Искусственный интеллект модели проектирование разработка презентация. Презентация искусственный интеллект. Нейрокибернетика в Японии

Слайд 7

Может ли машина самостоятельно мыслить?

Разработчики систем ИИ как раз и пытаются научить машину, подобно человеку, самостоятельно строить программу своих действий, исходя из условий задачи.

Ставится цель превращение компьютера из формального исполнителя в интеллектуального исполнителя.

Слайд 8

Как создаются интеллектуальные системы

Системы искусственного интеллекта работают на основе заложенных в них баз знаний, а человеческое мышление основано на двух составляющих: запасе знаний и способностей к логическим рассуждениям.

Поэтому для создания интеллектуальных систем на компьютере нужно решить две задачи:

• моделирование знаний (разработка методов формализации знаний для ввода их в компьютерную память в качестве базы знаний);
• моделирование рассуждений (создание компьютерных программ, имитирующих логику человеческого мышления при решении разнообразных задач).

Слайд 9

Основные области, в которых применяются методы ИИ:

• Распознавание образов
• Оптическое распознавание символов
• Распознавание рукописного текста
• Распознавание речи
• Распознавание лиц
• Обработка естественного языка
• Машинный перевод
• Нелинейное управление и робототехника
• Машинное зрение, виртуальная реальность и обработка изображений
• Теория игр и стратегическое планирование
• Диагностика ИИ в играх и боты в компьютерных играх Машинное творчество
• Сетевая безопасность

Слайд 10

Модели функционирования формального и интеллектуального исполнителя

• Формальный исполнитель
• Интеллектуальный исполнитель
• Данные
• Программа
• Выполнение программы
• Результаты
• Данные
• Построение программы
• Выполнение программы
• Результаты

Слайд 11

Что должен знать компьютер?

Любая система ИИ работает в рамках какой-то определенной предметной области (медицинская диагностика, экономика и др.). Подобно специалисту компьютер должен обладать знаниями в данной области.

Знания в конкретной предметной области, определенным образом формализованные и заложенные в память ЭВМ, называются компьютерной базой данных.

Посмотреть все слайды

Впервые идею создания искусственного подобия человеческого разума выразил Раймунд Луллий

(1235-1315), который еще в XIV веке пытался создать машину для решения различных задач на основе всеобщей классификации понятий.

В XVII в. Готфрид Лейбниц (1646-1716) и Рене Декарт (1596-1650) независимо друг от друга развили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук.

Эти идеи легли в основу теоретических разработок в области создания искусственного интеллекта.

Развитие искусственного интеллекта после создания ЭВМ

Развитие ИИ как научного направления стало возможным только после создания ЭВМ

Это произошло в 40-х годах XXв.

В это же время Норберт Винер (1894-1964) создал свои основополагающие работы по новой науке – кибернетике .

Кибернеетика (от греч. - «искусство управления») - наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в различных системах, будь то машины, живые организмы или общество.

Термин «искусственный интеллект»

Термин «искусственный интеллект» (artificial intelligence) предложен в 1956 г. на

семинаре с аналогичным названием в

Станфордском университете США.

Вскоре после признания искусственного интеллекта самостоятельной отраслью науки прошло разделение на два основных направления: нейрокибернетику и кибернетику «черного ящика».

Основная идея нейрокибернетики

Единственный объект, способный мыслить – это человеческий мозг.

Поэтому любое «мыслящее устройство» должно каким-то образом воспроизводить его структуру.

Нейрокибернетика ориентирована на аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга.

Создавались элементы, аналогичные нейронам и их объединениям в функционирующие системы (нейроны – взаимодействующие между собой клетки мозга). Эти системы принято называть нейронными сетями .

Нейронные сети

Первые нейросети были созданы в конце 50-х гг. американскими учеными Г.Розенблаттом и П. Мак-Каллоком. Это были попытки создать системы, моделирующие человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом. Устройство – перцептрон .

В 70-80 гг. количество работ по этому направлению стало снижаться.

Нейрокибернетика в Японии

В середине 80-х гг. в Японии в рамках разработки компьютера 5-го поколения, основанного на знаниях, был создан компьютер 6-го поколения, или нейрокомпьютер .

В это время ограничения по памяти и быстродействию были практически сняты.

Появились транспьютеры – параллельные компьютеры, осуществляющие взаимодействие неограниченного количества микропроцессоров.

От транспьютеров до нейрокомпьютеров – один шаг.

Три современных подхода к созданию нейросетей

Аппаратный – создание специальных компьютеров, плат расширения, наборов микросхем, реализующих все алгоритмы.

Программный – создание программ и инструментариев, рассчитанных на высокопроизводительные компьютеры. Нейросети создаются в памяти компьютера, всю работу выполняют его собственные процессоры.

Гибридный – комбинация первых двух.

Кибернетика «черного ящика»

Основная идея – не имеет значения, как устроено «мыслящее устройство». Главное, чтобы на заданные входные сигналы оно реагировало также, как человеческий мозг.

Это направление было ориентировано на поиски алгоритмов решения интеллектуальных задач на существующих моделях компьютеров.

Искусственный интеллект Это наука и разработка интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных компьютерных программ, направленных на то, чтобы понять человеческий интеллект. При этом используемые методы не обязаны быть биологически правдоподобны. Это наука и разработка интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных компьютерных программ, направленных на то, чтобы понять человеческий интеллект. При этом используемые методы не обязаны быть биологически правдоподобны. Но проблема состоит в том, что неизвестно какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. А так как мы понимаем только некоторые механизмы интеллекта, то под интеллектом в пределах этой науки мы понимаем только вычислительную часть способности достигнуть целей в мире. Но проблема состоит в том, что неизвестно какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. А так как мы понимаем только некоторые механизмы интеллекта, то под интеллектом в пределах этой науки мы понимаем только вычислительную часть способности достигнуть целей в мире.

