cyanic-selkie/wikianc huggingface dataset:
Јасин Брахими
Гранада
На 30 август 2012 година, Брахими потпишал на заем за шпанската Гранада за сума од 700.000 €, со опција да потпише постојан договор за 4.000.000 €. Своето деби го направил на 16 септември 2012 против Депортиво Ла Коруња на домашен терен, појавувајќи се како замена на полувремето на местото на Јусеф Ел Араби. На 7 октомври, за првпат во неговата професионална кариера зараборил црвен картон, откако му бил покажан втор жолт во 67-мата минута од гостувањето кај Мајорка. Сезоната ја завршил со 27 настапи во Ла Лига и еден еден во купот, но неуспеал да постигне ниту еден погодок.
На 4 јуни 2013 година, Гранада ја искористила опцијата за откуп на играчот, кога тој потпишал четири годишен договор со клубот. Својот прв гол во шпанскиот фудбал го постигнал од пенал на 1 декември 2013, во поразот на домашен терен од Севиља со 1-2. Првиот гол од игра го постигнал во победата на домашен терен над Елче со 1-0. На 12 април 2014, Брахими бил одлучувачки протагонист за победата на Гранада над Барселона со 1-0 на домашен терен. Втората сезона ја завршил со 35 првенствени настапи и 3 гола и бил еден од клучните играчи на Гранада која го повторила успехот од претходната сезона завршувајќи на 15. место во Ла Лига.
Порто
На 22 јули 2014 година, Порто објавиле дека го договориле доаѓањето во клубот на Брахими од Гранада за сума од 6,5 милиони € во 5-годишен договор. По потпишувањето на договорот му бил доделен дресот со број 8.
На Камен
На Камен или Камен (Të guri) — поранешно село во денешната општина Булчица на Дебарската област, источна Албанија.
Географиja
Селото се наоѓало во македонската област Голо Брдо, меѓу селата Големо Острени и Мало Острени. Било сместено во клисурата јужно од патот.
Историја
На крајот од XIX век населението говорело македонски јазик. По Првата балканска војна во 1912 г. На Камен влегол во состав на Албанија.
До 2015 г. подрачјето било во состав на тогашната Општина Острени.
Давење со броеви
„Давење со броеви“ (англиски: Drowning by Numbers) — холандско-британски филм од 1988 година, режиран од Питер Гринавеј. Главните улоги ги играат: Џоан Плоурајт (Joan Plowright), Џулиет Стивенсон (Juliet Stevenson), Џоули Ричардсон (Joely Richardson), Бернард Хил (Bernard Hill) и Џејсон Едвардс (Jason Edwards).
Синопсис
Средовечната госпоѓа Сиси Колпитс (ја игра Плоурајт) го дави својот пијан маж во корито со вода, откако го начекува како врши прељуба. За да го прикрие убиството, таа бара помош од Маџет (го игра Хил), кој издава документ дека нејзиниот маж се удавил случајно. Маџет чувствува наклонетост кон госпоѓата и за својата помош очекува соодветна противуслуга. По некое време, и ќерката на Сиси, која исто така се вика Сиси (ја игра Стивенсон), го дави сопругот во морето, а Маџет повторно го прогласува убиството како случајна смрт, очекувајќи дека така ќе ја заведе Сиси. Најпосле, и внуката Сиси (ја игра Ричардсон) го убива нејзиниот сопруг во базенот, а Маџет повторно потпишува дека се работи за случајна смрт. Се разбира, полицијата започнува истрага и угледот на Маџет е доведен во прашање. На крајот од филмот, трите жени го канат Маџет да се повозат со чамец и заминуваат на средината од езерото. Најпрвин, тие ги фрлаат урните со пепелот во водата, потоа го соблекуваат Маџет и најпосле го напуштаат чамецот, оставајќи го Маџет, кој не знае да плива.
Средношколски мјузикл
Средношколски мјузикл (High School Musical) е американски филм од 2006 година.
Приказна
Трој и Габриела се тинејџери, коишто се многу различни. Тие сосема случајно ќе настапат на едно караоке шоу и ќе ја освојат публиката. Потоа ќе се разделат, мислејќи дека никогаш повторно нема да се видат. Но, наскоро тие повторно ќе се најдат во истото средно училиште и ќе се борат за главните улоги во мјузиклот. Шарпеј и нејзиниот брат Рајан ќе направат се да ги спречат да настапат, но тие сепак со помош на нивните пријатели ќе успеат во тоа иако во исто време ќе бидат и натпреварот по хемија во кој учествува Габриела и кошаркарскиот натпревар. Потоа тие и двајцата одат да испејат а пред да пејат на шоуто пред нив пејат Шарпеј и Рајан со нивната омилена песна. На тој настап Tрој и Gабриела ќе победат а Шарпеј ќе почне да плаче. Таа ќе и биде лута на Габриела.
Џелем џелем
Во интервјуто со новинарот Мајк Калеџиќ, Јовановиќ изјавил дека насловот на песната е „Opre Roma“.
По доживувањето на затворањето на Ромите за време на Циганскиот геноцид (Ромскиот холокауст од Втората светска војна), Јовановиќ подоцна го напишал текстот за песната „Џелем џелем“ и ги споил со традисионалната циганска мелодија во 1949 година. Песната првпат била усвоена како химна на Ромите од страна на делегатите на првиот Светски ромски конгрес одржан во 1971 година.
Стихови
Ромски
Gelem, gelem, lungone dromensa Maladilem bakhtale Romensa A Romale, katar tumen aven, E tsarensa bakhtale dromensa?
A Romale, A Chavale
Sas vi man yekh bari familiya, Mundardyas la e Kali Legiya Aven mansa sa lumnyake Roma, Kai putardile e Romane droma Ake vriama, usti Rom akana, Amen khutasa misto kai kerasa
Puter Devla le parne vudara Te shai dikhav kai si me manusha Pale ka zhav lungone dromendar Thai ka phirav bakhtale Romensa
A Romalen, A chavalen
Opre Rroma, si bakht akana Aven mansa sa lumnyake Roma O kalo mui thai e kale yakha Kamav len sar e kale drakha
A Romalen, A chavalen.
