Искусственный интеллект новая информационная революция реферат

Обновлено: 04.07.2024

Искусственный интеллект – новая информационная революция

Только создав Разум творец смог почувствовать себя Творцом

В.В. Головачев
Наш мир устроен гораздо сложнее чем мы можем себе представить. Но несмотря на это, даже тот поток информации который человек может воспринять и обработать за определённую единицу времени, неимоверно велик. Чего только стоит одна графика? Что говорить про отдельные случаи, когда этот поток увеличивается (гипноз, медитирование, магическое воздействие на окружающий мир).

Но это в идеале. Слепой человек лишен графического потока, парализованный — лишен осязательной информации, и т.д. То есть в принципе интеллект может функционировать в замкнутом пространстве, не реагируя на внешние факторы. И для этого уже не требуется та вычислительная мощность, в которой нуждается здоровый человек. Для создания ИИ уже достаточно вычислительной мощности современных компьютеров. Но необходима особая структура оперативной памяти, отличная от ёмкостной. Оперативная память должна быть токовой.

Что собой представляет, привычная для пользователя компьютера, оперативная память? Это микросхемы, чипы, построенные из ёмкостных ячеек. Каждая ячейка имеет свой адрес (координаты). Заполненная ячейка – заряженная ёмкость (1), пустая – разряженная (0). На обработку каждой ячейки, запись, стирание, считывание процессор выделяет отдельные циклы. То есть так он (компьютер) и работает: считывает, считает, записывает результат.

Все уже, наверное, слышали об электромеханических собаках в Японии, способных узнавать хозяина в лицо, выполнять некоторые простейшие команды и имеющие некоторую способность к обучению. Слышали и про холодильники с выходом в Интернет и про внедрение Microsoft в будущие версии Windows элементов искусственного интеллекта.

В подобном развитии области искусственного интеллекта нет ничего необычного. Здесь уместно привести гипотезу о встречной эволюции человека и компьютера: человек сначала учиться видеть, ходить, разговаривать, а уже потом развивает способности к вычислениям и логическим выводам. Компьютер же наоборот, рождается как вычислительная система, базирующаяся на формальной логике, в процессе развития приобретает способности к распознаванию образов, синтезу речи и управлению в реальном времени. [2]

Нейроподобные сети в последнее время являются одним из самых перспективных направлений в области искусственного интеллекта и постепенно входят в бытность людей в широком спектре деятельности.

Сети первой группы, такие как сети обратного распространения ошибки, сети Хопфилда и др. используются для распознавания образов, анализа и синтеза речи, перевода с одного языка на другой и прогнозирования. Это вызвано такими особенностями сетей как восстановление изображения по его части, устойчивостью к зашумлению входного сигнала, прогнозирование изменения входов и параллельность вычислений. Также, немаловажной характеристикой является способность функционировать даже при потере некоторой части сети.

Сети второй группы используются как системы управления в реальном времени несложных объектов. Это управление популярными в последнее время интеллектуальными агентами, выполняющими роль виртуальных секретарей. Особенностями данной группы является появление некоторых внутренних стимулов, возможностью к самообучению и функционированию в реальном времени.

И, наконец, сети третьей группы, являющиеся дальнейшим развитием предыдущих, представляют собой уже нейроподобные системы и нацелены они на создание экзотических в настоящее время виртуальных личностей, информационных копий человека, средой обитания которых является глобальная сеть Интернет. Данное направление только зарождается, но есть немалый шанс, что мы станем свидетелями ситуации рождения виртуальных людей, подробно описанной фантастами и режиссерами. [ 6 ]

Сейчас в Интернете повсеместно можно встретить признаки зарождения подобных проектов, призывы объединиться всем научным потенциалом способного думать человечества в целях очеловечивания Интернета, преобразования его в разумную систему или среду обитания разумных систем. Раз существуют подобные предпосылки, значит не что не оставит полет человеческой мысли на пути достижения поставленной цели.

Документ из архива "Искусственный интеллект", который расположен в категории " ". Всё это находится в предмете "кибернетика" из раздела "", которые можно найти в файловом архиве Студент. Не смотря на прямую связь этого архива с Студент, его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "рефераты, доклады и презентации", в предмете "кибернетика" в общих файлах.