Логический подход Направлен на создание экспертных систем с логическими моделями баз знаний с использованием языка предикатов. Направлен на создание экспертных систем с логическими моделями баз знаний с использованием языка предикатов. Учебной моделью систем искусственного интеллекта в 1980-х годах был принят язык и система логического Пролог. Базы знаний, записанные на языке Пролог, представляют наборы фактов и правил логического вывода, записанных на языке логических предикатов. Учебной моделью систем искусственного интеллекта в 1980-х годах был принят язык и система логического Пролог. Базы знаний, записанные на языке Пролог, представляют наборы фактов и правил логического вывода, записанных на языке логических предикатов. Логическая модель баз знаний позволяет записывать не только конкретные сведения и данные в форме фактов на языке Пролог, но и обобщенные сведения с помощью правил и процедур логического вывода и в том числе логических правил определения понятий, выражающих определённые знания как конкретные и обобщенные сведения. Логическая модель баз знаний позволяет записывать не только конкретные сведения и данные в форме фактов на языке Пролог, но и обобщенные сведения с помощью правил и процедур логического вывода и в том числе логических правил определения понятий, выражающих определённые знания как конкретные и обобщенные сведения. В целом исследования проблем искусственного интеллекта в рамках логического подхода к проектированию баз знаний и экспертных систем направлено на создание, развитие и эксплуатацию интеллектульнных информационных систем,включая вопросы обучения студентов и школьников, а также подготовки пользователей и разработчиков таких интеллектуальных информационных систем. В целом исследования проблем искусственного интеллекта в рамках логического подхода к проектированию баз знаний и экспертных систем направлено на создание, развитие и эксплуатацию интеллектульнных информационных систем,включая вопросы обучения студентов и школьников, а также подготовки пользователей и разработчиков таких интеллектуальных информационных систем.

Агентно-ориентированный подход Последний подход, развиваемый с начала 1990-х, годов называется агентно-ориентированным подходом, или подходом, основанным на использовании интеллектуальных (рациональных) агентов. Согласно этому подходу, интеллект это вычислительная часть (грубо говоря, планирование) способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. Сама такая машина будет интеллектуальным агентом, воспринимающим окружающий его мир с помощью датчиков, и способной воздействовать на объекты в окружающей среде с помощью исполнительных механизмов. Последний подход, развиваемый с начала 1990-х, годов называется агентно-ориентированным подходом, или подходом, основанным на использовании интеллектуальных (рациональных) агентов. Согласно этому подходу, интеллект это вычислительная часть (грубо говоря, планирование) способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. Сама такая машина будет интеллектуальным агентом, воспринимающим окружающий его мир с помощью датчиков, и способной воздействовать на объекты в окружающей среде с помощью исполнительных механизмов. Этот подход акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут интеллектуальному агенту выживать в окружающей среде при выполнении его задачи. Так, здесь значительно сильнее изучаются алгоритмы поиска пути и принятия решений. Этот подход акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут интеллектуальному агенту выживать в окружающей среде при выполнении его задачи. Так, здесь значительно сильнее изучаются алгоритмы поиска пути и принятия решений.

Интуитивный подход Эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом, в статье «Вычислительные машины и разум» (англ. Computing Machinery and Intelligence), опубликованной в 1950 году в философском журнале «Mind». Целью данного теста является определение возможности искусственного мышления, близкого к человеческому. Эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом, в статье «Вычислительные машины и разум» (англ. Computing Machinery and Intelligence), опубликованной в 1950 году в философском журнале «Mind». Целью данного теста является определение возможности искусственного мышления, близкого к человеческому.. Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор». Все участники теста не видят друг друга. Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор». Все участники теста не видят друг друга. Самый общий подход предполагает, что ИИ будет способен проявлять поведение, не отличающееся от человеческого, причём, в нормальных ситуациях. Эта идея является обобщением подхода теста Тюринга, 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). Самый общий подход предполагает, что ИИ будет способен проявлять поведение, не отличающееся от человеческого, причём, в нормальных ситуациях. Эта идея является обобщением подхода теста Тюринга, 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).

Тест Тьюринга Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор». Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор». Все участники теста не видят друг друга. Если судья не может сказать определенно, кто из собеседников является человеком, то считается, что машина прошла тест. Чтобы протестировать именно интеллект машины, а не её возможность распознавать устную речь, беседа ведется в режиме «только текст», например, с помощью клавиатуры и экрана (компьютера-посредника). Переписка должна производиться через контролируемые промежутки времени, чтобы судья не мог делать заключения, исходя из скорости ответов. Во времена Тьюринга компьютеры реагировали медленнее человека. Сейчас это правило необходимо, потому что они реагируют гораздо быстрее, чем человек. Все участники теста не видят друг друга. Если судья не может сказать определенно, кто из собеседников является человеком, то считается, что машина прошла тест. Чтобы протестировать именно интеллект машины, а не её возможность распознавать устную речь, беседа ведется в режиме «только текст», например, с помощью клавиатуры и экрана (компьютера-посредника). Переписка должна производиться через контролируемые промежутки времени, чтобы судья не мог делать заключения, исходя из скорости ответов. Во времена Тьюринга компьютеры реагировали медленнее человека. Сейчас это правило необходимо, потому что они реагируют гораздо быстрее, чем человек. Пока ещё ни одна из существующих компьютерных систем не приблизилась к прохождению теста. Пока ещё ни одна из существующих компьютерных систем не приблизилась к прохождению теста.

Современный искусственный интеллект В настоящий момент в создании искусственного интеллекта наблюдается интенсивное перемалывание всех предметных областей, имеющих хоть какое-то отношение к ИИ, в базы знаний. Практически все подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа так и не подошла. В настоящий момент в создании искусственного интеллекта наблюдается интенсивное перемалывание всех предметных областей, имеющих хоть какое-то отношение к ИИ, в базы знаний. Практически все подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа так и не подошла. Исследования ИИ влились в общий поток технологий сингулярности (видового скачка, экспотенциального развития человека), таких как информатика, экспертные системы, нанотехнология, молекулярная биоэлектроника, теоретическая биология, квантовая теория. Исследования ИИ влились в общий поток технологий сингулярности (видового скачка, экспотенциального развития человека), таких как информатика, экспертные системы, нанотехнология, молекулярная биоэлектроника, теоретическая биология, квантовая теория. Результаты разработок в области ИИ вошли в высшее и среднее образование России в форме учебников информатики, где теперь изучаются вопросы работы и создания баз знаний, экспертных систем на базе персональных компьютеров на основе отечественных систем логического программирования, а также изучения фундаментальных вопросов математики и информатики на примерах работы с моделями баз знаний и экспертных систем в школах и вузах. Результаты разработок в области ИИ вошли в высшее и среднее образование России в форме учебников информатики, где теперь изучаются вопросы работы и создания баз знаний, экспертных систем на базе персональных компьютеров на основе отечественных систем логического программирования, а также изучения фундаментальных вопросов математики и информатики на примерах работы с моделями баз знаний и экспертных систем в школах и вузах.