Превод
Тргнав да патувам Сретнав среќни Роми О Роми, од каде доаѓате, Со среќните шатори крај патот?
О Роми, О млади Роми!
Еднаш и јас имав среќно семејство, Црната легија ги уби нив Дојди со мене, Рому од каде и да си За Ромите сите патишта се отворени Сега е времето, станете Роми сега, Ќе се издигнеме високо ако делуваме сега
Отвори ги Боже, белите порти Да ги видам моите луѓе. Вратете се да патуваме на патиштата И да пешачиме со среќните Роми
Горе, Ромски народе! Сега е времето Дојдете со мене, Роми од целиот свет Темното лице и темните очи, Ги сакам како црно грозје
Други стихови
Постојат многу верзии на „Џелем, џелем“ особено оние кои се преведени од страна на Роналд Ли.
Извор (Кичевско)
Географија и местоположба
Селото се наоѓа во областа Копачка, во јужниот дел на територијата на Општина Кичево, на самиот пат Кичево-Охрид, во изворишното сливно подрачје на реката Треска. Селото е рамничарско, на надморска височина од 745 метри. Од градот Кичево е оддалечено 14 километри.
Младото село Извор се наоѓа на патот Кичево-Охрид и на некогашното железничка линија со тесен колосек до Охрид. Основано е во горниот дел на долината на Треска, околу врелото Извор, по кого го добило и името. Земјиштето на кое е основано селото било атар на соседното планинско село Душегубица.
Селото се наоѓа во областа Горна Копачка, на реката Треска.
Историја
Селото било основано по Втората светска војна, околу некогашната железничка станица на пругата Кичево-Охрид.
По капитулацијата на Италија во Втората светска војна кај селото се воделе борби меѓу партизанските единици и фашистичката војска. На 5 октомври 1943 година борбата траела цел ден, по што поголем дел од фашистичките војски биле протерани од селото и од Кичево. За време на борбите селото Извор е палено неколкупати. Најжестоките борби за ослободување на кичевскиот регион, а со тоа и на селото Извор се воделе во мај 1944 година.
На 26 ноември 1943 година, во селото е создаден Првиот косовски народноослободителен баталјон „Рамиз Садику“.
Стопанство
Селото нема сопствен атар, туку го потпаѓа под атарот на селата Горна и Долна Душегубица, поради што нема одделни катастарски податоци.
Во минатото, во селото постоело сточарската задруга „Копачка“ со околу 4.500 овци. Зиме овците биле носени во селата Витанци и во Попадија.
Откако започнала изградбата на автопатот Кичево-Охрид, во селото се наоѓа базата на кинеските работници од претпријатието „Синохидро“, кои го градат автопатот.
Население
Во 1961 година, селото броело 163 жители, главно, доселени од околните места, а во 1994 година имало само 52 жители, од кои 50 Македонци и двајца Срби.
Според пописот од 2002 година, во селото Извор живееле 49 жители, од кои 48 Македонци и 1 Србин.
Според последниот попис од 2021 година, во селото живееле 11 жители, од кои 10 Македонци и 1 останат.
Родови
Македонското население потекнува од доселеници од околните планински села: Душегубица и Кленоец. Сепак поголемиот дел доаѓа од првото село (околу 30 к.).
Самоуправа и политика
Селото влегува во рамките на Општина Кичево, која била проширена по новата територијална поделба на Македонија во 2013 година. Во периодот од 1996-2013 година, селото се наоѓало во некогашната Општина Другово.
Во периодот од 1965 до 1996 година, селото се наоѓало во рамките на големата општина Кичево. Селото припаѓало на некогашната општина Кичево во периодот од 1955 до 1965 година.
Во периодот 1950-1955, селото било седиште на тогашната Општина Извор, во која покрај селото Извор, се наоѓале и селата Горна и Долна Душегубица, Ехлоец, Иванчишта, Кленоец, Малкоец и Попоец.
Избирачко место
Во селото постои избирачкото место бр. 0768 според Државната изборна комисија, сместено во училишната зграда. Во ова избирачко место е опфатено и селото Кленоец.
На локалните избори во 2017 година, на ова избирачко место биле запишани вкупно 42 гласачи. На референдумот во 2018 година, на ова избирачко место биле запишани вкупно 42 гласачи.
На претседателските избори во 2019 година, на ова избирачко место биле запишани вкупно 40 гласачи.
Иселеништво
Иселеници од Извор има во прилепското село Житоше: Китаноски (2 к.) и Стрезоски (1 к.), преселени во 1954 година.
Марија Николајева
Марија Николајева (родена на 16 мај 1952 година) е шведска книжевна критичарка и академик, специјализирана за литература за деца. Од 2008 година, таа е професор по образование на Универзитетот во Кембриџ и професор соработник на колеџот Хомертон, Кембриџ. Таа исто така е директор на Центарот за литература за деца во Кембриџ од 2010 година. Таа претходно предавала на Универзитетот во Стокхолм и на Универзитетот Åbo Akademi.
Пиластер
Пиластер — сосема малку издаден столб зграден во ѕид. Пиластерот е зарамнет или скратен столб кој обично оди заедно со капител и перваз, како и во низок релјеф или рамен наспроти еден ѕид. Овој архитектонски елемент го наоѓаме во класичната архитектура и има за цел да даде впечаток на потпорен столб, но само со украсна вредност. Наспроти ова, врзан столб или дирек може да го држи ѕидот и покривот над него.
Пиластрите често ги наоѓаме непосредно по страните на една врата или прозорско окно на една фасада, а понекогаш и заедно со квадратни или округли столбови. Во овој случај, столбовите се оддалечени за извесно растојание од ѕидот и имаат за цел да го потпираат ѕдот или покривот над нив, како да речема кај еден портик. Овие вертикални елементи се користат и како потпора за вдлабнат архиволт околу еден влез.
