivului:
Orice sistem de inteligență artificială funcționează într-un anumit domeniul subiectului(diagnostica medicala, legislatie, matematica, economie etc.) Ca si un specialist, un calculator trebuie sa aiba cunostinte intr-un anumit domeniu.Cunostinte dintr-un anumit domeniu, formalizate intr-un anumit mod si stocate in memoria calculatorului, se numesc calculator. bază de cunoștințe.
diapozitivul numărul 12
Descrierea diapozitivului:
De exemplu, doriți să utilizați un computer pentru a rezolva probleme de geometrie. Cartea de probleme conține 500 de sarcini cu conținut diferit.Un specialist în inteligență artificială va pune cunoștințele de geometrie în computer (se presupune că așa sunt așezate în tine cunoștințele profesorului). Pe baza acestor cunoștințe și cu ajutorul unui algoritm special de raționament logic, computerul va rezolva oricare dintre cele 500 de probleme. Pentru a face acest lucru, este suficient să-i spuneți doar starea problemei Sistemele de inteligență artificială funcționează pe baza bazelor de cunoștințe încorporate în ele.
diapozitivul numărul 13
Descrierea diapozitivului:
Cum se creează un sistem inteligent pe un computer? Gândirea umană se bazează pe două componente: un stoc de cunoștințe și capacitatea de a raționa logic, din care urmează două sarcini principale în crearea sistemelor inteligente pe un computer: modelarea cunoștințelor (dezvoltarea metodelor de formalizare a cunoștințelor pentru introducerea lor în memoria computerului ca cunoaștere). baza); raționament modelare (creare programe de calculator imitând logica gândirii umane la rezolvarea diverselor probleme).
diapozitivul numărul 14
Descrierea diapozitivului:
Unul dintre tipurile de sisteme de inteligență artificială este sistemele expert.Scopul sistemelor expert este de a consulta utilizatorul, de a ajuta în luarea deciziilor. O astfel de asistență devine deosebit de importantă în situații extreme, de exemplu, în condițiile unui accident tehnic, o operațiune de urgență, la conducere vehicule. Calculatorul nu este supus stresului. El va găsi rapid soluția optimă, sigură și o va oferi persoanei.
diapozitivul numărul 15
Descrierea diapozitivului:
Pentru cei interesați: Inteligența artificială este funcția principală Modelarea cunoștințelor Matematică neclară Tehnologia de informație- schimbarea epocilor controlul „non-algoritmic”... Sarcini pentru specialiști de cea mai înaltă clasăComputer NU arhitectura von Neumann
diapozitivul numărul 16
Descrierea diapozitivului:
diapozitivul numărul 17
Descrierea diapozitivului:
Sarcina centrală a AI - crearea unui aparat de cunoaștere (AZ) - a necesitat aproape imediat o clarificare - dar despre ce, de fapt, cunoștințe vorbim? Apropo de cele exacte, formale, atunci aceste teritorii au deja o amantă - Matematica, cu o armată profesionistă, cu care conchistadorii noilor meleaguri nu au vrut să se implice. Dacă se înțelege cunoștințele informale, atunci acestea pot fi clasificate ca: suficient de studiate și specifice, dar (până în prezent) slab formalizate - de exemplu, sintaxa limbajului natural sau diagnosticul medical și slab formalizată în principiu, adică partea principală a concepte ale tuturor domeniilor activităţi - de la umaniste la artă și la sferele vieții domestice.
Descrierea diapozitivului:
Această situație aproape fără speranță a fost salvată de L. Zadeh, care a propus la mijlocul anilor ’60 conceptul de variabilă lingvistică și aparatul matematicii fuzzy. Inteligența artificială a primit cadou o adevărată baghetă magică - a devenit rapid clar că deșertul de pete albe solide de pe harta cunoașterii poate fi ușor transformat în câmpuri neclare (și, din păcate, doar virtual) înflorite.
diapozitivul numărul 20
Descrierea diapozitivului:
Fuzzy-Morgana a capturat rapid masele: până la începutul anilor 80, bibliografia neclară includea aproximativ douăzeci de mii de titluri, al căror număr a crescut cu siguranță de atunci de nu mai puțin de două sau trei ori. În vârtejul entuziasmului, un anume defect inerent al noului instrument universal a trecut neobservat - semantica și pragmatica aparatului fuzzy de la bun început au fost ele însele destul de neclare: ceea ce a rămas neclar a fost CE, de fapt, neclaritatea reprezintă, CE operează. pe și DE CE exact AȘA, și nu altfel. Vagul aparatului a condus inevitabil la o ambiguitate completă a rezultatelor aplicării sale, care nu a fost observată pur și simplu pentru că a rămas neclar cum, de fapt, să se verifice aceste rezultate.
