Реферат на тему Искусственный интеллект
-
Оформление работы
-
Список литературы по ГОСТу
-
Соответствие методическим рекомендациям
-
И еще 16 требований ГОСТа,которые мы проверили
Введи почту и скачай архив со всеми файлами
Ссылку для скачивания пришлем
на указанный адрес электронной почты
Содержание:
Введение 2
1. Общие сведения о системах искусственного интеллекта 3
2. Понятие искусственного интеллекта 8
3. Преимущества и недостатки искусственного интеллекта 13
Заключение 22
Библиографический список 23
Введение:
В современном мире прогресс производительности труда любого человека практически достигается только в тех случаях, когда часть интеллектуальной нагрузки берут на себя компьютеры.
Одним из способов достижения максимального прогресса в этой области является искусственный интеллект, когда компьютер возьмет на себя не только однотипные повторяющиеся операции, но и сможет учиться сам. Кроме того, создание полноценного искусственного интеллекта открывает перед человечеством новые горизонты.
Одним из направлений в области искусственного интеллекта являются интеллектуальные информационные системы. Интеллектуальные информационные системы это естественный результат развития обычных информационных систем. Они сосредоточили в себе наиболее наукоемкие технологии с высоким уровнем автоматизации не только процессов подготовки информации для принятия решений, но и самих процессов выработки вариантов решений, опирающихся на полученные информационной системой данные. 
Таким образом, вопрос относительно искусственного интеллекта и интеллектуальным информационных систем остается открытым и на сегодняшний день, а, следовательно, актуальность данной темы является очевидной.
Цель данной работы заключается в исследовании искусственного интеллекта.
На основе поставленной цели в работе решаются следующие задачи:
1. Рассмотреть общие сведения о системах искусственного интеллекта .
2. Изучить понятие искусственного интеллекта.
3. Рассмотреть преимущества и недостатки искусственного интеллекта. .
Заключение:
Искусственный интеллект увеличивает и расширяет возможности человеческого интеллекта.
В последнее время и в ближайшем будущем необходимость оказывать благотворное влияние искусственного интеллекта на общество мотивировала исследования во многих областях, таких как безопасность или контроль, экономика и право.
Создатели и исполнители искусственного интеллекта настаивают на том, что машинный интеллект полезен и создан для помощи человеческому роду.
В заключение данной работы можно отметить, что в связи со всей вышеперечисленной информацией я не поддерживаю ни сторону полной безопасности для человечества, ни сторону абсолютнейшей угрозы использования и развития искусственного интеллекта. Создание искусственного интеллекта, пожалуй, самое большое событие для человечества. При конструктивном использовании и развитии мы можем использовать искусственный интеллект для искоренения нищеты и голода среди людей.
Силу искусственного интеллекта, которая непреднамеренно вызывает разрушение и повреждение, нельзя игнорировать. Что поможет нам лучше контролировать это, так это исследование и углубленное изучение важности искусственного интеллекта.
Одно только исследование может контролировать потенциально вредные последствия искусственного интеллекта и помочь нам насладиться плодами этого нововведения.
Фрагмент текста работы:
1. Общие сведения о системах искусственного интеллекта 
Загадка того, как «функционирует» человеческий мозг, занимала многих философов и естествоиспытателей с древних времен. На сегодняшний день ученые постепенно приходят к ее решению, подступая к тому часу, когда человек сможет полностью осознать, как и при помощи чего мы действительно думаем. Именно на сегодняшний день развитие компьютерных технологий и последние достижения нейробиологии сделали реальным то, что ранее казалось недосягаемым. Стали появляться компьютеры, которые могут понимать речь, найти ориентацию в пространстве и также писать научные работы. Функционирование данного рода машин относительно базируется на принципах работы мозга [2].
