Интеллектуальные системы и искусственный интеллект

Что такое искусственный интеллект ?

Интеллектуальные системы и искусственный интеллект

С момента изобретения компьютеров, их способность выполнять различные задачи продолжают расти в геометрической прогрессии. Люди развивают мощность компьютерных систем, увеличивая выполнения задач и уменьшая размер компьютеров. Основной целью исследователей в области искусственного интеллекта — создание компьютеров или машин таких же разумных как человек.

Что такое искусственный интеллект?

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.

Искусственный интеллект — это способ сделать компьютер, компьютер-контролируемого робота или программу способную также разумно мыслить как человек.

Исследования в области ИИ осуществляются путем изучения умственных способностей человека, а затем полученные результаты этого исследования используются как основа для разработки интеллектуальных программ и систем.

Во время эксплуатации мощных компьютерных систем, каждый задавался вопрос: «А может ли машина мыслить и вести себя также как человек? ».

Таким образом, развитие ИИ началось с намерения создать подобный интеллект в машинах, схожий с человеческим.

Основные цели ИИ

  • Создание экспертных систем — систем, которые демонстрируют разумное поведение: учиться, показывать, объяснять и давать советы;
  • Реализация человеческого интеллекта в машинах — создание машины, способную понимать, думать, учить и вести себя как человек.

Что способствует развитию ИИ?

Искусственный интеллект — наука и технология, основанная на таких дисциплинах, как информатика, биология, психология, лингвистика, математика, машиностроение. Одним из главных направлений искусственного интеллекта — разработка компьютерных функций, связанных с человеческим интеллектом, таких как: рассуждение, обучение и решение проблем.

Программа с ИИ и без ИИ

Программы с ИИ и без отличаются следующими свойствами:

Без ИИС ИИ
Компьютерная программа без ИИ может отвечать только на конкретные вопросы на которые он запрограммирован отвечатьМожет отвечать на универсальные вопросы, на которые он запрограммирован.
Внесение изменений в программу приводит к изменению его структурыПрограмма с ИИ может поглощать новые модификации, сортируя весьма независимые фрагменты информации воедино. Следовательно, вы можете изменять кусочки информации из программы не затрагивая структуру самой программы
Модификация не является быстрым и легким.Модификация быстрая и легкая

Приложения с ИИ

ИИ стал доминирующим в различных областях, таких как:

  • Игры — ИИ играет решающую роль в играх связанных с стратегией таких как, шахматы, покер, крестики — нолики и т.д., где компьютер способен просчитывать большое количество всевозможных решений, основанных на эвристических знаниях.
  • Обработка естественного языка — это возможность общаться с компьютером, который понимает естественный язык, на котором говорят люди.
  • Распознавание речи — некоторые интеллектуальные системы способны слышать и понимать язык, на котором человек общается с ними. Они могут обрабатывать различные акценты, сленги и т.д.
  • Распознавание рукописного текста — программное обеспечение читает текст, написанный на бумаге с помощью ручки или на экране с помощью стилуса. Он может распознавать формы букв и преобразовать его в редактируемый текст.
  • Умные роботы — роботы способные выполнять задачи, поставленные человеком. Они имеют датчики, для обнаружения физических данных из реального мира, такие как свет, тепло, движение, звук, удар и давление. Они имеют высоко производительные процессоры, несколько датчиков и огромную память. Кроме того они способны обучаться на собственных ошибках и адаптироваться к новой среде.

Вот история развития ИИ в течение 20-го века

ГодСобытие
1923Карел Чапек ставит пьесу в Лондоне под названием «Универсальные роботы», это стало первым использованием слова «робот» на английском.
1943Основы для нейронных сетей.
1945Айзек Азимов, выпускник Колумбийского университета, вводит термин робототехника.
1950Алан Тьюринг разрабатывает тест Тьюринга для оценки интеллекта. Клод Шеннон публикует подробный анализ интеллектуальной шахматной игры.
1956Джон Маккарти вводит термин искусственный интеллект. Демонстрация первого запуска программы ИИ в университете Карнеги-Меллон.
1958Джон Маккарти изобретает язык программирования lisp для ИИ.
1964Диссертация Дэнни Боброва в МТИ показывает, что компьютеры могут понимать естественный язык достаточно хорошо.
1965Джозеф Weizenbaum в МТИ разрабатывает Элизу, интерактивного помощника, которая ведет диалог на английском языке.
1969Ученые из Стэнфордского научно-исследовательского института разработали Шеки, робота, оснащенного двигателями, способного воспринимать и решать некоторые задачи.
1973Группа исследователей в Эдинбургском университете построила Фредди, знаменитого шотландского робота, способного использовать зрение, чтобы найти и собрать модели.
1979Был построен первый компьютер-контролируемый автономный автомобиль, Стэнфордская тележка.
1985Гарольд Коэн разработал и продемонстрировал составление программы, Аарон.
1997Шахматная программа, которая обыгрывает чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.
2000Интерактивный роботы питомцы станут коммерчески доступными. МТИ отображает Кисмет, робота с лицом, который выражает эмоции. Робот Номад исследует отдаленные районы Антарктиды и находит метеориты.

