プレゼンテーション「人工知能とコンピュータ」。 テーマ「人工知能」に関するプレゼンテーション 人工知能とコンピュータのプレゼンテーション

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エキスパート システムの例 MYCIN エキスパート システム (スタンフォード大学) は、前世紀の 1970 年代半ばに開発された最初の最も有名な ES の 1 つです。 感染症の診断を目的としています。 JUDITH 専門家システムは 1975 年にハイデルベルク大学とダルムシュタット大学で設立され、弁護士が民事事件について専門家の意見を得ることができるようになりました。 INTERNIST エキスパート システムは、資格のある医師による診断と同等の精度で数百の病気を診断します。 経営アドバイザーのエキスパート システムは、経営者の事業活動の計画を支援します。 EXPERTAX エキスパート システムは、税計算の作成および財務諸表の作成において、監査人および税務専門家向けの推奨事項を作成します。 知識ベースには 20 人を超える専門家の経験が反映されています。 エキスパート システム PROSPECTOR - 地質学者による鉱物の探索を支援します。 地図、地域の概要、地質学者の質問への回答がコンピューターに入力されます。

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人工知能。 20 世紀の 60 年代に、「人工知能」と呼ばれるコンピューター サイエンスの新しい分野が登場しました。 百科事典には「知性（ラテン語のintellectusに由来 - 知識、理解、理性） - 思考能力、合理的な知識」と記載されています。 この能力は完全に人間だけが持つ能力です。 科学「人工知能」の研究対象は人間の思考です。 科学者たちは、「人はどのように考えるのか」という質問に対する答えを探しています。 この研究の目標は、人間の知能のモデルを作成し、それをコンピューター上に実装することです。 やや単純化すると、上記の目標は次のようになります: - 機械に思考を教えること。 問題を解決し始めるとき、人は明確な行動計画を持っていないことがよくあります。 彼は仕事をしながらこのプログラムを自分で構築します。 たとえば、チェスをプレイするとき、チェスプレイヤーはゲームのルールを知っており、ゲームに勝つという目標を持っています。 彼の行動は事前にプログラムされたものではありません。 それらは、対戦相手の行動、盤上での発展状況、チェスプレイヤーの知性と個人的な経験に依存します。 事前にプログラムできない人間の活動は他にもたくさんあります。 たとえば、音楽や詩の作曲、定理の証明、外国語からの文学翻訳、病気の診断と治療などです。 コンピュータがプログラムに従ってあらゆる作業を実行することはよく知られています。 プログラムは人間によって書かれ、コンピュータがそれを正式に実行します。 人工知能システムの開発者は、まさに人間と同じように、問題の状況に基づいて動作のプログラムを独自に構築するように機械に教えようとしています。 次のようにも言えます。目標は、コンピュータを形式的なパフォーマーから知的パフォーマーに変えることです。

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情報システム

「ISの情報支援」 - ERDの基本概念。 コード生成。 接続は線で表されます。 鍵。 インデックス。 実例。 スケーリング。 データモデルを表示します。 一意の名前と番号。 ドメイン。 IDFI方式。 エンティティのタイプと継承階層。 選択リスト。 エンティティと属性。 接続 フォワードエンジニアリングとリバースエンジニアリング。 データモデリング。

「情報システムの概念」 - すべてのシステムには特定の目的 (機能、目標) があります。 南極は永遠の氷で覆われています。 形容詞は性質を表します。 システムの概念。 磁石の反対の極は引き付けられ、同じ極は反発します。 バミューダは大西洋に洗われています。 タスク 2 個人のホロスコープを作成します。

「情報、情報システム」 - 情報システムの分類。 分類。 アプリケーション ソフトウェア サブシステム。 ファイルサーバー。 効率。 革新。 マーケティング管理。 情報システム。 情報システム導入事例。 要因。 情報システムの要件。

「情報システム保守」の特徴。 テストはさまざまな目的でさまざまなモードで実行されます。 ISの運用期間。 ISの運用。 「マシンタイム」ファンドの構造。 IS ライフサイクル モデル。 IPリソースの使用の特徴。 変化のプロセス。 一連の技術要素。 IS機能。 ＩＳのメンテナンスです。 物理的な劣化。