Хорошо известно, что человеческий мозг содержит нейроны (во всяком случае, они отвечают за мыслительные процессы). Морфологически данные клетки схожи с корнями деревьев – дендриты и ствол-аксон. Дендриты суммируют электрические сигналы, которые поступают от иных нейронов, и в соответствии с этим нейрон «решает», создавать ли потенциал действия (т.е. нервный импульс). Потенциал действия – это волна токов ионов натрия и калия, которая быстро проходит через мембрану и распространяется без затухания по аксону к другим нейронам. Непосредственно данный параметр дает возможность нейронам передать сигнал на значительные расстояния без утраты информации. Например, потенциал действия, формируемый в коре головного мозга, может достичь нейронов в позвоночнике, а затем и в руке за считанные миллисекунды. На конце аксона находятся синапсы, из которых, пройдя потенциал действия, высвобождаются особые вещества — нейромедиаторы. Они передают сигнал следующему нейрону, и так далее, по цепочке [4].
Однако один-единственный нейрон отдельно от всех не может обеспечить сложное поведение, специфичное для животных, а тем более для самых умных из них — людей. Ученые подсчитали, что в человеческом мозге насчитывается приблизительно сто миллиардов нервных клеток, которые соединены в сложную сеть со ста триллионами синаптических контактов между ними [3]. 
К числу одних из основных вопросов исследования биологических нейронных сетей можно отнести то, что при соединении нейронов относительно простое поведение отдельной единицы трансформируется в сложное поведение сети в целом. Между тем полностью понять ограниченные возможности эксперимента трудно: в реальной нейронной сети практически невозможно измерить все сигналы от всех ста миллиардов нейронов и отследить каждый процесс, который в ней происходят. Именно здесь на помощь ученому приходят принципы компьютерного моделирования. Математическая модель всегда помогала исследователям ответить на такие сложные вопросы. А после появления компьютеров возможности в этой области непрерывно увеличиваются.
Одним из последних достижений в этой области является проект Blue Brain, возглавляемый Генри Маркром [1]. В рамках этой инициативы ученые пытаются воспроизвести поведение одной колонки коры головного мозга, состоящей из сотен тысяч клеток, которые моделируются с максимальной степенью детализации. Колонки в новой коре головного мозга являются ее важнейшим функциональным элементом, на уровне которого, по мнению многих ученых, происходят вычисления, являющиеся основой высших психических функций, в том числе и мышления. Именно поэтому детальное изучение этих структур чрезвычайно важно.
Первая модель нейрона была создана в 1907 году французским физиологом Льюисом Ляписиком – задолго до того, как был изучен механизм формирования потенциала действия нейрона [5]. Модель была очень проста: согласно ей, нейрон в виде конденсатора накапливает напряжение до определенного порогового значения, после чего генерирует потенциал действия. Стоит отметить, что концепция нейрона как порогового интегратора мало изменилась со времени публикации работы Льюиса Лаписика, но многие важные детали были уточнены.
Первое упоминание об искусственных разумных существах можно найти в греческой мифологии. Согласно легенде, Гефест по просьбе Зевса создал бронзового гиганта Талоса, который охранял Елену на острове Крит. В Средние века существовали легенды о гомункуле и Големе — созданных человеком разумных существах.
С конца XIX века искусственные живые существа стали неотъемлемой частью культуры, начиная с пьесы Мэри Шелли «Франкенштейн» и пьесы Карела Чапека «Rossum Universal Robots». Именно в этой пьесе Чапек впервые употребил слово «робот», придуманное его братом Йозефом (robota по-чешски означает «принудительный труд») [7].
До середины ХХ века разговоры об интеллектуальных машинах носили чисто теоретический характер, но в 1956 году развитие искусственного интеллекта приобрело статус научной дисциплины. Это было связано с появлением электронных вычислительных машин, а также с прорывом в нейробиологии. Наука о мозге помогла нам понять, что нервная система функционирует посредством обмена электрическими импульсами между нейронами, а компьютеры позволили описать эти процессы с помощью программ.
Вскоре стало ясно, что создание искусственного интеллекта требует хотя бы понимания смысла слов «искусственный» и «интеллект». Алан Тьюринг нашел изящный выход: вместо того чтобы пытаться сформулировать, что такое «интеллект», он предложил определить, есть ли он у машины или нет, таким способом, который был назван «тестом Тьюринга» [8].
