- Искуственный интелект

Презентация "Искуственный интелект" по математике – проект, доклад

Слайд 1
Слайд 2
Слайд 3
Слайд 4
Слайд 5
Слайд 6
Слайд 7
Слайд 8
Слайд 9
Слайд 10
Слайд 11
Слайд 12
Слайд 13
Слайд 14
Слайд 15
Слайд 16
Слайд 17
Слайд 18
Слайд 19
Слайд 20
Слайд 21
Слайд 22
Слайд 23
Слайд 24
Слайд 25
Слайд 26
Слайд 27
Слайд 28

Презентацию на тему "Искуственный интелект" можно скачать абсолютно бесплатно на нашем сайте. Предмет проекта: Математика. Красочные слайды и иллюстрации помогут вам заинтересовать своих одноклассников или аудиторию. Для просмотра содержимого воспользуйтесь плеером, или если вы хотите скачать доклад - нажмите на соответствующий текст под плеером. Презентация содержит 28 слайд(ов).

Слайды презентации

Тема I. Введение в основы искусственного интеллекта. Лекция 1. История развития ИИ. Современные представления о структуре головного мозга человека
Слайд 1

Тема I. Введение в основы искусственного интеллекта

Лекция 1. История развития ИИ. Современные представления о структуре головного мозга человека

План: 1.1. Эволюция развития «интеллекта» ЭВМ 1.2.Область применения искусственного интеллекта (ИИ) 1.3.Современные представления о структуре головного мозга человека и процессе мышления 1.4.Аналогия с организацией «интеллекта» в ЭВМ
Слайд 2

План: 1.1. Эволюция развития «интеллекта» ЭВМ 1.2.Область применения искусственного интеллекта (ИИ) 1.3.Современные представления о структуре головного мозга человека и процессе мышления 1.4.Аналогия с организацией «интеллекта» в ЭВМ

I этап: 50-60-е гг. машины последовательного действия, вычислительный интеллект. II этап: 60-70-е гг. поиск и сортировка информации. III этап: 70-80-е гг. интеллектуальные задачи, лабиринтная гипотеза мышления, эвристическое программирование Разработаны: - механизмы логического вывода и программы ав
Слайд 3

I этап: 50-60-е гг. машины последовательного действия, вычислительный интеллект

II этап: 60-70-е гг. поиск и сортировка информации

III этап: 70-80-е гг. интеллектуальные задачи, лабиринтная гипотеза мышления, эвристическое программирование Разработаны: - механизмы логического вывода и программы автоматического доказательства теорем в логике, арифметике, планиметрии; - методы и алгоритмы, ускоряющие процесс логического вывода; - теория построения пространства состояний; - методы поиска решений в пространстве состояний (лабиринтная гипотеза); - универсальные эвристики разбиения задач на подзадачи и сокращения пространства поиска решений.

1.1. Эволюцию развития интеллекта ЭВМ

Этапы развития ИИ:

IV этап: 80-90-е гг. знания, экспериментальные знания, системы-консультанты (экспертные системы) Разработаны ЭС: DENDRAL - ЭС для распознавания структуры сложных органических молекул по результатам их спектрального анализа (считается первой в мире экспертной системой). MOLGEN - ЭС для выработке гипо
Слайд 4

IV этап: 80-90-е гг. знания, экспериментальные знания, системы-консультанты (экспертные системы) Разработаны ЭС: DENDRAL - ЭС для распознавания структуры сложных органических молекул по результатам их спектрального анализа (считается первой в мире экспертной системой). MOLGEN - ЭС для выработке гипотез о структуре ДНК на основе экспериментов с ферментами. MYCIN - ЭС диагностики инфекционных заболеваний кровеносной системы. MACSYMA - ЭС для символьных преобразований алгебраических выражений. PROSPECTOR - ЭС для консультаций при поиске залежей полезных ископаемых.