Онлайн просмотр документа "61988"

Текст из документа "61988"

МОСКОВСКИЙ КОМИТЕТ ОБРАЗОВАНИЯ

ЮГО-ВОСТОЧНОЕ ОКРУЖНОЕ УПРАВЛЕНИЕ

Средняя общеобразовательная школа №506

с углубленным изучением экономики

Реферат по информатике

Выполнил ученик 11 Б класса Ковчегин Игорь

Учитель: Сальникова Надежда Валерьевна

Москва, 2002

Содержание 2

Искусственный интеллект – новая информационная революция 5

Основы теории нейроподобных сетей. 10

Некоторые сведения о мозге 10

Нейрон как элементарное звено. 10

Нейроподобный элемент. 13

Нейроподобные сети (НПС) 15

Обучение нейроподобной сети 18

Заключение 20

Список использованной литературы: 22

По своей сути процессы адаптации являются оптимизационными процессами.

Дж. Холланд, Adaptation in natural and artificial systems.

Понятие искусственный интеллект, как впрочем и просто интеллект, весьма расплывчаты. Если обобщить все сказанное за последние тридцать лет, то оказывается, что человек просто хочет создать себе подобного в той или иной форме, хочет, чтобы какие-то действия выполнялись более рационально, с меньшими затратами времени и энергии. С конца 40-х годов ученые все большего числа университетских и промышленных исследовательских лабораторий устремились к дерзкой цели: построение компьютеров, действующих таким образом, что по результатам работы их невозможно было бы отличить от человеческого разума. В последнее время наблюдается возрастание интереса к искусственному интеллекту, вызванное повышением требований к информационным системам. Умнеет программное обеспечение, умнеет бытовая техника. Мы неуклонно движемся к новой информационной революции, сравнимой по масштабам с развитием Интернета, имя которой – искусственный интеллект.

Только создав Разум творец смог почувствовать себя Творцом

В.В. Головачев

Наш мир устроен гораздо сложнее чем мы можем себе представить. Но несмотря на это, даже тот поток информации который человек может воспринять и обработать за определённую единицу времени, неимоверно велик. Чего только стоит одна графика? Что говорить про отдельные случаи, когда этот поток увеличивается (гипноз, медитирование, магическое воздействие на окружающий мир).

На основании вышеизложенного можно сделать вывод о том, что основные направления искусственного интеллекта связаны с моделированием, но в случае машинного интеллекта мы имеем дело с моделированием феноменологическим, имитационным, а в случае искусственного разума – с моделированием структурным.

Некоторые сведения о мозге

Что позволяет человеку анализировать поступающую информацию? В терминологии нейрогенетики введено ключевое понятие – нейросеть. Именно совокупность нейросетей образует отделы нервной системы человека, которые в свою очередь определяют всю деятельность, придают существу разум, интеллект.

Мозг является, пожалуй, самой сложной из известных нам систем переработки информации. Достаточно сказать, что в нем содержится около 100 миллиардов нейронов, каждый из которых имеет в среднем 10 000 связей. При этом мозг чрезвычайно надежен: ежедневно погибает большое количество нейронов, а мозг продолжает функционировать. Обработка огромных объемов информации осуществляется мозгом очень быстро, за доли секунды, несмотря на то, что нейрон является медленнодействующим элементом со временем реакции не менее нескольких миллисекунд.

Пока не слишком понятно, как мозгу удается получить столь впечатляющее сочетание надежности и быстродействия. Довольно хорошо изучена структура и функции отдельных нейронов, имеются данные об организации внутренних и внешних связей между нейронами некоторых структурных образований мозга, совсем мало известно об участии различных структур в процессах переработки информации. [7]

МОСКОВСКИЙ КОМИТЕТ ОБРАЗОВАНИЯ

ЮГО-ВОСТОЧНОЕ ОКРУЖНОЕ УПРАВЛЕНИЕ

Средняя общеобразовательная школа №506

с углубленным изучением экономики

Реферат по информатике на тему:

Выполнил ученик 11Б класса

Учитель: Сальникова Надежда Валерьевна

Искусственный интеллект – новая информационная революция 5

Основы теории нейроподобных сетей. 10

Некоторые сведения о мозге 10
Нейрон как элементарное звено. 10
Нейроподобный элемент. 13
Нейроподобные сети (НПС) 15
Обучение нейроподобной сети 18

Список использованной литературы: 22

По своей сути процессы адаптации являются оптимизационными процессами.

