Исследованиях в области искусственного интеллекта
Системы искусственного интеллекта применимы для решения тех задач в ко
Социальный интеллект – способность правильно понимать поведение людей. Эта способность необходима для эффективного межличностного взаимодействия и успешной социальной адаптации. Сам термин «социальный интеллект» был введен в психологию Э. Торндайком в 1920 году для обозначения «дальновидности в межличностных отношениях». Многие известные психологи внесли свою лепту в интерпретацию этого понятия. В 1937 году Г. Оллпорт связывал социальный интеллект со способностью высказывать быстрые, почти автоматические суждения о людях, прогнозировать наиболее вероятные реакции человека. Социальный интеллект, по мнению Г. Оллпорта, – особый «социальный дар», обеспечивающий гладкость в отношениях с людьми, продуктом которого является социальное приспособление, а не глубина понимания. Затем способности социального интеллекта многие известные ученые раскрывали в структурах общего интеллекта. Среди них наиболее ярко представлены модели интеллекта, предложенные Д. Гилфордом, Г. Айзенком. Среди психологов до последнего времени ведутся дискуссии вокруг определения интеллекта, данного Э. Борингом: интеллект есть то, что измеряется тестами интеллекта. Имеются различные точки зрения на оценку данного высказывания. По мнению Б.Ф. Анурина, оно достаточно тавтологично, тривиально и прямо напрашивается на критику. Другие исследователи считают такое определение рекурсивным, что является чрезвычайно распространенным в математике, информатике, компьютерном программировании, искусственном интеллекте. Г. Айзенк не согласен с определением Э. Боринга: тесты интеллекта, утверждает он, составляются не случайным образом и опираются в своей разработке на хорошо известные, выявленные и проверенные природные закономерности, такие как принцип «позитивного многообразия». Влияние интеллекта выходит за пределы жизни одного человека. Развитие интеллекта у выделило его из животных и стало началом развития общества, а затем и человеческой цивилизации.
Unity 5 x программирование искусственного интеллекта в играх Аналогичную позицию занимает и Роджер Пенроуз, который в своей книге «Новый ум короля» аргументирует невозможность получения процесса мышления на основе формальных систем [18].
Искусственный интеллект информационные системы в экономике Одной из главных проблем в этой теме является вопрос о том, на каком уровне своей модернизации ИИ становится равным человеку – а на каком его еще можно считать «умной куклой»? Это скорее этическая проблема. Мы не считаем, например, любимую собаку «умной куклой», хотя она, в отличие от ИИ, не говорит. Но плачем, когда она умирает, словно о члене семьи. В чем причина этой скорби? Очевидно, что мы скорбим не по смерти собаки как неграмотному существу без речи и без веры в Бога, а о смерти ЛИЧНОСТИ, которая была членом семьи. Как говорил Экзюпери, «мы в ответе за тех, кого приручили». Если полагать, что первыми ИИ «массового производства и внедрения» станут суррогаты-роботы, заменяющие домашних питомцев (собак и кошек), которые выполняют команды, приносят тапочки и пр., а главное – узнают, сопереживают, помнят, участвуют в жизни семьи не хуже реальных питомцев – то смерть такого «существа» будет не менее трагична для семьи, чем смерть любимого пса. То есть, не будет отношения как к «умной кукле».
Информационные системы на базе искусственного интеллекта Несмотря на громкие заявления, реальное использование нейронных сетей на практике ничтожно в сравнении с традиционными алгоритмами. Основная причина – неточное формулирование задач, результаты которых также не очевидны – такие как прогнозирование погоды, биржевые сводки, в общем, все, что сводится к гаданию на кофейной гуще и где нельзя однозначно поймать за руку. Наиболее серьезным является применение нейронных сетей для распознавания образов на базе персептронов (сети, где нейроны сгруппированы в слои), что не удивительно, теоретические предпосылки данных концепций (и персептронов и распознавания образов и распознавания образов на персептронах) были разработаны 60-70-х годах прошлого столетия, примерно в тоже время, когда был создан автомат для автоматического распознавания индексов на почтовых конвертах. В последнее время мощностей обычных компьютеров вполне достаточно для создания полноценных нейронных сетей (чем мы собственно и будем заниматься), что позволяет все чаще применять их на практике (например, интересной темой является использование нейронных сетей для сжатия информации). Следует сразу же предупредить: использование нейронных сетей в задачах, алгоритмы которых легко перенести на языки программирования, в подавляющем большинстве случаев не эффективно (обычно по быстродействию). При этом пользователь реализует свое право на дополнительное обучение, уточнение (например, весов связей, для усиления или ослабления влияния некоторых показателей на основе собственного опыта), введение дополнительных показателей для эксперимента на свой риск и т.д.
Unity 5 x программирование искусственного интеллекта в играх
Корректировка и развитие. Выше мы уже упоминали о необходимости и возможности постоянного уточнения и развития нейросети. Можно изменять представление о продвинутости банка-эталона (реального или идеального) и дополнять базу знаний, т.е. данную нейросеть. Можно корректировать веса связей как меры влияния отдельных показателей на выходной результат. История развития науки о искусственном интеллекте. Области применения исскуственного интеллекта. Некоторые сведения о мозге. Основные теории нейроподобных и нейтронных сетей. Нейроподобный элемент и нейроподобные сети. Классификация нейронных сетей.
Направление использования искусственного интеллекта Число возможных комбинаций импульсов от 100 млрд нейронов примерно 101 000 000 (10 в миллионной степени), т. е. единица с миллионом нолей. В принципе, это число возможных состояний вашего мозга. Для сравнения: считается, что число атомов во Вселенной «всего» 1080.
Проблема искусственного и естественного интеллекта Обучение сети начинается с предъявления образа и вычисления соответствующей реакции. Сравнение с желаемой реакцией дает возможность изменять веса связей таким образом, чтобы сеть на следующем шаге могла выдавать более точный результат. Обучающее правило обеспечивает настройку весов связей. Информация о выходах сети является исходной для нейронов предыдущих слоев. Эти нейроны могут настраивать веса своих связей для уменьшения погрешности на следующем шаге.
Исследованиях в области искусственного интеллекта Безлюдное производство выглядит действительно потрясающе. В прошлом году мне довелось побывать в Германии на автомобильном производстве, где действительно практически нет людей. Туда привозят металл, из которого в итоге получается машина, и почти все операции выполняются с помощью промышленной робототехники. В восьмидесятые и девяностые годы прошлого века также предпринимались попытки создания универсальных экспертных систем, которые содержали банки данных из миллионов различных утверждений, соединенных семантическими связями, в надежде на то, что многие задачи можно будет свести к последовательности этих утверждений. Некоторые из этих систем пополняются и по сей день, так и не научившись решать задачи из реального мира.
Искусственный интеллект информационные системы в экономике
Но поскольку я утверждаю существование у науки единого метода обоснования теорий и представил его эксплицитно, то значит ли это, что я утверждаю принципиальную возможность создания искусственного интеллекта указанного выше рода? – Нет, не значит. Потому что фазе обоснования предшествует фаза генезиса научной теории, которая в принципе не может быть алгоритмизирована. Но прежде, чем перейти к фазе генезиса, я хочу уточнить, что именно может быть алгоритмизировано в фазе обоснования. Знания, представленные в интеллектуальной системе, образуют базу знаний. В интеллектуальную систему входит также механизм выводов, который позволяет на основе знаний, имеющихся в базе знаний, получить новые знания. Простота и наглядность представления такой модели знаний обусловила применения данной системы во многих системах. Кроме того, данная модель может служить основой языка программирования, ориентированного на знания. Например, язык Пролог опирается на данную продукционную модель.
Язык программирования искусственный интеллект Прежде всего, выделим следующие основные принципы построения и применения систем адаптивного синтеза информационно-вычислительных конфигураций: возможность перестройки архитектуры системы в целом, распределенность обработки и памяти, модульность, наращиваемость, непрерывность функционирования, живучесть, многопроцессорность, универсальность, возможность неограниченного накопления и обработки в едином унифицированном формате любых данных и правил, максимальная оперативность обработки потоков информации (возможно после некоторого периода настройки системы), синергетическая адаптивность, самонастраиваемость по определенным критериям оптимизации функционирования, самоанализ и активное формирование требований по изменению своих ресурсов и конфигурации.
Книги про искусственный интеллект фантастика Существует противоречие между универсальностью ЭВМ и требованиями эффективности, производительности при решении конкретных специальных задач. Известно, что для различных типов задач наиболее эффективными являются разные вычислительные устройства, а все универсальные ЭВМ решают такие задачи с различной производительностью, как правило, не превышающей 10 30 % от пиковой. Неоднородные компьютерные системы позволят повысить универсальность ЭВМ за счет подключения к основной системе специализированных устройств, предназначенных для эффективного решения отдельных задач.
Проблема сознания искусственного интеллекта Профиль японских конференций (а этой стране принадлежит немало оригинальных и уникальных достижений в области ИИ), не сильно отличается от общемирового. Тем интереснее эти отличия - на них сосредоточены значительные объемы инвестиций государственных и частных японских организаций. Среди направлений, более популярных в Японии в сравнении с европейскими и американскими школами ИИ, отметим следующие: создание и моделирование работы э-рынков и э-ауционов, биоинформатика (электронные модели клеток, анализ белковой информации на параллельных компьютерах, ДНК-вычислители), обработка естественных языков (самообучающиеся многоязычные системы распознавания и понимания смысла текстов), Интернет (интеграция Сети и всевозможных датчиков реального времени в жилых домах, интеллектуальные интерфейсы, автоматизация рутинных работ на основе формализации прикладных и системных понятий Интернета, итерационные технологии выделения нужных сведений из больших объемов данных), робототехника (машинное обучение, эффективное взаимодействие автономных устройств, организация движения, навигация, планирование действий, индексация информации, описывающей движение), способы представления и обработки знаний (повышение качества знаний, методы получения знаний от людей-экспертов, раскопка и поиск данных, решение на этой основе задач реального мира - например, управления документооборотом). СтанкевичПервый этап решения проблем бессмертия человека имеет своей главной целью создание нейроуправляемого аватара – гуманоидного робота с человекоподобным скелетом, набором технических мышц и сенсоров.