искусственные нейронные сети искусственный интеллект

Источник: https://neuronus.com/stat/1258-chto-takoe-iskusstvennyj-intellekt.html

Экспертные системы или искусственный интеллект

Интеллектуальные системы и искусственный интеллект

Экспертная система (Expert + Knowledge = Advice) представляет собой компьютерную программу, которая содержит знания и делает логическое заключение о специализированной предметной области для решения определенных задач или предоставления соответствующих рекомендаций. Это приложение, которое выполняет задачу, как если бы это был человеческий эксперт. Например, существуют экспертные системы, которые могут диагностировать заболевания человека, составлять финансовые прогнозы и планировать оптимальные маршруты маршрутов для транспортных средств. Некоторые экспертные системы предназначены для выполнения большинства экспертных функций, а другие предназначены для их помощи. Экспертные системы являются частью общей категорией компьютерных приложений, известные как искусственный интеллект.

Интегрированная производственная система на языке C (CLIPS) является разработкой Космического центра Johnson NASA . Это инструментальный инструмент для создания экспертных систем. До 1986 года он не был доступен за пределами NASA.

С 1996 года серьезное внимание уделялось программам, финансируемым ERUIT , Европейской сети по разработке методов неопределенности с применением в информационных технологиях (ERUDIT); Европейская интеллектуальная технология Perfect Network для интеллектуальных технологий и адаптивных интеллектуальных систем (EUNITE); программа IST.

Экспертные системы

Экспертные системы представляют собой компьютерные информационные системы, которые предоставляют знания и делают их доступными для пользователей для решения конкретных проблем.

Экспертные системы разработаны для решения ряда различных типов проблем в нескольких категориях: интерпретация, прогнозирование, диагностика, проектирование, планирование, мониторинг, отслеживание, восстановление, управление, управление.

Прикладными областями для экспертных систем являются: агрономия, химия, компьютерные системы, электроника, инженерия, геология, юриспруденция, промышленность, математика, медицина, метеорология, военная наука, физика, управление процессами, космические технологии.

Экспертные системы могут также использоваться для обучения в соответствующей области, используя свой опыт в решении проблемы и их организованных знаний.

Системы с использованием искусственного интеллекта

Быстрое развитие информационных технологий и их применение в промышленности создали необходимость решения ряда сложных проблем. Для их решения необходимы различные подходы. Искусственный интеллект предлагает подходящую возможность решить некоторые сложные проблемы отрасли.

Основная задача технологии, основанной на искусственном интеллекте и знаниях, заключается в создании интеллектуальных систем программирования, Такие системы обеспечивают решения проблем, связанных с большим количеством пространства поиска для неопределенных граничных условий и неполных данных, применяя эвристические стратегии и используя знания в предметной области.

Сбор, структурирование и представление имеющихся знаний — ключевая проблема систем, основанных на знаниях. Интеллектуальные системы, основанные на знаниях, используются в области производства, технического обслуживания оборудования и технической диагностики.

Во многих проблемах разбирательства решения носят неопределенный характер и предполагают множество альтернативных действий. Решения обычно зависят от опыта этих вопросов, к которым они применяются.

Применение экспертных систем

Типичные задачи экспертных систем:

  1. Интерпретация данных (например, звуковых сигналов)
  2. Диагностика неисправностей или заболеваний
  3. Структурный анализ сложных объектов (например, химических соединений)
  4. Конфигурация сложных объектов (например, компьютерных систем)
  5. Последовательности действий планирования

Применение интеллектуальных систем

Системы, основанные на знаниях, применимы к широкому кругу вопросов. Согласно D.Sriram [2], они должны использоваться для таких задач, как проектирование (проектирование), диагностика, интерпретация, управление, планирование и прогнозирование.

Проектирование, планирование и прогнозирование создают объекты высокого уровня с использованием метода интеграции классов объектов нижнего уровня. Диагностика, интерпретация и управление обеспечивают и интерпретируют данные и знания на этапе составления выводов и предоставления возможных решений.

Каждая из этих проблем частично разлагается на ее особенности, что помогает понять отражение эксперта в конкретной области.

