Разделы презентаций
- Разное
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Искусственный интеллект и интеллектуальные системы. Экспертные системы
Содержание
- 1. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы. Экспертные системы
- 2. Искусственный интеллект (ИИ) (англ. Artificial intelligence, AI)[1] —
- 3. Искусственный интеллектВ философии не решён вопрос о
- 4. Искусственный интеллектПроблема состоит в том, что неизвестно
- 5. Искусственный интеллектРазличные виды и степени интеллекта существуют
- 6. Искусственный интеллектПри этом как видим такое определение
- 7. Искусственный интеллектИменно в таком смысле термин ввел
- 8. Искусственный интеллектПоэтому несмотря на наличие множества подходов
- 9. Искусственный интеллектвосходящий (англ. Bottom-Up AI), биологический — изучение
- 10. Искусственный интеллект"Интеллект — способность системы создавать в
- 11. История искусственного интеллектаИстория искусственного интеллекта как нового
- 12. История искусственного интеллектанаконец, зародился фундамент математической теории
- 13. История искусственного интеллектаВ 1950 году один из
- 14. История искусственного интеллектаТест ТьюрингаЭмпирический тест, идея которого
- 15. История искусственного интеллектаКогнитивное моделированиеЛогический подходЛогический подход к
- 16. Базы знаний, записанные на языке Пролог, представляют
- 17. Логическая модель баз знаний позволяет записывать
- 18. В целом исследования проблем искусственного интеллекта
- 19. Агентно-ориентированный подходПоследний подход, развиваемый с начала 1990-х
- 20. Другие подходыИнтуитивныеСамый общий подход предполагает, что
- 21. Писатели-фантасты часто предлагают ещё один подход: ИИ
- 22. Направления исследованийСимвольное моделирование мыслительных процессовМоделирование рассужденийАнализируя историю
- 23. Моделирование рассуждений подразумевает создание символьных систем, на
- 24. Работа с естественными языкамиНемаловажным направлением является обработка
- 25. Накопление и использование знанийИнженерия знанийСогласно мнению многих
- 26. Здесь также нельзя не отметить две
- 27. К области машинного обучения относится большой класс
- 28. Биологическое моделированиеМоделирование биологических системБольшие и интересные достижения
- 29. Генетический подход основан на идее, что некий
- 30. РобототехникаИнтеллектуальная робототехникаВообще, робототехника и искусственный интеллект часто
- 31. Андроидные роботыРоссийские мини-роботы AR-101 — очередная оригинальная
- 32. Машинное творчествоМашинное творчествоПрирода человеческого творчества ещё менее
- 33. Добавление данной возможности к любой интеллектуальной системе
- 34. Модели и методы исследованийПодходы к созданию интеллектуальных
- 35. Конкретная решённая задача принимается за уже реализованную
- 36. Особенно трудно без символьной логики приходится когда
- 37. Исторически символьный подход был первым в эпоху
- 38. Биологический подходБиологический подход в искусственном интеллектеОсновная статья:
- 39. Современный искусственный интеллектASIMO — Интеллектуальный гуманоидный робот от
- 40. Исследования ИИ влились в общий поток технологий
- 41. Результаты разработок в области ИИ вошли в
- 42. Применение искусственного интеллектаНекоторые из самых впечатляющих гражданских
- 43. Mycin — одна из ранних экспертных систем, которая
- 44. Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в
- 45. Разработчики компьютерных игр вынуждены применять ИИ той
- 46. Перспективы развитияКомпьютеры пятого поколенияПросматриваются два направления развития
- 47. Связь с другими наукамиИскусственный интеллект тесно связан
- 48. Также, с проблемами искусственного интеллекта тесно связана
- 49. ИИ и научная фантастика В научно-фантастической литературе
- 50. Скачать презентанцию
Искусственный интеллект (ИИ) (англ. Artificial intelligence, AI)[1] — это наука и разработка интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных компьютерных программ, направленных на то, чтобы понять человеческий интеллект.[2] При этом используемые методы не
Слайды и текст этой презентации
Слайд 1Искусственный интеллект и интеллектуальные системы.
Экспертные системы.
