Сферы применения искусственного интеллекта
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Тульский государственный педагогический университет им. Л.Н. Толстого»
(ФГБОУ ВО «ТГПУ им. Л.Н. Толстого»)
Факультет иностранных языков
Реферат на тему «Искусственный интеллект»
Выполнила студентка факультета Иностранных языков, группы 220202 Поветкина Софья
Тула 2020
Оглавление
1.Введение
2.История создания искусственного интеллекта
3.Сферы применения искусственного интеллекта
4.Применение искусственного интеллекта в сфере изучения иностранных языков
5.Заключение
6.Список ресурсов
1.Введение
Область науки, получившая, быть может, не очень удачное название «Искусственный Интеллект» (Artificial Intelligence) или, как ее называли на этапе становления, «Машинный Интеллект» (Machine Intelligence) часто представляется неспециалистам и даже специалистам, не работающим непосредственно в этой области, как сфера исследований, основной целью которых является создание устройств, имитирующих человека во всей полноте его деятельности.
В действительности, специалисты в области искусственного интеллекта (ИИ) преследуют гораздо более скромные цели – выявить принципиальные механизмы, лежащие в основе жизнедеятельности человека и человеческого общества, чтобы использовать их при решении практически значимых задач.
|
|
|
Интеллект можно определить как общую умственную способность к рассуждению, решению проблем и обучению. В силу своей общей природы интеллект интегрирует когнитивные функции, такие как восприятие, внимание, память, язык или планирование. естественный интеллект отличает осознанное отношение к миру. Мышление человека всегда эмоционально окрашено, и его нельзя отделить от телесности. Кроме того, человек — существо социальное, поэтому на мышление всегда влияет социум. ИИ не имеет отношения к эмоциональной сфере и социально не ориентирован.
Термин «искусственный интеллект – ИИ – (Artificial Intelligence)» был предложен в 1956 г. на семинаре с аналогичным названием в Дартсмутском колледже (США). Семинар был посвящен разработке логических, а не вычислительных задач. В английском языке данное словосочетание не имеет той слегка антропоморфной окраски, которую оно приобрело в довольно неудачном русском переводе, поскольку слово Intelligence означает «умение рассуждать разумно», а не «интеллект».
2.История создания искусственного интеллекта
Как таковая устойчивая область научных знаний об искусственном интеллекта сформировалась в середине XX века, однако попытки в этом направлении делались ещё и в глубокой древности, и в средние века.
|
|
|
Еще древние египтяне и римляне испытывали благоговейный ужас перед культовыми статуями, которые жестикулировали и изрекали пророчества. Разумеется, делалось это с непосредственной помощью жрецов.
В средние века в понятие искусственного интеллекта вкладывали задачи создания механической человекоподобной мыслящей машины, способной, возможно, превзойти его по интеллекту. В это время, в частности, говорили о гомункулах – маленьких искусственных человечках, способных воспринимать информацию окружающего мира.
В XVIII веке благодаря развитию техники и, в особенности, часовых механизмов интерес к подобным изобретениям вырос ещё сильнее. В середине 1750-х годов австрийский изобретатель Фридрих фон Кнаус, служивший при дворе Франциска I, сконструировал серию машин, умевших писать пером довольно длинные тексты.
Достижения в механике XIX века способствовали новому толчку изобретений в направлении к современному пониманию искусственного интеллекта. В 1830-х годах английский математик Чарльз Бэббидж придумал концепцию сложного цифрового калькулятора – аналитической машины, которая, как утверждал разработчик, могла бы рассчитывать ходы для игры в шахматы. А уже в 1914 году директор одного из испанских технических институтов Леонардо Торрес Кеведо изготовил электромеханическое устройство, способное разыгрывать простейшие шахматные эндшпили почти также хорошо, как и человек.
|
|
|
С середины 30-х годов прошлого столетия, с момента публикации работ Тьюринга, в которых обсуждались проблемы создания устройств, способных самостоятельно решать различные сложные задачи, к проблеме искусственного интеллекта стали относиться внимательно в мировом научном сообществе. Тьюринг предложил считать интеллектуальной такую машину, которую испытатель в процессе общения с ней не сможет отличить от человека.
