Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву
Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Языки искусственного интеллектаСодержание книги
Поиск на нашем сайте В 90-х годах прошлого столетия планировалось появление компьютеров пятого поколения, называемых машинами "искусственного интеллекта". В качестве основных языков программирования в этом, пока неосуществленном, проекте предполагались языки искусственного интеллекта LISP и PROLOG. Создателем языка LISP (1956-1959 гг.) является Джон Маккарти, которого называют отцом искусственного интеллекта. Именно он первым ввел термин "искусственный интеллект". Основным в языке LISP является понятие рекурсивно определенных функций. Доказано, что любой алгоритм может быть описан с помощью некоторого набора рекурсивных функций. Основные идеи этого языка были позже использованы в языке программирования для детей LOGO, разработанном в 70-е годы в Массачусетском технологическом институте под руководством Сэймура Пейперта. Подмножество языка LOGO, включающее команды для Черепашки, применяется при раннем обучении программированию. Язык PROLOG разработан во Франции в 1972 году также для решения проблем искусственного интеллекта. PROLOG позволяет в формальном виде описывать различные утверждения, логику рассуждений, заставляет компьютер давать ответы на заданные вопросы. 1952 - 1956 гг. Зарождение искусственного интеллекта 1956 - 1974 гг. Золотые годы искусственного интеллекта 1974 - 1980 гг. Упадок в развии ИИ 1980 - 1987 гг. Новый ажиотаж 1987 - 1993 гг. Упадок №2 1993 - 2011 гг. Первые практические успехи 2011 - н.в. Глубокое обучение, большие данные и сильный ИИ Слабый ИИ. Примеры
Рис. 1.9.1. Слабый ИИ. Примеры
Сильный ИИ. Требования Принятие решений в условиях неопределенности Планирование Самобучение Общение на естественном языке Сознание Самосознание Собственная мотивация Общее представление о действительности
Применение ИИ в науке и технологии • Умная лаборатория • Генерация веществ с заданными свойствами • Разработка механизмов их синтеза • Автоматическое тестирование вариантов • Формирование отчетов для исследователей • ИИ в медицине • Обработка результатов исследований • Выявление на ранних стадиях и предупреждение заболеваний • Разрабока индивидуальных планов лечения • Ускоренная разработка лекарств
Применение ИИ в науке и технологии • АСУТП • Уменьшение человеческого фактора • Увеличенная скорость отклика на изменения • Может обрабатывать многомерную информацию • Использует большое количество справочной информации • САПР • Уменьшает время на НИОКР • Может находить несвойственные человеку решения • Позволяет проводить “мягкие вычисления” • Интеграция с современными технологиями изготовления деталей (например 3D печать)
Технологии создания ИИ Модели машинного обучения: • Линейная регрессия • Логистическая регрессия • Деревья решений • Random Forests • Нейронные сети • и др. Способы машинного обучения: • Обучение с учителем • Метод обратного распространения ошибки • Метод опорных векторов • Обучение без учителя • Система подкрепления • Метод ближайших соседей • Обучение с подкреплением • Генетические алгоритмы • и др.
Нейронные сети Искусственная нейронная сеть (ИНС) - математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма ИНС представляет собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов).
Рис. 1.9.2. Нейроны
Рис. 1.9.3. Функции активации
Классификация По характеру обучения: • С учителем • Без учителя • С подкреплением По топологии: • Однослойные • Многослойные • Рекуррентные • Самоорганизующиеся карты По характеру настройки синапсов: • С фиксированными связями • С динамическими связями
Классификация. По характеру обучения
Табл. 1.9.1. Классификация. По характеру обучения
|
|||||||||||||||
|
Последнее изменение этой страницы: 2022-01-22; просмотров: 106; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 216.73.217.21 (0.006 с.) |