Классификация задач искусственного интеллекта
Проблематика искусственного интеллекта в искусстве и гуманитарных науках
Если первые два вопроса являются дискуссионными, то третий — классическая «пугалка» как для обывателей, так и для самих ученых. Смогут ли они контролировать «общий интеллект»? Получится ли у них увидеть попытку «общего» интеллекта трансформироваться в «суперинтеллект»? В какой момент (если этот момент настанет) мы утратим контроль над ИИ? Какие задачи поставит перед собой сам ИИ, будет ли среди них — уничтожение человечества? Когда у меня появился выход в интернет, я, естественно, решила узнать, не занимается ли кто-нибудь подобными вещами. К тому моменту я уже отыскала усеченную версию знаменитой "Элизы", но она говорила по-английски, а мне хотелось посмотреть и на русскоязычные программы. Эмуляторов искусственного интеллекта мной было найдено довольно много (по запросам из комбинаций слов "искусственный интеллект", "программа-собеседник", "эмулятор", "симулятор" и т.п.), я скачала их и принялась исследовать.
Системы искусственного интеллекта применимы для решения тех задач в ко Чтобы убедиться в этом, желающим предоставляется возможность скачивания , модифицированной без изменения программного кода на использование псевдофилософских вопросов и реплик. Если кто и обнаружит за собой подобное намерение, создатель сайта готов ознакомить желающих с основными принципами модификации используемого данной программой комплекса реплик. Для решения данной задачи достаточно простого текстового редактора…
Это алгоритм прогнозирования с искусственным интеллектом Что такое нейромоделирование? Это один из разделов теории нейронных сетей, которая сейчас применяется во всех областях человеческого знания- в медицине, технике, экономике и мн. др. Поэтому для начала рассмотрим что же так нейронные сети и как они возникли.
Шампандар искусственный интеллект в компьютерных играх Сеть Кохонена еще называют "самоорганизующейся картой признаков". Сеть такого типа рассчитана на самостоятельное обучение. Во время обучения сообщать ей правильные ответы необязательно. В процессе обучения на вход сети подаются различные образцы. Сеть улавливает особенности их структуры и разделяет образцы на кластеры, а уже обученная сеть относит каждый вновь поступающий пример к одному из кластеров, руководствуясь некоторым критерием "близости". Сеть состоит из одного входного и одного выходного слоя. Количество элементов в выходном слое непосредственно определяет, сколько различных кластеров сеть сможет распознать. Каждый из выходных элементов получает на вход весь входной вектор. Как и во всякой нейронной сети, каждой связи приписан некоторый синоптический вес. В большинстве случаев каждый выходной элемент соединен также со своими соседями. Эти внутрисловные связи играют важную роль в Основные понятия теории нечетких множеств. Дуальность как фундаментальное свойство познания. Алгебра неклассических логик. Треугольные нормы и конормы. Многозначные и нечеткозначимые логики. Оптические логические вентили и процессоры.
Системы искусственного интеллекта применимы для решения тех задач в ко
Справочное пособие включает более 5 тысяч наиболее употребительных терминов по программным средствам в самом ишроком смысле, вклю ая терминологию по , технологии программирования, передаче и обработке данных и др. В нем приведена терминология, регламентированная государственными и международными стандартами, включая рекомендации ИСО и МККТТ, Комитета по научно-технической терминологии АН СССР. В пособие включена также информация о синонимах, аббревиатурах, а также эквиваленты на английском языке. При разработке пособия были учтены также замечания и предложения ведущих специалистов по и информатике. Подготовка и редактирование велись на основе использования словарно-терминологической службы. Сегодня мы наблюдаем у миллионов шизофреников, обладающих одним носителем сознания, мультипликацию личностей. Почему-то как должное принимается, что сознание не способно обладать более одним Я, а остальное - патология. Стоит рассматривать это как патологию, ко-гда у человека один носитель сознания. Но когда есть удаленные доступы - этих Я может быть и неограниченное количество.
Искусственный интеллект и информационные технологии Жаль, что, когда я учился в школе, у меня не было такого учителя естествознания, как Рик Хансон. Книга одновременно забавная, увлекательная и очень глубокая. Она не только показывает нам правильные пути к истинному счастью, но и дает им психологическое объяснение. Эта книга учит нас пользоваться положительными впечатлениями. Воспримите как должное содержащуюся в ней хорошую информацию и смакуйте ее.