Дж. Холланд, Adaptation in natural and artificial systems.

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: оформление доклада титульный лист, изложение материала.

Примечание: причина, по которой на написание этого поста ушло три недели, состоит в том, что разбираясь в теме, я просто не мог поверить в то, что читал. Довольно быстро я понял, что, то, что происходит в мире Искусственного Интеллекта — это не просто важно, а ЧРЕЗВЫЧАЙНО важно для нашего будущего. Я захотел узнать об этом как можно больше, а узнав, решил написать пост, который бы смог объяснить ПОЧЕМУ это все настолько важно. Чтобы не пугать вас длинной этого текста, я разбил его на две части. Это часть 1.

Мы стоим на пороге перемен, сопоставимых с появлением человеческой жизни на Земле. Вернор Виндж

Каково это, стоять здесь?

Кажется, что стоять на этом месте должно быть довольно волнительно, но фокус в том, что находясь на этой линии, вы не знаете, что вас ждет дальше. Так что, на самом деле это ощущается как-то так:

Поэтому мы не ощущаем ничего сверхеестественного.
Далекое будущее. Оно скоро наступит
Представьте, что вам удалось перенестись на машине времени в 1750 год, туда где в мире не было электричества, дальняя связь означала одно — орать погромче, а все транспортные средства заправлялись сеном. А потом представьте, что вы выбрали там какого-нибудь человека и привезли его в наш 2015, а потом вывели его на улицу, чтобы посмотреть, как он реагирует на все. Сложно представить, каково ему было бы увидеть блестящие обтекаемые автомобили, летящие по шоссе с огромной (для него) скоростью; поговорить с людьми, которые еще несколько часов назад были на другой стороне океана; посмотреть соревнования, проходящие за 1000 миль; услышать музыкальный концерт, сыгранный 50 лет назад и поиграться с вашей волшебной штуковиной, которая может делать снимки реальной жизни, или записать живой момент жизни, или нарисовать карту и показать его самого в виде голубой точки, которая показывает, где он находится. Увидеть лицо человека и даже поговорить с ним, хотя он находится на другом конце света. И кучу других неописуемых чудес. И это все до того, как вы покажете ему интернет и попытаетесь объяснить, что такое Международная Космическая Станция, Большой адронный коллайдер, ядерное оружие или Теория относительности.

Эти открытия для него не будут сюрпризом или удивлением — эти слова не достаточны, чтобы описать глубину его потрясения. Он может просто помереть от такого шока.

Но вот что интересно: если он вернется в свой 1750 и попробует провернуть ту же штуку со своими предшественниками и вернется назад на те же 250 лет — в 1500, человек из 1500-го будет, конечно, удивлен некоторыми вещами — но не смертельно. Это путешествие по степени безумности будет гораздо слабее, поскольку, хотя и разница между миром 1500 и 1750 существует, они отличаются гораздо меньше, чем 1750 и 2015. Этот человек из 1500, конечно, узнает что-нибудь диковинное про космос или физику, о новом отношении к империализму в Европе и пересмотрит свои представления о геополитической карте мира. Но наблюдения за обыденной жизнью 1750-го — транспортом, коммуникациями — это этого он точно не умрет.

Эту модель — ускорение скорости развития со временем — Рэй Курцвейл называет Законом Самоускоряющегося развития. Он возможен, поскольку более развитые цивилизации способны прогрессировать с бОльшей скоростью, чем менее развитые — именно потому, что они более развитые. В 19-ом столетии человечество знало больше и имело больше технологий, чем в 15-ом, поэтому не удивительно, и скорость прогресса была выше.

Так работает Законом Самоускоряющегося развития. Средняя скорость прогресса между 1985 и 2015 была существенно выше, чем в период 1955 — 1985 и гораздо больше нового появилось за именно в последние 30 лет.

Таким образом, движение вперед становится все значительнее и быстрее. Это должно нас наводить на мысль о чем-то значительном, приближающимся к нам из ближайшего будущего. Так?