В 1954 году американский исследователь Ньюэлл решил написать программу для игры в шахматы. К работе были привлечены аналитики корпорации RAND Corporation. В качестве теоретической основы программы был использован метод, предложенный основателем теории информации Шенноном, а его точная формализация была выполнена Тьюрингом. К работе также была привлечена группа голландских психологов под руководством Де Гроота, изучавших стили игры выдающихся шахматистов. Через два года совместной работы этим коллективом был создан язык программирования ИПЛ1 – первый символьный язык обработки списков, а вскоре была написана первая программа, которую можно отнести к достижениям в области искусственного интеллекта. Это была программа «Логик-Теоретик», предназначенная для автоматического доказательства теорем в исчислении высказываний. Собственно же программа для игры в шахматы была завершена в 1957 году. В её основе лежали так называемые эвристики – правила, позволяющие сделать выбор при отсутствии точных теоретических оснований, и описания конечных целей.
|
|
|
Одним из наиболее важных признаков интеллектуальности служит способность к обучению. Так, в 1961 году один из ведущих английских специалистов по искусственному интеллекту профессор Мичи, описал механизм, состоящий из 300 спичечных коробков, который мог научиться играть в «крестики-нолики». Однако делать вывод об интеллектуальности и тем более говорить об искусственном интеллекте, основываясь только на одном единственном признаке, явно недостаточно.
В 1956 году в США собрались основатели кибернетики с целью обсудить возможности реализации проекта «Искусственный интеллект». В числе участников конференции были Маккарти, Минский, Шеннон, Тьюринг и другие. Первоначально к данному понятию отнесли свойства машин брать на себя отдельные функции человека, например, перевод с одного языка на другой, распознавание объектов, принятие оптимальных решений.
В нашей стране направление «Искусственный интеллект» возникло с опозданием примерно на 10 лет и пришло на смену кибернетическому и бионическому буму первой половины 60-х годов XX века.
Практически с самого начала учёные, занимавшиеся этим новым направлением научных знаний, предположили, что к конструктивному определению и моделированию мышления полезно идти от специфики задач, вводя искусственный интеллект как механизм, необходимый для их решения. Таким образом, искусственный интеллект в современном понимании – это совокупность методов и инструментов решения различных сложных прикладных задач, использующих принципы и подходы, аналогичные размышляющему над их решением человеку или процессам, протекающим в живой или неживой природе.
Тем не менее, даже в настоящее время единого и признанного всеми определения искусственного интеллекта не существует. И это не удивительно. Достаточно вспомнить, что универсального определения человеческого интеллекта также нет.
Сферы применения искусственного интеллекта
В бизнесе и торговле
В ближайшие пять лет у ведущих ретейлеров появятся мобильные приложения, которые будут работать с цифровыми помощниками, такими как Siri, чтобы упростить процесс совершения покупок. ИИ позволяет зарабатывать огромные суммы в интернете. Один из примеров — Amazon, который постоянно анализирует потребительское поведение и совершенствует алгоритмы.
В производственной сфере
Согласно опросу McKinsey, проведенному среди 1300 руководителей, 20% предприятий уже применяют ИИ. Недавно компания «Моссельпром» внедрила ИИ у себя на производстве в цеху упаковки. Используется способность ИИ к распознаванию изображения. Камера фиксирует все действия работника, сканируя штрих-код, нанесенный на одежду, и отправляет данные в компьютер. Количество совершенных операций напрямую влияет на оплату труда сотрудника.
В банковской сфере
Потребность в надежной обработке данных, развитие мобильных технологий, доступность информации и распространение программного обеспечения с открытым исходным кодом делают ИИ востребованной технологией в банковском секторе. Все больше банков привлекают заемные средства с помощью компаний-разработчиков мобильных приложений. Новые технологии улучшают обслуживание клиентов, и, как предсказывают аналитики, уже через пять лет ИИ в банках будет принимать большинство решений самостоятельно.
На транспорте
Развитие технологий ИИ — драйвер транспортной отрасли. Мониторинг состояния дорог, обнаружение пешеходов или объектов в неположенных местах, автономное вождение, облачные сервисы в автомобилестроении — лишь немногие примеры применения ИИ на транспорте.
В госуправлении
Государственные аппараты многих стран пока не готовы к вызовам, которые спрятаны в технологиях ИИ. Согласно прогнозам экспертов, многие из существующих правительственных структур и процессов, которые развивались в течение последних нескольких столетий, вероятно, станут неактуальными в ближайшем будущем.