「情報システム管理」 - セキュリティ分析と設定。 ユーザー管理コマンド。 管理者の皆様。 Active Directory のセキュリティ。 セキュリティコード。 ケルベロス計画。 グラフィカルなユーザー管理インターフェイス。 Active Directory 保護。 コマンドインターフェイス。 標準的なセキュリティパターン。 保護。 デフォルトでセキュリティ。

「情報システム」 - しかし、すぐにビジネスマンはコンピュータの出現に注目しました。 外部ストレージ内のデータはどこから来たのでしょうか? 情報システムの紹介。 情報システムが解決する問題。 その他は、データベースからの取得に関連する操作を実行します。 遠隔教育。 さらに、両方を行う人もいます。

個々のスライドによるプレゼンテーションの説明:

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人工知能とコンピューター このプロジェクトは、クラス 10 "G" の生徒たちによって準備されました。 とスルギナ S.V.

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電子コンピュータ、コンピュータは、計算および情報の問題を解決する過程での自動情報処理のために設計された電子要素上に主要な機能要素 (論理、ストレージ、ディスプレイなど) が作成される一連の技術手段です。

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人工知能 (AI) 1) インテリジェントなマシン、特にインテリジェントなコンピューター プログラムを作成する科学技術。 2) 伝統的に人間の特権と考えられている創造的な機能を実行する知的システムの特性。 AI は、コンピューターを使用して人間の知能を理解するという同様のタスクに関連していますが、必ずしも生物学的に妥当な方法に限定されるわけではありません。

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もちろん、私たち人間には知性があり、これが私たちを他の生き物と区別するものです。 しかし、人間だけが知性を持っていると言えるでしょうか？ 私たちは自分自身を「理性のある人」、理性のある人、知性のある人だと呼びます。 これは私たちに何をもたらすのでしょうか？ これにより、世界を変えることができます。 世界を意のままに変え、自然が私たちにしてくれなかったことをしてください。 しかし、どうやって？ どうすればこれができるでしょうか？ 私たちが今私たちを取り囲んでいるすべてのもの、文明の恩恵をどのようにして創造したのか。 動物には知性があるのでしょうか？ そうです、動物は自然と調和して生きており、それを変えようとはしません。 それともそうではないのでしょうか？ 私たちはそうではないと考えています。 動物は自然が与えてくれなかった穴を掘ります。 彼らは巣を作り、巣（クモ）を作ります。 彼らは、人間が作り出したものを自分たちの目的を達成するために利用することさえあります。たとえば、カラスが道路に木の実を投げて、通過する車によって木の実が砕かれるようにします。 冬に備えて物資を作り、暖かい気候へ飛んでいきます。 そして、信号が青のときに道路を渡り、公共交通機関を利用する方法を知っている犬。 もちろん、動物にとって、人間が創造したものは同じ性質ですが、違いは車に対する反応が後天的な経験であるということだけです。 一言で言えば、動物は変化する環境の中での生活に適応します。 新しい危険に対応することを学び、新しい食べ物を食べ、新しい条件でそれを入手することを学びます。 生物は独立して生きて機能し、食事をし、危険を回避し、適応し、学習します。 生物は経験を獲得し、それを利用します。 たとえば、掃除機、ロボット掃除機を考えてみましょう。多くの人が見たことがあります。 彼は何ができますか？ この掃除機は障害物を避けてアパート内を移動し、階段から落ちます。 電源を入れることができます - 単独で充電器に接続してバッテリーを充電します。 この掃除機はまるで生きているように見えます。 このように単独でかなり長い間機能することができます。 何も恐れず、自分で這い、誰にも反応しないカブトムシにたとえることができます。 昆虫のカブトムシも学習せず、カブトムシを放します、そしてそれは同じように見えます - カブトムシは出口と食べ物を探して部屋中を走り回ります。 カブトムシはまた、独自のより複雑で厳格なプログラムに従います。 唯一の違いは、掃除機は人間によって作られ、カブトムシは生きた細胞の分裂によって出現したということです。 もちろん、カブトムシと掃除機を比較することはできませんが、どちらも本来の機能を果たします。 では、知性とは何でしょうか？ 私たちは、知能とは環境と対話し、動き、変化に対応し、手足の助けを借りて行動する能力であると信じています。 したがって、原生動物、植物、細菌、人間に至るまで、すべての生物は知能を持っていますが、発達の程度は異なります。