V этап: 1990-2000-е гг. защита от несанкционированного доступа, информационная безопасность ресурсов, защита от нападения, смысловой анализ и поиск информации в сетях и т.п. (мультиагентные системы, метаинтеллект)

Основные направления исследований. Моделирование работы мозга. Моделирование нейронных сетей мозга. Воспроизведение алгоритмов мышления. - сети из формальных нейронов У.Мак-Каллоха и его последователей; персептрон для распознавания образов Ф.Розенблата. -GPS (General Problem Solver) (общий решатель
Слайд 5

Основные направления исследований

Моделирование работы мозга

Моделирование нейронных сетей мозга

Воспроизведение алгоритмов мышления

- сети из формальных нейронов У.Мак-Каллоха и его последователей; персептрон для распознавания образов Ф.Розенблата

-GPS (General Problem Solver) (общий решатель проблем) А.Ньюэл и Г.Саймон

Кризис 70-х гг. по указанным направлениям. Формальные методы решения сложных, «интеллектуальных» задач (доказательство теорем, игры и т.п.) Дж. Робинсон и его метод резолюций, основанный на логике предикатов первого порядка (доказательство теорем) (программа STRIPS, решающая задачи планирования дейс
Слайд 6

Кризис 70-х гг. по указанным направлениям

Формальные методы решения сложных, «интеллектуальных» задач (доказательство теорем, игры и т.п.) Дж. Робинсон и его метод резолюций, основанный на логике предикатов первого порядка (доказательство теорем) (программа STRIPS, решающая задачи планирования действий робота, Стенфордский исследовательский институт) теория поиска решений на базе математической логики, оформленная в работах Н. Нильсона

Недостатки формальных методов: громоздкость программ низкая эффективность методов для решения широкого круга задач. Кризис 70-х гг. Появление новых методов автоматизации программирования и создание специальных проблемно-ориентированных языков
Слайд 7

Недостатки формальных методов:

громоздкость программ низкая эффективность методов для решения широкого круга задач

Кризис 70-х гг.

Появление новых методов автоматизации программирования и создание специальных проблемно-ориентированных языков

Так, Т. Виноград разработал систему диалогового управления роботом с помощью естественного языка. Таким образом, исследования начинают вести в области: понимания естественного языка понимания знаний представления знаний грамматического анализа распознавания зрительных образов. Резкое сокращение инве
Слайд 8

Так, Т. Виноград разработал систему диалогового управления роботом с помощью естественного языка

Таким образом, исследования начинают вести в области: понимания естественного языка понимания знаний представления знаний грамматического анализа распознавания зрительных образов

Резкое сокращение инвестиций в ИИ

Исследования и разработки в области имитации речевого поведения человека

ЭС на Lisp, нейросети. Становление ИИ как научного направления
Слайд 9

ЭС на Lisp, нейросети

Становление ИИ как научного направления

Кризис 1970‑1980-х гг. - инвесторы разочаровались в искусственном разуме после провала попытки создания системы распознавания речи Например: фраза «Дух полон желаний, но плоть слаба» после перевода: «Водка хороша, но мясо испорчено». Кризис 90-х гг. – фиаско потерпела идея компьютера пятого поколени
Слайд 10

Кризис 1970‑1980-х гг. - инвесторы разочаровались в искусственном разуме после провала попытки создания системы распознавания речи Например: фраза «Дух полон желаний, но плоть слаба» после перевода: «Водка хороша, но мясо испорчено»

Кризис 90-х гг. – фиаско потерпела идея компьютера пятого поколения — их место заняли дешевые и массовые ПК

Однако, теракты 11 сентября 2001 года вновь всколыхнули интерес к исследованиям в области ИИ, в первую очередь — для создания эффективных систем безопасности

Современные разработки: поисковые системы на основе семантического анализа, а не по ключевым словам; автоответчики с интеллектом телекоммуникационных компаний; предложение туристических туров; дроиды-воины (например, беспилотные самолеты и танки); команда мобильных роботов Centibots (коллективный ра
Слайд 11

Современные разработки: поисковые системы на основе семантического анализа, а не по ключевым словам; автоответчики с интеллектом телекоммуникационных компаний; предложение туристических туров; дроиды-воины (например, беспилотные самолеты и танки); команда мобильных роботов Centibots (коллективный разум). Группа роботов способна изучить неизвестное им закрытое помещение, составить точную его карту и выполнить в нем какую‑нибудь целевую задачу; дроиды-домохозяйки, роботы-санитары и др. (в мире около 75 тыс. «сервисных роботов» — они выполняют такие задачи, как дойка коров, обработка токсичных отходов, доставка медикаментов в больницах и помощь хирургам при проведении операций); решение задач в области внешнего вида сервисных роботов и имитации 5 базовых эмоций у человека: страха, радости, гнева, отчаяния, удивления.