В криминалистике
Разные подходы ИИ применяются для выявления преступников в общественных местах. В некоторых странах, например в Голландии, полиция использует ИИ для расследования сложных преступлений. Цифровая криминалистика — развивающаяся наука, которая требует интеллектуального анализа огромных объемов очень сложных наборов данных.
В судебной системе
Разработки в области искусственного интеллекта помогут кардинально изменить судебную систему, сделать ее более справедливой и свободной от коррупции. Одними из первых ИИ в судебной системе стал применять Китай. Можно предположить, что роботы-судьи со временем смогут оперировать большими данными из хранилищ государственных служб. Машинный интеллект анализирует огромное количество данных, и он не испытывает эмоции, как судья-человек. ИИ может оказать огромное влияние на обработку информации и сбор статистики, а также прогнозировать возможные правонарушения исходя из анализа данных.
В медицине
Эта сфера применения стремительно развивается. ИИ используется в диагностике заболеваний, клинических исследованиях, при разработке лекарств и при создании медицинских страховок. Кроме того, сейчас наблюдается бум инвестирования в многочисленные медицинские приложения и устройства.
В развитии культуры
Алгоритмы ИИ начинают генерировать художественные произведения, которые сложно отличить от созданных человеком. ИИ предлагает людям творческих профессий множество инструментов для воплощения замыслов. Именно сейчас меняется понимание роли художника в широком смысле, так как ИИ дает массу новых методов, но и ставит перед человечеством много новых вопросов.
Живопись
Искусство издавна считалось исключительной сферой человеческого творчества. Но оказалось, что машины могут сделать гораздо больше в творческой сфере, чем люди могут себе представить. В октябре 2018 года Christie’s продал первую картину, созданную ИИ, за 432 500 долларов. Использовался алгоритм генеративной состязательной сети, который анализировал 15 000 портретов, созданных между XV и XX веком.
Музыка
Разработано несколько музыкальных программ, которые используют ИИ для создания музыки. Как и в других областях, ИИ в этом случае также имитирует умственную задачу. Заметной особенностью является способность алгоритма ИИ учиться на основе полученной информации, такой как технология компьютерного сопровождения, которая способна слушать и следовать за человеком-исполнителем. ИИ также управляет так называемой интерактивной композиционной технологией, в которой компьютер сочиняет музыку в ответ на выступление живого музыканта. В начале 2019 года Warner Music заключила первый в истории контракт с исполнителем — алгоритмом Endel. По условиям контракта, в течение года нейросеть Endel выпустит 20 уникальных альбомов.
Фотография
ИИ быстро меняет наше представление о фотографии. Всего через пару лет большинство достижений в этой сфере будут ориентированы на ИИ, а не на оптику или сенсоры, как раньше. Прогресс в технологии фотографии впервые не будет связан с физикой и создаст совершенно новый способ фотомышления. Уже сейчас нейросеть распознает малейшие изменения при моделировании лиц в фоторедакторах.
Видео: замена лиц
В 2015 году Facebook начала тестировать на сайте технологию DeepFace. В 2017 Reddit-юзер DeepFakes придумал алгоритм, позволяющий создавать реалистичные видео с заменой лица, используя нейросети и машинное обучение.
СМИ и литература
В 2016 году ИИ Google, проанализировав 11 тысяч неизданных книг, начал писать свои первые литературные произведения. Исследователи Facebook AI Research в 2017 году придумали систему нейросетей, которая умеет писать стихи на любую тему. В ноябре 2015 года направление подготовки автоматических текстов открыла российская компания «Яндекс».
4.Применение искусственного интеллекта в изучении иностранных языков
Уже никто не сомневается в том, что внедрение цифровых технологий в обучающий процесс действительно помогает учителям и студентам достигать наилучших результатов в получении знаний. К примеру, внедрение искусственного интеллекта в онлайн изучении английского языка уже доказало свою эффективность. Удобство и гибкость использования цифровых технологий привлекают все больше преподавателей возможностью полного погружения учеников в предмет. Потому что можно сколько угодно объяснять, показывать на пальцах, рисовать мелом на доске, показывать картинки и схемы, но не добиться такого эффекта, как с помощью технологий виртуальной реальности.
