Презентация на тему "Искуственный интелект"

Содержание

• 
  Слайд 1

  Тема I. Введение в основы искусственного интеллекта

  Лекция 1. История развития ИИ. Современные представления о структуре головного мозга человека

• 
  Слайд 2
  

  План: 1.1. Эволюция развития «интеллекта» ЭВМ 1.2.Область применения искусственного интеллекта (ИИ) 1.3.Современные представления о структуре головного мозга человека и процессемышления 1.4.Аналогия с организацией «интеллекта» в ЭВМ

• 
  Слайд 3

  1.1. Эволюцию развития интеллекта ЭВМ

  I этап: 50-60-е гг. машины последовательного действия, вычислительный интеллект II этап: 60-70-е гг. поиск и сортировка информации III этап: 70-80-е гг. интеллектуальные задачи, лабиринтная гипотеза мышления, эвристическое программирование Разработаны: - механизмы логического вывода и программы автоматического доказательства теорем в логике, арифметике, планиметрии; - методы и алгоритмы, ускоряющие процесс логического вывода; - теория построения пространства состояний; - методы поиска решений в пространстве состояний (лабиринтная гипотеза); - универсальные эвристики разбиения задач на подзадачи и сокращения пространства поиска решений. Этапы развития ИИ:

• 
  Слайд 4
  

  IV этап: 80-90-е гг. знания, экспериментальные знания, системы-консультанты (экспертные системы) Разработаны ЭС: DENDRAL - ЭС для распознавания структуры сложных органических молекул по результатам их спектрального анализа (считается первой в мире экспертной системой). MOLGEN - ЭС для выработке гипотез о структуре ДНК на основе экспериментов с ферментами. MYCIN - ЭС диагностики инфекционных заболеваний кровеносной системы. MACSYMA - ЭС для символьных преобразований алгебраических выражений. PROSPECTOR - ЭС для консультаций при поиске залежей полезных ископаемых. V этап: 1990-2000-е гг. защита от несанкционированного доступа, информационная безопасность ресурсов, защита от нападения, смысловой анализ и поиск информации в сетях и т.п. (мультиагентные системы, метаинтеллект)

• 
  Слайд 5

  Основные направления исследований

  Моделирование работы мозга Моделирование нейронных сетей мозга Воспроизведение алгоритмов мышления - сети из формальных нейронов У.Мак-Каллоха и его последователей; персептрон для распознавания образов Ф.Розенблата -GPS (General Problem Solver) (общий решатель проблем) А.Ньюэл и Г.Саймон

• 
  Слайд 6
  

  Кризис 70-х гг. по указанным направлениям Формальные методы решения сложных, «интеллектуальных» задач (доказательство теорем, игры и т.п.) Дж. Робинсон и его метод резолюций, основанный на логике предикатов первого порядка (доказательство теорем) (программа STRIPS, решающая задачи планирования действий робота, Стенфордский исследовательский институт) теория поиска решений на базе математической логики, оформленная в работах Н. Нильсона

• 
  Слайд 7

  Недостатки формальных методов:

  громоздкость программ низкая эффективность методов для решения широкого круга задач Кризис 70-х гг. Появление новых методов автоматизации программирования и создание специальных проблемно-ориентированных языков

• 
  Слайд 8
  

  Так, Т. Виноград разработал систему диалогового управления роботом с помощью естественного языка Таким образом, исследования начинают вести в области: понимания естественного языка понимания знаний представления знаний грамматического анализа распознавания зрительных образов Кризис 70-х гг. Резкое сокращение инвестиций в ИИ Исследования и разработки в области имитации речевого поведения человека

• 
  Слайд 9
  

  ЭС на Lisp, нейросети Становление ИИ как научного направления

• 
  Слайд 10
  

  Кризис 1970‑1980-х гг. - инвесторы разочаровались в искусственном разуме после провала попытки создания системы распознавания речи Например: фраза «Дух полон желаний, но плоть слаба» после перевода: «Водка хороша, но мясо испорчено» Кризис 90-х гг. – фиаско потерпела идея компьютера пятого поколения — их место заняли дешевые и массовые ПК Однако, теракты 11 сентября 2001 года вновь всколыхнули интерес к исследованиям в области ИИ, в первую очередь — для создания эффективных систем безопасности

• 
  Слайд 11

  1.2. Область применения искусственного интеллекта

  Современные разработки: поисковые системы на основе семантического анализа, а не по ключевым словам; автоответчики с интеллектом телекоммуникационных компаний; предложение туристических туров; дроиды-воины (например, беспилотные самолеты и танки); команда мобильных роботов Centibots (коллективный разум). Группа роботов способна изучить неизвестное им закрытое помещение, составить точную его карту и выполнить в нем какую‑нибудь целевую задачу; дроиды-домохозяйки, роботы-санитары и др. (в мире около 75 тыс. «сервисных роботов» — они выполняют такие задачи, как дойка коров, обработка токсичных отходов, доставка медикаментов в больницах и помощь хирургам при проведении операций); решение задач в области внешнего вида сервисных роботов и имитации 5 базовых эмоций у человека: страха, радости, гнева, отчаяния, удивления.

