Искусственный интеллект это программа для эвм

Единого ответа на вопрос чем занимается искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки. Обычно эти определения сводятся к следующим:

• ИИ изучает методы решения задач, которые требуют человеческого разумения. Исторически первый подход, который . Грубо говоря, речь идёт о том, чтобы научить ИИ решать тесты интеллекта. Это предполагает развитие способов решения задач по аналогии , методов знаний и умение их использовать.
• ИИ изучает методы решения задач, для которых не существует способов решения или они неприемлемы (из-за ограничений по времени, оперировать со знаниями, а самое главное — обучаться. В первую очередь речь идёт о том, чтобы признать класс 1990-х годов называется агентно-ориентированным подходом. Этот подход акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут интеллектуальному агенту выживать в принятия решений .

Непопулярные подходы [ ]

• Самый общий подход предполагает, что ИИ будет способен проявлять поведение, не отличающееся от человеческого, причём, в нормальных ситуациях. Эта идея является обобщением подхода теста Тьюринга, который утверждает, что машина станет разумной тогда, когда будет способна поддерживать разговор с обычным человеком, и тот не сможет понять, что говорит с машиной (разговор идёт по переписке).
• Подходы к изучению [ ]

1. Логический подход. Основой для логического подхода служит Булева алгебра. Каждый программист знаком с нею и с логическими операторами с тех пор, когда он осваивал оператор IF. Свое дальнейшее развитие Булева алгебра получила в виде экспертные системы). Мощность такой системы определяется возможностями генератора целей и машиной доказательства теорем. Добиться большей выразительности логическому подходу позволяет такое сравнительно новое направление, как перцептрон Френка Розенблатта. Основной моделируемой структурной единицей в перцептронах (как и в большинстве других вариантов моделирования мозга) является нейрон. Позднее возникли и другие коннекционисткие модели, которые большинству известны под термином нейронные сети (НС) и их реализации — нейрокомпьютеры. Эти модели различаются по строению отдельных нейронов, по топологии связей между ними и по алгоритмам обучения. Среди наиболее известных сейчас вариантов НС можно назвать НС с обратным распространением ошибки, сети Кохонена, сети Хопфилда, стохастические нейронные сети. В более широком смысле такой подход известен как вербализации нейронных сетей преобразуют модели структурного подхода в явные логические модели. [1] С другой стороны, ещё в Маккалок и Питтс показали, что нейронная сеть может реализовывать любую функцию [2] .
2. Эволюционный подход. При построении систем ИИ по данному подходу основное внимание уделяется построению начальной модели, и правилам, по которым она может изменяться (эволюционировать). Причем модель может быть составлена по самым различным методам, это может быть и НС и набор логических правил и любая другая модель. После этого мы включаем компьютер и он, на основании проверки моделей отбирает самые лучшие из них, на основании которых по самым различным правилам генерируются новые модели. Среди эволюционных алгоритмов классическим считается генетический алгоритм
3. Имитационный подход. Данный подход является классическим для кибернетики с одним из ее базовых понятий усиление интеллекта, рассматривает достижение ИИ в процессе эволюционной разработки как побочный эффект усиления человеческого интеллекта технологиями.

Направления исследований [ ]

Анализируя историю ИИ, можно выделить такое обширное направление как доказательство теорем, принятие решений и теория игр, планирование и диспетчеризация, обработка естественного языка, в рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов на «человеческом» языке. В частности, здесь ещё не решена проблема машинного перевода текстов с одного языка на другой.

Искусственный Интеллект Заменит Людей? Ч.1 | Маргулан Сейсембаев

Искусственный интеллект, нейросеть, алгоритм. Что же это и какая новая реальность нас ждёт?

В современном мире большую роль играет разработка методов тест Тьюринга связан с этим направлением. Согласно мнению многих учёных, важным свойством интеллекта является способность к обучению.

Таким образом, на первый план выходит инженерия знаний, объединяющая задачи получения знаний из простой машинное обучение — касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. Второе связано с созданием экспертных систем — программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме.

