Искусственный интеллект

1.

Будущее уже рядом
Обзор основных принципов и возможностей
искусственного интеллекта в современном
мире и его применениях.

2.

ЭВОЛЮЦИЯ ИСКУССТВЕННОГО
ИНТЕЛЛЕКТА

3.

Рождение ИИ: первые шаги
• 1950 год: тест Тьюринга для оценки
интеллекта машин
• 1956 год: термин 'Искусственный интеллект'
впервые использован
• 1960-е годы: первые ИИ-программы, решающие
задачи и играющие в игры
• 1980-е годы: развитие экспертных систем и
машинного обучения.

4.

1956: Дартмутская революция
• Лето 1956 года: конференция в Дартмуте
• Основана новая область исследований:
искусственный интеллект
• Участники: Джон Маккарти, Марвин Мински,
Натаниэль Рочестер
• Термин 'Искусственный интеллект' впервые
использован официально.

5.

Что такое машинное обучение?
Машинное обучение:
• ключевые аспекты
• Подтип искусственного интеллекта
• Алгоритмы учатся на данных
• Прогнозирование и классификация
• Применяется в бизнесе и медицине

6.

Нейросети: новый виток
Нейросети:
• новый виток эволюции ИИ. Ключевые факты:
• Обучение на больших данных
• Распознавание образов и речи
• Прогнозирование и принятие решений
• Применение в медицине и бизнесе

7.

Глубокое обучение: прорыв
Глубокое обучение: прорыв в искусственном
интеллекте.
• Использование нейронных сетей для сложных
задач.
• Достижение высокой точности в распознавании
образов.
• Применение в медицине, финансах и
транспорте.
• Улучшение результатов с увеличением объема
данных.

8.

5 вызовов ИИ-разработчикам
5 вызовов ИИ-разработчикам:
• Качество и доступность данных
• Сложность алгоритмов и моделей
• Обеспечение безопасности и
конфиденциальности
• Интерпретируемость и объяснимость решений
• Масштабируемость и производительность.

9.

ИИ в 2025: достижения
• Прогнозирование и анализ данных с точностью
до 95%
• Автоматизация процессов в промышленности и
бизнесе
• Развитие компьютерного зрения и распознавания
образов
• Улучшение обработки естественного языка и
переводов.

10.

Эра суперинтеллекта?
• Суперинтеллект: гипотетический ИИ,
превосходящий человеческий интеллект.
• Прогнозы экспертов: появление
суперинтеллекта к 2040-2070 годам.
• Возможные последствия: революционные
изменения или глобальные риски.
• Необходимость контроля и регулирования
разработки ИИ.

11.

ИИ сегодня: возможности
Искусственный интеллект сегодня имеет широкие
возможности. Ключевые направления:
• Машинное обучение для прогнозирования и анализа
данных
• Нейронные сети для распознавания образов и
речи
• Обработка естественного языка для переводов
и текстов
• Компьютерное зрение для распознавания
изображений

12.

Будущее уже рядом
• Искусственный интеллект уже меняет нашу
жизнь.
• Роботы и ИИ-системы работают в медицине,
промышленности и транспорте.
• Машинное обучение позволяет прогнозировать
и предотвращать аварии.
• Голосовые помощники облегчают повседневные
задачи.
• ИИ помогает в научных исследованиях и
открытиях.