"Ақсуат колледжі" коммуналдық мемлекеттік мекемесі

Жасанды интеллекттің пайдасы

(баяндама)

Дайындаған педагог:

Канафина Эльмира

2024 оқу жылы

Жасанды интеллект пайдасы

Мақсаттар

Интеллектті модельдеудің (немесе құрудың) жалпы проблемасы ішкі мәселелерге бөлінді. Бұлар зерттеушілер интеллектуалды жүйенің көрсетуін күтетін белгілі бір белгілерден немесе мүмкіндіктерден тұрады. Төменде сипатталған белгілер ең көп назар аударды және жасанды интеллектті зерттеу аясын қамтиды.^[a]

Жасанды интеллект (ИИ), кең мағынада, бұл ақыл көрмеге қойылды машиналар, әсіресе компьютерлік жүйелер. Бұл зерттеу саласы жылы информатика бұл әдістерді әзірлейді және зерттейді және бағдарламалық жасақтама бұл машиналарға мүмкіндік береді олардың қоршаған ортасын қабылдаңыз және қолданыңыз оқыту және интеллект олардың белгіленген мақсаттарға жету мүмкіндіктерін барынша арттыратын әрекеттерді жасау.^[1] Мұндай машиналарды ААЖ деп атауға болады.

Жоғары профиль жасанды интеллекттің қолданылуы жетілдірілген қосыңыз веб-іздеу жүйелері (мысалы., Google Іздеу); ұсынымдық жүйелер (қолданады youTube, Amazon, және Netflix); виртуалды көмекшілер (мысалы., Google көмекшісі, Сири, және Alexa); автономды көлік құралдары (мысалы., Waymo); генеративті және шығармашылық құралдар (мысалы., ЧАТГПТ және AI өнері); және адамнан тыс ойнау және талдау стратегиялық ойындар (мысалы., шахмат және Бару). Алайда, көптеген жасанды интеллект қосымшалары жасанды интеллект ретінде қабылданбайды: "Көптеген озық жасанды интеллект жалпы қосымшаларға сүзгіден өткізілді, көбінесе жасанды интеллект деп аталмайды, өйткені бір нәрсе жеткілікті пайдалы және кең таралғаннан кейін ол жеткілікті жасанды интеллект енді таңбаланбаған."^[2][3]

Жасанды интеллектті зерттеудің әр түрлі ішкі салалары белгілі бір мақсаттарға және белгілі бір құралдарды қолдануға бағытталған. Жасанды интеллектті зерттеудің дәстүрлі мақсаттарына мыналар жатады пайымдау, білімді ұсыну, жоспарлау, оқыту, табиғи тілді өңдеу, қабылдау және қолдау робототехника.^[a] Жалпы интеллект—адам орындайтын кез келген тапсырманы кем дегенде тең дәрежеде орындау мүмкіндігі—бұл саланың ұзақ мерзімді мақсаттарының бірі.^[4] Осы мақсаттарға жету үшін жасанды интеллект зерттеушілері көптеген әдістерді бейімдеп, біріктірді, соның ішінде іздеу және математикалық оңтайландыру, формальды логика, жасанды нейрондық желілер, және негізделген әдістер статистика, операцияларды зерттеу, және экономика.^[b] Жасанды интеллект мыналарға сүйенеді психология, тіл білімі, философия, неврология, және басқа өрістер.^[5]

Жасанды интеллект академиялық пән ретінде 1956 жылы құрылды,^[6] және өріс оптимизмнің көптеген циклдарынан өтті оның тарихы,^[7][8] одан кейін көңілсіздік және қаржыландырудан айырылу кезеңдері белгілі AI қысы.^[9][10] Қаржыландыру мен пайыздар 2012 жылдан кейін едәуір өсті терең оқыту жасанды интеллекттің алдыңғы әдістерінен асып түсті.^[11] Бұл өсім 2017 жылдан кейін одан әрі жеделдеді трансформаторлық архитектура,^[12] ал 2020 жылдардың басында жасанды интеллектке көптеген миллиардтаған долларлар инвестицияланды және бұл сала қарқынды түрде жалғасуда прогресс ретінде белгілі болған жағдайда AI бумы. Жасанды интеллект бумының ортасында жетілдірілген генеративті АИ-нің пайда болуы және оның мазмұнын құру мен өзгерту мүмкіндігі қазіргі кездегі бірнеше күтпеген салдарлар мен зияндарды әшкерелеп, алаңдаушылық туғызды. АИ тәуекелдері және оның ұзақ мерзімді әсерлері болашақта талқылауды ынталандыру нормативтік саясат жасанды интеллект - Уикипедия технологияның қауіпсіздігі мен артықшылықтары.

Ойындар

Негізгі мақала: Жасанды интеллект ойыны

Game playing programs have been used since the 1950s to demonstrate and test AI's most advanced techniques.^[139] Deep Blue became the first computer chess-playing system to beat a reigning world chess champion, Garry Kasparov, on 11 May 1997.^[140] In 2011, in a Jeopardy! quiz show exhibition match, IBM's question answering system, Watson, defeated the two greatest Jeopardy! champions, Brad Rutter and Ken Jennings, by a significant margin.^[141] In March 2016, AlphaGo won 4 out of 5 games of Go in a match with Go champion Lee Sedol, becoming the first computer Go-playing system to beat a professional Go player without handicaps. Then, in 2017, it defeated Ke Jie, who was the best Go player in the world.^[142] Other programs handle imperfect-information games, such as the poker-playing program Pluribus.^[143] DeepMind developed increasingly generalistic reinforcement learning models, such as with MuZero, which could be trained to play chess, Go, or Atari games.^[144] In 2019, DeepMind's AlphaStar achieved grandmaster level in StarCraft II, a particularly challenging real-time strategy game that involves incomplete knowledge of what happens on the map.^[145] 2021 жылы жасанды интеллект агенті PlayStation-да бақ сынады Gran Turismo терең арматуралық оқытуды қолдана отырып, әлемдегі ең үздік төрт Gran Turismo жүргізушісіне қарсы жеңіске жеткен жарыс.^[146] 2024 жылы Google DeepMind бұрын-соңды көрмеген тоғызды автономды түрде ойнай алатын AI түрі SIMA-ны ұсынды ашық әлем экранның шығуын бақылау, сондай-ақ табиғи тілдік нұсқауларға сәйкес қысқа, нақты тапсырмаларды орындау арқылы бейне ойындар.^[147]