diapozitivul numărul 21
Descrierea diapozitivului:
diapozitivul numărul 22
Descrierea diapozitivului:
Deși controlul imperativ (algoritmic) de la bun început a stat la baza programării calculatoarelor din arhitectura von Neumann, la sfârșitul anilor 60 și începutul anilor 70 au existat încercări de a dezvolta modalități alternative de organizare a procesului de calcul. În primul rând, acest lucru s-a datorat cercetărilor privind AI și programarea paralelă pentru sistemele multiprocesor. Totuși, progresul calitativ în rezolvarea acestei probleme a fost asigurat de aparatul de modele subdeterminate și de lucrările recente în domeniul programării în constrângeri, deoarece acestea sunt construite pe un proces de calcul descentralizat, asincron, maxim paralel, bazat pe date. Ca următor pas în această revoluție, este posibilă o tranziție la managementul bazat pe evenimente, ceea ce crește semnificativ nivelul aparatului asociativ care organizează procesul de gestionare a datelor.
diapozitivul numărul 23
Descrierea diapozitivului:
Paralelism Insolubilitate - problema paralelizării tehnologiilor software imperative a format o barieră de netrecut în calea utilizării pe scară largă a sistemelor multiprocesor. În ultimii 15 ani, software-ul și hardware-ul s-au schimbat locurile: nivelul de automatizare a designului hardware și costul bazei de elemente au permis timp de mulți ani producția în masă a calculatoarelor cu orice număr de procesoare, totuși, adaptând computerele moderne pentru acestea și dezvoltarea noile produse software rămâne o sarcină care poate fi rezolvată doar de specialiști de cea mai înaltă clasă și apoi doar în unele cazuri speciale. În noua paradigmă IT, concurența nu mai este o problemă, ci o caracteristică naturală a oricărui sistem software.
diapozitivul numărul 24
Descrierea diapozitivului:
Calculatorul NU este arhitectura von Neumann. Controlul bazat pe date (și bazat pe evenimente în viitor) schimbă radical însăși organizarea procesului de calcul, făcându-l asincron, descentralizat și independent de numărul de procesoare. Va fi necesară o restructurare fundamentală a arhitecturii familiare von Neumann a mașinilor moderne. Astfel, există perspectiva nu doar a unei schimbări de generații, ci și a unei schimbări de ere, care să conducă la o adevărată revoluție - un șoc pentru „fundamentele de nezdruncinat” ale IT: algoritmul, arhitectura von Neumann, un proces determinist și secvenţial coboară. în istorie pentru totdeauna, dând loc Modelului, procesului paralel nedeterminist, multi-agenție și auto-organizat asociativ.
Pentru a vizualiza o prezentare cu imagini, design și diapozitive, descărcați fișierul și deschideți-l în PowerPoint pe calculatorul tau.
Conținutul text al diapozitivelor prezentării: Prezentare pentru concursul „Prezentul și viitorul” Subiectul: „Dezvoltarea inteligenței artificiale” GPOU TO „Școala tehnică forestieră Krapivinsky” Profesorul Blazhevich L.S. Informații despre AI la ora actuală Inteligența artificială este o disciplină care studiază posibilitatea creării de programe pentru a rezolva probleme care necesită anumite eforturi intelectuale atunci când sunt efectuate de o persoană. În zilele noastre, inteligența artificială (IA) este necesară în toate domeniile activității umane - management, producție, educație etc. Sistemele intelectuale construite prin intermediul acestor tehnologii sunt concepute pentru a spori abilitățile mentale ale unei persoane, pentru a-l ajuta să găsească soluții eficiente la așa-numitele sarcini slab formalizate și semistructurate, caracterizate prin prezența diferitelor tipuri de incertitudini și uriașe. spații de căutare. Principala preferință în cercetare este acordată rețelelor neuronale. Rețelele neuronale sunt o structură matematică care imită unele aspecte ale creierului uman și demonstrează capacitățile acestuia, cum ar fi capacitatea de a învăța informal, capacitatea de a generaliza și grupa informații neclasificate și capacitatea de a construi în mod independent previziuni bazate pe serii de timp deja prezentate. Cea mai importantă diferență față de alte metode, cum ar fi sistemele expert, este că rețelele neuronale, în principiu, nu trebuie să model celebru, dar ei îl construiesc singuri doar pe baza informațiilor prezentate. De aceea, rețelele neuronale și algoritmii genetici au intrat în practică oriunde este necesar să se rezolve probleme de prognoză, clasificare și control. În practică, rețelele neuronale sunt utilizate în două forme - ca produse software rulează pe computere convenționale și ca sisteme hardware și software specializate. Sarcina principală a neurocalculatoarelor este procesarea imaginilor bazată pe învățare. Similar rețelelor biologice, rețelele neuronale artificiale