Выполнил студент БГАУ
2 курса
группы 223 Агроинженерия
Слайд 2Искусственный интеллект (ИИ) (англ. Artificial intelligence, AI)[1] — это наука и
разработка интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных компьютерных программ, направленных
на то, чтобы понять человеческий интеллект.[2] При этом используемые методы не обязательно биологически правдоподобны. 1 2 3 What is Artificial Intelligence? интервью Джона Маккарти, 2007![Искусственный интеллект (ИИ) (англ. Artificial intelligence, AI)[1] — это наука и разработка интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных](/img/thumbs/6e3be5538b5f92a881f4fcb4e1d2e47c-800x.jpg "Искусственный интеллект и интеллектуальные системы. Экспертные системы Искусственный интеллект (ИИ) (англ. Artificial intelligence, AI)[1] — это наука и разработка")
Слайд 3Искусственный интеллект
В философии не решён вопрос о природе и статусе
человеческого интеллекта. Нет и точного критерия достижения компьютерами «разумности», хотя
на заре искусственного интеллекта был предложен ряд гипотез, например, тест Тьюринга или гипотеза Ньюэлла — Саймона.
Слайд 4Искусственный интеллект
Проблема состоит в том, что неизвестно какие вычислительные процедуры
мы хотим называть интеллектуальными. А так как мы понимаем только
некоторые механизмы интеллекта, то под интеллектом в пределах этой науки мы понимаем только вычислительную часть способности достигать целей в мире.[2]1 2 3 What is Artificial Intelligence? интервью Джона Маккарти, 2007
Слайд 5Искусственный интеллект
Различные виды и степени интеллекта существуют у многих людей,
животных и некоторых машин, интеллектуальных информационных систем и различных моделей
экспертных систем с различными базами знаний.
Слайд 6Искусственный интеллект
При этом как видим такое определение интеллекта не связано
с пониманием интеллекта у человека — это разные вещи. Более того,
эта наука моделирует человеческий интеллект, так как с одной стороны, можно изучить кое-что о том, как заставить машины решить проблемы, наблюдая других людей, а с другой стороны, большинство работ в ИИ вовлекают изучение проблем, которые требуется решать человечеству в промышленном и технологическом смысле. Поэтому ИИ-исследователи вольны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем.[2]
Слайд 7Искусственный интеллект
Именно в таком смысле термин ввел Джон Маккарти в
1956 году на конференции в Дартмутском университете, и до сих
пор несмотря на критику тех, кто считает, что интеллект — это только биологический феномен, в научной среде термин сохранил свой первоначальный смысл, несмотря на явные противоречия с точки зрения человеческого интеллекта.
Слайд 8Искусственный интеллект
Поэтому несмотря на наличие множества подходов как к пониманию
задач ИИ, так и созданию интеллектуальных информационных систем можно выделить
два основных подхода к разработке ИИ [3] :нисходящий (англ. Top-Down AI), семиотический — создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующие высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;
Слайд 9Искусственный интеллект
восходящий (англ. Bottom-Up AI), биологический — изучение нейронных сетей и
эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе более мелких «неинтеллектуальных»
элементов.Последний подход, строго говоря, не относится к науке о ИИ в смысле данном Джоном Маккарти — их объединяет только общая конечная цель.
Слайд 10Искусственный интеллект
"Интеллект — способность системы создавать в ходе самообучения программы
(в первую очередь эвристические) для решения задач определенного класса сложности
и решать эти задачи" [4] Это универсальное определение, единое для человеческого и "машины".
Слайд 11История искусственного интеллекта
История искусственного интеллекта как нового научного направления начинается
в середине XX века. К этому времени уже было сформировано
множество предпосылок его зарождения:среди философов давно шли споры о природе человека и процессе познания мира,
нейрофизиологи и психологи разработали ряд теорий относительно работы человеческого мозга и мышления,
экономисты и математики задавались вопросами оптимальных расчётов и представления знаний о мире в формализованном виде;
Слайд 12История искусственного интеллекта
наконец, зародился фундамент математической теории вычислений — теории алгоритмов —
и были созданы первые компьютеры.
Возможности новых машин в плане скорости
вычислений оказались больше человеческих, поэтому в учёном сообществе закрался вопрос: каковы границы возможностей компьютеров и достигнут ли машины уровня развития человека? Единого ответа на вопрос чем занимается искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки. Обычно эти определения сводятся к следующим:
Слайд 13История искусственного интеллекта
В 1950 году один из пионеров в области
вычислительной техники, английский учёный Алан Тьюринг, пишет статью под названием
«Может ли машина мыслить?», в которой приводит свои ответы на подобные вопросы, и описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившей название теста Тьюринга - Подходы к определению искусственного интеллекта
Слайд 14История искусственного интеллекта
Тест Тьюринга
Эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом
Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум» (англ. Computing Machinery
and Intelligence), опубликованной в 1950 году в философском журнале «Mind».Целью данного теста является определение возможности искусственного мышления близкого к человеческому.
Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор».
Все участники теста не видят друг друга.
Слайд 15История искусственного интеллекта
Когнитивное моделирование
Логический подход
Логический подход к созданию систем искусственного
интеллекта направлен на создание экспертных систем с логическими моделями баз
знаний с использованием языка предикатов.Учебной моделью систем искусственного интеллекта в 1980-х годах был принят язык и система логического программирования Пролог.
Слайд 16Базы знаний, записанные на языке Пролог, представляют наборы фактов и
правил логического вывода, записанных языка логических предикатов с использованием лексики
русского языка, хорошо понятно русским, казахам, украинцам — всем русскоязычным людям.
Слайд 17
Логическая модель баз знаний позволяет записывать не только конкретные сведения
и данные в форме фактов на языке Пролог, но и
обобщенные сведения с помощью правил и процедур логического вывода и в том числе логических правил определения понятий, выражающих определённые знания как конкретные и обобщенные сведения.
Слайд 18
В целом исследования проблем искусственного интеллекта в информатике в рамках
логического подхода к проектированию баз знаний и экспертных систем направлено
на создание, развитие и эксплуатацию интеллектуальных информационных систем, включая вопросы обучения студентов и школьников, а также подготовки пользователей и разработчиков таких интеллектуальных информационных систем.
Слайд 19Агентно-ориентированный подход
Последний подход, развиваемый с начала 1990-х годов называется агентно-ориентированным
подходом, или подходом, основанным на использовании интеллектуальных (рациональных) агентов. Согласно
этому подходу, интеллект — это вычислительная часть (грубо говоря, планирование) способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. Сама такая машина будет интеллектуальным агентом, воспринимающим окружающий его мир с помощью датчиков и способной воздействовать на объекты в окружающей среде с помощью исполнительных механизмов.Этот подход акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут интеллектуальному агенту выживать в окружающей среде при выполнении его задачи. Так, здесь значительно сильнее изучаются Алгоритмы поиска и принятия решений.
Слайд 20
Другие подходы
Интуитивные
Самый общий подход предполагает, что ИИ будет способен проявлять
поведение, не отличающееся от человеческого, причём, в нормальных ситуациях. Эта
идея является обобщением подхода теста Тьюринга, который утверждает, что машина станет разумной тогда, когда будет способна поддерживать разговор с обычным человеком, и тот не сможет понять, что говорит с машиной (разговор идёт по переписке).
Слайд 21Писатели-фантасты часто предлагают ещё один подход: ИИ возникнет тогда, когда
машина будет способна чувствовать и творить. Так, хозяин Эндрю Мартина
из «Двухсотлетнего человека» начинает относиться к нему как к человеку, когда тот создаёт игрушку по собственному проекту. А Дейта из Звёздного пути, будучи способным к коммуникации и научению, мечтает обрести эмоции и интуицию.
Слайд 22Направления исследований
Символьное моделирование мыслительных процессов
Моделирование рассуждений
Анализируя историю ИИ, можно выделить
такое обширное направление как моделирование рассуждений. Долгие годы развитие этой
науки двигалось именно по этому пути, и теперь это одна из самых развитых областей в современном ИИ.
Слайд 23Моделирование рассуждений подразумевает создание символьных систем, на входе которых поставлена
некая задача, а на выходе требуется её решение. Как правило,
предлагаемая задача уже формализована, то есть переведена в математическую форму, но либо не имеет алгоритма решения, либо он слишком сложен, трудоёмок и т. п. В это направление входят: доказательство теорем, принятие решений и теория игр, планирование и диспетчеризация, прогнозирование.
Слайд 24Работа с естественными языками
Немаловажным направлением является обработка естественного языка, в
рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов
на «человеческом» языке. В частности, здесь ещё не решена проблема машинного перевода текстов с одного языка на другой. В современном мире большую роль играет разработка методов информационного поиска. По своей природе, оригинальный тест Тьюринга связан с этим направлением.
Слайд 25Накопление и использование знаний
Инженерия знаний
Согласно мнению многих учёных, важным свойством
интеллекта является способность к обучению. Таким образом, на первый план
выходит инженерия знаний, объединяющая задачи получения знаний из простой информации, их систематизации и использования. Достижения в этой области затрагивают почти все остальные направления исследований ИИ.
