Научная статья на тему 'Искусственный интеллект на основе нейронных сетей'

Искусственный интеллект на основе нейронных сетей Текст научной статьи по специальности «Прочие социальные науки»

CC BY
5424
687
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Журнал
Academy
Ключевые слова
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ (ИИ) / НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Аннотация научной статьи по прочим социальным наукам, автор научной работы — Васильев Аян Петрович, Абрамов Алексей Хамитович

Статья посвящена искусственному интеллекту на основе нейронных сетей. История основания, философское осмысление, использование ИИ в современном обществе вносят новые формы в совершенствование интеллектуальных систем в сфере информационных технологий, в науке, образовании, культуре. Высказывается положение дел в организации искусственного интеллекта в современных условиях тенденций и направлениях в России и за границей.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Искусственный интеллект на основе нейронных сетей»

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Васильев А.П.1, Абрамов А.Х.2

'Васильев Аян Петрович — студент, специальность: информационная безопасность автоматизированных систем, квалификация: техник по защите информации;

2Абрамов Алексей Хамитович - научный руководитель, преподаватель, кафедра эксплуатации и обслуживания информационных систем, Северо-Восточный федеральный университет имени М.К. Аммосова Колледж инфраструктурных технологий, г. Якутск

Аннотация: статья посвящена искусственному интеллекту на основе нейронных сетей. История основания, философское осмысление, использование ИИ в современном обществе вносят новые формы в совершенствование интеллектуальных систем в сфере информационных технологий, в науке, образовании, культуре. Высказывается положение дел в организации искусственного интеллекта в современных условиях тенденций и направлениях в России и за границей.

Ключевые слова: искусственный интеллект (ИИ), нейронные сети.

Искусственный интеллект в современных условиях добилась того уровня прогресса, что можно наглядно увидеть в алгоритмизации и оптимизации процессов управления сложными системами, самоорганизации процессов в автоматизированных системах управления.[10, с. 1, 2]. Благодаря ИИ и при помощи современных суперкомпьютеров может решать самостоятельно алгоритмические, математические, сверхсложные программные задачи и оптимизации процессов управления. В силу своих возможностей алгоритмизация и оптимизация процессов и явлений в XXI веке достигла масштабов в управлении сложными объектами, системами с совершенствованием ИИ. Развития ИИ, его совершенствования все больше находит в нейронных сетях. Если приблизить понятие ИИ к человеку, то можно найти определение нейронных сетей.

Нейросеть являются основным направлением по изучению возможности моделирования естественного интеллекта с помощью алгоритмов. Стоит отметить, что нейросеть не программируются, а обучается.

Нейросеть в принципе высоко параллельное устройство, что позволяет революционно ускорить обработку информации.

Искусственный интеллект или на техническом языке: «ИИ» проблемная область исследований по моделированию человеческий интеллекта, поведения и выполнения творческих функций, которые считаются особенностями человека с помощью вычислительных устройств. Одно из определения интеллекта, совокупности для человека и машины, можно сформулировать так: интеллект - способность системы создавать в ходе самообучения программы в первую очередь эвристических для решения задач определённого класса сложности и решать эти задачи.

История ИИ как новое научного направления начинается во второй половине XX века. Были созданы и сформулированы много идей и постулатов к его зарождению. В философии давно шли споры о природе человека, процессе познания мира. Отношение философии к искусственному интеллекту можно наглядно видеть в работах, (британского философа, ученого Алана Тьюринга) в честь которого назвали «тест Тьюринга» в своей работе «Вычислительная техника и интеллект» в 1950 году. Он задал вопрос «могут ли машины делать, что мы как мыслящие существа можем делать?». Еще в 40-х Тьюринг в числе первых начал изучать первые проблемы первых «умных машин», или как их называют сейчас «ИИ»

Проблема ИИ была затронута и в России и СССР. Коллежский Советник Семён Николаевич Корсаков ставил задачу улучшения возможности разума посредством разработки научных методов и устройств, перекликающуюся с современной концепцией ИИ, как усилитель естественного. В 1832 году С.Н. Корсаков опубликовал описание пяти изобретённых им механических устройств, так называемых «интеллектуальных машин», для частичной механизации умственной деятельности в задачах поиска, сравнения и классификации. В конструкции своих машин Корсаков впервые в истории информатики применил перфорированные карты, игравшие у него своего рода роль баз знаний, а сами машины по существу являлись предтечами экспертных систем (компьютерная система).