Большие и интересные достижения имеются в области моделирования биологических систем . Строго говоря, сюда можно отнести несколько независимых направлений. Нейронные сети используются для решения нечётких и сложных проблем, таких как разпознавание геометрических фигур или кластеризация объектов. Генетический подход основан на идее, что некий агента, взаимодействующего с внешней средой, называется агентным подходом. А если должным образом заставить массу «не очень интеллектуальных» агентов взаимодействовать вместе, то можно получить распознавание символов, рукописного текста , речи, анализ текстов . Особо стоит упомянуть компьютерное зрение, которое связано с машинным обучением и робототехникой. Вообще, нелинейное управление, интеллектуальные сильном и слабом ИИ.

История и современное положение дел [ ]

История [ ]

Основная статья: История искусственного интеллекта

Современное положение дел [ ]

Применение и перспективы развития [ ]

Применение ИИ [ ]

Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика) при игре на бирже и управлении собственностью. В августе 2001 года роботы выиграли у людей в импровизированном соревновании по трейдингу (BBC News, 2001). Методы распознавания образов, (включая, как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), медицинской диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности.

Разработчики Перспективы ИИ [ ]

См. также статью: Компьютеры пятого поколения

Просматриваются два направления развития ИИ:

• первое заключается в решении проблем связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека и их интеграции, которая реализована природой человека.
• второе заключается в создании Искусственного Разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества.

Связь с другими науками [ ]

Искусственный интеллект тесно связан с Философские вопросы [ ]

Основная статья: Философия искусственного интеллекта

Наука «о создании искусственного разума» не могла не привлечь внимание философов. С появлением первых интеллектуальных систем были затронуты фундаментальные вопросы о человеке и знании, а отчасти о мироустройстве. С одной стороны, они неразрывно связаны с этой наукой, а с другой — привносят в неё некоторый хаос. Среди исследователей ИИ до сих пор не существует какой-либо доминирующей точки зрения на критерии интеллектуальности, систематизацию решаемых целей и задач, нет даже строгого определения науки.

Может ли машина мыслить? [ ]

Наиболее горячие споры в философии искусственного интеллекта вызывает вопрос возможности мышления творения человеческих рук. Вопрос «Может ли машина мыслить?», который подтолкнул исследователей к созданию науки о моделировании человеческого разума, был поставлен 1950 году . Две основных точки зрения на этот вопрос носят названия гипотез сильного и слабого искусственного интеллекта.

Термин «сильный искусственный интеллект» ввел

Более того, такая программа будет не просто моделью разума; она в буквальном смысле слова сама и будет разумом, в том же смысле, в котором человеческий разум — это разум. [5]

Напротив, сторонники слабого ИИ предпочитают рассматривать программы лишь как инструмент, позволяющий решать те или иные задачи, которые не требуют полного спектра человеческих познавательных способностей.

В своем мысленном эксперименте «Китайская комната», Джон Сёрль показывает, что прохождение теста Тьюринга не является критерием наличия у машины подлинного процесса мышления.

9.Понятие об искусственном интеллекте. Интеллектуальные системы.

Искусственный интеллект (англ. – artificial intelligence) – это искусственные программные системы, созданные человеком на базе ЭВМ и имитирующие решение человеком сложных творческих задач в процессе его жизнедеятельности. По другому аналогичному определению, «искусственный интеллект» – это программы для ЭВМ, с помощью которых машина приобретает способность решать нетривиальные задачи и задавать нетривиальные вопросы”.

Различают два направления работ, составляющих искусственный интеллект (ИИ). Первое из этих направлений, которое можно условно назвать бионическим, имеет своей целью смоделировать деятельность мозга, его психофизиологические свойства, чтобы попытаться воспроизвести на ЭВМ или с помощью специальных технических устройств искусственный разум (интеллект). Второе (основное) направление работ в области ИИ, называемое иногда прагматическим, связано с созданием систем автоматического решения сложных (творческих) задач на ЭВМ без учета природы тех процессов, которые происходят в человеческом сознании при решении этих задач. Сравнение при этом осуществляется по эффективности результата, качеству полученных решений.

1) Существует цель, т.е. тот конечный результат, на который направлены мыслительные процессы человека («Цель заставляет человека думать»).

2) Человеческий мозг хранит огромное число фактов и правил их использования. Для достижения определенной цели надо только обратиться к нужным фактам и правилам.

