Презентация на тему по информатике на тему Искусственный интеллект (8 класс)

половине 20 века. На базе вычислительной техники , математической

логики, программирования, психологии, лингвистики , нейрофизиологии и других отраслей знаний.
Это образец междисциплинарных исследований, где соединяются профессиональные интересы специалистов разного профиля .

и технологии!
Искусственный интеллект.

устройств и программ для ЭВМ , обеспечивающих обработку смысловой

информации.

в конце 60-х годов.
Первый международный конгресс по искусственному интеллекту

состоялся в США в 1969 году.
Задачи ИИ - разработка интеллектуальных систем на базе компьютерной техники.

Система ИИ –
неформальный исполнитель!

человеком задач, традиционно называемых интеллектуальными, или творческими. Но если

психологи мышления изучает эти метапроцедуры применительно к человеку, то ИИ создает программно- аппаратные модели метапроцедур.

достаточного для того , чтобы ЭВМ могли находить по

постановкам задач их решение.
Пытаться проникнуть в области мышления человека, которые лежат вне сферы рационального и выразимого словесно мышления. Ибо в поиске решения многих задач, особенно сильно отличающихся от ранее решенных, большую роль играет та сфера мышления, которую называют подсознательной, бессознательной, или интуитивной.

программные модели и средства, эксперимент на ЭВМ и теоретические

модели.
Идет интенсивный поиск новых технических структур, способных лучше решать задачи , связанные с искусственными процессами. Сюда относится исследования по нейропробным искусственным сетям, попытки построить молекулярные машины, работы в области голографичесих систем и многое другое.

Игры и творчество
Компьютерная лингвистика
Распознавание образов
Адаптивные обучающие

системы
Экспертные системы

ИИ

определенной предметной области, заключающие в себе знания специалистов-экспертов.
Экспертные системы

системы.

определенной предметной области.
Компьютерная модель логических рассуждений на основе базы

знаний называется механизмом вывода.

База знаний

следующими свойствами:
общаться с пользователем на привычном для него

естественном или профессиональном языке данной предметной области (интеллектуальный интерфейс);
системы должны быть открыты для дополнения БЗ, самообучаемы, т.е. должны уметь учитывать полученный опыт в решении проблемы.

человек. Часто для этой цели используют язык программирования Lisp.
Нейронные

сети -это компьютеры и программы, имитирующие работу человеческого мозга. Неопределенная логика означает, что компьютер может распознавать диапазон различных уровней определенности данных. Вместо двух понятий истина и ложь, он может оперировать с неопределенными данными, как человек.
Объединяя искусственный интеллект и инженерные методы , ученые подходят к созданию человекоподобных роботов- андроидов. Первые образциы уже есть.

от всех других интеллектуальных систем, тем что он функционирует

в реальной среде.Из нее он получает информацию о текущей ситуации, на ее же направлены воздействия робота. Поэтому особенностью робота являются две его системы: система восприятия(сенсорная) и система воздействия (эффекторная). Эти две системы обеспечивают контакт робота с внешней средой. Остальные
системы
предназначены
для организации
его целесообраз-
ного функцио-
нирования.

Анализатор

База знаний

Сенсорная система

База данных

Классификатор

Планировщик поведения

Эффекторная
система

Внешняя среда

Блок связи

быстродействием и точностью решать формализованные задачи с вполне определенными

данными по заранее известным алгоритмам. Однако в тех случаях, когда задача не поддается формализации, а входные данные неполны, зашумлены или противоречивы, применение традиционных компьютеров становится неэффективным. Альтернативой им становятся специализированные компьютеры, реализующие нетрадиционные нейросетевые технологии. Сильной стороной этих комплексов является нестандартный характер обработки информации. Она кодируется и запоминается не в отдельных ячейках памяти, а в распределении связей между нейронами и в их силе, поэтому состояние каждого отдельного нейрона определяется состоянием многих других нейронов, связанных с ним. Следовательно, потеря одной или нескольких связей не оказывает существенного влияния на результат работы системы в целом, что обеспечивает ее высокую надежность.
 

качество, которое, в зависимости от характера межнейронных соединений, имеет

различные уровни биологического моделирования:
группа нейронов;
нейронная сеть;
нервная система;
мыслительная деятельность;
мозг.
Нейроподобная сеть — это параллельная связная сеть простых адаптивных элементов, которая взаимодействует с объектами реального мира аналогично биологической нервной системе. С инженерной точки зрения такая сеть представляет собой сильно распараллеленную динамическую систему с топологией направленного графа, которая может выполнять переработку информации посредством изменения своего состояния в ответ на постоянный или импульсный входной сигнал

собой особый вид клеток в живых организмах, обладающих электрической

активностью, основное назначение которых заключается в оперативном управлении организмом. Схематическое изображение нейрон приведено на рисунке

модели , основанные на системно-структурном описании объектов и понятий.

Их называют фреймами. В буквальном переводе с английского это означает «рамка», «скелет», «сфера» какого-либо события, понятия, явления, состояния и т. д. Фрейм представляет собой формальный , структурный шаблон, некую символическую «заготовку», соответствующую чему-либо, например, какому-то объекту ,ситуации и т.д.

определенному типу объектов, понятий. Фрейм объединяет в себе атрибуты

(характеристики), свойственные данному объекту. Фрейм имеет имя и состоит из частей, которые называются слотами.

Имя фрейма = <слот1><слот2>...

Фрейм.

так называемый экземпляр фрейма. В нем заключено конкретное знание

о действительности , он ее носитель. Чем больше слотов имеет фрейм, тем более системным , разнообразным и разносторонним будет описываемый им объект.
Пример.
Возьмем определенный фрейм- «день». Он содержит такие вопросы: какого года? Какого месяца? Какого числа? Какого дня недели? Каждый вопрос –это незаполненная позиция сложного фрейма, слот.

будут другие слоты: что делать? Что это дает? Зачем

это делать?( с какой целью), каковы затраты? Каковы альтернативы достижения цели? Кто ,когда, где (делает) и другие из этого ряда вопросов.

фрейма
Битва =

<победил>

кибернетиком родственен методу ситуационного управления , разработанному русскими учеными

Д.А.Поспеловым и Ю.И. Клыковым.
В идеале ситуационное управление стремиться к тому , чтобы в результате сбора и накопления знаний об объекте управления и способах управления им выработать в системе набор правил типа: класс ситуаций- решение по управлению.
В системах ИИ такие правила называют процедурами.

которых находится объект управления, те ситуации, которые требуют вмешательства

в протекающие на объекте процессы.
Когда такая критическая ситуация возникает, то «А»передает ее описание в «Классификатор».
Если «К» обнаружит, что для текущей ситуации нет готового решения, то сообщение об этом поступает в «Решатель» и «Р»пытается подобрать приемлемое решение в новой ситуации и проверяет возможные решения с помощью «И».
«Имитатор»- с его помощью определяется прогноз последствий принимаемых решений и выбор на основе этого прогноза наилучшего решения.

Ситуационное управление

Объект управления

Анализатор

Классифи-катор

База данных

Имитатор

Решатель

бизнеса с использованием искусственного интеллекта.

1229 г., считает американский изобретатель, член комиссии Национальной технической

академии США по влиянию искусственного интеллекта на развитие человечества Рэй Карзвейл.