Искусственный интеллект в 3D виртуальном ребенке Прежде чем увидеть алгоритм, помните, что он лишь для одной нейроноды, однослойно нейронной сети. Можно, конечно, поместить много нейронод в слое, но все они будут работать параллельно и могут обучаться параллельно. Вместо использования одного вектора веса, мульти-нейроноды используют весовую матрицу. Во всяком случае, алгоритм прост, он выглядит примерно так:
Классификация задач искусственного интеллекта По правде говоря, эти знания служат лишь поводом для перехода к более серьезным вещам, таким, как учиться понимать, учиться решать задачи, учиться познавать. Ну, я подумывал добавить Космическую одиссею в список, но всё же посчитал, что искусственному интеллекту в фильме уделено слишком мало времени. С таким же успехом в список можно было бы включить и фильм Чужой, где Хэлен Рипли общается с бортовым компьютером )) Я люблю фильм Стенли Кубрика, но Хэл в нём не так велик, как его стараются показать нам %)
Это алгоритм прогнозирования с искусственным интеллектом
Математика пронизывает все в этом мире, включая нас самих, но, к сожалению, мало кто понимает этот универсальный язык достаточно хорошо. Автор поможет испытать настоящую радость от знакомства с царицей наук. Этот вопрос волнует студентов и вызывает большой интерес при изучении по концепции современного естествознания темы «Тенденции развития современного естествознания». В естествознании первой половины XX века ведущим направлением была физика. Начиная с 50-х годов наряжу с физикой, химией и биологией все возрастающее значение и влияние на развитие науки и всего уклада нашей жизни начала оказывать кибернетика. Кибернетика становится важнейшим фактором научно-технической революции на высших этапах ее развития. Кибернетика возникла на стыке многих областей знания математики, логики, семиотики, биологии и социологии. Обобщающий характер кибернетических идей и методов сближает науку об управлении, каковой является кибернетика, с философией. Задача обоснования исходных понятий кибернетики, особенно таких, как информация, управление, обратная связь и других требует выхода в более широкую философскую область знаний, где рассматриваются атрибуты материи — общие свойства движения, закономерности познания. Сама кибернетика как наука об управлении многое дает современному философскому мышлению. Она позволяет более глубоко раскрыть механизм самоорганизации материи, обогащает содержание категории связей, причинности, позволяет более детально изучить диалектику необходимости и случайности, возможности и действительности. Возникнув в результате развития и взаимного стимулирования ряда в недалеком прошлом слабо связанных между собой дисциплин технического, биологического и социального профиля, кибернетика проникла во многие сферы жизни. Большое значение имеет кибернетика для построения научной картины мира. Предметом кибернетики являются процессы, протекающие в системах управления, общие закономерности таких процессов. Явления, которые отображаются в таких фундаментальных понятиях кибернетики, как информация и управление, имеют место в органической природе и общественной жизни. Таким образом, кибернетику можно определить как науку об управлении и связи с живой природой в обществе и технике. Один из важнейших вопросов, вокруг которого идут философские дискуссии,— это вопрос о том, что такое информация, какова ее природа? Для характеристики природы информационных процессов необходимо кратко рассмотреть естественную основу всякой информации, а таковой естественной основой информации является присущее материи объективное свойство отражения. Положение о неразрывной связи информации и отражения стало одним из важнейших в изучении информационных процессов и признается абсолютным большинством отечественных философов. Информация в живой природе, в отличие от неживой, играет активную роль, так как участвует в управлении всеми жизненными процессами. Проблема заключается в том, что существует материя, способная ощущать, и материя, созданная из тех же атомов и в то же время не обладающая этой способностью. Вопрос, таким образом, поставлен вполне конкретно и тем самым толкает проблему к решению. Кибернетика вплотную занялась исследованием механизмов саморегуляции и самоуправления. Вместе с тем, оставаясь методически ограниченными, эти достижения оставили открытыми ряд проблем, к рассмотрению которых привела внутренняя ломка кибернетики. Сознание является не столько продуктом развития природы, сколько продуктом общественной жизни человека, общественного труда предыдущих поколений людей. Оно является существенной частью деятельности человека, посредством которой создается человеческая природа и не может быть принята вне этой природы. Если в машинах и вообще в неорганической природе отражение есть пассивный, мертвый физико-химический механический акт без обобщения и проникновения в сущность обобщенного явления, то отражение в форме сознания есть познание высокоорганизованной материей самой себя, проникновение в сущность, закон развития природы предметов и явлений