Лекция 1_2

1.

Занятие 1/2. Основы теории
искусственного интеллекта

2.

3.

1. Ознакомиться с презентацией.
2. Составить конспект в тетради.

4.

Учебные вопросы:
1. Искусственный интеллект.
1.1. История развития систем искусственного интеллекта.
1.2. Основные понятия и задачи, решаемые технологиями
искусственного интеллекта.
1.3 . Приоритетные направления исследований в области
искусственного интеллекта.
1.4. Проблемные области и ограничения систем
искусственного интеллекта
2. Анализ данных и машинное обучение.
2.1. Основы машинного обучения.
2.2. Современные технологии анализа данных и глубокое
машинное обучение
3. Технологии искусственного интеллекта, применяемые в
основных образцах вооружения и, военной и специальной
техники, в соответствии со специализацией.

5.

Вопрос 1.
Искусственный интеллект

6.

В-1. Искусственный интеллект
Искусственный интеллект — это направление
информатики, целью которого является разработка
аппаратно-программных
средств,
позволяющих
пользователю-непрограммисту ставить и решать свои
традиционно считающиеся интеллектуальными задачи,
общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве
естественного языка.
Интеллект — (от лат. intellectus
– ощущение,
восприятие, разумение, понимание, понятие, рассудок)
или ум – качество психики, состоящее из способности к
обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и
применению абстрактных концепций и использованию
своих знаний для управления окружающей средой.

7.

В-1. Искусственный интеллект
Искусственный интеллект — это технология,
позволяющая системе, машине или компьютеру
выполнять задачи, требующие разумного мышления, то
есть имитировать поведение человека для постепенного
обучения с использованием полученной информации и
решения конкретных вопросов.

8.

В-1. Искусственный интеллект
В России юридически понятие «искусственный
интеллект» впервые было сформулировано Указом
Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О
развитии искусственного интеллекта в Российской
Федерации».
Искусственный интеллект — это комплекс
технологических решений, позволяющий имитировать
когнитивные функции человека (включая самообучение и
поиск решений без заранее заданного алгоритма) и
получать при выполнении конкретных задач результаты,
сопоставимые,
как
минимум,
с
результатами
интеллектуальной деятельности человека.

9.

В-1. Искусственный интеллект
Комплекс технологических решений включает в
себя:
- информационно-коммуникационную инфраструктуру
(в том числе информационные системы, информационнотелекоммуникационные сети, иные технические средства
обработки информации);
- программное обеспечение (в том числе в котором
используются методы машинного обучения);
- процессы и сервисы по обработке данных и поиску
решений.

10.

В-1. Искусственный интеллект
Принцип
работы
искусственного
интеллекта
заключается в сочетании большого
объема данных с возможностями быстрой, итеративной
обработки этих данных интеллектуальными алгоритмами,
что позволяет программам автоматически обучаться на
базе закономерностей и признаков, содержащихся в
данных;
результат оценивается посредством анализа, открытия
и обратной связи. Наконец, система использует свои
оценки для корректировки входных данных, правил и
алгоритмов, а также целевых результатов. Этот цикл
продолжается до тех пор, пока не будет достигнут
желаемый результат.

11.

В-1. Искусственный интеллект
Принцип работы
искусственного интеллекта

12.

В-1. Искусственный интеллект
Основными целями работ по развитию искусственного
интеллекта выступают:
– автоматизация человеческой деятельности, в
особенности тех её видов, которые традиционно
считались интеллектуальными;
– создание компьютерных моделей, имитирующих
процессы решения человеком тех или иных
интеллектуальных задач в целях объяснения сущности
этих процессов;
– создание усилителя интеллекта (УИ). Методология УИ
направления не сильно, но отличается от методологии
направления исследования искусственного интеллекта.
Но что отличается существеннее – это прогнозируемые
социальные последствия.
.

13.

В-1. Искусственный интеллект
Специалисты, работающие с искусственного интеллекта,
подразделяют его на три вида
- слабый искусственный интеллект – интеллектуальный
алгоритм, имитирующий человеческий разум в решении
конкретных узкоспециализированных задач. Уже созданный
человеком;
- сильный искусственный интеллект – интеллектуальный
алгоритм, способный решать спектр интеллектуальных задач как
минимум наравне с человеческим разумом. Наглядный пример
сильного ИИ – игра Detroit: Become Human. В повседневном
применении максимально приближены к ним виртуальные
ассистенты и чат-боты.
-суперинтеллект – это лучший ИИ, который, собственно, еще не
создан. Более того, у людей нет даже отдаленного
представления о том, возможно ли это. Речь идет о компьютерах,
превосходящих человека по своему уровню интеллекта.