Это не научная фантастика. Это то, во что многие ученые, гораздо более умные, чем вы или я, твердо верят. И если вы покопаетесь в истории, то поймете, что это совершенно логично из нее следует.

1. Когда речь идет о истории, мы думаем линейно. Когда мы представляем себе прогресс на следующие 30 лет, мы оглядываемся на предыдущие 30 лет и используем их как индикатор того, сколько всего должно произойти. Когда мы думаем о степени прогресса в XI веке, мы просто берем все, что собрали в ХХ веке, и добавляем это к 2000 году. Точно такую же ошибку делал чувак из 1750-го, когда привез кого-то из 1500-го и ожидал, что того хватит Кондратий от увиденного, точно так же как его самого хватил в 2015-ом. Это очень естественно — думать линейно, в то время, когда мы должны мыслить экспоненциально. Тот, кто поумнее, смог бы предсказать развитие на ближайшие 30 лет, не глядя на предыдущие 30 лет, а взяв нынешнюю скорость прогресса и опираясь в своих рассуждениях именно на нее. Он, конечно, попал бы ближе к цели, но все равно промахнулся бы. Чтобы думать о будущем правильно, надо понимать, что события в будущем будут развиваться гораздо быстрее, чем они развиваются сейчас.

Красным — траектория прогресса, основанная на прошлой скорости развития
Оранжевым — траектория прогресса, основанная на текущей скорости развития
Зеленым — траектория прогресса, принимающая во внимание экспоненциальный рост

2. Траектория недавнего прошлого может дать искаженную картину. Во-первых, даже крутая экспоненциальная кривая выглядит прямой линией, если ты рассматриваешь только маленький ее отрезок, точно так же, как если посмотреть на маленький сегмент огромного круга — он кажется прямой линией. Во-вторых, экспоненциальный рост не обязательно должен быть плавным. Курцевейл говорит, прогресс идет S-кривыми:

S-образная кривая характеризуется периодическим взрывным ростом, и последующей стабилизацией.
Такая кривая развития проходит через 3 фазы:
1. Медленный рост (начальная стадия)
2. Быстрый рост (следующая, взрывная стадия роста)
3. Стабилизация (становление и существование мира в новой парадигме развития)
Если посмотреть на ближайшее прошлое и обозреть текущую часть S-кривой, можно неправильно оценить, насколько быстро движется прогресс. За период 1995-2007 произошел взрывной рост интернета, появление Майкрософт, Гугл, Фейсбук, рождение социальных сетей, сотовых телефонов, а затем и смартфонов — это была 2-ая фаза. Но с 2008 по 2015 прорывов было гораздо меньше, по крайней мере — в технологическом плане. Кто-то, размышляющий о будущем сегодня, мог бы разобрать последние 7 лет и сформулировать некую меру прогресса — но он упустит из вида картину в целом. Фактически, новая эра взрывного роста, возможно, назревает прямо сейчас.

Путь от Специализированного к Общему Искусственному Интеллекту

Пока — счет равный. Но если вы поднимете черный лист, и откроете всю картинку:

Но как же туда добраться?

3. Сделать все это проблемой компьютера, не нашей.
Такой вариант всплывает, когда отчаявшиеся ученые начинают пытаться заставить задачу решить саму себя. Интересно, но возможно это и есть самый многообещающий метод.
Идея состоит в том, чтобы построить компьютер, чьей основной задачей было бы делать исследования в области Искусственного Интеллекта и перепрограммировать себя, позволив ему не просто учиться, но улучшать свою собственную архитектуру. Мы бы научили компьютеры быть учеными-компьютерщиками, так, чтобы они смогли сами управлять процессом собственного совершенствования. И это было бы их единственной задачей: разобраться, как сделать самих себя более разумными. Дальше — подробнее об этом.
Все это может случиться Очень скоро.
Интенсивные улучшения компьютерного железа и инновационные эксперименты в области программного обеспечения происходят постоянно и Общий Искусственный Интеллект может стать явью очень быстро и неожиданно по двум главным причинам:
1. Экспоненциальный рост происходит очень быстро и то, что выглядит едва заметным улучшением может быстро стать всеохватывающей лавиной. Посмотрите на картинку:

а что произойдет после этого?

Читайте также: