Cлайд 1

Cлайд 2

Искусственный интеллект – дисциплина, изучающая возможность создания программ для решения задач, которые требуют определенных интеллектуальных усилий при выполнении их человеком.

Cлайд 3

Наука под названием “искусственный интеллект” входит в комплекс компьютерных наук, а создаваемые на ее основе технологии относятся к информационным технологиям. Задачей этой науки является достижение разумных рассуждений и действий с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств. Цель исследований в области искусственного интеллекта – создание арсенала метапроцедур, достаточного для того, чтобы ЭВМ (или другие технические системы, например, роботы) могли находить по постановкам задач их решения.

Cлайд 4

Первые исследования, относящиеся к проблемам искусственного интеллекта, были предприняты почти сразу же после появления вычислительных машин. Само название новой науки возникло в конце 60-х годов XX века, а в 1969 году в Вашингтоне (США) состоялась первая Всемирная конференция по искусственному интеллекту.

Cлайд 5

Исследования в области искусственного интеллекта ведутся по двум направлениям: бионическое- попытки смоделировать с помощью искусственных систем психофизиологическую деятельность человеческого мозга с целью создания искусственного разума; 2) прагматическое - создание программ, позволяющих с использованием ЭВМ воспроизводить не саму мыслительную деятельность, а являющиеся ее результатами процессы. Здесь достигнуты важнейшие результаты, имеющие практическую ценность.

Cлайд 6

Первое направление - нейрокибернетика Базируется на аппаратном моделировании работы головного мозга человека, основой которого является большое число (около 14 миллиардов) связанных и взаимодействующих нервных клеток - нейронов. Еще в 1950-х годах было создано пороговое устройство для моделирования нервной клетки - персептрон. На первых ЭВМ малой производительности биологическую структуру мозга реализовать не удалось. Теперь микроэлектроника позволяет строить вычислительные структуры, состоящие из нескольких тысяч микропроцессоров - нейрокомпьютеры. Основная их особенность - способность менять внутреннюю структуру и тем самым обучаться, как человек.

Cлайд 7

Второе направление - прагматическое направление ИИ Дает результатом программное обеспечение ЭВМ для решения интеллектуальных задач. Это, прежде всего, естественно-языковые программы. Они позволяют: делать перевод текста с одного языка на другой, составлять рефераты больших документов, сочинять тексты для сказок и поэм, сценарии телесериалов (мыльные оперы). Музыкальные программы могут сочинять музыкальные произведения, проводить анализ готовых музыкальных произведений, имитировать различные исполнительские стили. Распознающие программы позволяют проверять правильность текста, распознавать символы рукописного текста при его сканировании. Анализаторы и синтезаторы звуков способны управлять голосом техническими устройствами, а также выдавать речевые сообщения. Многие игровые программы используют принципы ИИ. Знаменитый суперкомпьютер Deep Blue обыграл шахматного чемпиона мира Г. Каспарова.

Cлайд 8

Свойства систем искусственного интеллекта внутренная интерпретируемость - вместе с информацией в базе знаний представлены информационные структуры, позволяющие не только хранить знания, но и использовать их; структурированность - выполняются декомпозиция сложных объектов на более простые и установление связи между ними; связанность - отражаются закономерности относительно фактов, процессов, явлений и причинно-следственные отношения между ними; активность - на основе имеющихся знаний можно выводить (получать) новые знания.

Cлайд 9

Инструментальные средства систем искусственного интеллекта (СИИ). Первые СИИ создавались на алгоритмических языках широкого применения. Наиболее удобными оказались языки LISP и SmallTalk. В дальнейшем были созданы системы программирования на языках представления знаний. Они содержат собственные средства представления знаний и поддержки логического вывода. К числу таких языков можно отнести FRL, KRL,OPS5, LogLISP и Prolog. Наибольшее распространение из этих языков получили языки логического программирования Prolog и OSP5.

Cлайд 10

Экспертные системы Экспертная система (ЭС) - это система искусственного интеллекта, которая содержит знания опытных специалистов (экспертов) о некоторой предметной области и которая в пределах этой области способна принимать экспертные решения (давать совет, ставить диагноз, направлять действия пользователя).

Cлайд 11

Cлайд 12

Структурная схема экспертной системы Главной частью любой ЭС является база знаний - совокупность знаний по данной предметной области, почерпнутых из публикаций, а также введенных в процессе взаимодействия экспертов с ЭС. С помощью редактора базы знаний эксперт наполняет базу знаний (как бы передает ей свои знания, умения, навыки).

Примеры экспертных систем Экспертная система MYCIN (Станфордский университет) -одна из первых и наиболее известных ЭС, разработана в середине 1970-х годов прошлого века. Она предназначена для диагностики инфекционных заболеваний. Экспертная система JUDITH создана в 1975 г. в Гейдельбергском и Дармштадском университетах, позволяет получать юристам экспертные заключения по гражданским делам. Экспертная система INTERNIST диагностирует несколько сотен болезней с точностью, которая сопоставима с точностью диагноза, сделанного квалифицированным врачом. Экспертная система Management Advisor помогает руководителю в планировании своей коммерческой деятельности. Экспертная система EXPERTAX готовит рекомендации ревизорам и налоговым специалистам в подготовке расчетов по налогам и подготовке финансовых деклараций. База знаний отражает опыт свыше двадцати экспертов. Экспертная система PROSPECTOR - помогает геологам в поиске полезных ископаемых. В ЭВМ вводятся карты, обзоры местности, ответы на вопросы, которые задаются геологам.

Cлайд 15

Домашнее задание Подготовить доклад по одной из нижеприведенных тем Роботы и искусственный интеллект Искусственный интеллект в играх Искусственный интеллект в фильмах и книгах Прогнозируемые последствия использования искусственного интеллекта Каковы направления использования искусственного интеллекта История развития искусственного интеллекта Искусственный интеллект в России

Введение в искусственный интеллект

Интеллектуальные системы

• Искусственный интеллект (ИИ) - это направление в информатике, областью исследования которого является выявление того, как система обработки информации - будь то человек или машина - способна воспринимать, анализировать, передавать и обобщать то, чему ее обучают, а также методы формализации с помощью полученных сведений описаний конкретных, не полностью определенных ситуаций принятия решений и методы оптимизации решений не полностью определенных задач.
• Предмет изучения в искусственном интеллекте - это любая интеллектуальная деятельность человека, подчиняющаяся заранее неизвестным законам, а создаваемая продукция - любые системы (аппаратные и программные), способные выполнять работу или решать задачи подобно человеку в условиях неполной определенности.

• Взлет исследований по искусственному интеллекту с 50-х гг. XX века связан с развитием ЭВМ, являющихся замечательным инструментальным средством исследования и моделирования.
• Исследования в области искусственного интеллекта сопровождаются разработкой языков программирования новых поколений и созданием все более изощренных систем программирования.
• Это дает возможность при разработке программ для ЭВМ использовать обычные методы рассуждений и обычный словарный запас. Более того, такой язык, как Пролог , позволяет с помощью концепций цели и утверждения моделировать и формализовать логический вывод в решении задач.

• К сфере искусственного интеллекта относятся те различные области, где мы действуем, не имея абсолютно точного метода решения проблемы, и которые обладают двумя характерными особенностями.
• Во-первых, в них используется информация в символьной форме : буквы, слова, знаки, рисунки. Это отличает область искусственного интеллекта от областей, в которых традиционно компьютерам доверяется обработка данных в числовой форме.
• Во-вторых, предполагается наличие выбора , когда отсутствие четкого алгоритма приводит к необходимости выбора между многими вариантами в условиях неопределенности и этот недетерминизм, который носит фундаментальный характер, эта свобода действий являются существенной составляющей интеллекта.

• Проблема человеко-машинного интерфейса связана прежде всего с анализом и формализацией технофизиологического, эргадического и социологического характера поведения человека как целеуправляемой системы. Особые сложности возникают при попытке формализации таких свойств поведения человека, как «рациональный выбор», «компромисс» или «справедливость».
• В настоящее время наибольший прогресс достигнут в области создания так называемых систем нечеткого управления , работа которых основана на использовании нечеткой логики и нечетких множеств . Однако интеллектуальные возможности таких систем весьма ограничены. Фактически они обеспечивают только исполнительный уровень управления

• 1. Символьное моделирование мыслительных процессов
• Моделирование 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.

• 2. Работа с естественными языками
• Немаловажным направлением является обработка естественного языка, в рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов на «человеческом» языке.
• В рамках этого направления ставится цель такой обработки естественного языка, которая была бы в состоянии приобрести знание самостоятельно, читая существующий текст, доступный по Интернету.
• Некоторые прямые применения обработки естественного языка включают информационный поиск (в том числе, глубокий анализ текста) и машинный перевод.

• 3. Представление и использование знаний
• Направление инженерия знаний объединяет задачи получения знаний из простой информации, их систематизации и использования.
• Это направление исторически связано с созданием экспертных систем - программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме.
• 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 , использующие процедуры вербализации нейронных сетей.
• Искусственная нейронная сеть (ИНС) - математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей - сетей нервных клеток живого организма.

• 4. Машинное моделирование
• Проблематика машинного обучения касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. Это направление было центральным с самого начала развития ИИ.
• К 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. Особо стоит упомянуть компьютерное зрение, которое связано ещё и с робототехникой.

• 5. Биологическое моделирование искусственного интеллекта
• Сюда можно отнести несколько направлений. Нейронные сети используются для решения нечётких и сложных проблем, таких как распознавание геометрических фигур или кластеризация объектов.
• Генетический 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, взаимодействующей с внешней средой, называется агентным подходом .

• 6. Робототехника
• Области робототехники и искусственного интеллекта тесно связаны друг с другом. Интегрирование этих двух наук, создание интеллектуальных роботов составляют ещё одно направление ИИ.
• Интеллектуальность требуется роботам, чтобы манипулировать объектами, выполнять навигацию с проблемами локализации (определять местонахождение, изучать ближайшие области) и планировать движение (как добраться до цели).

• 7. 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.
• Теория решения изобретательских задач, предложенная в 1946 году Г. С. Альтшуллером, положила начало таким исследованиям.
• Добавление данной возможности к любой интеллектуальной системе позволяет весьма наглядно продемонстрировать, что именно система воспринимает и как это понимает.

• Deep Blue - шахматный суперкомпьютер, разработанный компанией IBM, который 11 мая 1997 года выиграл матч из 6 партий у чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.

• IBM Watson - суперкомпьютер фирмы IBM, оснащённый вопросно-ответной системой искусственного интеллекта, созданный группой исследователей под руководством Дэвида Феруччи.
• Его создание - часть проекта DeepQA. Основная задача Уотсона - понимать вопросы, сформулированные на естественном языке, и находить на них ответы в базе данных. Назван в честь основателя IBM Томаса Уотсона.

• 20Q - компьютерная версия игры двадцать вопросов (Twenty Questions), которая началась как эксперимент в области создания искусственного интеллекта. Разработана Робином Бёргенером в 1988 году.
• Игра 20Q реализована в виде веб-сайта и карманного устройства. 20Q просит пользователя загадать какой-нибудь объект, а затем угадывает его, задав 20 вопросов, на которые можно отвечать «да» или «нет».

• - процесс преобразования речевого сигнала в цифровую информацию (например, текстовые данные). Обратной задачей является синтез речи .
• Первое устройство для распознавания речи появилось в 1952 году, оно могло распознавать произнесённые человеком цифры.
• Коммерческие программы по распознаванию речи появились в начале девяностых годов. Обычно их используют люди, которые из-за травмы руки не в состоянии набирать большое количество текста.

• Увеличение вычислительных мощностей мобильных устройств позволило и для них создать программы с функцией распознавания речи.
• Среди таких программ стоит отметить приложение Microsoft Voice Command, которое позволяет работать со многими приложениями при помощи голоса. Например, можно включить воспроизведение музыки в плеере или создать новый документ.

• Инструментальные средства для разработки интеллектуальных систем включают специальные языки программирования, ориентированные на обработку символьной информации (LISP, SMALLTALK, РЕФАЛ), языки логического программирования (PROLOG), языки представления знаний (OPS5, KRL, FRL), интегрированные программные среды, содержащие арсенал инструментальных средств для создания систем ИИ (КЕ, ARTS, GURU, G2), а также оболочки экспертных систем (BUILD, EMYCIN, EXSYS Professional, ЭКСПЕРТ), которые позволяют создавать прикладные ЭС, не прибегая к программированию.

Слайд 1

Слайд 2

Слайд 3

Слайд 4

Слайд 5

Слайд 6

Слайд 7

Слайд 8

Слайд 9

Слайд 10

Слайд 11

Презентацию на тему "Искусственный интеллект" (8 класс) можно скачать абсолютно бесплатно на нашем сайте. Предмет проекта: Информатика. Красочные слайды и иллюстрации помогут вам заинтересовать своих одноклассников или аудиторию. Для просмотра содержимого воспользуйтесь плеером, или если вы хотите скачать доклад - нажмите на соответствующий текст под плеером. Презентация содержит 11 слайд(ов).

Слайды презентации

Слайд 1

Искусственный интеллект

Проблема создания человеческого разума

Слайд 2

Слайд 3

Как человек мыслит?

Над этим вопросом задумываются ученые всех стран. Цель их исследований состоит в том, чтобы создать модель человеческого интеллекта и реализовать её на компьютере. Несколько упрощенно, выше названная цель звучит так: - Научить машину мыслить.

Слайд 4

Цель создания Искусственного Интеллекта

построение универсальной, предназначенной для решения определенных типов задач компьютерной интеллектуальной системы, которая находила бы решения всех (или хотя бы большинства) неформализованных задач, с эффективностью сравнимой с человеческой или превосходящей его

Слайд 5

Основные подхода к разработке ИИ:

нисходящий (англ. Top-Down AI), семиотический - создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.; восходящий (англ. Bottom-Up AI), биологический - изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер.

Слайд 6

Виды деятельности человека

Существует много видов деятельности человека, которые нельзя запрограммировать заранее. Например: сочинение музыки и стихов, доказательство теоремы, литературный перевод с иностранного языка, диагностика и лечение болезни и многое другое.

Слайд 7

Может ли машина самостоятельно мыслить?

Разработчики систем ИИ как раз и пытаются научить машину, подобно человеку, самостоятельно строить программу своих действий, исходя из условий задачи. Ставится цель превращение компьютера из формального исполнителя в интеллектуального исполнителя.

Слайд 8

Как создаются интеллектуальные системы

Системы искусственного интеллекта работают на основе заложенных в них баз знаний, а человеческое мышление основано на двух составляющих: запасе знаний и способностей к логическим рассуждениям. Поэтому для создания интеллектуальных систем на компьютере нужно решить две задачи: 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 9

Основные области, в которых применяются методы ИИ:

Распознавание образов Оптическое распознавание символов Распознавание рукописного текста Распознавание речи Распознавание лиц Обработка естественного языка Машинный перевод Нелинейное управление и робототехника Машинное зрение, виртуальная реальность и обработка изображений Теория игр и стратегическое планирование Диагностика ИИ в играх и боты в компьютерных играх Машинное творчество Сетевая безопасность

Слайд 10

Модели функционирования формального и интеллектуального исполнителя

Старайтесь объяснять слайд своими словами, добавлять дополнительные интересные факты, не нужно просто читать информацию со слайдов, ее аудитория может прочитать и сама.

Не нужно перегружать слайды Вашего проекта текстовыми блоками, больше иллюстраций и минимум текста позволят лучше донести информацию и привлечь внимание. На слайде должна быть только ключевая информация, остальное лучше рассказать слушателям устно.

Текст должен быть хорошо читаемым, иначе аудитория не сможет увидеть подаваемую информацию, будет сильно отвлекаться от рассказа, пытаясь хоть что-то разобрать, или вовсе утратит весь интерес. Для этого нужно правильно подобрать шрифт, учитывая, где и как будет происходить трансляция презентации, а также правильно подобрать сочетание фона и текста.

Важно провести репетицию Вашего доклада, продумать, как Вы поздороваетесь с аудиторией, что скажете первым, как закончите презентацию. Все приходит с опытом.

Правильно подберите наряд, т.к. одежда докладчика также играет большую роль в восприятии его выступления.

Старайтесь говорить уверенно, плавно и связно.

Старайтесь получить удовольствие от выступления, тогда Вы сможете быть более непринужденным и будете меньше волноваться.

Впервые идею создания искусственного подобия человеческого разума выразил Раймунд Луллий

(1235-1315), который еще в XIV веке пытался создать машину для решения различных задач на основе всеобщей классификации понятий.

В XVII в. Готфрид Лейбниц (1646-1716) и Рене Декарт (1596-1650) независимо друг от друга развили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук.

Эти идеи легли в основу теоретических разработок в области создания искусственного интеллекта.