14.

В-1. Искусственный интеллект
История развития систем искусственного интеллекта-.
взломана с помощью искусственного интеллекта немецкая шифровальная
машина Enigma
1950 г. создан тест на машинный интеллект Алана Тьюринга
предложен термин «искусственный интеллект» американским ученым1955 г. компьютерщиком Джоном Маккарти, который он озвучил официально на
конференции в 1956 г.
разработан первый высокоуровневый язык программирования Lisp для
1958 г.
исследований искусственного интеллекта
предложен термин «машинное обучение» Артуром Сэмюэлем ‒ пионером в
1959 г.
области компьютерных игр
внедрен первый промышленный робот Unimate на сборочной линии General
1961 г.
Motors в Нью-Джерси
появился первый чат-бот ELIZA в лаборатории искусственного интеллекта
1966 г.
Массачусетского технологического института
разработан первый антропоморфный робот WABOT-1 в японском
1970 г.
университете Васэда
1942 г.

15.

В-1. Искусственный интеллект
История развития систем искусственного интеллекта-.
совершил поездку первый беспилотный автомобиль, фургон
Mersedes-Bebz
создан компьютер ALICE, способный к сбору выборочных данных на
1995 г.
естественном языке
побеждает чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова
1997 г.
искусственный интеллект компьютера IBM DeepBlue
1998 г. создан первый робот с «эмоциями» Kismet
2002 г создан первый автономный робот-пылесос Roomba
2008 г. появилась функция распознавания голоса у iPhone и Siri
выпущен компанией Microsoft – Kinect для Xbox 360, первое игровое
2010 г. устройство, отслеживающее движение человеческого тела с помощью
3D-камеры и инфракрасного излучения
одержана победа
в телевизионной викторине “Jeopardy!» –
2011 г. компьютерная система IBM Watson обыгрывает двух экс-чемпионов
по игре в Го
выпущен компанией Apple первый встроенный персональный
2014 г.
помощник с голосовым управлением Siri
2016 г. появился первый робот-гражданин София
2017 г появился первый композитор с искусственный интеллектAmper
1986 г.

16.

В-1. Искусственный интеллект
История развития систем искусственного интеллекта-.
научилась революционная языковая модель GPT-3 самостоятельно
2020 г. генерировать качественный текст на заданную тему, применяя
предварительно обученные алгоритмы
создан компанией OpenAI, разработавшей GPT-3, на основе этой
модели продвинутый чат-бот с искусственный интеллект ChatGPT,
2022 г.
способный поддерживать диалог с запросами на естественных
языках
интегрированы алгоритмы ChatGPT во флагманские продукты
крупнейших игроков ИТ-рынка. Чат-бот взяли «на борт» такие
2023 г. компании, как Google (браузер Chrome), Microsoft (поисковая система
Bing, браузер Edge, сервис для совместной работы Teams) и Kunlun
Tech (браузер Opera)

17.

В-1. Искусственный интеллект
История развития систем искусственного интеллекта-.

18.

В-1. Искусственный интеллект
История развития систем искусственного интеллекта-.

19.

В-1. Искусственный интеллект
Искусственный интеллект
включает в себя несколько составляющих

20.

В-1. Искусственный интеллект
Машинное обучение — это метод построения
алгоритмов и систем, которые могут изучать и
анализировать данные, обнаруживать закономерности и
использовать их для решения задач.
Глубокое обучение — это подмножество методов
машинного обучения, основанных на использовании
искусственных нейронных сетей для обработки и анализа
данных.
Искусственные
нейронные
сети
—
это
компьютерные
системы,
моделирующие
работу
нейронных сетей мозга, которые используются для
обработки информации и решения задач.

21.

В-1. Искусственный интеллект
Обработка естественного языка — это область
искусственного
интеллекта,
которая
занимается
разработкой систем и алгоритмов для обработки и
анализа
естественного
языка,
используемого
в
человеческой коммуникации.
Робототехника
—
это
область
техники
и
искусственного
интеллекта,
которая
занимается
разработкой и созданием роботов и автономных систем,
способных выполнять различные задачи.
Интернет вещей — это концепция взаимодействия
между различными устройствами и сетями, которые
используют сенсоры и другие технология для сбора и
обработки данных.

