Информатика и искусственный интеллект: Информатика. Лекция 2

Исследовательская работа на тему «Искусственный интеллект и ЭВМ»

Министерство образованияТверской области

Государственное бюджетное профессиональное

Образовательное учреждение

«Тверской химико-технологичский колледж»

Исследовательская работа

Искусственный интеллект и ЭВМ.

Содержание:

Введение 3

Что такое компьютер? 3

Составляющие компьютера 4

1. Системный блок 4

2. Устройства ввода-вывода 4

Интеллект 5

Искусственный интеллект 5

Сознание и самосознание 6

Перспективы развития искусственного интеллекта 7

Тест Тьюринга 7

Примеры интеллектуальных роботов 7

Аналитика 8

Заключение 9

Введение

Человек — умнейшее существо на земле. Создавая технику, он облегчает себе жизнь. Техника умножает блага жизни. Двадцатый век обнаружил симптомы новой цивилизации. Человек породил сверхсложные машины, вышел в космическое пространство. Информация вышла на приоритетное место среди критериев прогресса, как и средства ее получения, переработки и использования — компьютер и компьютерная технология, с помощью которой усиливаются интеллектуальные возможности и способности человека.

Компьютер позволяет резко увеличить эффективность и качество многих форм деятельности человека, облегчает его работу, вводит в круг новых, интересующих его событий, что, конечно, способствует прогрессу личности, усиливает ее интеллектуальные возможности.

Компьютеры можно наделить мышлением. Способность компьютера к построению моделей позволяет ему соперничать с человеческим разумом. Насколько точно искусственный интеллект соответствует естественному, «думает» ли компьютер, имеет ли сознание, проявит ли однажды креативность?

Цель проекта: выяснить: может ли компьютер иметь самосознание.

Гипотеза: у компьютера могут быть осознанные мысли, эмоции и чувственные восприятия, аналогичные человеческим.

Объект исследования: информационные, мыслительные и эмоциональные процессы в компьютере

Задачи проекта:

1. Используя учебную и научно-популярную литературу, журналы, ресурсы интернета ознакомиться с информационными, мыслительными и эмоциональными процессами и особенностями их протекания в природе, компьютере, организме человека.

2. С помощью анализа научных фактов опровергнуть или доказать, что новые сложные и быстродействующие компьютеры смогут воспроизвести все аспекты сознающей личности.

3. Сделать выводы.

Что такое компьютер?

Компьютер, или электронно-вычислительная машина, — это одно из самых умных изобретений человека. Сейчас нет ни одной отрасли знания, где бы ни использовались компьютеры.

Сердце компьютера — особая электронная схема, которая называется процессором. Именно она производит обработку всей информации, которая поступает в компьютер.

Руководит работой процессора программа. Она написана на специальном языке, который понимает машина, и выполняет ту же функцию, что ноты для музыканта.

Если бы не было программ, то даже самый совершенный компьютер не смог бы решить простейшей арифметической задачи.

В настоящее время создано огромное количество различных программ, благодаря которым компьютеры умеют создавать книги, переводить с одного языка на другой, выполнять сложнейшие математические расчеты и даже рисовать мультфильмы.

Таким образом – это машина, созданная человеком, работающая под руководством человека и на человека.

Составляющие компьютера

Компьютер состоит из множества частей. Это – системный блок, монитор, мышь, сканер, принтер, микрофон, колонки, видеокамера. Ранее в компьютерах использовались вакуумные лампы. После второй мировой войны стали широко использоваться транзисторы. В 60-х годах на замену транзисторам стали использоваться интегральные схемы. С 70-х и по наше время в компьютерах используются микропроцессоры. Компоненты объединены в единую систему, благодаря которой компьютер имеет возможность выполнять свои функции.

1. Системный блок

Системный блок – это главная часть компьютера, в которой находится материнская плата, блок питания, жесткие диски, оптические приводы

Материнская плата — это один из важнейших элементов ЭВМ, определяющий ее облик и обеспечивающий взаимодействие всех подключаемых к материнской плате устройств.

1. Устройства ввода-вывода

Устройства ввода и вывода — устройства взаимодействия компьютера с внешним миром: с пользователями или другими компьютерами. Устройства ввода позволяют вводить информацию в компьютер для дальнейшего хранения и обработки, а устройства вывода — получать информацию из компьютера. Периферийные устройства — это все устройства компьютера, за исключением процессора и внутренней памяти.

Интеллект

Интеллект — качество психики, состоящее из способности адаптироваться к новым ситуациям, способности к обучению на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций и использованию своих знаний для управления окружающей средой. Общая способность к познанию и решению трудностей, которая объединяет все познавательные способности человека: ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение. Интеллект тесно связан с двумя отраслями науки: Нейробиология — наука, изучающая устройство, функционирование, развитие, генетику, биохимию, физиологию и патологию нервной системы. Изучение поведения является также разделом нейробиологии. Нейротехнологии — это любые технологии, которые оказывают фундаментальное влияние на то, как люди понимают мозг и различные аспекты сознания, мыслительной деятельности, высших психических функций.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект —наукаи технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальныхкомпьютерных программ(рис. №1).

Единого ответа на вопрос, чем занимается искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки.

Сильный искусственный интеллект — гипотеза в философии искусственного интеллекта, согласно которой некоторые формы искусственного интеллекта могут действительно обосновывать и решать проблемы. Теория сильного искусственного интеллекта предполагает, что компьютеры могут приобрести способность мыслить и осознавать себя, хотя и не обязательно их мыслительный процесс будет подобен человеческому.

Предлагалось много определений интеллекта, но на настоящий момент нет определения, которое бы удовлетворило всех. Тем не менее, среди исследователей искусственного интеллекта есть общая договоренность о том, что Сильный ИИ обладает следующими свойствами:

1. Принятие решений, использование стратегий, решение головоломок и действия в условиях неопределенности;

2. Представление знаний, включая общее представление о реальности;

3. Планирование;

4. Обучение;

5. Общение на естественном языке;

И объединение всех этих способностей для достижения общих целей.

Существуют и другие аспекты интеллекта человека, которые также лежат в основе создания Сильного ИИ:

1. Сознание: Быть восприимчивым к окружению;

2. Самосознание: Осознавать себя как отдельную личность, в частности, понимать собственные мысли;

Ни одно из этих свойств не является необходимым для создания сильного ИИ. Например, неизвестно, необходимо ли воспринимать машине окружающую среду в той же мере, как человеку. Также неизвестно, являются ли эти навыки достаточными для создания интеллекта: если будет создана машина с устройством, которое сможет эмулировать нейронную структуру, подобную мозгу, получит ли она возможность формировать представление о знаниях или пользоваться человеческой речью.

Сознание и самосознание

Сознание — состояние психической жизни человека, выражающееся в субъективном переживании событий внешнего мира и жизни самого индивида, а также в отчёте об этих событиях

Сознание может пониматься в более широком или более узком смысле. Так, например, сознание в широком смысле — это «психическое отражение действительности независимо от того, на каком уровне оно осуществляется — биологическом или социальном, чувственном или рациональном», а в узком смысле — «высшая, свойственная только людям и связанная с речью функция мозга, заключающаяся в обобщенном и целенаправленном отражении действительности, в предварительном мысленном построении действий и предвидении их результатов, в разумном регулировании и самоконтролировании поведения человека за счет рефлексии» (рис. №2).

В Большом энциклопедическом словаре (2000) сознание определяется как «высшая форма психического отражения, свойственная общественно развитому человеку и связанная с речью, идеальная сторона целеполагающей деятельности».

Самосознание — сознаниесубъектом самого себя в отличие от иного — других субъектов и мира вообще; это сознание человеком своего взаимодействия с объективным миром и миром субъективным (психикой), своих жизненно важных потребностей, мыслей, чувств, мотивов, инстинктов, переживаний, действий.

В психологии самосознание понимается как психическийфеномен, сознание человеком себя в качестве субъекта деятельности, в результате которого представления человека о самом себе складываются в мысленный «образ-Я».

Перспективы развития искусственного интеллекта

Одним из важнейших направлений исследований, проводимых в области ИИ, является проблема моделирования человеческих рассуждений на ЭВМ, т. е. воспроизведение мыслительного процесса на машине(рис. №3). Основная трудность при решении данной проблемы состоит в том, что человеческие рассуждения часто базируются на неполных, недостаточно четко сформулированных и противоречивых знаниях, и при этих условиях люди приходят к правильным выводам. В связи с этим возникают задачи представления в машине подобных знаний и построения процедуры логического вывода, основанного на таких знаниях, причем качество получаемого результата не должно быть ниже, чем у человека — эксперта в данной предметной области. Основные части современных систем ИИ — база знаний и механизм (машина) логического вывода(рис. №4).

Важное место в современных и перспективных исследованиях занимает разработка архитектуры систем ИИ на специализированных аппаратных средствах, использующих принципы параллельной организации. На основе анализа возможностей параллельной организации интерпретирующих систем делается вывод, что при распараллеливании существенно снижаются затраты времени на каждом цикле вывода, связанные с выбором из базы знаний тех правил, у которых антецеденты соответствуют накопленным в данный момент в системе фактам. Исследования показывают, что на поиск таких правил затрачивается примерно 90 % всех временных затрат(рис. №5). Исследуется также возможность распараллеливания самой процедуры логического вывода.

Тест Тьюринга

Тест Тьюринга — эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум», опубликованной в 1950 году в философском журнале Mind. Тьюринг задался целью определить, может ли машина мыслить(рис. №6).

Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор».

Примеры интеллектуальных роботов

NAO — это автономный программируемый человекоподобный робот, разработанный компанией Aldebaran.

ASIMO (Advanced Step in Innovative MObility) — робот-андроид. Создан корпорацией Хонда, в Центре Фундаментальных Технических Исследований Вако (Япония).

Робот-пылесос — пылесос, оснащённый искусственным интеллектом и предназначенный для автоматической уборки помещений

Аналитика

Могут ли у компьютера быть осознанные мысли, эмоции и чувственные восприятия, аналогичные человеческим?

Мышление — психический процесс обобщенного и опосредованного отражения устойчивых, закономерных свойств и отношений действительности, существенных для разрешения познавательных проблем.

Эмоции – особый вид психических процессов или состояний человека, которые проявляются в переживании каких-либо значимых ситуаций, явлений и событий в течение жизни.

Чувства – устойчивые эмоциональные переживания человека, возникающие в процессе его отношений с окружающим миром.

Мысли

У человека

У компьютера

Мышление формирует структуру индивидуального сознания, классификационно-оценочные эталоны индивида, его обобщенные оценки, характерную для него интерпретацию явлений, обеспечивает их понимание.

У компьютеров не могут быть мыслей. Компьютер лишь выполняет заданную последовательность действий.

Эмоции

Эмоции являются одним из главных регуляторов психической жизни и возникают в процессе практически любой активности человека. Эмоции возникли в процессе эволюции: с их помощью животные могли оценивать биологическую значимость явлений окружающего мира и внутреннего состояния организма.

У компьютеров не могут быть эмоций. Эмоции – реагирование на внешние раздражители. У компьютеров реагирование на внешние раздражители задано программой. В прототипах человекоподобных роботов эмоции лица также заданы программой.

Чувства

Чувства формируются и вырабатываются в ходе развития и воспитания человека. В них отражается значение каких-либо явлений, предметов, событий для человека, его внутреннего мира, потребностей и мотивов.

Чувств у компьютера быть не может. Компьютер при виде объекта не может иметь чувства, например, злости. Компьютер будет использовать алгоритм, либо “избавиться от объекта”, либо, если это не возможно, “уйти подальше от объекта”.

Тип информации

У человека

У компьютера

Знания – это зафиксированная и проверенная практикой обработанная информация, которая использовалась и может многократно использоваться для принятия решений.

Данные — это совокупность сведений, зафиксированных на определенном носителе в форме, пригодной для постоянного хранения, передачи и обработки.

Вместимость информации

Точно измерить объем долговременной памяти человека крайне трудно, хотя попытки предпринимаются (некоторые расчеты показывают, что она измеряется сотнями терабайт). Скорее всего, наша память соизмерима с возможностями современной вычислительной техники.

Кратковременную память измерить проще. Не гигабайтами, конечно, а по количеству объектов, которые человек способен удержать в памяти без повторения: семь плюс-минус два.

В полной мере мы можем сосредоточиться только на одной задаче. Параллельные процессы могут выполняться когда сознательные мыслительные усилия не требуются или требуются по минимуму

У компьютеров информация хранится в жестких дисках. Их вместимость, теоретически, не ограничена.

Современные компьютеры могут иметь оперативную память до 4 терабайт.

В компьютере могут одновременно запущены множество процессов.

Скорость обработки информации

Скорость обработки информации мозгом – примерно 10мб/с.

Скорость обработки информации компьютера зависит от производительности процессора.

Заключение

Проведя исследование, я выяснил, что у компьютеров не может быть ни мыслей, ни чувств, ни эмоций. Мысли, чувства и эмоции – это синапсы между нейронами в головном мозгу. Нейронных компьютеров еще не изобрели, а простые компьютеры могут только изображать эмоции.

Сознания компьютеры не имеют по причине недостаточного уровня технологий. Самые современные роботы себя не осознают, хотя могут сказать: ”Я – это я”. Но это в них задано программой.

Если в будущем и будут компьютеры с развитым искусственным интеллектом, то чтобы у него были настоящие, аналогичные человеческим мысли, чувства и эмоции, то компьютер должен иметь структуру настоящего биологического мозга, из настоящих нейронов.

К тому же, чтобы доказать, что у компьютера есть разум и самосознание, ему необходимо полностью пройти тест Тьюринга. Ни один компьютер в мире на данный момент его не прошел.

Подведя итоги хочу сказать, что мир еще, по крайней мере двадцать или более лет не увидит по настоящему разумные компьютеры.

Научно исследовательская работа по информатике на тему: «Искусственный интеллект»

Содержание

Введение

Актуальность темы. Каждый из нас когда — нибудь пользовался голосовым помощником Google или Siri, но никто не задумывался, почему, если мы, например, говорим Siri «Привет», она отвечает нам именно «Привет», а не «Пока». Нам стало интересно, как ничего не понимающий робот может отвечать человеку и даже вести с ним диалог. Именно поэтому мы и решили больше узнать об искусственном интеллекте (ИИ).

(см. приложение 1,2)

Цель проекта:

выяснить: может ли компьютер иметь самосознание.

Гипотеза: у компьютера могут быть осознанные мысли, эмоции и чувственные восприятия, аналогичные человеческим.

Объект исследования: информационные, мыслительные и эмоциональные процессы в компьютере

Задачи проекта:

1. С помощью анализа научных фактов опровергнуть или доказать, что новые сложные и быстродействующие компьютеры смогут воспроизвести все аспекты сознающей личности.

2. Сделать выводы. Что такое компьютер? Компьютер, или электронно –вычислительная машина, — это одно из самых умных изобретений человека.

Методы исследования: общетеоретические: анализ специальной литературы, изучение терминологии, анализ нормативно- правовых документов, анкетирование, беседа.

1. История развития искусственного интеллекта

Первые работы в области ИИ начали вести в середине прошлого века. Пионером исследований в этом направлении стал Алан Тьюринг, хотя определенные идеи начали высказывать философы и математики в Средние века. Но по-настоящему это направление сформировалось к середине прошлого столетия. Появление работ по ИИ предваряли исследования о природе человека, способах познания окружающего мира, возможностях мыслительного процесса и других сферах. К тому времени появились первые компьютеры и алгоритмы. То есть, был создан фундамент, на котором зародилось новое направление исследований. В 1950 году Алан Тьюринг опубликовал статью, в которой задавался вопросами о возможностях будущих машин, а также о том, способны ли они обойти человека в плане разумности. Именно этот ученый разработал процедуру, названную потом в его честь: тест Тьюринга. После опубликования работ английского ученого появились новые исследования в области ИИ. По мнению Тьюринга, мыслящей может быть признана только та машина, которую невозможно при общении отличить от человека. Примерно в то же время, когда появилась статься ученого, зародилась концепция, получившая название Baby Machine. Она предусматривала поступательное развитие ИИ и создание машин, мыслительные процессы которых сначала формируются на уровне ребенка, а затем постепенно улучшаются. В 1956 году группа ученых, включая Тьюринга, собралась в американском университете Дартмунда, чтобы обсудить вопросы, связанные с ИИ. После той встречи началось активное развитие машин с возможностями искусственного интеллекта. Особую роль в создании новых технологий в области ИИ сыграли военные ведомства, которые активно финансировали это направление исследований. Впоследствии работы в области искусственного интеллекта начали привлекать крупные компании. Современная жизнь ставит более сложные задачи перед исследователями. Поэтому развитие ИИ ведется в принципиально других условиях, если сравнивать их с тем, что происходило в период зарождения искусственного интеллекта. Несмотря на успехи, достигнутые в этой сфере в последние годы (например, появление автономной техники), до сих пор не утихают голоса скептиков, которые не верят в создание действительно искусственного интеллекта, а не очень способной программы. Ряд критиков опасается, что активное развитие ИИ вскоре приведет к ситуации, когда машины полностью заменят людей.

