Искусственный интеллект на основе нейронных сетей

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Васильев А.П.1, Абрамов А.Х.2

'Васильев Аян Петрович — студент, специальность: информационная безопасность автоматизированных систем, квалификация: техник по защите информации;

2Абрамов Алексей Хамитович - научный руководитель, преподаватель, кафедра эксплуатации и обслуживания информационных систем, Северо-Восточный федеральный университет имени М.К. Аммосова Колледж инфраструктурных технологий, г. Якутск

Аннотация: статья посвящена искусственному интеллекту на основе нейронных сетей. История основания, философское осмысление, использование ИИ в современном обществе вносят новые формы в совершенствование интеллектуальных систем в сфере информационных технологий, в науке, образовании, культуре. Высказывается положение дел в организации искусственного интеллекта в современных условиях тенденций и направлениях в России и за границей.

Ключевые слова: искусственный интеллект (ИИ), нейронные сети.

Искусственный интеллект в современных условиях добилась того уровня прогресса, что можно наглядно увидеть в алгоритмизации и оптимизации процессов управления сложными системами, самоорганизации процессов в автоматизированных системах управления.[10, с. 1, 2]. Благодаря ИИ и при помощи современных суперкомпьютеров может решать самостоятельно алгоритмические, математические, сверхсложные программные задачи и оптимизации процессов управления. В силу своих возможностей алгоритмизация и оптимизация процессов и явлений в XXI веке достигла масштабов в управлении сложными объектами, системами с совершенствованием ИИ. Развития ИИ, его совершенствования все больше находит в нейронных сетях. Если приблизить понятие ИИ к человеку, то можно найти определение нейронных сетей.

Нейросеть являются основным направлением по изучению возможности моделирования естественного интеллекта с помощью алгоритмов. Стоит отметить, что нейросеть не программируются, а обучается.

Нейросеть в принципе высоко параллельное устройство, что позволяет революционно ускорить обработку информации.

Искусственный интеллект или на техническом языке: «ИИ» проблемная область исследований по моделированию человеческий интеллекта, поведения и выполнения творческих функций, которые считаются особенностями человека с помощью вычислительных устройств. Одно из определения интеллекта, совокупности для человека и машины, можно сформулировать так: интеллект - способность системы создавать в ходе самообучения программы в первую очередь эвристических для решения задач определённого класса сложности и решать эти задачи.

История ИИ как новое научного направления начинается во второй половине XX века. Были созданы и сформулированы много идей и постулатов к его зарождению. В философии давно шли споры о природе человека, процессе познания мира. Отношение философии к искусственному интеллекту можно наглядно видеть в работах, (британского философа, ученого Алана Тьюринга) в честь которого назвали «тест Тьюринга» в своей работе «Вычислительная техника и интеллект» в 1950 году. Он задал вопрос «могут ли машины делать, что мы как мыслящие существа можем делать?». Еще в 40-х Тьюринг в числе первых начал изучать первые проблемы первых «умных машин», или как их называют сейчас «ИИ»

Проблема ИИ была затронута и в России и СССР. Коллежский Советник Семён Николаевич Корсаков ставил задачу улучшения возможности разума посредством разработки научных методов и устройств, перекликающуюся с современной концепцией ИИ, как усилитель естественного. В 1832 году С.Н. Корсаков опубликовал описание пяти изобретённых им механических устройств, так называемых «интеллектуальных машин», для частичной механизации умственной деятельности в задачах поиска, сравнения и классификации. В конструкции своих машин Корсаков впервые в истории информатики применил перфорированные карты, игравшие у него своего рода роль баз знаний, а сами машины по существу являлись предтечами экспертных систем (компьютерная система).

Искусственная нейронная сеть. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети американских ученных Маккалока и Питтса. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления.

В настоящее время ИИ создаваемый с помощью нейронных сетей является одним из важных факторов, способствующих получении информации и быстрому распространении, и их качественной обработке. Применение ИИ в различных сферах человеческой деятельности играет большую роль так как все сферы деятельности человека, начиная с начального образования и заканчивая изучением новейших технологий, изучения новых видов материи, неизвестных пока человечеству.

Искусственный интеллект стал ключевым технологическим трендом 2016 года, и объем глобальных инвестиций в него превышает $ 500 млн. По прогнозам международной исследовательской компании, Markets and Markets, к 2020 году рынок ИИ вырастет до $ 5 млрд за счет применения технологий машинного обучения и распознавания естественного языка в рекламе, розничной торговле, финансах и здравоохранении. В Gartner читают, что к 2020 году около 40 % всех взаимодействий с виртуальными помощниками будет опираться на данные, обработанные нейронными сетями. Компания «Яндекс» уже на протяжении нескольких лет применяет технологии искусственного интеллекта в своих поисковых механизмах.

В 2016 году работа ведется над созданием нейронной сети, способной вывести принцип работы поисковика на новый революционный уровень. Традиционный алгоритм поиска основан на сопоставлении содержания запроса с контентом анализируемых страниц. Безусловно, все это делается с некоторыми дополнениями и расширениями - запросы переформатируются, добавляются синонимы, переводятся на другой язык. В новом подходе каждому запросу ставится в соответствие некое векторное число, наиболее точно отражающее его смысл. Далее поиск осуществляется по этому числу. При этом запрос и ответ могут не иметь ни одного общего слова. Все, что их будет объединять - это одинаковый смысл содержимого. Стоит отметить, что в перспективе в векторное число смогут переводиться изображения и видео, что, по словам представителей Яндекс, позволит значительно расширить границы «умного» поиска.