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人工知能 - 主な機能 50年代は、戦後科学の地平線に超新星、つまりサイバネティクスが出現するのを目の当たりにし、その急速な台頭と同様に急速な部分への崩壊が見られましたが、その1つは人工知能（AI）の誕生に関連しています。 そして、新生児のキャッチーな名前にはさまざまな希望が関連付けられました（そしてこれからもそうされ続けます）が、この分野がどれほど広く解釈されたとしても、その中心は知識を表現し処理するための装置であるべきであることがすぐに明らかになりました。 同時に、最も野心的な弁明者は、人工知能の目標は、哲学、心理学、数学を統合し、人間とコンピューターの共生の「新秩序」をあらゆる科学、活動に拡張できるメタ知識の装置を形成することであると信じている。そして芸術さえも。 したがって、AI の主なタスク、つまり知識を表現および処理する正式な手段の開発は、数学自体の機能に非常に近いことが判明しました。

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機械は自分で考えることができるのでしょうか？ AI システムの開発者は、まさに人間と同じように、タスクの条件に基づいて動作のプログラムを独自に構築するように機械に教えようとしています。 目標は、コンピュータを形式的なパフォーマーから知的パフォーマーに変えることです。

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現代のコンピューターにはどのような機能があるのでしょうか? 今日では多くのことが変わり、多くの人にとって普通の PC は、特殊なプログラムでさまざまな作業手順を計算して実行するための単純なマシン以上のものになりました。 今日、現代のコンピュータの応用分野をすべて手早くリストアップすることはすでに非常に困難です。 監視ビデオカメラなどの特殊なツールも PC と連携できるようになったことに注意してください。 コンピュータ グラフィックスが現代の PC の改善と全体的な発展において重要な役割を果たし、実際に現代のコンピュータ テクノロジの積極的な実用化に向けた多くの方向性を定めたことは注目に値します。 たとえば、現在では 3D グラフィックスの使用のおかげで、地球の気候の発展のモデルなどを含む、さまざまな複雑な情報データを調査および評価するユニークな機会が得られます。 同時に、コンピュータ グラフィックスを使用すると、ほぼあらゆる複雑な画像を作成することができます。 さらに、さまざまな言語の学習の分野では、PC を使用すると、テキストの要約を自動的に作成し、形態やスペルをチェックし、迅速な翻訳を実行できるようになります。 新しいテキストを合成し、テキストから人間の音声を認識して合成します (英語とロシア語の両方)。 ネットワークの導入により、標準的なコンピュータを標準的なコンピューティング ツールから特殊な通信デバイスに変えることが可能になったことを知っておくことが重要です。 インターネットの出現により、現代人類の進化における新たなラウンド、いわゆる「情報技術」の時代が始まりました。 このおかげで、最新の PC は科学と生産のほぼすべての既知の分野で使用されています。 特に注目すべきは、現代の PC はすべての作業プロセスと手順を大幅に簡素化し、自動化していることです。 たとえば、通常の PC と特別なサーバー ステーションをベースにしたビデオ監視システムを設置すると、最も効果的な最新のセキュリティ システムを構築でき、誤動作の可能性を排除できます。 コンピューターの一般的な進化と改良は急速なペースで進歩し続けていることは言うまでもありません。おそらく近い将来、特別な人工知能を備えたコンピューターが登場するでしょう。 それらでは、音声、特別な音声コマンド、機械の「タッチ」および「ビジョン」によってテキストを入力することがかなり可能になります。 現在、以前にリストされたものの多くはすでに実用化されており、そのような技術をさらに開発するための積極的な作業が現在進行中です。