1.2. Область применения искусственного интеллекта

Взаимодействие ИИ с другими научными сферами. ИИ. Информатика и кибернетика. Психология и лингвистика. Логика и математика. Когнитивные науки. Биология и медицина. Комбинаторные задачи. Технологии создания ПО. Знания Работа мозга, НС. Формализмы представления знаний, методы дискретной математики, те
Слайд 12

Взаимодействие ИИ с другими научными сферами

ИИ

Информатика и кибернетика

Психология и лингвистика

Логика и математика

Когнитивные науки

Биология и медицина

Комбинаторные задачи

Технологии создания ПО

Знания Работа мозга, НС

Формализмы представления знаний, методы дискретной математики, теории игр, теории операций

Доказательство теорем, решение задач геометрии, интегрального исчисления

Модели ценностных оценок принятия субъективных решений

Философия подняла такие вопросы как: Могут ли использоваться формальные правила для вывода правильных заключений? Как такой идеальный объект, как мысль, рождается в таком физическом объекте, как мозг? Каково происхождение знаний? Каким образом знания ведут к действиям? Математика: Каковы формальные
Слайд 13

Философия подняла такие вопросы как: Могут ли использоваться формальные правила для вывода правильных заключений? Как такой идеальный объект, как мысль, рождается в таком физическом объекте, как мозг? Каково происхождение знаний? Каким образом знания ведут к действиям? Математика: Каковы формальные правила формирования правильных заключений? Как определить пределы вычислимости? Как проводить рассуждения с использованием недостоверной информации? Экономика: Как следует организовать принятие решений для максимизации вознаграждения? Как действовать в таких условиях, когда другие могут препятствовать осуществлению намеченных действий? Как действовать в таких условиях, когда вознаграждение может быть предоставлено лишь в отдаленном будущем?

Неврология: Как происходит обработка информации в мозгу? Психология: Как думают и действуют животные и люди? Вычислительная техника: Каким образом можно создать эффективный компьютер? Теория управления и кибернетика: Каким образом артефакты могут работать под своим собственным управлением? Лингвисти
Слайд 14

Неврология: Как происходит обработка информации в мозгу? Психология: Как думают и действуют животные и люди? Вычислительная техника: Каким образом можно создать эффективный компьютер? Теория управления и кибернетика: Каким образом артефакты могут работать под своим собственным управлением? Лингвистика: Каким образом язык связан с мышлением?

Общее определение искусственного интеллекта. Таблица 1 Некоторые определения искусственного интеллекта, распределенные по четырем категориям
Слайд 15

Общее определение искусственного интеллекта

Таблица 1 Некоторые определения искусственного интеллекта, распределенные по четырем категориям

Тест А. Тьюринга. В случае неполного теста компьютер должен обладать следующими возможностями: средства обработки текстов на естественных языках средства представления знаний для записи в память познанного или прочитанного средства автоматического формирования логических выводов средства машинного о
Слайд 16

Тест А. Тьюринга

В случае неполного теста компьютер должен обладать следующими возможностями: средства обработки текстов на естественных языках средства представления знаний для записи в память познанного или прочитанного средства автоматического формирования логических выводов средства машинного обучения, которые позволяют приспосабливаться к новым обстоятельствам, а также обнаруживать и экстраполировать признаки стандартных ситуаций Для прохождения полного теста Тьюринга в компьютере должно быть предусмотрено: машинное зрение для восприятия объектов средства робототехники для манипулирования объектами и перемещения в пространстве)

Подход, основанный на когнитивном моделировании (как мыслить по-человечески). Как же мыслит сам человек? интроспекция (попытка проследить за ходом собственных мыслей). психологические эксперименты. Если входные и выходные данные программы, распределение выполняемых действий во времени точно соответс
Слайд 17

Подход, основанный на когнитивном моделировании (как мыслить по-человечески)

Как же мыслит сам человек?