Идея теста заключается в том, что экзаменатор общается в текстовом режиме с двумя испытуемыми, один из которых является машиной, а другой – человеком. Цель экзаменатора – определить, кто есть кто. Тест считается успешным, если машине удается обмануть эксперта. Несмотря на кажущуюся простоту, ни одна программа до сих пор не смогла его пройти.
Хотя пока еще не удалось создать настоящего мыслящего робота, различные современные подходы позволяют нам постоянно расширять круг задач, которые могут решать компьютеры, даже в тех областях, которые всегда считались доступными только человеку — например, работа с символами и написание научных статей.
Разработчики искусственных нейронных сетей были вдохновлены работой реальных нейронов в головном мозге. Только вместо реальных ячеек сети используют уравнения, моделирующие их работу.
Входные нейроны первыми получают информацию в нейронной сети. Именно они получают сигналы от внешнего раздражителя, которым может быть все что угодно: образы, отдельные звуки и даже человеческая речь. Но для того, чтобы передать полученную информацию, входные нейроны должны перевести стимульный сигнал на свой «язык». Это работа другого типа рецепторной клетки, которая преобразует информацию о раздражителе в нервные импульсы. Биологическим примером таких рецепторов являются палочки и колбочки в сетчатке. Такие рецепторы присутствуют и в искусственных нейронных сетях: при обработке изображений ими являются фотоэлектрические элементы, а звуком – микрофоны.
Завершающим этапом обработки информации в нейронной сети являются выходные нейроны, активность которых интерпретируется как результат: сигнал от рецепторов, преобразованный входными нейронами, поступает в сеть, затем переходит к следующим нейронам и преобразуется взаимодействиями между ними через синапсы. Например, если сеть занимается распознаванием букв алфавита, то после успешного обучения на выходе будут активны нейроны, соответствующие этим буквам [6].
Для того чтобы сеть правильно классифицировала входной сигнал, необходимо правильно выбрать связи между нейронами. В 1943 году нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт создал модель, получившую название персептрон (от латинского perceptio — восприятие) [9]. Она работает следующим образом: ранние обучающие связи между нейронами одинаковы, тогда сеть имеет разные буквы несколько раз, и если буквы классифицируются на выходе нейронов правильно, то связи, ведущие к правильной классификации, а если нет, то ослабевают [12]. Таким образом, представив большое количество стимулов, сеть учится распознавать их. В то же время, чем больше букв нужно выучить сети, тем больше должно быть число нейронов. В результате сеть может распознавать буквы, которые лишь отдаленно напоминают те, что используются в обучении. Более того, буквы могут быть повреждены или написаны другим шрифтом, но сеть все равно сможет их распознать.
На самом деле многие компьютерные программы используют такой подход: например, программа Fine Reader, которая распознает изображение и переводит его в текст, использует в своей работе нейронные сети [7]. Распознавание рукописного текста работает точно так же на смартфонах и планшетах.
Итак, человечество полным ходом работаем над созданием искусственного интеллекта – программ, обладающих, по крайней мере частично, свойствами человеческого интеллекта. До сих пор ученым лучше всего удавалось решать конкретные специализированные задачи, такие как распознавание образов, автоматизированное написание финансовых отчетов или описание результатов спортивных игр на основе статистических данных о ходе игры.
Однако создание так называемого «сильного» искусственного интеллекта, то есть полноценного искусственного сознания, все еще представляется труднодостижимой целью. Тем не менее, попытки создать его чрезвычайно полезны, так как они позволяют нам лучше понять, что такое человеческий разум. Сегодня основная работа направлена на создание алгоритмов, позволяющих компьютерам осуществлять логическое мышление, собирать, систематизировать и оперировать знаниями об окружающем мире, ставить цели и искать оптимальные пути их достижения, учиться, распознавать речь и многое другое. 
