Искусственный интеллект

1.

Будущее уже здесь
Презентация рассказывает об основных
принципах и применении искусственного
интеллекта в современной жизни.

2.

ЭВОЛЮЦИЯ ИСКУССТВЕННОГО
ИНТЕЛЛЕКТА

3.

Рождение ИИ: 1950-е
1950 год:
Алан Тьюринг предложил тест для определения
ИИ.
1951 год: Марвин Минский и Деджон Маккарти
создали первую программу ИИ.
1956 год: Термин 'Искусственный интеллект'
был впервые использован на конференции в
Дартмуте.
Основные направления: машинное обучение,
нейронные сети, обработка символов.

4.

Что такое машинное обучение?
Машинное обучение:
технология, позволяющая компьютерам
обучаться на данных и улучшать свою
производительность. Ключевые аспекты:
Обучение на данных
Прогнозирование и классификация
Улучшение алгоритмов Примеры применения:
рекомендательные системы, распознавание
изображений, прогнозирование.

5.

Прорыв 2010-х: глубокое обучение
Глубокое обучение стало прорывом 2010-х
годов в области искусственного интеллекта.
Ключевые особенности:
использование многослойных нейронных сетей,
обучение на больших объемах данных.
Примеры применения: распознавание
изображений, обработка естественного языка,
системы рекомендаций.
Результаты: повышение точности
прогнозирования и классификации, улучшение
качества сервисов.

6.

5 задач ИИ уже решены
Распознавание образов: ИИ успешно
используется в системах распознавания лиц и
объектов.
Обработка естественного языка: чат-боты и
виртуальные помощники понимают и генерируют
человеческий язык.
Прогнозирование: ИИ точно прогнозирует
поведение пользователей и тенденции рынка.
Рекомендательные системы: сервисы, такие
как Netflix, используют ИИ для рекомендаций
контента.
Экспертные системы: ИИ применяется в медицине
и финансах для поддержки принятия решений.

7.

Эра суперкомпьютеров
Эра суперкомпьютеров:
Производительность более 1 экзафлопс
Применение в ИИ, моделировании климата и
медицине
Примеры: Summit, Sierra и Fugaku
Развитие технологий параллельных вычислений
и искусственного интеллекта.

8.

ИИ в 2025: что дальше?
К 2025 году ИИ достигнет значительного
прогресса. Ключевые направления:
Развитие объяснимого ИИ
Улучшение обработки естественного языка
Рост применения ИИ в медицине и образовании
Увеличение автономности систем ИИ
Прогнозируется, что ИИ станет более
интегрированным в повседневную жизнь.

9.

Революция в обработке данных
Революция в обработке данных:
Увеличение объемов данных в 50 раз за последние
10 лет
Развитие технологий хранения и обработки
данных
Применение ИИ для анализа и прогнозирования
Ключевые технологии: машинное обучение,
нейронные сети, обработка естественного
языка. Применения: медицина, финансы,
маркетинг, промышленность.

10.

Искусственный интеллект: друг или враг?
Искусственный интеллект:
друг или враг?
Улучшает эффективность в медицине,
образовании и бизнесе
Повышает безопасность и прогнозирует риски
Создает новые возможности для людей
Вызывает опасения по поводу замены рабочих
мест и этики использования Ключевые
технологии: машинное обучение, нейронные
сети, обработка естественного языка.

11.

К 2030: прогнозы экспертов
К 2030 году эксперты прогнозируют:
Широкое внедрение ИИ в повседневную жизнь
Развитие автономных систем и робототехники
Улучшение точности прогнозирования и принятия
решений
Рост использования ИИ в медицине и
образовании
Повышение эффективности бизнеса за счет
автоматизации

12.

Будущее уже рядом
Искусственный интеллект уже меняет нашу
жизнь: голосовые помощники,
персонализированные рекомендации, умные дома.
К 2025 году ИИ используется в 80%
смартфонов для распознавания лиц и речи.
В медицине ИИ помогает диагностировать
заболевания с точностью до 95%.
Будущее уже рядом: автономные автомобили,
умные города, персонализированная медицина.