Спутники
<<  Движение планет и спутников Земли Искусственное лечебное питание  >>
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект
Когнитивная наука: теория и практика
Когнитивная наука: теория и практика
От интеллекта естественного к искусственному
От интеллекта естественного к искусственному
Парадокс «китайской комнаты»
Парадокс «китайской комнаты»
Джон Сирл (Беркли, 1984): парадокс «китайской комнаты»
Джон Сирл (Беркли, 1984): парадокс «китайской комнаты»
Джон Сирл (Беркли, 1984): парадокс «китайской комнаты»
Джон Сирл (Беркли, 1984): парадокс «китайской комнаты»
Джон Сирл (Беркли, 1984): парадокс «китайской комнаты»
Джон Сирл (Беркли, 1984): парадокс «китайской комнаты»
Когнитивная наука и рукотворный мир: «психопатология обыденных вещей»
Когнитивная наука и рукотворный мир: «психопатология обыденных вещей»
Когнитивная наука и рукотворный мир: «психопатология обыденных вещей»
Когнитивная наука и рукотворный мир: «психопатология обыденных вещей»
Невозможные объекты
Невозможные объекты
Тайны природы
Тайны природы
Существуют гигантские базы знаний, мощные экспертные системы,
Существуют гигантские базы знаний, мощные экспертные системы,
Существуют гигантские базы знаний, мощные экспертные системы,
Существуют гигантские базы знаний, мощные экспертные системы,
Обработка естественного языка: системы машинного перевода (1950-е)
Обработка естественного языка: системы машинного перевода (1950-е)
З. Пилишин – теоретическая концепция ИИ как машинного эквивалента
З. Пилишин – теоретическая концепция ИИ как машинного эквивалента
Л. Сутро, У. Килмер, Дж
Л. Сутро, У. Килмер, Дж
Нейронные сети: рождение идеи (1943)
Нейронные сети: рождение идеи (1943)
Нейронные сети: рождение идеи (1943)
Нейронные сети: рождение идеи (1943)
1969 -- Марвин Мински, Сеймур Пейперт «Перцептроны»: приговор
1969 -- Марвин Мински, Сеймур Пейперт «Перцептроны»: приговор
1969 -- Марвин Мински, Сеймур Пейперт «Перцептроны»: приговор
1969 -- Марвин Мински, Сеймур Пейперт «Перцептроны»: приговор
Машинный интеллект и робототехника
Машинный интеллект и робототехника
Автономные агенты
Автономные агенты
Генетическое программирование
Генетическое программирование
Успех систем ИИ:
Успех систем ИИ:
Направления исследований в области ИИ
Направления исследований в области ИИ
Сущность ЭС: В базе знаний записан перечень возможных проблемных
Сущность ЭС: В базе знаний записан перечень возможных проблемных
Объяснение в ЭС
Объяснение в ЭС
Знания в ЭС
Знания в ЭС
Разработка ЭС
Разработка ЭС
Схема работы ЭС
Схема работы ЭС
Картинки из презентации «Искусственный интеллект» к уроку астрономии на тему «Спутники»

Автор: Nox. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока астрономии, скачайте бесплатно презентацию «Искусственный интеллект.ppt» со всеми картинками в zip-архиве размером 963 КБ.