Слайд 26
Здесь также нельзя не отметить две важные подобласти. Первая из
них — машинное обучение — касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой
в процессе её работы. Второе связано с созданием экспертных систем — программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме.
Слайд 27К области машинного обучения относится большой класс задач на распознавание
образов. Например, это распознавание символов, рукописного текста, речи, анализ текстов.
Многие задачи успешно решаются с помощью биологического моделирования (см. след. пункт). Особо стоит упомянуть компьютерное зрение, которое связано ещё и с робототехникой.
Слайд 28Биологическое моделирование
Моделирование биологических систем
Большие и интересные достижения имеются в области
моделирования биологических систем. Строго говоря, сюда можно отнести несколько независимых
направлений. Нейронные сети используются для решения нечётких и сложных проблем, таких как распознавание геометрических фигур или кластеризация объектов.
Слайд 29Генетический подход основан на идее, что некий алгоритм может стать
более эффективным, если позаимствует лучшие характеристики у других алгоритмов («родителей»).
Относительно новый подход, где ставится задача создания автономной программы — агента, взаимодействующего с внешней средой, называется агентным подходом.
Слайд 30Робототехника
Интеллектуальная робототехника
Вообще, робототехника и искусственный интеллект часто ассоциируется друг с
другом. Интегрирование этих двух наук, создание интеллектуальных роботов, можно считать
ещё одним направлением ИИ.
Слайд 31Андроидные роботы
Российские мини-роботы AR-101 — очередная оригинальная разработка серийного андроидного
робота многоцелевого назначения, выпускаемая ЗАО «Андроидные роботы». Это уже шестая
модель андроидного робота в ассортименте серийных изделий ЗАО «Андроидные роботы» на отечественном рынке.AR-101 характеристики:
Слайд 32Машинное творчество
Машинное творчество
Природа человеческого творчества ещё менее изучена, чем природа
интеллекта. Тем не менее, эта область существует, и здесь поставлены
проблемы написания компьютером музыки, литературных произведений (часто — стихов или сказок), художественное творчество. Создание реалистичных образов широко используется в кино и индустрии игр.
Слайд 33Добавление данной возможности к любой интеллектуальной системе позволяет весьма наглядно
продемонстрировать что именно система воспринимает и как это понимает. Добавлением
шума вместо недостающей информации или фильтрация шума имеющимися в системе знаниями производит из абстрактных знаний конкретные образы, легко воспринимаемые человеком, особенно это полезно для интуитивных и малоценных знаний, проверка которых в формальном виде требует значительных умственных усилий.
Слайд 34Модели и методы исследований
Подходы к созданию интеллектуальных систем
Символьный подход в
искусственном интеллекте
Символьный подход позволяет оперировать слабоформализованными представлениями и их смыслами.
От умения выделить только существенную информацию зависит эффективность и вообще результативность. Широта классов задач, эффективно решаемых человеческим разумом, требует невероятной гибкости в методах абстрагирования. Не доступной при любом инженерном подходе, который исследователь выбирает изначально по заведомо порочному признаку, за его способность быстро дать эффективное решение какой-то наиболее близкой этому исследователю задачи. 
Слайд 35Конкретная решённая задача принимается за уже реализованную в виде правил
единственную модель абстрагирования и конструирования сущностей. Это выливается в значительные
затраты ресурсов для непрофильных задач, то есть система от интеллекта возвращается к грубой силе на большинстве задач и сама суть интеллекта улетучивается из проекта.
Слайд 36Особенно трудно без символьной логики приходится когда задача состоит в
выработке правил так как их составляющие, не будучи полноценными единицами
знаний, не логичны. Большинство исследований останавливается как раз на невозможности хотя бы обозначить новые возникшие трудности средствами выбранных на предыдущих этапах символьных системах. Тем более решить их и тем более обучить компьютер решать их или хотя бы идентифицировать и выходить из таких ситуаций.
Слайд 37Исторически символьный подход был первым в эпоху цифровых машин, так
как именно после создания Лисп, первого языка символьных вычислений, у
его автора возникла уверенность в возможности практически приступить к реализации этим средствами интеллекта. Интеллекта как такового, без всяких оговорок и условностей.