Цифровые технологии полностью меняют устоявшуюся модель образования. Во-первых, студент никогда не заснет на уроке, потому что занятия интерактивные и это интересно. Во-вторых, использование ИИ дает возможность адаптивности и персонализации учебного процесса, чего невозможно достичь на традиционном уроке. В-третьих, система цифрового оценивания прогресса студента ИИ позволяет преподавателю быстро скорректировать курс обучения. Более того, ИИ позволяет оценить уровень знаний будущего студента и подобрать наиболее результативный формат обучения еще на начальном этапе.
В отличие от традиционных уроков, процесс обучения с использованием ИИ проходит интереснее и продуктивнее. Вместо скучных записанных слов и фраз на бумаге, слова изучаются в интерактивном формате. Обучение с ИИ никогда не бывает скучным, поскольку возможность постоянной смены деятельности не дает рассеиваться вниманию и помогает сфокусироваться на уроке. Адаптировать контент под конкретного ученика позволяет алгоритм учитывающий множество факторов, таких как: начальный уровень знаний, предыдущий опыт, качество восприятия информации, уровень усвояемости учебного материала. Также на основании этой статистики подбирается формат обучения — студент сможет выполнять как креативные задачи, так и более привычную программу.
ИИ в процессе обучения английского языка позволяет полностью или частично автоматизировать и делать полноценную аналитику всех процессов — от подбора преподавателя до конкретно выбранного задания, проверка домашнего задания, а также тренировки, которые не удалось правильно пройти с первого раза, автоматически выдаются на повторение и закрепление. Благодаря внедрению ИИ, в занятиях прослеживается четкая структура, а также есть возможность отслеживания прогресса студента на всех уровнях — сам студент, преподаватель, куратор студента — все могут просмотреть статистику и помочь студенту достигнуть более высоких результатов. К примеру, лексические и грамматические навыки отрабатываются с помощью практических интерактивных заданий: лексика — собери слово по кусочкам, впиши правильный вариант либо выбери нужный вариант, при этом все слова сопровождаются картинкой, озвучкой и переводом.
Работа с ИИ также очень полезна и для обучения преподавателей, поскольку можно отследить, из-за чего программа меняет план обучения, какие факторы учитывает и какой прогресс у студента в результате. Или, к примеру, подбор участников для командной работы. Если преподаватель может поддаться какому-то эмоциональному влиянию — все мы люди — и в результате что-то упустить из виду, недооценить или переоценить уровень знаний и возможностей участников, то ИИ это сделает беспристрастно и в соответствии с уровнем знаний участников, их возможностями и интересами.
5. Заключение
Но как бы ни была заманчива идея полностью роботизировать учебный процесс, это все-таки невозможно, по крайней мере в ближайшее десятилетие, по нескольким причинам. Со своей стороны можем озвучить две из них. Во-первых, учитель в учебном процессе играет роль не только носителя информации, но и наставника, перед которым у учеников всегда есть чувство ответственности. Да и выработать правильные реакции на разные жизненные ситуации человеку доступнее, чем машине, которая будет выбирать правильное действие не интуитивно, а с помощью анализа тысячи возможных вариантов. Поэтому следует рассматривать ИИ как эффективного помощника преподавателя, который делает качественную аналитику и персонификацию учебного процесса. Во-вторых, нельзя забывать о том, что ИИ хорошо обучаем, но ведь учиться он может как хорошему, так и плохому, поэтому необходимо строго ограничивать сферу его влияния на учеников. Более того, если не контролировать учебный процесс, то встает вопрос о том, кто будет нести ответственность за ошибки ИИ, которые могут навредить не только усвоению учебной программы, но чисто человеческим качествам студента. Ведь именно преподаватель — один из тех людей, которые формируют личность, отношение к каким-либо вещам и событиям и оказывают большое влияние на наше мировоззрение.
Список ресурсов
1.Лекция профессора Владимира Хорошевского для студентов Высшей Школы Экономики
2.Дрейфус Х. «Чего не могут вычислительные машины»
3.Винер Н. «Кибернетика и общество»
4.Ноткин Л.И. «Искусственный интеллект и проблемы обучения»
Дата добавления: 2020-12-22; просмотров: 380; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!