Искусственная нейронная сеть. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети американских ученных Маккалока и Питтса. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления.

В настоящее время ИИ создаваемый с помощью нейронных сетей является одним из важных факторов, способствующих получении информации и быстрому распространении, и их качественной обработке. Применение ИИ в различных сферах человеческой деятельности играет большую роль так как все сферы деятельности человека, начиная с начального образования и заканчивая изучением новейших технологий, изучения новых видов материи, неизвестных пока человечеству.

Искусственный интеллект стал ключевым технологическим трендом 2016 года, и объем глобальных инвестиций в него превышает $ 500 млн. По прогнозам международной исследовательской компании, Markets and Markets, к 2020 году рынок ИИ вырастет до $ 5 млрд за счет применения технологий машинного обучения и распознавания естественного языка в рекламе, розничной торговле, финансах и здравоохранении. В Gartner читают, что к 2020 году около 40 % всех взаимодействий с виртуальными помощниками будет опираться на данные, обработанные нейронными сетями. Компания «Яндекс» уже на протяжении нескольких лет применяет технологии искусственного интеллекта в своих поисковых механизмах.

В 2016 году работа ведется над созданием нейронной сети, способной вывести принцип работы поисковика на новый революционный уровень. Традиционный алгоритм поиска основан на сопоставлении содержания запроса с контентом анализируемых страниц. Безусловно, все это делается с некоторыми дополнениями и расширениями - запросы переформатируются, добавляются синонимы, переводятся на другой язык. В новом подходе каждому запросу ставится в соответствие некое векторное число, наиболее точно отражающее его смысл. Далее поиск осуществляется по этому числу. При этом запрос и ответ могут не иметь ни одного общего слова. Все, что их будет объединять - это одинаковый смысл содержимого. Стоит отметить, что в перспективе в векторное число смогут переводиться изображения и видео, что, по словам представителей Яндекс, позволит значительно расширить границы «умного» поиска.

Инженеры DeepMind — лондонского подразделения Google, занимающегося разработками в области искусственного интеллекта, научили компьютерные алгоритмы «планировать вперед на основе воображения». Как сообщили в компании, ИИ-агенты I2As пользуются внутренним «преобразователем воображения», чтобы лучше предсказать, как им лучше действовать в той или иной ситуации. Преобразователь позволяет нейросетям представить «в голове» различные сценарии развития ситуации и выбрать наиболее благоприятный. Предикативные возможности ИИ были протестированы, в частности, на логической игре-головоломке Sokoban, в которой игроку нужно расставить по местам ящики внутри лабиринта. Если совершается ошибка, и предмет оказывается в неверной позиции, сдвинуть его уже невозможно, а игра заканчивается. Перед каждым ходом алгоритмы «в голове» продумывали, в какую сторону лучше толкнуть ящик, чтобы выиграть. В результате I2As с внутренним планированием справлялись с задачей быстрее и за меньшее количество ходов, чем ИИ-агенты без такового. В результате I2As с внутренним планированием справлялись с задачей быстрее и за меньшее количество ходов, чем ИИ-агенты без такового.

Искусственный интеллект является необходимым условием для развития информационного общества что в последующем приведет нас к постиндустриальному обществу в, котором будут созданы все необходимые условия для более глубокого изучения процессов развития современного интеллектуального, продвинутого общества. Что в конечном итоге поспособствует более глубокому осмыслению значения интеллектуального искусственного интеллекта нейронных сетей, который благодаря специалистам, способных управлять ими помогут привести наше общество к высоким достижениям и решить глобальные проблемы, стоящие перед современным миром. И именно искусственный интеллект, нейронных сетей создаваемый и управляемый специалистами этой высокотехнологичной, сверхсложной, суперсовременной технологией способна в действительности решать жизненно важные и значимые вопросы современности.