Пиластерот може да има едноставен квадратен профил (пресек) или може да биде украсен во еден од стиловите на класичниот архитектонски поредок како џиновски ред како изрежани столбови со висина од два спрата. Овој елемент од старогрчката и римската архитектура бил преземен и од Италијанската ренесанса, а подоцна и во Грчката возобнова.
Космос-1820
Космос-1820 — еден од над 2.400 советски вештачки сателити лансирани во рамките на програмата „Космос“.
Општи податоци
Сателитот е лансиран од космодромот Тјуратам, Бајконур, СССР на 14 февруари 1987 г. Во орбитата околу планетата Земја бил исфрлен од носечка ракета.
Орбитални податоци
Исфрлувањето на сателитот било на ниска орбита околу Земјата. Периодот на обиколување на сателитот околу Земјата изнесувал 88,4 минути, додека аголот на наклонетост на орбиталната рамнина во однос на рамнината на екваторот изнесувала 64,8°. Најголемото растојание од Земјата го достигнал на 225 км, а најмалото на 171.
Зајак
Зајак - животно од редот глодачи.
Видови зајци
Зајакот-дупкар спаѓа во редот зајакообразни цицачи и во семејството зајци, во која се вбројува и обичниот зајак. Домашните видови настанале од дивиот зајак-дупкар. Потекнува од Европа, но денес го населува целиот свет, освен на Антарктикот и некои острови во Југоисточна Азија. Се среќава во тревни или шумовити предели, како и во обработени полиња. Достигнува должина од 40 сантиметри и тежина од 2 кг, а жиивее од три до шест години. Половата зрелост ја постигнува на возраст од околу четири месеци и се спарува во текот на пролетта и летото. По едномесечен период на носење, женката раѓа две до седум малечки, и тоа, четири до пет пати во текот на годината. Младенчињата се раѓаат слепи и без влакна, во дувло ископано во земјата, на меко легло прекриено со влакна од мајката. Зајакот-дупкар е тревојадец. Тој се храни со трева, корења, лисје и кора од дрвјата. Поради тоа забите му се трошат и горните секачи постојано му растат.
Вештачка интелигенција
Вештачка интелигенција (ВИ) е интелигенција претставена од машини и софтвер и е гранка од компјутерската наука која развива машини и софтвер со интелигенција. Најголемите истражувања како и објавените трудови за ВИ истата ја дефинираат како  проучување и дизајн на интелигентен агент, каде под интелигентен агент се подразбира систем способен за перцепирање на околината и преземање на активности кои му ги максимизираат шансите за успех. John McCarthy, човекот кој во 1956 ја измисли синтагмата, ја дефинираше како  наука и инженерство за создавање на интелигентни машини. Истражувањето во делот на ВИ е од високо технички и специјализиран карактер, во основа поделен во подобласти кои често слабо меѓусебно комуницираат. Некои од подобластите се должат на културно-општествени фактори: подобластите се развиле врзувајќи се за соодветни институции или резултирале од достигнувања на поединечни истражувачи. ВИ истовремено е поделена и врз основа на техничка проблематика. Имено, некои од подобластите се фокусираат на решавање на специфичен проблем, други пак, се фокусирани на еден од можните пристапи или користење на конкретна алатка или пак насочени кон реализирање на соодветна апликација. Централниот проблем ( или целта) на ВИ истражувањето е интеграција од резонирање, знаење, планирање, учење, комуникација, перцепција како и способност за движење и манипулирање со предмети. Општата интелигенција (или  чврста интелигенција) сè уште е долготрајна цел во оваа област. Тековно популарните пристапи вклучуваат статистички методи, компјутерска интелигенција и традиционален симбол ВИ ( AI). Огромен е бројот на алатките користени во ВИ, вклучувајќи видови пребарувања, математичка оптимизација, логика, методи засновани на веројатност и економика, и многу други. Овој дел од комјутерската наука се заснова на ставот дека круцијалната одлика на луѓето, интелигенцијата – разумот на хомосапиенсот – може да биде прецизно обработена, до тој степен, да може да биде симулирана од страна на некоја машина. Ова ги покрена филозофските прашања во врска со природата на умот, како и од делот на етиката, во смисла на создавање на вештачко суштетство, прашање кое датира од времето на митовите, античката филозофија и фантастика. ВИ е тема која се дискутира со огромен оптимизам но, која во исто време претрпува и неверојатни неуспеси. Денес таа стана неизоставен дел од технолошката индустрија и најкомплицираниот проблем во компјутерската наука.
Историја
Размислувачки машини и вештачки суштества се појавуваат уште во старогрчката митологија, како што се Талос од Крит, бронзениот робот од Хефес и Пигмалион и Галатеја. Суштества кои наводно ја имале човечката интелигенција постоеле во секоја од поголемите цивилизации: вдаховени слики биле обожувани во Египед и Грција, додека пак, хуманоидни автомати биле измислени од страна на Yan Shi, Херојот од Александрија и Ал-Џазари. Широко распространето е и верувањето дека Jābir ibn Hayyān, Judah Loew и Paracelsus ги создале вештачките суштества. Од 19-иот и 20-иот век, вештачките суштества стануваат заедничка одлика на фикцијата, како што е Франкенштајн на Мери Шели ( Mary Shelley's Frankenstein)  или Универзалните роботи на Росум од Карел Чапек ( Karel Čapek's R.U.R. -Rossum's Universal Robots). Pamela McCorduck објаснува дека сите тие всушност се доказ за постоење на еден древен нагон, кој таа го нарекува  имитирање Господ. Приказните за овие суштества како и нивните судбини ги разработуваат истите надежи, стравови и етички прашања кои ги наметнува и ВИ.
