Применение элементов искусственного интеллекта в решении прикладных задач

Оглавление

Вадим Николаевич Шмаль. Применение элементов искусственного интеллекта в решении прикладных задач

Введение

Что такое ИИ?

Эволюция ИИ

Концепция ИИ

Приложения и возможности ИИ

Моделирования интеллекта

Представление знаний

Логико-лингвистическое моделирование

Семантическая неоднородность

Обнаружение данных

Вероятностные методы неопределенных рассуждений

Классификаторы и статистические методы обучения

Фреймворки для оценки модели

Искусственные нейронные сети

Глубокое обучение

Сверхразум

Искусственный общий интеллект

Искусственный интеллект

Философия искусственного интеллекта

Конечные наборы образцов

Этика ИИ

Литература

Отрывок из книги

Различные подобласти исследований ИИ сосредоточены вокруг конкретных целей и использования определенных инструментов. Традиционные цели исследований ИИ включают рассуждение, представление знаний, планирование, обучение, обработку естественного языка, восприятие. Общий интеллект (способность решать произвольные задачи) является одной из долгосрочных целей в этой области. Для решения этих проблем исследователи ИИ адаптировали и интегрировали широкий спектр методов решения проблем, включая поиск и математическую оптимизацию, формальную логику, искусственные нейронные сети и методы, основанные на статистике, вероятности и экономике. ИИ также опирается на информатику, психологию, лингвистику, философию и многие другие области. Не существует единой системы ИИ, которая решает все задачи или решает их эффективно.

Ключевым преимуществом ИИ является его способность решать проблемы в реальном мире. Но, есть также много потенциальных проблем. Важной задачей в области ИИ является определение того, какие из возможных проблем с наибольшей вероятностью могут быть решены с помощью ИИ, а какие требуют различных методов. Некоторыми из основных областей, которые способствуют решению сложных проблем ИИ, являются теория, инженерия и математика. Хотя большинство исследователей ИИ считают, что ИИ сыграет важную роль в будущем экономическом и технологическом развитии, есть много скептиков. Их скептицизм включает в себя опасения по поводу возможного неправильного использования ИИ, опасения по поводу его негативного воздействия и неуверенность в способности ИИ решать настоящие проблемы. Однако этот спор не единственный в этой области. Многие исследователи ИИ считают, что невозможно предсказать, какие из задач будут решаться ИИ в будущем. Причины этого заключаются в том, что, хотя в реальном мире необходимо решить множество важных проблем, не существует единого механизма или технологии, решающих их все.

.....

Есть два подхода, которые можно использовать для определения качества системы ИИ. Один подход – это общий подход, и он не обязательно делает систему ИИ отличным решением. Второй подход называется конкретным подходом и направлен на то, чтобы сделать систему ИИ отличным решением. В общем подходе цель состоит в том, чтобы иметь системы ИИ, которые могут работать с ограниченными задачами. Конкретный подход предназначен для решения одной конкретной проблемы.

Каждый подход имеет свои сильные и слабые стороны. Например, конкретный подход лучше подходит для принятия решений на основе конкретных требований. Например, лучше выполнять конкретную задачу. Общий подход обычно очень эффективен для принятия решений, но не всегда эффективен для решения конкретной проблемы. Например, общий подход может быть эффективным для улучшения существующей модели.

.....