Чтобы посмотреть презентацию с картинками, оформлением и слайдами, скачайте ее файл и откройте в PowerPoint
на своем компьютере.
Текстовое содержимое слайдов презентации:
Презентация к конкурсу “Настоящие и будущие”Тема:”Развитие искусственного интеллекта”ГПОУ ТО “ Крапивинский лесхоз техникум “ПреподавательБлажевич Л.С.
Информация о ИИ в настоящие время Искусственный интеллект – дисциплина, изучающая возможность создания программ для решения задач, которые требуют определенных интеллектуальных усилий при выполнении их человеком.
В наше время искусственный интеллект (ИИ) необходим во всех сферах человеческой деятельности - управление, производство, образование и т.д. Конструируемые посредством этих технологий интеллектуальные системы призваны усилить мыслительные способности человека, помочь ему находить эффективные решения так называемых плохо формализованных и слабоструктурированных задач, характеризующихся наличием различного типа неопределенностей и огромными поисковыми пространствами.
Основное предпочтение в исследованиях отдается нейронным сетям. Нейронные сети представляют собой математическую структуру, имитирующую некоторые аспекты работы человеческого мозга и демонстрирующие такие его возможности, как способность к неформальному обучению, способность к обобщению и кластеризации неклассифицированной информации, способность самостоятельно строить прогнозы на основе уже предъявленных временных рядов. Самым главным отличием от других методов, например таких, как экспертные системы, является то, что нейронные сети в принципе не нуждаются в заранее известной модели, а строят ее сами только на основе предъявляемой информации. Именно поэтому нейронные сети и генетические алгоритмы вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации, управления. На практике нейронные сети используются в двух видах – как программные продукты, выполняемые на обычных компьютерах, и как специализированные аппаратно-программные комплексы. Основная задача нейрокомпьютеров - обработка образов, основанная на обучении. Подобно биологическим, искусственные нейронные сети нацелены на параллельную обработку широкополосных образов.
Следующей по значимости технологией являются эволюционные вычисления (ЭВ). ЭВ затрагивают практические проблемы самосборки, самоконфигурирования и самовосстановления систем, состоящих из множества одновременно функционирующих узлов. При этом удается применять научные достижения из области цифровых автоматов.
Другой аспект ЭВ - использование для решения повседневных задач автономных агентов в качестве персональных секретарей, управляющих личными счетами, ассистентов, отбирающих нужные сведения в сетях с помощью поисковых алгоритмов третьего поколения, планировщиков работ, личных учителей, виртуальных продавцов и т. д. Сюда же относится робототехника и все связанные с ней области. Основные направления развития - выработка стандартов, открытых архитектур, интеллектуальных оболочек, языков сценариев/запросов, методологий эффективного взаимодействия программ и людей
Следующая группа технологий, включающая нечеткую логику, обработку изображений и др., используется в управляющих системах, системах распознавания образов, системах масштаба реального времени, системах получения и обработки знаний и многих других. Данная группа технологий необходима при работе с большими объемами информации, её поиском, анализом, хранением и структурированием.Последняя группа технологий помогает решать ряд конкретных задач. Например, решение проблемы автоматизации на производстве путем введения робототехники на базе ИИ, так называемые автоматизированные киберзаводы. Или введение роботизированной техники в медицине позволит проводить точную диагностику или осуществлять очень сложные операции без непосредственного вмешательства человека.
Ключевым фактором, определяющим сегодня развитие ИИ-технологий и возможности их применения на практике, считается темп роста вычислительной мощности компьютеров, так как принципы работы человеческой психики по-прежнему остаются неясными. 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.
Искусственный интеллект в будущем
Искусственным интеллектом принято называть раздел информатики, который занимается изучением возможностей обеспечения разумных действий и рассуждений при помощи вычислительных систем и других искусственных устройств. В большинстве случаев, при этом, заранее известен алгоритм решения задач.Необходимо отметить, что в научных кругах не существует точного определения данной науки, потому как решения вопроса о статусе и природе человеческого мозга также не существует. Точно также отсутствует и точный критерий достижения вычислительными машинами «разумности», несмотря на то, что на первых этапах развития искусственного интеллекта использовались определенные гипотезы, в частности, тест Тьюринга (цель – определить, умеет ли машина мыслить).