Содержание:
Введение 2
История становления искусственного интеллекта и его применение в XXI веке 3
Теоретическая база понятия «искусственный интеллект» 5
Преимущества и недостатки искусственного интеллекта 7
Существующие проблемы искусственного интеллекта 9
Проблемы развития искусственного интеллекта 10
Заключение 11
Список используемой литературы 12
Введение:
Эра информации все больше обостряет вопрос использования искусственного интеллекта — и не только на уровне научных лабораторий и промышленных предприятий. Сегодня его проникновение в повседневную жизнь — уже данность, которую человек даже не всегда осознает. Степень проникновения искусственного интеллекта уже такова, что ведущие специалисты высказывают мнения относительно упорядочения темпов его развития. В этой связи исследование вопросов, связанных с искусственным интеллектом приобретают особое значение, обуславливает актуальность выбранной темы и целесообразность проведения исследований для развития этого вопроса.
Анализ последних исследований. Указанном вопросу уделяется значительное внимание тех, кто сегодня формирует технологическую составляющую развития мира – Илон Маск, Стивен Хокинг, Марк Цукерберг, Джозеф Безос, не говоря уже о том, сколько специалистов задействовано сегодня в ведущих лабораториях и институтах для развития искусственного интеллекта как такового. Теоретической основой работы являются научные труды ученых, которые в этих исследованиях видят будущее для развития науки и промышленности. Среди них — Бостром Н., Ланье Д., Маркоф Д., Форд М. не обошли своим вниманием этот вопрос в своих научных исследованиях и отечественные ученые.
Целью данного реферата является изучение искусственного интеллекта.
Заключение:
Итак, компьютерные технологии проникли в жизнь общества во всех его плоскостях, помогая человечеству в развитии, однако, в то же время, неся ряд угроз. Ярким примером этого является разработка новой формы разума, а именно — искусственного интеллекта. Искусственный интеллект — способность автоматических систем формализовать и проявлять свойства, ассоциируемые с поведением человека. Разработка искусственного интеллекта связана с такими науками как психология, нейрофизиология, математика и информационные технологии.
В парадигме функционирования любой системы, построенной по принципу «максимум эффекта — минимум затрат» искусственный интеллект, действительно, способствует повышению ее эффективности. Важно понимать, что систему характеризует не ошибка, а реакция на нее. Сейчас искусственный интеллект не может предвидеть последствия своих ошибок, поскольку он лишен способности распознавать факторы, которые находятся вне автоматизированных алгоритмов. Задача сегодня — не оставить разработки искусственного интеллекта, а оптимизировать потенциальные риски от него. Ведущие специалисты в этой области должны сконцентрироваться на том, чтобы результаты функционирования искусственного интеллекта были экономически и социально значимыми, а не разрушительными. Какими бы темпами ни развивалась наука, выход пока один — повышать уровень возможностей и интеллекта самого человека. В выражении «предоставить искусственному интеллекту способности человека» ключевое — сам человек и блага, которые он создает. На наш взгляд, именно это сейчас главное в изучаемом вопросе.
Фрагмент текста работы:
История становления искусственного интеллекта и его применение в XXI веке
Как известно, искусственный интеллект является продуктом научной мысли представителей разных стран. Итак, углубление международного сотрудничества является существенным условием развития этой технологии .
Еще в 1930 году Джон Мейнорд Кейнс в своей научной работе «Экономические возможности для наших внуков», размышлял о новых технологиях и говорил, что «нас постепенно «поглощает» технологическая безработица, которое связано с тем, что мы изобретаем способы сокращения потребности в труде быстрее, чем можем найти применение высвобожденной рабочей силе».
Пройдет много лет и в начале 1980-х годов американский ученый Джарон Ланье придумает и популяризирует термин «виртуальная реальность», основав первую компанию по продаже продуктов виртуальной реальности «VPL Research». В 2014 году он инициировал научную дискуссию, связанную с искусственным интеллектом в контексте его преимуществ и рисков .
Эта тема получила свое продолжение, когда в том же году, основатель компаний «SpaceX» и «Tesla» Маск заявил о том, что искусственный интеллект опаснее ядерной войны и самая большая угроза, с которой может столкнуться человечество как цивилизация. Аргументирует свою позицию он тем, что искусственный интеллект способен даже начать войну, производя фейковые новости, подрабатывая учетные записи и создавая ложные пресс-релизы или просто манипулируя информацией.
