Автоматическое создание презентации на основе искусственного интеллекта. Презентация на тему «Искусственный интеллект. Развитие искусственного интеллекта после создания ЭВМ

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. 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.

Слайд 2

Искусственный интеллект(ИИ) – раздел информатики, изучающий задачи имитации человеческого

мышления

Слайд 3

Как человек мыслит?

Над этим вопросом задумываются ученые всех стран.

Цель их исследований состоит в том, чтобы создать модель человеческого интеллекта и реализовать её на компьютере.

Несколько упрощенно, выше названная цель звучит так:

Научить машину мыслить.

Слайд 4

Цель создания Искусственного Интеллекта

построение универсальной, предназначенной для решения определенных типов задач компьютерной интеллектуальной системы, которая находила бы решения всех (или хотя бы большинства) неформализованных задач, с эффективностью сравнимой с человеческой или превосходящей его

Слайд 5

Основные подхода к разработке ИИ:

нисходящий (англ. Top-Down AI), семиотический - создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;

восходящий (англ. Bottom-Up AI), биологический - изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер.

Слайд 6

Виды деятельности человека

Существует много видов деятельности человека, которые нельзя запрограммировать заранее.

Например:

• сочинение музыки и стихов,
• доказательство теоремы,
• литературный перевод с иностранного языка,
• диагностика и лечение болезни и многое другое.

1 из 24

Презентация на тему: Искусственный интеллект

№ слайда 1

Описание слайда:

Искусственный интеллект Intellectus (от лат. познание, понимание, рассудок) – способность мышления, рационального познания.Предметом изучения науки «искусственный интеллект» является человеческое мышление. Ученые ищут ответ на вопрос: как человек мыслит? Цель этих исследований – создать модель человеческого интеллекта и реализовать ее на компьютере.(Иначе: научить машину мыслить).

№ слайда 2

Описание слайда:

№ слайда 3

Описание слайда:

Искусственный интеллект - основная функция Пятидесятые годы оказались свидетелями появления на горизонте послевоенной науки сверхновой звезды - Кибернетики, ее стремительного взлета и столь же быстрого распада на части, с одной из которых связано рождение искусственного интеллекта (ИИ). И хотя с броским именем новорожденного связывались (и продолжают связываться) самые разные надежды, достаточно скоро стало ясно, что как широко ни толкуй эту область, ядром ее должен стать аппарат представления и обработки знаний.

№ слайда 4

Описание слайда:

При этом наиболее честолюбивые апологеты считают, что цель искусственного интеллекта - формирование аппарата метазнаний, способного объединить философию, психологию, математику и распространить “новый порядок” симбиоза человека и компьютера на все науки, виды деятельности и даже искусство. Таким образом, оказалось, что основная задача ИИ - развитие формальных средств представления и обработки знаний - весьма близка к функции самой математики.

№ слайда 5

Описание слайда:

Однако в их методологических позициях есть достаточно существенная разница: занимаясь теорией и развитием формальных аппаратов, математика лишь на периферии уделяет внимание применению этих аппаратов к проблематике других дисциплин; для методологии искусственного интеллекта характерно обратное направление - от изучения различных форм знаний к разработке комплекса формальных средств, покрывающего в идеале весь спектр областей деятельности.

№ слайда 6

Описание слайда:

№ слайда 7

Описание слайда:

Существует много видов человеческой деятельности, которые не могут быть запланированы заранее. Сочинение музыки и стихов, доказательство теоремы, литературный перевод с иностранного языка, диагностика и лечение болезни, и многое другое… 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.

№ слайда 8

Описание слайда:

№ слайда 9

Описание слайда:

№ слайда 10

Описание слайда:

№ слайда 11

Описание слайда:

Любая система искусственного интеллекта работает в рамках какой-то определенной предметной области (медицинская диагностика, законодательство, математика, экономика и пр.) 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 знаний.

№ слайда 12

Описание слайда:

Например, вы хотите применить компьютер для решения задач по геометрии. В задачнике имеется 500 задач разного содержания.Специалист по искусственному интеллекту заложит в компьютер знания геометрии (предполагается, что так закладывают в вас знания учителя). На основе этих знаний и с помощью специального алгоритма логических рассуждений компьютер решит любую из 500 задач. Для этого достаточно сообщить ему лишь условие задачи.Системы искусственного интеллекта работают на основе заложенных в них баз знаний.

№ слайда 13

Описание слайда:

Как создать интеллектуальную систему на компьютере? Человеческое мышление основано на двух составляющих: запасе знаний и способности к логическим рассуждениям.Отсюда вытекают две основные задачи при создании интеллектуальных систем на компьютере: 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).

