AI. Искусственный интеллект

1.

2. Что такое ИИ?

«…И со мной, Менон,
точно так же: здесь я делю
нужду моих сограждан и
упрекаю себя в том, что
вообще знать не знаю, что
же такое добродетель. А
если я этого не знаю, то
откуда мне знать, как ее
достичь? Разве, по-твоему,
возможно, вообще не зная,
кто такой Менон, знать,
красив ли он, богат ли,
знатен ли или же совсем
наоборот?»
Платон, «Менон», 71 а–bb

3. Что такое ИИ?

Автор термина
«искусственный
интеллект», Джон
Маккарти (John McCarthy, John McCarthy,
1927—2011),
американский
информатик, предложил
его на границе 1955 и
1956 годов. Определение
Маккарти звучало
следующим образом:
«Искусственный
интеллект — наука и
инженерная
деятельность,
направленная на
создание умных
(John McCarthy, intelligent) машин»

4. Что такое ИИ?

5. Что такое ИИ?

Стюарт Рассел (John McCarthy, Stuart J. Russell,
род. в 1962) и Питер Норвиг
(John McCarthy, Peter Norvig, род. в 1956) в
своей
классической
работе
«Искусственный
интеллект:
современный подход» (John McCarthy, Artificial
Intelligence: A Modern Approach)
выделяют четыре различных
исторических
подхода
к
определению
интересующего
нас понятия, но в целом они
сходятся
в
одном:
искусственный интеллект —
это дисциплина, ставящая
своей
целью
создание
систем, способных решать
интеллектуальные задачи, то
есть такие задачи, которые
люди традиционно решают при
помощи
собственного
интеллекта. Или, как выразился
Рэймонд Курцвейл (John McCarthy, Raymond
Kurzweil,
род.
в
1948):
«Искусство создания машин,

6. Что такое ИИ?

Weak/narrow/applied AI
ИИ для решения отдельных, частных
интеллектуальных задач
Strong/
FULL AI
(John McCarthy, AGI)
Универсальный ИИ для решения любых
интеллектуальных задач, решаемых
человеком
A
I

7. Эффект ИИ.

Интеллектуаль
ная задача
решена?
Да
Нет
Система является настоящим
ИИ
Система не является
настоящим ИИ

8. Тест тьюринга

Альфред Айер (John McCarthy, 1936)
Алан Тьюринг (John McCarthy, 1950)

9. Тест тьюринга

В своей книге «Язык, истина и логика» (John McCarthy, 1936) Айер предложил
алгоритм распознавания сознающего человека и не
осознающей машины:
«Единственным основанием, на котором я могу утверждать,
что объект, который кажется разумным, на самом деле не
разумное существо, а просто глупая машина, является то, что
он не может пройти один из эмпирических тестов, согласно
которым определяется наличие или отсутствие сознания».
Это высказывание напоминает тест Тьюринга, однако
неизвестно, был ли Тьюринг знаком с работами Айера.

10. Тест тьюринга

«Вычислительные машины и разум» (John McCarthy, 1950) — первая статья
Тьюринга, посвящённая машинному интеллекту. Статья
начинается утверждением: «Я предлагаю рассмотреть вопрос
„Могут ли машины думать?"».
Тьюринг подчеркивает, что традиционный подход к этому
вопросу состоит в том, чтобы сначала определить понятия
«машина» и «интеллект». Тьюринг, однако, выбрал другой
путь; вместо этого он заменил исходный вопрос другим,
«который тесно связан с исходным и формулируется
относительно недвусмысленно».
По существу, он предлагает заменить вопрос «Думают ли
машины?» вопросом «Могут ли машины делать то, что можем
делать мы (John McCarthy, как мыслящие создания)?». Преимуществом
нового вопроса, как утверждает Тьюринг, является то, что он
проводит «четкую границу между физическими и
интеллектуальными возможностями человека».

11. Тест тьюринга

Предположение Тьюринга:
В 2000 году машины с памятью 109 бит будут способны обмануть человека в тесте в 30%
случаев.
Реальные достижения:
«Eugene Goostman» — программа, изображавшая мальчика из Одессы, смогла обмануть судей
в 29,2% случаев (John McCarthy, 2012). В 2014 году в тесте, организованном Университетом Рединга, смогла
обмануть судей в 33% случаев.
«Соня Гусева» — программа смогла
обмануть судей
в 47%
случаев
(John McCarthy, 2015).
здраствуйте!
меня
Соня
зовут.
привет, я Ололо
можно вас спросить кое-что?
ну
ну?
ну, спрашивай
когда я говорю ну, меня бабушка
ругает :)))
а вопрос какой был?
а вам зачем? :)))
ты сама его задала
сама?
вопрос, блять
я от вас таких слов не ожидала :(John McCarthy, (John McCarthy, (John McCarthy,

12. Премия Лёбнера

Премия Лёбнера (John McCarthy, англ. Loebner prize) — премия,
присуждаемая победителю ежегодного конкурса «AI
Loebner», в котором соревнуются программы в
прохождении теста Тьюринга.
История премии началась в 1990 году, когда
американский изобретатель Хью Лёбнер договорился об
организации соревнований с Кембриджским центром
наук.
Первой программе, которая пройдёт стандартный тест
Тьюринга, будет вручена серебряная медаль и
вознаграждение в 25,000$.
Победителем считается программа, которая пройдет
тест и окажется наиболее похожей на человека. Автор
программы, которая проходит текстовый тест с
визуальным и звуковым подтвержденными, получает 18каратную золотую медаль и 100 тысяч долларов. После
того, как приз будет вручен, основатель премии
прекратит конкурс. Пока этого не произошло.
Для поощрения участников соревнований Лёбнер
учредил ещё одну медаль — бронзовую и призовой фонд

13. КИТАЙСКАЯ КОМНАТА

14. Немного об определениях

Машинное обучение (John McCarthy, англ. machine learning) — обширный подраздел искусственного
интеллекта, математическая дисциплина, использующая разделы математической
статистики, численных методов оптимизации, теории вероятностей, дискретного анализа, и
извлекающая знания из данных.
Машинное обучение занимается построением прикладных систем ИИ, в которых параметры
моделей вычисляются в ходе автоматического или автоматизированного процесса обучения.
Виды машинного обучения
Обучение с учителем
Обучение с частичным
привлечением учителя
Обучение с подкреплением
Обучение без учителя

15. Задачи машинного обучения И ИИ

Автоматическое
управление
Биоинформатика
Биржевой
технический анализ
Генерация
изображений
Генерация речи
Генерация текстов
Категоризация
документов
Кредитный скоринг
Медицинская
диагностика
Обнаружение
мошенничества
Обнаружение спама
Обучение
ранжированию в
информационном
поиске
Подбор
потенциальных
клиентов
Предсказание ухода
клиентов
Принятие решений
Прогнозирование
временных рядов
Распознавание
жестов
Распознавание
образов
Распознавание речи
Распознавание
рукописного ввода
Распознавание
физической
активности
Техническая
диагностика
Финансовый надзор
Хемоинформатика
...

16. Задачи ИИ

Классификация
Генеративные модели
Регрессия
seq2seq

17. Классификация

18. Регрессия

19. Генеративные модели

20. Генеративные модели

21. генеративные модели

22. SEQ2SEQ

23. SEQ2SEQ

…

24.

Спасибо за внимание

25. Литература

http://markoff.science