ГДЗ. Лекция №4. Интеллектуальные информационные системы, часть 1. Лекция 4. Интеллектуальные информационные системы, часть 1 План Введение

• Название: Лекция 4. Интеллектуальные информационные системы, часть 1 План Введение
• Дата: 30.03.2023
• Размер: 2.74 Mb.
• Имя файла: Лекция №4. Интеллектуальные информационные системы, часть 1.docx
• Тип: Лекция; #1026582
• страница: 4 из 12

Принципы искусственного интеллекта

1. Этические принципы искусственного интеллекта

Прежде чем описываться технологические принципы, без которых немыслимо развитие искусственного интеллекта, стоит познакомиться с этическими законами робототехники. Их в 1942 году вывел Айзек Азимов в своём романе «Хоровод»:

• 
  Роботилисистемасискусственныминтеллектомнеможетнавредитьчеловекусвоимдействиемилижесвоимбездействиемдопустить,чтобычеловекубылпричинён вред.
  
• 
  Робот должен повиноваться приказам, которые получает от человека,крометех,которыепротиворечатПервомузакону.
  
• 
  Роботдолжензаботитьсяосвоейбезопасности,еслиэтонепротиворечитПервомуи ВторомуЗаконам.
  

Интересен факт, что в 1986 году Айзек Азимов дописал еще один пункт к законам робототехники. Писатель предпочел назвать его «нулевым»:

• 
  Робот не может навредить человеку, если только не докажет, что вконечномитогеэто(вред)будетполезно длявсего человечества.
  

До выхода в свет романа Азимова, искусственный интеллект ассоциировался с образом Франкенштейна Мэри Шелли.



Искусственно созданное подобие человека с разумом восстает против людей. Эту же страшилку перенесли и в знаменитый блокбастер Голливуда

«Терминатор».

Разобравшись с этическими законами, перейдем к технологическим принципам искусственного интеллекта.

2. Технологические принципы искусственного интеллекта

Основными технологическими принципами искусственного интеллекта в настоящее время являются:

1. 
   Машинное обучение (МО) – принцип развития искусственногоинтеллекта(ИИ)наосновесамообучающихсяалгоритмов.Участие человека при таком подходе ограничивается загрузкой в «память» машины массива информации и постановкой целей.
   

Существует несколько методик МО:

• 
  Обучениесучителем– человек задает конкретную цель, хочет проверить гипотезу или подтвердить закономерность.
  
• 
  Обучениебезучителя– результат интеллектуальной обработки данных неизвестен – компьютер самостоятельно находит закономерности, учится думать, как человек.
  
• 
  Глубокоеобучение– это смешанный способ, главное отличие в обработке больших массивов данных и использование нейросетей.
  

2. 
   Нейронная сеть (нейросеть) – математическая модель, котораяимитируетстроениеифункционированиенервныхклетокживогоорганизма.
   

В идеале нейросеть – это самостоятельно обучаемая система.

Если перенести принцип на технологическую основу, то нейросеть – это множество процессоров, которые выполняют какую-то одну задачу в масштабном проекте.

Другими словами, суперкомпьютер – это сеть из множества обычных компьютеров.

3. 
   Глубокое обучение - используетсядляобнаружениязакономерностейвогромных массивахинформации.
   

Для такой непосильной человеку работы, компьютер использует усовершенствованные методики.

4. Когнитивные вычисления – одно их направлений ИИ, которое изучает и внедряет процессы естественного взаимодействия человека и компьютера, наподобие взаимодействия между людьми.

В данном случае цель технологии искусственного интеллекта заключается в полной имитации человеческой деятельности высшего порядка

– речь, образное и аналитическое мышление.

5. 
   Синтезированная речь. Компьютерыужемогутпонимать,анализироватьивоспроизводитьчеловеческуюречь.
   

Пользователи уже могут управлять программами, компьютерами и гаджетами с помощью речевых команд. Например, Siri или Google assistant, Алиса в Яндексе и другие.

6. 
   Компьютерное зрение – это направление ИИ используется дляраспознаванияграфическихивидеоизображений.Сегодня машинный интеллект может обрабатывать и анализировать графические данные, интерпретировать информацию в соответствии с окружающей обстановкой.
   

Сегодня трудно представить существование искусственного интеллекта без мощных графических процессоров, которые являются сердцем интерактивной обработки данных.
Для интеграции ИИ в различные программы и устройства необходима технология API – программные интерфейсы приложений.
ИспользуяAPIможнобезтрудадобавлятьтехнологииискусственного интеллекта в любые компьютерные системы: домашняябезопасность,умныйдом,оборудованиенаЧПУипрочее.