объективного мира. В машине же отражение не осознанно, так как оно осуществляется без образования идеальных образов и понятий, а происходит в виде электрических импульсов, сигналов. Поскольку машина не мыслит, эта не есть та форма отражения, которая имеет место в процессе познания человеком окружающего мира. Закономерности процесса отражения в машине определяются, прежде всего, закономерностями отражения действительности в сознании человека, так как машину создает человек в целях более точного отражения действительности, и не машина сама по себе отражает действительность, а человек отражает ее с помощью машины. Поэтому отражение действительности машиной является составным элементом отражения действительности человеком. Появление кибернетических устройств приводит к возникновению не новой формы отражения, а нового звена, опосредующего отражение природы человеком. Общность мышления со способностью отражения служит объективной основой моделирования процессов мышления. Мышление связано с созданием, передачей не только в мозгу, а и в других системах, например, ЭВМ. Кибернетика, устанавливая родство между отражением, ощущением и даже мышлением, делает определенный шаг вперед в решении поставленной проблемы. Это родство между мышлением и другими свойствами материи вытекает из двух фундаментальных принципов материалистической диалектики принципа материального единства мира и принципа развития. Однако нельзя ни абсолютизировать, ни отрицать это родство. Мышление — человеческое качество и отличается от кибернетического. Несмотря на качественное различие машины и мозга, в их функциях есть общие закономерности (в области связи, управления и контроля), которое и изучает кибернетика. Но эта аналогия между деятельностью автоматической и нервной системы, даже в плане переработки информации, относительно условна, и ее нельзя абсолютизировать. И в этой связи следует отметить, что для некоторых исследований по кибернетике, особенно тех, которые выполнены в начальный период ее развития, были характерны механистические и метафизические тенденции. Имело место непринятие во внимание качественных различий между неживой материей и мыслящим мозгом, стиралась всякая грань между познающим субъектом и объектом материального мира. Коль скоро современные ЭВМ универсальны и способны выполнять целый ряд логических функций, то утверждалось, что нет никаких оснований не признавать эту деятельность интеллектуальной. Допускалось создание искусственного интеллекта, или машины, которая будет «умнее» своего создателя. Были поставлены другие вопросы, связанные с возможностью такой машины. Сможет ли машина полностью, во всех отношениях заменить человека? Существуют ли вообще такие пределы развития кибернетических устройств? Конечно, эти вопросы не утратили актуальности, было бы преждевременно списывать их в архив нестрого поставленных вопросов, ибо через них проходит линия конфликта между различными философскими школами, материализмом и идеализмом, по поводу основного вопроса философии. Иначе говоря, речь идет об одном из аспектов современной исторической формы основного вопроса: о сущности человеческого сознания и его отношения к функционированию кибернетических устройств. В настоящее время происходит обсуждение вопроса о перспективах развития кибернетических машин и их взаимоотношений с человеческим разумом. Чтобы создать машину, функционирующую как мозг, необходимо создать вещество, обладающее свойствами или подобием высокоорганизованной белковой материи, каковое образует мозг. Действительно, такая машина будет функционировать «как мозг», но именно функционировать, а не мыслить. Чтобы мыслить, материя должна существовать не только в экономической, но и в социальной форме. А замена неорганического содержимого органическим этого не дает, более того, в результате подобной замены будет утрачено одно из основных преимуществ электронной машины — быстродействие. В понятие «искусственный интеллект» вкладывается различный смысл — от признания интеллект у ЭВМ, решающих логические или даже любые вычислительные задачи, до отнесения к интеллектуальным лишь, тех систем, которые решают весь комплекс задач, осуществляемых человеком, или еще более широкую их совокупность. В исследованиях по искусственному интеллекту ученые отвлекаются от сходства процессов, происходящих в технической системе или в реализуемых ею программах, с мышлением человека. Если система решает задачи, которые человек обычно решает посредством своего интеллекта, то мы имеем дело с системой искусственного интеллекта. Однако это ограничение недостаточно. Создание традиционных программ ЭВМ — работа программиста — не есть конструирование искусственного интеллекта. Какие же задачи, решаемые техническими системами, можно рассматривать как конструирование искусственного интеллекта? Чтобы ответить на этот вопрос, надо уяснить, прежде всего, что такое задача. Как отмечают психологи, этот термин тоже не является достаточно определенным. По-видимому, в качестве исходного можно принять понимание задачи как мыслительной, существующей в