(см. приложение 3)

2. Направления исследований

Философы пока не пришли к единому мнению о том, какова природа человеческого интеллекта, и каков его статус. В связи с этим в научных работах, посвященных ИИ, встречается множество идей, повествующих, какие задачи решает искусственный интеллект. Также отсутствует единое понимание вопроса, какую машину можно считать разумной. Сегодня развитие технологий искусственного интеллекта идет по двум направлениям:

Нисходящее (семиотическое). Оно предусматривает разработку новых систем и баз знаний, которые имитируют высокоуровневые психические процессы типа речи, выражения эмоций и мышления.

Восходящее (биологическое). Данный подход предполагает проведение исследований в области нейронных сетей, посредством которых создаются модели интеллектуального поведения с точки зрения биологических процессов. На базе этого направления создаются нейрокомпьютеры.

Тест Тьюринга определяет способность искусственного интеллекта (машины) мыслить так же, как человек. В общем понимании этот подход предусматривает создание ИИ, поведение которого не отличается от людских действий в одинаковых, нормальных ситуациях. По сути, тест Тьюринга предполагает, что машина будет разумной лишь в том случае, если при общении с ней невозможно понять, кто говорит: механизм или живой человек. Успех в решении задач во многом определяется способностью гибко подходить к ситуации. Машины, в отличие от людей, интерпретируют полученные данные единым образом. Поэтому в решении задач принимает участие только человек. Машина проводит операции на основании написанных алгоритмов, которые исключают применение нескольких моделей абстрагирования. Добиться гибкости от программ удается путем увеличения ресурсов, задействованных в ходе решения задач. Указанные недостатки характерны для символьного подхода, применяемого при разработке ИИ. Логический подход предполагает создание моделей, имитирующих процесс рассуждения.  В его основе заложены принципы логики. Агентно — ориентированный подход задействует интеллектуальных агентов. Этот подход предполагает следующее: интеллект представляет собой вычислительную часть, посредством которой достигаются поставленные цели. Машина играет роль интеллектуального агента. Она познает окружающую среду при помощи специальных датчиков, а взаимодействует с ней посредством механических частей. Гибридный подход предусматривает объединение нейронных и символьных моделей, за счет чего достигается решение всех задач, связанных с процессами мышления и вычислений. Например, нейронные сети могут генерировать направление, в котором двигается работа машины. А статическое обучение предоставляет тот базис, посредством которого решаются задачи.

(см. приложение 4)

3. В каком направлении развивается ИИ? Перспективы развития

Технологии ИИ развиваются в следующих направлениях:

• решение задач, позволяющих приблизить возможности ИИ к человеческим и найти способы их интеграции в повседневность;

• разработка полноценного разума, посредством которого будут решаться задачи, стоящие перед человечеством.

В настоящий момент исследователи сосредоточены на разработке технологий, которые решают практические задачи. Пока ученые не приблизились к созданию полноценного искусственного разума. Разработкой технологиями в области ИИ занимаются многие компании. «Яндекс» не один год применяет их в работе поисковика. С 2016 года российская IT-компания занимается исследованиями в области нейронных сетей. Последние изменяют характер работы поисковиков. В частности, нейронные сети сопоставляют введенный пользователем запрос с неким векторным числом, который наиболее полно отражает смысл поставленной задачи. Иными словами, поиск ведется не по слову, а именно по сути информации, запрашиваемой человеком. В 2016 году «Яндекс» запустил сервис «Дзен», который анализирует предпочтения пользователей. У компании Abbyy недавно появилась система Compreno. При помощи нее удается понять на естественном языке написанный текст. На рынок также сравнительно недавно вышли и другие системы, основанные на технологиях искусственного интеллекта:

1. Findo. Система способна распознавать человеческую речь и занимается поиском информации в различных документах и файлах, используя при этом сложные запросы.

2. Gamalon. Эта компания представила систему со способностью к самообучению.

3. Watson. Компьютер компании IBM, использующий в процессе поиска информации большое количество алгоритмов.

4. ViaVoice. Система распознавания человеческой речи.

Крупные коммерческие компании не обходят стороной достижения в области искусственного интеллекта. Банки активно внедряют подобные технологии в свою деятельность. При помощи систем, основанных на ИИ, они проводят операции на биржах, ведут управление собственностью и выполняют иные операции. Оборонная промышленность, медицина и другие сферы внедряют технологии распознавания объектов. А компании, занимающие разработкой компьютерных игр, применяют ИИ для создания очередного продукта.
(см.приложение 5)

4. Как ИИ влияет на человечество?

По мнению Стивена Хокинга, развитие технологий искусственного интеллекта в будущем приведет к гибели человечества. Ученый отметил, что люди из-за внедрения ИИ начнут постепенно деградировать. А в условиях естественной эволюции, когда человеку для выживания необходимо постоянно бороться, этот процесс неминуемо приведет к его гибели. В России положительно рассматривают вопрос внедрения ИИ. Алексей Кудрин однажды заявил о том, что использование таких технологий позволит примерно на 0,3% от ВПП уменьшить расходы на обеспечение работы государственного аппарата. Дмитрий Медведев предрекает исчезновение ряда профессий из-за внедрения ИИ. Однако чиновник подчеркнул, что использование таких технологий приведет к бурному развитию других отраслей. По данным экспертов Всемирного экономического форума, к началу 2020-х годов в мире из-за автоматизации производства рабочих мест лишаться около 7 миллионов человек. Внедрение ИИ с высокой долей вероятности вызовет трансформацию экономики и исчезновение ряда профессий, связанных с обработкой данных. Эксперты McKinsey заявляют, что активнее процесс автоматизации производства будет проходить в России, Китае и Индии. В этих странах в ближайшее время до 50% рабочих потеряют свои местах из-за внедрения ИИ. Их место займут компьютеризированные системы и роботы. По данным McKinsey, искусственный интеллект заменит собой профессии, предусматривающие физический труд и обработку информации: розничная торговля, гостиничный персонал и так далее. К середине текущего столетия, как полагают эксперты американской компании, число рабочих мест во всем мире сократится примерно на 50%. Места людей займут машины, способные проводить аналогичные операции с той же или более высокой эффективностью. При этом эксперты не исключают варианта, при котором данный прогноз будет реализован раньше указанного срока. Другие аналитики отмечают вред, который могут нанести роботы. Например, эксперты McKinsey обращают внимание на то, что роботы, в отличие от людей, не платят налоги. В результате из-за снижения объемов поступлений в бюджет государство не сможет поддерживать инфраструктуру на прежнем уровне. Поэтому Билл Гейтс предложил ввести новый налог на роботизированную технику. Технологии ИИ повышают эффективность работы компаний за счет снижения числа совершаемых ошибок. Кроме того, они позволяют повысить скорость выполнения операций до того уровня, который не может достигнуть человек.

(см. приложение 6)

5. Опрос

Мы провели опрос среди студентов 1-х курсов получили следующие результаты:

1) Знаете ли вы что такое искусственный интеллект?

76% знаю что такое ИИ 
24% не знают 

(см. приложение 7)

2) Знаете ли вы какие – нибудь примеры искусственных интеллектов?

67% не знают примеров ИИ 
33% могут привесит примеры ИИ

 (см. приложение 8)

3) Как вы думаете, может ли искусственный интеллект стать умнее человека?

70% думают что ИИ может стать умнее человека 
30% думают что ИИ не сможет стать умнее человека 
(см. приложение 9)

4) Как вы думаете, может ли искусственный интеллект иметь чувства людей?
82% думают что ИИ не может иметь чувства людей 
18% думают что ИИ может иметь чувства людей 
(см. приложение 10)

5) Думаете ли вы, что роботы захватят мир?
24% думают что ИИ захватит мир 
37% не уверенны в этом 
39% думают что всё враньё

Заключение

Проведя исследование, мы выяснили, что у компьютеров не может быть ни мыслей, ни чувств, ни эмоций. Мысли, чувства и эмоции – это синапсы между нейронами в головном мозгу. Нейронных компьютеров еще не изобрели, а простые компьютеры могут только изображать эмоции. Сознания компьютеры не имеют по причине недостаточного уровня технологий. Самые современные роботы себя не осознают, хотя могут сказать: ”Я – это я”. Но это в них задано программой. Если в будущем и будут компьютеры с развитым искусственным интеллектом, то чтобы у него были настоящие, аналогичные человеческим мысли, чувства и эмоции, то компьютер должен иметь структуру настоящего биологического мозга, из настоящих нейронов. К тому же, чтобы доказать, что у компьютера есть разум и самосознание, ему необходимо полностью пройти тест Тьюринга. Ни один компьютер в мире на данный момент его не прошел. Подведя итоги, хотим сказать, что мир еще, по крайней мере, двадцать или более лет не увидит по — настоящему разумные компьютеры.

Список литературы

2. https://promdevelop.ru/iskusstvennyj-intellekt/

3. https://yandex.ru/images/

Приложение 1

Приложение 2

Приложение 3

Приложение 4

Приложение 5

Приложение 6

Приложение 7

Приложение 8

Приложение 9

Приложение10

Приложение 11

Искусственный интеллект: определение, примеры и применение — Наука

Искусственный интеллект (ИИ), это способность цифрового компьютера или управляемого компьютером робота выполнять задачи и действия, сравнимые с уровнем разумных существ.

Термин часто применяется к проектам в сфере разработки систем, наделенных интеллектуальными процессами характерными для людей, такими как способность рассуждать, мыслить, обобщать или учиться на основе прошлого опыта. Со времен разработки цифрового компьютера в 1940-х годах, было продемонстрировано, что компьютеры могут быть запрограммированы для выполнения очень сложных задач, таких как, обнаружение доказательств для математических теорем или игра в шахматы, на самом высоком уровне.

Тем не менее, несмотря на постоянный прогресс в скорости компьютерной обработки и объеме памяти, пока еще нет программ, которые могли бы соответствовать уровню человека в более широких областях или задачах, требующих больших ежедневных знаний. С другой стороны, некоторые программы достигли производительности, уровня человеческих экспертов и специалистов при выполнении определенных конкретных задач, так что искусственный интеллект можно найти в таких направлениях, как медицинская диагностика , компьютеры, поисковые системы, распознавание голоса или почерка.

Что такое интеллект?

Все, кроме простейшего человеческого поведения, приписывается интеллекту, в то время как даже самое сложное поведение насекомых никогда не рассматривается как признак интеллекта. В чем же разница? Рассмотрим поведение роющих ос — сфексов (Sphex ichneumoneus).

Когда самка осы возвращается в свою нору с пищей, она сначала кладет ее на порог, проверяет, нет ли злоумышленников внутри ее норы и только потом, несет свою пищу внутрь. Истинная природа инстинктивного поведения осы обнаруживается, если во время ее пребывания в норе пищу отодвинуть на несколько сантиметров от входа в нору. При выходе из нее она повторит всю процедуру заново, это будет происходить столько же раз, сколько раз вы отодвинете ее пищу. Интеллект — явно отсутствует в случае с осой сфексом, так как отсутствует способность адаптироваться к новым обстоятельствам.

Психологи обычно характеризуют человеческий интеллект не одной чертой, а сочетанием множества разнообразных способностей. Исследования в области искусственного интеллекта были сосредоточены главным образом на следующих компонентах интеллекта: обучение, рассуждение, решение проблем, восприятие и использование языка.

Обучение

Существует целый ряд различных форм обучения применительно к искусственному интеллекту. Самое простое, это обучение методом проб и ошибок.

Например, простая компьютерная программа для решения шахматных задач может делать случайные ходы до тех пор, пока не поставит мат. Затем программа может сохранить это решение, чтобы в следующий раз, когда компьютер столкнется с той же ситуацией, вспомнить его и применить. Это простое запоминание отдельных элементов и процедур, известное как механическое обучение, относительно легко реализовать на компьютере.

Более сложной является проблема реализации так называемого обобщения. Оно предполагает применение прошлого опыта к аналогичным новым ситуациям. Например, программа, которая изучает обычные глаголы в прошедшем времени, не сможет воспроизвести в прошедшем времени такое слово, как “прыгать”, если ранее слово “прыгал” не использовалось, тогда как программа, способная обобщать, может выучить правило “добавлять/редактировать” и с помощью него сформировать слово в прошедшем времени, используя опыт работы с подобными глаголами.

Рассуждение

Рассуждать — значит делать выводы, соответствующие ситуации. Выводы классифицируются как дедуктивные или индуктивные.

Пример первого: «Виктор должен быть либо в музее, либо в кафе. Его нет в кафе, следовательно, он находится в музее” , а во втором случае “предыдущие несчастные случаи такого рода были вызваны отказом инструмента; поэтому эта авария была вызвана неисправностью прибора.” Самое существенное различие между этими формами рассуждения состоит в том, что в дедуктивном случае истинность посылок гарантирует истинность вывода, тогда как в индуктивном случае истинность посылок поддерживает вывод, не давая абсолютной уверенности.

Индуктивные рассуждения широко распространены в науке, где собираются данные и разрабатываются предварительные модели для описания и прогнозирования будущего поведения — до тех пор, пока появление аномальных данных не заставит модель быть пересмотренной. Дедуктивные рассуждения распространены в математике и логике, где сложные структуры неопровержимых теорем построены из небольшого набора основных аксиом и правил.

Был достигнут значительный успех в программировании компьютеров для вывода умозаключений, особенно дедуктивных. Однако истинное рассуждение включает в себя нечто большее, чем просто умозаключения; оно включает в себя выводы, относящиеся к решению конкретной задачи или ситуации. Это одна из самых сложных проблем, стоящих перед искусственным интеллектом.

Решение проблем

Решение проблем, особенно в искусственном интеллекте, может быть охарактеризовано как систематический поиск через ряд возможных действий для достижения некоторой предопределенной цели или решения.

Методы решения задач делятся на специальные и общецелевые. Специальный метод, специально разработан для конкретной проблемы и часто использует очень специфические особенности ситуации, в которую она встроена. Метод общего назначения напротив, применим к широкому кругу проблем.

Одним из методов общего назначения, используемых в ИИ, является анализ “средства-цель” — пошаговое или постепенное уменьшение разницы между текущим состоянием и конечной целью. Программа выбирает действия из списка средств — в случае простого робота это может быть PICKUP, PUTDOWN, MOVEFORWARD, MOVEBACK, MOVELEFT и MOVERIGHT, до тех пор, пока цель не будет достигнута.

Многие разнообразные проблемы были решены с помощью программ искусственного интеллекта. Например, поиск выигрышного хода (или последовательности ходов) в настольной игре, разработка математических доказательств и манипулирование “виртуальными объектами” в компьютерном мире.

Восприятие

При восприятии окружающая среда сканируется с помощью различных органов чувств, реальных или искусственных и сцена разлагается на отдельные объекты в различных пространственных отношениях. Анализ осложняется тем, что объект может выглядеть по-разному в зависимости от угла, с которого он виден, направления и интенсивности освещения сцены, а также от того, насколько объект контрастирует с окружающим полем.

В настоящее время искусственное восприятие достаточно развито, чтобы позволить оптическим датчикам идентифицировать людей, автономным транспортным средствам ездить на умеренных скоростях по открытой дороге, а роботам бродить по зданиям, собирая пустые банки из-под содовой.

Одной из первых систем, интегрировавших восприятие и действие, был Фредди, неподвижный робот с подвижным телевизионным глазом и клешней, сконструированный в Эдинбургском университете (Шотландия) в период с 1966 по 1973 годы под руководством Дональда Мичи. Фредди умел распознавать самые разнообразные предметы и мог получать инструкции по сборке простых изделий, например игрушечную машинку, из случайной кучи компонентов.

Язык

Язык — это система знаков, имеющих условное значение. В этом смысле язык не должен ограничиваться только произносимым словом. Дорожные знаки, например, образуют миниязык, поскольку в некоторых странах означает “опасность впереди”.

Для языков характерно то, что лингвистические единицы обладают значением по условию, и лингвистическое значение очень отличается от того, что называется естественным значением, например, в таких утверждениях как “эти облака означают дождь” и “падение давления означает, что клапан неисправен.”

Важной характеристикой полноценного человеческого языка — в отличие от птичьих криков и дорожных знаков, является его продуктивность. Продуктивный язык может формулировать неограниченное разнообразие предложений.

Относительно легко писать компьютерные программы, которые способны в строго ограниченных контекстах свободно отвечать на вопросы и утверждения на человеческом языке. Хотя ни одна из этих программ на самом деле не понимает языка, хотя в принципе они могут достичь уровня, когда их владение языком не отличается от владения языком нормального человека.

Что же тогда означает подлинное понимание, если даже компьютер, который использует язык на уровне носителя, не признается понимающим? На этот трудный вопрос нет общепринятого ответа. Согласно одной из теорий, понимание зависит не только от поведения человека, но и от его истории: для того, чтобы можно было сказать, что человек понимает, он должен был выучить язык и научиться занимать свое место в языковом сообществе посредством взаимодействия с другими пользователями языка.

Символический и коннекционистский подходы

Исследования ИИ следуют двум различным и до некоторой степени конкурирующим методам: символическому (или “нисходящему”) подходу и коннекционистскому (или “восходящему”) подходу.

Нисходящий подход стремится воспроизвести интеллект, анализируя познание независимо от биологической структуры мозга, в терминах обработки символов, отсюда и символическая метка. С другой стороны, подход “снизу вверх” предполагает создание искусственных нейронных сетей, имитирующих структуру мозга, отсюда и название коннекционизма.