Искусственный интеллект

содержание презентации «Искусственный интеллект.ppt»
Сл Текст Сл Текст
1Искусственный интеллект. "Человек 29интегральных роботов. Конец 1960-ых – сер.
благоразумный подстраивает себя под 1970-ых гг. Третий этап – сложный план
окружающий мир, тогда как безрассудный поведения, общение на естественном языке.
человек упорно подстраивает этот мир под Создание человеко-машинных систем конец
самого себя. Так что весь прогресс 1970-ых гг.
опирается на людей безрассудных". 30Искусственный интеллект. - решение
Бернард Шоу. задач - экспертные системы и системы
2Вопросы. Искусственный интеллект: поддержки принятия решения: инженерия
характеристика понятия. Этапы развития. знаний - системы распознавания образов,
Основные направления исследований в движения и т.д. - системы обработки текста
области ИИ: состояние и тенденции. и машинного перевода - игровые программы
Экспертные системы: структура и виды. (шахматы и т.д.): Гарри Каспаров против
3Искусственный интеллект. Термин введен Deep Blue - обучаемые и обучающие системы
в 1956 г. Дж. Маккарти на Дартмусской - робототехника и автономные агенты… -
конференции. 1950 г. Алан Тьюринг Проблема взаимодействия с пользователем на
«Computing machinary and intelligence». естественном языке: ~ справочные системы ~
Это исторически первая дата возникновения поисковые системы ~ компьютерные игры ~
исследований по искусственному интеллекту компьютерные «психотерапевты».
(хотя сам термин в работе не 31Экспертные системы и нейронные сети.
использовался). Их использование сочетается с технологией
4Искусственный интеллект. Имеет два традиционного программирования.
значения: Теория создания аппаратных и Преимущество: динамическая модификация
программных средств, способных приложений пользователем.
осуществлять интеллектуальную 32Машинный интеллект и робототехника.
деятельность. Аппаратные и программные Роботы первого поколения (промышленные
средства, способные осуществлять роботы). Роботы второго поколения (система
интеллектуальную деятельность, а также глаз—рука). Роботы третьего поколения (с
выполняемая ими деятельность. искусственным интеллектом; на стадии
5Трудность: не существует однозначного разработки).
определения и понимания интеллекта 33Автономные агенты. Генри Либерман
естественного. ИИ – набор программных и (Лаборатория MIT) – автоматическое
аппаратных средств, использование которых генерирование технической документации.
должно было бы привести к тем же SAP разработала новую технологию
результатом, к которым при решении данного интеллектуальных программных агентов, в
класса задач приводит интеллектуальная задачу которых входит определение проблем
деятельность человека. в системах управления производственными
6Когнитивная наука: теория и практика. цепочками.
7От интеллекта естественного к 34Генетическое программирование. Genetic
искусственному. programming – использование метафоры
8«Тезис Лавлейс»: машина никогда не генной инженерии для описания различных
сможет сделать то, чего не может сделать алгоритмов. Лидер – Стэндфордский
человек. В действительности человек умеет университет, Джон Коз.
делать гораздо больше, чем знает, как 35Успех систем ИИ: Специализация Языки
делать. традиционного программирования
9Парадокс «китайской комнаты». Интегрированность Открытость и
10Джон Сирл (Беркли, 1984): парадокс переносимость Архитектура клиент-сервер.
«китайской комнаты». «Иллюзия понимания» 36Направления исследований в области ИИ.
снаружи при полном непонимании внутри. Основа деления – две точки зрения на
11Когнитивная наука и рукотворный мир: вопрос о том, как строить ИИ: важен
«психопатология обыденных вещей». Предметы результат; необходимо изучение механизмов
из «Каталога невозможных объектов» Жака человеческого мышления.
Карельмана. 37Искусственный интеллект. Моделирование
12Невозможные объекты. результатов интеллектуальной деятельности.
13Тайны природы. Машинный интеллект. Моделирование
14Существуют гигантские базы знаний, биологических систем. Искусственный разум.
мощные экспертные системы, содержащие Моделирование информационных процессов.
тысячи правил решения задач. Пределы Эвристическое программирование.
шахматных возможностей компьютера, Моделирование механизмов. Нейроноподобные
«обыгравшего» А.Карпова, не ограничены? сети. Комплексный подход. Эвристическое
15История: «Романтический период" моделирование.
ИИ. Серьезные научные исследования. 38Экспертные системы. Относятся к
Практические задачи. системам ИИ общего назначения – системам,
161950-ые гг. Г. Саймон, А. Ньюэл, Шоу – которые не только исполняют заданные
ЛОГИК-ТЕОРЕТИК, ОБЩИЙ РЕШАТЕЛЬ ПРОБЛЕМ процедуры, но на основе метапроцедур
(GPS – General Problem Solver) Алан поиска генерируют и используют процедуры
Ньюэлл, Герберт Саймон «Решение задач решения новых задач. Задачи: исследование
человеком» (1972). и разработка программ (устройств),
17Представители компьютерного использующих знания и процедуры вывода для
пессимизма: Х. Дрейфус «Чего не могут решения задач, являющихся трудными для
вычислительны машины». 1978 Х. Дрейфус, С. людей экспертов.
Дрейфус «Mind over mashine», 1986. 39Структура экспертной системы.
18Обработка естественного языка: системы Объяснение. Решатель. Рабочая память. База
машинного перевода (1950-е). Проверка знаний. Приобретение знаний. Д и а л о г.
качества перевода: обратный перевод! Эксперт-пользователь.
Spirit is strong, but flesh is weak. Vodka 40Сущность ЭС: В базе знаний записан