1. Проектирование

Проектирование — это процесс создания системы или объекта, который отвечает определенным требованиям. Одной из таких систем является XCON (в оригинале R1). Эта система предназначена для настройки компьютеров VAX. Система работает с использованием метода частично решенных схем.

FADES — это система проектирования и планирования оборудования. Знание представлено правилами, выполняемыми в виде логических процедур и предикатов первого порядка.

База знаний включает в себя знание следующих областей: технологическое рабочее место, экономический анализ инвестиций, выбор назначенных алгоритмов, планирование и восстановление информации, полученной методом логических правил в существующей базе данных и другими знаниями.

Требования к проектированию системы включают достижение целей встречи без высокой стоимости ресурсов. Для разрешения возможных конфликтов необходимо ввести приоритеты.

Системы должны быть гибкими, требования со временем могут меняться или неизбежно непредвиденные замены конструктивных параметров. Ключевыми проблемами такого типа систем, основанных на знаниях, являются следующие:

вся последовательность проектных решений не должна быть заранее предсказана до тех пор, пока дизайн не продвинется значительно;

необходимо построить иерархию подзадач;

конструктивные ограничения исходят из нескольких источников;

переориентация неизбежна, и замена параметров дизайна может быть замечена только в перспективе;

требуются особые отношения между параметрами дизайна, они не могут быть легко аппроксимированы качественной отчетностью.

2. Диагностика

Диагностика рассматривается как процесс обнаружения ошибок и сбоев в любой системе. Лучшим примером диагностической системы является система MYCIN, разработанная Shortliffe.

Другая известная диагностическая система — это DELTA, разработанная Bonissone для General Electric, для обнаружения неисправностей двигателя. Чтобы выбрать определенный диапазон сбоев локомотива, система задает ряд подробных вопросов для пользователя системы.

На каждом этапе система объясняет аргументы эксперта, которого она применяла. Наконец, когда выявлен отказ локомотива, система создает конкретные обратные инструкции. База знаний DELTA содержит более 500 правил, изложенных на своем языке для презентации. Система использует гибкую поисковую систему.

Сначала система была разработана в LISP, а затем перепрограммирована в FORT.

ACE — это диагностическая система, которая обнаруживает и диагностирует сбои в телефонной сети путем выявления плохих мест в сети и рекомендует соответствующие ремонтные и реабилитационные услуги.

Система анализирует данные из операций обслуживания и генерирует выходные данные, описывающие физическое местоположение сбоев и характеристик сети в этом месте. ACE работает без вмешательства человека, анализируя данные обслуживания, ежедневно генерируемые CRAS, компьютерной программой для администрирования отказа кабеля.

ACE решает, какие части телефонной сети могут потребовать переключения или восстановления и сохраняет общую информацию из этих выводов в отдельной базе данных, к которому пользователь имеет доступ.

Когда система обнаруживает поврежденные телефонные кабели, она решает, нуждаются ли они в профилактическом обслуживании, и выбирает тип поддержки как можно более эффективный, и рекомендации записываются в базе данных, к которым пользователи имеют доступ.

ACE принимает решения с использованием знаний приложений для проводных центров, ежедневных данных обслуживания CRAS и стратегий сетевого анализа. ACE может генерировать выводы, но не может объяснить аргументы перед этим, вместо этого добавить к нему сводку данных, которые приводят к ней, которая удовлетворяет пользователей системы.

Система ACE была разработана в ОАДЕ — 4 и Франц Лиспе для VAX-11/780 компьютеров, в основном испытанные, а затем преобразованные в суперкомпьютеры AT & T 3B-2 Model 300, которые расположены в службах анализа кабельной сети. Он был разработан Bell Laboratories в Уиппани, штат Нью-Джерси.

NDS обнаруживает сложные множественные сбои в сети связи COMNET, реализуя стратегии экспертной диагностики, основанные на знаниях топологии сети и ее состава.

Система предлагает выполнить диагностический тест, и результат каждого теста обеспечивает доказательство наличия сбоев или нет в любом из нескольких компонентов. Компоненты включают в себя процессоры связи, модемы, телефонные соединения и компьютерные терминалы.

NDS является основанной на правилах системой и реализованной в ARBY. Система разработана в Smart Systems Technology в сотрудничестве сShell Development Company .

Экспертиза в диагностических системах предполагает поиск последовательных и неверных интерпретаций данных и понимание взаимосвязи между подсистемами. Ключевыми проблемами, возникающими в этом типе системы, являются следующие:

данные могут быть частичными, противоречивыми и несвязанными;

повторяющиеся ошибки могут быть замаскированы или могут вызывать симптомы, которые в противном случае решаются экспертами;

оборудование может ошибаться, результаты испытаний могут быть неверными;

некоторые данные могут быть недоступны или могут быть получены случайно.

3. Интерпретация

Интерпретация — это процесс анализа данных u1085 для определения их значения. Система такого типа DENDRAL , разработанная Бьюкененом. Система способна имитировать химическую экспертизу. Требования к интерпретации такие же, как и для диагностики, т.е.

умение системы состоит в нахождении последовательных, последовательных интерпретаций данных и без отклонения возможных кандидатов до тех пор, пока не будет отклонено достаточное количество доказательств.

Вопросы, связанные с интерпретацией, такие же, как и для диагностики, с одним дополнением: шаблоны распознавания образов в интерпретации длиннее и сложнее, чем диагностические диаграммы.

4. Управление

Управление рассматривается как процесс непрерывной или периодической интерпретации сигналов и включение сигнала оповещения, когда это требует интерпретация (обычно в режиме реального времени). Одной из таких систем является AAMS, разработанный Харау, для акустического контроля процесса обнаружения дефектов железнодорожных колес.

Другая система управления — это NAVEX, разработанная Гилбертом для управления полетом. Помимо интерпретаций и частичной диагностики, системы этого типа должны быть способны реагировать на различные ситуации тревоги и быть в состоянии избежать ложной тревоги.

Практическая проблема с такими системами заключается в том, что условие предупреждения часто зависит от контекста и связано с ожиданием сигналов, со временем и ситуацией.

5. Планирование

Планирование — это процесс создания программ для достижения нескольких целей. Планирование производства — это область, требующая значительных знаний и опыта. Эта область очень подходит для применения систем, основанных на знаниях.

Первая система планирования MOLGEN, разработанная Stefik, заключается в планировании экспериментов по молекулярной генетике. Другим примером является система ESFAS, разработанная Калбером, для оказания помощи в разработке полетов НАСА.

Система GERI основана на знаниях в процессе планирования. Эти знания представлены в качестве производственных правил.

База знаний системы состоит из описания характеристик, размеров и геометрических соотношений между объектами области объекта системы.

Требования к планированию и проблемы аналогичны требованиям к дизайну с добавлением требования к расписанию.

6. Прогнозирование

Прогнозирование рассматривается как процесс прогнозирования будущего на основе моделей прошлого и настоящего, а также соображений времени и случайной последовательности. Проблемы с этим типом системы заключаются в следующем:

  1. теория прогнозирования учитывает ситуации в будущем;
  2. изобилие различных видов информации;
  3. повторение функций всегда возможно, их следует описывать в порядке приоритета.
  4. При прогнозировании, а также при планировании и проектировании количество возможных решений иногда намного превышает количество интеллектуальных решений.

Возможности обучения.

Системы, основанные на знаниях, могут использоваться для обучения с использованием их опыта в решении проблемы и их организованных знаний.

Общие характеристики экспертных систем

  1. Экспертные системы заключают на основе некоторого представления человеческих знаний
  2. Экспертные системы обычно решают задачи с использованием эвристических или приближенных методов
  3. Экспертные системы моделируют то, как люди делают выводы в определенной предметной области, а не в поле
  4. эвристика
  5. Эвристика — это правила, основанные на опыте, которые кодируют определенные знания о том, как решить проблему из определенной области.
  6. Эвристические методы являются приблизительными в том смысле, что они не требуют точных данных, и решения могут быть извлечены из системы с определенной степенью определенности.

Интеллектуальная архитектура систем

Архитектура основанных на знаниях систем включает в себя следующие компоненты:

  1. база знаний (общее знание проблемы, т. Е. Факты и правила);
  2. база данных (информация о текущей проблеме, то есть входные данные);
  3. механизм заключения (методы применения общего знания к проблеме);
  4. пояснительный компонент (который информирует пользователя о выводах);
  5. пользовательский интерфейс и компонент сбора знаний; (область памяти для хранения описания и состояния проблемы, построенная из фактов, предоставленных пользователем или извлеченных из базы знаний).

Источник: https://bezopasnik.info/%D1%8D%D0%BA%D1%81%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B5-%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B/

7 вещей, которые необходимо знать об искусственном интеллекте

Интеллектуальные системы и искусственный интеллект

Что же это такое искусственный интеллект? Несомненно, многие слышали о автомобилях, способных управлять своим движением без помощи человека, устройствах распознавания речи, таких как Apple’s Siri, Amazon’s Alexa, Google’s Assistant и Microsoft’s Cortana. Но это далеко не все возможности искусственного интеллекта (ИИ).

ИИ был впервые «открыт» в 1950-х годах. На протяжении многих лет его ожидали взлеты и падения, но на современном этапе развития человечества искусственный интеллект рассматривается как ключевая технология будущего.