Механичкото или  формалното резонирање го развиле филозофите и математичарите уште во античкиот период. Проучувањето на логиката директно довело до пронаоѓање на програмирачки дигитален електронски комјутер, како резултат на работата на математичарите  Alan Turing и други. Turing-овата Теорија на пресметка, укажувала на тоа дека една машина, преку менување на симболите во едноставна варијанта, само 0 и 1, истата може да ги симулира сите замислени активности по пат на математичка дедукција. Ова, во согласност со тековните откритија во неврологијата, теоријата на информација и кибернетиката, инспирира една мала група на истражувачи да отпочнат со сериозно размислување за изработка на вештачки мозок.
Цели
Основниот проблем на симулирање (или создавање) на интелигенција е разложен на голем број конкретни подпроблеми. Истите се состојат од стецифични црти на карактер и способности кои истражувачите би сакале да ги поседува еден интелингентен систем.Подолу опишаните одлики се оние кои привлекоа најголемо внимание.
Дедукција, резонирање и решавање на проблеми
Првите истражувачи во областа на ВИ развија алгоритми кои чекор по чекор го имитираа резонирањето што го користат луѓето при решавање на сложувалки или при логички дедукции .Во доцните 80-ти и 90-ти ВИ истражувањето разви високо успешни методи за справување со несигурни и нецелосни информации применувајќи го концептот на веројатноста и економијата.
За комплицирани проблеми, повеќето од овие алгоритми бараат огромни пресметувачки ресурси – најчесто искусена ' комбинаториска експлозија': мемориски простор или потребното компјутерско време станува астрономско кога проблемот ги надминува предвидените граници. Потрагата по поефективен проблемо-решавачки алгоритам е високо приоритетна работа во ВИ истражувањата.
Луѓето, најчесто нивните проблеми ги решаваат користејќи брза, интуитивна проценка отколку, свесна, чекор-по-чекор дедукција која првите ВИ истражувачи испеаја да ја моделираат. ВИ освари одреден прогрес со имитирање на некој вид ' полусимболичен' решавач на проблеми: пристапи кои го нагласуваат значењето на сензорско-моторните вештини до остварување на повисоко резонирање; направи обиди во истражување на неурални мрежи со цел да ги симулираат структурите во внатрешноста на мозокот кои ги предизвикуваат ваквите вештини; додека пак со статистички пристапи кон мимиките ВИ ја разработува веројатноста кај човекот да погаѓа.
Презентација на знаење
Презентација на знаењето и инженерство на знаењето се суштински за ВИ истражувања. Многу од проблемите за кои се очекува да бидат решливи за машините изискуваат екстензивни познавања на светот. Помеѓу работите кои треба да се во општата презентација за ВИ се: предмети, особености, категории и релации меѓу предметите, ситуации, настани, време и состојби, прицини и последици, знаење во служба на знаење (што знаеме за знаењето на другите),и многу други, помалку истражени домени. Претстава за она што постои е онтологија: низа од предмети, врски, концепти и се она што машината го знае во врска со тоа. Најопштите се нарекуваат горни онтологии и истите прават обид да обезбедат основа за сите други знаења.
Меѓу најтешките проблеми при претставување на знаењето се:
Стандардното расудување и квалификацискиот проблем
Многу од работите што луѓето ги знаат се трансформираат во  работни претпоставки. На пример, доколку стане збор за некоја птица, луѓето моментално си замислуваат животно со големина на една песница, што пее и лета. Ниту еден од овие податоци не важи за сите птици. John McCarthy го идентификува овој проблем во 1969 под термин квалификациски проблем: за кое било здраворазумно правило кое ВИ истражувачите сакаат да го претстават, постои тенденција за разгледување на огромен број на очекувања. Скоро ништо не е едноставно точно или неточно доколку е во согласност со барањата на апстракната логика. ВИ истражувачите веќе истражија бројни решенија на овој проблем.
Широчината на знаењето на здравиот разум
Бројот на атомските факти, познати на еден просечен човек е астрономски. Истражувачките проекти кои имаат намера да изградат една комплетна основа на знаење на здравиот разум ( пр. Сус) бараат енормна количина на лабораториски онтолошко инженерство – кој мора рачно да се состави, како најкомплициран концепт на сите времиња. Главната цел е да се добие комјутер што ќе може да разбере доволен број на концепти со цел да се оспособи да учи преку извори како што е Интернетот, и кој би бил во можност да ја надополнува својата сопствена онтологија.
Под-симболичка форма на некое знаење од здравиот разум
Повеќето од она што луѓето го знаат не е претставено како  факти или изјави кои можат да ги искажат вербално. На пример, еден шах велемајстор би избегнал одредена позиција доколку смета дека  премногу се отворил или еден критичар на уметноста со еден поглед на некоја биста може моментално да утврди дали истата е фалсификат. Овде се работи за интуиција или тенденција која несвесно или под-симболично постои во мозокот. Знаењето како што е ова информира, поддржува и обезбедува контекст за симболично и свесно знаење. Па така за споменатиот проблем со под-симболично расудување, постои надеж дека досега развиената ВИ, комјутерската интелигенција или статистичката ВИ ќе успее да обезбеди начин како да го претстави и ова знаење.
Планирање
Интелигентните агенти мора да бидат оспособени за зацртување цели и истите да ги остваруваат. Им треба начин да ја визуелизираат иднината ( мора да имаат претстава за состојбата на светот и да бидат способни да предвидуваат како нивните активности би го менувале) воедно да бидат во можност да го изберат она што е со максимална искористеност ( или ' вредност') од постоечките алтернативи. Во класичните проблеми во планирањето, агентот може да претпостави дека единствениот начин е да делува на светот и со тоа да биде сигурен какви последици би имало од неговото делување. Во секој случај, доколку агентот не е единствениот учесник, тој мора повремено да се осигури дали условите во светот одговараат на неговите предвидувања и мора да го смени планот под услов да има потреба за тоа, што подразбира агентот да расудува на основа на веројатност.