Чтобы проиллюстрировать разницу между этими подходами, рассмотрим задачу построения системы, оснащенной оптическим сканером, распознающим буквы алфавита. Подход снизу вверх обычно включает в себя обучение искусственной нейронной сети, представляя ей буквы одну за другой, постепенно повышая производительность путем “настройки” сети (настройка регулирует чувствительность различных нервных путей к разным раздражителям).

В отличие от этого, нисходящий подход обычно включает в себя написание компьютерной программы, которая сравнивает каждую букву с геометрическими описаниями. Проще говоря, нейронная деятельность лежит в основе восходящего подхода, в то время как символические описания лежат в основе нисходящего подхода.

В книге “Основы обучения” (1932 г.) Эдвард Торндайк, психолог из Колумбийского университета (Нью-Йорк), впервые предположил, что человеческое обучение состоит из некоего неизвестного свойства связей между нейронами мозга. В книге “Организация поведения” (1949 г.) Дональд Хебб, психолог из Университета Макгилла (Монреаль, Канада), предположил, что обучение включает в себя усиление определенных паттернов нейронной активности путем увеличения вероятности (веса) индуцированного возбуждения нейронов между ассоциированными связями. Понятие взвешенных связей описано в более позднем разделе “Коннекционизм”.

В 1957 году два энергичных сторонника символического искусственного интеллекта — Аллен Ньюэлл, исследователь из Корпорации «РЭНД (Калифорния), и Герберт Саймон, психолог и компьютерщик из Университета Карнеги-Меллона (Питтсбург, Пенсильвания), подвели итог нисходящему подходу в том, что они назвали гипотезой физической системы символов. Эта гипотеза утверждает, что обработка структур символов в принципе достаточна для создания искусственного интеллекта в цифровом компьютере и человеческий интеллект является результатом того же типа символических манипуляций.

В 1950-х и 60-х годах одновременно применялись подходы “сверху вниз” и “снизу вверх”, оба они дали заметные, хотя и ограниченные результаты. Однако в 1970-х годах ИИ “снизу вверх” игнорировался и лишь в 1980-х годах этот подход вновь стал заметным. В настоящее время используется два подхода и оба признают, что сталкиваются с трудностями.

Символические методы работают в упрощенных сферах, но как правило, ломаются при столкновении с реальным миром; между тем, исследователи метода “снизу вверх” не смогли воспроизвести нервную систему даже самых простых живых существ.

Caenorhabditis elegans, широко изученный червь, имеет около 300 нейронов, структура взаимосвязей которых прекрасно известна. Однако коннекционистские модели не смогли подражать даже этому червю. Очевидно, нейроны коннекционистской теории являются грубым упрощением реальной вещи.

Сильный ИИ, прикладной ИИ и когнитивное моделирование

Используя методы, описанные выше, исследования ИИ пытаются достичь одной из трех целей: сильного ИИ, прикладного ИИ или когнитивного моделирования.

Сильный искусственный интеллект

Сильный ИИ стремится создавать машины, которые думают (термин “сильный ИИ” был введен для этой категории исследований в 1980 году философом Джоном Серлом из Калифорнийского университета в Беркли). Конечная цель сильного ИИ, создать машину, чьи общие интеллектуальные способности неотличимы от человеческих. Эта цель вызвала большой интерес в 1950-х и 60-х годах, но такой оптимизм уступил место пониманию связанных с этим экстремальных трудностей.

На сегодняшний день прогресс весьма скудный. Некоторые критики сомневаются в том, что в обозримом будущем исследования дадут хотя бы систему с общими интеллектуальными способностями муравья. Некоторые исследователи, работающие в двух других отраслях ИИ и вовсе считают, что не стоит преследовать идею сильного ИИ.

Прикладной искусственный интеллект

Прикладной ИИ, также известный как усовершенствованная обработка информации, нацелен на создание коммерчески жизнеспособных “умных” систем — например, “экспертных” систем медицинской диагностики и систем биржевой торговли. Прикладной ИИ на сегодняшний день пользуется значительным успехом.

Когнитивное моделирование

В когнитивном моделировании компьютеры используются для проверки теорий о том, как работает человеческий разум — например, теорий о том, как люди узнают лица или вспоминают прошлое. Когнитивное моделирование уже является мощным инструментом как в нейробиологии, так и в когнитивной психологии.

Теоретическая работа

Самая ранняя существенная работа в области искусственного интеллекта была сделана в середине 20-го века британским логиком и пионером компьютерных технологий Аланом Мэтисоном Тьюрингом.

В 1935 году Тьюринг описал абстрактную вычислительную машину, состоящую из безграничной памяти и сканера, который перемещается взад и вперед по памяти, символ за символом, считывая то, что он находит и записывая дальнейшие символы. Действия сканера диктуются программой инструкцией, которая также хранится в памяти в виде символов.

Это концепция хранимой программы Тьюринга и в ней подразумевается возможность машины работать над своей собственной программой и таким образом изменять или улучшать ее. Концепция Тьюринга теперь известная как — универсальная машина Тьюринга . Все современные компьютеры, по сути, являются универсальными машинами Тьюринга.

Во время Второй мировой войны Тьюринг был ведущим криптоаналитиком в правительственной школе кодов и шифров в Блетчли-Парке (графство Бакингемшир, Англия). Тьюринг не мог обратиться к проекту создания электронной вычислительной машины с сохраненной программой вплоть до прекращения военных действий в Европе в 1945 году.

Тем не менее во время войны он много размышлял над проблемой машинного интеллекта. Один из коллег Тьюринга по Блетчли-парку, Дональд Мичи (который позже основал кафедру машинного интеллекта и восприятия в Эдинбургском университете), позднее вспоминал, что Тьюринг часто обсуждал, как компьютеры могут учиться на опыте, а также решать новые проблемы с помощью руководящих принципов — процесс, известный теперь как эвристическое решение проблем.

Тьюринг, в своей самой ранней публичной лекции (Лондон, 1947) упомянул компьютерный интеллект, сказав: “Нам нужна машина, которая может учиться на опыте” , и “обеспечить механизм, который позволит машине изменять свои собственные инструкции” .

В 1948 году он представил многие из центральных концепций искусственного интеллекта в докладе, под названием “Интеллектуальные машины”. Однако Тьюринг не опубликовал эту статью и многие из его идей были позже использованы другими. Например, одной из оригинальных идей Тьюринга было обучение сети искусственных нейронов для выполнения конкретных задач, подход известный как “коннекционизм”.

Шахматы

В Блетчли-Парке Тьюринг проиллюстрировал свои идеи о машинном интеллекте, обратившись к шахматам — полезному источнику сложных и четко определенных задач, против которых можно было бы протестировать предложенные методы решения.

В принципе, компьютер играющий в шахматы, мог бы играть путем исчерпывающего перебора всех доступных ходов, но на практике это невозможно, потому что это потребовало бы изучения астрономически большого числа ходов.

Хотя Тьюринг экспериментировал с разработкой шахматных программ, он был вынужден довольствоваться теорией из-за отсутствия компьютера для запуска своей шахматной программы. Первые настоящие программы искусственного интеллекта должны были ждать появления электронно-цифровых вычислительных машин с возможностью сохранять программы.

В 1945 году Тьюринг предсказал, что компьютеры однажды будут играть в очень хорошие шахматы и чуть более 50 лет спустя, в 1997 году, шахматный компьютер Deep Blue, построенный международной корпорацией бизнес-машин (IBM), победил действующего чемпиона мира Гарри Каспарова в матче из 6 партий.

Предсказание Тьюринга сбылось, но его ожидания, что шахматное программирование будет способствовать пониманию того, как люди думают, не оправдались. Огромное улучшение в компьютерных шахматах со времен Тьюринга объясняется скорее достижениями в компьютерной инженерии, чем достижениями в области искусственного интеллекта — 256 параллельных процессоров Deep Blue позволили ему исследовать 200 миллионов возможных ходов в секунду и заглядывать вперед на целых 14 ходов игры.

Многие согласны с Ноамом Хомским, лингвистом из Массачусетского технологического института (MIT), который высказал мнение, что компьютер победивший гроссмейстера в шахматах, примерно так же интересен, как бульдозер выигравший олимпийские соревнования по тяжелой атлетике.

Тест Тьюринга

В 1950 году Тьюринг ввел практический тест для компьютерного интеллекта, который теперь известен как тест Тьюринга .

В тесте Тьюринга участвуют трое: компьютер и два человека. Смысл теста заключается в том, что человек одновременно взаимодействует с другим человеком и компьютером. Он задает им одни и те же вопросы и должен по ответам определить, кто из них является компьютером. Вопросы задаются письменно и осуществляется с помощью клавиатуры и экрана.

Спрашивающий может задавать абсолютно любые вопросы, а компьютер по сути, должен сделать все возможное, чтобы его приняли за человека (например, на вопрос: «Ты компьютер?”, компьютер может ответить “Нет”). Много разных людей выступают в роли “спрашивающего” и если достаточное количество из них не в состоянии отличить компьютер от человека, то (согласно сторонникам теста Тьюринга) компьютер считается разумным, мыслящим существом.

В 1991 году американский филантроп Хью Лебнер начал ежегодный конкурс на премию Лебнера, пообещав выплатить $100 000 сразу и $2000 долларов ежегодно тому, чей компьютер сможет пройти тест Тьюринга. Однако ни одна программа искусственного интеллекта не приблизилась к прохождению чистого теста Тьюринга.

Первые программы искусственного интеллекта

Самая ранняя успешная программа искусственного интеллекта была написана в 1951 году Кристофером Стрейчи, впоследствии директором исследовательской группы по программированию Оксфордского университета. Программа Стрейчи по шашкам работала на компьютере Ferranti Mark I в Манчестерском университете (Англия). К лету 1952 года эта программа могла играть полную партию в шашки на разумной скорости.

Информация о самой ранней успешной демонстрации машинного обучения была опубликована в 1952 году. “Программа покупок” (или Shopper), написанная Энтони Эттингером в Кембриджском университете, работала на компьютере EDSAC.

Моделируемый мир Shopper представлял собой торговый центр из восьми магазинов. Получив указание купить товар, Shopper будет искать его, посещая магазины наугад, пока товар не будет найден. Во время поиска Shopper запоминал несколько предметов, хранящихся в каждом посещенном магазине (так же, как и обычный человек-покупатель). В следующий раз, когда Shopper будет отправлен за тем же самым товаром или за каким-то другим товаром, который он уже нашел, он сразу же отправится в нужный магазин. Эта простая форма обучения, о которой мы говорили выше в разделе » Что такое интеллект? «, называемая механическим обучением.

Первой программой искусственного интеллекта, запущенной в США, была программа checkers (шашки), написанная в 1952 году Артуром Сэмюэлем для прототипа IBM 701. Сэмюэл взял за основу шашечную программу Кристофера Стрейчи и в течение нескольких лет значительно расширил ее.

В 1955 году он добавил функции, которые позволили программе учиться на собственном опыте. Сэмюэл включил механизмы как для механического обучения, так и для обобщения. Эти усовершенствования, которые в конечном итоге привели к тому, что его программа выиграла одну игру против бывшего чемпиона Коннектикута по шашкам в 1962 году.

Эволюционные вычисления

Программа Сэмюэля “шашки” была также примечательна тем, что стала одной из первых попыток эволюционных вычислений (его программа “эволюционировала”, противопоставляя модифицированную копию текущей лучшей версии своей программы, а победитель становился новым стандартом). Эволюционные вычисления обычно включают использование некоторого автоматического метода генерации и оценки последовательных “поколений” программы, пока не будет разработано высокопрофессиональное решение.

Ведущий сторонник эволюционных вычислений Джон Холланд также написал тестовое программное обеспечение для прототипа компьютера IBM 701. В частности, он помог разработать нейросетевую ”виртуальную » крысу, которую можно было бы обучить ориентироваться в лабиринте. Эта работа убедила Холланда в эффективности подхода “снизу вверх”.

Продолжая консультировать IBM, Холланд в 1952 году переехал в Мичиганский университет, чтобы получить докторскую степень по математике. Однако вскоре он переключился на новую междисциплинарную программу в области компьютеров и обработки информации (позже известную как communications science), созданную Артуром Берксом, одним из создателей ENIAC и его преемника EDVAC.

В своей диссертации 1959 года, скорее всего, первой в мире докторской диссертации по информатике, Холланд предложил новый тип компьютера — многопроцессорный компьютер, который будет присваивать каждому искусственному нейрону в сети отдельный процессор (в 1985 году Дэниел Хиллис решил инженерные трудности, чтобы построить первый такой компьютер, суперкомпьютер корпорации Thinking Machines с 65 536 процессорами).

Холланд поступил на Мичиганский факультет после окончания университета и в течение следующих четырех десятилетий руководил многими исследованиями методов автоматизации эволюционных вычислений, процесса, известного теперь под названием генетический алгоритм.

В лаборатории Холланда были реализованны такие системы как шахматная программа, модели одноклеточных биологических организмов и классификаторная система для управления моделируемой сетью газопроводов. Однако генетические алгоритмы больше не ограничивались “академическими” демонстрациями, его впервые использовали при работе со свидетелем преступления, чтобы создать портрет преступника.

Логические рассуждения и решение проблем

Способность рассуждать логически является важным аспектом интеллекта и всегда была главным фокусом исследований ИИ. Важной вехой в этой области стала программа доказательства теорем, написанная в 1955-56 годах Алленом Ньюэллом, Дж. Клиффордом Шоу из корпорации РЭНД и Гербертом Саймоном из Университета Карнеги-Меллона.

Программа “Логик-теоретик”, была разработана для доказательства теорем из Principia Mathematica (1910-13), трехтомного труда британских философов-математиков Альфреда Норта Уайтхеда и Бертрана Рассела. В одном случае доказательство, разработанное программой, было более элегантным, чем доказательство, приведенное в книгах.

Затем Ньюэлл, Саймон и Шоу написали более мощную программу — General Problem Solver или GPS. Первая версия GPS была запущена в 1957 году и работа над проектом продолжалась около десяти лет.

GPS может решить впечатляющее разнообразие головоломок, используя метод проб и ошибок. Тем не менее, в адрес GPS и аналогичных программ неоднократно звучала критика, из-за того, что в них отсутствуют какие-либо способности к обучению. Факт заключался в том, что интеллект программы целиком и полностью основан на информации, которая явно указана программистом.

Искусственный интеллект технологии

Как развиваются технологии искусственного интеллекта в разработке IT-решений и веб-приложений в 2020 году. Сегодня (ИИ) искусственный интеллект оказался наиболее эффективным машинным обучением, изменившим правила игры в технологии за последние годы. Многие компании и бренды выбрали искусственный интеллект, чтобы произвести большое впечатление и влияние на своих клиентов. Успех и развитие искусственного интеллекта в жизни и бизнесе в последнее время показывает значительный подъем.

Что такое искусственный интеллект — ИИ?

Хотя этот термин может показаться сложным, на самом деле его легко понять. Это антоним человеческого интеллекта. Процесс и приложение, являющиеся результатом машинного обучения, намного превосходящие результаты, созданные человеком. Проще говря, искусственный интеллект — это интеллект, полученный в результате машинного обучения. Он имитирует человеческое мышление и поведение.

Искусственный интеллект позволяет распознавать речь, анализировать данные, рассуждать и интерпретировать данные. Siri, Alexa и другие приложения являются продуктами искусственного интеллекта.

Siri
Он имитирует человеческий голос и дает ответы в соответствии с проанализированными данными. Он понимает инструкции, вопросы и т. д. Это наиболее выгодное использование искусственного интеллекта.

Netflix
Это изменило аспект просмотра фильмов. Он использует искусственный интеллект, чтобы предлагать людям, какой фильм смотреть, на основе реакции клиентов, реакции, проанализированной на основе прошлого поведения зрителей.

Google
В тот момент, когда вы болтаете со своим другом в Instagram о конкретном предмете, который хотите купить, в следующий момент вы внезапно обнаружите, что Google предлагает вам этот предмет. Из этого очевидно, что он также использовал искусственный интеллект для реагирования на запросы клиентов.

YouTube
Видеоплатформа также использует искусственный интеллект, чтобы предлагать видео на основе вашей истории просмотров.

Искусственный интеллект технологии 2020

В каких сферах используется искусственный интеллект

Сельское хозяйство
ИИ используется в сельском хозяйстве для оценки времени, когда урожай созрел и готов к сбору, это положительно повлияло на процесс выращивания.

ИИ в авиации
Искусственный интеллект используется для поддержки полета поврежденного самолета, пока он не достигнет безопасной зоны приземления. Некоторые университеты также разработали программное обеспечение, которое позволяет самолету вести себя как опытный пилот. Эти самолеты также подготовлены к боевым и аварийным ситуациям. Все это с помощью искусственного интеллекта.

Дипфейк
ИИ также различает оригинальные и поддельные документы.

Образование
ИИ можно использовать для оптимизации обучения в учреждения образования для более индивидуального подхода к учащимся.

Финансы
Искусственный интеллект широко используется в банках. Рынки анализируются и данные прогнозируются.

Машинная продукция
Роботы — это побочный продукт ИИ. Известно, что они дают результаты с нулевыми ошибками и отличными возможностями.