Данная наука имеет тесные взаимосвязи с психологией, трансгуманизмом, нейрофизиологией. Подобно всем компьютерным наукам, она пользуется математическим аппаратом. Искусственный интеллект является довольно молодой областью исследований, начало которой было положено в 1956 году. В данный момент времени развитие этой науки находится в состоянии так называемого спада, когда достигнутые ране результаты применяются в различных областях науки, промышленности, в бизнесе и повседневной жизни.В настоящее время существует четыре основных подхода к изучению построения систем искусственного интеллекта: логистический, структурный, эволюционный и имитационный. Логистический подход в своей основе содержит так называемую Булеву алгебру, хорошо знакомую программистам. Большинство систем искусственного интеллекта, построенных по логистическому принципу, представляют собой определенную машину доказательства теорем: исходная информация содержится в виде аксиом, а логические выводы формулируются по правилам отношений между этими аксиомами. В каждой такой машине есть блок генерирования цели, причем система вывода доказывает эту цель как теорему. Эта система больше известна под названием экспертной системы.Структурный подход в качестве основы системы искусственного интеллекта использует моделирование структуры мозга человека. Среди первых подобных попыток необходимо отметить перцептрон Розенблатта. Основная структурная моделируемая единица – нейрон. Со временем возникли новые модели, которые в настоящее время известны, как нейронные сети.В случае использования эволюционного подхода при построении систем искусственного интеллекта, основная часть внимания уделяется, как правило, построению начальной модели, а также тем правилам, по которым эта модель может эволюционировать. Классическим примером эволюционного алгоритма является генетический алгоритм.
Еще одним проектом, который стартовал в 2010 году, является проект компании DARPA совместно с SRI International. Суть его заключается в разработках прорывного искусственного интеллекта, который будет способен обрабатывать и передавать данные, копируя механизмы работы человеческого мозга. Электронная адаптивная нейроморфная масштабируемая система SyNAPSE, по замыслу разработчиков, должна превзойти традиционные алгоритмы обработки данных и будет способна автономно заниматься изучением сложной среды.На данный момент военные пользуются искусственным интеллектом для обработки большого количества информации, в частности, данных разведки и видео. Вся эта информация должна быть быстро расшифрована и проанализирована. Для новой системы это не составит большого труда. Она будет использовать математическую логику, будет заниматься решением простых теорем на основе данных сенсоров, принимать решения и выполнять необходимые действия.Более того, Пентагон намерен использовать данную модель искусственного интеллекта в качестве виртуального личного помощника, который сможет реагировать на голосовую команду и выполнять функции секретаря. Напомним, ранее DARPA совместно с SRI International уже занимались разработками персонального помощника под названием CALO. Проект был завершен в 2009 году. Программа способна рассуждать, понимать инструкции, узнавать, объяснять свои действия, адекватно реагировать на неизвестную ситуацию и обсуждать проведение операции после ее завершения. Данная программа берет необходимые данные из контактов пользователя, его электронной почты, проектов и задач. Затем создается реляционная модель окружения пользователя, происходит обучение. В итоге Искусственный интеллект может вести переговоры и урегулировать конфликты от имени пользователя. К сожалению, данная программа работает только на персональном компьютере, не будучи интегрированной в робота.
В 2011 году в Японии был разработан первый прототип искусственного мозга. Искусственный интеллект может обрабатывать огромное количество информации, однако роботы еще не наделены способностью мыслить. Разработчики пока с этим не спешат…По мнению исследователей, роботы ближайшего будущего во многом будут похожи на людей: они смогут ходить на двух ногах, смогут различать лица, поддерживать беседу, выполняют просьбы, однако по своей сути – это всего лишь машины, подобные человеку. Все их действия подчинены заранее подготовленному алгоритму, а потому – примитивны. И только в том случае, если удастся реализовать технологию бимолекулярного вычисления, машины смогут мыслить и получат способность к творчеству. По словам разработчиков, новый механизм обработки информации очень напоминает работу человеческого мозга. В голове человека находятся миллионы нейронов, которые вступают в постоянное взаимодействие друг с другом. Суть новой технологии заключается в том, что каждая молекула может иметь до трех сотен направлений взаимосвязей. Таким образом, благодаря новой технологии машины смогут решать те задачи, которые в данный момент недоступны для них. По словам исследователей, новые разработки предполагается применить в области диагностики и лечения онкологических болезней: программируемые молекулярные системы будут вводиться в раковые клетки и трансформировать их в здоровые.
Моё мнение о ИИ в будущем.ИИ ждёт великое будущие даже сейчас ИИ достигла огромного прорыва. Какими бы ни были прогнозы на будущее, уже сейчас существуют некоторые проекты, на которые необходимо обратить внимание. Речь, в частности, идет о проекте по созданию искусственного мозга под названием «Голубой мозг». Разработкой проекта занимаются ученые-исследователи, представители Федеральной политехнической школы (Лозанна). Они сумели создать модель-схему расположения синапсов в головном мозге крыс. Как заявил директор проекта Генри Макрам, результаты оказались выше всяческих ожиданий. Вполне возможно, что исследователи в скором времени смогут ответить на многие вопросы, которые до настоящего времени беспокоили умы ученых: придет ли на смену человеческому разуму искусственный и будет ли он более высокоразвитым? Является ли человек замыкающим звеном в цепочке эволюции планеты? Я надеюсь что в скором будущем мы найдем ответы на эти и многие другие вопросы.