vizează procesarea paralelă a imaginilor în bandă largă. Următoarea tehnologie cea mai importantă este calculul evolutiv (EC). EV-urile abordează problemele practice de auto-asamblare, auto-configurare și auto-vindecare a sistemelor constând din mai multe noduri care funcționează simultan. În același timp, se poate aplica realizările științifice din domeniul mașinilor digitale. Un alt aspect al EV este utilizarea agenților autonomi pentru rezolvarea sarcinilor de zi cu zi ca secretare personale, gestionarea conturilor personale, asistenți care selectează informațiile necesare în rețele folosind algoritmi de căutare de a treia generație, planificatori de lucru, profesori personali, vânzători virtuali etc. aplică robotica și toate domeniile conexe. Principalele direcții de dezvoltare sunt dezvoltarea de standarde, arhitecturi deschise, shell-uri inteligente, limbaje de scripting/interogare, metodologii pentru interacțiunea eficientă între programe și oameni. Următorul grup de tehnologii, inclusiv logica fuzzy, procesarea imaginilor etc., este utilizat în sisteme de control, sisteme de recunoaștere a imaginilor, sisteme de timp la scară reală, sisteme de obținere și procesare a cunoștințelor și multe altele. Acest grup de tehnologii este necesar atunci când se lucrează cu cantități mari de informații, căutarea, analiza, stocarea și structurarea acesteia.Ultimul grup de tehnologii ajută la rezolvarea unui număr de probleme specifice. De exemplu, rezolvarea problemei automatizării în producție prin introducerea roboticii bazate pe AI, așa-numitele fabrici cibernetice automatizate. Sau introducerea tehnologiei robotice în medicină va face posibilă efectuarea unor diagnostice precise sau efectuarea unor operații foarte complexe fără intervenția umană directă. Factorul cheie care determină astăzi dezvoltarea tehnologiilor AI și posibilitatea aplicării lor în practică este ritmul de creștere a puterii de calcul a computerelor, deoarece principiile psihicului uman sunt încă neclare. Domeniul AI, care a devenit o știință matură, se dezvoltă treptat - încet, dar constant înainte. Prin urmare, rezultatele sunt destul de bine previzibile, deși descoperirile bruște asociate cu inițiativele strategice nu sunt excluse pe parcurs. De exemplu, în anii 1980, US National Computing Initiative a scos multe domenii ale AI din laborator și a avut un impact semnificativ asupra dezvoltării teoriei de calcul de înaltă performanță și asupra aplicării acesteia în multe proiecte aplicate. Astfel de inițiative vor apărea cel mai probabil la intersecția diferitelor discipline matematice - teoria probabilității, rețele neuronale, logica fuzzy. Inteligența artificială în viitor Inteligența artificială este de obicei numită o ramură a informaticii care studiază posibilitățile de a oferi acțiuni și raționament inteligente cu ajutorul sistemelor informatice și a altor dispozitive artificiale. În cele mai multe cazuri, în același timp, algoritmul pentru rezolvarea problemelor este cunoscut în avans. Trebuie remarcat faptul că în cercurile științifice nu există o definiție exactă a acestei științe, deoarece nu există nici o soluție la întrebarea statutului și naturii. a creierului uman. În mod similar, nu există un criteriu exact de realizare calculatoare„inteligență”, în ciuda faptului că în stadiile incipiente ale dezvoltării inteligenței artificiale s-au folosit anumite ipoteze, în special testul Turing (scopul este de a determina dacă o mașină poate gândi). Această știință are relații strânse cu psihologia, transumanismul și neurofiziologia. Ca toate știința informatică, folosește un aparat matematic. Inteligența artificială este un domeniu de cercetare destul de tânăr, care a început în 1956. LA acest moment timp, dezvoltarea acestei științe se află într-o stare de așa-numită recesiune, când rezultatele obținute mai devreme sunt aplicate în diverse domenii ale științei, industriei, afacerilor și vieții de zi cu zi.În prezent, există patru abordări principale pentru studiul construcției artificiale. sisteme de informații: logistice, structurale, evolutive și de simulare. Abordarea logistică conține în esență așa-numita algebră booleană, care este bine cunoscută programatorilor. Majoritatea sistemelor de inteligență artificială construite conform principiului logistic sunt o anumită mașină de demonstrare a teoremei: informații generale este cuprinsă sub formă de axiome, iar concluziile logice sunt formulate după regulile relațiilor dintre aceste axiome. Fiecare astfel de mașină are o unitate de generare a obiectivelor, iar sistemul de inferență demonstrează acest obiectiv ca o teoremă. Acest sistem este mai bine cunoscut ca un sistem expert.Abordarea structurală folosește modelarea structurii creierului uman ca bază a unui sistem de inteligență artificială. Printre primele astfel de încercări, trebuie remarcat perceptronul lui Rosenblatt. Principala unitate structurală modelată este un neuron. De-a lungul timpului, au apărut noi modele cunoscute în prezent ca rețele neuronale.