интроспекция (попытка проследить за ходом собственных мыслей)

психологические эксперименты

Если входные и выходные данные программы, распределение выполняемых действий во времени точно соответствуют поведению человека, то некоторые механизмы данной программы могут также действовать в человеческом мозгу

Подход, основанный на законах мышления (как мыслить рационально). Категорический силлогизм Аристотеля: если даны правильные предпосылки, то можно прийти к правильным заключениям. В XIX столетии ученые, работавшие в области логики, создали точную систему логических обозначений для утверждений о предм
Слайд 18

Подход, основанный на законах мышления (как мыслить рационально)

Категорический силлогизм Аристотеля: если даны правильные предпосылки, то можно прийти к правильным заключениям

В XIX столетии ученые, работавшие в области логики, создали точную систему логических обозначений для утверждений о предметах любого рода и об отношениях между ними

Недостатки: - неформальные знания сложно выражать в формальных терминах - решение проблемы «в принципе» не означает ее решение на практике - обязательное управление этапами рассуждения, чтобы не исчерпать вычислительные ресурсы

Подход, основанный на использовании рационального агента. Агентом считается все, что действует (от лат. agere — действовать). Предполагается, что компьютерные агенты обладают некоторыми специфическими атрибутами: способность функционировать под автономным управлением, воспринимать свою среду, сущест
Слайд 19

Подход, основанный на использовании рационального агента

Агентом считается все, что действует (от лат. agere — действовать). Предполагается, что компьютерные агенты обладают некоторыми специфическими атрибутами: способность функционировать под автономным управлением, воспринимать свою среду, существовать в течение продолжительного периода времени, адаптироваться к изменениям обладать способностью взять на себя достижение целей, поставленных другими. Рациональным агентом называется агент, который действует таким образом, чтобы можно было достичь наилучшего результата или, в условиях неопределенности, наилучшего ожидаемого результата.

1.3. Современные представления о структуре головного мозга
Слайд 20

1.3. Современные представления о структуре головного мозга

Строение нейрона
Слайд 21

Строение нейрона

Внешнее изменение потенциала мембраны. Изменение проницаемости мембраны. Распространение по аксону волны кратковременной деполяризации. Электрический импульс со скоростью ≈ 100 м/с достигает синапсов. Под воздействием импульса выделение в синапсах нейромедиаторов. Преодоление синоптической щели. Изм
Слайд 22

Внешнее изменение потенциала мембраны

Изменение проницаемости мембраны

Распространение по аксону волны кратковременной деполяризации

Электрический импульс со скоростью ≈ 100 м/с достигает синапсов

Под воздействием импульса выделение в синапсах нейромедиаторов

Преодоление синоптической щели

Изменение потенциала мембраны нейрона-преемника

Процесс возбуждения нейрона

Воздействие возбуждающее ингибирующее. Дальнейшее распространение волны деполяризации в нейроне-преемнике. Препятствие генерации волны деполяризации в нейроне-преемнике
Слайд 23

Воздействие возбуждающее ингибирующее

Дальнейшее распространение волны деполяризации в нейроне-преемнике

Препятствие генерации волны деполяризации в нейроне-преемнике

Отделы головного мозга. Рептильный комплекс отвечает за ориентацию в пространстве (несколько сот миллионов лет назад) Лимбическая система отвечает наличие эмоций (около 150 миллионов лет назад) Новая кора отвечает за способность говорить и логически мыслить (несколько десятков тысяч лет назад)
Слайд 24

Отделы головного мозга

Рептильный комплекс отвечает за ориентацию в пространстве (несколько сот миллионов лет назад) Лимбическая система отвечает наличие эмоций (около 150 миллионов лет назад) Новая кора отвечает за способность говорить и логически мыслить (несколько десятков тысяч лет назад)

Восприятие. Типы нейронных структур. Сенсорные: осязание обоняние вкус слух зрение. Внутренние вестибулярный аппарат, отвечающий за чувство равновесия. Эффекторные Организация управления внутренними органами, стенками сосудов и пр.
Слайд 25

Восприятие

Типы нейронных структур

Сенсорные: осязание обоняние вкус слух зрение

Внутренние вестибулярный аппарат, отвечающий за чувство равновесия

Эффекторные Организация управления внутренними органами, стенками сосудов и пр.