3) Принятие решений всегда осуществляется на основе специального механизма упрощения, позволяющего отбрасывать ненужные (малосущественные) факты и правила, не имеющие отношения к решаемой в данный момент задаче, и, наоборот, выделять главные, наиболее значимые факты и правила, нужные для достижения цели.

4) Достигая цели, человек не только приходит к решению поставленной перед ним задачи, но и одновременно приобретает новые знания.

Построение универсальной системы ИИ, охватывающей все предметные области, является невозможным, так как это потребует бесконечного числа фактов и правил. Более реальной является задача создания таких систем ИИ, которые предназначены для решения задач в узко очерченной, конкретной проблемной области.

Рис. 5.1. Компоненты системы ИИ

Такие системы, использующие опыт и практические знания экспертов-специалистов в данной предметной области, называются экспертными системами (expert systems).

Применение экспертных систем оказывается чрезвычайно эффективным в самых различных областях человеческой деятельности (медицина, геология, электроника, нефтехимия, космические исследования и т.д.). Это объясняется рядом причин: во-первых, появляется возможность решения ранее не доступных, плохо формализуемых задач с привлечением нового, специально разработанного для этих целей математического аппарата (семантических сетей, фреймов, нечеткой логики и т.д.); во-вторых, создаваемые экспертные системы ориентированы на их эксплуатацию широким кругом специалистов (конечных пользователей), общение с которыми происходит в диалоговом режиме, с использованием понятной им техники рассуждений и терминологии конкретной предметной области; в-третьих, применение экспертной системы позволяет резко повысить эффективность решений, принимаемых рядовыми пользователями, за счет аккумуляции знаний в экспертной системе, в том числе знаний экспертов высшей квалификации.

Экспертная система включает базу знаний и подсистемы: общения, объяснения, принятия решений, накопления знаний. Через подсистему общения с экспертной системой связаны: конечный пользователь; эксперт – высококвалифицированный специалист, опыт и знания которого намного превосходят знания и опыт рядового пользователя; инженер по знаниям, знакомый с принципами построения экспертной системы и умеющий работать с экспертами в данной области, владеющий специальными языками описания знаний.

Системы управления, построенные на основе экспертных регуляторов, имитирующих действия человека-оператора в условиях неопределенности характеристик объекта и внешней среды, называются интеллектуальными системами управления (intelligent control systems).

Согласно другому аналогичному определению, интеллектуальной системой управления (ИСУ) является такая, которая обладает способностью понимать, рассуждать и изучать процессы, возмущения и условия функционирования. К изучаемым факторам при этом относятся, главным образом, характеристики процесса (статическое и динамическое поведение, характеристики возмущений, практика эксплуатации оборудования). Желательно, чтобы система сама накапливала эти знания, целенаправленно используя их для улучшения своих качественных характеристик.

Источник: studfile.net

Что такое искусственный интеллект?

Это способность компьютерной системы имитировать когнитивные способности человека, такие как обучение и решение задач.

Как работает искусственный интеллект (ИИ)?

Используя математические функции и логику, компьютерная система имитирует процессы изучения новых сведений и принятия решений у людей.

Компьютерная система с искусственным интеллектом делает прогнозы или принимает меры на основе закономерностей в существующих данных, а затем может обучаться на основе ошибок для повышения точности. Обученный ИИ обрабатывает новые сведения очень быстро и точно. Это полезно для сложных сценариев, таких как беспилотные автомобили, программы распознавания изображений и виртуальные помощники.

Связь ИИ с машинным обучением

Машинное обучение считается подмножеством ИИ. Машинное обучение ориентируется на анализ данных и обучение на их основе подобно человеческому мозгу. Это методика, которая помогает разрабатывать системы ИИ.

Связь ИИ с когнитивными API

API (прикладные программные интерфейсы) позволяют подключать приложения к другим системам, службам или приложениям. При использовании когнитивных API вы запрашиваете доступ к библиотеке интеллектуальных моделей, зависящих от домена.

Связь ИИ с обработкой и анализом данных

Как при использовании ИИ, так и при обработке и анализе данных выполняется объединение, анализ и сбор больших наборов данных. Но цели у этих процессов разные. ИИ ориентируется на принятие решений на основе данных. А при обработке и анализе данных из них извлекаются аналитические сведения с помощью математики, статистики и машинного обучения.