ИИ важен для веб-разработки и IT-технологий

Предпочтения пользователя очень быстро меняется из-за доступности разных ресурсов. Искусственный интеллект помогает привлечь клиентов к вашему бизнесу.

Внедрение чат-ботов, голосовая помощь обеспечивают лучший сервис и удобство для клиентов. В основном это выгодно для сайтов электронной коммерции. Они могут предложить или предоставить список других продуктов для потенциального покупателя.

Пример: если вы ищете смартфон на любом сайте электронной коммерции, вы также получите предложения по чехлу для телефона или другим аксессуарам. Голосовые помощники на этих сайтах позволили привлечь клиентов всех возрастных групп, независимо от их образования.

Использование искусственного интеллекта привело к дружественным отношениям с клиентами, более быстрому поиску и индивидуальному обслуживанию.

Новые компании, у которых нет ресурсов держать большой штат сотрудников, могут использовать искусственный интеллект для техподдержки и построения хороших отношений с клиентами.

ИИ помогает соединять посетителей сайта с клиентами. Если ваш веб-сайт прост в использовании и удобен, у вас больше шансов привлечь клиентов. Это достигается за счет искусственного интеллекта. Используя ИИ клиентам показывают видео, статьи или продукты, разработанные для них. Если вы ищете музыкальный инструмент, вам будет показан контент, относящийся к музыкальной индустрии.

Вы можете широко использовать искусственный интеллект для оптимизации голосового поиска. Это поможет вам привлечь клиентов, которые не разбираются в технологиях и вряд ли могут грамотно воспользоваться веб-сайтом, но все же могут получить доступ к вашим продуктам с помощью голосовых помощников.

Искусственный интеллект изменил мир дизайна. Он может точно предсказать результаты конкретного дизайна.

Если вы являетесь создателем группы в соц-сетях или влиятельным лицом в социальных сетях, вы должны знать, как анализируется ваша реакция зрителей.

Эта простая функция на сайтах социальных сетей, которая позволяет узнать, что работает хорошо, а что нет, это является результатом искусственного интеллекта.

Хотя искусственный интеллект в 2020 году выиграл, стоит признать что ИИ в значительной степени вытесняет из профессий и деятельности людей. Согласно исследованиям, 90% рабочих мест в ближайшем будущем могут исчезнуть из-за искусственного интеллекта.

Урок 16. средства искусственного интеллекта — Информатика — 11 класс

Информатика, 11 класс. Урок № 16.

Тема — Средства искусственного интеллекта

Машинный перевод (Machine Translation, MT) — это технология связного перевода текстов компьютерной программой с одного естественного языка на другой.

Машинный перевод сегодня является привычным инструментом. Но так было не всегда. Идея использования машинной памяти для создания словарей принадлежит Чарльзу Бэббиджу, создавшему аналитическую машину. Идея Ч. Бэббиджа заключалась в том, что память вычислительной машины можно использовать для хранения словарей. Однако воплощение этой идеи случилось лишь спустя почти 100 лет.

История машинного перевода практически начинается с 7 января 1954 года, когда состоялась демонстрация возможностей машинного перевода, получившая название Джорджтаунский эксперимент. Презентация была подготовлена одноименным университетом совместно с фирмой IBM. В процессе демонстрации было переведено около 60 фраз с русского языка на английский. Система содержала 250 слов и 6 грамматических правил. На следующий день результаты эксперимента были опубликованы в газете «Нью-Йорк таймс».

Примерно в то же время происходили исследования машинного перевода в СССР. В начале 1955 года Академией Наук СССР были созданы две исследовательские группы — в Математическом Институте имени В. А. Стеклова под руководством выдающегося математика и кибернетика Алексея Ляпунова и в Институте точной механики и вычислительной техники AН СССР под руководством математика Д. Ю. Панова. Результаты первых экспериментов по машинному переводу, проведенных на компьютере БЭСМ, Д. Ю. Панов опубликовал же в 1956 году.

Первоначально в системах машинного перевода были заложены алгоритмы последовательного перевода «слово за словом», «фраза за фразой». При таком подходе возможности систем находились в прямой зависимости от памяти компьютера. Перевод текста осуществлялся предложение за предложением, а смысловые связи между ними никак не учитывались. Такие системы называют системами прямого перевода.

Первые коммерческие системы машинного перевода появились в середине 80-х годов прошлого столетия. Они пользовались большой популярностью, были реализованы на персональных компьютерах, поэтому имели значительно большие объёмы словарей, чем системы первого поколения. Однако, эти системы всё ещё не умели анализировать и синтезировать тексты. Они оставались системами прямого перевода.

В 1993 г. под руководством профессора Г. Г. Белоногова (ВИНИТИ) была создана промышленная версия системы RETRANS фразеологического машинного перевода с русского языка на английский и обратно, которая применялась в министерствах обороны, путей сообщения, науки и технологий, а также во ВНТИЦ.

В начале 90-х стали создаваться отечественные фирмы, производящие коммерческие продукты машинного перевода, такие как «Виста Текнолоджиз» и «Адвентис», ПРОМТ, «Медиа Лингва».

Глобализация современного общества приводит к тому, что люди из разных стран обмениваются документами на разных языках. Перевод вручную требует достаточного количества времени. Для ускорения процесса используются системы компьютерного перевода текста. К преимуществам систем машинного перевода можно отнести следующие:

1. Высокая скорость перевода, в связи с значительным сокращением времени, требуемого для перевода текстов.
2. Низкая стоимость перевода. Часто при переводе нужно уловить только смысл письма или страницы в Интернете, а профессиональные переводчики требуют оплаты всех страниц текста.
3. Конфиденциальность. Перевод личных писем, финансовых документов и др. не всегда можно доверить постороннему лицу.
4. Универсальность. При правильных настройках программа-переводчик справится с переводом текстов из самых разных областей, а у профессионального переводчика всегда есть своя специализация.
5. Перевод в режиме онлайн и перевод содержания Интернет-страниц. Сервисы онлайн-перевода всегда под рукой и помогут в нужный момент быстро перевести информацию, даже без программы-переводчика.

На сегодняшний день разработано большое количество программ, помогающих автоматизировать перевод текста. Их можно разделить на две большие группы — компьютерные словари и системы компьютерного перевода текста.

У компьютерных словарей можно выделить такие свойства, как:

— Многоязычность, т. е. выбор языков и направления перевода.

— Специализация, когда в дополнение к основному словарю могут содержать словари по областям знаний (биоинформатика, география и т. д.).

— «Быстрый набор», когда в процессе набора слова возникает список похожих слов, возможность работы с словосочетаниями.

— Мультимедийность, например, прослушивание слов в исполнении диктора.

— Онлайн доступ, компьютерные словари с онлайн доступом позволяют выбрать тематический словарь и направление перевода.

Среди современных подходов к реализации алгоритмов машинного перевода (МП) выделяют два основных типа:

1. Классический (rule-based machine translation — RBMT), который основан на лингвистической информации об исходном и переводном языках. Состоит из двуязычных словарей и грамматик, охватывающих основные закономерности каждого языка.
2. Статистический (Statistical machine translation — SMT), который основан на анализе массивов текстов, представленных одновременно на языке оригинала и языке перевода.

Производители систем МП разрабатывают и применяют гибридные системы, использующие преимущества указанных типов МП.

Сегодня существует достаточно много компаний, разрабатывающих программы машинного перевода, но на мировом рынке лидируют продукты двух организаций — зарубежная компания Systran и российская компания ПРОМТ. К другим крупным производителям относятся Linguatec и Langenscheidt (Германия), Transparent Language, Babylon, Translation Experts, японо-тайская компания Asia Online и др.

Многие производители систем машинного перевода в качестве рекламы предлагают онлайн версии своих продуктов. Перечислим лишь некоторые системы онлайн перевода текста с производителями:

1. Translate.ru (онлайн-переводчик компании ПРОМТ)
2. SYSTRANet (Systran)
3. Google Translate (Google)
4. Free Translation (SDL)
5. Babel Fish (Systran)
6. Worldlingo (Systran)
7. InterTran (Translation Experts Limited)
8. ImTranslator (Smartlink Corp)
9. Windows Life Translator (Microsoft)
10. Яндекс Переводчик (Яндекс)
11. ABBYY Lingvo для Windows 8 Touch (ABBYY)

Развитие компьютерных технологий привело к тому, что многие функции, которые ранее мог выполнять только человек, теперь передаются на выполнение тем или иным сервисам или устройствам. За последние несколько лет голосовые помощники плотно вошли в нашу жизнь, а для кого-то они стали просто незаменимы. Алиса от Яндекса, Siri от Apple, Google Assistant от одноименной компании, Cortana от Microsoft, Echo от Amazon и др. — это программы, и для их разработки используется распознавание устной речи. А если Вы умеете программировать, то такого голосового помощника, а может быть и двоих, сможете написать для себя самостоятельно. Например, так, ка это сделал Григорий Бакунов из Яндекса.

Всё рассмотренное ранее имеет непосредственное отношение к искусственному интеллекту (ИИ).

Искусственный интеллект — это наука и технология, включающая набор средств, позволяющих компьютеру на основании накопленных знаний давать ответы на вопросы и делать на базе этого экспертные выводы, т. е. получать знания, которые в него не закладывались разработчиками.

Наука под названием «искусственный интеллект» относится к компьютерным наукам. Значит, системы ИИ — это компьютерные системы, использующие технологии ИИ.

Принято разделять системы ИИ на слабый (прикладной) ИИ и сильный (общий) ИИ.

Сильный или универсальный ИИ способен выполнить любую человеческую задачу.

Слабый ИИ предназначен для узкого спектра задач. Такие системы могут делать только одно дело. Все рассмотренные выше примеры относятся к слабому или прикладному ИИ. Искусственный интеллект активно развивается и имеет огромную популярность в последнее время. Ежедневно сообщается о новых системах ИИ, решающих прикладные задачи в разных областях науки, техники, медицины и др.

Для представления разнообразия решаемых задач, приведём лишь некоторые цитаты новостных лент:

— «Инженеры из Массачусетского технологического института (MIT) разработали автономных роботов размером с клетку человека. Устройства будут использоваться для исследования организма, а также диагностики газо- и нефтепроводов. Об этом пишет The Verge».

— «Ученые автоматизировали поиск белковых кристаллов с помощью компьютерного зрения».

— «В Стэнфорде создали нейросеть Decagon, прогнозирующую побочные эффекты лекарств».

— «Группа инженеров из Сколтеха создала искусственный интеллект, который поможет ученым подбирать самые быстрорастущие и выносливые растения для будущих космических экспедиций».

— «Инженеры из Университета Южной Австралии, Штутгартского университета, Университета Флиндерса и Института имени Макса Планка в Германии научили искусственный интеллект анализировать характер человека по его глазам».

— «Исследователи из лаборатории армии США и Института робототехники университета Карнеги — Меллона предложили метод быстрого обучения роботов для автономной работы при минимальном контроле человека».

Отдельное большое направление ИИ занимает робототехника. Примеров использования ИИ в робототехнике можно приводить очень много уже сегодня. Существуют фирмы, такие как Boston Dynamics, которые давно и успешно разрабатывают роботов, обучают их, проводят испытания. Компания Kuka занимается выпуском роботов для производств. На больших складах крупных компаний используют роботов-доставщиков. Развивающимся сегодня и очень перспективным направлением считаются беспилотные летательные аппараты.

Многие из Вас наверняка слышали о системах распознавания лиц. Здесь тоже не обошлось без ИИ. Идентификация и поиск изображений — ещё одно из направлений ИИ. Одна из систем идентификации представлена в павильоне «Умный город» на ВДНХ в Москве. Система определяет пол и возраст по записи с видеокамеры. Множество других интеллектуальных систем, используемых в городе, представлено в павильоне. Они касаются образования, медицины, строительства и др.

Вернёмся к Алисе, с которой начинался урок. Она не только расскажет о погоде и поможет вызвать такси. Посмотрим на навыки Алисы — она поиграет с Вами в города, проведёт викторину по истории, устроит Тотальный диктант, прочитает стихотворения классиков и многое, многое другое. Здесь и обучающие системы, и компьютерные игры.

На сегодняшнем уроке мы познакомились с системами машинного перевода.

Среди современных подходов к реализации алгоритмов машинного перевода (МП) выделяют два основных типа — на основе правил и на основе статистики.

Узнали, что работы над интеллектуальными системами ведутся уже более полувека. Определились с тем, что такое искусственный интеллект.

Искусственный интеллект — это наука и технология, включающая набор средств, позволяющих компьютеру на основании накопленных знаний давать ответы на вопросы и делать на базе этого экспертные выводы, т. е. получать знания, которые в него не закладывались разработчиками.

Рассмотрели лишь некоторые направления искусственного интеллекта.

Презентация к уроку (3, 4 класс) по теме: » Искусственный интеллект»

Слайд 1

Искусственный интеллект

Слайд 2

( ИИ ; англ. Artificial intelligence , AI ) — (1) наука и технология создания интеллектуальных машин , особенно интеллектуальных компьютерных программ [1] ; ( 2) свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека [2] . ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта . Существующие на сегодня интеллектуальные системы имеют очень узкие области применения. Например, программы, способные обыграть человека в шахматы, не могут отвечать на вопросы и т.д. [3] . Материал из Википедии — свободной энциклопедии Иску́сственный интелле́кт

Слайд 3

Люди хороши во многом: многие из нас заражены жаждой первооткрытий , умеют играть в шахматы и решать сложные политические вопросы. Однако некоторые вопросы мы все же оставляем на откуп компьютеров . Даже больше: практически все механические расчеты выполняют компьютеры. Но у них нет души, сознания и свободы воли. Именно над этим решением — над тем, как компьютеру пройти тест Тьюринга, — и работают ученые в сфере искусственного интеллекта. Искусственный интеллект, учитывая огромные возможности электронных вычислительных машин, мог бы справляться с рядом важнейших задач, а также решать сложные вопросы глобального порядка, от мира во всем мире до колонизации далеких галактик.

Слайд 4

Именно над этим решением — над тем, как компьютеру пройти тест Тьюринга, — и работают ученые в сфере искусственного интеллекта.

Слайд 5

Тест Тьюринга — эксперимент , в ходе которого человек общается с компьютерной интеллектуальной программой, которая моделирует ответы как человек. Предполагается, что тест Тьюринг пройден, если человек при общении с машиной считает, что общается с человеком, а не машиной. Британский математик Алан Тьюринг в 1950 г. придумал такой эксперимент по аналогии с имитационной игрой, которая предполагает, что 2 человека уходят в разные комнаты, а 3й человек должен понять кто где, общаясь с ними письменно. Тьюринг предложил такую игру провести с машиной и, если машина сможет ввести в заблуждение эксперта, это будет означать, что машина может думать. Таким образом, классический тест проходит по следующему сценарию: Человек-эксперт общается через чат с чат-ботом и другими людьми. По окончании общения эксперт должен понять, кто из собеседников был человеком, а кто — ботом .

Слайд 6

Китайский ИИ получил лицензию врача

Слайд 7

Китайская компания iFlyTek из Шеньчженя работала над своим искусственным интеллектом на протяжении четырёх лет. В результате программа ИИ смогла подготовиться к сдаче экзаменов в местный медицинский вуз и успешно сдала все тесты. По результатам экзамена ей выдали лицензию доктора. И гордиться действительно есть чем. ИИ iFlyTek Smart Doctor Assistant набрал 456 баллов из 360 необходимых, но разработчики не собираются останавливаться и сообщают, что их программа способна обучиться ещё более сложным вещам как в медицине, так и в других областях. Например, в юриспруденции. Пока же iFlyTek Smart Doctor Assistant планируют применить в той области, где он уже хорошо показал себя — его собираются отрядить в помощники обычным докторам, ведь ИИ сможет, например, гораздо быстрее анализировать огромные массивы данных о болезнях, собранных со всей страны, обрабатывать их и выдавать конкретные результаты .

Слайд 8

Роботы от DHL начали доставлять посылки

Слайд 9

Роботы-курьеры совсем не хуже летающих дронов , поэтому многие компании тестируют наземные виды доставки. Недавно собственных роботизированных почтальонов разработали и начали испытывать в DHL. Роботы движутся вслед за людьми, выполняя роль своеобразных носильщиков — почтовые боты способны нести на себе до 150 килограммов писем, посылок и газет. Почтовые боты выглядят как обычные контейнеры полутора метров в высоту, поставленные на колёса и способные при максимальной загрузке самостоятельно передвигаться со скоростью до шести километров в час — примерно с такой же скоростью человек передвигается, идя быстрым шагом. Боты оснащены датчиками, позволяющими им фиксировать и осторожно объезжать препятствия и людей. Сейчас основная задача роботов — следовать за почтальонами-людьми и помогать таскать тяжести. Но, вероятно, в будущем их будут отпускать и одних. Тестирование роботов на улицах Германии будет продолжаться около двух месяцев.

Слайд 10

О новых вызовах для искусственного интеллекта

Слайд 11

О новых вызовах для искусственного интеллекта, а также о роли игр как идеальной среды для его развития, рассказывает Джозеф Браун, доктор Computer Science , руководитель Лаборатории искусственного интеллекта в разработке игр Университета Иннополис . Узнать больше о современных технологиях и их влиянии на наше будущее можно в нашем в проекте «Банк знаний » .