Применение искусственного интеллекта Некоторые из самых известных интеллектуальных систем: Некоторые из самых известных интеллектуальных систем: Deep Blue победил чемпиона мира по шахматам. Матч Каспаров против суперЭВМ не принёс удовлетворения ни компьютерщикам, ни шахматистам, и система не была признана Каспаровым. Затем линия суперкомпьютеров IBM проявилась в проектах brute force BluGene (молекулярное моделирование) и моделирование системы пирамидальных клеток в швейцарском центре Blue Brain. Deep Blue победил чемпиона мира по шахматам. Матч Каспаров против суперЭВМ не принёс удовлетворения ни компьютерщикам, ни шахматистам, и система не была признана Каспаровым. Затем линия суперкомпьютеров IBM проявилась в проектах brute force BluGene (молекулярное моделирование) и моделирование системы пирамидальных клеток в швейцарском центре Blue Brain. MYCIN одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причем часто так же точно, как и доктора. MYCIN одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причем часто так же точно, как и доктора. 20Q проект, основанный на идеях ИИ, по мотивам классической игры «20 вопросов». Стал очень популярен после появления в Интернете на сайте 20q.net. 20Q проект, основанный на идеях ИИ, по мотивам классической игры «20 вопросов». Стал очень популярен после появления в Интернете на сайте 20q.net. Распознование речи. Системы такие как ViaVoice способны обслуживать потребителей. Распознование речи. Системы такие как ViaVoice способны обслуживать потребителей. Роботы в ежегодном турнире RoboCup соревнуются в упрощённой форме футбола. Роботы в ежегодном турнире RoboCup соревнуются в упрощённой форме футбола. Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика) при игре на бирже и управлении собственностью. 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. Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика) при игре на бирже и управлении собственностью. 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 компьютерных игр применяют ИИ в той или иной степени проработанности. Это образует понятие «Игровой искусственный интелект». Стандартными задачами ИИ в играх являются нахождение пути в двумерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее. Разработчики компьютерных игр применяют ИИ в той или иной степени проработанности. Это образует понятие «Игровой искусственный интелект». Стандартными задачами ИИ в играх являются нахождение пути в двумерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее.

ASIMO Asimo (сокращение от Advanced Step in Innovative MObility) робот -андроид. Создан корпорацией Хонда, в Центре Фундаментальных Технических Исследований Вако (Япония). Рост 130 см, масса 54 кг. Способен передвигаться со скоростью быстро идущего человека до 6 км/ч. Asimo (сокращение от Advanced Step in Innovative MObility) робот -андроид. Создан корпорацией Хонда, в Центре Фундаментальных Технических Исследований Вако (Япония). Рост 130 см, масса 54 кг. Способен передвигаться со скоростью быстро идущего человека до 6 км/ч. По информации 2007 года в мире существует 46 экземпляров АСИМО. Стоимость производства каждого из них не превышает одного миллиона долларов, а некоторых роботов можно даже взять в аренду, за $ в год (около $ в месяц). По информации 2007 года в мире существует 46 экземпляров АСИМО. Стоимость производства каждого из них не превышает одного миллиона долларов, а некоторых роботов можно даже взять в аренду, за $ в год (около $ в месяц). Представители Хонда говорят, что это правило только аренда, но не продажа иногда доставляет им проблемы. Например, во время демонстрации АСИМО некому арабскому шейху, инженерам было весьма непросто объяснить, что робот не продаётся в принципе ни за какие деньги Представители Хонда говорят, что это правило только аренда, но не продажа иногда доставляет им проблемы. Например, во время демонстрации АСИМО некому арабскому шейху, инженерам было весьма непросто объяснить, что робот не продаётся в принципе ни за какие деньги ASIMO способен различать людей по специальным карточкам, которые носятся на груди. Асимо умеет ходить по лестнице. ASIMO способен различать людей по специальным карточкам, которые носятся на груди. Асимо умеет ходить по лестнице.

Технология распознавания ASIMO С моделью АСИМО образца 2000 года Хонда добавила роботу массу функций, которые позволили ему лучше общаться с людьми. Эти функции делятся на пять категорий: С моделью АСИМО образца 2000 года Хонда добавила роботу массу функций, которые позволили ему лучше общаться с людьми. Эти функции делятся на пять категорий: Распознавание движущихся объектов Распознавание движущихся объектов У АСИМО в голову встроена видеокамера. С её помощью АСИМО может следить за перемещениями большого числа объектов, определяя дистанцию до них и направление. Практические применения этой функции следующие: способность следить за перемещениями людей (поворачивая камеру), способность следовать за человеком и способность «приветствовать» человека, когда он войдёт в пределы досягаемости. У АСИМО в голову встроена видеокамера. С её помощью АСИМО может следить за перемещениями большого числа объектов, определяя дистанцию до них и направление. Практические применения этой функции следующие: способность следить за перемещениями людей (поворачивая камеру), способность следовать за человеком и способность «приветствовать» человека, когда он войдёт в пределы досягаемости. Распознавание жестов Распознавание жестов АСИМО умеет также верно истолковывать движения рук, распознавая тем самым жесты. Вследствие этого можно отдавать АСИМО команды не только голосом, но и руками. Например, АСИМО понимает, когда собеседник собирается пожать ему руку, а когда машет рукой, говоря «До свидания». АСИМО может также распознавать указующие жесты, типа «иди вон туда». АСИМО умеет также верно истолковывать движения рук, распознавая тем самым жесты. Вследствие этого можно отдавать АСИМО команды не только голосом, но и руками. Например, АСИМО понимает, когда собеседник собирается пожать ему руку, а когда машет рукой, говоря «До свидания». АСИМО может также распознавать указующие жесты, типа «иди вон туда». Распознавание окружения Распознавание окружения АСИМО умеет распознавать предметы и поверхности, благодаря чему может действовать безопасно для себя и для окружающих. Например, АСИМО владеет понятием «ступенька» и не будет падать с лестницы, если его не столкнуть. Кроме того, АСИМО умеет двигаться, обходя людей, вставших у него на пути. АСИМО умеет распознавать предметы и поверхности, благодаря чему может действовать безопасно для себя и для окружающих. Например, АСИМО владеет понятием «ступенька» и не будет падать с лестницы, если его не столкнуть. Кроме того, АСИМО умеет двигаться, обходя людей, вставших у него на пути. Различение звуков Различение звуков Различение звуков происходит благодаря системе HARK , в которой используется массив из восьми микрофонов, расположенных на голове и теле андроида. Она обнаруживает, откуда пришёл звук, и отделяет каждый голос от внешнего шума. При этом ей не задаётся количество источников звука и их местоположение. На данный момент HARK, способна надёжно (70-80 % точности) распознавать три речевых потока то есть, ASIMO способен улавливать и воспринимать речь сразу трёх человек, что обычному человеку недоступно. Робот умеет откликаться на собственное имя, поворачивать голову к людям, с которыми говорит, а также оборачиваться на неожиданные и тревожные звуки такие, например, как звук падающей мебели. Различение звуков происходит благодаря системе HARK , в которой используется массив из восьми микрофонов, расположенных на голове и теле андроида. Она обнаруживает, откуда пришёл звук, и отделяет каждый голос от внешнего шума. При этом ей не задаётся количество источников звука и их местоположение. На данный момент HARK, способна надёжно (70-80 % точности) распознавать три речевых потока то есть, ASIMO способен улавливать и воспринимать речь сразу трёх человек, что обычному человеку недоступно. Робот умеет откликаться на собственное имя, поворачивать голову к людям, с которыми говорит, а также оборачиваться на неожиданные и тревожные звуки такие, например, как звук падающей мебели. Узнавание лиц Узнавание лиц АСИМО способен узнавать знакомые лица, даже во время движения. То есть, когда движется сам АСИМО, движется лицо человека, или движутся оба объекта. Робот может отличать примерно десять разных лиц. Как только АСИМО узнаёт кого-нибудь, он тут же обращается к узнанному по имени. АСИМО способен узнавать знакомые лица, даже во время движения. То есть, когда движется сам АСИМО, движется лицо человека, или движутся оба объекта. Робот может отличать примерно десять разных лиц. Как только АСИМО узнаёт кого-нибудь, он тут же обращается к узнанному по имени. Работа в сети Работа в сети АСИМО умеет пользоваться Интернетом и локальными сетями. АСИМО умеет пользоваться Интернетом и локальными сетями. После подключения к локальной сети дома, АСИМО сможет разговаривать с посетителями через домофоном, а потом докладывать хозяину, кто пришёл. После того как хозяин согласится принять гостей, АСИМО сумеет открыть дверь и довести посетителя до нужного места. После подключения к локальной сети дома, АСИМО сможет разговаривать с посетителями через домофоном, а потом докладывать хозяину, кто пришёл. После того как хозяин согласится принять гостей, АСИМО сумеет открыть дверь и довести посетителя до нужного места.