Планирањето со мулти-агенти користи соработка и компетенции од повеќе агенти со цел остварување на зададената цел. Настанатото однесување како што е ова се користи од страна на еволутивен алгоритам и интелигенција на рој.
Учење
Машинско учење е проучување на комјутерски алгоритми кои ја подобруваат автоматиката преку искуство и истото е централно за ВИ истражувањето уште од самиот зачеток на оваа област. Учењето без надзор е способност да се открие шемата во влезниот проток. Учењето со надзор ги вклучува и класификацијата и бројчената регресија. Класификацијата се користи за да се одреди на која категорија одредено нешто припаѓа, после согледани бројни примери од различни категории. Регресија е обид да се создаде функција која би ги опишала врските помеѓу влезот и излезот а, воедно би предвидела како би се сменил резултатот доколку се сменат информациите на влезот. Во поттикнато учење, пак, агентот се наградува за добро расудување или казнува за лошо. Ова може да биде анализирано во поглед на теорија на донесување одлуки, користејќи концтепти на искористеност. Математичката анализа на алгоритмите за машинско учење и неговата изведба е гранка на теоретска комјутерска наука позната како комјутерска теорија за учење. Во рамките на развојната роботика, развојните пристапи за учење беа елаборирани како доживотно кумулативнo стекнувањe на нови вештини од страна на роботите, преку автономно само-истражување и општи интеракции со луѓе наставници како и користење на водечки механизми како што се активно учење, созревање, моторна синергија и имитација.
Природна обработка на јазикот
Синтаксичко дрво претставува синтаксичка структура на реченица која е во согласност со некоја формална граматика.
Главна статија: Природно процесуирање на јазикот Обработка на природниот јазик им помага на машините да го читаат и разбираат јазикот што го користат луѓето. Исклучително моќниот систем за обработка на природниот јазик обезбедува интерфејси од корисници на природниот јазик и стекнување на знаење директно од извори напишани од човекот, како што е Интернет текстот. Некои едноставни апликации засновани на обработка на природниот јазик вклучуваат пронаоѓање на одредена информација( или истражување на текст) како и машински превод.
Вообичаен метод на обработка и извлекување на значење од контекст на природниот јазик е преку семантичко индексирање. Зголемување на брзината на обработката а, истовремено поевтинувањето на цената на просторот за меморирање, овозможија индексирањето на огромен број на влезни кориснички апстракции да стане многу поефикасно.
Движење и манипулирање
Роботиката како област е блиску поврзана со ВИ. Интелигенцијата им е потребна на роботите за да се справат со задачи како што се манипулирање со предмети и навигација, под-проблеми како локализирање ( знае каде е, или открива каде се одредени нешта), мапирање ( учи за нештата околу него, гради  мапа за околината), план на движење ( открива како да стигне до некаде), или планирање на маршута ( одење од една до друга просторна точка, што може да вклучува и посуптилни движења – каде роботот се движи правејќи физички контакти со други предмети).
Креативност
Главна статија: компјутерска креативност
Уште една подобласт на ВИ која се однесува на креативноста од позиција на теорија ( филозовски и психолошки аспект) и пракса ( преку специфична имплементација на системи кои генерираат креативни резултати и кои идентификуваат и оценуваат креативност). Тесно поврзани области од компјутерските истражувања на горенаведеното се вештачка интуиција и вештачка имагинација.
Општа интелигенција
Главна статија: Цврста ВИ и комплетна ВИ
Повеќето истражувачи сметаат дека нивната работа ќе биде вградена во машината со општа интелигенција (позната како цврста ВИ) преку комбинирање на сите веќе споменати вештини и некои проширени човечки способности, па дури и сите од нив. Дел од истражувачите веруваат дека антропоморфните одлики како што се вештачката свест и вештачки мозок е всушност она што е навистина потребно за ваков проект. Многу од споменатите проблеми, генерално се повикуваат на општата интелигенција со цел да бидат разрешени. На пример, дури и една јасна конкретна задача како што е машинскиот превод бара машина што чита и пишува на два јазика (NLP) која го следи расудувањето (разумот) на авторот, знае за што се зборува (знаење) и верно ја репродуцира авторската намера (социјалната интелигенција). Проблемот со преведувачката машина се смета за (комплетна ВИ). За да се разреши овој конкретен проблем пред сè мора да се разрешат сите претходно споменати.
Пристапи
Не постои востановена и обединувачка теорија или парадигма што ги води ВИ истражувањата. Истражувачите не се согласуваат за многу прашања. Неколку од најактуелните долгогодишни прашања што останаа неодговорени се следниве: Дали ВИ треба да ја симулира природната интелигенција, преку проучување на психологија или неврологија? Или, дали биологијата на човекот е ирелевантна за ВИ истражувањата како што е небитна биологијата на птицата за воздухопловното инжинерство? Може ли едно интелигентно однесување да се опише користејќи едноставни, елегантни принципи ( како што се логиката или оптимизацијата)? Или пак тоа нужно бара решавање на голем број целосно неповрзани проблеми? Може ли интелигенцијата да се репродуцира користејќи симболи од високо ниво, слични на зборови и идеи? Или можеби бара подсимболичка обработка. Јохан Хаугеланд, кој го измисли терминот GOFAI (Good Old Fashioned Artificial Intelligence „добра старомодна вештачка интелигенција“), исто така предложи посоодветен термин за ВИ, синтетичка интелигенција, термин кој веќе е усвоен од некои не – GOFAI инстражувачи.
Кибернетика и мозочна симулација
Главни статии: Кибернетика и компјутерски невронски мрежи
Во 1940-тите и 50-тите голем број на истражувачи ја истражувале врската меѓу неврологија, теорија на информации и кибернетиката. Некои од нив изградиле машини кои користеле електронски мрежи за презентирање на рудиментирана интелигенција, како што се желките на W. Grey Walter и ѕверот на Johns Hopkins. Многу од овие истражувачи се собирале на состаноци на Телеолошкото општество на Принстон Универзитет и RATIO CLUB во Англија. Од 1960 година овој пристап во голема мера беше отфрлен но, сепак некои негови елементи се обновени во 1980 година.