Затем Маск утверждает, что искусственный интеллект способен взять под контроль оборонную промышленность, используя хакерские атаки и дезинформацию для развязывания войны. Поэтому государство должно жестко регулировать и сдерживать его развитие. «Искусственный интеллект способен на многое, и нам даже трудно это представить», — написал он в своем «Twitter», и продолжил: «В конце концов, машины победят». Маск стал инвестировать в компании, которые занимаются изучением искусственного интеллекта, чтобы быть в курсе того, что происходит.
Тогда же, известный британский ученый и популяризатор науки, профессор Стивен Хокинг, отвечая на вопрос о новой технологии, которой он пользуется для общения с внешним миром, предостерег, что появление полноценного искусственного интеллекта может стать концом человеческой расы. Он утверждал, что скорость перестройки искусственного интеллекта гораздо быстрее аналогичной скорости людей, ограниченных медленной биологической эволюцией, и со временем людям будет все сложнее конкурировать с искусственным интеллектом.
Маску и Хокингу оппонирует профессор права Вашингтонского университета, который изучает этические аспекты робототехники и компьютерных систем, Райан Кало. Он считает, что нет причин беспокоиться об угрозе, которую могут создать «умные машины». В основе его выводов — имеющиеся исследования, в которых нигде не говорится о возможности создания искусственного разума, даже на уровне примитивных млекопитающих, не говоря уже о человеческом разуме. Поэтому нет причин считать, что он внезапно беспокоиться захватом мира, если только это не будет изначально в него запрограммировано. Дискуссию об опасности искусственного интеллекта, профессор предлагает перевести на изучение того, как предмет споров может служить на благо общества .
Содержание:
Введение 3
1. Искусственный интеллект и знания приобретенные цивилизацией 4
2. Потенциальная опасность искусственного интеллекта 6
3. Пути решения негативных последствий использования исскуственного ителекта 12
Заключение 14
Список использованной литературы 15
Введение:
Достижения в теории вычислений, формальной логике, появление компьютерной техники в середине XX в. стимулировали исследование возможности математического создания умственной деятельности, создания искусственного интеллекта. Учитывая традицию западной философской мысли, которая развивалась под влиянием платоновского учения, работы были ориентированы в основном на воспроизведение умственной деятельности путем манипулирования символьными выражениями в соответствии с правилами, учитывают их структуру. В предлагаемой статье рассмотрены предпосылки зарождения научного направления по проблеме искусственного интеллекта, современные возможности создания штучноинтелектуальных технологий и вероятные последствия появления в будущем мозгоподобных систем.
Искусственный интеллект и возможные последствия его выхода из-под контроля человека сегодня является одной из самых актуальных тем современной философии и других наук. В связи с заявлением физика-теоретика, космолога Стивена Хокинга об опасности создания искусственного интеллекта для человечества, дискуссии по этой проблеме активизировались в последнее время. Некоторые ученые обеспокоены тем, что в результате развития технологий возникнут новые риски, которые поставят под угрозу существование человеческого вида в целом. Среди таких опасностей выделяют искусственный интеллект, биотехнологии и нанотехнологии.
Заключение:
Итак, современный этап развития социогуманитарных технологий, а в частности, систем с искусственным интеллектом побуждает человека выполнять такие социально-технические проекты для реализации которых свойств биологического мозга человека уже не хватает. Именно поэтому, на сегодняшний день стремительно развивается практика внедрения таких мегапроектов по изучению мозга человека как Human Connectome, BRAIN Initiative – целью является составление подробной карты мозга человека; Human Brain Project – моделирование мозга человека, загрузка мозга человека в компьютер, нейроинженерийная симуляция человеческого мозга и многие другие. Не смотря на то, что стратегия полной реализации намеченных проектов еще очень далека до финала они уже сегодня играют важную роль в решении социальных проблем в сфере медицины, в промышленности, сельском хозяйстве, в образовании и учебе, в военном деле и тому подобное. Итогом исследований по вопросам «искусственного интеллекта» является стремление понять работу мозга человека, раскрыть секреты человеческого сознания и проблему создания машин, которые обладают определенным уровнем человеческого интеллекта.