Слайд 12

Каковы сегодня подходы к определению искусственного интеллекта? — Существует две основные категории и четыре сферы применения, которые связывают с понятием искусственного интеллекта. Исследователи называют эти категории сильным и слабым типом искусственного интеллекта . Когда мы говорим о сильном типе искусственного интеллекта, мы предполагаем роботов-гуманоидов, С-3PO и все то, что мы видим в « Стартреке ». На данный момент существует много разработок, посвященных попыткам построить человекоподобного робота, который бы имел интеллект человека. Так выглядит сильный тип искусственного интеллекта, и это по поводу него ведутся разговоры о жутком мире роботов, которые уничтожат людей. Это, конечно, очень нереалистичный сценарий. Второй тип — это слабый искусственный интеллект. Большинство сегодняшних разработок посвящено именно этому типу ИИ. Его суть заключается в том, что с его помощью мы пытаемся автоматизировать некоторые процессы принятия решения и некоторые задачи. Если мне необходимо принять решение, стоит ли давать определенному человеку ипотеку или открывать для него кредитную карту, мне не нужен гуманоид, который будет принимать подобные решения. Здесь искусственный интеллект рассматривается как небольшой вспомогательный агент, который упрощает для нас определенные задачи.

Слайд 13

Чем отличается искусственный интеллект (ИИ) от робототехники?

Слайд 14

Робототехника и искусственный интеллект служат совсем разным целям. Однако люди часто путают их. Многие люди задаются вопросом, является ли робототехника подмножеством искусственного интеллекта или это одно и то же. Первое, о чем следует сказать, — это то, что робототехника и искусственный интеллект — это совсем не то же самое. Фактически, эти двеобласти почти полностью разделены. Робототехника — часть ИИ или ИИ — часть робототехники? В чем разница между этими двумя терминами? Мы ответим на этот вопрос!

Слайд 15

Диаграмма Венна из них будет выглядеть так: Мы предполагаем, что люди путают эти два понятия из-за перекрытия между ними: искусственно интеллектуальные роботы. Чтобы понять, как эти три термина связаны друг с другом, давайте посмотрим каждый из них индивидуально.

Слайд 16

Что такое робототехника? Робототехника — это отрасль технологии, которая занимается роботами. Роботы — это программируемые машины, которые обычно могут выполнять серию действий автономно или полуавтономно . На наш взгляд, есть три важных фактора, которые определяют робота: Роботы взаимодействуют с физическим миром с помощью датчиков и исполнительных механизмов. Роботы программируются. Роботы обычно автономны или полуавтономны . Существует много мнений о том, что представляет собой «робот». Некоторые эксперты говорят, что робот должен уметь «думать» и принимать решения. Однако стандартного определения «робототехнического мышления» нет. Требование робота «думать» предполагает, что у него есть определенный уровень искусственного интеллекта. Робототехника включает в себя проектирование, создание и программирование физических роботов. Лишь небольшая его часть связана с искусственным интеллектом.

Слайд 17

Что такое искусственный интеллект? Искусственный интеллект (ИИ) — это отрасль информатики. Она включает разработку компьютерных программ для выполнения задач, которые требуют человеческий интеллект. Алгоритмы ИИ могут решать вопросы обучения, восприятия, решения проблем, понимания языка и / или логических рассуждений. ИИ используется во многих отношениях в современном мире. Например, алгоритмы ИИ используются в поиске Google , в программе рекомендаций Amazon и в поисковых системах SatNav . Большинство программ ИИ не используются для управления роботами Даже когда ИИ используется для управления роботами, алгоритмы ИИ являются лишь частью более крупной роботизированной системы, которая также включает в себя датчики, исполнительные механизмы и программирование без ИИ.

Слайд 18

Часто ИИ предполагает определенный уровень машинного обучения, когда алгоритм «обучен» реагировать определенным образом на определенный вход, используя известные входы и выходы. Ключевым аспектом, который отличает ИИ от более обычного программирования, является слово «интеллект». Программы без ИИ просто выполняют определенную последовательность инструкций. Программы с ИИ имитируют некоторый уровень человеческого интеллекта. Искусственный интеллект впервые создал спецэффекты для музыкального видео

Слайд 19

Что такое искусственно интеллектуальные роботы? Искусственно интеллектуальные роботы — это мост между робототехникой и искусственным интеллектом . Это роботы, которые контролируются программами ИИ. Многие роботы не используют ИИ. До недавнего времени все промышленные роботы были запрограммированы только для проведения повторяющихся серий движений . Как мы уже говорили, повторяющиеся движения не требуют искусственного интеллекта. Неинтеллектуальные роботы довольно ограничены в своей функциональности. Алгоритмы ИИ часто необходимы, чтобы робот мог выполнять более сложные задачи.

Слайд 20

Давайте посмотрим примеры. Пример 1: Робот без ИИ Например, вы можете легко запрограммировать робота, чтобы забрать объект и поместить его в другое место. Робот будет продолжать выбирать и размещать объекты одинаково, пока вы не отключите его. Это автономная функция, так как робот не требует человеческого вмешательства после того, как вы его запрограммировали. Однако задача не требует никакого интеллекта.

Слайд 21

Пример 2 : Искусственно интеллектуальный робот Представьте, что вы хотели добавить камеру к вашему роботу. Взгляд робота подпадает под категорию «восприятия» и обычно требует алгоритмов ИИ. Например, скажем, вы хотите, чтобы робот обнаружил объект, который он собирал, и поместил его в другое место в зависимости от типа объекта. Это предполагает подготовку специализированной программы видения для распознавания различных типов объектов.

Слайд 22

Продавец-консультан с искусственным интеллектом скоро появится в магазинах США Очень скоро во многих супермаркетах страны появятся уникальные роботизированные устройства, которые будут выполнять работу консультантов. Два прототипа подобных устройств уже используются в одном из хозяйственных магазинов США. Консультанты с искусственным интеллектом получили название OSHbot . Примечательно, что эти роботы могут не только быстро понимать речь посетителей, но и идентифицировать товары, которые имеются в продаже.

Слайд 23

Робот спокойно говорит на нескольких языках, поэтому теперь совершать покупки будет предельно комфортно, к тому же такому консультанту можно задавать любые вопросы, не боясь отвлечь его от других посетителей. Робот имеет высоту в 152 см, а его общий вес составляет около 40 кг. Пока он напоминает столб с экранами на каждой из сторон, но вполне возможно, что он изменит свою внешность со временем. Администрация магазинов при помощи этих роботов может решить сразу две свои главные проблемы, во-первых, будут исключены расходы на дополнительный персонал, который будет обслуживать покупателей, а во-вторых, все запросы и просьбы покупателей будут решены.

Слайд 24

Робот сможет передвигаться, его искусственный интеллект достаточно разумен, так как он оснащен специальнымидатчиками , которые исключают столкновение с разными объектами, в том числе и с людьми, и с прилавками. Устройство сможет не только оказать консультативную помощь покупателю, но и проводить его до нужного товара или указать его точное местонахождение. Интересно, но для того чтобы робот смог окупить себя в разы быстрее, он используется еще и как рекламное средство. Робот привлекает покупателей, предлагает воспользоваться уникальным предложением. Конечно, пока еще предстоит большой объем работы по модернизации устройства. Испытания в обычных магазинах помогут выявить все достоинства и недостатки роботизированного консультанта. Разработчики не говорят о том, какие результаты уже получены, но в любом случае становится ясно, что в скором времени во многих магазинах страны появятся подобные гаджеты , которые значительным образом упростят задачу администрации и помогут посетителям чувствовать себя предельно комфортно.

Слайд 25

В Сингапуре появился ресторан с летающими официантами

Слайд 26

В Сингапуре популярная сеть ресторанов решила увеличить свой персонал за счет необычных официантов. Теперь здесь доставкой еды и напитков занимаются летающие дроны . Для дополнительного удобства каждый столик в ресторане оборудован планшетом, что позволяет увеличить скорость приема заказа, а также снизить численность персонала. Это связано с тем, что в стране были внесены некоторые поправки в закон и многие заведения столкнулись с проблемой нехватки рабочей силы. Именно поэтому руководству компании пришлось обратиться за помощью в местную стартап-фирму , предлагающую уникальные квадрокоптеры и ПО, позволяющее осуществлять эффективное управление ими. Такое решение не только сделало работу сотрудников легче и органичнее, но и привлекло множество посетителей. Согласитесь, что не каждый день доставка еды производится на современном устройстве с искусственным интеллектом. Искусственный интеллект следит за тем, чтобы дроны не сталкивались с посетителями и работниками ресторана. В итоге один оператор может управлять сразу несколькими агрегатами, не переживая за сохранность заказа. Также для оптимизации работы дроны могут следовать за официантом — это приводит к тому, что сотрудник «разносит» сразу несколько блюд. В итоге ресторану удалось сэкономить до 25 процентов прибыли, а также сделать работу персонала более продуктивной. Рутинная работа, отнимающая много времени, теперь доверена машинам.

Информационно-познавательный проект «Искусственный интеллект»

МУНИЦИПАЛЬНОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

«СРЕДНЯЯ ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ШКОЛА №126

ИМЕНИ ГЕРОЯ РОССИИ Д.Г. НОВОСЁЛОВА»

XI школьная исследовательская конференция

Информационно-познавательный проект

«Искусственный интеллект»

Автор проекта: Азмагулов Владлен, ученик 7 Б класса МБОУ СОШ № 126

Руководитель:

Падерина Светлана Викторовна, учитель информатики

Снежинск

2018-2019 учебный год

Содержание

Аннотация наставника

Введение

1. Теоретическая часть

   1. Современный искусственный интеллект

   2. Место искусственного интеллекта в мире людей и место людей в мире искусственного интеллекта

   3. Искусственный интеллект – помощник или соперник?

   4. Области применения искусственного интеллекта.

2. Практическая часть

   1. Презентация «Искусственный интеллект»

Заключение

Список литературы

Аннотация наставника

Информационно-познавательный проект «Искусственный интеллект» знакомит с понятием искусственного интеллекта, рассматривает направления его развития. Автор пытается выяснить место искусственного интеллекта в мире людей и место людей в мире искусственного интеллекта. Понять, искусственный интеллект – помощник или соперник человека. Автор рассматривает применение искусственного интеллекта в разных областях деятельности человека.

Продуктом проекта является мультимедийная презентация «Искусственный интеллект», которую можно использовать на уроке информатики, при проведении интеллектуального классного часа.

Введение

Выбранная мною тема актуальна, т.к. разработки в области искусственного интеллекта смогут кардинально изменить судьбу человека в худшую или лучшую сторону.

Моя работа поможет разобраться, насколько сильно люди приблизились к созданию совершенного искусственного интеллекта, и восстанет ли искусственный интеллект против людей в будущем.

Цель проекта: изучить понятие искусственного интеллекта.

Задачи:

1. Изучить доступную литературу и Интернет-ресурсы по теме проекта.

2. Рассмотреть, что такое искусственный интеллект и понять способы его создания.

3. Разобрать пользу и вред искусственного интеллекта.

4. Определить области применения искусственного интеллекта.

5. Представить информацию в виде презентации.

1. Современный искусственный интеллект

Интеллект – качество психики, состоящее из способности приспосабливаться к новым ситуациям, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций и использованию своих знаний для управления окружающей человека средой. Общая способность к познанию и решению проблем, которая объединяет все познавательные способности: ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение, а также внимание, волю и рефлексию.

Искусственный интеллект – наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ; свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются возможностями человека.

Нейронная сеть – математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток живого организма.

Автором термина «искусственный интеллект» является Джон Маккарти, изобретатель языка Лисп, основоположник функционального программирования и лауреат премии Тьюринга за огромный вклад в области исследований искусственного интеллекта.

Можно выделить два направления развития искусственного интеллекта:

• решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграция, которая реализована природой человека;

• создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем искусственного интеллекта в единую систему, способную решать проблемы человечества.

Но в настоящий момент в области искусственного интеллекта наблюдается вовлечение многих областей, имеющих скорее практическое отношение к искусственному интеллекту, а не фундаментальное. Многие методы были опробованы, но к созданию искусственного разума ни одна исследовательская группа пока так и не подошла. Ниже представлены лишь некоторые наиболее известные разработки в области искусственного интеллекта.

Watson – перспективная разработка IBM, способная воспринимать человеческую речь и производить вероятностный поиск, с применением большого количества алгоритмов. Для демонстрации работы Watson принял участие в американской игре «Jeopardy!», аналога «Своей игры» в России, где системе удалось выиграть в обеих играх.

AlphaZero – программа для нейронных сетей, разработанная компанией DeepMind. 5 декабря 2017 года коллектив DeepMind выпустил препринт AlphaZero, которая в течение 24 часов достигла сверхчеловеческого уровня игры в шахматы, сёги (японская игра по типу шахмат) и го (китайская игра, схожая с шашками), победив чемпионов мира среди программ Stockfish, Elmo.

Deep Patient – искусственный интеллект, который позволяет практически безошибочно диагностировать такие психические расстройства, как шизофрения.

2.Место искусственного интеллекта в мире людей и место людей в мире искусственного интеллекта

В большинстве случаев под искусственным интеллектом подразумевают научное направление, в рамках которого компьютер, следуя определённым программным решениям, может выполнять вещи, выходящие за рамки обычных вычислений и традиционного представления информации.

Сюда можно отнести, например, так называемые творческие функции — задачи, которые считаются прерогативой человека. Раскрасить чёрно-белую фотографию, нарисовать картину в заданном стиле, распознать речь — всё это неформализуемые задачи, которые невозможно было решить с помощью вычислительных машин недавнего прошлого и с которыми вполне справляются современные компьютеры.

Ещё одно интересное направление – обработка больших наборов данных. В окружающем нас мире и поведении людей скрыто множество закономерностей. Эти закономерности нельзя увидеть и осознать: они не бросаются в глаза и проявляются только в каких-то строго определённых случаях. Отловить такие события в череде других подобных – задача, практически невыполнимая для самого наблюдательного человека. Поэтому часто людям даже не приходит в голову, что некое явление может подчиняться каким-то правилам. В частности, речь может идти о постановке диагнозов в медицине. Сбор больших объёмов статистических данных сам по себе не приносит никому пользы – способности человека и даже группы людей просто не позволяют «переварить» терабайты информации. Подобного рода данные называются «big data», что переводится как «большие данные». В этом случае в игру вступает тот тип ИИ, который умеет работать с big data. Компьютеры уже доказали свою эффективность при обработке big data в бухгалтерии и на финансовых рынках, в медицине, юриспруденции, метеорологии, журналистике и т. д.

Третье направление развития искусственного интеллекта — работа с большими объёмами информации, поступающей в реальном времени. Это беспилотный транспорт и его способность распознавать дорожную обстановку.

Таким образом, искусственный интеллект всё же больше похож на сложный инструмент, чем на могучего монстра, покушающегося на человечество. Кроме того, искусственный интеллект не имеет того, что люди называют «волей». По сути, даже самообучение систем искусственного интеллекта запускается человеком и по воле человека.

Самой успешной областью для разработчиков искусственного интеллекта стало образование. И преподаватели, и ученики постоянно пользуются приложениями для чтения и изучения разных предметов. Первые устройства для обучения начали появляться ещё в 80-х годах прошлого века: системы с интерактивными тренажёрами для занятий математикой, иностранными языками и многими другими дисциплинами, а теперь онлайн-обучение позволяет каждому преподавателю заметно расширить аудиторию. Я считаю, что этот процесс будет развиваться и дальше, но всё-таки живые учителя из школ не исчезнут и по-прежнему будут вести основные предметы.

Использование искусственного интеллекта в медицине уже дало фантастический результат! В качестве диагноста искусственный интеллект работает гораздо лучше обычного терапевта широкого профиля. Эксперименты в хирургии с применением машинного обучения тоже демонстрируют хорошие показатели. По улицам США уже ездят беспилотные Uber-такси. Что это значит для нас, людей? Ровным счётом только то, что люди в перечисленных выше областях потеряют работу и такие профессии больше не нужны. С системами искусственного интеллекта не надо заключать трудовые договоры, их не надо отправлять в отпуск и оплачивать им больничные и социальные пакеты. Достаточно лишь нажать «пуск».

Всё, о чём говорилось до этого момента, безусловно, важно, однако замещение профессий – это вызов, обусловленный «незрелостью» общества и временной неготовностью сосуществовать с машинами в новой реальности. Теперь пришло время обсудить настоящую проблему, присущую современным системам искусственного интеллекта. Она заключается в том, что никто не имеет ни малейшего понятия, как именно он работает!

Сложность лишь в том, что на данный момент времени нет понимания, как именно взаимодействуют структуры внутри обученного, действующего искусственного интеллекта. Учёные предполагают, что внутри обученных нейросетей создаются некие структурные элементы, паттерны, и именно на основании этих паттернов и обрабатывается вся входящая информация. К сожалению, сейчас не существует никакого инструмента, который мог бы «влезть в паттерн» и что-то там подправить, если что-то пойдёт не так. То есть при обнаружении ошибки придётся перестроить и переобучить всю нейросеть. Интересно, что такая неспособность человека управлять тем, что он сам создал своими руками, уже привела к интересным с точки зрения науки результатам. В Питтсбургском университете создана модель искусственного интеллекта, позволяющая предсказывать развитие осложнений у больных пневмонией. Нейросеть вроде бы справлялась очень хорошо, но была обнаружена ошибка во входных данных обучения искусственного интеллекта, что сделало всю логику работы бессмысленной.