• 
  Слайд 12
  

  Взаимодействие ИИ с другими научными сферами ИИ Информатика и кибернетика Психология и лингвистика Логика и математика Когнитивные науки Биология и медицина Комбинаторные задачи Технологии создания ПО Знания Работа мозга, НС Формализмы представления знаний, методы дискретной математики, теории игр, теории операций Доказательство теорем, решение задач геометрии, интегрального исчисления Модели ценностных оценок принятия субъективных решений

• 
  Слайд 13
  

  Философия подняла такие вопросы как: Могут ли использоваться формальные правила для вывода правильных заключений? Как такой идеальный объект, как мысль, рождается в таком физическом объекте, как мозг? Каково происхождение знаний? Каким образом знания ведут к действиям? Математика: Каковы формальные правила формирования правильных заключений? Как определить пределы вычислимости? Как проводить рассуждения с использованием недостоверной информации? Экономика: Как следует организовать принятие решений для максимизации вознаграждения? Как действовать в таких условиях, когда другие могут препятствовать осуществлению намеченных действий? Как действовать в таких условиях, когда вознаграждение может быть предоставлено лишь в отдаленном будущем?

• 
  Слайд 14
  

  Неврология: Как происходит обработка информации в мозгу? Психология: Как думают и действуют животные и люди? Вычислительная техника: Каким образом можно создать эффективный компьютер? Теория управления и кибернетика: Каким образом артефакты могут работать под своим собственным управлением? Лингвистика: Каким образом язык связан с мышлением?

• 
  Слайд 15
  

  Общее определение искусственного интеллекта Таблица 1 Некоторые определения искусственного интеллекта, распределенные по четырем категориям

• 
  Слайд 16

  Тест А. Тьюринга

  В случае неполного теста компьютер должен обладать следующими возможностями: средства обработки текстов на естественных языках средства представления знаний для записи в память познанного или прочитанного средства автоматического формирования логических выводов средства машинного обучения, которые позволяют приспосабливаться к новым обстоятельствам, а также обнаруживать и экстраполировать признаки стандартных ситуаций Для прохождения полного теста Тьюринга в компьютере должно быть предусмотрено: машинное зрение для восприятия объектов средства робототехники для манипулирования объектами и перемещения в пространстве)

• 
  Слайд 17
  

  Подход, основанный на когнитивном моделировании (как мыслить по-человечески)

  Как же мыслит сам человек? интроспекция (попытка проследить за ходом собственных мыслей) психологические эксперименты Если входные и выходные данные программы, распределение выполняемых действий во времени точно соответствуют поведению человека, то некоторые механизмы данной программы могут также действовать в человеческом мозгу

• 
  Слайд 18

  Подход, основанный на законах мышления (как мыслить рационально)

  Категорический силлогизм Аристотеля: если даны правильные предпосылки, то можно прийти к правильным заключениям В XIX столетии ученые, работавшие в области логики, создали точную систему логических обозначений для утверждений о предметах любого рода и об отношениях между ними Недостатки: - неформальные знания сложно выражать в формальных терминах - решение проблемы «в принципе» не означает ее решение на практике - обязательное управление этапами рассуждения, чтобы не исчерпать вычислительные ресурсы

• 
  Слайд 19

  Подход, основанный на использовании рационального агента

  Агентом считается все, что действует (от лат. agere — действовать). Предполагается, что компьютерные агенты обладают некоторыми специфическими атрибутами: способность функционировать под автономным управлением, воспринимать свою среду, существовать в течение продолжительного периода времени, адаптироваться к изменениям обладать способностью взять на себя достижение целей, поставленных другими. Рациональным агентом называется агент, который действует таким образом, чтобы можно было достичь наилучшего результата или, в условиях неопределенности, наилучшего ожидаемого результата.

• 
  Слайд 20

  1.3. Современные представления о структуре головного мозга

• 
  Слайд 21

  Строение нейрона

• 
  Слайд 22
  

  Внешнее изменение потенциала мембраны Изменение проницаемости мембраны Распространение по аксону волны кратковременной деполяризации Электрический импульс со скоростью ≈ 100 м/с достигает синапсов Под воздействием импульса выделение в синапсах нейромедиаторов Преодоление синоптической щели Изменение потенциала мембраны нейрона-преемника Процесс возбуждения нейрона

• 
  Слайд 23

  Воздействие

  возбуждающее ингибирующее Дальнейшее распространение волны деполяризации в нейроне-преемнике Препятствие генерации волны деполяризации в нейроне-преемнике

• 
  Слайд 24

  Отделы головного мозга

  Рептильный комплекс отвечает за ориентацию в пространстве (несколько сот миллионов лет назад) Лимбическаясистема отвечает наличие эмоций (около 150 миллионов лет назад) Новая кора отвечает за способность говорить и логически мыслить (несколько десятков тысяч лет назад)

• 
  Слайд 25

  Восприятие

  Типы нейронных структур Сенсорные: осязание обоняние вкус слух зрение Внутренние вестибулярный аппарат, отвечающий за чувство равновесия Эффекторные Организация управления внутренними органами, стенками сосудов и пр.

• 
  Слайд 26

  Память человека

  Содержательно-адресная Поиск информации осуществляется не по адресу (как у ЭВМ), а по содержанию или по его представительной части. Например, восстановление куплета песни по нескольким нотам Ассоциативная Способность мозга восстанавливать информацию не по исходным данным, а по дополнительной информации (ключу). Например, восстановление куплета песни по жестам Распределенная В запоминании информации участвует множество нейронов. Так, например, нет отдельного нейрона, отвечающего за хранение образа бабушки

• 
  Слайд 27

  Головной мозг

  Правое полушарие Левое полушарие Ответственно за наше восприятие пространства, за смысл слов, интуицию, воображение, образное мышление Осуществляется параллельный способ обработки информации Ответственно логическое мышление Осуществляется последовательная обработка информации 1.3. Аналогия с организацией «интеллекта» в ЭВМ

• 
  Слайд 28

  Спасибо за внимание!