is good, but meat is rotten. Дух крепок, а перечень возможных проблемных ситуаций, в
плоть немощна. Водка отменная, но мясо соответствие с каждой из которых поставлен
протухло. Out of sight, out of mind? какой-либо ответ, совет или
Invisible idiot! непосредственное действие. Программная
191960-ые гг. Метод резолюций Робинсона. оболочка системы, получив информацию о
Цель исследований: разработка программ, проблемной ситуации, определяет ее
способных решать "человеческие соответствие одному или несколькими
задачи". "клише" из записанных в базе
20З. Пилишин – теоретическая концепция знаний (или констатирует неизвестную
ИИ как машинного эквивалента человеческого ситуацию, если подходящего шаблона в базе
мышления. «Вычисление и познание», 1984. нет). Информация "выведывается"
Познание – есть тип вычисления. у пользователя путем задавания ряда
21Л. Сутро, У. Килмер, Дж. Олбус – вопросов. Содержание последующих вопросов
нейроподобные сети. зависит от ответов на предыдущие.
22Мозг человека: преимущества перед 41Объяснение в ЭС. Цель: обосновать,
компьютером. 1011 нейронов, 1014-1015 аргументировать ответ в максимально
связей между нейронами. Частота естественной форме. Что объяснять? как
импульсации -- 102 Гц (современные получено решение; как использована
персональные компьютеры -- до 109 Гц). NB! некоторая информация (факты, правила);
Медлительность и ненадежность отдельных почему не использована некоторая
нейронов компенсируется их количеством. информация (факты, правила); что
Параллельная переработка информации (в использовано в целом при решении задачи
компьютерах -- преимущественно (факты, правила).
последовательная). «Переход количества в 42Знания в ЭС. Знания о предметной
качество»: богатство поведения. Нельзя области Общие знания Знания как решать
сказать, что мозг исходно «готов к задачу Знания о том, как взаимодействовать
использованию»: велика роль обучения. с пользователем Степень уверенности в
23Нейронные сети: рождение идеи (1943). достоверности факта или точности правила –
Уоррен Маккаллох. Уолтер Питтс. коэффициент уверенности.
24Нейросетевой подход: основные 43Представление знаний в ЭС. ЕСЛИ
положения. Процессы познания -- результат (условие) – ТО (действие) ЕСЛИ пациент был
взаимодействия большого числа простых по профессии изолирофщиком до 1988 г., ТО
перерабатывающих элементов, связанных друг пациент непосредственно работал с
с другом и организованных в слои асбестом. ЕСЛИ пациент непосредственно
(«модули»). «Переработка информации» -- работал с асбестом и при этом находился в
определенный ответ элемента на воздействия закрытом помещении, ТО пациент получил
извне. Знания, управляющие процессом большую дозу асбестовой пыли.
переработки, хранятся в форме весовых 44Разработка ЭС. Эксперт.
коэффициентов связей между элементами Программист-специалист по разработке
сети. Главное -- не элементы, а связи инструментальных средств. Инженер по
между ними. Обучение -- процесс изменения знаниям. Пользователь.
весовых коэффициентов связей между 45Предмет. Форма знания. Методы. Целевое
элементами сети (приспособления их к назначение. Научное познание. Техническое
решению определенной задачи). познание. Инженерное мышление. Обыденное
25Начало 1980 –ых гг. Дж. Маккарти – познание. Природа, ее свойства, связи.
идея немонотонной логики с учетом Гипотеза, теория, закон, научный факт.
изменения ситуаций. Теоретическое исследование, наблюдение,
261969 -- Марвин Мински, Сеймур Пейперт эксперимент. Познание окружающего мира.
«Перцептроны»: приговор нейронным сетям? Артефакты. Гипотеза, теория, эмпирич.
Критика перцептронов: математическое факты. Теорет. исследование, наблюдение,
обоснование их неэффективности в решении испытание. Познание свойств и связей
задач распознавания образов (в ходе артефактов. Процесс создания артефактов.
поэлементного анализа связанных и Правила конструирования, управления.
несвязанных изображений теряется Конструирование, системный анализ, расчет.
информация о связанности, которую Создание эффективных средств деятельности.
невозможно задать линейно). Окружаю- щий мир, быт. Здравый смысл,
27М. Мински, Р. Шенк – фреймовые личный опыт. Обыденное наблюдение,
системы. Фрейм – целостная структура, освоение опыта. Достижение бытового
содержащая информацию об основных благополучия.
свойствах понятия. 46Схема работы ЭС.
28Концепция компьютерного зрения. Дэвид 47ЭС в исторических исследованиях.
Марр «Зрительное восприятие: ГИДРОНИМИКОН (Ю.Е.Храмов) – анализ
вычислительное исследование отображения и проихождения гидронимов Восточной славии.
обработки зрительной информации у ПО – ЛОТТА. 2. Восстановление истории
человека» (1982 г.). Конструирование семей (Ж.Карвалью). ПО – PROLOG. Обладает
зрительной информации представляется открытой структурой. 3. АМСОР
различными функциями. Получена система (Л.И.Бородкин) – решение задач аграрной
уравнений, описывающая зрительное типологии Евр. России конца XIX – нач. XX
восприятие. Уравнения могут быть вв.
ранжированы и использованы при 48ЭС в исторических исследованиях. 4.
конструировании зрительных процессов SNARK ( -- решение проблем древней и
компьютера. средневековой истории. 5. Атрибуция
29Этапы развития систем ИИ: Первый этап литературных и исторических текстов
– игры. Математические головоломки. 1956 – (В.Кнопперт). ПО – KLS.HT.
конец 1960-ых гг. Второй этап – создание
Искусственный интеллект.ppt
http://900igr.net/kartinka/astronomija/iskusstvennyj-intellekt-200364.html
cсылка на страницу