Благодаря развитию электроники и появлению более быстрых процессоров все большее количество приложений начинает использовать ИИ. Искусственный интеллект – это необычная программная технология, с которой должен ознакомиться каждый инженер.

В данной статье мы постараемся кратно описать данную технологию.

Искусственный интеллект определен

ИИ — это подполе компьютерной науки, которая включает в себя более разумное использование компьютеров и электронных компонентов, имитируя человеческий мозг.

Интеллект — это способность приобретать знания и опыт и применять их для решения задач. ИИ особенно полезен при анализе и интерпретации массивов данных и извлечении из него реально полезной информации.

Из информации приходит понимание, которое может быть применено для принятия решений или какого-либо рода действия.

Области исследования

Искусственный интеллект – это широкая технология с множеством возможных применений. Обычно его разделяют на подветви. Сделаем небольшой обзор каждой из них:

  • Решение общих задач – не имеющих конкретного алгоритмического решения. Задачи с неопределенностью и двусмысленностью.
  • Экспертные системы – программное обеспечение, которое содержит базу знаний правил, фактов и данных, полученных от нескольких отдельных экспертов. База данных может быть запрошена для решения проблем, диагностики заболеваний или предоставления консультаций.
  • Обработка естественного языка (NLP) – используется для анализа текстов. Распознавание голоса также является частью (NLP).
  • Компьютерное зрение — анализ и понимание визуальной информации (фотографии, видео и так далее). Примером могут служить машинное зрение и распознавание лиц. Используется в «автономных» автомобилях и производственных линиях.
  • Робототехника – создание более умных, адаптивных и «самостоятельных» роботов.
  • Игры: ИИ отлично играет в игры. Компьютеры уже запрограммированы на игру и выигрыш в шахматах, покере и в Го.
  • Машинное обучение — процедуры, позволяющие компьютеру учиться на основе входных данных и осмысливать результаты. Нейронные сети составляют основу машинного обучения.

Как работает искусственный интеллект

Обычные компьютеры используют алгоритмы для решения задач. Последовательность инструкций приводит к пошаговому выполнению действий для получения результатов.

Традиционные формы искусственного интеллекта основываются на базах знаний и механизмах логического вывода, которые используют различные механизмы для работы с базой знаний через пользовательский интерфейс.

Полезные результаты получены некоторыми из перечисленных ниже методов:

  • Поиск: алгоритмы поиска используют базу данных информации, собранной в графы или деревья. Поиск — это основной метод искусственного интеллекта.
  • Логика: дедуктивное и индуктивное рассуждение используется для определения истинности или ложности утверждений. Это включает как логику высказываний, так и логику предикатов.
  • Правила: правила — это серия инструкций «если», которые можно найти для определения результата. Системы, основанные на правилах, называются экспертными системами.
  • Вероятность и статистика: некоторые задачи могут быть решены, и решения находятся, благодаря применению стандартной математической теории вероятности и статистики.
  • Списки: некоторые типы информации могут быть сохранены в списки, которые становятся доступными для поиска.
  • Другими формами знаний являются схемы, фреймы и сценарии, которые представляют собой структуры, инкапсулирующие различные типы знаний. Методы поиска ищут ответы по соответствующим запросам.

Традиционные или унаследованные методы ИИ, такие как поиск, логика, вероятность и правила, считаются первой волной искусственного интеллекта.

Эти методы все еще используются и хорошо воспринимают знание и рассуждения, особенно для узкого круга задач. В первой волне ИИ отсутствуют человеческие черты обучения и абстрагирования решений.

Эти качества теперь доступны во второй волне искусственного интеллекта, благодаря нейронным сетям и машинному обучению.

Нейронные сети

Сегодня большинство исследований и разработок ИИ основаны на использовании нейронных сетей или искусственных нейронных сетей (ИНС).

Эти сети состоят из искусственных нейронов, имитирующих нейроны в человеческом мозге, которые отвечают за наше мышление и обучение.

Каждый нейрон является узлом сложной взаимосвязи, которая связывает многие нейроны с другими посредством синапсов. ИНС имитирует эту сеть.

Каждый узел имеет несколько взвешенных входов, а также выход и установку порога (рисунок выше). Такие узлы обычно реализуются в программном обеспечении, хотя аппаратная эмуляция также возможна. Типичная схема состоит из трех слоев — входной слой, скрытый (обрабатывающий или обучающий слой) и выходной слой:

Некоторые механизмы используют обратное распространение для обеспечения обратной связи, которая изменяет веса ввода некоторых узлов по мере получения новой информации.

Машинное обучение и глубокое обучение

Машинное обучение — это метод обучения компьютера распознаванию образов. Компьютер или устройство «обучается» с примером, а затем запускаются специальные программы для сравнения ввода с обученным значением.

Как правило, для обучения программного обеспечения требуются огромные объемы данных.

Программы машинного обучения предназначены для автоматического изучения, поскольку они получают больше знаний и опыта благодаря новым материалам.

Нейронные сети обычно используются для машинного обучения, однако могут использоваться и другие алгоритмы. Затем программное обеспечение может изменить себя, улучшив распознаваемость на основе новых входных данных. Теперь некоторые системы машинного обучения могут самостоятельно распознавать образы без обучения, а затем модифицировать себя для дальнейшего совершенствования.

Глубокое обучение — это расширенный случай машинного обучения. Он также использует нейронные сети, называемые глубокими нейронными сетями (ГНС). Они включают в себя дополнительные скрытые уровни вычислений для дальнейшего совершенствования своих возможностей. Требуется массовое обучение.

Программисты могут повысить производительность, играя с весами межсоединений. ГНС также требуют матричной обработки. Однако следует отметить, что ГНС используют статистические веса, поэтому результаты, скажем, в видимом распознавании, могут быть не 100%.

Кроме того, отладка таких систем – очень кропотливая работа.

Машинное обучения и глубокое обучения широко используются для анализа больших массивов данных, а также в компьютерном зрении и распознавании речи. Также они могут применяться и в других областях, таких как медицина, юриспруденция и финансы.

Программное обеспечение искусственного интеллекта

Для программирования ИИ может использоваться почти любой язык программирования, но некоторые языки имеют определенные преимущества. Профильные  языки, разработанные специально для ИИ, включают LISP и Prolog.

LISP, один из старейших языков более высокого уровня, обрабатывает списки. Prolog основан на логике. Сегодня популярны C ++ и Python.

Также существует специальное программное обеспечение для разработки экспертных систем.

Несколько крупных пользователей ИИ предоставляют платформы для разработки, в том числе Amazon, Baidu (Китай), Google, IBM и Microsoft. Эти компании предлагают предварительно обученные системы в качестве стартовой точки для некоторых распространенных приложений, таких как распознавание голоса. Поставщики процессоров, такие как Nvidia и AMD, также предлагают определенную поддержку.

Аппаратное обеспечение для искусственного интеллекта

Запуск программного обеспечения искусственного интеллекта на компьютере обычно требует высокой скорости и большого объема памяти. Однако некоторые простые приложения могут работать на 8-битном процессоре.

Некоторые из современных процессоров более чем подходят, а несколько параллельных процессоров могут быть идеальным решением для определенных приложений.

Кроме того, для некоторых применений были разработаны специальные процессоры.

Графические процессоры (GPU) представляют собой пример фокусировки архитектуры и набора инструкций на заданное использование для оптимизации производительности.

Например, специальные процессоры Nvidia для самостоятельного вождения автомобилей и графические процессоры AMD. Google разработал собственные процессоры для оптимизации своих поисковых систем.

Intel и Knupath также предлагают программную поддержку для своих передовых процессоров. В некоторых случаях специальная логика в ASIC или FPGA может реализовать определенное приложение.

Активность и текущий статус

Искусственный интеллект когда-то считался экзотическим программным обеспечением, предназначенным для особых нужд.

Требование высокоскоростных компьютеров с большим количеством памяти ограничивало его использование. Сегодня, благодаря супер быстрым процессорам, многоядерным процессорам и дешевой памяти, ИИ стал более популярным.

Поисковые системы Google, которые мы все используем ежедневно, основаны на искусственном интеллекте.

На сегодняшний день акцент, несомненно, сделан на нейронные сети и глубокое машинное обучение.

В то время как распознавание голоса и самоходные автомобили по-прежнему в центре внимания, появляются другие ключевые приложения, такие как распознавание лиц, беспилотная навигация, робототехника, медицинская диагностика и финансы. В разработке также находятся и передовые военные приложения (например, автономное оружие).

Будущее ИИ выглядит многообещающим. По данным Orbis Research, к 2022 году ожидается рост глобального рынка искусственного интеллекта с совокупным ежегодным темпом роста более 35%.

The International Data Corporation (IDC)  также позитивно настроена, заявив, что расходы на искусственный интеллект, как ожидается, увеличатся до 47 миллиардов долларов в 2020 году, по сравнению с 8 миллиардами в 2016 году.

У многих возникает логический вопрос – заменит ли искусственный интеллект людей некоторых профессий, и что это будут за профессии? Ответ звучит следующим образом – «возможно и только некоторые».

