Презентация к занятию Разговоры о важном 18 ноября — Искусственный интеллект и человек

Методические разработки к Вашему уроку:

10 слайд Законы робототехники
Робот или система с искусственным интеллектом не может
навредить человеку своим действием или же своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.
Робот должен повиноваться приказам, которые получает
от человека, кроме тех, которые противоречат Первому закону.
Робот должен заботиться о своей безопасности, если это не противоречит Первому и Второму Законам.

3 слайд Виды искусственного интеллекта
Технологии ИИ подразделяются на две основные категории: на основе функций и на основе возможностей.
На основе функций
Реактивные машины. У таких систем ИИ нет памяти и они не способны учиться на прошлых действиях. Типичным представителем является система Deep Blue от IBM.
Ограниченная память. Благодаря добавлению памяти эти системы ИИ используют прошлую информацию, чтобы эффективнее принимать решения. К этой категории относятся, к примеру, приложения для определения местоположения с использованием GPS.
Теория разума. Эти системы ИИ все еще находятся в стадии разработки. Они должны обладать глубоким пониманием человеческого разума.
ИИ с самосознанием. Такие системы ИИ должны понимать и выражать человеческие эмоции, а также иметь собственные. На данном этапе эти системы находятся на уровне гипотетических проектов.
На основе возможностей
Искусственный интеллект узкого назначения (слабый ИИ). Это система, запрограммированная на выполнение одной узкоспециализированной задачи. Этот ИИ представляет собой комбинацию реактивной машины и ограниченной памяти. К этой категории относится большинство современных ИИ-приложений.
Искусственный интеллект общего назначения (сильный ИИ). Эти системы ИИ способны тренироваться, учиться, понимать и действовать, как человек.
Супер-ИИ. Этот ИИ выполняет задачи лучше, чем люди, благодаря превосходным способностям в таких областях, как обработка данных, память и принятие решений. В настоящее время таких систем не существует.

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.

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.

С 2008 начинается эра технологической сингулярности, которая по расчетам экспертов должна выйти в зенит в 2030 году. Начинается интеграция человека с вычислительными машинами, увеличиваются возможности человеческого мозга, появляются биотехнологии.
История развития
искусственного интеллекта

Машинное обучение
Компьютер «обучается», когда его программное обеспечение способно успешно прогнозировать сценарии и реагировать на них с учетом предыдущих результатов. Машинное обучение — это процесс, происходящий в компьютерах, когда они разрабатывают механизм распознавания шаблонов, или способность непрерывного обучения и составления таких прогнозов на основе данных, а также способность внесения соответствующих корректировок без какого-либо дополнительного программирования. Будучи одной из форм искусственного интеллекта, машинное обучение эффективно автоматизирует процесс построения аналитической модели и позволяет компьютерам независимо адаптироваться к новым сценариям.

Математика и информатика: теория и методика преподавания в образовательной организации

5 слайд История развития
искусственного интеллекта
В 1943-45 годах закладываются основы для понимания и создания нейронных сетей, а уже в 1950 году Алан Тьюринг публикует в научном издании анализ интеллектуальной шахматной игры. В 1958 году появляется первый язык программирования искусственного интеллекта – Лисп.

8 слайд
В 1997 году создали известную шахматную программу – компьютер «Дип Блю», который обыграл чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. В эти же годы Япония приступает к разработке проекта компьютера 6-го поколения на основе нейросетей.
История развития
искусственного интеллекта

На развитие сферы эволюционных вычислений (ЭВ; автономное и адаптивное поведение компьютерных приложений и робототехнических устройств) значительное влияние оказали прежде всего инвестиции в нанотехнологии. ЭВ затрагивают практические проблемы самосборки, самоконфигурирования и самовосстановления систем, состоящих из множества одновременно функционирующих узлов. При этом удается применять научные достижения из области цифровых автоматов.
Другой аспект ЭВ — использование для решения повседневных задач автономных агентов в качестве персональных секретарей, управляющих личными счетами, ассистентов, отбирающих нужные сведения в сетях с помощью поисковых алгоритмов третьего поколения, планировщиков работ, личных учителей, виртуальных продавцов и т. д. Сюда же относится робототехника и все связанные с ней области. Основные направления развития — выработка стандартов, открытых архитектур, интеллектуальных оболочек, языков сценариев/запросов, методологий эффективного взаимодействия программ и людей.

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.

4 слайд История развития
искусственного интеллекта
Авторство термина «искусственный интеллект» приписывают Джону Маккарти – основоположнику программирования. В 1956 году будущий лауреат престижной премии Тьюринга продемонстрировал в университете Карнеги-Меллон прототип программы на основе ИИ.

