Шульга Лилия

слушатель Малой Академии Наук Украины

Тема, над которой я работаю:

«Интеллектуальные машины, их прошлое и будущее» научный руководитель: Ковалевская Елена Сергеевна куратор:

Головачев Алексей Николаевич

План работы:

- Искусственный интеллект.

- Нейронные сети.а) Богатые возможности.

б) Простота в использовании.

- Персептрон.

- Клеточные автоматы.

С начала 21 века нет никаких сомнений в том, что человечество сделало огромный шаг

вперед в области робототехники. Хотя современные роботы сегодня достойно

имитируют движения и действия человека, следующая задача, стоящая перед специалистами – обучить роботов

самостоятельно думать и реагировать на изменяющиеся условия. Эксперты в области

искусственного интеллекта обещают дать машине умение мыслить аналитически с

помощью достижений в области информатики, робототехники и математики.

Хотя до сих пор ученые не в полной мере смогли реализовать потенциал искусственного

интеллекта, эта технология может оказать существенное влияние на человеческую жизнь

уже в ближайшие годы.

Укрощение погодыМетеорологи анализируют большие объемы данных для того, чтобы

спрогнозировать погодные условия, но даже самые опытные синоптики не всегда бывают точны. Вскоре ученые смогут давать более точные прогнозы с помощью программного обеспечения искусственного интеллекта, которое видит то, что недоступно человеческому глазу. Когда эта программа будет видеть, к примеру, надвигающуюся бурю, она автоматически будет посылать предупреждающие сигналы как жителям местности, так и в средства массовой информации, что, в свою очередь, поможет спасти жизни.

• За счет увеличения уровня точности прогнозов погоды, программное обеспечение искусственного интеллекта может стать серьезным инструментом, помогающим развитию культуры лесного и сельского хозяйства. В настоящий момент специалисты НАСА занимаются разработками программ, которые будут направлять самолеты в потенциальные очаги опасности, даже в очень отдаленные районы.

Выполнение опасных или скучных задач • Эти же технологии вскоре могут позволить роботам выполнять скучную

или повторяющуюся работу вдоль сборочной линии или даже сортировать мусор в центрах рециркуляции и переработки отходов. Искусственный интеллект может также помочь заменить человека при выполнении задач, слишком опасных для людей, к которым относится горнодобывающая промышленность или пожаротушение. Некоторые страны уже используют роботов для обезвреживания мин и даже для обращения с радиоактивными материалами, тем самым ограничивая людей от опасности.

Спасение планеты

• Благодаря искусственному интеллекту, вскоре ученые смогут использовать роботов и другие устройства для очищения окружающей среды и сокращения последствий загрязнения воздуха и воды. Усовершенствованное программное обеспечение позволит машинам выявлять потенциальные загрязнители, такие как выхлопные газы или опасные отходы. Крошечные организмы будут потреблять отходы, оставляя при этом нетронутой биологическую материю, тем самым сводя к минимуму ущерб экосистеме.

• Также умное программное обеспечение поможет ограничить загрязнение воздуха, происходящее в результате промышленных и производственных процессов. В процессе сжигания топлива, заводы выбрасывают в атмосферу побочные продукты в виде двуокиси углерода и других газов. Некоторые заводы уже пользуются программами искусственного интеллекта для того, чтобы определить "модель горения" и изменить производственные процессы, сводя, тем самым, к минимуму загрязнение окружающей среды.

Транспорт без водителей • Представьте себе автомобили, которые предупреждали

бы вас о потенциальных препятствиях, что помогло бы избежать несчастных случаев, или даже автомобили, которые позволяли бы вам спокойно сидеть на заднем сиденье и управляли сами собой. Вскоре искусственный интеллект сможет сделать это возможным при помощи камер, датчиков и специального программного обеспечения, встроенных в автомобиль.

Преодоление границ космических исследований

• В ближайшем будущем достижения в области искусственного интеллекта позволят ученым путешествовать далеко за пределы того, что мы имеем сейчас и изучать больше вселенных за пределами нашей Солнечной системы. Сегодня НАСА уже использует беспилотные челноки для изучения далеких галактик, при этом для того, чтобы попасть на них человеку потребуются годы. Беспилотные машины также позволяют исследователям изучать и фотографировать Марс, поскольку его неблагоприятные условия делает невозможным пребывание на нем человека. Эти умные транспортные средства без труда находят препятствия и безопасные пути их обхода.

Также технологии искусственного интеллекта помогут ученым быстрее реагировать на чрезвычайные ситуации во время пилотируемых полетов. 

"Немного помощи" • Хотя мир может быть еще и не готов к летающим автомобилям, семьи

скоро смогут получить в свое распоряжение служащих роботов для выполнения домашних работ. Эти интеллектуальные роботы будут не только наводить порядок в вашей гостиной и мыть посуду, но также смогут взять на себя более ответственные дела, такие как сборка мебели или уход за ребенком или домашним животным.

• Таким образом, благодаря использованию искусственного разума, эти системы будут в состоянии распознавать и сортировать предметы, и, возможно, даже минимизировать совершаемые ошибки. Роботизированные помощники – это не только большая находка для средней семьи, они также могут оказывать помощь пожилым людям и инвалидам. С помощью системы распознавания голоса, они смогут служить даже слепым людям, выполняя различные поручения по команде.