Скорее всего, компьютеры на основе искусственного интеллекта помогут повысить производительность некоторых профессий, повысив производительность, эффективность и скорость принятия решений.

Однако, некоторые рабочие места в промышленности все же будут утеряны, так как большое развитие получает робототехника, но замена человека машинами приведет к созданию новых рабочих мест, связанных с обслуживанием этих машин.

Другой вопрос, задаваемый многими людьми, может ли быть искусственный интеллект опасен для человечества? ИИ умен, но не настолько умен.

Его основным назначением будет анализ данных, решение задач и принятие решений на основе имеющейся информации и дистиллированных знаний. Люди по прежнему доминируют, особенно когда речь заходит о инновациях и творчестве.

Однако трудно предсказать будущее. По крайней мере, на данном этапе развития сверх умных роботов нет, пока нет…

Источник: https://elenergi.ru/7-veshhej-kotorye-neobxodimo-znat-ob-iskusstvennom-intellekte.html

Искусственный интеллект в сенсорных системах

Интеллектуальные системы и искусственный интеллект

Область применения технологий искусственного интеллекта невероятно широка и продолжает увеличиваться благодаря высокой вычислительной мощности и доступности современных компьютеров.

В сенсорных системах могут найти применение семь инструментов с искусственным интеллектом. Это системы на основе базы знаний, нечеткие логически элементы, технология автоматического сбора знаний, нейронные сети, генетические алгоритмы, экспертные системы на основе отработанных ситуаций и технология внешнего интеллекта. Рассмотрим их по порядку.

В рамках статьи мы разберем по одному примеру применения, однако область использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) значительно больше и продолжает увеличиваться благодаря высокой вычислительной мощности и доступности современных компьютеров. Со временем появится множество новых областей применения интеллектуальных систем датчиков. Вероятно, предпочтение будет отдано гибридным решениям, сочетающим в себе несколько из рассмотренных технологий.

Устройства и методы, о которых пойдет речь ниже, имеют минимальную вычислительную сложность и могут быть реализованы в небольших системах датчиков, в одиночных датчиках или массивах на простых микроконтроллерах. Их главное назначение заключается в создании конкурентоспособных сенсорных систем и приложений.

Среди других технологических разработок, которые, вероятно, повлияют на сенсорные системы, можно отметить методы глубинного анализа данных, системы с несколькими агентами, распределенные самоорганизующиеся системы.

Для создания систем сбора данных об окружающей среде необходимо интегрировать микропроцессоры и датчики в повседневные бытовые устройства, чтобы сделать их интеллектуальными. Устройства смогут собирать информацию об окружающей среде, обмениваться данными друг с другом и взаимодействовать с человеком.

Они будут помогать пользователю решать текущие задачи интуитивным путем. В то же время сложно предсказать последствия повсеместного применения систем ИИ. По большому счету, он применим во всех производственных процессах. Ниже приведены примеры, иллюстрирующие реализацию ИИ на практике.

Для создания систем сбора данных об окружающей среде необходимо интегрировать микропроцессоры и датчики в повседневные бытовые устройства, чтобы сделать их интеллектуальными. Тогда устройства смогут собирать информацию об окружающей среде, обмениваться данными друг с другом и взаимодействовать с человеком.

Создание интеллектуальных сенсорных систем

Системы ИИ как наука появились в середине 50-х годов прошлого века. Было разработано несколько мощных инструментов, которые могут применяться, в том числе, в системах датчиков для автоматического решения проблем, которые в других условиях требуют участия человека. Перечислим семь таких инструментов:

  • системы на основе базы знаний;
  • нечеткие логически элементы;
  • системы автоматического сбора знаний;
  • нейронные сети;
  • генетические алгоритмы;
  • экспертные системы на основе отработанных ситуаций;
  • технология внешнего интеллекта.

Системы ИИ постоянно совершенствуются, и продвижения в области машинного интеллекта обеспечивают бесшовное взаимодействие между человеком и цифровыми сенсорными системами. Хотя внедрение ИИ в электронные устройства проходит медленно, оно обеспечивает гибкость, возможность настройки и высокую надежность.

Новые машинные системы превосходят операторов-людей в большом круге задач, и количество этих примеров растет. ИИ все больше проникает в повседневную жизнь, и уже появляется возможность сочетать мощность человеческого мозга и производительность компьютера для анализа, дедукции, обмена информацией и создания новых концепций.

Вероятно, мы живем на пороге новой эры компьютерного интеллекта.

Искусственный интеллект все больше проникает в повседневную жизнь, и уже появляется возможность сочетать мощность человеческого мозга и производительность компьютера для анализа, дедукции, обмена информацией и создания новых концепций. Вероятно, мы живем на пороге новой эры компьютерного интеллекта.