№ слайда 14

Описание слайда:

Один из видов систем искусственного интеллекта – экспертные системы.Назначение экспертных систем – консультации пользователя, помощь в принятии решений. Особенно важной становится такая помощь в экстремальных ситуациях, например, в условиях технической аварии, экстренной операции, при управлении транспортными средствами. Компьютер не подвержен стрессам. Он быстро найдет оптимальное, безопасное решение и предложит его человеку.

№ слайда 15

Описание слайда:

Для тех кому интересно: Искусственный интеллект - основная функция Моделирование знаний Нечеткая математика Информационная технология - смена эпох ”Неалгоритмическое” управление… Задачи для специалистов самого высокого классаКомпьютер НЕ фон-Неймановской архитектуры

№ слайда 16

Описание слайда:

№ слайда 17

Описание слайда:

Центральная задача ИИ - создание аппарата знаний (АЗ) - почти сразу же потребовала уточнения - а о каких, собственно, знаниях идет речь? Если о точных, формальных, то у этих территорий уже есть хозяйка - Математика, с профессиональной армией, связываться с которой у конкистадоров новых земель никакого желания не было. Если же имеются в виду неформальные знания, то к ним можно отнести как: достаточно изученные и конкретные, но (пока) плохо формализованные - например, синтаксис естественного языка или медицинскую диагностику, так и плохо формализуемые в принципе, то есть основную часть понятий всех областей деятельности - от гуманитарных наук до искусства и бытовых сфер жизни.

Описание слайда:

Это почти безнадежное положение спас Л. Заде, предложивший в середине 60-х понятие лингвистической переменной и аппарат нечеткой математики. Искусственный интеллект получил в подарок настоящую волшебную палочку - достаточно быстро стало ясным, что пустыню сплошных белых пятен на карте знаний можно без проблем превратить в нечетко (и, увы, лишь виртуально) цветущие нивы.

№ слайда 20

Описание слайда:

Fuzzy -Morgana стремительно овладевала массами: уже к началу 80-х годов нечеткая библиография насчитывала около двадцати тысяч наименований, число которых наверняка возросло с тех пор не менее, чем в два-три раза. В водовороте энтузиазма остался незамеченным некий врожденный дефект нового универсального средства - семантика и прагматика аппарата нечеткости с самого начала сами были достаточно нечеткими: размытым оставалось ЧТО, собственно, представляет нечеткость, ЧЕМ она оперирует и ПОЧЕМУ именно ТАК, а не иначе. Размытость аппарата неизбежно вела к полной неясности результатов его применения, которая не замечалась просто потому, что оставалось непонятным, как, собственно, проверять эти результаты.

№ слайда 21

Описание слайда:

№ слайда 22

Описание слайда:

Хотя императивное (алгоритмическое) управление с самого начала было основой программирования для компьютеров фон-Неймановской архитектуры, в конце 60-х и начале 70-х годов имели место попытки разработки альтернативных способов организации вычислительного процесса. Прежде всего это было связано с исследованиями по ИИ и параллельному программированию для многопроцессорных систем. Однако качественный прогресс в решении этой проблемы обеспечили аппарат недоопределенных моделей и последние работы в области программирования в ограничениях, поскольку они строятся на децентрализованном, асинхронном, максимально параллельным управляемом по данным процессе вычислений. В качестве следующего шага этой революции возможен переход к управлению на основе событий, значительно повышающему уровень ассоциативного аппарата, организующего процесс управления по данным.

№ слайда 23

Описание слайда:

Параллельность Нерешаемость - проблемы распараллеливания императивных программных технологий образовала непреодолимый барьер на пути широкого распространения многопроцессорных систем. За последние 15 лет software и hardware поменялись местами: уровень автоматизации проектирования аппаратных средств и стоимость элементной базы уже много лет позволяют производить массово компьютеры с любым числом процессоров, однако адаптация для них современных и разработка новых программных продуктов остается задачей, решаемой только специалистами самого высокого класса и то лишь в некоторых частных случаях. В новой парадигме ИТ параллельность перестает быть проблемой, а становится естественным свойством любой программной системы.

№ слайда 24

Описание слайда:

Компьютер НЕ фон-Неймановской архитектуры. Управление по данным (а в перспективе - на основе событий) радикально меняет саму организацию вычислительного процесса, делая его асинхронным, децентрализованным и независящим от числа процессоров. Потребуется фундаментальная перестройка привычной фон-Неймановской архитектуры современных машин. Таким образом, складывается перспектива не просто смены поколений, а смены эпох, ведущая к настоящей революции - потрясению “незыблемых основ” ИТ: Алгоритм, фон-Неймановская архитектура, детерминированный и последовательный процесс навсегда уходят в историю, уступая место Модели, мультиагентности и ассоциативно самоорганизующемуся недетерминированному параллельному процессу.