Андроид Андро́ид -человекоподобный робот. Слово происходит от греческого andr-, что означает «человек,мужчина, мужской», и суффикс -eides, который означает «подобный, схожий» (от eidos). Слово дроид робот из эпопеи «Звездные войны войны» Джордж Лукас получил путём сокращения от «андроид». Андро́ид -человекоподобный робот. Слово происходит от греческого andr-, что означает «человек,мужчина, мужской», и суффикс -eides, который означает «подобный, схожий» (от eidos). Слово дроид робот из эпопеи «Звездные войны войны» Джордж Лукас получил путём сокращения от «андроид». Первое упоминание термина андроид приписывается Альберту Кельнскому(1270 год). Значительную роль в популяризации термина сыграл французский писатель Филипп Огюст Матиас Вилье де Лиль-Адам Матиас (Mathias Villiers de lIsle-Adam) (), в своём произведении «Будущая Ева» («L"Ève future») для обозначения человекоподобного робота, описывая искусственную женщину Адали (Hadaly). Адали разговаривала с помощью фонографа, выдающего одну за другой классические цитаты. По другой версии слово андроид произошло от создателя первых механических игрушек Анри Дро. Первое упоминание термина андроид приписывается Альберту Кельнскому(1270 год). Значительную роль в популяризации термина сыграл французский писатель Филипп Огюст Матиас Вилье де Лиль-Адам Матиас (Mathias Villiers de lIsle-Adam) (), в своём произведении «Будущая Ева» («L"Ève future») для обозначения человекоподобного робота, описывая искусственную женщину Адали (Hadaly). Адали разговаривала с помощью фонографа, выдающего одну за другой классические цитаты. По другой версии слово андроид произошло от создателя первых механических игрушек Анри Дро.

Современные человекоподобные роботы Aiko робот-девушка с имитацией человеческих чувств: осязание, слух, речь, зрение. Aiko робот-девушка с имитацией человеческих чувств: осязание, слух, речь, зрение. Einstein Robot голова робота с внешностью Эйнштейна. Модель для тестирования и воспроизведения роботом человеческих эмоций. Einstein Robot голова робота с внешностью Эйнштейна. Модель для тестирования и воспроизведения роботом человеческих эмоций. EveR-1 робот, похожий на 20-летнею кореянку: её рост 1,6 метра, а вес около 50 килограммов. Ожидается, что машины вроде EveR смогут служить гидами, выдавая информацию в универмагах и музеях, а также развлекать детишек. EveR-1 робот, похожий на 20-летнею кореянку: её рост 1,6 метра, а вес около 50 килограммов. Ожидается, что машины вроде EveR смогут служить гидами, выдавая информацию в универмагах и музеях, а также развлекать детишек. HRP-4C робот-девушка, предназначенная для демонстрации одежды. Рост робота составляет 158 см, а вес вместе с батареями 43 кг. Что касается степеней свободы, их 42, к примеру, в области бёдер и шеи их по три, а в лице восемь, они дают возможность выражать эмоции. HRP-4C робот-девушка, предназначенная для демонстрации одежды. Рост робота составляет 158 см, а вес вместе с батареями 43 кг. Что касается степеней свободы, их 42, к примеру, в области бёдер и шеи их по три, а в лице восемь, они дают возможность выражать эмоции. Repliee R-1 человекоподобный робот с внешностью японской пятилетней девочки, предназначенная для ухода за пожилыми и недееспособными людьми. Repliee R-1 человекоподобный робот с внешностью японской пятилетней девочки, предназначенная для ухода за пожилыми и недееспособными людьми. Repliee Q2 робот-девушка под рабочим названием Repliee Q1expo был показан на международной выставке World Expo, проходившей в Айти (Aichi), Япония. На демонстрациях он исполнял роль телевизионного интервьюера, при этом постоянно взаимодействуя с людьми. В роботе были установлены всенаправленные камеры, микрофоны и датчики, которые позволяли Repliee Q2 без особых трудностей определять человеческую речь и жестикуляцию. Repliee Q2 робот-девушка под рабочим названием Repliee Q1expo был показан на международной выставке World Expo, проходившей в Айти (Aichi), Япония. На демонстрациях он исполнял роль телевизионного интервьюера, при этом постоянно взаимодействуя с людьми. В роботе были установлены всенаправленные камеры, микрофоны и датчики, которые позволяли Repliee Q2 без особых трудностей определять человеческую речь и жестикуляцию. Ибн Сина андроид, названный в честь древнего арабского философа и врача. Один из самых продвинутых современных (2010 год) андроидов. Говорит на арабском языке. Способен самостоятельно найти свое место в самолете, общаться с людьми. Распознает выражение лица говорящего и прибегает к соответствующей ситуации мимике. Его губы двигаются довольно монотонно, однако отмечается, что особенно хорошо у него получается поднимать брови и прищуривать глаза. Ибн Сина андроид, названный в честь древнего арабского философа и врача. Один из самых продвинутых современных (2010 год) андроидов. Говорит на арабском языке. Способен самостоятельно найти свое место в самолете, общаться с людьми. Распознает выражение лица говорящего и прибегает к соответствующей ситуации мимике. Его губы двигаются довольно монотонно, однако отмечается, что особенно хорошо у него получается поднимать брови и прищуривать глаза.

