Основные понятия систем искусственного иттеллекта

О книге

Автор книги - . Произведение относится к жанру будущее и технологии. Оно опубликовано в 2025 году. Книге не присвоен международный стандартный книжный номер.

Аннотация

В книге простым языком описаны основные понятия систем искусственного интеллекта. Дана информация о естественном интеллекте и его когнитивных функциях. Показаны функциональные структуры и типы систем ИИ. Рассмотрены нейронные сети и принципы их работы. Большое внимание уделено машинному обучению: контролируемое, неконтролируемое, полу контролируемое и обучение с подкреплением, а также используемые ими алгоритмы. Отдельно рассмотрено глубокое обучение, в том числе сетям глубоких убеждений, генеративно-состязательным, сверточным, рекуррентным и трансформенным нейронным сетям. Приведены основные понятия нечеткой логики, компьютерного зрения, экспертных систем, обработке естественного языка. Приведена структура ИИ технологий в составе комплексных решений, необходимых для построения современных систем ИИ, а также современные аппаратные средства для их реализации.

Читать онлайн Юрий Почанин - Основные понятия систем искусственного иттеллекта


ВВЕДЕНИЕ

Иску́сственный интелле́кт в самом широком смысле— это интеллект, демонстрируемый компьютерными системами. Это область исследований в области компьютерных наук, которая разрабатывает и изучает методы и программное обеспечение, позволяющие машинам воспринимать окружающую среду и использовать обучение и интеллект для выполнения действий, которые максимально увеличивают их шансы на достижение поставленных целей.

Некоторые из наиболее известных приложений искусственного интеллекта включают в себя передовые поисковые системы (например, Google Search); рекомендательные системы (используемые YouTube, Amazon и Netflix); взаимодействие посредством человеческой речи (например, Google AssistantSiri и Alexa); автономные транспортные средства (например, Waymo); генеративные и творческие инструменты (например, ChatGPT, Apple Intelligence и искусство искусственного интеллекта); а также сверхчеловеческую игру и анализ в стратегических играх (например, шахматы).

В целом, сегодня ИИ всё ещё остаётся относительно новым научным направлением, исследующим важные и пока не решённые фундаментальные проблемы. К ним относятся аспекты сознания, мышления, принятия решений, оптимизации систем, обработки больших данных и «машинного обучения», нечёткой логики и генетических алгоритмов.

Принцип работы ИИ заключается в сочетании большого объема данных с возможностями быстрой, итеративной обработки этих данных интеллектуальными алгоритмами, что позволяет программам автоматически обучаться на базе закономерностей и признаков, содержащихся в данных. При создании систем ИИ в настоящее время разработчики в большинстве своем ориентируются на технологии машинного обучения: компьютерная программа обрабатывает данные и предлагает решение вне зависимости от строго обозначенных схем (алгоритмов). Программа «находит» закономерности, зависимости, формулирует ответы и выдает прогнозы в заданиях с большим набором параметров, что не под силу человеку. Для обработки данных в системах ИИ используются искусственные нейронные сети (ИНС), созданные по подобию биологических нейронных сетей.

Для использования и развития искусственного интеллекта необходимо наличие как минимум трех составляющих:

1. значительные вычислительные мощности,

2. большие объемы данных и знаний,


Рекомендации для вас