Связь ИИ с робототехникой

Робот обычно имеет как физическую форму, так и программное обеспечение, которое управляет им. Роботы, контролируемые программным обеспечением ИИ двигаются автономно, им не нужны прямые указания от человека. Но не всеми роботами управляет ИИ, и не все системы ИИ требуют физической формы.

Типы искусственного интеллекта

Узкий искусственный интеллект (узкий ИИ)

Узкий искусственный интеллект (иногда называется «слабым ИИ») — это способность компьютерной системы выполнять узкоспециализированные задачи лучше, чем человек.

Узкий ИИ — это самый высокий уровень развития ИИ, достигнутый человечеством на текущий момент. Любой пример ИИ, который сегодня можно увидеть в реальном мире, подпадает под эту категорию, включая автономные транспортные средства и персональных цифровых помощников. Даже если кажется, что ИИ самостоятельно мыслит в режиме реального времени, фактически он координирует несколько узких процессов и принимает решения в рамках предварительно определенной структуры. В «мышлении» ИИ нет осознания и эмоций.

Искусственный интеллект общего назначения (ИИ общего назначения)

Искусственный интеллект общего назначения (иногда называется «сильным ИИ» или «ИИ уровня человека») — это способность компьютерной системы превосходить людей при выполнении любой интеллектуальной задачи. Это тип ИИ, который можно увидеть в фильмах, где роботы осознанно мыслят и руководствуются собственными мотивами.

Теоретически компьютерная система, использующая ИИ общего назначения, сможет решать сложные задачи, выполнять оценку в неопределенных ситуациях, а также применять полученные знания для принятия решений. Творческие способности и воображение такой системы не будут уступать человеческим. Она сможет выполнять гораздо больше задач, чем узкий ИИ.

Искусственный суперинтеллект (ASI)

Компьютерная система с искусственным суперинтеллектом сможет превзойти человека практически в любой области, включая научные творческие способности, общие знания и социальные навыки.

Машинное обучение

Машинное обучение — это процедура, которой следуют компьютерные системы для реализации искусственного интеллекта. При этом с помощью алгоритмов выявляются закономерности в данных. На основе этих закономерностей создается модель данных для прогнозирования.

Модели машинного обучения обучаются на основе подмножеств данных. Если данные, используемые для обучения модели, точно представляют полный набор данных, который будет анализироваться, алгоритм позволяет вычислить более точные результаты. Если модель машинного обучения достаточно хорошо обучена для быстрого и точного выполнения задач, чтобы быть полезной и надежной, она реализует узкий ИИ.

Глубокое обучение

Глубокое обучение — это расширенный тип машинного обучения, в котором используются сети алгоритмов, имитирующие структуру мозга, называемые нейронными сетями. Глубокая нейронная сеть включает вложенные нейронные узлы. Поэтому при каждом вопросе, на который она отвечает, возникает набор связанных вопросов.

Для глубокого обучения обычно требуется большой набор данных. Учебные наборы для глубокого обучения иногда состоят из миллионов точек данных. После обучения глубокой нейронной сети на основе этих больших наборов данных она может справиться с более высоким уровнем неопределенности, чем неглубокая сеть. Это делает ее полезной для таких областей применения, как распознавание изображений, где с помощью ИИ нужно найти края фигуры для определения изображенного объекта. Кроме того, глубокое обучение лежит в основе ИИ, превосходящего мозг человека в сложных играх, таких как шахматы.

Примеры использования искусственного интеллекта

Компании по всему миру уже используют ИИ в самых разных приложениях. Отрасль интеллектуальных технологий активно развивается. Вот несколько примеров современного практического использования ИИ:

1. Беспилотные автомобили
2. Боты и цифровые помощники
3. Системы рекомендаций
4. Фильтры нежелательной почты
5. Технология умного дома
6. Анализ медицинских данных

Беспилотные автомобили

Один из наиболее сложных примеров применения ИИ в мире — это беспилотные автомобили и другие автономные транспортные средства. Эти системы координируют множество процессов для моделирования факторов, которыми руководствуются люди за рулем автомобиля. Они используют функцию распознавания изображений для определения знаков, сигналов, потока транспорта и препятствий. Такие системы оптимизируют маршруты, по которым движутся к назначению. Они отправляют и получают данные в режиме реального времени, чтобы заблаговременно выявлять проблемы и обновлять программное обеспечение.