психологии. Подчеркивается, что задача есть только тогда, когда есть работа для мышления, т. е. когда имеется некоторая цель, а средства к ее достижению не ясны их надо найти посредством мышления. Если человек имеет очевидное средство, с помощью которого можно осуществить желание, поясняет Д. Пойа, то задачи не возникает. Если человек обладает алгоритмом решения некоторой задачи и имеет физическую возможность его реализации, то задачи в собственном смысле уже не существует. Так понимаемая задача, в сущности, тождественна проблемной ситуации, и решается она посредством преобразования последней. В ее решении участвуют не только условия, которые непосредственно заданы. Человек использует любую находящуюся в его памяти информацию, «модель мира», имеющуюся в его психике и включающую фиксацию разнообразных законов, связей, отношений этого мира. Если задача не является мыслительной, то она решается ЭВМ традиционными методами и, значит, не входит в круг задач искусственного интеллекта. Ее интеллектуальная часть выполнена человеком. На долю машины осталась часть работы, которая не требует участия мышления, т. е. «бессмысленная», неинтеллектуальная. Под словом «Этот момент по отношению к роботам можно прокомментировать однозначно — Я у робота является не осознанным актом, как это есть у человека, но программой, которая заставляет ее носителя говорить “Я” по отношению к себе. Для робота “Я”- название для устройства, которое хранит в себе эту программу, поэтому “Я” - фикция, сделанная для того , чтобы человеку было комфортнее общаться с роботом. Когда мы будем анализировать роман “Стальные пещеры” Айзека Азимова, будет проведено сравнение с произведением С. Лукьяненко и мы увидим разницу между наличием сознания у робота и его программным заменителем.
Программа искусственный интеллект для игры Первая группа алгоритмов основана на вычислении частных функции ошибки по сети. В стохастических поиск минимума ошибки ведется образом. Генетические комбинируют свойства градиентных алгоритмов: на аналога генетического реализуют перебор основе аналога отбора — градиентный
Искусственный интеллект высшее образование Принцип работы нейросетей и модели синтеза. Ключевые моменты проблемы распознавания речи. Система распознавания речи как самообучающаяся система. Описание системы: ввод звука, наложение первичных признаков на вход нейросети, модель и обучение нейросети.
Видео создание искусственного интеллекта Если задача машинной игры в шахматы поддалась "силовому" решению, то успех в решении многих других задач практически отсутствует. Так не был реализован японский проект ЭВМ 5-го поколения, направлявшийся на создание естественных зрительных и речевых форм связи между человеком и компьютером. Выяснилось, что для реализации этого проекта недостаточно построить "глаз" и "ухо". Оказалось, что нужно еще и понять, как работает мозг. (Впрочем, это было ясно многим с самого начала). По той же причине отсутствует качественное продвижение в решении таких задач, как анализ 3-х мерных сцен и перевод с одного языка на другой. Например: У людей соотношение веса тела к весу мозга составляет: так 70 кг разделить на 1,4 кг получается в 50 раз, у коровы - в 1000 раз, у собаки - в 500 раз. Ну а если подсчитать у китов да кашалотов, то получается, что вес их тела превышает вес мозга аж в 3000 раз! В общем, наши единственные и ближайшие «по уму» родственники - это дельфины, вес мозга некоторых видов которых достигает 1700 гр., при весе тела около 135 кг.
Шампандар искусственный интеллект в компьютерных играх
Результаты 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. Интеллектуальные информационно-поисковые системы являются системами взаимодействия с проблемно-ориентированными (фактографическими) базами данных на естественном, точнее ограниченном как грамматически, так и лексически (профессиональной лексикой) естественном языке (языке деловой прозы). Для них характерно использование, помимо базы знаний, реализующей семантическую модель представления знаний о проблемной области, лингвистического процессора.
База данных искусственный интеллект Собственно, как раз для этого был придуман критерий Тьюринга: если в слепом тесте нельзя сказать, с человеком вы беседуете или с машиной, то искусственный интеллект создан. Машина сравнялась с человеком.
Говорить с искусственным интеллектом В нейрокомпьютерах используются принципы обработки информации, осуществляемые в реальных нейронных сетях. Эти принципиально новые вычислительные средства с нетрадиционной архитектурой позволяют выполнять высокопроизводительную обработку информационных массивов большой размерности. В отличие от традиционных вычислительных систем, нейросетевые вычислители, аналогично нейронным сетям, дают возможность с большей скоростью обрабатывать информационные потоки дискретных и непрерывных сигналов, содержат простые вычислительные элементы и с высокой степенью надежности позволяют решать информационные задачи обработки данных, обеспечивая при этом режим самоперестройки вычислительной среды в зависимости от полученных решений.