Симболично
Главна статија: GOFAI
Кога стана можен пристапот до дигитални комјутери во средината на 50-тите, ВИ истражувањето започна со проучување на можноста човечката интелигенција да биде редуцирана на ниво на симболичка манипулација. Истражувањето беше концентрирано во три институции: Carnegie Mellon University, Stanford  и  MIT, каде секоја за себе успеа да развие свој стил на истражување. John Haugeland овие пристапи на ВИ ги нарекува добра старомодна ВИ или GOFAI. Во текот на 60-тите, симболичните пристапи постигнаа одличен успех во делот - симулирање на размислување од високо ниво во мали демонстративни програми. Пристапите засновани на кибернетиката или невронските мрежи беа отфрлени или фрлени во заборав. Истражувачите од 60-тите и 70-тите беа убедени дека симболичките пристапи сигурно ќе успеат да создаваат машина со  општа вештачка интелигенција и тоа го поставија како цел во нивното истражување.
Когнитивна симулација
Економистите Herbert Simon и Allen Newell ги проучувале човечките вештини за решавање на проблеми и направиле обид да ги формализираат. Со тоа ја востановиле основата во областа на вештачката интелигенција, когнитивната наука, истражувачки активности и менаџмент. Нивниот истражувачки тим ги искористил резултатите од психолошките експерименти со цел да развијат програми кои би ја симулирале техниката што луѓето ја користат при решавање на проблеми. Оваа традиција, концентрирана во Carnegie Mellon University доминирала со развој на т.н. Soar конструкцијата во средината на 80-тите.
Заснованa на логика
За разлика од Newell и Simon, John McCarthy сметал дека машините не мораат да ја симулираат човечката мисла, туку напротив, да се обидат да ја најдат суштината на апстрактното расудување и решавање на проблеми, без разлика дали луѓето ги користат истите алгоритми. Неговата лабораторија на Stanford (SAIL) се фокусирала на користење формална логика за решавање проблеми од широк опсег, вклучувајќи презентација на знаење, планирање и учење. Логиката, исто така, била во фокус и на работата на Универзитетот во Единбург како и на други места во Европа што довело до развој на програмскиот јазик Prolog и наука на логичко програмирање.
Анти-логичка или нечиста
Истражувачите на MIT ( како што се  Marvin Minsky и Seymour Papert) дојдоа до сознание дека решавањето на тешки проблеми во делот на визија и обработка на природниот јазик бара ад-хок решенија – тие не се сложија со ставот дека постои едноставен и општ принцип ( како логика) кој ќе ги покрие сите аспекти на интелигентно однесување. Roger Schank ја опишал нивната анти-логика пристапувајќи и како на  нечиста (спротивно на чиста парадигма на  CMU и Stanford). Основите на знаењето од здравото расудување ( како што е Сус на Doug Lenat ) се пример на  нечиста ВИ, од причина што мора да бидат создадени рачно, што се смета за комплициран концепт на сите времиња.
Заснованa на знаење
Околу 1970, кога компјутерите со големи мемории станаа достапни, истражувачите од сите три традиции започнаа да вградуваат знаење во ВИ апликациите. Оваа  револуција на знаење доведе до развој и употреба на експертски системи (воведени од страна на Edward Feigenbaum ), прва вистинска форма на ВИ софтвер. Револуцијата на знаење беше воедно водена и од сфаќањето дека и наједноставните ВИ апликации ќе бараат огромно количесто на знаење.
Под-симболичнa
Од 1980-тите напредокот во симболичката ВИ изгледаше како да затаи и многумина веруваа дека симболичкиот систем никогаш нема да може да ги имитира сите процеси на човечкото сознание, посебно перцепцијата, роботиката, учењето и шемата на процесот препознавање. Бројни истражувачи се свртеа кон  под-симболичните пристапи на специфични ВИ проблеми.
Извртена, претставителна, вклопена, заснована на однесување или нова ВИ
Истражувачите од блиските области на роботиката, како што е Rodney Brooks, ја отфрлаат симболичката ВИ и се фокусираат на базични инженерски проблеми кои на роботите ќе им овозможат да се движат и да преживеат. Нивната работа повторно го оживеа не-симболичкото гледиште на раните истражувачи од кибернетиката од 50-тите и повторно ја претставија корисноста на теоријата на контрола во ВИ. Ова се совпадна со развојот на тезата за претставата за ум, во сродното поле на науката за сознанието т.е. идејата дека одредени аспекти на телото (како што се движењето, перцепцијата и визуализацијата) се одлика на повисока интелигенција.
Статистичкa
Во 90-тите ВИ истражувачите развија софистицирана математичка алатка за решавање на специфични подпроблеми. Овие алатки се навистина научни, во смисла дека нивните резултати се мерливи и можат да се проверат. Тие се одговорни за повеќето успеси што се случија во скорешно време од областа на ВИ. Универзалниот математички јазик овозможи високо ниво на соработка со веќе востановените области (како математиката, економијата или истражувачките активности). Stuart Russell и Peter Norvig ова движење го опишуваат како ништо помалку од  револуција и  победа на педантноста. Критиката беше против тоа што овие техники беа премногу фокусирани на конкретни проблеми и не се однесуваа на долготрајни цели како општа интелигенција. Во тек е дебата за релевантноста и валидноста на статистичкиот пристапи во ВИ, појаснети во делот на двобојот помеѓу Peter Norvig и Noam Chomsky.