Память человека. Содержательно-адресная Поиск информации осуществляется не по адресу (как у ЭВМ), а по содержанию или по его представительной части. Например, восстановление куплета песни по нескольким нотам. Ассоциативная Способность мозга восстанавливать информацию не по исходным данным, а по допо
Слайд 26

Память человека

Содержательно-адресная Поиск информации осуществляется не по адресу (как у ЭВМ), а по содержанию или по его представительной части. Например, восстановление куплета песни по нескольким нотам

Ассоциативная Способность мозга восстанавливать информацию не по исходным данным, а по дополнительной информации (ключу). Например, восстановление куплета песни по жестам

Распределенная В запоминании информации участвует множество нейронов. Так, например, нет отдельного нейрона, отвечающего за хранение образа бабушки

Головной мозг Правое полушарие Левое полушарие. Ответственно за наше восприятие пространства, за смысл слов, интуицию, воображение, образное мышление Осуществляется параллельный способ обработки информации. Ответственно логическое мышление Осуществляется последовательная обработка информации. 1.3. А
Слайд 27

Головной мозг Правое полушарие Левое полушарие

Ответственно за наше восприятие пространства, за смысл слов, интуицию, воображение, образное мышление Осуществляется параллельный способ обработки информации

Ответственно логическое мышление Осуществляется последовательная обработка информации

1.3. Аналогия с организацией «интеллекта» в ЭВМ

Спасибо за внимание!
Слайд 28

Спасибо за внимание!

Список похожих презентаций

Занимательная математика

Занимательная математика

РАЗМИНКА Миша тратит на дорогу в школу 5 минут. Сколько минут он потратит на эту дорогу вдвоём с мамой? Какие сто букв могут остановить движение транспорта? ...
Занимательная математика

Занимательная математика

Подводная арифметика. Детёныш голубого кита выпивает за день 600 л молока. Сколько молока выпьет такой малыш за месяц (30 дней)? Ответ: 18 000 л. ...
Занимательная математика

Занимательная математика

Интеллектуальная игра. Играем. Во сколько раз должны некие объекты превосходить остальные, чтобы по праву называться гигантскими? В миллиард раз (гига). ...
Занимательная математика

Занимательная математика

Проблема проекта:. многим ученикам не интересно заниматься математикой. Они считают её сухой и незанимательной наукой, поэтому у них плохие отметки ...
Конкурс "Ох, уж эта математика"

Конкурс "Ох, уж эта математика"

Зал красочно оформлен: на стенах математические газеты. Рисунки, кроссворды, высказывания ученых. Их портреты. В жюри трое родителей. Ведущая Счетный ...
математика прекрасная наука

математика прекрасная наука

let's see what they say about mathematics its great fans and creators. Again and again repeat the saying of Pythagoras: There is no doubt that the ...
береза глазами математика

береза глазами математика

Цель. Целью данного исследования является выявление в повседневной жизни различных законов, которым нас обучают еще в школе. И как же все можно связать ...
Занимательная математика для детей (устный счёт + учимся писать цифры)

Занимательная математика для детей (устный счёт + учимся писать цифры)

По дороге мальчик и девочка шли, Оба по два рубля нашли. За ними ещё трое идут. Сколько они денег найдут? Повезло опять Егорке, У реки сидит не зря. ...
«Устный счёт» математика

«Устный счёт» математика

1- 0,4 3 +2,4 3,2 – 2 3,2- 0,2 12,3 + 3,4 2,04 + 3,6 12 – 1,5 6,2- 2,6 ( 12,4 + 3,67)- 2,67 ( 45,06 + 23,5) – 40 ,06. 0,6 5,4 1,2 3 15,7 5,64 10,5 ...
Арифметические действия над числами или зачем туристу математика?

Арифметические действия над числами или зачем туристу математика?