Перспективы Решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека Решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека Создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества Создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества

Проект голубой мозг Проект голубой мозг Может ли думающий, помнящий, принимающий решения и точно соответствующий биологическому мозг быть смоделирован с помощью суперкомпьютера? В подвале университета Лозанны в Швейцарии стоят четыре черных ящика размером с холодильник, наполненных 2000 микропроцессорами IBM, установленными повторяющимися рядами. Вместе они образуют процессорное ядро машины, способной выполнять 22.8 триллиона операций в секунду. Она не содержит подвижных частей и совершенно беззвучна. Когда компьютер включён, единственное, что вы можете услышать – это протяжное гудение мощных кондиционеров. Это – главный компьютер проекта Голубой Мозг. Может ли думающий, помнящий, принимающий решения и точно соответствующий биологическому мозг быть смоделирован с помощью суперкомпьютера? В подвале университета Лозанны в Швейцарии стоят четыре черных ящика размером с холодильник, наполненных 2000 микропроцессорами IBM, установленными повторяющимися рядами. Вместе они образуют процессорное ядро машины, способной выполнять 22.8 триллиона операций в секунду. Она не содержит подвижных частей и совершенно беззвучна. Когда компьютер включён, единственное, что вы можете услышать – это протяжное гудение мощных кондиционеров. Это – главный компьютер проекта Голубой Мозг. Название этого суперкомпьютера следует понимать буквально: каждый из его микрочипов: каждый из его процессоров запрограммирован, чтобы действовать, как реальный нейрон в реальном мозгу. Поведение этого компьютера воспроизводит, с шокирующей точностью, клеточные события, разворачивающиеся внутри мозга. «Это – первая модель мозга, построенная снизу вверх, - говорит Генри Маркрам, специалист по нейронаукам из Федерального Политехнического Института в Лозанне и директор проекта Голубой Мозг. Было предложено множество разнообразных моделей, но эта – единственная, которая является полностью биологически точной Мы начали нашу работу с самых базисных фактов о мозге». Название этого суперкомпьютера следует понимать буквально: каждый из его микрочипов: каждый из его процессоров запрограммирован, чтобы действовать, как реальный нейрон в реальном мозгу. Поведение этого компьютера воспроизводит, с шокирующей точностью, клеточные события, разворачивающиеся внутри мозга. «Это – первая модель мозга, построенная снизу вверх, - говорит Генри Маркрам, специалист по нейронаукам из Федерального Политехнического Института в Лозанне и директор проекта Голубой Мозг. Было предложено множество разнообразных моделей, но эта – единственная, которая является полностью биологически точной Мы начали нашу работу с самых базисных фактов о мозге».

До того, как проект Голубой Мозг был запущен, Маркрам сравнил его с проектом по расшифровке генома человека, что многим казалось смешным или разновидностью саморекламы. Когда он запустил проект летом 2005 года в виде совместного предприятия с IBM, тоже не было недостатка в скептиках. Учёные критиковали проект как дорогостоящий самообман, вопиющую растрату денег и талантов. Они утверждали, что нейронаука не нуждается в компьютерах; она нуждается в большем количестве молекулярных биологов. Терри Седжновски (Terry Sejnowski), прославленный специалист по вычислительным нейронаукам в Сэлк институте (Salk Institute), объявил о том, что проект Голубой Мозг обречён на провал, поскольку мозг слишком загадочен, чтобы его можно было смоделировать. Но отношение Маркрама к проблеме было другим. «Я хотел смоделировать мозг именно потому, что мы не понимаем его», - сказал он. «Лучший способ понять, как нечто работает – это построить это с нуля». До того, как проект Голубой Мозг был запущен, Маркрам сравнил его с проектом по расшифровке генома человека, что многим казалось смешным или разновидностью саморекламы. Когда он запустил проект летом 2005 года в виде совместного предприятия с IBM, тоже не было недостатка в скептиках. Учёные критиковали проект как дорогостоящий самообман, вопиющую растрату денег и талантов. Они утверждали, что нейронаука не нуждается в компьютерах; она нуждается в большем количестве молекулярных биологов. Терри Седжновски (Terry Sejnowski), прославленный специалист по вычислительным нейронаукам в Сэлк институте (Salk Institute), объявил о том, что проект Голубой Мозг обречён на провал, поскольку мозг слишком загадочен, чтобы его можно было смоделировать. Но отношение Маркрама к проблеме было другим. «Я хотел смоделировать мозг именно потому, что мы не понимаем его», - сказал он. «Лучший способ понять, как нечто работает – это построить это с нуля». В настоящий момент проект Голубой Мозг находится на критическом распутье. Первая фаза проекта – «фаза доказательства возможности» – подходит к концу. Большинство возражений скептиков было опровергнуто. Потребовалось меньше двух лет для суперкомпьютера Голубой Мозг, чтобы симулировать нейрокортикальную колонку, которая является микроскопическим кусочком мозга, содержащим около нейронов, с 30 миллионами синоптических соединений между ними. «Колонка построена и работает», - заявил Маркрам, - теперь нам только надо масштабировать её». Учёные проекта Голубой Мозг уверены, что в течение ближайших нескольких лет им удастся симулировать мозг целиком. Если мы сделаем этот мозг правильно, он будет делать всё», – говорит Маркрам. Я спрашиваю, включает ли это в себя самосознание: можно ли вселить дух в машину? «Когда я говорю всё, я имею в виду всё», - говорит Маркрам, и озорная улыбка загорается у него на лице. В настоящий момент проект Голубой Мозг находится на критическом распутье. Первая фаза проекта – «фаза доказательства возможности» – подходит к концу. Большинство возражений скептиков было опровергнуто. Потребовалось меньше двух лет для суперкомпьютера Голубой Мозг, чтобы симулировать нейрокортикальную колонку, которая является микроскопическим кусочком мозга, содержащим около нейронов, с 30 миллионами синоптических соединений между ними. «Колонка построена и работает», - заявил Маркрам, - теперь нам только надо масштабировать её». Учёные проекта Голубой Мозг уверены, что в течение ближайших нескольких лет им удастся симулировать мозг целиком. Если мы сделаем этот мозг правильно, он будет делать всё», – говорит Маркрам. Я спрашиваю, включает ли это в себя самосознание: можно ли вселить дух в машину? «Когда я говорю всё, я имею в виду всё», - говорит Маркрам, и озорная улыбка загорается у него на лице.