În cazul utilizării abordării evolutive pentru a construi sisteme de inteligență artificială, cea mai mare parte a atenției este de obicei acordată construirii modelului inițial, precum și regulilor de către pe care acest model poate evolua . Un exemplu clasic de algoritm evolutiv este algoritmul genetic. Un alt proiect care a început în 2010 este proiectul DARPA în cooperare cu SRI International. Esența sa constă în dezvoltarea inteligenței artificiale inovatoare, care va fi capabilă să proceseze și să transmită date, copiend mecanismele creierului uman. Sistemul scalabil neuromorfic adaptiv SyNAPSE, potrivit dezvoltatorilor, ar trebui să depășească algoritmii tradiționali de procesare a datelor și să poată studia în mod autonom un mediu complex.În acest moment, armata folosește inteligența artificială pentru a procesa o cantitate mare de informații, în special, inteligență. date și video. Toate aceste informații trebuie descifrate și analizate rapid. Pentru un sistem nou, acest lucru nu va fi dificil. Acesta va folosi logica matematică, va rezolva teoreme simple bazate pe datele senzorilor, va lua decizii și va efectua acțiunile necesare Mai mult, Pentagonul intenționează să folosească acest model de inteligență artificială ca asistent personal virtual care poate răspunde la comenzile vocale și poate acționa ca secretar. Reamintim că anterior DARPA, împreună cu SRI International, a dezvoltat deja un asistent personal numit CALO. Proiectul a fost finalizat în 2009. Programul este capabil să raționeze, să înțeleagă instrucțiuni, să învețe, să își explice acțiunile, să răspundă în mod adecvat la o situație necunoscută și să discute despre desfășurarea operațiunii după finalizarea acesteia. Acest program preia datele necesare de la contactele utilizatorului, ale lui E-mail, proiecte și sarcini. Apoi se creează un model relațional al mediului utilizatorului, are loc antrenamentul. Drept urmare, Inteligența Artificială poate negocia și rezolva conflictele în numele utilizatorului. Din păcate, acest program funcționează doar pe calculator personal fără a fi integrat în robot. În 2011, primul prototip de creier artificial a fost dezvoltat în Japonia. Inteligența artificială poate procesa o cantitate imensă de informații, dar roboții nu sunt încă înzestrați cu capacitatea de a gândi. Dezvoltatorii nu se grăbesc încă cu asta... Potrivit cercetătorilor, roboții viitorului apropiat vor fi în multe privințe similari cu oamenii: vor putea merge pe două picioare, vor putea distinge fețele , ține o conversație, îndeplinește cereri, dar în esență sunt doar mașini asemănătoare unei persoane. Toate acțiunile lor sunt supuse unui algoritm pre-preparat și, prin urmare, sunt primitive. Și numai dacă este posibilă implementarea tehnologiei de calcul bimolecular, mașinile vor putea gândi și vor dobândi capacitatea de a fi creative. Potrivit dezvoltatorilor, noul mecanism de procesare a informațiilor este foarte asemănător cu activitatea creierului uman. Există milioane de neuroni în capul uman care interacționează constant între ei. esență tehnologie nouă este că fiecare moleculă poate avea până la trei sute de direcții de relații. Astfel, datorită noii tehnologii, mașinile vor putea rezolva acele sarcini care le sunt în prezent inaccesibile. Potrivit cercetătorilor, se așteaptă să se aplice noi dezvoltări în domeniul diagnosticului și tratamentului bolilor oncologice: sisteme moleculare programabile vor fi introduse în celulele canceroase și le vor transforma în unele sănătoase. Opinia mea despre AI în viitor. AI are un viitor grozav chiar și acum AI a realizat o descoperire uriașă. Oricare ar fi previziunile pentru viitor, există deja câteva proiecte care necesită atenție. Acesta, în special, este despre un proiect de creare a unui creier artificial numit Blue Brain. Proiectul este dezvoltat de cercetători, reprezentanți ai Școlii Politehnice Federale (Lausanne). Ei au reușit să creeze o diagramă model a locației sinapselor în creierul șobolanilor. Potrivit directorului de proiect Henry Macram, rezultatele au fost peste toate așteptările. Este foarte posibil ca cercetătorii să poată răspunde în curând la multe întrebări care au tulburat mintea oamenilor de știință până acum: va înlocui mintea artificială mintea umană și va fi ea mai dezvoltată? Este omul veriga de închidere a lanțului de evoluție al planetei? Sper că în viitorul apropiat vom găsi răspunsuri la aceste întrebări și la multe alte întrebări.