Искусственный интеллект

другие презентации на тему «Искусственный интеллект»

«Искусственный интеллект» - В компьютерные экспертные системы закладываются знания такого уровня. Попробуйте для себя сформулировать: как вы мыслите? Например, вы хотите применить компьютер для решения задач по геометрии. Информационная технология (ИТ) - смена эпох. Как создать интеллектуальную систему на компьютере? Формальный исполнитель.

«Искусственное дыхание» - Практическое занятие № 10. «Мероприятия при проведении искусственной вентиляции легких. Теоретическая подготовка. Искусственное дыхание методом «рот в рот», «рот в нос». Если имеются обширные челюстно-лицевые ранения, реанимацию проводят др.способом. Констатация клинической смерти требует проведения немедленных и активных лечебных мероприятий на месте происшествия.

«Искусственные спутники Земли» - Контрольные вопросы: Наблюдают за состоянием лесов, полей, за пожарами. Спутники пролетают над земной поверхностью. Смена дня и ночи. Знакомство с видами искусственных спутников Земли. Вечер. День. Спутники-исследователи. Скорость движения не совпадает с земной. Спутники связи. Луна вращается против часовой стрелки.

«Первый искусственный спутник Земли» - Группа Тихонравова разрабатывала концепцию искусственного спутника Земли с 1950-го по 1954 год почти «в подполье». Задано было только одно - ограничение по массе (не более 100 кг). Пионеры практической космонавтики, создатели первых искусственных спутников Земли умели смотреть далеко вперед. И громада ракеты перед стартом была изумительно красива.

«Искусственные водоёмы» - Последствия создания водохранилища. Панамский канал. Достигли ли мы целей урока? Охрана поверхностных вод». Каршинский оросительный канал (Туркмения). Поместите капельку на ступеньку понимания изученного на уроке материала. Цели урока: Каналы: Тема урока: Загрязнение стоковыми водами. Загрязнение нефтепродуктами.

«Искусственный отбор Дарвин» - Выведение селекционерами 150 пород голубей, множества пород собак, сортов капусты… Учение Ч. Дарвина об искусственном отборе. Изучение Ч. Дарвином практики сельского хозяйства Англии. Животные. Изменчивость – способность организма приобретать новые признаки и свойства. Искусственный отбор – процесс создания новых пород животных и сортов культурных растений путём систематического отбора и размножения особей с определёнными, ценными для человека признаками и свойствами.

Спутники

9 презентаций о спутниках
Урок

Астрономия

26 тем
Картинки
900igr.net > Презентации по астрономии > Спутники > Искусственный интеллект