Информационные системы на базе искусственного интеллекта
Есть несколько моделей общественного устройства, применимых к таким условиям. Одна из них — нечто вроде светлого будущего, своего рода высокотехнологичный коммунизм. Уже сегодня в развитых странах исчезающе ничтожный процент населения обеспечивает своим трудом жизнь целого государства. Уже сегодня большинство товаров не стоят практически ничего, и оплачивать в современном супермаркете приходится не столько вещи, сколько те хитроумные общественные механизмы финансового перераспределения, которые обеспечивают некоторую видимость дохода тем, кто изо дня в день выполняет некоторую видимость работы. Очередной бюрократ, его безработные клиенты, фермер или угольщик на государственной дотации — все они уже сейчас в некотором смысле домашние животные конвейера, банкомата, генных технологий, атомной энергетики. Корреляционный алгоритм распознавания и его реализация в оптике. Когерентные и некогерентные корреляторы. Голографические корреляторы Ван дер Люгта и совместного преобразования. Влияние свойств регистрирующих сред на параметры отклика голографического коррелятора. Проблема инвариантного распознавания. Фундаментальный характер проблемы инвариантности распознавания.
Что такое искусственный интеллект видео Многие авторы избегают термина “нейрон” для обозначения искусственного нейрона, считая его слишком грубой моделью своего биологического прототипа. В этой книге термины “нейрон”, “клетка”, “элемент” используются взаимозаменяемо для обозначения “искусственного нейрона” как краткие и саморазъясняющие.
Игры с умным искусственным интеллектом Как было уже сказано выше, программное обеспечение в теории может смоделировать столько типов интеллектов, а в перспективе и разумов, что человеку скоро станут недоступны способы мышления, которые доступны роботам. Математика, как самая абстрактная из наук почти не подвержена антропоморфизму, только в смысле того, что человеку доступно далеко не все и о некоторых явлениях человеку можно только догадываться. Благодаря приборам и анализу человек расширяет свой кругозор, однако и это расширение имеет предел. Все, что человек видит, он может измерить, проанализировать и должным образом синтезировать в своем сознании. И это при столь ограниченном видении. Какого же уровня могут достигнуть роботы при огромном количестве способов познания реальности? Все инфракрасные камеры, всевозможные спутники, излучатели, измерительные приборы будут доступны искусственному интеллекту, что делает его потенциал гораздо более высоким, нежели у человека.
Самообучение искусственного интеллекта При этом Тьюринг вывел специальную формулу для определения границы, когда искусственный разум достигает уровня человеческого. По его выводам, если машина сможет "обмануть" проверяющих в ответах на 30% заданных вопросов, то она "обладает искусственным интеллектом". 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.
Потапов а с искусственный интеллект и универсальное мышление pdf
За останні 2 доби майже у всіх районах Житомирської області спостерігаэться висока пожежна небезпека, горять гектари сухої рослинності, чагарники й торф.Як повідомляэ в соцмережах управління... Эйнштейн в своё время писал, что когда много размышляешь над какой-то проблемой, то решение приходит неожиданно, так, как-будто кто-то подсказал. Из истории науки мы знаем множество примеров такого рода, например, получают информацию во сне. В нужное время многие учёные делают одинаковые открытия, например так создавалась неевлидовая геометрия. Большинство писателей получают сюжеты своих книг откуда-то, то есть они пишут не сами, это почти как автоматическое письмо. При этом они могут описать события, которые ещё не произошли, как в случае с Титаником. Так что навряд-ли искусственный интеллект может потягаться с человеческим мышлением.
Искусственный интеллект паскаль Изучение строения биологической мембраны, ионоселективного канала, видов электрических явлений в возбудимых тканях. Характеристика устройства синапса и механизма передачи возбуждения. Анализ возрастных особенностей развития центральной нервной системы.
Искусственный интеллект мп4 Это направление имеет четко выраженный фундаментальный характер, и его интенсивное развитие невозможно без одновременно глубокого изучения мозга нейрофизиологическими, морфологическими и психологическими методами.
Эссе искусственный интеллект В области большее применение нашли фреймов. Фреймовые языки как бы обобщают языки реляционного типа. Происходит переход от одноуровневых описаний реляционного типа к многоуровневым, иерархическим описаниям с использованием фреймов различных уровней. Это позволяет отобразить в системе знаний, хранящейся в ЭВМ, присущую человечеству иерархичность сведений об окружающем мире. Огромный познавательный потенциал несет в себе интуиция. Интуиция – это способность непосредственного постижения истины путем прямого её усмотрения чаще всего без соответствующего доказательства и практической проверки. Особенность интуитивного «видения» («озарения», «вспышки» сознания) проявляется в неожиданности, эвристичности решения проблемы, в неосознанности путей и средств её решения. Это сфера сознания, где представлены духовные идеалы и способности к творчеству в виде фантазии, продуктивного воображения и т. п.