Боты и цифровые помощники

Беседа — это естественный способ общения между людьми. С развитием технологии ИИ интерфейсы для общения становятся все более популярными. Некоторые интерфейсы узкоспециализированы. Их используют для одной задачи, например для резервирования билетов на фильмы или для компиляции потоков Twitter в одну историю. Другие же работают аналогично личным помощникам.

Они помогают справляться с самыми разными задачами. Но во всех интерфейсах для общения используется распознавание естественной речи (NLU) для интерпретации запросов (также известных как речевые фрагменты) и предоставления ответов с актуальной информацией.

Системы рекомендаций

Одна из наиболее распространенных областей применения ИИ — рекомендации на основе исторических данных. Например, если служба потоковой передачи мультимедиа предоставляет рекомендации по просмотру или прослушиванию, в ней используется ИИ для анализа того, что вы смотрели или слушали ранее, фильтрации всех доступных вариантов на основе их атрибутов и предоставления вам сведений о вариантах, которые заинтересуют вас с наибольшей вероятностью. Когда вы приобретаете что-то на веб-сайте и получаете рекомендации по добавлению в корзину аксессуаров или связанных продуктов, этот веб-сайт использует ИИ аналогичным образом.

Фильтры нежелательной почты

Многие платформы электронной почты используют ИИ, чтобы фильтровать нежелательную почту. Когда в систему приходит новое письмо, ИИ анализирует его на предмет сигналов, указывающих на нежелательную почту. Если сообщение электронной почты соответствует заданным критериям, оно отмечается как спам и помещается в карантин. Кроме того, система учитывает ваши действия (когда вы снимаете неправильно установленные флаги или отмечаете нежелательные сообщения электронной почты, которые не были определены фильтром), обучается и корректирует параметры.

Технология умного дома

Практически во всех средствах автоматизации в вашем доме используется ИИ. К примерам относятся интеллектуальные лампы, управлять которыми можно с помощью команд, интеллектуальные термостаты, которые изучают ваши предпочтения и автоматически настраиваются в течение дня, а также интеллектуальные пылесосы, которые учатся передвигаться по дому без указаний.

Анализ медицинских данных

Организации в отрасли здравоохранения по всему миру используют ИИ при исследовании, тестировании, диагностике, лечении и мониторинге. Некоторые из них применяют ИИ для анализа образцов ткани и обеспечения более точной диагностики. В некоторых компаниях с помощью ИИ анализируют данные клинических исследований и выявляют недочеты в планах лечения пациентов. Кроме того, химики используют ИИ для анализа миллиардов соединений, чтобы ускорить поиск и выявление подходящих кандидатов для клинических исследований.

Преимущества искусственного интеллекта

ИИ предоставляет реальные преимущества почти для всех отраслей. Вот несколько важных преимуществ, которые уже подтверждены различными компаниями.

Круглосуточная доступность

Интеллектуальные компьютерные системы не имеют таких биологических потребностей, как люди, и могут работать в течение дня без перерывов.

Обмен данными в большом масштабе

С помощью ботов и виртуальных агентов компании могут предоставлять дополнительные возможности и поддержку большему числу пользователей одновременно.

Автоматизация повторяющихся задач

При использовании ИИ для выполнения повторяющихся и длительных операций сотрудники предприятия могут сосредоточиться на более стратегически важных и приоритетных задачах.

Более быстрые и точные решения

ИИ сокращает число ошибок, вызванных человеческим фактором. Это делает технологию очень полезной в сценариях, которые требуют обработки больших объемов данных и множества сложных вычислений.

Более актуальные рекомендации

С помощью ИИ вы можете предоставлять более актуальные рекомендации и предложения своим клиентам в зависимости от их интересов и привычек.

Приступайте к экспериментам с использованием ИИ

Создавайте и обучайте модели машинного обучения, добавляйте в приложения средства аналитики и преобразуйте неструктурированную информацию в данные, доступные для поиска, с помощью интеллектуального анализа знаний. Приступайте к работе, воспользовавшись 12 службами ИИ, которые доступны бесплатно в течение 12 месяцев.

Источник: azure.microsoft.com