Интегрирање на пристапи
Парадигма на интелигентен агент
Истражувачите дизајнирале системи со цел да изградат интелигентни системи надвор од интеракциите на интелигентните агенти во мулти-агентски системи. Систем со симболички и под-симболички компоненти е хибриден интелигентен систем и проучувањето на таквите системи е интеграција од системи на вештачка интелигенција. Хиерархискиот систем за контрола обезбедува мост меѓу под-симболичка ВИ, на нејзиното најниско, реактивно ниво и традиционалната симболичка ВИ на нејзиното највисоко ниво, каде флексибилните временски ограничувања дозволуваат планирање и моделирање на светот. Структурата на Rodney Brooks, беше своевремен предлог за таков вид на хиерархиски систем.
Пребарување и оптимизација
Главни статии: Алгоритам за пребарување, Математичка оптимизација и Развојни пресметки
Многу проблеми во ВИ можат теоретски да бидат разрешени, преку интелигентни пребарувања на бројни можни солуции: Расудувањето би можело да се сведе на таков вид пребарување. На пример, логички доказ може да се разгледува како барање за изнаоѓање на вистинската патека од претпоставки до заклучоци, каде секој чекор би бил аплицирање на едно поврзувачко правило. Алгоритмите за планирање пребаруваат преку дрво од цели и подцели, правејќи обиди за изнаоѓање на патот до крајната цел, процес познат како средство-цел анализа. Алгоритмите во роботиката за движење на рацете и нозете како и за фаќање на предмети користат локални пребарувања во конфигурацискиот простор. Многу од алгоритмите за учење користат алгоритми за пребарување засновани на оптимизација. Едноставните, иако во основа исцрпни пребарувања, ретко кога се доволни за голем дел од проблемите во реалниот свет имено, просторот за пребарување (бројот на местата кои теба да се пребараат) расте астрономски брзо. Резултатот се претвора во пребарување кое е преспоро или никако да се заврши. За решавање, на многу проблеми, потребно е да се користи „ евристиката или “ правило на палец кое ги елиминира изборите кои најверојатно не водат кон целта (наречени оптимизирање на изведба). Евристиката обезбедува програм со најдобар погодок во однос на патеката на која лежи самото решение. Евристиката ги ограничува пребарувањата на решенијата сè до примерок со помали димензии. Еден сосема различен начин на пребарување се појавува во 90-тите, заснован на математичката теорија на оптимизација. За многу проблеми, се јавува можност да се започне со пребарување преку некоја форма на нагаѓање ,а потоа истото додатно да се рафинира сè до степен кога рафинирањето веќе не е можно. Овие алгоритми можат да бидат визуелизирани како слепо искачување по рид, што значи, пребарувањето го започнуваме од случајно избрана точка на земјата, а потоа со чекори или скокови продолжуваме да го движиме нашето нагаѓање кон врвот сè додека не стигнеме таму. Други алгоритми за оптимизација се симулирање на жарење, зрачно претражување и случајна оптимизација. Развојната пресметка користи форма на оптимално пребарување. На пример, може да се почне со популација на организми ( погодоци) на кои потоа им дозволуваме да мутираат и да се рекомбинираат после што ги бираме само најдостојните, кои преживуваат со генерации ( рафинирање на погодоците). Формите на развојните пресметки вклучуваат алгоритми на интелигентен рој ( како што е колонијата на мравките или оптимизација на рој) и развојни алгоритми ( како генетски алгоритми, програмирана генетска низа и генетичко програмирање).
Логика
Главни статии: Логичко програмирање и Автоматско расудување
Логиката се користи за претставување на знаење и решавање на проблеми но, може да се примени и на друга проблематика. На пример, ја користи логиката за планирање, додека пак, индуктивното логичко програмирање е метода за учење. Во ВИ истражувањата се користат неколку различни форми на логиката. Предлог или логика на реченица, е логика на изјави кои можат да бидат вистинити или невистинити. Логика од прв-ред пак, дозволува користење на квантификатори и искази, а може и да презентира факти за предмети, нивни одлики и врските меѓу нив. Замаглената логика, е верзија на логика од прв-ред која валидноста на изјавата ја презентира преку вредности 0 и 1, наместо едноставно со Вистина (1) или Лага (0). Замаглените системи можат да се користат за несигурно расудување, а широко се распространети и во модерните и потрошувачките системи за контрола на квалитет. Субјективната логика ја моделира несигурноста на различити многу по експлицитен начин во однос на замаглената: даденото бинарно мислење ја задоволува равенката верување+неверување+несигурност= 1 во Бета дистрибуција. Со оваа метода, незнаењето може да се разликува од изјавите засновани на веројатност кои агентот ги создава со висока самодоверба. Стандардната логика, не-монотонската и делот со опис на околности се форми на логика, дизајнирани да го потпомогнат стандардното расудување и квалифицирањето на проблемот. Дизајнирани се неколку додатоци на логиката со цел да се справат со конкретните домени од знаењето, како: описната логика, анализа на околности, анализа на настани, тековна анализа ( за претставување на настани и време), анализа на причини, анализа на претпоставки и модална логика.
Методи на веројатноста и неопределено расудување
Главни статии: Мрежата на Bayes, Скриен Марков модел, Калманов филтер, Теорија на одлука и Теорија на искористивост Многу проблеми на ВИ ( врзани за расудување, учење, перцепирање и роботиката) бараат агент кој ќе оперира со незавршените и неопределените информации. ВИ истражувачите измислија бројни моќни алатки со цел да ги разрешат овие проблеми, користејќи методи од теорија на веројатност и економијата.
Мрежите на Bayes се многу општа алатка која може да се искористи за голем број проблеми: расудување ( користејќи го поврзувачкиот алгоритам на Bayes), учењето ( користејќи го алгоритамот за максимални очекувања), планирање ( преку користење на мрежата за одлучување) и перцепција 9 со користење на динамични мрежи на Bayes). Алгоротмите за веројатност можат да се користат и за филтрирање, предвидување, порамнување и пронаоѓање на појаснувања за проток на информации, за потпомагање на системот за перцепција при анализа на процесите кои се појавуваат прекувремено ( пр. Скриениот Марков модел или Калмановите филтри).
