Презентация на тему "Искусственный интеллект"

Содержание

• 
  Слайд 1

  Искусственный интеллект

  1 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).

• 
  Слайд 2
  

  2 Попробуйте для себя сформулировать: как вы мыслите? Опишите этот процесс.

• 
  Слайд 3

  Искусственный интеллект - основная функция

  3 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.

• 
  Слайд 4
  

  4 Таким образом, оказалось, что основная задачаИИ - развитие формальных средств представления и обработки знаний - весьма близка к функции самой математики. 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.

• 
  Слайд 5
  

  5 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.

• 
  Слайд 6
  

  6 Очевидно, что полноценная технология знаний должна интегрировать наиболее оригинальные и взаимодополняющие составляющие, формирующиеся на очередных этапах развития ИИ.

• 
  Слайд 7
  

  7 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.

• 
  Слайд 8
  

  8 Компьютер, как исполнитель, любую работу выполняет по программе. Программы пишут люди, а компьютер формально их выполняет. Формальный исполнитель Выполнение программы Данные Программа Результаты

• 
  Слайд 9
  

  9 Разработчики систем искусственного интеллекта пытаются научить машину, подобно человеку, самостоятельно строить программу своих действий, исходя из условия задачи. Построение программы Выполнение программы Данные Результаты Интеллектуальный исполнитель

• 
  Слайд 10
  

  10 Ставится цель превращения компьютера из формального исполнителя в интеллектуального исполнителя. Выполнение программы Данные Программа Результаты Формальный исполнитель Построение программы Выполнение программы Данные Результаты Интеллектуальный исполнитель

• 
  Слайд 11
  

  11 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.

• 
  Слайд 12
  

  12 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.

• 
  Слайд 13

  Как создать интеллектуальную систему на компьютере?

  13 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). ???

• 
  Слайд 14
  

  14 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.

• 
  Слайд 15

  Для тех кому интересно:

  15 Искусственный интеллект - основная функция Моделирование знаний Нечеткая математика Информационная технология - смена эпох ”Неалгоритмическое” управление… Задачи для специалистов самого высокого класса Компьютер НЕ фон-Неймановской архитектуры

• 
  Слайд 16
  

  16 Словом «эксперт» называют человека, обладающего большим объемом знаний и опытом в определенной области. В компьютерные экспертные системы закладываются знания такого уровня.

• 
  Слайд 17
  

  17 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.

• 
  Слайд 18
  

  18 При таком взгляде на предмет становилось ясно, что в ведении ИИ остаются обширные зоны от границ хорошо освоенных территорий и до горизонта, за которым начинается бесконечное Пространство Незнания. И чем дальше от обжитых центров точных наук, тем менее определенными и четкими становились понятия, которыми оперировали области знания, относящиеся к плохо исследованным “целинным” областям.

• 
  Слайд 19
  

  19 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.

• 
  Слайд 20
  

  20 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.

• 
  Слайд 21

  Информационная технология (ИТ) - смена эпох

  21 Развитие аппарата знаний оказывает постоянное влияние на формирование новых поколений информационных технологий по всей вертикали от базового уровня до средств интеллектуализации.

• 
  Слайд 22
  

  22 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.

• 
  Слайд 23
  

  23 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.

• 
  Слайд 24

  Компьютер НЕ фон-Неймановской архитектуры.

  24 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.