Развитие искусственного интеллекта после создания ЭВМ

Развитие ИИ как научного направления стало возможным только после создания ЭВМ

Это произошло в 40-х годах XXв.

В это же время Норберт Винер (1894-1964) создал свои основополагающие работы по новой науке – кибернетике .

Кибернеетика (от греч. - «искусство управления») - наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в различных системах, будь то машины, живые организмы или общество.

Термин «искусственный интеллект»

Термин «искусственный интеллект» (artificial intelligence) предложен в 1956 г. на

семинаре с аналогичным названием в

Станфордском университете США.

Вскоре после признания искусственного интеллекта самостоятельной отраслью науки прошло разделение на два основных направления: нейрокибернетику и кибернетику «черного ящика».

Основная идея нейрокибернетики

Единственный объект, способный мыслить – это человеческий мозг.

Поэтому любое «мыслящее устройство» должно каким-то образом воспроизводить его структуру.

Нейрокибернетика ориентирована на аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга.

Создавались элементы, аналогичные нейронам и их объединениям в функционирующие системы (нейроны – взаимодействующие между собой клетки мозга). Эти системы принято называть нейронными сетями .

Нейронные сети

Первые нейросети были созданы в конце 50-х гг. американскими учеными Г.Розенблаттом и П. Мак-Каллоком. Это были попытки создать системы, моделирующие человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом. Устройство – перцептрон .

В 70-80 гг. количество работ по этому направлению стало снижаться.

Нейрокибернетика в Японии

В середине 80-х гг. в Японии в рамках разработки компьютера 5-го поколения, основанного на знаниях, был создан компьютер 6-го поколения, или нейрокомпьютер .

В это время ограничения по памяти и быстродействию были практически сняты.

Появились транспьютеры – параллельные компьютеры, осуществляющие взаимодействие неограниченного количества микропроцессоров.

От транспьютеров до нейрокомпьютеров – один шаг.

Три современных подхода к созданию нейросетей

Аппаратный – создание специальных компьютеров, плат расширения, наборов микросхем, реализующих все алгоритмы.

Программный – создание программ и инструментариев, рассчитанных на высокопроизводительные компьютеры. Нейросети создаются в памяти компьютера, всю работу выполняют его собственные процессоры.

Гибридный – комбинация первых двух.

Кибернетика «черного ящика»

Основная идея – не имеет значения, как устроено «мыслящее устройство». Главное, чтобы на заданные входные сигналы оно реагировало также, как человеческий мозг.

Это направление было ориентировано на поиски алгоритмов решения интеллектуальных задач на существующих моделях компьютеров.

Описание презентации по отдельным слайдам:

1 слайд

Описание слайда:

Искусственный интеллект и ЭВМ Проект подготовили: ученицы 10 «Г» класса Магомедова А.М. и Слугина С.В.

2 слайд

Описание слайда:

Электро́нная вычисли́тельная маши́на, ЭВМ - комплекс технических средств, где основные функциональные элементы (логические, запоминающие, индикационные и др.) выполнены на электронных элементах, предназначенных для автоматической обработки информации в процессе решения вычислительных и информационных задач.

3 слайд

Описание слайда:

Иску́сственный интелле́кт (ИИ) 1) наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ; 2) свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

4 слайд

Описание слайда:

Конечно же, мы, люди обладаем интеллектом, это то что нас отличает от остальных живых существ. Но можно ли сказать, что только люди обладают интеллектом? Мы называем себя “человек разумный”, человек обладающий разумом, человек обладающий интеллектом. Что это нам дает? Это нам позволяет менять мир. Менять мир по своему желанию, делать то, что не сделала природа для нас. Но как? Как мы можем это делать? как мы создали все то, что сейчас окружает нас, все эти блага цивилизации. Обладают ли животные интеллектом? Да животные живут в гармонии с природой и не пытаются ее изменить. Или это не так? Мы думаем, что не так. Животные роют норы, которые природа им не предоставила. Вьют гнезда, строят сети (пауки). Даже используют созданное человеком для достижения свих целей, как ворона бросающая орехи на дорогу, для того, чтобы орех раздавила проезжающая машина. Создание запасов на зиму, перелет в теплые края. И собаки умеющие переходить дорогу на зеленый сигнал светофора и пользующиеся общественным транспортом. Конечно же, для животных то, что создал человек является такой же природой, только с тем отличием, что реакция на автомобиль это приобретённый опыт. Одним словом животное приспосабливается к жизни в меняющейся среде. Учится реагировать на новые опасности, учиться питаться новой пищей и добывать ее в новых условиях. Живой организм самостоятельно живет и функционирует, питается, избегает опасностей, приспосабливается, учится. Живой организм приобретает опыт и пользуется им. Для примера возьмем хотя бы пылесос, пылесос робот, многие видели такой. Что он может делать? Этот пылесос путешествует по квартире избегая препятствий и падений с лестниц. Он может питаться – самостоятельно подключаться к зарядному устройству, что бы зарядить свой аккумулятор. Такой пылесос выглядит как живой. Он может так функционировать самостоятельно довольно долго. Можно сравнить его с жуком который ничего не боится, ползает сам себе и не на кого не реагирует. Насекомое жук то же не учится, выпустите жука, и это будет выглядеть также – жук будет метаться по комнате искать выход и пищу. Жук будет так же подчиняться своей, более сложной, жесткой программе. Отличие будет только в том, что пылесос был создан человеком, жук появился благодаря делению живых клеток. Конечно нельзя сравнивать жука и пылесос, но оба выполняют заложенные в него функции. Так что же такое интеллект? Мы считаем, что интеллект – это способность взаимодействовать с окружающей средой, перемещаться, реагировать на изменения, воздействовать с помощью конечностей. Таким образом интеллектом обладают все живые организмы от простейших, растений, бактерий, человека, но в разной степени развитым.

5 слайд

Описание слайда:

Искусственный интеллект - основная функция 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. 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. Таким образом, оказалось, что основная задача ИИ - развитие формальных средств представления и обработки знаний - весьма близка к функции самой математики.

6 слайд

Описание слайда:

7 слайд

Описание слайда:

Может ли машина самостоятельно мыслить? Разработчики систем ИИ как раз и пытаются научить машину, подобно человеку, самостоятельно строить программу своих действий, исходя из условий задачи. Ставится цель превращение компьютера из формального исполнителя в интеллектуального исполнителя.

8 слайд

Описание слайда:

Каковы возможности современных компьютеров? В настоящее время многое поменялось, теперь для многих обыкновенный ПК, стал намного большим, чем простая машина для вычисления и выполнения различных рабочих процедур в специализированных программах. На сегодняшний день уже довольно сложно быстро перечислить все сферы применения современных компьютеров. При этом надо отметить, что даже такие специальные средства как видеокамера наблюдения теперь могут работать с ПК. Стоит заметить, что важное значение в усовершенствовании и общем развитии современного ПК сыграла компьютерная графика, которая задала, по сути, множество направлений активного практического применения современной компьютерной техники. К примеру, сейчас благодаря использованию 3D-графике есть уникальная возможность исследовать и оценивать различные сложные информационные данные, в том числе, такие как модели развития климата земли и многое другое. При этом компьютерная графика дает возможность создавать изображения практически любой сложности. Кроме этого необходимо заметить и то, что в области изучения различных языков ПК дают возможность автоматически создавать рефераты текстов, проверять морфологию и орфографию, выполнять быстрый перевод; синтезировать новые тексты, распознавать и также синтезировать с текста человеческую речь (как на английском, так и на русском языках). Важно знать, что внедрение сетей дало возможность превратить стандартный компьютер из стандартного вычислительного средства в особое коммуникационное устройство. С появлением сети интернета пошел новый виток в эволюции современного человечества – так называемое время «информационных технологий». Именно благодаря этому современные ПК задействованы практически во всех известных отраслях науки и производства. При этом надо особо отметить, что современные ПК существенно упростили и автоматизировали все рабочие процессы и процедуры. К примеру, монтаж систем видеонаблюдения на базе обычного ПК и специальных серверных станций позволяет построить максимально эффективную современную систему обеспечения безопасности, исключающую какие-либо возможные сбои в работе. При этом стоит сказать, что общая эволюция и усовершенствование компьютеров продолжают идти быстрыми темпами - возможно, в скором будущем появятся компьютеры с особым искусственным интеллектом. В них будет вполне возможным ввод текста с голоса, специальные голосовые команды, машинное «осязание» и «зрение». На сегодня уже многое из ранее перечисленного, уже внедрено на практике и сейчас ведутся активные работы по дальнейшему развитию подобных технологий.