Cлайд 1
Cлайд 2
Искусственный интеллект – дисциплина, изучающая возможность создания программ для решения задач, которые требуют определенных интеллектуальных усилий при выполнении их человеком.
Cлайд 3
Наука под названием “искусственный интеллект” входит в комплекс компьютерных наук, а создаваемые на ее основе технологии относятся к информационным технологиям. Задачей этой науки является достижение разумных рассуждений и действий с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств. Цель исследований в области искусственного интеллекта – создание арсенала метапроцедур, достаточного для того, чтобы ЭВМ (или другие технические системы, например, роботы) могли находить по постановкам задач их решения.
Cлайд 4
Первые исследования, относящиеся к проблемам искусственного интеллекта, были предприняты почти сразу же после появления вычислительных машин. Само название новой науки возникло в конце 60-х годов XX века, а в 1969 году в Вашингтоне (США) состоялась первая Всемирная конференция по искусственному интеллекту.
Cлайд 5
Исследования в области искусственного интеллекта ведутся по двум направлениям: бионическое- попытки смоделировать с помощью искусственных систем психофизиологическую деятельность человеческого мозга с целью создания искусственного разума; 2) прагматическое - создание программ, позволяющих с использованием ЭВМ воспроизводить не саму мыслительную деятельность, а являющиеся ее результатами процессы. Здесь достигнуты важнейшие результаты, имеющие практическую ценность.
Cлайд 6
Первое направление - нейрокибернетика Базируется на аппаратном моделировании работы головного мозга человека, основой которого является большое число (около 14 миллиардов) связанных и взаимодействующих нервных клеток - нейронов. Еще в 1950-х годах было создано пороговое устройство для моделирования нервной клетки - персептрон. На первых ЭВМ малой производительности биологическую структуру мозга реализовать не удалось. Теперь микроэлектроника позволяет строить вычислительные структуры, состоящие из нескольких тысяч микропроцессоров - нейрокомпьютеры. Основная их особенность - способность менять внутреннюю структуру и тем самым обучаться, как человек.
Cлайд 7
Второе направление - прагматическое направление ИИ Дает результатом программное обеспечение ЭВМ для решения интеллектуальных задач. Это, прежде всего, естественно-языковые программы. Они позволяют: делать перевод текста с одного языка на другой, составлять рефераты больших документов, сочинять тексты для сказок и поэм, сценарии телесериалов (мыльные оперы). Музыкальные программы могут сочинять музыкальные произведения, проводить анализ готовых музыкальных произведений, имитировать различные исполнительские стили. Распознающие программы позволяют проверять правильность текста, распознавать символы рукописного текста при его сканировании. Анализаторы и синтезаторы звуков способны управлять голосом техническими устройствами, а также выдавать речевые сообщения. Многие игровые программы используют принципы ИИ. Знаменитый суперкомпьютер Deep Blue обыграл шахматного чемпиона мира Г. Каспарова.
Cлайд 8
Свойства систем искусственного интеллекта внутренная интерпретируемость - вместе с информацией в базе знаний представлены информационные структуры, позволяющие не только хранить знания, но и использовать их; структурированность - выполняются декомпозиция сложных объектов на более простые и установление связи между ними; связанность - отражаются закономерности относительно фактов, процессов, явлений и причинно-следственные отношения между ними; активность - на основе имеющихся знаний можно выводить (получать) новые знания.
Cлайд 9
Инструментальные средства систем искусственного интеллекта (СИИ). Первые СИИ создавались на алгоритмических языках широкого применения. Наиболее удобными оказались языки LISP и SmallTalk. В дальнейшем были созданы системы программирования на языках представления знаний. Они содержат собственные средства представления знаний и поддержки логического вывода. К числу таких языков можно отнести FRL, KRL,OPS5, LogLISP и Prolog. Наибольшее распространение из этих языков получили языки логического программирования Prolog и OSP5.
Cлайд 10
Экспертные системы Экспертная система (ЭС) - это система искусственного интеллекта, которая содержит знания опытных специалистов (экспертов) о некоторой предметной области и которая в пределах этой области способна принимать экспертные решения (давать совет, ставить диагноз, направлять действия пользователя).
Cлайд 11
Cлайд 12
Структурная схема экспертной системы Главной частью любой ЭС является база знаний - совокупность знаний по данной предметной области, почерпнутых из публикаций, а также введенных в процессе взаимодействия экспертов с ЭС. С помощью редактора базы знаний эксперт наполняет базу знаний (как бы передает ей свои знания, умения, навыки).
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
Домашнее задание Подготовить доклад по одной из нижеприведенных тем Роботы и искусственный интеллект Искусственный интеллект в играх Искусственный интеллект в фильмах и книгах Прогнозируемые последствия использования искусственного интеллекта Каковы направления использования искусственного интеллекта История развития искусственного интеллекта Искусственный интеллект в России
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.
Слайд 3 из презентации «Искусственный интеллект и базы знаний»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.