Ошибки – вечный спутник человека, и вполне естественно, что они совершаются людьми при построении и программировании IT-систем. Даже при «безошибочной» работе современного компьютера возникают тысячи ошибок, которые незримо исправляются специальными корректирующими алгоритмами. Неприятность лишь в том, что современные вычислительные системы почти достигли своего предела. Дальше уменьшать размер транзистора нельзя, возникает туннельный эффект, который рушит всю логику работы полупроводниковых устройств.

Сейчас ведутся активные разработки квантового компьютера – устройства, которому не будет мешать туннельный эффект в полупроводниках и которое будет работать не на привычной нам логике нулей и единиц, а станет использовать суперпозицию, иначе говоря — прекрасно всем известный принцип неопределённости Гейзенберга. Вычислительная мощность компьютеров, использующих логику суперпозиции (или «квантовые компьютеры»), обещает быть фантастической, но, как всегда, есть одно «но». Процент ошибок в работе таких компьютеров будет на много порядков выше, чем у систем на традиционной двоичной логике. Алгоритмы коррекции должны стать значительно более совершенными, чем сейчас.

Однако представим такую неприятность. Обученная нейросеть на базе квантового компьютера оперирует своими собственными паттернами, в которые никто не способен влезть. В процессе работы в паттерне возникают ошибки, которые алгоритм коррекции отловить не в состоянии. К каким последствиям может привести такая ошибка? Ответа нет. Не зная, как функционирует искусственный интеллект изнутри, мы не способны понять и последствия. Может не случиться ничего, а может… Кто знает?

А теперь рассмотрим реальные выгоды и угрозы искусственного интеллекта.

Отказаться от использования искусственного интеллекта уже не получится. Все новейшие исследования базируются на обработке big data. Каким бы ни был гениальным человек, он не сможет самостоятельно обработать современные гигантские потоки информации. Отказ от использования искусственного интеллекта в этой области будет означать отказ от новых лекарств и излечения смертельных болезней, невозможность предугадать климатические катастрофы. Многие инновационные области пострадают, в их числе, например, генная инженерия, физика новых материалов и т. д. Таким образом, развитие и широкое использование искусственного интеллекта избавит нас от неизлечимых сегодня болезней, накормит и напоит, оденет, даст возможность практически бесплатно передвигаться по всему миру, сделает ненужными многие формальности и одновременно повысит безопасность.

С другой стороны, тот же искусственный интеллект лишит работы и ликвидирует миллионы рабочих мест. Многие профессии исчезнут. Конечно, сейчас никто не жалеет об исчезнувших шарманщиках, кучерах и фонарщиках, но стоит помнить, что профессий не так много, тем более тех, где не требуется учиться всю жизнь. Что будут делать люди в новом мире, где бессмысленно станет получать какую-либо профессию и где не будет возможности заработать?

«Паттернальное» мышление нейросетей и невозможность понять и скорректировать ошибки данных и логику работы искусственного интеллекта могут привести к непредсказуемым последствиям. Что если искусственный интеллект, созданный чтобы отслеживать террористов, увидит паттерн злоумышленника у совершенно невиновного человека? Оправдаться будет невозможно, да и не перед кем. Что если нейросеть, созданная для ранней диагностики заболеваний, вдруг «заболеет сама» и начнёт генерировать ошибочные схемы лечения? Отследить такие сбои логики работы, как правило, чрезвычайно тяжело. Они становятся очевидны, когда уже появится некое критическое число пострадавших.

Исходя из всего сказанного выше, самый главный вопрос, на который стоит поискать ответ уже сейчас, – это не то, будет ли искусственный интеллект с нами дружить или враждовать, а чем будет заниматься человек, освобождённый от всех забот, в новом мире недалёкого будущего?

3. Искусственный Интеллект – помощник или соперник?

Сегодня искусственный интеллект – верный помощник человека. Но если завтра он станет умнее человека, что тогда? – вопрос, который сейчас бурно обсуждают во многих СМИ и ещё более бурно – в научной фантастике. Но что значит «быть умнее»? Ум измеряется многими параметрами, и по некоторым из них – объём памяти, быстродействие – компьютер с самого начала неизмеримо превосходит человека. Назначение ума – добывать новую информацию о мире и строить на её основании способствующие адаптации модели реальных явлений, а не только манипулировать уже добытой информацией по заданным человеком алгоритмам, что лишь и делают даже самые продвинутые вычислительные машины. Иными словами, всё, что может сделать машина, – записать по-новому уже известные знания. А добывать поистине новую информацию могут лишь какие-то органы чувств или измерительные приборы. Такие приборы уже давно подключаются к электронному мозгу, и он уже давно умеет на звуковые, световые и прочие сигналы реагировать «разумно», то есть так, как ему предписывает человеческий разум. А если такого предписания не поступит, компьютер не сможет даже отличить важную информацию от неважной.

Но что позволяет нам различать важное и неважное, значительное и незначительное? Прежде всего, наше тело: оно считает значительным всё, что причиняет ему страдание: голод, холод, боль; это и заставляет нас принимать всевозможные меры, чтобы ослабить или вовсе избежать боли и дискомфорта. Так возникают цели, желания, а наш интеллект – слуга желаний. Если бы у нас не было тела, интеллект не мог бы создать и науку. Он бы даже не мог классифицировать предметы на большие и маленькие, далёкие и близкие, мягкие и твёрдые, горячие и холодные, тяжёлые и лёгкие, красные и белые, кислые и сладкие, с чего и начинается наука. Конечно, для нас важны и удовольствия, но всё-таки высшее из удовольствий – прекращение страданий, и почти все сигналы нашего тела – это сигналы боли, то есть опасности: тут жмёт, там трёт, откуда-то тянет гарью…

Впрочем, боль бывает не только физической, но и душевной. Наша психика тоже разделяет мягкое и твёрдое обращение, горячий и холодный приём, и если бы у нас не было тела, то не было бы и ни малейшей возможности понять, что общего между мягкой подушкой и мягким обращением, между тёплой ванной и тёплым приёмом.

Искусственному интеллекту, лишённому тела и психики, никогда не понять подобных выражений и не обрести желаний и целей, которые только и порождают всякую интеллектуальную деятельность. Поэтому опасаться того, что электронный мозг восстанет против человека, примерно то же самое, что опасаться, как бы трактор не восстал против тракториста. Разумеется, из-за ошибок в программе или из-за сбоев электронный мозг может направить ракету или автомобиль против «хозяев», но это будет обычная авария, а не восстание. Если угодно, восстание хаоса против порядка, но никак не восстание одного порядка против другого.

Таким образом, превосходство человека над искусственным интеллектом заключается в том, что тело человека непрестанно поставляет ему новую информацию из внешнего мира и подсказывает эвристические аналогии из мира физического. Интеллекту без тела было бы мыслить не о чем и незачем.

Так что можно придумывать искусственному интеллекту различные тела с различными органами чувств и различными потребностями и получать всё новые и новые модели мироздания, которые будут не лучше и не хуже друг друга. Обсуждать можно лишь то, какие из них будут лучше способствовать адаптации тела искусственного интеллекта.

А что, если в результате внутренней эволюции у самого искусственного интеллекта появится сознание? Такого быть не может. Образ себя даже у человека возникает в результате общения с другими людьми, лишь через посредство этих «зеркал» человек и создаёт представление о себе.

Но если бы у искусственного интеллекта всё-таки появилось сознание, привело бы это к конфликту с людьми или, наоборот, к сотрудничеству? К конфликтам, равно как и к сотрудничеству, приводит не наличие сознания, а наличие несовпадающих либо совпадающих интересов. Интересы же порождаются телом, а не интеллектом.

Тем не менее некий «бунт машин» теоретически всё-таки возможен. Теоретически вполне возможно создать устройство, способное искать себе «пропитание» — источники энергии. И нет ничего невозможного в том, что такие устройства начнут успешно конкурировать с людьми в борьбе за такого рода ресурсы. Они могут и самих людей посчитать такими ресурсами. Но мне кажется, что люди уничтожат себя раньше, чем за них примутся машины…

С тех пор как Карел Чапек придумал биологических роботов, взбунтовавшихся против создателей, писатели-фантасты тысячи раз описывали «бунт машин», «восстание роботов», апокалипсис и постапокалипсис. Были, конечно, и произведения, где роботы выполняли всю физическую работу, помогали и заботились о людях. Характер предсказаний фантастов определялся не столько реальными тенденциями в развитии кибернетики, сколько личными эмоциями.

Страхи фантастов по поводу того, что искусственный интеллект в будущем захватит власть над миром, занимают теперь учёных, инженеров, предпринимателей и даже политиков.

Насколько риск реален? Чтобы ответить на этот вопрос, нужно ответить на вопрос более общего характера: сможет ли искусственный интеллект ставить перед собой личные цели, ни в коей мере человеком не определяемые?

Разумеется, разработчики искусственного интеллекта всё это прекрасно понимают. В нынешнем развитии того, что мы называем искусственным интеллектом, нет ни одной реальной тенденции, которая в будущем привела бы к тому, что у искусственного интеллекта появится цель – уничтожить человечество и получить власть над миром.

Возражение: уже сейчас программисты создают такие сложные нейронные цепи, такие сложные ИИ, что не могут предсказать, как конкретно поступит искусственный интеллект в той или иной ситуации. Но цель задают конструкторы – ни один современный искусственный интеллект пока не может хоть на йоту изменить цель своего существования. Другое дело, что цели, которые ставит перед собой человек, бывают порой такими сложными и неопределёнными, что задавать их искусственному интеллекту попросту бессмысленно.

Искусственный интеллект не знает, чего человек хочет. А сам человек знает? И если даже знает, то ведь все люди хотят разного, мечтают о разном, цели разных людей очень часто противоречат друг другу.

Действительно, проблема не в том, захочет ли искусственный интеллект уничтожить или поработить человечество. Проблема в том, что ни человек, ни искусственный интеллект не являются «венцом творения», они лишь ступени эволюционной лестницы. Человек мыслит аналогиями, а аналогии – штука чрезвычайно ненадёжная, когда речь идёт об эволюции таких разных систем, как человек и искусственный интеллект.

Означает ли это, что искусственный интеллект безопасен для людей? Нет, конечно. Он опасен ровно настолько, насколько сам человек опасен для себя. Человек может создать боевой искусственный интеллект. И цель поставит – уничтожение «живой силы».

Если кого-то человек и должен опасаться – так это зверя в самом себе. Собственных чувств, эмоций и желаний. Зверя, которого не будет в искусственном интеллекте.

И последнее: роботы Чапека выступили против создателей после того, как создатели наделили свои творения эмоциями. Тогда роботы СТАЛИ ЛЮДЬМИ и взбунтовались. Против интеллекта интеллект не бунтует.

4.Области применения искусственного интеллекта

Аналитики сообщают, что в 2018 году было заключено 367 сделок с компаниями, ведущими разработки в области искусственного интеллекта. О статистике 2019 года пока говорить рано, но рекордные 140 сделок только за первый квартал текущего года позволяют предположить взлет востребованности данного сектора. Это обосновано, т.к. технология может найти применение во многих сферах жизни.

Искусственный интеллект в сельскохозяйственном секторе

В сельском хозяйстве искусственный интеллект используется в оборудовании для обработки и сбора урожая. Работы по данному направлению ведут как зарубежные инженеры, так и российские.

Например, компания Autonomous Tractor Cooperation еще в 2017 году представила трактор Spirit беспилотного управления. Его комплектация содержит систему AutoDrive, которая представляет собой симбиоз радионавигации и лазерного гироскопа. Данная система обеспечивает самостоятельное передвижение трактора по маршруту, который он предварительно проехал с водителем.

В этом году российский производитель Cognitive Technologies организовала тестирование беспилотного трактора, оснащенного компьютерным зрением. Такое решение позволяет предупреждать повреждение сельскохозяйственной техники, т.к. заранее обнаруживает посторонние предметы на обрабатываемых площадях. Видеокамеры и навигационные датчики, предусмотренные его устройством, собирают информацию о местоположении опасных предметов в режиме реального времени.

Такие разработчики как Blue River Technology, PlantVillage взяли вектор на развитие технологий, борющихся с сорняками. Интеллектуальные машины распознают и уничтожают ненужные растения.

Ожидается, что беспилотные транспортные решения значительно увеличат производительность сельского хозяйства. Возможно, в будущем данный сектор сможет полностью функционировать без участия человека. Ученые полагают, что искусственный интеллект займет свою нишу и в так называемых вертикальных фермах, т.е. полностью тепличном сельском хозяйстве. Устройства смогут отслеживать важные для урожая показатели, такие как влажность, освещенность и температура, оперативно реагируя на их колебания.  

Искусственный интеллект в государственном секторе

Искусственный интеллект уже несколько лет используется на западе в правоохранительных структурах и пожарных службах.

Разработчики программы Series Finder определили девять сценариев краж. Алгоритмы, заложенную в основу технологии, анализируют множество факторов, среди которых простота взлома дома, время суток, день недели и т.д., и воспроизводят потенциальное поведение преступника. Это способствует не только быстрому раскрытию преступления по готовому шаблону, но и позволяет предсказывать и предупреждать опасность.

Тем временем NASA проектирует «железного» ассистента для пожарных, цель которого заключается в организации слаженного взаимодействия пожарной группы, а также оперативное информирование о состоянии ситуации каждого специалиста на месте возгорания.

Исследователи полагают, что в ближайшее время доверие к интеллектуальным технологиям, обеспечивающим безопасность, будет только расти, в том числе в частной среде. Преимущество ИИ в том, что он может фиксировать то, что упускает из вида человек, способен накапливать и анализировать большие объемы данных, генерировать шаблонные ситуации и оставаться беспристрастным и равнодушным в любой ситуации. Однако ученые уточняют, что полностью исключить человека из государственных структур, организующих безопасность населения, не получится. Существуют процессы и решения, требующие психологического анализа, подвластного только «живым» специалистам. В то же время умные машины могут взять на себя опасные функции. Например, обследовать горящее здание, прикрывать от пуль и т.д.

Искусственный интеллект в быту и в повседневной жизни

Уже не один год десятки инженеров работают над проектом «умного» дома. На искусственный интеллект хотят возложить обязанности по установлению температуры в помещении, автоматической регулировке освещения, открытию/закрытию въездных ворот, поддержанию чистоты и порядка и многие другие. Создатели ставят целью максимально упростить процесс управления и «общения» с высокоинтеллектуальным домом, чтобы алгоритмы запускались не от пульта или иного прибора удаленного контроля, а распознавали голос и жесты.

Параллельно с разработками «умного» дома, ученые тестируют интеллектуальных ассистентов, которые призваны создать человеку совершенный быт. Различные модели социальных роботов умеют определять комфортную для конкретного человека температуру окружающей среды и регулировать ее в помещении, поддерживать беседу, запоминать лица и выполнять указания.

Ожидается, что уже к 2030 году домашние роботы станут нормой. Полностью освободить человека от бытовых обязанностей они не смогут, но способны обеспечить наиболее благоприятные условия жизни, автоматизировать ряд базовых процессов, прогнозировать и предупреждать жилищно-коммунальные аварии, отвечать за безопасность имущества и т.д. Некоторые решения могут быть полезны для людей с ограниченными возможностями.

Искусственный интеллект в образовательном секторе

Современные технологии активно модернизуют систему образования. Например, в России в ряде столичных школ тестируют электронные журналы, которые предоставляют родителям информацию об успеваемости и посещаемости ребенка в режиме Онлайн, а для педагогов упрощают «бумажную» работу. В этом году в День учителя робот провел в тандеме с педагогом занятие по информатике в одном из казанских лицеев, что для нашей страны является уникальным событием.

Мир уже знаком с интеллектуальными образовательными системами, которые определяют уровень знания ученика, оценивают верность ответов и разрабатывают персонализированную программу обучения. В качестве примера можно назвать такие решения как AutoTutor, Knewton, SHERLOCK. Последняя используется в ВВС США для обучения пилотов. Достаточно хорошо проработаны ряд обучающих онлайн-платформ. В частности, знакомые в том числе и в России сервисы Coursera и Duolingo.

В сфере образования искусственному интеллекту отводят будущее. Он привлекателен тем, что способен создать для каждого обучающегося уникальный план развития, который учитывает способности и интересы ученика, и, следовательно, максимально эффективно реализует его потенциал. Также искусственный интеллект беспристрастен при оценивании знаний или проверке заданий. Роботы могут не только обучать автономно от учителя, но и помогать ему.

Ученые Лаборатории знаний Университетского колледжа Лондона прогнозируют, что в будущем у каждого человека будет свой обучающий наставник. Машинное обучение будет выявлять способности человека и давать рекомендации по обучению, находясь всегда «под рукой» через приложение на мобильном устройстве.