8 слайд Нейронные сети
Это направление стабильно держится на первом месте. Продолжается совершенствование алгоритмов обучения и классификации в масштабе реального времени, обработки естественных языков, распознавания изображений, речи, сигналов, а также создание моделей интеллектуального интерфейса, подстраивающегося под пользователя. Среди основных прикладных задач, решаемых с помощью нейронных сетей, — финансовое прогнозирование, раскопка данных, диагностика систем, контроль за деятельностью сетей, шифрование данных. В последние годы идет усиленный поиск эффективных методов синхронизации работы нейронных сетей на параллельных устройствах.

Основные направления искусственного интеллекта

16 слайд Основные проблемы ИИ
Обучение машин возможно только на основе массива данных. Это означает, что любые неточности в информации сильно сказываются на конечном результате.
Интеллектуальные системы ограничены конкретным видом деятельности. То есть умная система, настроенная на выявление мошенничества в сфере налогообложения, не сможет выявлять махинации в банковской сфере. Мы имеем дело с узкоспециализированными программами, которым ещё далеко до многозадачности человека.
Интеллектуальные машины не являются автономными. Для обеспечения их «жизнедеятельности» необходима целая команда специалистов, а также большие ресурсы.

5 слайд Развитие искусственного интеллекта
Современные технологии искусственного интеллекта реализуются по следующим направлениям
компьютерное зрение;
обработка естественного языка;
распознавание и синтез речи;
интеллектуальные системы поддержки принятия решений;
перспективные методы ИИ.
Стратегией определены задачи развития искусственного интеллекта в России, к которым относятся:
Поддержка научных исследований в целях обеспечения опережающего развития искусственного интеллекта;
Разработка и развитие программного обеспечения, в котором используются технологии искусственного интеллекта;
Повышение доступности и качества данных, необходимых для развития технологий искусственного интеллекта;
Повышение доступности аппаратного обеспечения, необходимого для решения задач в области искусственного интеллекта;
Повышение уровня обеспечения российского рынка технологий искусственного интеллекта квалифицированными кадрами и уровня информированности населения о возможных сферах использования таких технологий;
Создание комплексной системы регулирования общественных отношений, возникающих в связи с развитием и использованием технологий искусственного интеллекта.

7 слайд История развития
искусственного интеллекта
В СССР искусственный интеллект также развивался стремительно. Академики А.И. Берг и Г.С.Поспелов в 1954-64 годах создают программу «АЛПЕВ ЛОМИ», которая автоматически доказывает теоремы. В эти же годы советскими учеными был разработан алгоритм «Кора», который моделирует деятельность человеческого мозга при распознавании образов.

9 слайд В 2000-е годы вновь появился интерес к робототехнике. ИИ активно внедряется в космическую отрасль, а также осваивается в бытовой сфере. Появляются системы умного дома, «продвинутые» бытовые устройства. Роботы Кисмет и Номад исследуют районы Антарктиды.

13 слайд Глубокое обучение относят в отдельный принцип ИИ, так как этот метод используется для обнаружения закономерностей в огромных массивах информации.
Когнитивные вычисления – одно их направлений ИИ, которое изучает и внедряет процессы естественного взаимодействия человека и компьютера, наподобие взаимодействия между людьми.
Принципы искусственного
интеллекта

7 слайд Перспективы ИИ
В России много талантливых людей и интересных проектов. Это создает возможности для лидерства в ИИ. Мы видим, как «выстреливают» по-настоящему уникальные решения, способные составить конкуренцию западным аналогам, а возможно, и не имеющих аналогов вовсе. Но сказать, что мы используем свой потенциал в области ИИ разработок на 90% или даже на 80% будет не совсем верно. Нам нужно больше инициатив, конкурсов, где проекты могли бы заявить о себе, получить гранты на дальнейшее развитие, пообщаться с опытными экспертами, получить навыки, которые пригодятся им в практической реализации.
Если рассуждать развитие ИИ в 5-летней перспективе, то можно смело сказать, что он станет инструментом и помощников в руках опытных и грамотных специалистов. Дело не в том, где будет ИИ в будущем, а в том, как изменятся люди и их привычки от внедрения этой технологии. Через 5 лет подрастет новое поколение, для которого цифровой мир будет уже естественной средой. Это значит, что многие, все еще кажущиеся фантастическими вещи, могут стать вполне обыденными. Например, персонализированная медицина или ИИ сможет подбирать вам одежду, управлять самолетами и очень легко интегрироваться в вашу повседневную жизнь.