Эра космической медицины • Искусственный интеллект в медицине уже давно проложил себе

дорогу и помогает врачам выявлять заболевания и сохранять жизни. К примеру, медицинский центр в Синае использует специальную систему, которая анализирует состояние сердца и говорит о возможности сердечных приступов до их появления. Последние разработки по интеллектуальным устройствам позволяют отличить жизненно-необходимые лекарственные препараты от поддельных таблеток.

• Возможно, самый интересный аспект проявления умных медицинских технологий – это использование на операции ассистентов роботов, которые могут не только передавать врачу

необходимые инструменты, но и узнавать о предпочтениях доктора.

• Модель нейрона• Давайте определим, что же заставило пионеров своего дела составить модель

нейронных сетей. Естественно, напрашивается стремление человека воспроизвести деятельность мозга, заставить машину думать.Кора головного мозга человека содержит около 100 млрд нейронов, каждый из которых связан с 100010000 других нейронов, таким образом получаем приблизительно от 1014 до 1015 взаимосвязей.Предлагаю провести небольшое обозрение. Известно, что нейрон не может изменять свое состояние больше, чем 100 раз в секунду, т. е. с частотой порядка 100 герц. Человек зрительно воспринимает окружающую информацию за 0,71 сек, узнавая образы, идентифицируя людей, объекты, а еще следует учитывать обработку информации с других органов чувств и управление работой организма. Однако для реализации этих действий с помощью методов алгоритмизации требуются огромные вычислительные мощности и базы данных. Для такого круга задач получается, что медленные нейроны работают гораздо быстрее самых современных компьютеров, благодаря неизвестному принципу распределения ресурсов, распределенной передаче данных. Как подсчитали специалисты ITC, для создания модели головного мозга потребовался бы компьютер с тактовой частотой 2000 терагерц, с объемом оперативной памяти 200 терабайт. Или более миллиона компьютеров средней мощности с идеальным алгоритмом распределения вычислений без различного рода затрат. Ниже приведена таблица, в которой приводится сравнение архитектур машины фон Неймана (стандартной архитектуры ПК) и биологической нейронной сети (из работы Artificial Neural Networks, Anil K. Jain, Jianchang Mao, K. M. Mohiuddin, США).

•

Наверное, многие слышали понятие нейронные сети, ассоциативно связывая его с искусственным интеллектом, андроидами, роботами, способными учиться, глядя на людей. Одни при этом испытывают страх неизведанного, страх перед возможными последствиями, другие заинтересовываются, понимая возможное полезное применение, и видят помощь в исследовании неразрешимых сегодня задач, третьи скептически смотрят на происходящее, имея неудачный опыт в проектировании искусственных нейронных сетей (ИНС) или отсутствие же-лания в этом разбираться. В любом случае, ИНС за более чем полувековой период своего существования пережили немало взлетов и падений.

В последние несколько лет мы наблюдаем взрыв интереса к нейронным сетям, которые успешно применяются в самых различных областях - бизнесе, медицине, технике, геологии , физике. Нейронные сети вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или управления. Такой впечатляющий успех определяется несколькими причинами:

-Богатые возможности: нейронные сети исключительно мощный метод моделирования, позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости .В частности, нейронные сети не линейны по свой природе.

-Простота в использовании: Нейронные сети учатся на примерах. Пользователь нейронной сети подбирает представительные данные, а затем запускает алгоритм обучения, который автоматически воспринимает структуру данных. При этом от пользователя, конечно, требуется какой-то набор эвристических знаний о том, как следует отбирать и подготавливать данные, выбирать нужную архитектуру сети и интерпретировать результаты, однако уровень знаний, необходимый для успешного применения нейронных сетей, гораздо скромнее, чем, например, при использовании традиционных методов статистики .В будущем развитие таких нейробиологических моделей может привести к созданию действительно мыслящих компьютеров!

Возникновение нейронных сетей

Параллели из биологииНейронные сети возникли из исследований в области искусственного

интеллекта, а именно, из попыток воспроизвести способность биологических нервных систем обучаться и исправлять ошибки, моделируя низкоуровневую структуру мозга (Patterson, 1996). Основной областью исследований по искусственному интеллекту в 60-е - 80-е годы были экспертные системы. Такие системы основывались на высокоуровневом моделировании процесса мышления (в частности, на представлении, что процесс нашего мышления построен на манипуляциях с символами). Скоро стало ясно, что подобные системы, хотя и могут принести пользу в некоторых областях, не ухватывают некоторые ключевые аспекты человеческого интеллекта. Согласно одной из точек зрения, причина этого состоит в том, что они не в состоянии воспроизвести структуру мозга. Чтобы создать искусственных интеллект, необходимо построить систему с похожей архитектурой.

Нейросеть, так же, как и мозг, ее биологический аналог, должна иметь каналы для связи с внешним миром. Одни каналы обеспечивают поступление информации из внешнего мира на нейросеть, другие выводят информацию из нейросети во внешней мир. Поэтому одни «нейроны» сети рассматриваются как входные, другие — как выходные. Часть «нейронов» может не сообщаться с внешним миром, а взаимодействовать с входными, выходными и такими же «нейронами».

Рис. 1. Формальный «нейрон»

На рис. 1 представлен «нейрон» с группой «синапсов». «Нейрон» состоит из двух функциональных блоков: входного сумматора и собственно «нейрона», или преобразователя. Функционирование «нейрона» происходит следующим образом. В текущий момент времени через входные «синапсы» (на рисунке их 3) на «нейрон» направляются сигналы от других «нейронов» и/или из внешнего мира.

Моя работа готова на 70%-75%