История создания искусственного интеллекта

1.

История создания
искусственного
интеллекта
Искусственный интеллект - это захватывающая область науки,
которая на протяжении десятилетий привлекает внимание ученых и
широкой общественности. Изучение истории развития ИИ
позволяет нам понять, как менялись подходы и технологии, а также
проследить, как эта сфера стала одним из ключевых направлений
современной науки и инноваций.

2.

Первые шаги в развитии ИИ: от Алана
Тьюринга до Джона Маккарти
Алан Тьюринг и "Тест
Тьюринга"
В 1950 году Алан Тьюринг
предложил концепцию "Теста
1
2
Тьюринга", чтобы определить,
Рождение термина
"Искусственный Интеллект"
может ли машина
В 1956 году на Дартмутской
демонстрировать
конференции Джон Маккарти ввел
интеллектуальное поведение,
неотличимое от человека.
Поиск решений и логические
программы
В 1950-60-х годах были
разработаны первые логические и
поисковые программы, которые
могли решать математические
задачи и играть в шахматы, что
считалось проявлением
термин "Искусственный
3
Интеллект", определяя его как
науку о создании машин,
способных выполнять функции,
требующие интеллекта.

3.

Ранние достижения в
области машинного
обучения и экспертных
систем
В 1960-1970-х годах были сделаны первые прорывы в области
машинного обучения и создания экспертных систем. Ученые
разработали алгоритмы, способные анализировать данные и
принимать решения, положив начало развитию искусственного
интеллекта.
Эксперты того времени создавали первые прототипы технологий,
которые сегодня являются основой современных ИИ-систем - от
распознавания речи до медицинской диагностики.

4.

Развитие нейронных сетей и глубокого
обучения в 1980-х и 1990-х годах
1
Нейронные сети
Ранние модели искусственных нейронов
2
Backpropagation
Эффективный алгоритм обучения
Глубокие нейронные сети
3
Многослойные сети с большим
количеством параметров
В 1980-х и 1990-х годах исследования в области нейронных сетей были возобновлены и достигли
значительного прогресса. Разработка алгоритма обратного распространения ошибки позволила
эффективно обучать многослойные нейронные сети. Это привело к созданию глубоких
нейронных сетей, которые смогли решать широкий спектр задач, от распознавания образов до
обработки естественного языка.

5.

Прорывы в распознавании
речи, компьютерном зрении
и обработке естественного
языка
Начиная с 2010-х годов, прогресс в области алгоритмов глубокого
обучения, а также рост вычислительных мощностей и объемов
данных, привели к настоящим прорывам в технологиях
распознавания речи, компьютерного зрения и обработки
естественного языка.
Системы ИИ могут теперь распознавать речь с высокой точностью,
идентифицировать объекты и лица на изображениях, а также
понимать и генерировать естественный язык на уровне, сравнимом
с человеческим.

6.

Влияние больших данных и
вычислительной мощности на прогресс
ИИ
Большие
данные
Вычислительн
ая мощность
Синергия
Накопление
Прогресс в
усиление
С учетом
огромных
области
возможностей
экспоненциальног
массивов
разработки
больших данных и
о роста объёмов
информации о
мощных
вычислительной
данных и
мире, людях и их
процессоров и
мощности стало
вычислительных
взаимодействиях
графических
мощным
ресурсов, можно
стало ключевым
ускорителей
двигателем
ожидать
фактором
обеспечил
развития
дальнейших
развития ИИ.
необходимую
современного ИИ.
прорывов в
Доступ к этим
вычислительную
Это позволило
области ИИ,
данным
мощность для
создавать все
включая развитие
позволяет
реализации
более точные и
искусственного
алгоритмам
сложных
эффективные
общего
находить скрытые
нейронных сетей
модели,
интеллекта и
закономерности и
и алгоритмов
способные
решение
связи, улучшая их
машинного
решать всё более
сложнейших
способность к
обучения. Это
сложные задачи.
проблем, стоящих
обучению и
стало
перед
прогнозированию.
катализатором
человечеством.
для прорывов в
Взаимное
Будущие
перспективы

7.

Современные приложения
искусственного интеллекта: от Alexa
до самоуправляемых автомобилей
Голосовые
помощники
Самоуправляем
ые автомобили
Медицинская
диагностика
Системы
безопасности
Технологии ИИ
Системы
Алгоритмы ИИ
Технологии
позволили создать
компьютерного
анализируют
компьютерного
интуитивные
зрения, машинного
медицинские
зрения и
голосовые
обучения и
данные и помогают
распознавания
ассистенты, такие
принятия решений
врачам в
образов позволяют
как Alexa, которые
в реальном
постановке точных
использовать ИИ
помогают
времени позволили
диагнозов, что
для повышения
пользователям в
создать
повышает
безопасности,
повседневных
автономные
эффективность и
например, в
задачах голосовым
транспортные
качество
системах
управлением.
средства,
медицинской
биометрической
способные
помощи.
идентификации.
безопасно

8.

Этические дилеммы и опасения,
связанные с развитием ИИ
1
Прозрачность и подотчетность
2
Замена человеческого труда
Проблема в том, что алгоритмы ИИ
Опасения, что ИИ заменит
могут быть непрозрачными и не
человеческий труд на рабочих местах,
поддаваться объяснению, что
приводят к страху безработицы и
вызывает обеспокоенность в
социальному расслоению.
отношении того, как они принимают
решения.
3
Возможности манипуляции и
контроля
4
Экзистенциальные риски
Некоторые эксперты опасаются, что
ИИ может быть использован для сбора
развитие сверхинтеллектуальных
и анализа личных данных с целью
систем ИИ может представлять угрозу
манипулирования человеческим
для существования человечества.
поведением, что ставит под угрозу
неприкосновенность частной жизни.

9.

Перспективы развития искусственного
интеллекта в будущем
Всеобщая автоматизация
1
Растущее использование ИИ во всех отраслях, от
промышленности до здравоохранения и образования.
Интеграция с человеком
2
Более тесное взаимодействие между людьми и ИИсистемами, включая использование
нейротехнологий.
Искусственный сверхинтеллект
3
Создание ИИ, превосходящего человека по
всем когнитивным способностям.
Будущее искусственного интеллекта обещает революционные изменения во многих сферах
жизни. По мере развития технологий мы увидим всё более широкое применение ИИ, от
автоматизации рутинных задач до интеграции с человеческим мозгом. При этом, возможно,
удастся достичь нового уровня искусственного интеллекта, превосходящего человека. Но эти
перспективы также порождают этические вопросы и опасения, которые необходимо тщательно
изучить.

10.

Заключение: ИИ как ключевой фактор
технологической революции
Искусственный интеллект стал ключевым катализатором современной технологической
революции. По мере развития возможностей ИИ в областях распознавания, обучения и анализа
данных, его влияние будет только усиливаться. Это открывает новые горизонты для инноваций
и преобразований во всех сферах жизни - от здравоохранения и образования до
промышленности и транспорта.
Вместе с этим, развитие ИИ поднимает серьезные этические вопросы, требуя тщательного
регулирования, чтобы обезопасить человечество от рисков и сохранить контроль над
технологиями. Предстоит решить множество сложных проблем, но очевидно, что ИИ будет
оказывать все более масштабное влияние на нашу жизнь в ближайшие десятилетия.

11.

QR-kod для телеграмм бота с
нейросетью для проекта