slide 1
slide 2
slide 3
slide 4
slide 5
slide 6
Slide 7
Slide 8
Slide 9
Slide 10
slide 11
O prezentare pe tema „Inteligenta artificiala” (Grada 8) poate fi descarcata absolut gratuit de pe site-ul nostru. Subiectul proiectului: Informatica. Diapozitivele și ilustrațiile colorate vă vor ajuta să vă mențineți colegii de clasă sau publicul interesat. Pentru a vizualiza conținutul, utilizați playerul sau, dacă doriți să descărcați raportul, faceți clic pe textul corespunzător de sub player. Prezentarea conține 11 diapozitive.
Diapozitive de prezentare
slide 1
Inteligenţă artificială
Problema creării minții umane
slide 2
slide 3
Cum gândește o persoană?
Oamenii de știință din întreaga lume se gândesc la această întrebare. Scopul cercetării lor este de a crea un model de inteligență umană și de a-l implementa pe un computer. Puțin simplificat, scopul menționat mai sus sună astfel: - Să învețe mașina să gândească.
slide 4
Scopul creării inteligenței artificiale
construirea unui sistem inteligent computerizat universal menit să rezolve anumite tipuri de probleme, care să găsească soluții la toate (sau cel puțin la majoritatea) problemelor neformalizate, cu o eficiență comparabilă cu cea umană sau superioară acesteia
slide 5
Principalele abordări ale dezvoltării AI:
de sus în jos (în engleză Top-Down AI), semiotică - crearea de sisteme expert, baze de cunoștințe și sisteme de inferență care simulează procese mentale de nivel înalt: gândire, raționament, vorbire, emoții, creativitate etc.; AI de jos în sus, biologic - studiul rețelelor neuronale și al calculelor evolutive care modelează comportamentul inteligent bazat pe elemente biologice, precum și crearea unor sisteme de calcul adecvate, cum ar fi un neurocomputer sau un biocomputer.
slide 6
Activitati umane
Există multe activități umane care nu pot fi programate în avans. De exemplu: compunerea de muzică și poezie, demonstrarea unei teoreme, traducerea literară dintr-o limbă străină, diagnosticarea și tratarea unei boli și multe altele.
Slide 7
Poate o mașină să gândească singură?
Dezvoltatorii sistemelor AI încearcă doar să învețe mașina, ca o persoană, să construiască independent un program al acțiunilor sale, pe baza condițiilor problemei. Scopul este de a transforma computerul dintr-un executor formal într-un executor intelectual.
Slide 8
Cum sunt create sistemele inteligente
Sistemele de inteligență artificială funcționează pe baza bazelor de cunoștințe încorporate în ele, iar gândirea umană se bazează pe două componente: un stoc de cunoștințe și capacitatea de a raționa logic. Prin urmare, pentru a crea sisteme inteligente pe un computer, trebuie rezolvate două sarcini: modelarea cunoștințelor (dezvoltarea metodelor de formalizare a cunoștințelor pentru introducerea lor în memoria computerului ca bază de cunoștințe); modelarea raționamentului (crearea de programe de calculator care imită logica gândirii umane la rezolvarea diverselor probleme).
Slide 9
Principalele domenii în care sunt aplicate metodele AI:
Recunoașterea modelelor Recunoașterea optică a caracterelor Recunoașterea scrisului de mână Recunoașterea vorbirii Recunoașterea feței Procesarea limbajului natural Traducerea automată Control neliniar și robotică Viziune automată, realitate virtuală și procesare a imaginilor Teoria jocurilor și planificare strategica Diagnosticare AI în jocuri și roboți în jocuri pe calculator Creativitatea mașinii Securitatea rețelei
Slide 10
Modele de funcționare a executorului formal și intelectual