Под системами ИИ понимается большое количество продвинутых технологий, обеспечивающих машинам способность обучаться, подстраиваться к новым условиям, принимать решения, изменять поведение.

Это достигается за счет использования новых технологий, таких как нейронные сети, экспертные сети, самоорганизующиеся карты, нечеткая логика, генетические алгоритмы.

Сами по себе эти технологии продолжают развиваться эмпирически через применение в таких областях, где требуется сбор и обработка показаний датчиков, например:

  • на сборочных линиях;
  • в биодатчиках;
  • при моделировании строительства;
  • в системах машинного зрения;
  • при управлении режущими инструментами;
  • при моделировании условий окружающей среды;
  • при измерении силы;
  • при мониторинге здоровья;
  • при взаимодействии человека и машины;
  • при использовании Интернета;
  • при лазерном измельчении;
  • в обслуживании и инспекции оборудования;
  • в системах-помощниках;
  • в робототехнике;
  • в сетях датчиков;
  • в системах дистанционного управления.

Наработки в области машинного интеллекта внедряются в еще более сложные системы датчиков. Клик мышкой или щелчок переключателя могут преобразовать показания датчиков практически любого типа в информацию и передать ее пользователю. Перейдем к рассмотрению технологий.

Системы на основе накопленных данных

Системы на основе накопленных данных, или экспертные системы, являются компьютерными программами, содержащими знания, которые требуются для выполнения поставленной задачи. Экспертная система обычно состоит из двух элементов: база знаний и механизм принятия решений.

Клик мышкой или щелчок переключателя могут преобразовать показания датчиков практически любого типа в информацию и передать ее пользователю.

В базе знаний содержатся выражения в формате IF…THEN («условие — действие»), фактические утверждения, кадры, объекты, процедуры, описание ситуаций.

Механизм принятия решений вырабатывает алгоритм выполнения поставленной задачи на основе имеющихся знаний.

Среди методов манипуляции с данными — использование наследований и ограничений (в пакетно- и объектно-ориентированных экспертных системах), выделение и адаптация примеров ситуаций (в системах на основе ситуаций), применение правил принятия решений (в системах на основе свода правил) в соответствии с процедурами управления (последовательная прямая или обратная передача) и стратегии поиска (выбор очередности — по глубине или ширине).

В системах на основе правил знания системы описаны в формате «ЕСЛИ, ТО, ИНАЧЕ». Для принятия решения могут понадобиться специфические знания.

Системы на основе накопленных данных, или экспертные системы, являются компьютерными программами, содержащими знания, которые требуются для выполнения поставленной задачи. Экспертная система обычно состоит из двух элементов: база знаний и механизм принятия решений.

Такие системы хороши для представления знаний и решений в форме, понятной человеку. Ввиду жесткой структуры правил они менее эффективны при обработке неопределенностей и неэффективны при обработке неточностей.

Типичная система на основе правил состоит из четырех компонентов:

  • список правил (база правил);
  • механизм принятия решений (блок семантических рассуждений), который делает выводы или предпринимает действия на основе взаимодействия между входным сигналом и базой правил);
  • временная рабочая память;
  • интерфейс пользователя или другой способ сообщения с внешним миром.

Концепция принятия решений на основе ситуаций позволяет подогнать решения отработанных ранее задач к текущей проблеме. Решения хранятся в виде базы данных и отражают опыт людей-экспертов. Когда возникает проблема, которая не встречалась ранее, система сравнивает ее с отработанными ситуациями и выбирает наиболее близко подходящую к текущей.

Затем выполняется действие, указанное в решении отработанной задачи, и в базу заносится результат этого действия — успех или неудача. Часто данный тип систем рассматривается как расширение систем на основе правил. Они хороши для предоставления знаний в форме, понятной человеку, и могут обучаться по пройденным ситуациям путем генерирования новых.

Принятие решений на основе пройденных ситуаций

Процесс принятия решений на основе пройденных ситуаций состоит из четырех шагов:

  1. Выделение. Из базы ситуаций выбираются те, что наиболее близко похожи на поставленную задачу. Ситуация состоит из проблемы, ее решения и комментариев, описывающих, каким образом решение было получено.
  2. Повторное использование. Решение из отработанной ситуации применяется к текущей и по мере необходимости адаптируется.
  3. Проверка. Новое решение тестируется в реальных условиях или моделируется. При необходимости вносятся поправки.

Источник: https://controlengrussia.com/apparatnye-sredstva/iskusstvenny-j-intellekt-v-sensorny-h-sistemah/

Военный юрист
Добавить комментарий