Искусственный интеллект

что недосягаемо для человека.
 
Но существуют задачи, с которыми человек справляется

лучше, чем компьютер. Это, в частности, принятие сложных решений в сложных ситуациях, использование аналогий, смысловой перевод с одного естественного языка на другой.
 

применения искусственного интеллекта в промышленности, образовании, игровой индустрии, обществе.

позволяющих компьютеру на основании накопленных знаний давать ответы на вопросы

и делать на базе этого экспертные выводы, т. е. получать знания, которые в него не закладывались разработчиками.

автопилоты, чат-боты, распознавание лиц стали обыденностью.

для управления машинами. Элон Маск утверждает, что цифровое зрение Hardware

3 будет обрабатывать до 2 000 кадров в секунду. Это собственный продукт компании. Ранее Tesla пользовались Nvidia Drive, оборудование которое было менее эффективно (200 fps).

Прогнозы Элона Маска фантастические.
Миллиардер говорит, что уже через 10 лет
искусственный интеллект превзойдёт
человека в безопасности
и надёжности вождения автомобиля.

обрабатывать колоссальное количество информации, благодаря чему уже появились не только

приложения, дающие рекомендации врачам, но и программы, способные на ранних стадиях обнаружить заболевания, когда симптомы еще не успели проявиться. Например приложение Face2Gene сканирует лицо и способно определить 3500 различных генетических заболеваний.

Watson для определения оптимальной доказательной основанной на данных стратегии лечения рака. Перед

запуском этой программы в Watson для обучения были загружены сотни тысяч медицинских документов, в том числе 25 тысяч историй болезни, более 300 медицинских журналов и более 200 учебников, всего около 15 млн страниц текста.
С 2013 года IBM Watson используется в Мемориальном онкологическом центре им. Слоуна-Кеттеринга в Нью-Йорке (Memorial Sloan Kettering Cancer Center, MSK) для помощи в принятии управляющих решений при лечении больных раком лёгких и уходе за ними. Разумеется, его база постоянно пополняется новыми историями болезни.
В феврале 2017 года Медицинский центр Джупитера (Jupiter Medical Center), Джупитер-Айленд, Флорида, США, также объявил о начале использования IBM Watson for Oncology. В пресс-релизе, посвящённом запуску программы, сообщалось, что «Ватсон» уже способен оказывать действенную помощь клиницистам в разработке планов лечения рака груди, лёгких, толстой кишки, шейки матки, яичников и желудка. До конца года IBM и MSK планируют обучить IBM Watson for Oncologyлечению ещё 9 типов рака, покрыв тем самым потенциально 80% заболеваемости раком в мире.

того уровня, что нередко они свои функции выполняют не хуже

человека. Есть случаи, когда студент перевел реферат с иностранного языка на свой, распечатал и сдал в неизменном виде и получил 5. Конечно, лучше пока не экспериментировать таким образом. Да и знаний не будет, для чего и ходит человек в университет

искусственного интеллекта, чтобы рекомендовать пользователям наиболее интересные сериалы и фильмы.

Система опирается на историю просмотров человека, а также на привычки других людей (аудитория сегментируется по возрасту, географии, привычкам и расходам).
Netflix отчасти общается с ИИ более свободно и нетрадиционно. Так, в 2016 году в каталоге фильмов появилась короткометражка, созданная именно для ИИ. Фильм сделан для тестирования кодеков, которые используются для шифровки и дешифровки видеопотока. Они же проверяют качество вещания в 4K.
Другой проект компании – «Другая сторона ветра». Это фильм Орсона Уэллса, снятый в 1970-х, но не прошедший все этапы монтажа при жизни режиссёра. Система на базе ИИ делала монтаж уже в наши дни, и, по словам разработчиков, значительно улучшила качество изображения (до 4K).

такой степени, что скоро человек будет вовсе ненужным. Так, компания

LG в 2023 году откроет завод, где абсолютно все этапы будут выполняться искусственным интеллектом, начиная закупкой товара и выгрузкой готовой продукции. И да, контроль за качеством также будет осуществлять соответствующее программное обеспечение. А уже 2021 году произойдет частичный переход заводов на эту технологию. В сельской промышленности искусственный интеллект следит за состоянием растений, уровнем влажности, количеством питательных веществ в почве. Более того, он способен обнаруживать сорняки и выдергивать их без вреда для растений.

Фундаментальных Технических Исследований Вако (Япония). Последняя версия робота, выпущенная в

2014 году, имеет рост 130 см, массу 50 кг и он способен передвигаться со скоростью до 7 км/ч.
Умеет распознавать движущиеся объекты, жесты, окружение, звуки и лица.

Сильный ИИ способен выполнять любую человеческую задачу. Слабый ИИ предназначен

для узкого спектра задач, такие системы могут выполнять только одну задачу.

идеей воссоздать нейронную структуру человеческого мозга в виде микросхем.
Идею искусственной

нейронной сети описали математик Уолтер Питтс и нейропсихолог Уоррен Мак-Каллок в 1943 году. Они разработали компьютерную модель нейронной сети на основе математических алгоритмов и теории деятельности головного мозга. Уоррен Мак-Калок и Уолтер Питтс выдвинули предположение, что нейроны можно упрощенно рассматривать как устройства, оперирующие двоичными числами, и назвали эту модель «пороговой логикой»
Второй подход к созданию ИИ восходит к математику Алану Тьюрингу. Он задался целью определить, может ли машина мыслить. 70 лет назад Тьюринг предложил тест: если машина сможет убедить человека, что тот общается с живым собеседником, значит, машина мыслит.

шесть основных направлений:
Представление знаний. В рамках этого направления решаются задачи,

связанные с формализацией и представлением знаний в памяти системы ИИ.
Манипулирование знаниями. Чтобы знаниями можно было пользоваться при решении задачи, следует научить систему ИИ оперировать ими. В рамках данного направления разрабатываются способы пополнения знаний на основе их неполных описаний, создаются методы достоверного и правдоподобного вывода на основе имеющихся знаний.
Общение. В круг задач этого направления входят: проблема понимания и синтеза связных текстов на естественном языке, понимание и синтез речи, теория моделей коммуникаций между человеком и системой ИИ.

шесть основных направлений:
Восприятие. Это направление включает разработку методов представления информации

о зрительных образах в базе знаний, создание методов перехода от зрительных сцен к их текстовому описанию и методов обратного перехода.
Обучение. Для развития способности систем ИИ к обучению, т. е. к решению задач, с которыми они раньше не встречались, разрабатываются методы формирования условий задач по описанию проблемной ситуации или по наблюдению за ней, методы перехода от известного решения частных задач (примеров) к решению общей задачи, создание приемов декомпозиции исходной задачи на более мелкие и уже известные для систем ИИ.
Поведение. Поскольку системы ИИ должны действовать в некоторой окружающей среде, то необходимо разрабатывать некоторые поведенческие процедуры, которые позволили бы им адекватно взаимодействовать с окружающей средой, другими системами ИИ и людьми. Это направление в ИИ разработано очень слабо.