27 сентября – день туриста. 34 х 2 = 90 : 30 = 9 + 45 = 11 х 3 = 80 – 19 = 55 : 5 = И У Р Т С 68 3 54 33 61 11. Что лежит в рюкзаке туриста? спички ...
«Углы» математика

«Углы» математика

Цель урока:. познакомить учащихся с геометрической фигурой углом, с видами углов (прямой, тупой, острый), сформировать представления о существенных ...
«Своя игра» математика

«Своя игра» математика

Математическая игра-викторина «Своя игра». Конец игры Литература. Задачи – шутки 50. Вопрос: Один господин написал о себе: «Пальцев у меня двадцать ...
«Своя игра» математика

«Своя игра» математика

Условия игры:. Участники сами выбирают темы и вопросы. Вопрос выбирает правильно ответившая команда. 210 – 250 баллов – отметка «5». 110 -200 баллов ...
Занимательная математика

Занимательная математика

Профессор ложится спать в 8 часов вечера и заводит будильник на 9 часов утра. Сколько часов будет спать профессор? Профессор. Рядом с берегом со спущенной ...
Веселая математика

Веселая математика

1. Разминка «Веселый урок». 2. Конкурс художников. Нарисуйте фигуры, не отрывая карандаша от бумаги и не проводя дважды по одной и той же линии. 3. ...
Занимательная математика в младших классах

Занимательная математика в младших классах

Круглый, румяный. В печке печён, На окошке стужён. Кто я? Колобок. Проверка 5, 8, 4, 6, 7, 0, 1, 2 Молодцы! Задача. Семь снегирей на ветке сидели. ...
Веселая математика

Веселая математика

СОДЕРЖАНИЕ Загадки Задачи Ребусы 1 3 4 5 6 7 8 9 10 11 13 14 15. Шёл Кондрат в Ленинград, а навстречу ему пять ребят. Сколько ребят шли в Ленинград? ...
Зачем нужна математика

Зачем нужна математика

Не хочу я математику учить. Складывать умею, умножать, делить. Сдачу в магазине сосчитаю, Хватит знаний этих, точно знаю. Мне задачи больше не нужны. ...
Весёлая математика

Весёлая математика

Можете ли вы представить сухую, строгую математику занимательной и увлекательной? С трудом? При создании проекта мы поставили перед собой 3 цели: ...
Космос и математика

Космос и математика

. Открытие космической эры. Открытие космической эры и начало освоения космического пространства - самое выдающееся достижение человечества XX в. ...

Советы как сделать хороший доклад презентации или проекта

  1. Постарайтесь вовлечь аудиторию в рассказ, настройте взаимодействие с аудиторией с помощью наводящих вопросов, игровой части, не бойтесь пошутить и искренне улыбнуться (где это уместно).
  2. Старайтесь объяснять слайд своими словами, добавлять дополнительные интересные факты, не нужно просто читать информацию со слайдов, ее аудитория может прочитать и сама.
  3. Не нужно перегружать слайды Вашего проекта текстовыми блоками, больше иллюстраций и минимум текста позволят лучше донести информацию и привлечь внимание. На слайде должна быть только ключевая информация, остальное лучше рассказать слушателям устно.
  4. Текст должен быть хорошо читаемым, иначе аудитория не сможет увидеть подаваемую информацию, будет сильно отвлекаться от рассказа, пытаясь хоть что-то разобрать, или вовсе утратит весь интерес. Для этого нужно правильно подобрать шрифт, учитывая, где и как будет происходить трансляция презентации, а также правильно подобрать сочетание фона и текста.
  5. Важно провести репетицию Вашего доклада, продумать, как Вы поздороваетесь с аудиторией, что скажете первым, как закончите презентацию. Все приходит с опытом.
  6. Правильно подберите наряд, т.к. одежда докладчика также играет большую роль в восприятии его выступления.
  7. Старайтесь говорить уверенно, плавно и связно.
  8. Старайтесь получить удовольствие от выступления, тогда Вы сможете быть более непринужденным и будете меньше волноваться.

Информация о презентации

Ваша оценка: Оцените презентацию по шкале от 1 до 5 баллов
Дата добавления:5 июня 2019
Категория:Математика
Содержит:28 слайд(ов)
Поделись с друзьями:
Скачать презентацию
Смотреть советы по подготовке презентации