Клучниот концепт на економијата како наука е ‚‚искористивоста'': мерката, колку е нешто вредно за еден интелигентен агент. Се развиле доста прецизни математички алатки кои анализираат како еден агент избира и планира, користејќи ја теоријата на одлучување, теоријата на анализа и теоритата на вреднување на информацијата. Овие алатки вклучуваат модели како Марков процес за одлучување, динамична мрежа на одлучување, теорија на игра и маханизмот на дизајнирање.
Класификатори и статистички методи на учење
Главни статии; Класификатори ( математика), Статистичка класификациа и Машинско учење
Наједноставната ВИ апликација може да биде поделена на два типа: класификатори ( ако свети мора да е дијамант) и контролори ( ако свети земи си го за себе). Контролорите сепак, вршат одредена класификација на условите пред преземање на завршните активности, па така, класификацијата претставува централен дел на многу ВИ системи. Класификаторите се функции кои користат соодветни шеми за одредување на најсоодветниот пар. Тие можат да бидат подесени според примероците, што ги прави доста привлечни за користење во ВИ. Овие примери се познати како опсервации или распореди. Во учење под надзор, секоја шема му припаѓа на конкретна и претходно дефинирана класа. Класата може да се разгледува како одлука која треба да биде донесена. Сите опсервации, комбинирани со називите на нивните класи се познати како низи од информации. Кога ќе пристигне некоја нова опсервација, истата се класифицира врз основа на претходното искуство. Класификаторот може да биде обучуван на различни начини, односно, постојат многу статистички пристапи и пристапи на машинско учење. Најчесто користените класификатори се невронските мрежи, кернел методите како што се машините кои работат со вектори, к- алгоритамот „ најблизок сосед“, мешовитиот модел на Gauss, едноставниот класификатор на Bayes и одлучувачкото дрво. Функционирањето на овие класификатори е споредувана врз основа на широк опсег на задачи. Изведбата на класификаторот во најголема мера зависи од класификацијата на одликите на информациите. Не постои единствен класификатор кој е најдобар за сите дадени проблеми што е поврзано со т.н. нема ништо џабе теорема. Одредување на одговарачки класификатор за конкретен проблем повеќе се смета за умешност отколку наука.
Невронски мрежи
Главни статии: Невронска мрежа и Поврзаност
Невронска мрежа е група со внатрешно, меѓусебно поврзани точки, слична на сложената мрежа на неврони во човечкиот мозок. Проучувањето на вештачките невронски мрежи почнало декада порано од истражувањата во ВИ, со трудовите на Walter Pitts и Warren McCullough. Други поважни рани истражувачи биле Frank Rosenblatt, кој го пронашол перцептронот и  Paul Werbos, кој го развил алгоритмот за назадно размножување. Главните мрежни категории се ациклични и насочувачки невронски мрежи ( каде сигналот поминува само во една насока) и повторувачки невронски мрежи (кои обезбедуваат повратни информации). Меѓу најпопуларните насочувачки мрежи се перцептроните, повеќе-слојни перцептрони и мрежи на радијални основи. Меѓу повторувачките мрежи, најславна е Hopfield мрежата, тип на мрежа привлекувач, која за првпат била опишана од страна на  John Hopfield во 1982г. Невронската мрежа може да се примени на проблем од интелигентни контроли ( за роботиката) или учење, преку користење на техниките како учењето на Heb и компетитивно учење. Хиерархијата на привремена меморија е пристап кој ги моделира структурните и и алгоритамските одлики на неокортексот.
Теорија на контрола
Теоријата на контрола, внуче на кибернетиката, има многу важни апликации посебно во роботиката.
Јазици
ВИ истражувачите развија неколку специјални јазици за ВИ истражувањата, вклучувајќи ги Lisp и Prolog.
Апликации
Техниките на вештачката интелигенција се продорни и многубројни за да бидат излистани. Честопати, кога една техника ќе почне редовно да се употребува, таа престанува да е вештачка интелигенција, феномен познат како ефект на ВИ.
Натпревари и награди
Постојат бројни натпревари и награди со кои се промовира истражувањето во областа на ВИ. Главните области што се промовираат се: општата машинска интелигенција, комуникациско однесување, проучување на податоците, роботски автомобили, роботски фудбал и игри.
Платформи
Платформа (или компјутерска платформа) е дефинирана како “тип на хардверска структура или софтверска рамка (вклучувајќи ги и рамките на апликациите) кои го стартуваат софтверот. Како што истакнува Rodney Brooks, уште пред многу години, не е софтверот на вештачката интелигенција тој што ги дефинира одликите на платформата, туку напротив актуелната платформа сама по себе влијае на ВИ. Тоа значи треба да се работи на проблемите во ВИ кои се однесуваат на платформите од реалниот свет, а не на оние во изолација. Широк спектар од платформи дозволува различни аспекти за развој на ВИ, почнувајќи од експертски системи, кои иако засновани на компјутер, сепак  се системи кои целосно му припаѓаат на реалниот свет, па сè до различни роботски платформи, како што е широко достапниот  Roomba со отворен интерфејс.
Сулавеси
На островот има четири краци (полуострови): Минахаса (север), Источен, Јужен и Југоисточен. Тие се одделени со три заливи: Томини (помеѓу Минахаса и Источниот Полуостров), Толо (помеѓу Источниот и Југоисточниот Полуостров) и Бони помеѓу Јужниот и Југоисточниот Полуостров. По западната страна се протега Макасарскиот Проток, кој го дели островот од Борнео.
Географија
Сулавеси е 11. остров по големина во светот, со површина од 174.600 км2. Соседни подрачја се островот Борнео на запад и Филипините на север, Малуку на исток и Флорес и Тимор на југ. Има карактеристичен облик со четири големи краци: Минахаса, Источен Полуостров, Југоисточен Полуостров. Средишниот дел на островот има стрмни планини што во минатото ги изолирале полуостровите еден од друг. Помеѓу краците има три заливи: Томини, Толо и Бони.