Инженеры DeepMind — лондонского подразделения Google, занимающегося разработками в области искусственного интеллекта, научили компьютерные алгоритмы «планировать вперед на основе воображения». Как сообщили в компании, ИИ-агенты I2As пользуются внутренним «преобразователем воображения», чтобы лучше предсказать, как им лучше действовать в той или иной ситуации. Преобразователь позволяет нейросетям представить «в голове» различные сценарии развития ситуации и выбрать наиболее благоприятный. Предикативные возможности ИИ были протестированы, в частности, на логической игре-головоломке Sokoban, в которой игроку нужно расставить по местам ящики внутри лабиринта. Если совершается ошибка, и предмет оказывается в неверной позиции, сдвинуть его уже невозможно, а игра заканчивается. Перед каждым ходом алгоритмы «в голове» продумывали, в какую сторону лучше толкнуть ящик, чтобы выиграть. В результате I2As с внутренним планированием справлялись с задачей быстрее и за меньшее количество ходов, чем ИИ-агенты без такового. В результате I2As с внутренним планированием справлялись с задачей быстрее и за меньшее количество ходов, чем ИИ-агенты без такового.

Искусственный интеллект является необходимым условием для развития информационного общества что в последующем приведет нас к постиндустриальному обществу в, котором будут созданы все необходимые условия для более глубокого изучения процессов развития современного интеллектуального, продвинутого общества. Что в конечном итоге поспособствует более глубокому осмыслению значения интеллектуального искусственного интеллекта нейронных сетей, который благодаря специалистам, способных управлять ими помогут привести наше общество к высоким достижениям и решить глобальные проблемы, стоящие перед современным миром. И именно искусственный интеллект, нейронных сетей создаваемый и управляемый специалистами этой высокотехнологичной, сверхсложной, суперсовременной технологией способна в действительности решать жизненно важные и значимые вопросы современности.

В этом и актуальность современного искусственного интеллекта нейронных сетей, создаваемый, на основе человеческого мозга. Искусственный интеллект, созданный и продвигаемый современными учеными, специалистами этого профиля создаст более высокий, качественный уровень жизни и будет служить одним из проявлений гуманизма.

16

Список литературы

1. Искусственный интеллект: что могут нейронные сети и как они изменят нашу жизнь. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.youtube.com/watch?v=JDgnLns-Igo/ (дата обращения: 22.04.2018).

2. AIA: Разработка искусственного интеллекта без нейронных сетей. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://geektimes.ru/post/249880/ (дата обращения: 22.04.2018).

3. Чему в России обучают нейронные сети. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.the-village.ru/village/business/newprof/256956-neural-networks/ (дата обращения: 22.04.2018).

4. Microsoft_Developer Практическое введение в нейронные сети и глубокое обучение. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.youtube.com/watch?v=uaBp0uiLvKQ&t=2 0s/ (дата обращения: 22.04.2018).

5. Искусственный интеллект и Джеффри Хинтон: отец «глубокого обучения». . [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://news.rambler.ru/other/38615020-iskusstvennyy-intellekt-i-dzheffri-hinton-otets-glubokogo-obucheniya/

6. Нейронные сети. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://statsoft.ru/home/textbook/modules/stneunet.html/ (дата обращения: 22.04.2018).

7. Make_Your_Own_Neural_Network Автор книги: Тарик Рашид (Tariq Rashid).

8. Deep Learning, NLP, and Representations. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://colah.github.io/posts/2014-07-NLP-RNNs-Representations/ (дата обращения: 22.04.2018).

9. Emotion_Recognition._A_Pattern_Analysis_Approach Авторы книги: Амит Конар, Аруна Чакраборти (AmitKonar, Aruna_Chakraborty).

10. Национальная библиотека им. Н.Э. Баумана Bauman National Library. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://ru.bmstu.wiki/ (дата обращения: 22.04.2018).

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИННОВАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПРЕПОДАВАНИИ СОЦИАЛЬНО-ГУМАНИТАРНЫХ ДИСЦИПЛИН

Махмудова Н.Р.

Махмудова Наргиза Рахматуллаевна — ассистент, кафедра информационно-коммуникационной технологии, факультет менеджмента в сельском хозяйстве, Ташкентский государственный аграрный университет, г. Ташкент, Республика Узбекистан

Аннотация: в статье рассматривается использование информационных технологий и Интернет-ресурсов, что сегодня является основополагающим моментом в преподавании социально-гуманитарных дисциплин, поскольку они повышают качество обучения, а также сокращают время изучения данных дисциплин.

Ключевые слова: технология, образования, информация, преподавания, Интернет, инновация.

Внедрение новейших технологий в образовательный процесс является важным условием интеллектуального развития студентов, учащихся и социально-экономического развития общества. Наша страна в годы независимости достигла в данном направлении больших успехов.

Инновации (от англ. Innovation — нововведение, новация) — это изменения внутри системы. В педагогической интерпретации и в самом общем смысле инновации подразумевают нововведения в педагогической системе, улучшающие течение и результаты учебно-воспитательного процесса. Однако нововведения могут и ухудшить систему.

Эпоха информационного общества, основой которого становятся знания, их производство, передача и усвоение, предъявляет новые требования к системе образования, ее моделям, методам и формам, позволяющим на качественно новом уровне подготовить обучающихся к будущей трудовой деятельности. Информация превращается в основной предмет человеческого труда, изменяет содержание самого процесса труда, расширяет участие работника в принятии решений.

Система обучения в высших учебных заведениях традиционно отстает от потребностей общества. Поэтому необходимость разработки инновационных технологий в обучении не