Файл: Азизова Д. Искусственный интеллект Что такое искусственный интеллект.pptx

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

Основные цели ИИ

Реализация человеческого интеллекта в машинах — создание машины, способную понимать, думать, учить и вести себя как человек.
Создание экспертных систем — систем, которые демонстрируют разумное поведение: учиться, показывать, объяснять и давать советы;

Где используется ИИ?

Игры — ИИ играет решающую роль в играх связанных с стратегией таких как, шахматы, покер, крестики — нолики и т.д., где компьютер способен просчитывать большое количество всевозможных решений, основанных на эвристических знаниях.

Обработка естественного языка, распознавание речи, распознавание рукописного текста — это возможность компьютера распознавать языки, воспринимать различные акценты, сленги и т.д. Возможность читать рукописный текст и возможность его воспроизведения.

Так же ИИ используется в сфере образования.

Первые устройства для обучения появились еще в 80-х годах прошлого века. Это были системы с интерактивными тренажерами для занятий математикой, иностранными языками и другими дисциплинами. Сейчас онлайн-обучение позволяет преподавателям расширить аудиторию. Этот процесс будет развиваться, но, по мнению авторов доклада, живые учителя не исчезнут и по-прежнему будут вести основные предметы.

Интернет

Лидерами в использовании технологий искусственного интеллекта являются интернет-гиганты. В таких компаниях, как Apple, Google и Яндекс активно используют машинное обучение. Сервисы навигации уже не просто строят кратчайшие или самые маршруты, но и строят прогноз загруженности дорог. Онлайн-переводчики, построенные на технологиях искусственного интеллекта, предлагают вместо набора бессвязных слов вполне слитный текст. А компания Яндекс запустила в 2015 году платформу Meteum, строящую точный прогноз погоды на ближайшие часы.

Основные направления искусственного интеллекта

Разработка систем, основанных на знаниях.

Генерация и распознавание речи.

Обучение и самообучение.

Обработка визуальной информации.

Распознавание образов.

Интеллектуальные роботы.
Целью этого направления является имитация способностей человека в области анализа неструктурированных и слабоструктурированных задач. В данной области исследований осуществляется разработка моделей представления, извлечения и структурирования знаний, а также изучаются проблемы создания баз знаний(БЗ). К данному классу систем также относятсяэкспертные системы(ЭС).

Примеры:

Виртуальные личные помощники ( Siri, Kortana, Алиса)
Автомобили с искусственным интеллектом (самоуправляемые автомобили)
Предложение товаров (Интернет магазины Aliexpress, Target и Amazon)
Обнаружение мошенничества (Письма предупреждающие о вероятном взломе аккаунта)
Видеонаблюдения (Контролирование большого количества видеокамер)

Генерация и распознавание речи.

Решаются задачи обработки, анализа и синтеза фонемных текстов.

Примером является система распознавания русской речи RuSpeech. (компании Intel и Cognitive Technologies. В основе лежит БД, содержащая цифровое представление звучания непрерывной русской речи с соответствующими текстами и фонетической транскрипцией. БД включает звуковые фрагменты для более 50 тыс. предложений с фонетической разметкой каждого из них. В создании БД RuSpeech приняли участие 220 дикторов. Она содержит около 50 часов непрерывной речи, имеет объем 15 Гб.

Обучение и самообучение.

Данная область ИИ включает модели, методы и алгоритмы, реализующие автоматическое накопление и генерацию знаний с использованием процедур анализа и обобщения знаний.

К данному направлению относятся системы добычи данных(Data-mining)и системы поиска закономерностей в компьютерных базах данных (Knowledge Discovery).

Примеры данных с закономерностями

Обучающийся алгоритм

Модель закономерности

Поиск закономерностей в новых данных
Решаются задачи обработки, анализа и синтеза изображений. В задаче анализа исходные изображения преобразуются в данные другого типа, например, текстовые описания. При синтезе изображений в качестве входной информации используются алгоритмы построения изображений, а выходными данными являются графические объекты.