Искусственный интеллект в финансовом секторе

В банковской системе и финансовой сфере искусственный интеллект может стать как помощником, так и угрозой. Например, с помощью автоматических систем проще отслеживать финансовое мошенничество и подозрительные транзакции. Подобное решение тестирует MasterCard при поддержке National Savings Bank.

Также банки намерены использовать роботизированных сотрудников в работе с клиентами. Искусственный интеллект может обрабатывать запросы клиентов, информировать об услугах и возможностях, оказывать техническую поддержку. Шведский банк Swedbank протестировал искусственного ассистента еще в 2017 году. По словам представителей Swedbank, уже через год после запуска робот разрешал 80% всех поступающих в банк звонков.

Финансовые учреждения нашли применение искусственного интеллекта и в системе управления персоналом. Интеллектуальные технологии контролируют решения сотрудников, оперативно реагируя на неправомерные действия с их стороны, тем самым предупреждая нарушение законодательных норм по вине банка.

Разработчики приложений Pefin и Wallet.ai доверили онлайн-платформам личные финансы. Сервисы, принимая во внимание экономические показатели, например, уровень инфляции и размер налогов, строят индивидуальную финансовую систему, рассчитывая, сколько человек может потратить или инвестировать.

В этом году аналитические службы юридической компании Baker&McKenzie опубликовали результаты своего исследования, согласно которому в ближайшие три года искусственный интеллект начнет широко применяться в сфере финансов. Половина из 424 опрошенных руководителей банков заявили о планах внедрения интеллектуальных систем в работу учреждения, из них 39% — с целью предотвращения нелегальных денежных переводов, а 26% — для мониторинга правомерности действий банка.

Искусственный интеллект в транспортной системе

Главным направлением разработок искусственного интеллекта в транспортной инфраструктуре является создание беспилотных автомобилей. Активно тестирует подобные системы компания Google, Tesla, General Motors и другие. Автомобильные концерны Ford и BMW также озвучивают планы о выпуске самостоятельных автомобилей уже к 2021 году. 

На данный момент беспилотные автомобили предусматривают алгоритмы, способные анализировать окружающую обстановку, распознавать нахождение человека на дороге и передавать управление водителю в экстренных ситуациях.

Также искусственный интеллект используют в «умных» остановках общественного транспорта, которые отслеживают движение транспорта на маршруте и рассчитывают приблизительное время его прибытия.

Четыре года назад инженеры Университета Карнеги запустили в эксплуатацию «умные» светофоры. Они оценивают ситуацию на дороге и автоматически включают зеленый цвет при скоплении автомобилей. По словам разработчиков, самоконтролируемые перекрестки показали свою эффективность: водители экономят 21% времени нахождения в пути, благодаря сокращению интервала ожидания разрешающего сигнала на 40%.

Специалисты полагают, что возможности искусственного интеллекта получат широкое применение в организации дорожного движения. К 2020 году на дорогах будет порядка 10 млн. беспилотных автомобилей, в том числе летающих. «Умный» транспорт будет популярен не только в частной сфере. Например, во Франции запустили самоуправляемый автобус. Ученые полагают, что такие устройства обезопасят дорожное движение, помогут избежать множества аварий и будут вести мониторинг ситуации на дороге в режиме Онлайн.

Искусственный интеллект в промышленности

Многие европейские фабрики уже используют роботизированные решения для автоматизации процессов производства. Это избавляет сотрудников от тяжелого и опасного производственного труда. Искусственный интеллект помогает избежать производственных ошибок, тем самым улучшая качество продукта и сокращая временные и материальные издержки на его изготовление, а также позволяет организовать беспрерывное производство.

Книжным примером коммерческих предприятий, внедривших искусственный интеллект в производственный процесс, является порт Гамбурга и Harley-Davidson. Первому удалось с помощью новейших технологий увеличить пропускную способность более чем в 2,5 раза. Второму – сократить время сборки мотоцикла с 21 дня до 6 часов.

В 2017 году компании Cisco, AT&T, IBM и Intel объединились в Консорциум Industrial Internet Consortium, IIC, который ставит своей целью продвижение IIoT-технологий и проектов. Примеров отечественных заводов, использующих интеллектуальные системы в рабочей среде, нет. Содействовать изменению ситуации призван образованный в августе этого года Национальный консорциум Промышленного интернета.

Искусственный интеллект в здравоохранении

IBM представило решение Watson. Оно представляет собой суперкомпьютер, который способен анализировать медицинские данные и даже изображения, чтобы ставить диагноз. Совершенствуя технологию, IBM обучает Watson обнаружению слабо выраженных признаков редких заболеваний у детей. Компания сотрудничает почти с двумя десятками медицинских центров, что должно ускорить широкое внедрение технологии в учреждения здравоохранения.

С помощью искусственного интеллекта планируют диагностировать рак на ранних стадиях. Разработчики Behold.ai сообщают, что средство излечения от указанного заболевания не будет иметь привычную форму медикаментов. Их цель – научить искусственный интеллект обнаруживать злокачественные опухоли по рентгеновским снимкам предельно рано, что не лечить, а предотвратить развитие болезни.

Ученые заявляют, что в будущем здоровье человека будут сканировать смартфоны. На основе анализа активности, сна, общительности диагностировать даже психические отклонения, например, депрессию. Также искусственному интеллекту отводят роль исследования новых лекарственных препаратов. Алгоритмы будут обнаруживать уязвимые места вирусов и подбирать для их устранения эффективные комбинации молекулярных структур.

Заключение

Я понял, что искусственный интеллект – это научное направление по созданию интеллектуальных машин, способных выполнять нестандартные задачи, с которыми обычные вычислительные машины справиться не могут.

Искусственный интеллект очень нужен и полезен людям. В ближайшем будущем нейросети смогут решать большинство проблем человечества. Однако создание идеального искусственного интеллекта требует увеличения вычислительной мощи компьютеров и больших затрат. Искусственный интеллект сильно зависит от своих создателей. Люди задают цели и дают данные. Пока искусственный интеллект не научится ставить сам перед собой цели, он будет беспрекословно служить человеку.

Но, никто точно не может сказать, как поступит искусственный интеллект, когда обретет сознание. Может произойти что угодно. Всё зависит лишь от того, какими окажутся его интересы и будут ли они направлены против людей.

Список литературы

Выпуски ежемесячного научно-популярного журнала «Наука и жизнь» за 2018 год.

https://ru.wikipedia.org/wiki/Интеллект

https://ru.wikipedia.org/wiki/Искусственный_интеллект

https://ru.wikipedia.org/wiki/Искусственная_нейронная_сеть

https://www.nkj.ru

Компания по разработке искусственного интеллекта в Бангалоре, Индия, США

Fusion Informatics стремится предлагать передовые задачи и решения в области искусственного интеллекта, работающие с Python. Наш центр основан на обслуживании наших клиентов в рамках их миссии по предоставлению услуг искусственного интеллекта и машинного обучения для всех отраслей.

Наши алгоритмы машинного обучения ценны тем, что позволяют роботу использовать доступную информацию для правила самообучения, которое может улучшить методы принятия решений.Это помогает нашим клиентам легко комбинировать продукты с их текущими методами ведения бизнеса и в ходе этого развивать операционные возможности и расширение бизнеса. Разработка искусственного интеллекта в Индии, которую изобрели наши программные методы в Fusion Informatics, способна понимать базы данных экосистем, выявлять тенденции и распознавать закономерности в данных, которые могут быть центральными для различных требований к управлению маркетингом.

Занимая первое место в списке компаний в области искусственного интеллекта в Индии, Fusion informatics позволяет системам объединить вас с повседневными бизнес-задачами с использованием этой превосходной технологии искусственного интеллекта.Мы также создаем виртуальных помощников для их потребителей. Наше главное намерение состоит в том, чтобы скорректировать нынешний обогащающий опыт наших клиентов для их клиентов посредством расширенного обслуживания. Интерфейсы Chabot и голосовые интерфейсы, основанные на искусственном интеллекте, являются ожидаемыми от бизнес-аналитики, поскольку они развиваются для преобразования, чрезвычайно искусного в восприятии и интерпретации индивидуального поведения, голоса, речевых тегов, специфичных для региона.

Эксперты по искусственному интеллекту, работающие с Python

Интерфейс искусственного интеллекта, описанный в Fusion Informatics, является следом в этом направлении и гарантирует, что компании получают бесконечные выгоды от утверждения этой технологии.Наша команда опытных разработчиков искусственного интеллекта применяет для представления нестандартных продуктов, которые персонализированы в соответствии с требованиями заказчика. Автоматизация проблем с помощью служб искусственного интеллекта вызвала расширение алгоритмов, нацеленных на конкретные обязанности профессий. Мы стремились разработать планы, которые могут объединить высокотехнологичные визуальные приложения и интерпретацию данных. Методы искусственного интеллекта, созданные нашей опытной командой разработчиков, умеют знать, собирать, исследовать и интегрировать проекты в исследуемые данные.

.

Магистр искусственного интеллекта | FIB

Перейти к основному содержанию

• Катала
• Английский
• Español

• Связаться
• Racó

• Исследования

  • Степень бакалавра

    • Вы хотите получить степень бакалавра?

    • Степень бакалавра в области информатики

      • Зачисление

      • Учебный план

        • Учебный план

        • Переоценка

        • Специализации

          • Вычисление

          • Компьютерная инженерия

          • Программная инженерия

          • Информационные системы

          • Информационные технологии

        • Компетенции

        • Компетенции по дисциплинам

      • Факультет

      • Степень финального проекта

        • Предстоящие защиты

        • Дипломные предложения

      • Расписания

      • Экзамены

    • Степень бакалавра в области науки о данных и инженерии

      • Зачисление

      • Учебный план

        • Учебный план

        • Компетенции

        • Компетенции по дисциплинам

      • Факультет

      • Расписания

      • Экзамены

    • Степень бакалавра биоинформатики

  • Мастера

    • Вы хотите получить степень магистра?

    • Магистр информатики

      • Зачисление

        • Доступные места

      • Учебный план

        • Учебный план

        • Компетенции

        • Компетенции по дисциплинам

      • Факультет

      • Академический регламент

      • Магистерская работа

        • Предстоящие защиты

        • Дипломные предложения

      • Расписания

      • Экзамены

    • Магистр информатики — промышленная модальность

      • Учебный план

    • Магистр инноваций и исследований в области информатики

  .

  MIT Искусственный интеллект (ИИ) Интернет курс: последствия для бизнеса Стратегия

  Страна проживания * Выберите страну residenceAfghanistanAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua и BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBolivia (Многонациональное Государство) Бонайре, Синт-Эстатиус и SabaBosnia и HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrazilBritish Индийский океан TerritoryBrunei DarussalamBulgariaBurkina FasoBurundiCabo VerdeCambodiaCameroonCanadaCayman IslandsCentral Африки RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos (Килинг) IslandsColombiaComorosCongoCongo (Демократическая Республика) Кук IslandsCosta RicaCroatiaCubaCuraçaoCyprusCzechiaCôte d’IvoireDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial GuineaEritreaEstoniaEthiopiaFalkland (Мальвинские) острова Фарерские IslandsFijiFinlandFranceFrench GuianaFrench PolynesiaFrench Южный Ter ritoriesGabonGambiaGeorgiaGermanyGhanaGibraltarGreeceGreenlandGrenadaGuadeloupeGuamGuatemalaGuernseyGuineaGuinea-BissauGuyanaHaitiHeard остров и McDonald IslandsHoly SeeHondurasHong KongHungaryIcelandIndiaIndonesiaIran (Исламская Республика) IraqIrelandIsle из ManIsraelItalyJamaicaJapanJerseyJordanKazakhstanKenyaKiribatiKorea (Корейская Народно-Демократическая Республика) Корея (Республика) KuwaitKyrgyzstanLao Народная Демократическая RepublicLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacaoMacedonia (бывшая югославская Республика) MadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesia (Федеративные Штаты) Молдова (Республика ) МонакоМонголияМонтенегроМонцерратМароккоМозамбикМьянмаНамибияНауруНепалНидерландыНовая КаледонияНовая ЗеландияНикарагуаНигерНигерияНиуэНорфолк ОстровСеверные Марианские островаНорвегияОманПакистанПалауПалестинаПанамаПарагуа-Новая ГвинеяПанама сийской FederationRwandaRéunionSaint BarthélemySaint Елены, Вознесения и Тристан-да CunhaSaint Киттс и NevisSaint LuciaSaint Мартин (французская часть) Сен-Пьер и MiquelonSaint Винсент и GrenadinesSamoaSan MarinoSao Томе и PrincipeSaudi ArabiaSenegalSerbiaSeychellesSierra LeoneSingaporeSint Маартен (Голландская часть) SlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSouth Джорджия и Южные Сандвичевы IslandsSouth SudanSpainSri LankaSudanSurinameSvalbard и Ян MayenSwazilandSwedenSwitzerlandSyrian Arab RepublicTaiwan, провинция ChinaTajikistanTanzania, Объединенная Республика ofThailandTimor-LesteTogoTokelauTongaTrinidad и TobagoTunisiaTurkeyTurkmenistanTurks и Кайкос IslandsTuvaluUgandaUkraineUnited Арабские EmiratesUnited Королевство Великобритании и Северной IrelandUnited Штаты Экваторияльная IslandsUnited Штаты AmericaUruguayUzbekistanVanuatuVenezuela (Боливарианской Республики) Viet NamVirgin острова (Британские) Виргинские острова (U .S.) Уоллис и Футуна Западная Сахара Йемен Замбия Зимбабве Аландские острова Пожалуйста, выберите страну проживания