В этом и актуальность современного искусственного интеллекта нейронных сетей, создаваемый, на основе человеческого мозга. Искусственный интеллект, созданный и продвигаемый современными учеными, специалистами этого профиля создаст более высокий, качественный уровень жизни и будет служить одним из проявлений гуманизма.

16

Список литературы

1. Искусственный интеллект: что могут нейронные сети и как они изменят нашу жизнь. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.youtube.com/watch?v=JDgnLns-Igo/ (дата обращения: 22.04.2018).

2. AIA: Разработка искусственного интеллекта без нейронных сетей. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://geektimes.ru/post/249880/ (дата обращения: 22.04.2018).

3. Чему в России обучают нейронные сети. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.the-village.ru/village/business/newprof/256956-neural-networks/ (дата обращения: 22.04.2018).

4. Microsoft_Developer Практическое введение в нейронные сети и глубокое обучение. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.youtube.com/watch?v=uaBp0uiLvKQ&t=2 0s/ (дата обращения: 22.04.2018).

5. Искусственный интеллект и Джеффри Хинтон: отец «глубокого обучения». . [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://news.rambler.ru/other/38615020-iskusstvennyy-intellekt-i-dzheffri-hinton-otets-glubokogo-obucheniya/

6. Нейронные сети. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://statsoft.ru/home/textbook/modules/stneunet.html/ (дата обращения: 22.04.2018).

7. Make_Your_Own_Neural_Network Автор книги: Тарик Рашид (Tariq Rashid).

8. Deep Learning, NLP, and Representations. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://colah.github.io/posts/2014-07-NLP-RNNs-Representations/ (дата обращения: 22.04.2018).

9. Emotion_Recognition._A_Pattern_Analysis_Approach Авторы книги: Амит Конар, Аруна Чакраборти (AmitKonar, Aruna_Chakraborty).

10. Национальная библиотека им. Н.Э. Баумана Bauman National Library. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://ru.bmstu.wiki/ (дата обращения: 22.04.2018).

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИННОВАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПРЕПОДАВАНИИ СОЦИАЛЬНО-ГУМАНИТАРНЫХ ДИСЦИПЛИН

Махмудова Н.Р.

Махмудова Наргиза Рахматуллаевна — ассистент, кафедра информационно-коммуникационной технологии, факультет менеджмента в сельском хозяйстве, Ташкентский государственный аграрный университет, г. Ташкент, Республика Узбекистан

Аннотация: в статье рассматривается использование информационных технологий и Интернет-ресурсов, что сегодня является основополагающим моментом в преподавании социально-гуманитарных дисциплин, поскольку они повышают качество обучения, а также сокращают время изучения данных дисциплин.

Ключевые слова: технология, образования, информация, преподавания, Интернет, инновация.

Внедрение новейших технологий в образовательный процесс является важным условием интеллектуального развития студентов, учащихся и социально-экономического развития общества. Наша страна в годы независимости достигла в данном направлении больших успехов.

Инновации (от англ. Innovation — нововведение, новация) — это изменения внутри системы. В педагогической интерпретации и в самом общем смысле инновации подразумевают нововведения в педагогической системе, улучшающие течение и результаты учебно-воспитательного процесса. Однако нововведения могут и ухудшить систему.

Эпоха информационного общества, основой которого становятся знания, их производство, передача и усвоение, предъявляет новые требования к системе образования, ее моделям, методам и формам, позволяющим на качественно новом уровне подготовить обучающихся к будущей трудовой деятельности. Информация превращается в основной предмет человеческого труда, изменяет содержание самого процесса труда, расширяет участие работника в принятии решений.

Система обучения в высших учебных заведениях традиционно отстает от потребностей общества. Поэтому необходимость разработки инновационных технологий в обучении не

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.