Искусственная нервная система Российские ученые сделали первый шаг в создании искусственного интеллекта, создав искусственную нервную систему на примере червя. Российским ученым удалось создать искусственную нервную систему, что является первым шагом к созданию искусственного интеллекта. Российские ученые сделали первый шаг в создании искусственного интеллекта, создав искусственную нервную систему на примере червя. Российским ученым удалось создать искусственную нервную систему, что является первым шагом к созданию искусственного интеллекта. Для этого они досконально изучили тело червя, обладающего простейшими нервами. Затем с помощью компьютера построили его виртуальную модель и воссоздали всю структуру его нервной системы. На видео видно, как под микроскопом то дергается, то застывает, то сворачивается клубком прозрачный червь. Для ученых, изучающих работу мозга, это видео - как голливудский блокбастер. "Червь - не герой компьютерной игры, поведение которого запрограммировано заранее. Его действия непредсказуемы, как у живого... Это еще не искусственный интеллект, но уже искусственная нервная система", - поясняют ученые. Для этого они досконально изучили тело червя, обладающего простейшими нервами. Затем с помощью компьютера построили его виртуальную модель и воссоздали всю структуру его нервной системы. На видео видно, как под микроскопом то дергается, то застывает, то сворачивается клубком прозрачный червь. Для ученых, изучающих работу мозга, это видео - как голливудский блокбастер. "Червь - не герой компьютерной игры, поведение которого запрограммировано заранее. Его действия непредсказуемы, как у живого... Это еще не искусственный интеллект, но уже искусственная нервная система", - поясняют ученые. Научный сотрудник Института систем информатики СО РАН имени А. П. Ершова Андрей Пальянов рассказывает: "Вот эти серые конусообразные штуковины символизируют мышцы нейронов имеют объект и 95 мышечных клеток - все они здесь представлены, а маленькие сферы и соединения между ними - это те самые нейроны". Научный сотрудник Института систем информатики СО РАН имени А. П. Ершова Андрей Пальянов рассказывает: "Вот эти серые конусообразные штуковины символизируют мышцы нейронов имеют объект и 95 мышечных клеток - все они здесь представлены, а маленькие сферы и соединения между ними - это те самые нейроны". Сначала ученые построили в виртуальном пространстве тело червя. Все пропорции соблюдены, даже форма и принцип сокращения мышц такие же, как у настоящей нематоды. Но чтобы это тело оживить, нужно было перенести в компьютер всю структуру нервной системы. "Живая нематода включает такие системы, которые мы не можем пока воспроизводить - это система пищеварения, размножения, деления клеток", - говорит ученый. По его словам, объем мозга человека - десять в одиннадцатой степени нейронов. Это настолько много, что сегодня невозможно представить компьютер, который способен вместить весь человеческий мозг, если бы его удалось оцифровать.
General Motors предлагает заменить авто на самокаты с ИИ. Американская компания General Motors уже знает каким будет авто будущего. Они уже предоставили к всеобщему вниманию концептуальный новейший аппарат EN-V. Для этой модели характерны своеобразные особенности: очень маленькие размеры, всего два колеса, которые располагаются параллельно, и самый большой плюс наибольшая автономность от действий человека. На данный момент многие пытаются представить какое будет авто в будущем, General Motors подошла к этому вплотную, следуя по экологическому пути. По сообщению Auto car General Motors создали EN-V вместе с китайской фирмой SAIC. П о мнению многих эта модель по радикальности пришла на смену гибридному Chevrolet Volt. Есть три версии, и основу каждой составляет шаболда платформа. Высота каждой перемены 1,82 м, ширина - 1,21м, длина – 1,21м. Вес меньше 400кг. Материал изготовления плавность и карбон. Американская компания General Motors уже знает каким будет авто будущего. Они уже предоставили к всеобщему вниманию концептуальный новейший аппарат EN-V. Для этой модели характерны своеобразные особенности: очень маленькие размеры, всего два колеса, которые располагаются параллельно, и самый большой плюс наибольшая автономность от действий человека. На данный момент многие пытаются представить какое будет авто в будущем, General Motors подошла к этому вплотную, следуя по экологическому пути. По сообщению Auto car General Motors создали EN-V вместе с китайской фирмой SAIC. П о мнению многих эта модель по радикальности пришла на смену гибридному Chevrolet Volt. Есть три версии, и основу каждой составляет шаболда платформа. Высота каждой перемены 1,82 м, ширина - 1,21м, длина – 1,21м. Вес меньше 400кг. Материал изготовления плавность и карбон. Специфичная компиляция является главной необычностью. Из-за наличия 2-х кар EN-V очень похож на велосипед Segway, который благодаря гидроскопическим, жидкостным датчикам может предопределять нарушение баланса. Также их сходство в полном отсутствии кабины. Но главный плюс в маневренности. В этой модели два места сидения находятся внутри. Мощность электромотора, который приводит в действие ролики, составляет 3 кВт. А питает его ионо- литийное подразделение. Модель регулируется не только с помощью электросвязи автономно, но и газом и тормозами вместе с ручным приводом. General Motors обещает скорость модели всего лишь в 40 км/ч. Большинство считает, что это очень мало для современных мегаполисов. Конечно, миниатюрные размеры и высокая маневренность является большим плюсом. Но достаточно ли этого для авто будущего? EN-V является экологичным, футуристичным и практичным. Благодаря уникальности внутренних резервов эта модель может вполне самостоятельно передвигаться на автопилоте. В этом случае аппарат сам сможет принимать альтернативные маршруты в пробках огромных мегаполисов, без вмешательства водителя. Малые габариты и маневренность не стали помехой для достаточной безопасности, как водителя, так и пассажира. Так что вероятность ДТП значительно снижена. Конечно, модель нуждается еще в доработке. И встает вопрос серийное производство будет велико? Ведь водители не особо хотят менять свои авто на EN-V. Специфичная компиляция является главной необычностью. Из-за наличия 2-х кар EN-V очень похож на велосипед Segway, который благодаря гидроскопическим, жидкостным датчикам может предопределять нарушение баланса. Также их сходство в полном отсутствии кабины. Но главный плюс в маневренности. В этой модели два места сидения находятся внутри. Мощность электромотора, который приводит в действие ролики, составляет 3 кВт. А питает его ионо- литийное подразделение. Модель регулируется не только с помощью электросвязи автономно, но и газом и тормозами вместе с ручным приводом. General Motors обещает скорость модели всего лишь в 40 км/ч. Большинство считает, что это очень мало для современных мегаполисов. Конечно, миниатюрные размеры и высокая маневренность является большим плюсом. Но достаточно ли этого для авто будущего? EN-V является экологичным, футуристичным и практичным. Благодаря уникальности внутренних резервов эта модель может вполне самостоятельно передвигаться на автопилоте. В этом случае аппарат сам сможет принимать альтернативные маршруты в пробках огромных мегаполисов, без вмешательства водителя. Малые габариты и маневренность не стали помехой для достаточной безопасности, как водителя, так и пассажира. Так что вероятность ДТП значительно снижена. Конечно, модель нуждается еще в доработке. И встает вопрос серийное производство будет велико? Ведь водители не особо хотят менять свои авто на EN-V.