Искусственный интеллект нужен ли он Гибридный подход предполагает, что только синергетическая комбинация нейронных и символьных моделей достигает полного спектра когнитивных и вычислительных возможностей. Например, экспертные правила умозаключений могут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила получают с помощью статистического обучения. Сторонники данного подхода считают, что гибридные информационные системы будут значительно более сильными, чем сумма различных концепций по отдельности. РЕКОМЕНДАЦИИ И ССЫЛКИ:Энвайронментализм — 5 технологий будущего, которые изменят людей — ФИЛЬМЫ:МатрицаЭквилибриумОбласти тьмыГаттакаТронДжонни МнемоникГеймерПреступникУльтрафиолетГазонокосильщикВиртуозностьСтранные дниСЕРИАЛЫ:H Области тьмыЧерное зеркалоБОНУСЫ:Последствия трансгуманизма —
Нильсон искусственный интеллект методы поиска решений
В настоящий момент (2008) в создании искусственного интеллекта (в первоначальном смысле этого слова, экспертные системы и шахматные программы сюда не относятся) наблюдается дефицит идей. Практически все подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа так и не подошла. Мозг является, пожалуй, самой сложной из известных нам систем переработки информации. Достаточно сказать, что в нем содержится около 100 миллиардов нейронов, каждый из которых имеет в среднем 10 000 связей. При этом мозг чрезвычайно надежен: ежедневно погибает большое количество нейронов, а мозг продолжает функционировать. Обработка огромных объемов информации осуществляется мозгом очень быстро, за доли секунды, несмотря на то, что нейрон является медленнодействующим элементом со временем реакции не менее нескольких миллисекунд.
Искусственный интеллект 2004 3 Серьезным недостатком решения задач на нейронных сетях является отсутствие четких условий решения при постановке задачи перед нейронной сетью. Иными словами нельзя точно сказать, сколько нейронов требуется для решения данной задачи или достаточно ли данного числа нейронов для получения положительных результатов. Возможно, при определении конфигурации нейронной сети будет выбрано недостаточной число нейронов и решение задачи никогда не наступит. Существует ряд работ направленных на решение этой проблемы [1-5], однако до успешных результатов пока далеко (опять-таки, несмотря на заверения академиков и обилие формул). Сейчас выбор параметров в основном определяется на основании предыдущих опытов, либо экспериментальным путем. Я же выбрал хаотичную модель по двум причинам. Во-первых, персептроны не способны решать некоторые задачи независимо от числа нейронов в них (это было известно еще в Советском Союзе), а во-вторых, персептроны есть ограниченное подмножество моделей с хаотичным образованием нейронов и при изменении связей можно добиться получения персептрона практически любого типа. А возможность замыкания отдельных входов нейрона на его же выход или на константные сигналы позволяет имитировать дискретные уровни порога срабатывания.
Искусственный интеллект играет Информация о возрастных ограничениях в отношении информационной продукции, подлежащая распространению на основании норм Федерального закона «О защите детей от информации, причиняющей вред их здоровью и развитию». Некоторые материалы данной страницы могут содержать информацию, не предназначенную для детей младше 16 лет.© Права на приведенные материалы принадлежат указаным законным владельцам.
Искусственный интеллект люгер Конечно, при таком обучении нейронной сети нет уверенности, что она обучилась наилучшим образом, поскольку всегда существует возможность попадания алгоритма в локальный минимум (рис. 3). Для этого используются специальные приемы, позволяющие «выбить» найденное решение из локального экстремума. Если после нескольких таких действий нейронная сеть сходится к тому же решению, то можно сделать вывод о том, что найденное решение, скорее всего, оптимально. Уже тогда МакКарти не связывал термин ИИ напрямую с пониманием человеческого интеллекта: он считал, что инженеры и ученые, работающие над ИИ, могут использовать для решения конкретных проблем методы, не свойственные человеческому мышлению. Джон МакКарти говорил, что одна из основных проблем состоит в том, что пока не получается определить, какие вычислительные процедуры называть интеллектуальными, поскольку мировая наука понимает некоторые механизмы интеллекта, но не понимает остальные. Таким образом, в рамках сугубо технологического подхода ИИ сужается до вычислительной составляющей способности достигать целей.