Искусственный интеллект

1.

Искусственный
интеллект
Объяснение возможностей ИИ имитировать
человеческий разум для решения задач.

2.

СУЩНОСТЬ ИИ: ОТ КОНЦЕПЦИИ
К РЕАЛЬНОСТИ

3.

ИИ: от мифа к алгоритму
Искусственный интеллект прошел путь от древних
мифов до современных алгоритмов.
Его сущность раскрывается через эволюцию
понимания:
Мифологический этап: Представления о мыслящих
машинах в легендах и фантазиях (Голем,
Пандорра).
Концептуальный этап: Формирование идей в
философии и кибернетике (Тьюринг, Ада
Лавлейс).
Теоретический этап: Разработка
математических основ и моделей вычисления
(нейронные сети, логика).

4.

Как родилась идея искусственного разума?
Идея искусственного разума зародилась в глубокой
древности, эволюционируя от мифов до научной
концепции. Ключевые вехи на этом пути:
Античность и Средневековье: Мифы об
искусственных существах (Голем, автоматоны) и
первые механизмы, имитирующие действия.
XVII-XIX века: Формализация мышления
(Лейбниц, Буль) – попытки описать логику
вычислениями.
XX век до 1956 года: Появление
вычислительных машин (Тьюринг, Цузе) и
теоретические основы алгоритмов.
1956 год: Дартмутский семинар – формальное

5.

3 ключевых прорыва: путь к пониманию
Три фундаментальных прорыва перевели ИИ из
теоретической концепции в практическую
реальность, обеспечив качественный скачок в
возможностях:
Алгоритмические инновации: Развитие
глубокого обучения, особенно сверточных (CNN)
и рекуррентных (RNN) нейронных сетей,
позволило эффективно обрабатывать сложные
данные: изображения, речь, текст.
Вычислительная мощность: Появление
доступных GPU и распределенных вычислений
обеспечило ресурсы, необходимые для
тренировки огромных нейросетей на гигантских

6.

Машины учатся: эволюция нейросетей
Эволюция нейросетей — ключ к пониманию
сущности современного ИИ. От теоретических
концепций к практическим прорывам, развитие
шло через ключевые этапы:
1950-е: Рождение идеи искусственных
нейронов и персептрона Розенблатта как
простейшей модели обучения.
1980-е: Появление алгоритма обратного
распространения ошибки, давшего жизнь
многослойным сетям и преодоление ограничений
персептрона.
1990-2000-е: "Зима ИИ" и медленный
прогресс, ограниченный вычислительной

7.

2025: ИИ в вашем кармане – реальность!
2025:
Искусственный интеллект окончательно
переходит из концепции в повседневную
реальность, помещаясь буквально в ваш карман.
Ключевые изменения сущности ИИ:
От серверов к смартфонам: Мощные модели
работают локально на устройствах, без
постоянного облака.
Персональный ассистент: ИИ глубоко
интегрирован в ОС, предвосхищая нужды на основе
контекста и привычек.
Естественное взаимодействие: Общение
голосом, текстом, жестами стало интуитивным,

8.

От логики к интуиции: новая эра ИИ
Эволюция искусственного интеллекта знаменует
переход от жесткой логики к интуитивному
пониманию. Ключевые вехи этого пути:
Классические системы: Основаны на явных
правилах и логических операциях, эффективны в
четко структурированных средах, но ограничены
гибкостью.
Революция глубокого обучения: Нейронные
сети обучаются на больших данных, выявляя
скрытые закономерности без ручного
программирования правил.
Появление "интуиции": Современные ИИ
демонстрируют способность к обобщению,

9.

Ожившие коды: когда ПО стало «умным»?
Программное обеспечение стало «умным»
благодаря переходу от жестких алгоритмов к
системам, способным обучаться и адаптироваться.
Эволюция интеллектуальных технологий включает
ключевые этапы:
Экспертные системы (1980-е): Правила,
заданные человеком, без самообучения
Машинное обучение (2000-е): Анализ данных
для выявления паттернов и прогнозирования
Глубокое обучение (2010-е): Многослойные
нейросети для обработки сложных данных
Трансформеры (2020-е): Контекстное
понимание и генерация контента Этот путь

10.

Мост между теорией и практикой
Искусственный интеллект служит ключевым
мостом, трансформируя абстрактные концепции в
практические решения.
Этот переход включает несколько этапов:
Теоретическая основа: Математические модели
и алгоритмы, формирующие концепцию ИИ.
Техническая реализация: Кодирование идей в
программные решения с использованием
фреймворков.
Адаптация: Тестирование и оптимизация
систем под реальные условия и данные.
Практическое применение: Внедрение ИИ в
конкретные сферы, например, нейросети для

11.

Сила данных: топливо интеллектуальной революции
Данные стали критическим катализатором
превращения теоретических концепций ИИ в
практическую реальность. Их ключевая роль
проявляется в трех аспектах:
Объем и доступность: Экспоненциальный рост
цифровых данных обеспечил "сырье" для
обучения сложных алгоритмов.
Алгоритмы глубокого обучения: Современные
нейросети эффективно выявляют скрытые
паттерны в огромных массивах информации.
Практические прорывы: Анализ данных
позволил ИИ достичь человеческого уровня в
распознавании образов, обработке языка и

12.

ИИ сегодня: что мы создали на самом деле?
ИИ сегодня: что создано на самом деле? Разрыв между ожиданиями и
реальностью.
Ключевые практические достижения вместо «общего ИИ»:
Узкоспециализированные системы: превосходят человека в конкретных задачах
(анализ данных, распознавание образов).
Генеративный ИИ: создает тексты, изображения, код по запросу, но без истинного
понимания.
Автоматизация рутинных процессов: от чат-ботов до управления производственными
линиями.
Системы поддержки решений: анализируют большие данные для прогнозирования и
рекомендаций.