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テーマに関するプレゼンテーション:人工知能

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人工知能 Intellectus (ラテン語の認識、理解、理性から) – 思考能力、合理的知識 科学「人工知能」の研究対象は人間の思考です。 科学者たちは、「人はどのように考えるのか」という質問に対する答えを探しています。 この研究の目標は、人間の知能のモデルを作成し、それをコンピューターに実装する (言い換えれば、機械に思考を教える) ことです。

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人工知能 - 主な機能 50年代は、戦後科学の地平線に超新星、つまりサイバネティクスが出現するのを目の当たりにし、その急速な台頭と同様に急速な部分への崩壊が見られましたが、その1つは人工知能（AI）の誕生に関連しています。 そして、新生児のキャッチーな名前にはさまざまな希望が関連付けられました（そしてこれからもそうされ続けます）が、この分野がどれほど広く解釈されたとしても、その中心は知識を表現し処理するための装置であるべきであることがすぐに明らかになりました。

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同時に、最も野心的な弁明者は、人工知能の目標は、哲学、心理学、数学を統合し、人間とコンピューターの共生の「新秩序」をあらゆる科学、活動に拡張できるメタ知識の装置を形成することであると信じている。そして芸術さえも。 したがって、AI の主なタスク、つまり知識を表現および処理する正式な手段の開発は、数学そのものの機能に非常に近いことが判明しました。

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しかし、両者の方法論的立場にはかなり大きな違いがあります。つまり、形式的装置の理論と開発を扱う一方で、数学は周縁部でのみこれらの装置を他の分野の問題に適用することに注意を払っています。 人工知能の方法論は、さまざまな形の知識の研究から、理想的には活動領域全体をカバーする一連の正式な手段の開発まで、その逆の方向性を特徴としています。

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人間の活動には、事前に計画できないことがたくさんあります。 音楽や詩の作曲、定理の証明、外国語からの文学翻訳、病気の診断と治療など... たとえば、チェスをプレイするとき、チェスプレイヤーはゲームのルールを知っており、次のような目標を持っています。試合に勝つ。 彼の行動は事前にプログラムされたものではありません。 それらは、対戦相手の行動、盤上での展開、チェスプレイヤーの知性と個人的な経験に依存します。

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人工知能システムは、特定の主題分野 (医療診断、法律、数学、経済学など) 内で動作します。専門家と同様、コンピューターも、特定の主題分野における、特定の方法で形式化された知識を持っている必要があります。メモリに保存されるコンピュータは、コンピュータ知識ベースと呼ばれます。

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たとえば、コンピュータを使用して幾何学の問題を解決したいとします。 この問題集には、さまざまな内容の問題が 500 問含まれています。人工知能の専門家が幾何学の知識をコンピューターに埋め込みます (これにより、教師の知識があなたの中に埋め込まれると想定されています)。 この知識に基づいて、特別な論理的推論アルゴリズムを使用して、コンピューターは 500 の問題のいずれかを解決します。 これを行うには、問題の状況のみを伝えるだけで十分です。人工知能システムは、組み込まれた知識ベースに基づいて動作します。

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コンピューター上にインテリジェントなシステムを構築するにはどうすればよいでしょうか? 人間の思考は、知識の蓄積と論理的推論の能力という 2 つの要素に基づいています。これにより、コンピューター上でインテリジェントなシステムを作成するときに、次の 2 つの主要なタスクが生じます。それは、知識を形式化してコンピューターのメモリに入力する方法の開発です。知識ベース); 推論モデリング (さまざまな問題を解決するときに人間の思考の論理を模倣するコンピューター プログラムの作成)。

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人工知能システムの種類の 1 つはエキスパート システムです。エキスパート システムの目的は、ユーザーに相談を提供し、意思決定を支援することです。 このような支援は、技術的な事故、緊急手術、運転時などの極限状況において特に重要になります。 コンピューターにストレスがかかりません。 最適で安全な解決策を迅速に見つけて、その人に提供します。

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興味のある方へ: 人工知能 - 主要な機能 知識モデリング ファジィ数学 情報技術 - 時代の変化 「非アルゴリズム」制御... 最高クラスの専門家のタスク ノイマン型アーキテクチャではないコンピュータ