22.

В-1. Искусственный интеллект
Компьютерное зрение — это область искусственного
интеллекта, которая занимается разработкой систем и
алгоритмов для анализа и интерпретации изображений и
видео.
Автономные системы — это системы и устройства,
способные принимать решения и выполнять действия без
участия человека.
Большие данные — это огромные объемы данных,
которые требуют специальных методов и технологий для
их обработки, анализа и использования.
Распознавание образов — это процесс определения и
идентификации объектов и паттернов на изображении..

23.

В-1. Искусственный интеллект
К направлениям, выделяемым на основе решаемой
задачи, относятся:
машинный перевод;
автоматическое реферирование и информационный
поиск;
системы речевого общения;
игровой интеллект, доказательство теорем и
автоматизация научных исследований;
компьютерное зрение;
извлечение данных;
сочинение текстов и музыки и др.

24.

В-1. Искусственный интеллект
Направления искусственного интеллекта, выделяемые
по развиваемому в них инструментарию, включают :
искусственные нейронные сети;
эволюционные вычисления;
распознавание образов;
экспертные системы;
эвристическое программирование;
мультиагентный подход и т.д.
К направлениям третьего типа можно отнести:
поиск в пространстве решений;
представление знаний;
машинное обучение

25.

Вопрос 2.
Анализ данных и машинное обучение

26.

В-2. Анализ данных и машинное обучение
Машинное обучение – это область искусственного
интеллекта, занимающаяся разработкой алгоритмов
и моделей, которые способны обучаться, используя
данные, составлять прогнозы, а также принимать
решения без программирования.

27.

В-2. Анализ данных и машинное обучение
Компоненты машинного обучения
– данные, наборы данных или датасеты. Датасет – специальная
коллекция образцов, называемая наборами данных. Они могут включать
числа, изображения, тексты или любые другие типы данных
в зависимости от задачи. Собираются всевозможными способами. Чем
больше данных, тем эффективней машинное обучение и точнее будущий
результат.
– признаки. Определяют, на каких параметрах строится машинное
обучение. Они показывают машине, на что следует обратить внимание;
– алгоритм. В математическом смысле алгоритм – это совокупность
функций. Он берёт данные на входе и выдаёт результат на выходе. Одну
и ту же задачу можно решить, используя разные алгоритмы.
В зависимости от их выбора точность или скорость получения
результатов может быть разной. Иногда для достижения большей
производительности нужно комбинировать разные алгоритмы..

28.

В-2. Анализ данных и машинное обучение
Принципы машинного обучения
– инновационность: возможности машинного обучения открывают новые
перспективы развития и роста практически всех отраслей экономики;
– специфичность: машинное обучение применяется для внедрения и
разработки новых продуктов исключительно людьми, которые
разбираются в IT-технологиях;
– простота: продукты, реализуемые с использованием технологий
машинного обучения, становятся понятны даже школьникам и людям
преклонного возраста.

29.

В-2. Анализ данных и машинное обучение
Задачи машинного обучения
– регрессия. Предоставляет прогноз на основе выборки объектов с
различными признаками. По итогам анализа данных на выходе
получается число или числовой вектор;
– классификация. Выявляет категории объектов на основе имеющихся
параметров. Продолжает традиции машинного зрения, поэтому часто
можно встретить термин «распознавание образов»: например,
идентификация разыскиваемых людей по фото или на основании
словесного описания внешности;
– кластеризация. Разделяет данные на схожие категории по
объединяющему признаку;
– идентификация. Отделяет данные с заданными параметрами от
остального массива данных;
– прогнозирование. Работает с объемами данных за определенный период
и предсказывает на основе анализа их значение через заданный период
времени;
– извлечение знаний. Исследует зависимости между рядом показателей
одного и того же явления или события .

30.

В-2. Анализ данных и машинное обучение
Виды машинного обучения

31.

В-2. Анализ данных и машинное обучение
Реализация технологии машинного обучения
- Компьютерное зрение
- Биометрическая идентификация
- Обработка естественного языка, поиск и
извлечение информации из текстов
- Распознавание речи
- Синтез речи
- Машинное зрение
- Машинный перевод
- Генерация текстов
- Диалоговые системы (чат-боты)

32.

Вопрос 3.
Технологии искусственного интеллекта,
применяемые в основных образцах
вооружения и, военной и специальной
техники, в соответствии со специализацией

33.

