Искусственный интеллект

1.

Будущее уже рядом
Презентация исследует основы, возможности и
перспективы развития искусственного
интеллекта в современном мире.

2.

ЭВОЛЮЦИЯ ИСКУССТВЕННОГО
ИНТЕЛЛЕКТА

3.

Рождение ИИ: 1950-е
1950 год: Алан Тьюринг предложил тест для
определения ИИ.
1951 год: Марвин Минский и Дин Эдмондс
создали первую нейронную сеть.
1956 год: Термин 'Искусственный интеллект'
был введён Джоном Маккарти.
Появление первых языков программирования
для ИИ: Lisp, Fortran.

4.

Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это тип искусственного
интеллекта, который позволяет компьютерам
учиться на данных и улучшать свою
производительность. Ключевые аспекты:
Анализ данных
Распознавание образов
Прогнозирование
Принятие решений Примеры применения:
рекомендательные системы, распознавание
изображений, обработка естественного языка.

5.

Прорыв 2010-х: глубокое обучение
Глубокое обучение стало прорывом 2010-х
годов в области искусственного интеллекта.
Ключевые особенности:
использование многослойных нейронных сетей
и большие объемы данных.
Примеры применения: распознавание
изображений, обработка естественного языка,
автономные автомобили.
Достижения: победа AlphaGo над чемпионом
мира по го в 2016 году, развитие систем

6.

5 сфер применения ИИ
Искусственный интеллект применяется в различных
сферах. Основные направления:
Здравоохранение: диагностика и лечение
заболеваний
Финансы: прогнозирование и управление
рисками
Транспорт: автономные транспортные средства
Образование: персонализированное обучение
Производство: оптимизация процессов и управление
цепочками поставок

7.

Эра виртуальных помощников
Виртуальные помощники стали неотъемлемой
частью нашей жизни.• Примеры:
Siri, Google Assistant, Alexa.
Основные функции: управление задачами,
ответы на вопросы, контроль умного дома.
Используют технологии: обработка
естественного языка, машинное обучение.
Преимущества: удобство, экономия времени,
персонализация.

8.

На пути к сильному ИИ
На пути к сильному ИИ:
Сильный ИИ — это ИИ, способный выполнять
любую интеллектуальную задачу, доступную
человеку.
Ключевые характеристики: самообучение,
рассуждение, решение проблем.
Примеры текущих достижений: AlphaGo,
системы машинного обучения.
Основные препятствия: понимание
естественного языка, общая

9.

7 вызовов развития ИИ
7 вызовов развития ИИ:
Нехватка данных для обучения
Предвзятость алгоритмов
Отсутствие прозрачности в принятии решений
Кибербезопасность и уязвимость ИИ
Этические проблемы и ответственность
Высокая стоимость разработки и внедрения
Необходимость в квалифицированных кадрах.

10.

Искусственный интеллект в 2025 году
К 2025 году искусственный интеллект станет
еще более интегрированным в повседневную
жизнь. Ключевые направления:
Развитие машинного обучения и нейронных
сетей
Улучшение обработки естественного языка и
компьютерного зрения
Применение в медицине, образовании, бизнесе
и транспорте Прогнозируется рост
эффективности ИИ в задачах прогнозирования до

11.

Может ли ИИ быть творческим?
Искусственный интеллект может генерировать
творческие работы: музыку, картины, тексты.
Примеры: алгоритмы создают портреты, пишут
стихи и музыку.
ИИ использует нейронные сети и машинное
обучение для творчества.
Качество создаваемого контента сопоставимо
с человеческим.
Применение: реклама, дизайн, развлечения.

12.

Будущее уже здесь: ИИ завтра
Будущее искусственного интеллекта связано с
развитием глубокого обучения и нейронных
сетей.
К 2025 году ИИ будет использоваться в 90%
бизнес-процессов.
Применение ИИ в медицине позволит снизить
смертность на 15%.
Развитие ИИ приведет к созданию новых
профессий и отраслей.