  Часовой пояс * (GMT + 00: 00) Азорские острова (GMT + 00: 00) Монровия (GMT + 00: 00) UTC (GMT + 01: 00) Эдинбург (GMT + 01: 00) Лиссабон (GMT + 01: 00) Лондон (GMT + 01: 00) Касабланка (GMT + 01: 00) Дублин (GMT + 01: 00) Западная Центральная Африка (GMT + 02: 00) Амстердам (GMT + 02: 00) Белград (GMT + 02: 00) Берлин (GMT + 02: 00) Берн (GMT + 02: 00) Братислава (GMT + 02: 00) Брюссель (GMT + 02: 00) Будапешт (GMT +02: 00) Копенгаген (GMT + 02: 00) Любляна (GMT + 02: 00) Мадрид (GMT + 02: 00) Париж (GMT + 02: 00) Прага (GMT + 02: 00) Рим (GMT + 02 : 00) Сараево (GMT + 02: 00) Скопье (GMT + 02: 00) Стокгольм (GMT + 02: 00) Вена (GMT + 02: 00) Варшава (GMT + 02: 00) Загреб (GMT + 02: 00 ) Цюрих (GMT + 02: 00) Каир (GMT + 02: 00) Хараре (GMT + 02: 00) Калининград (GMT + 02: 00) Претория (GMT + 03: 00) Афины (GMT + 03: 00) Бухарест (GMT + 03: 00) Хельсинки (GMT + 03: 00) Иерусалим (GMT + 03: 00) Киев (GMT + 03: 00) Рига (GMT + 03: 00) София (GMT + 03: 00) Таллин (GMT +03: 00) Вильнюс (GMT + 03: 00) Багдад (GMT + 03: 00) Стамбул (GMT + 03: 00) Кувейт (GMT + 03 : 00) Минск (GMT + 03: 00) Москва (GMT + 03: 00) Найроби (GMT + 03: 00) Эр-Рияд (GMT + 03: 00) Санкт-Петербург.-Петербург (GMT + 03: 30) Тегеран (GMT + 04: 00) Абу-Даби (GMT + 04: 00) Баку (GMT + 04: 00) Маскат (GMT + 04: 00) Самара (GMT + 04: 00) Тбилиси (GMT + 04: 00) Волгоград (GMT + 04: 00) Ереван (GMT + 04: 30) Кабул (GMT + 05: 00) Екатеринбург (GMT + 05: 00) Исламабад (GMT + 05: 00) Карачи (GMT +05: 00) Ташкент (GMT + 05: 30) Ченнаи (GMT + 05: 30) Калькутта (GMT + 05: 30) Мумбаи (GMT + 05: 30) Нью-Дели (GMT + 05: 30) Шри-Джаяварденепура (GMT +05: 45) Катманду (GMT + 06: 00) Алматы (GMT + 06: 00) Астана (GMT + 06: 00) Дакка (GMT + 06: 00) Урумчи (GMT + 06: 30) Рангун (GMT + 07 : 00) Бангкок (GMT + 07: 00) Ханой (GMT + 07: 00) Джакарта (GMT + 07: 00) Красноярск (GMT + 07: 00) Новосибирск (GMT + 08: 00) Пекин (GMT + 08: 00) ) Чунцин (GMT + 08: 00) Гонконг (GMT + 08: 00) Иркутск (GMT + 08: 00) Куала-Лумпур (GMT + 08: 00) Перт (GMT + 08: 00) Сингапур (GMT + 08: 00) ) Тайбэй (GMT + 08: 00) Улан-Батор (GMT + 09: 00) Осака (GMT + 09: 00) Саппоро (GMT + 09: 00) Сеул (GMT + 09: 00) Токио (GMT + 09: 00) Якутск (GMT + 09: 30) Аделаида (GMT + 09: 30) Дарвин (GMT + 10: 00) Брисбен (GMT + 10: 00) Канберра (GMT + 10: 00) Гуам (GMT + 10: 00) Хобарт (GMT +10: 00) Мельбурн (GMT + 10: 00) По rt Морсби (GMT + 10: 00) Сидней (GMT + 10: 00) Владивосток (GMT + 11: 00) Магадан (GMT + 11: 00) Новая Каледония (GMT + 11: 00) Соломоновы острова.(GMT + 11: 00) Среднеколымск (GMT + 12: 00) Фиджи (GMT + 12: 00) Камчатка (GMT + 12: 00) Остров Маршалла (GMT + 13: 00) Окленд (GMT + 13: 00) Веллингтон (GMT + 13: 00) Нукуалофа (GMT + 13: 00) Острова Токелау (GMT + 13: 45) Острова Чатем (GMT + 14: 00) Самоа (GMT-01: 00) Острова Кабо-Верде ( GMT-02: 00) Гренландия (GMT-02: 00) Средняя Атлантика (GMT-02: 30) Ньюфаундленд (GMT-03: 00) Атлантическое время (Канада) (GMT-03: 00) Сантьяго (GMT-03: 00) Бразилиа (GMT-03: 00) Буэнос-Айрес (GMT-03: 00) Монтевидео (GMT-04: 00) Восточное время (США и Канада) (GMT-04: 00) Индиана (Восток) (GMT-04: 00) Каракас (GMT-04: 00) Джорджтаун (GMT-04: 00) Ла-Пас (GMT-05: 00) Центральное время (США и Канада) (GMT-05: 00) Гвадалахара (GMT-05: 00) Мексика Город (GMT-05: 00) Монтеррей (GMT-05: 00) Богота (GMT-05: 00) Лима (GMT-05: 00) Кито (GMT-06: 00) Чиуауа (GMT-06: 00) Масатлан ​​( GMT-06: 00) Горное время (США и Канада) (GMT-06: 00) Центральная Америка (GMT-06: 00) Саскачеван (GMT-07: 00) Тихоокеанское время (США и Канада) (GMT-07: 00 ) Тихуана (GMT-07: 00) Аризона (GMT-08: 00) Аляска (GMT-10: 00) Гавайи (GMT-11: 00) Американское Самоа (GMT-11: 00) Международный l Линия дат на запад (GMT-11: 00) Остров Мидуэй [[«(GMT + 00: 00) Азорские острова», «+00: 00», «Атлантика / Азорские острова»], [«(GMT + 00: 00) Монровия) «,» +00: 00 «,» Африка / Монровия «], [» (GMT + 00: 00) UTC «,» +00: 00 «,» Etc / UTC «], [» (GMT + 01: 00 ) Эдинбург »,« +01: 00 »,« Европа / Лондон »], [« (GMT + 01: 00) Лиссабон »,« +01: 00 »,« Европа / Лиссабон »], [« (GMT + 01 : 00) Лондон »,« +01: 00 »,« Европа / Лондон »], [« (GMT + 01: 00) Касабланка »,« +01: 00 »,« Африка / Касабланка »], [« (GMT +01: 00) Дублин »,« +01: 00 »,« Европа / Дублин »], [« (GMT + 01: 00) Западная Центральная Африка »,« +01: 00 »,« Африка / Алжир »], [«(GMT + 02: 00) Амстердам», «+02: 00», «Европа / Амстердам»], [«(GMT + 02: 00) Белград», «+02: 00», «Европа / Белград» ], [«(GMT + 02: 00) Берлин», «+02: 00», «Европа / Берлин»], [«(GMT + 02: 00) Берн», «+02: 00», «Европа / Цюрих »], [« (GMT + 02: 00) Братислава »,« +02: 00 »,« Европа / Братислава »], [« (GMT + 02: 00) Брюссель »,« +02: 00 »,» Европа / Брюссель »], [« (GMT + 02: 00) Будапешт »,« +02: 00 »,« Европа / Будапешт »], [« (GMT + 02: 00) Копенгаген »,« +02: 00 » , «Европа / Копенгаген»], [«(GMT + 02: 00) Любляна», «+02: 00″, » Европа / Любляна »], [« (GMT + 02: 00) Мадрид »,« +02: 00 »,« Европа / Мадрид »], [« (GMT + 02: 00) Париж »,« +02: 00 » , «Европа / Париж»], [«(GMT + 02: 00) Прага», «+02: 00», «Европа / Прага»], [«(GMT + 02: 00) Рим», «+02: 00 »,« Европа / Рим »], [« (GMT + 02: 00) Сараево »,« +02: 00 »,« Европа / Сараево »], [« (GMT + 02: 00) Скопье »,« + 02:00 »,« Европа / Скопье »], [« (GMT + 02: 00) Стокгольм »,« +02: 00 »,« Европа / Стокгольм »], [« (GMT + 02: 00) Вена », «+02: 00», «Европа / Вена»], [«(GMT + 02: 00) Варшава», «+02: 00», «Европа / Варшава»], [«(GMT + 02: 00) Загреб «,» +02: 00 «,» Европа / Загреб «], [» (GMT + 02: 00) Цюрих «,» +02: 00 «,» Европа / Цюрих «], [» (GMT + 02: 00) ) Каир »,« +02: 00 »,« Африка / Каир »], [« (GMT + 02: 00) Хараре »,« +02: 00 »,« Африка / Хараре »], [« (GMT + 02 : 00) Калининград »,« +02: 00 »,« Европа / Калининград »], [« (GMT + 02: 00) Претория »,« +02: 00 »,« Африка / Йоханнесбург »], [« (GMT +03: 00) Афины »,« +03: 00 »,« Европа / Афины »], [« (GMT + 03: 00) Бухарест »,« +03: 00 »,« Европа / Бухарест »], [« (GMT + 03: 00) Хельсинки »,« +03: 00 »,« Европа / Хельсинки »], [« (GMT + 03: 00) Иерусалим »,« +03: 0 0 »,« Азия / Иерусалим »], [« (GMT + 03: 00) Киев »,« +03: 00 »,« Европа / Киев »], [« (GMT + 03: 00) Рига »,« + 03:00 »,« Европа / Рига »], [« (GMT + 03: 00) София »,« +03: 00 »,« Европа / София »], [« (GMT + 03: 00) Таллинн », «+03: 00», «Европа / Таллинн»], [«(GMT + 03: 00) Вильнюс», «+03: 00», «Европа / Вильнюс»], [«(GMT + 03: 00) Багдад «,» +03: 00 «,» Азия / Багдад «], [» (GMT + 03: 00) Стамбул «,» +03: 00 «,» Европа / Стамбул «], [» (GMT + 03: 00) ) Кувейт »,« +03: 00 »,« Азия / Кувейт »], [« (GMT + 03: 00) Минск »,« +03: 00 »,« Европа / Минск »], [» (GMT + 03 : 00) Москва »,« +03: 00 »,« Европа / Москва »], [« (GMT + 03: 00) Найроби »,« +03: 00 »,« Африка / Найроби »], [« (GMT +03: 00) Эр-Рияд «,» +03: 00 «,» Азия / Эр-Рияд «], [» (GMT + 03: 00) Св.Петербург »,« +03: 00 »,« Европа / Москва »], [« (GMT + 03: 30) Тегеран »,« +03: 30 »,« Азия / Тегеран »], [« (GMT + 04: 00) Абу-Даби »,« +04: 00 »,« Азия / Маскат »], [« (GMT + 04: 00) Баку »,« +04: 00 »,« Азия / Баку »], [» (GMT +04: 00) Маскат «,» +04: 00 «,» Азия / Маскат «], [» (GMT + 04: 00) Самара «,» +04: 00 «,» Европа / Самара «], [» (GMT + 04: 00) Тбилиси »,« +04: 00 »,« Азия / Тбилиси »], [« (GMT + 04: 00) Волгоград »,« +04: 00 »,« Европа / Волгоград »], [«(GMT + 04: 00) Ереван», «+04: 00», «Азия / Ереван»], [«(GMT + 04: 30) Кабул», «+04: 30», «Азия / Кабул» ], [«(GMT + 05: 00) Екатеринбург», «+05: 00», «Азия / Екатеринбург»], [«(GMT + 05: 00) Исламабад», «+05: 00», «Азия / Карачи »], [« (GMT + 05: 00) Карачи »,« +05: 00 »,« Азия / Карачи »], [« (GMT + 05: 00) Ташкент »,« +05: 00 »,» Азия / Ташкент »], [« (GMT + 05: 30) Ченнаи »,« +05: 30 »,« Азия / Калькутта »], [« (GMT + 05: 30) Калькутта »,« +05: 30 » , «Азия / Калькутта»], [«(GMT + 05: 30) Мумбаи», «+05: 30», «Азия / Калькутта»], [«(GMT + 05: 30) Нью-Дели», «+05 : 30 «,» Азия / Калькутта «], [» (GMT + 05: 30) Шри Джаяварденепура «,» +05: 30 «,» Азия / Коломбо «], [» (GMT + 05: 45) Катма ndu »,« +05: 45 »,« Азия / Катманду »], [« (GMT + 06: 00) Алматы »,« +06: 00 »,« Азия / Алматы »], [» (GMT + 06: 00) Астана »,« +06: 00 »,« Азия / Дакка »], [« (GMT + 06: 00) Дакка »,« +06: 00 »,« Азия / Дакка »], [« (GMT + 06:00) Урумчи »,« +06: 00 »,« Азия / Урумчи »], [« (GMT + 06: 30) Рангун »,« +06: 30 »,« Азия / Рангун »], [« ( GMT + 07: 00) Бангкок »,« +07: 00 »,« Азия / Бангкок »], [« (GMT + 07: 00) Ханой »,« +07: 00 »,« Азия / Бангкок »], [ «(GMT + 07: 00) Джакарта», «+07: 00», «Азия / Джакарта»], [«(GMT + 07: 00) Красноярск», «+07: 00», «Азия / Красноярск»] , [«(GMT + 07: 00) Новосибирск», «+07: 00», «Азия / Новосибирск»], [«(GMT + 08: 00) Пекин», «+08: 00», «Азия / Шанхай» «], [« (GMT + 08: 00) Чунцин »,« +08: 00 »,« Азия / Чунцин »], [« (GMT + 08: 00) Гонконг »,« +08: 00 »,» Азия / Гонконг »], [« (GMT + 08: 00) Иркутск »,« +08: 00 »,« Азия / Иркутск »], [« (GMT + 08: 00) Куала-Лумпур »,« +08: 00 »,« Азия / Куала_Лумпур »], [« (GMT + 08: 00) Перт »,« +08: 00 »,« Австралия / Перт »], [« (GMT + 08: 00) Сингапур »,« +08 : 00 «,» Азия / Сингапур «], [» (GMT + 08: 00) Тайбэй «,» +08: 00 «,» Азия / Тайбэй «], [» (GMT + 08: 00) Уланбаа tar «,» +08: 00 «,» Asia / Ulaanbaatar «], [» (GMT + 09: 00) Osaka «,» +09: 00 «,» Asia / Tokyo «], [» (GMT + 09: 00) Саппоро »,« +09: 00 »,« Азия / Токио »], [« (GMT + 09: 00) Сеул »,« +09: 00 »,« Азия / Сеул »], [» (GMT + 09:00) Токио »,« +09: 00 »,« Азия / Токио »], [« (GMT + 09: 00) Якутск »,« +09: 00 »,« Азия / Якутск »], [« ( GMT + 09: 30) Аделаида »,« +09: 30 »,« Австралия / Аделаида »], [« (GMT + 09: 30) Дарвин »,« +09: 30 »,« Австралия / Дарвин »], [ «(GMT + 10: 00) Брисбен», «+10: 00», «Австралия / Брисбен»], [«(GMT + 10: 00) Канберра», «+10: 00», «Австралия / Мельбурн»] , [«(GMT + 10: 00) Гуам», «+10: 00», «Тихий океан / Гуам»], [«(GMT + 10: 00) Хобарт», «+10: 00», «Австралия / Хобарт» «], [« (GMT + 10: 00) Мельбурн »,« +10: 00 »,« Австралия / Мельбурн »], [« (GMT + 10: 00) Порт-Морсби »,« +10: 00 »,» Pacific / Port_Moresby »], [« (GMT + 10: 00) Sydney »,« +10: 00 »,« Australia / Sydney »], [« (GMT + 10: 00) Vladivostok »,« +10: 00 » , «Азия / Владивосток»], [«(GMT + 11: 00) Магадан», «+11: 00», «Азия / Магадан»], [«(GMT + 11: 00) Новая Каледония», «+11 : 00 «,» Pacific / Noumea «], [» (GMT + 11: 00) Соломоновы острова.»,» +11: 00 «,» Тихий океан / Гуадалканал «], [» (GMT + 11: 00) Среднеколымск «,» +11: 00 «,» Азия / Среднеколымск «], [» (GMT + 12: 00) ) Фиджи »,« +12: 00 »,« Тихий океан / Фиджи »], [« (GMT + 12: 00) Камчатка »,« +12: 00 »,« Азия / Камчатка »], [« (GMT + 12 : 00) Остров Маршалла «,» +12: 00 «,» Тихий океан / Маджуро «], [» (GMT + 13: 00) Окленд «,» +13: 00 «,» Тихий океан / Окленд «], [» (GMT + 13: 00) Веллингтон »,« +13: 00 »,« Тихий океан / Окленд »], [« (GMT + 13: 00) Нукуалофа »,« +13: 00 »,« Тихий океан / Тонгатапу » ], [«(GMT + 13: 00) Острова Токелау», «+13: 00», «Тихий океан / Факаофо»], [«(GMT + 13: 45) Острова Чатем.»,» +13: 45 «,» Тихий океан / Чатем «], [» (GMT + 14: 00) Самоа «,» +14: 00 «,» Тихий океан / Апиа «], [» (GMT-01: 00 ) Острова Зеленого Мыса »,« -01: 00 »,« Атлантика / Кейп-Верде »], [« (GMT-02: 00) Гренландия »,« -02: 00 »,« Америка / Годтхаб »], [« ( GMT-02: 00) Mid-Atlantic »,« -02: 00 »,« Atlantic / South_Georgia »], [« (GMT-02: 30) Newfoundland »,« -02: 30 »,« America / St_Johns »] , [«(GMT-03: 00) Атлантическое время (Канада)», «-03: 00», «Америка / Галифакс»], [«(GMT-03: 00) Сантьяго», «-03: 00», «Америка / Сантьяго»], [«(GMT-03: 00) Бразилиа», «-03: 00», «Америка / Сантьяго»], [«(GMT-03: 00) Буэнос-Айрес», «-03: 00 »,« Америка / Аргентина / Буэнос-Айрес »], [« (GMT-03: 00) Монтевидео »,« -03: 00 »,« Америка / Монтевидео »], [« (GMT-04: 00) Восточное время ( США и Канада) »,« -04: 00 »,« Америка / Нью-Йорк »], [« (GMT-04: 00) Индиана (Восток) »,« -04: 00 »,« Америка / Индиана / Индианаполис »] , [«(GMT-04: 00) Каракас», «-04: 00», «Америка / Каракас»], [«(GMT-04: 00) Джорджтаун», «-04: 00», «Америка / Гайана» «], [« (GMT-04: 00) Ла-Пас »,« -04: 00 »,« America / La_Paz »], [« (GMT-05: 00) Центральное время (США и Канада) »,« — 05:00 »,« Америка / Чикаго »], [« (GMT-05: 00) Гвадалахара »,« -05: 00 »,« Америка / Мексика_Город »], [« (GMT-05: 00) Мехико » , «-05: 00», «Америка / Мексика_Город»], [«(GMT-05: 00) Монтеррей», «-05: 00», «Америка / Монтеррей»], [«(GMT-05: 00) Богота »,« -05: 00 »,« Америка / Богота »], [« (GMT-05: 00) Лима »,« -05: 00 »,« Америка / Лима »], [» (GMT-05: 00) Кито »,« -05: 00 »,« Америка / Лима »], [« (GMT-06: 00) Чиуауа »,« -06: 00 »,« Америка / Чихуахуа »], [» (GMT- 06:00) Mazatlan »,« -06: 00 »,« America / Mazatlan »], [« (GMT-06: 00) Горное время (США и Канада) »,« -06: 00 »,« America / Denver » «], [« (GMT-06: 00) Центральная Америка »,« -06: 00 »,« Америка / Гватемала »], [« (GMT-06: 00) Саскачеван »,« -06: 00 »,» Америка / Регина »], [« (GMT-07: 00) Тихоокеанское время (США и Канада) »,« -07: 00 »,« Америка / Лос-Анджелес »], [« (GMT-07: 00) Тихуана », «-07: 00», «Америка / Тихуана»], [«(GMT-07: 00) Аризона», «-07: 00», «Америка / Феникс»], [«(GMT-08: 00) Аляска «,» -08: 00 «,» Америка / Джуно «], [» (GMT-10: 00) Гавайи «,» -10: 00 «,» Тихоокеанский регион / Гонолулу «], [» (GMT-11: 00 ) Американское Самоа »,« -11: 00 », «Pacific / Pago_Pago»], [«(GMT-11: 00) Международная линия перемены дат на запад», «-11: 00», «Pacific / Midway»], [«(GMT-11: 00) Остров Мидуэй», » -11: 00 «,» Pacific / Midway «]] Выберите страну проживания

  .

  No related posts.