Урок информатики и ИКТ, 11А,Б,В классы, 18.04.2022г.

урок для ВСЕГО КЛАССА                                               учитель А.В.Соловьев

Тема: Искусственный интеллект. Машинное обучение.

В середине XX века, когда появились первые компьютеры, впервые в истории человечества вычислительные возможности машин стали приближаться к человеческим.

Поэтому в учёном сообществе возник справедливый вопрос: а каковы рамки возможностей компьютеров, есть ли эти рамки вообще и достигнут ли машины уровня развития человека? Именно тогда и зародился термин Искусственный Интеллект (ИИ).

В 1943 году американские ученые Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс в своей статье «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности» предложили понятие искусственной нейронной сети, имитирующей реальную сеть нейронов, и первую модель искусственного нейрона. А в 1958 году американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт предложил схему устройства, математически моделирующего процесс человеческого восприятия, и назвал его «перцептроном», что, собственно, стало прообразом нынешних нейросетей. Условная схема прообраза нейросети:

А за несколько лет до этого, в 1950 году английский учёный Алан Тьюринг, пишет статью с громким названием «Может ли машина мыслить?».

Так что же всё-таки такое “искусственный интеллект” (ИИ)?

Определений данному понятию существует большое множество, но все они сходятся в одном:

ИИ — это такая искусственно созданная система, которая способна имитировать интеллектуальную и творческую деятельность человека.

Причем интеллектуальная деятельность — это не просто математические расчеты, это деятельность, направленная на создание нематериальных вещей в сфере науки, искусства, литературы, а также в других творческих сферах, обучение, принятие решений, определение выводов и многое другое.

Естественно, обычный компьютер не способен написать картину, музыку или книгу. Для этого ему необходим интеллект — искусственный интеллект!

Но что может современный ИИ? Как можно оценить его интеллектуальные способности?

Чтобы это понять системы искусственного интеллекта можно разделить на три группы:

слабый (или ограниченный) искусственный интеллект;

общий искусственный интеллект;

сильный (или сверхразумный) искусственный интеллект.

 Давайте разберемся с каждой по порядку.

Слабый ИИ

ИИ считают слабым, когда машина может справляться только с ограниченным набором отдельных задач лучше человека. Именно на данной стадии сейчас находится тот ИИ, с которым мы с вами сталкиваемся повседневно.

Примеров тут множество. ИИ  - это АЛИСА, СИРИ и другие голосовые помощники в смартфонах и браузерах. ИИ в компьютерных играх — враги умнеют постоянно, вспомните тех же боссов в играх серии Dark Souls. Да и отвечая на письмо в электронной почте, именно ИИ предлагает вам варианты ответов.

Общий ИИ

Следующая стадия развития ИИ — это общий ИИ, когда компьютер может решить любую интеллектуальную задачу так же хорошо, как и человек.

Представьте себе, что компьютер способен написать картину не хуже Ван Гога, поболтать с вами по душам, сочинить песню, попадающие в мировые чарты, договориться с начальником о повышении или даже создать новую научную теорию!

К созданию общего ИИ стремятся сегодня ученые всего мира и в скором будущем нам, возможно, удастся узнать, что это такое, своими собственными глазами.

Сильный ИИ

Это — вершина эволюции ИИ.

Такая машина должна выполнять абсолютно все задачи интеллектуального и творческого характера лучше, чем человек. То есть во всем его превосходить.

Создание сильного ИИ может стать главным поворотным моментом в истории человечества. Идея заключается в том, что если машины окажутся способны выполнять широкий спектр задач лучше, чем люди, то создание еще более способных машин станет для них лишь вопросом времени.

Что такое машинное обучение?

Попробуйте вспомнить, как вы освоили чтение. Понятное дело, что вы не садились изучать орфографию и грамматику, прежде чем прочесть свою первую книгу. Лишь зная алфавит и умея читать по слогам, сперва вы читали простые книги, но со временем их сложность постепенно возрастала.

На самом деле, вы неосознанно изучили базовые правила орфографии и грамматики и даже исключения, но именно в процессе чтения. Иными словами, вы обработали много данных и научились на них. Перенося такой подход к освоению навыков на ИИ, становится понятным, что машинное обучение — это имитация того, как учится человек.

А реализовать это довольно просто: необходимо лишь написать алгоритмы, которые будут способны к самообучению, к классификации и оценке данных, к выбору наиболее подходящих решений.

По мере совершенствования этих алгоритмов они могли бы решить многие задачи. Но некоторые вещи, которые довольно просты для людей (например, распознавание объектов на фото, речи или рукописного ввода), все еще трудны для машин.

Но если машинное обучение — это подражание тому, как люди учатся, почему бы не пройти весь путь и не попытаться имитировать человеческий мозг? Эта идея и лежит в основе нейронных сетей!

Нейронные сети

Что же такое искусственная нейронная сеть? Говоря по простому - это один из способов машинного обучения, или правильнее — это разновидность алгоритмов машинного обучения, некая математическая модель, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей, то есть сетей нервных клеток живого организма. Некая цифровая модель нейронов нашего мозга.

Каждый искусственный нейрон в сети имитирует работу реальных биологических нейронов и представляет собой некоторую нелинейную функцию. А если по-простому — каждый нейрон — это ячейка, которая хранит в себе какой-то ограниченный диапазон значений. Однако, сами по себе нейронные сети — не более чем набор сложно связанных искуственных нейронов. Для нейросетей самая важная часть — это обучение!

 

Если совсем коротко изложить наш сегодняшний материал, то:

ИИ относится к устройствам, проявляющим в той или иной форме человекоподобный интеллект.

Существует множество разных методов ИИ, но одно из подмножеств этого большего списка — машинное обучение — оно позволяет алгоритмам учиться на наборах данных.

Нейронные сети — это разновидность алгоритмов машинного обучения, построенных по аналогии с реальными биологическими нейронами человеческого мозга.

 Это был очень краткий обзор понятий. А теперь предлагаю для закрепления материала просмотреть очень познавательный видеоролик, в котором более широко и основательно освещена тема Искусственного интеллекта и машинного обучения.

Задание: Найти материалы и подготовить сообщение о конкретном применении «слабого ИИ» в повседневной деятельности современного человека. Материал оформить в виде текстового файла объемом 4-6 страниц, обязательно указать источники информации. Не забудьте в имени файла указать фамилию и класс.

Работу направить на эл.почту arhimedus63@gmail.com до следующего урока.

Вопросы и консультации в комментариях после урока.