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AI の中心的なタスクである知識装置 (AZ) の作成は、すぐに説明が必要になります。私たちはどのような種類の知識について話しているのでしょうか? 私たちが正確で正式なものについて話すならば、これらの領土にはすでに愛人がいます-数学、プロの軍隊、新しい土地の征服者は関与することを望んでいませんでした。 非公式の知識を意味する場合、それには両方が含まれます: 十分に研究され、具体的であるが、(これまでのところ) あまり形式化されていないもの - たとえば、自然言語や医療診断の構文、および原理的にあまり形式化されていないもの、つまり医療の主要部分人文科学から芸術、日常生活領域に至るまで、あらゆる分野の活動のコンセプト。

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このほとんど絶望的な状況は、60 年代半ばに言語変数の概念とファジー数学の装置を提案した L. ザデによって救われました。 人工知能は本物の魔法の杖を贈り物として受け取りました。知識の地図上の真っ白な斑点の砂漠が、簡単にぼんやりと（そして悲しいことに、仮想的にのみ）花の咲く野原に変わることがすぐに明らかになりました。

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ファジー モルガナはすぐに大衆を魅了しました。80 年代初頭までに、ファジー参考文献の数は約 2 万タイトルに達し、その数はおそらくそれ以来 2 ～ 3 倍以上に増加しました。 熱狂の渦の中で、新しい普遍的手段のある種の先天的欠陥は気づかれないままだった - あいまいさの装置の意味論と語用論は、最初からそれ自体非常にあいまいだった: ぼやけたままになっているのは、実際にはあいまいさを表すもの、それが何なのかは、なぜまさにこの方法で動作し、それ以外の場合は動作しません。 装置があいまいなため、必然的にその使用結果が完全に不明瞭になりましたが、単に実際にこれらの結果をどのように確認するかが不明瞭であったため、それに気付かなかったのです。

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命令型 (アルゴリズム) 制御は、当初からフォン ノイマン アーキテクチャ コンピュータのプログラミングの基礎でしたが、60 年代後半から 70 年代前半にかけて、コンピューティング プロセスを組織する別の方法を開発する試みが行われました。 これは主に、AI とマルチプロセッサ システムの並列プログラミングに関する研究に関連していました。 しかし、この問題を解決するための定性的な進歩は、過小決定モデルの装置と、制約プログラミングの分野における最近の研究によってもたらされています。なぜなら、それらは分散型、非同期、最大限並列のデータ駆動型計算プロセスに基づいて構築されているからです。 この革命の次のステップとして、イベントベースの管理への移行が可能となり、データに基づいて管理プロセスを組織化する連想装置のレベルが大幅に向上します。

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並列処理の解決不能性 - 命令型ソフトウェア テクノロジの並列化の問題は、マルチプロセッサ システムの広範な採用に対して乗り越えられない障壁となっています。 過去 15 年間で、ソフトウェアとハ​​ードウェアの立場は変わりました。ハードウェア設計の自動化レベルと要素ベースのコストのおかげで、長年にわたって、任意の数のプロセッサを搭載したコンピュータの大量生産が可能になりましたが、最新のソフトウェア製品に適応することは困難になりました。彼らにとって、新しいソフトウェア製品の開発は、依然として最高クラスの専門家のみが解決できる課題であり、一部の特殊な場合にのみ解決されます。 新しい IT パラダイムでは、並列処理は問題ではなくなり、あらゆるソフトウェア システムの自然な特性になります。

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このコンピュータはノイマン型アーキテクチャではありません。 データに基づく (そして将来的にはイベントに基づく) 管理は、コンピューティング プロセスの組織そのものを根本的に変え、プロセスを非同期、分散化し、プロセッサの数に依存しないものにします。 現代のマシンでおなじみのフォン・ノイマン アーキテクチャの根本的な再構築が必要になります。 したがって、単なる世代交代ではなく時代の変化が起こり、真の革命につながる可能性があります。IT の「不変の基礎」に衝撃が及ぶでしょう。アルゴリズム、フォン・ノイマン・アーキテクチャ、決定論的および逐次プロセスは永久に失われます。歴史の中で、モデル、マルチエージェンシー、連想的自己組織化非決定論的並列プロセスに道を譲りました。