Слайд 38Биологический подход
Биологический подход в искусственном интеллекте
Основная статья: Гибридная интеллектуальная система
Широко
практикуется создание гибридных интеллектуальных систем, в которых применяются сразу несколько
моделей. Причём, эти модели могут браться как из разных. Экспертные правила умозаключений могут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила получают с помощью статистического обучения.
Слайд 39Современный искусственный интеллект
ASIMO — Интеллектуальный гуманоидный робот от Honda
В настоящий момент
в создании искусственного интеллекта (в первоначальном смысле этого слова, экспертные
системы и шахматные программы сюда не относятся) наблюдается интенсивное перемалывание всех предметных областей, имеющих хоть какое-то отношение к ИИ, в базы знаний. Практически все подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа так и не подошла.
Слайд 40Исследования ИИ влились в общий поток технологий сингулярности (видового скачка,
экспотенциального развития человека), таких как информатика, экспертные системы, нанотехнология, молекулярная
биоэлектроника, теоретическая биология, квантовая теория(и), ноотропики, экстромофилы и т. д. см. ежедневный поток новостей Курцвейля[5], MIT[6].
Слайд 41Результаты разработок в области ИИ вошли в высшее и среднее
образование России в форме учебников информатики, где теперь изучаются вопросы
работы и создания баз знаний, экспертных систем на базе персональных компьютеров на основе отечественных систем логического программирования, а также изучения фундаментальных вопросов математики и информатики на примерах работы с моделями баз знаний и экспертных систем в школах и вузах.
Слайд 42Применение искусственного интеллекта
Некоторые из самых впечатляющих гражданских ИИ систем:
Deep Blue —
победил чемпиона мира по шахматам. (Матч Каспаров против суперЭВМ не
принёс удовлетворения ни компьютерщикам, ни шахматистам и система не была признана Каспаровым, хотя оригинальные компактные шахматные программы — неотъемлемый элемент шахматного творчества. Затем линия суперкомпьютеров IBM проявилась в проектах brute force BluGene (молекулярное моделирование) и моделирование системы пирамидальных клеток в швейцарском центре Blue Brain.[7] Данная история — пример запутанных и засекреченных отношений ИИ, бизнеса и национальных стратегических задач.)
Слайд 43Mycin — одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой
набор заболеваний, причем часто так же точно, как и доктора.
20Q — проект, основанный на идеях ИИ, по мотивам классической игры «20 вопросов». Стал очень популярен после появления в Интернете на сайте 20q.net.[8]
Распознавание речи. Системы такие как ViaVoice способны обслуживать потребителей.
Роботы в ежегодном турнире RoboCup соревнуются в упрощённой форме футбола.
Слайд 44Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная
математика) при игре на бирже и управлении собственностью. В августе
2001 года роботы выиграли у людей в импровизированном соревновании по трейдингу (BBC News, 2001).Методы распознавания образов, (включая, как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), медицинской диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности.
Слайд 45Разработчики компьютерных игр вынуждены применять ИИ той или иной степени
проработанности. Стандартными задачами ИИ в играх являются нахождение пути в
двухмерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее.
Слайд 46Перспективы развития
Компьютеры пятого поколения
Просматриваются два направления развития ИИ:
первое заключается в
решении проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям
человека, и их интеграции, которая реализована природой человека.второе заключается в создании Искусственного Разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества.
Слайд 47Связь с другими науками
Искусственный интеллект тесно связан с трансгуманизмом. А
вместе с нейрофизиологией, эпистемологией когнитивной психологией он образует более общую
науку, называемую когнитивистикой. Отдельную роль в искусственном интеллекте играет философия.
Слайд 48Также, с проблемами искусственного интеллекта тесно связана эпистемология — наука о
знании в рамках философии. Философы, занимающиеся данной проблематикой, решают вопросы,
схожие с теми, которые решаются инженерами ИИ о том, как лучше представлять и использовать знания и информацию.Производство знаний из данных — одна из базовых проблем интеллектуального анализа данных. Существуют различные подходы к решению этой проблемы, в том числе — на основе нейросетевой технологии[9], использующие процедуры вербализации нейронных сетей.
Слайд 49ИИ и научная фантастика
В научно-фантастической литературе ИИ чаще всего
изображается как сила, которая пытается свергнуть власть человека (Омниус, HAL
9000 в «Космическая одиссея 2001 года», Скайнет, Colossus, Матрица и репликант в «Бегущий по лезвию») или обслуживающий гуманоид (C-3PO, Data, KITT и KARR, Двухсотлетний человек).