Мобильная связь и ИИ Победителем конкурса Project Bluesky, целью которого ставилось «создание лучшего телефона среди всех». И Кристина Ферраз (Christina Ferraz) его создала. Победителем конкурса Project Bluesky, целью которого ставилось «создание лучшего телефона среди всех». И Кристина Ферраз (Christina Ferraz) его создала. Данный телефон поддерживает распознавание пользователя по отпечаткам пальцев, которое, в свою очередь, активизирует его учетную запись, в то время как в неактивном режиме устройство представляет собой пустую блеклую поверхность. Данный телефон поддерживает распознавание пользователя по отпечаткам пальцев, которое, в свою очередь, активизирует его учетную запись, в то время как в неактивном режиме устройство представляет собой пустую блеклую поверхность. В рабочем же режиме интерфейс устройства представляет собой настоящую трехмерную систему, использующую искусственный интеллект для изменения внешнего вида настроек и приложений, а также в соответствии с предпочтениями пользователей и использованными шаблонами. И, наконец, главным достоинством устройства является его сенсорный дисплей с «вырастающими» клавишами (вот это действительно трехмерный интерфейс, осязаемый, а не нарисованный).

Заключение Ключевым фактором, определяющим сегодня развитие ИИ-технологий, считается темп роста вычислительной мощности компьютеров, так как принципы работы человеческой психики по-прежнему остаются неясными (на доступном для моделирования уровне детализации). Поэтому тематика ИИ-конференций выглядит достаточно стандартно и по составу почти не меняется уже довольно давно. Но рост производительности современных компьютеров в сочетании с повышением качества алгоритмов периодически делает возможным применение различных научных методов на практике. Так случилось с интеллектуальными игрушками, так происходит с домашними роботами. Ключевым фактором, определяющим сегодня развитие ИИ-технологий, считается темп роста вычислительной мощности компьютеров, так как принципы работы человеческой психики по-прежнему остаются неясными (на доступном для моделирования уровне детализации). Поэтому тематика ИИ-конференций выглядит достаточно стандартно и по составу почти не меняется уже довольно давно. Но рост производительности современных компьютеров в сочетании с повышением качества алгоритмов периодически делает возможным применение различных научных методов на практике. Так случилось с интеллектуальными игрушками, так происходит с домашними роботами. Снова будут интенсивно развиваться временно забытые методы простого перебора вариантов (как в шахматных программах), обходящиеся крайне упрощенным описанием объектов. Но с помощью такого подхода (главный ресурс для его успешного применения - производительность) удастся решить, как ожидается, множество самых разных задач (например, из области криптографии). Уверенно действовать автономным устройствам в сложном мире помогут достаточно простые, но ресурсоемкие алгоритмы адаптивного поведения. При этом ставится цель разрабатывать системы, не внешне похожие на человека, а действующие, как человек. Снова будут интенсивно развиваться временно забытые методы простого перебора вариантов (как в шахматных программах), обходящиеся крайне упрощенным описанием объектов. Но с помощью такого подхода (главный ресурс для его успешного применения - производительность) удастся решить, как ожидается, множество самых разных задач (например, из области криптографии). Уверенно действовать автономным устройствам в сложном мире помогут достаточно простые, но ресурсоемкие алгоритмы адаптивного поведения. При этом ставится цель разрабатывать системы, не внешне похожие на человека, а действующие, как человек. Ученые пытаются заглянуть и в более отдаленное будущее. Можно ли создать автономные устройства, способные при необходимости самостоятельно собирать себе подобные копии (размножаться)? Способна ли наука создать соответствующие алгоритмы? Сможем ли мы контролировать такие машины? Ответов на эти вопросы пока нет. Продолжится активное внедрение формальной логики в прикладные системы представления и обработки знаний. В то же время такая логика не способна полноценно отразить реальную жизнь, и произойдет интеграция различных систем логического вывода в единых оболочках. При этом, возможно, удастся перейти от концепции детального представления информации об объектах и приемов манипулирования этой информацией к более абстрактным формальным описаниям и применению универсальных механизмов вывода, а сами объекты будут характеризоваться небольшим массивом данных, основанных на вероятностных распределениях характеристик. Ученые пытаются заглянуть и в более отдаленное будущее. Можно ли создать автономные устройства, способные при необходимости самостоятельно собирать себе подобные копии (размножаться)? Способна ли наука создать соответствующие алгоритмы? Сможем ли мы контролировать такие машины? Ответов на эти вопросы пока нет. Продолжится активное внедрение формальной логики в прикладные системы представления и обработки знаний. В то же время такая логика не способна полноценно отразить реальную жизнь, и произойдет интеграция различных систем логического вывода в единых оболочках. При этом, возможно, удастся перейти от концепции детального представления информации об объектах и приемов манипулирования этой информацией к более абстрактным формальным описаниям и применению универсальных механизмов вывода, а сами объекты будут характеризоваться небольшим массивом данных, основанных на вероятностных распределениях характеристик. Сфера ИИ, ставшая зрелой наукой, развивается постепенно - медленно, но неуклонно продвигаясь вперед. Поэтому результаты достаточно хорошо прогнозируемы, хотя на этом пути не исключены и внезапные прорывы, связанные со стратегическими инициативами. Например, в 80-х годах национальная компьютерная инициатива США вывела немало направлений ИИ из лабораторий и оказала существенное влияние на развитие теории высокопроизводительных вычислений и ее применение во множестве прикладных проектов. Такие инициативы будут появляться скорее всего на стыках разных математических дисциплин - теории вероятности, нейронных сетей, нечеткой логики. Сфера ИИ, ставшая зрелой наукой, развивается постепенно - медленно, но неуклонно продвигаясь вперед. Поэтому результаты достаточно хорошо прогнозируемы, хотя на этом пути не исключены и внезапные прорывы, связанные со стратегическими инициативами. Например, в 80-х годах национальная компьютерная инициатива США вывела немало направлений ИИ из лабораторий и оказала существенное влияние на развитие теории высокопроизводительных вычислений и ее применение во множестве прикладных проектов. Такие инициативы будут появляться скорее всего на стыках разных математических дисциплин - теории вероятности, нейронных сетей, нечеткой логики.