В-3
Указом Президента РФ от 10.10.2019 г. утверждена
Национальная стратегия развития ИИ на период до 2030
года.
Задачами развития ИИ в РФ являются:
– поддержка научных исследований в целях обеспечения
опережающего развития искусственного интеллекта;
– разработка и развитие программного обеспечения, в котором
используются технологии искусственный интеллект;
– повышение доступности и качества данных, необходимых для
развития технологий искусственного интеллекта;
– повышение доступности аппаратного обеспечения, необходимого
для решения задач в области искусственного интеллекта;
– повышение уровня обеспечения российского рынка технологий
искусственного интеллектаквалифицированными кадрами и уровня
информированности населения о возможных сферах использования
таких технологий;
– создание комплексной системы регулирования общественных
отношений, возникающих в связи с развитием и использованием
технологий искусственного интеллекта

34.

В-3
В настоящее время разработки различных систем
военного
назначения,
обладающих
искусственным
интеллектом, автоматизация в ВВТ процессов, связанных
с обнаружением цели, наведением оружия, вскрытием
факта обнаружения себя противником, оснащаются
специализированными
модулями,
реализующими
отдельные элементы искусственного интеллекта.
Системы
управления
оружием,
обладающие
искусственным интеллектм, широко применяются в
комплексах противоракетной (ПРО) и противоздушной
обороны (ПВО). Цель применения состоит в ускорении
обработки данных, поступающих от средств контроля
воздушно-космической
обстановки,
а
также
в
автоматическом управлении средствами обороны

35.

В-3
Уже сегодня в ряде стран, в том числе в России,
загоризонтные радиолокационные станции задействуют
ИИ для быстрого распознавания военных объектов среди
сотен получаемых отметок различных воздушных целей,
применение ИИ для обнаружения и классификации
малоразмерных
целей,
таких
как
беспилотные
летательные аппараты (БПЛА).
Воздушно-космические
силы
России
располагают
оперативно-тактической автоматизированной системой
управления ПВО, использующей элементы искусственного
интеллектадля координации работы комплексов С-300 и
С-400, зенитных ракетно-пушечных комплексов «Панцирь»
и отдельных средств контроля воздушного пространства.

36.

В-3
Контроль технического
состояния инфраструктуры
и ВВСТ
Прогнозирование и предотвращение аварий на военных объектах
Автоматизация
(роботизация) ВВСТ
Создание роботизированных комплексов с различной степенью автономности
Разведка, наблюдение,
информационное
обеспечение войск
Сбор, обработка, интегрирование информации от различных источников,
формирование целостной картины боя, возможностей и характера действий
противника, формирование замысла действий своих войск
Управление войсками
Выработка управляющих команд войскам в процессе боя, исходя из
складывающейся обстановки
Прогнозирование
Прогнозирование военно-политической ситуации, характера возможных
враждебных действий и характера вооруженной борьбы на основе больших
массивов разнородной информации
Борьба и контрборьба в
киберпространстве
Кибератаки на объекты противника, поиск уязвимостей в своих киберсетях и
предотвращение проникновения в них противника
Информационная война
Ведение пропаганды и контрпропаганды в сети, информационные диверсии,
искусственные боты
Логистика
Формирование планов технического обслуживания ВВСТ, планов поставок ЗИР и
материально-технических средств для обеспечения жизнедеятельности войск
Конструкторская
деятельность
Определение облика перспективных вооружений на основе обработки
массивов
технической документации из различных источников, анализа
тенденций,
технических и технологических достижений

37.

В-3
Роботизированная техника

38.

В-3
Комплекс «Уникум», оснащенный
искусственным интеллектом

39.

В-3
Турель Корвет, оснащенная
искусственным интеллектом

40.

В-3
Боевой робот «Нерехта»,
изготовленный
ОАО «Завод им. Дегтярева»

41.

В-3
Боевой модуль концерна
«Калашников», работающий под
контролем искусственного интеллекта

42.

Задание на самостоятельную работу:
Ответить в рабочей тетради на
контрольные вопросы :
Омельченко,
В.И.
Информационные
технологии
в
профессиональной
деятельности:
учебное
пособие/
В.И.
Омельченко.
–
Омск:
ОАБИИ, 2024, С. 149-150, в. 9-11.
Тема следующего занятия
1/3 «Разметка и обработка данных»,
практическое