В настоящее время разработаются различные модели искусственного интеллекта в почти всех областях знаний, но до сих пор не создан компьютер, который будет способен обрабатывать информацию в любой новой области.
Проблема создания искусственного интеллекта остается до конца не решенной. Крупнейшие открытия в сфере искусственного интеллекта нас ожидают после окончания расшифровки процесса работы мозга и составления подробной карты человеческого мозга. Следствием этого станет полномасштабная макроэволюция, предусматривает переформатирование «человека естественного» и замена его на «человека техногенного».
Фрагмент текста работы:
1. Искусственный интеллект и знания приобретенные цивилизацией
Прорывом в создании интеллектуальных систем по классической синтаксической концепцией был универсальный решебникзадач (General Problem Solver) Аллена Ньюэлла, Клиффа Шоу, Герберта Саймона [6],основанный на эвристическом поиске. Идея программы возникла во время наблюдения за студентами во время решения логических задач. А. Ньюэлл и Г. Саймон заметили, что те часто применяли «прямолинейные» приемы, например, заменяли долгое выражение короче. Ньюэлл, Шоу, Саймон воспроизводили умственную деятельность в контексте установившихся традиций, ориентируясь на манипулирование набором символов, преобразованных согласно четко установленных правил. Как и фразы обычного языка, выражения классических систем искусственного интеллекта, к которым относится универсальный решатель задач, сложные, образованные путем систематизации простых символов. Из-за ограниченного количества символов новые смысловые выражения компонуются из имеющихся и балансируют между синтаксической структурой и семантикой. Символы группируются в известные сроки, что делает символьное представление относительно простым и понятным. То есть открытость и понятность символьных систем искусственного интеллекта делает их пригодными для человеко-машинного общения.
В 1976 г. Аллен Ньюэлл и Герберт Саймон сформулировали гипотезу о физической символьной системе (гипотеза Ньюэлла–Саймона): необходимые и достаточные средства для реализации базовых интеллектуальных действий в широком смысле имеет физическая символьная система. То есть без символьных вычислений невозможно выполнять осмысленные действия. Способности проводить символьные расчеты вполне достаточно, чтобы реализовать интеллектуальные действия. А поскольку компьютер имеет такую способность, на его основе можно создать искусственный интеллект. Первые результаты универсального развития задач внушали уверенность, что наконец мечта философов нашла для своего воплощения технические средства и программную реализацию набора правил, способных перевести рассуждения в расчет. А. Ньюэлл и Г. Саймон даже поспешили провозгласить, что «интуицию, инсайт и обучение нельзя больше считать исключительно прерогативой человека: ими владеет любой мощный компьютер, запрограммированный соответствующим образом» .
Г. Саймон в 1965 г. прогнозировал, что в течение ближайших 20 лет машины будут выполнять все действия, на которые способен. Эдвард Фейгенбаум писал: «В эвристических программах решения проблем предусмотрено, что поиск решения в пространстве задачи направляют и контролируют эвристические правила. Представление, что очерчивает пространство задачи, определяется отношением исследователя к этой проблеме и его точкой зрения, и оно же предопределяет вид решения. Выбрав для задачи удачный способ представления, можно существенно повысить эффективность процессов поиска решения. Выбор способа представления задачи — дело иследователя, что разрабатывает программу. Это — творческий акт». Его называют нахождением глубинной структуры задачи или инсайтом. Без вмешательства человека на этапе «творческих актов» — постановки задачи, написания алгоритма, установление целей — подобные системы обойтись не могут. В такие программы надо заложить множество альтернатив. На основе фиксированных правил обработки определенного перечня фактов программа выбирает самую адекватную. Системы искусственного интеллекта, основанные на классической синтаксической концепции, осуществляют расчеты учитывая установленные цели и ограничения, однако не реализуют интеллект в широком смысле (творческое мышление), а задания выполняют в рамках выбранной альтернативы.