Cлайд 1

Cлайд 2

Cлайд 3

Cлайд 4

Cлайд 5

Cлайд 6

Cлайд 7

Cлайд 8

Cлайд 9

Cлайд 10

Cлайд 11

Cлайд 12

Примеры экспертных систем Экспертная система MYCIN (Станфордский университет) -одна из первых и наиболее известных ЭС, разработана в середине 1970-х годов прошлого века. Она предназначена для диагностики инфекционных заболеваний. Экспертная система JUDITH создана в 1975 г. в Гейдельбергском и Дармштадском университетах, позволяет получать юристам экспертные заключения по гражданским делам. Экспертная система INTERNIST диагностирует несколько сотен болезней с точностью, которая сопоставима с точностью диагноза, сделанного квалифицированным врачом. Экспертная система Management Advisor помогает руководителю в планировании своей коммерческой деятельности. Экспертная система EXPERTAX готовит рекомендации ревизорам и налоговым специалистам в подготовке расчетов по налогам и подготовке финансовых деклараций. База знаний отражает опыт свыше двадцати экспертов. Экспертная система PROSPECTOR - помогает геологам в поиске полезных ископаемых. В ЭВМ вводятся карты, обзоры местности, ответы на вопросы, которые задаются геологам.

Cлайд 15

Искусственный интеллект. В 60-х годах XX века появился новый раздел информатики, который получил название «Искусственный интеллект». В энциклопедическом словаре написано: «Интеллект (от лат. intellectus - познание, понимание, рассудок) - способность мышления, рационального познания». В полной мере эта способность свойственна лишь людям. Предметом изучения науки «Искусственный интеллект» является человеческое мышление. Ученые ищут ответ на вопрос: как человек мыслит? Цель этих исследований состоит в том, чтобы создать модель человеческого интеллекта и реализовать ее на компьютере. Несколько упрощенно, вышеназванная цель звучит так: - Научить машину мыслить. Приступая к решению какой-то проблемы, человек часто не имеет четкой программы действий. Эту программу он строит сам в ходе работы. Например, при игре в шахматы шахматист знает правила игры, имеет цель - выиграть партию. Его действия не запрограммированы заранее. Они зависят от действий соперника, от складывающейся позиции на доске, от сообразительности и личного опыта шахматиста. Существует много других видов человеческой деятельности, которые нельзя запрограммировать заранее. Напри­мер, сочинение музыки и стихов, доказательство теоремы, литературный перевод с иностранного языка, диагностика и лечение болезней и многое другое. Вам хорошо известно, что любую работу компьютер выполняет по программе. Программы пишут люди, а компьютер формально их выполняет. Разработчики систем искусственного интеллекта как раз и пытаются научить машину, подобно человеку, самостоятельно строить программу своих действий, исходя из условия задачи. Можно еще сказать так: ставится цель превращения компьютера из формального исполнителя в интеллектуального исполнителя.

Размеры: 720 х 540 пикселей, формат: .jpg. Чтобы бесплатно скачать слайд для использования на уроке, щёлкните на изображении правой кнопкой мышки и нажмите «Сохранить изображение как...». Скачать всю презентацию «Искусственный интеллект и базы знаний.ppt» можно в zip-архиве размером 180 КБ.

Информационные системы

«Информационное обеспечение ИС» - Базовые понятия ERD. Генерация кода. Связь изображается линией. Ключи. Индексы. Экземпляр. Масштабирование. Отображение модели данных. Уникальные имя и номер. Домены. Метод IDEFI. Типы сущностей и иерархия наследования. Список выбора. Сущности и атрибуты. Связи. Прямое и обратное проектирование. Моделирование данных.

«Понятие информационной системы» - Всякая система имеет определенное назначение (функцию, цель). Антарктида покрыта вечным льдом. Прилагательное выражает свойство. Понятие системы. Разноименные полюса магнита притягиваются, а одноименные – отталкиваются. Бермудские острова омываются Атлантическим океаном. Задание 2 Составить личный гороскоп.

«Информация, информационная система» - Классификация информационных систем. Классификация. Прикладная программная подсистема. Файл-сервер. Эффективность. Новшества. Управление маркетингом. Информационные системы. Примеры реализации информационных систем. Факторы. Требования, предъявляемые к информационным системам.

«Обслуживание информационных систем» - Характеристики. Испытания проводятся в различных целях и разных режимах. Период функционирования ИС. Эксплуатация ИС. Структура фонда «машинного времени». Модели ЖЦ ИС. Особенности использования ресурсов ИС. Процесс изменения. Совокупность технологических элементов. Особенность ИС. Обслуживание ИС. Физический износ.

«Администрирование информационных систем» - Анализ и настройка безопасности. Команды управления пользователями. Администраторы. Безопасность в Active Directory. Код безопасности. Схема Kerberos. Графический интерфейс управления пользователями. Защита Active Directory. Командный интерфейс. Стандартные шаблоны безопасности. Защита. Безопасность по умолчанию.

«Информационные системы» - Однако почти сразу на появление компьютеров обратили внимание бизнесмены. Откуда берутся данные во внешнем хранилище? Введение в информационные системы. Задачи, решаемые информационными системами. Другие выполняют операции, связанные с выборкой из базы данных. Дистанционное образование. Третьи делают и то и другое.