Системы искусственного интеллекта, классификация, особенности

Актуальность. В современном мире искусственный интеллект (ИИ) становится все более актуальной темой, оказывая значительное влияние на различные сферы жизни. Системы ИИ представляют собой компьютерные программы, способные анализировать данные, извлекать знания и принимать решения на основе полученной информации. Однако, перед тем как начать изучение систем ИИ, необходимо понять их классификацию и особенности.

Особенности систем ИИ заключаются в их способности обучаться на основе имеющихся данных и улучшать свою производительность с течением времени. Это позволяет системам ИИ становиться все более эффективными и точными в своих решениях. Более того, системы ИИ способны обрабатывать большие объемы информации значительно быстрее, чем человек, что делает их незаменимыми инструментами в различных сферах деятельности.

Системы искусственного интеллекта (ИИ) – это компьютерные программы и алгоритмы, которые способны выполнять задачи, требующие разумных решений. Одной из основных целей ИИ является эмуляция человеческого мышления и поведения.

Цель работы: изучить системы искусственного интеллекта, классификация, особенности.

Задачи:

- рассмотреть экспертные системы: особенности и применение в различных областях;

-описать генетические алгоритмы и их роль в развитии искусственного интеллекта;

- рассмотреть нейронные сети: особенности работы и примеры применения в реальных задачах

- изучить робототехнику и искусственный интеллект: взаимосвязь и перспективы развития.

Объект: системы искусственного интеллекта.

Предмет: классификация, особенности системы искусственного интеллекта.

Структура: введение, основная часть, заключение, список используемых источников.

1. Экспертные системы: особенности и применение в различных областях

Искусственный интеллект – это область науки, которая занимается разработкой компьютерных систем и программ, способных выполнять задачи, требующие интеллектуальных способностей человека. Системы искусственного интеллекта (СИИ) стремятся эмулировать человеческое мышление и принятие решений с использованием алгоритмов машинного обучения, нейронных сетей и других методов.

Классификация СИИ основана на различных подходах к моделированию интеллектуальной деятельности. Одна из основных классификаций включает экспертные системы, нейронные сети, генетические алгоритмы и логические методы.

Системы искусственного интеллекта (ИИ) могут быть классифицированы по различным критериям. Один из таких критериев - функциональная классификация, которая определяет основные задачи, выполняемые ИИ системами. Сюда входят системы планирования и принятия решений, системы обработки естественного языка, системы компьютерного зрения и т.д.

Еще одним критерием классификации является степень автономности системы ИИ. В зависимости от этого признака можно выделить слабые и сильные ИИ системы. Слабые ИИ системы предназначены для выполнения конкретных задач в рамках установленных правил и ограничений. В то время как сильные ИИ системы способны обучаться на основе опыта, принимать решения самостоятельно и адаптироваться к новой информации.

Особенности систем искусственного интеллекта являются ключевыми аспектами, определяющими их функциональность и применимость. Во-первых, системы ИИ способны обрабатывать большие объемы данных и извлекать из них полезную информацию. Благодаря использованию алгоритмов машинного обучения, они могут самостоятельно обучаться на основе имеющихся данных и улучшать свою производительность со временем.

Во-вторых, системы ИИ обладают способностью к автоматизации рутинных задач и выполнению сложных операций с высокой точностью. Это позволяет сократить затраты времени и ресурсов на выполнение повторяющихся действий, а также уменьшить вероятность ошибок.

Кроме того, системы ИИ отличаются способностью к адаптации к новым ситуациям и условиям. Они могут быстро перестраиваться в ответ на изменения в окружающей среде или поступление новой информации. Эта гибкость делает системы ИИ эффективными инструментами для решения различных задач в разных областях, от медицины до финансов.

1. Акинин, М. В. Нейросетевые системы искусственного интеллекта в задачах обработки изображений / М.В. Акинин, М.Б. Никифоров, А.И. Таганов. - М.: РиС, 2023. - 152 c.

2. Акинин, М.В. Нейросетевые системы искусственного интеллекта в задачах обработки изображений / М.В. Акинин, М.Б. Никифоров, А.И. Таганов. - М.: ГЛТ , 2022. - 152 c.

3. Астахова, И. Системы искусственного интеллекта Практический курс: Учебное пособие / И. Астахова. - М.: Бином. Лаборатория знаний, 2021. - 292 c.

4. Болотова, Л.С. Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на знаниях: Учебник / Л.С. Болотова. - М.: Финансы и статистика, 2023. - 664 c.

5. Гаврилова, А.Н. Системы искусственного интеллекта / А.Н. Гаврилова, А.А. Попов. - М.: КноРус, 2020. - 248 c.

6. Евменов, В.П. Интеллектуальные системы управления: превосходство искусственного интеллекта над естественным интеллектом? / В.П. Евменов. - М.: КД Либроком, 2022. - 304 c.

7. Сидоркина, И.Г. Системы искусственного интеллекта: Учебное пособие / И.Г. Сидоркина. - М.: КноРус, 2021. - 248 c.

8. Черняк, В.З. Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на знаниях: Учебник / В.З. Черняк. - М.: Финансы и статистика, 2022. - 664 c.

9. Сидоркина, И.Г. Системы искусственного интеллекта / И.Г. Сидоркина. - М.: КноРус, 2023. - 167 c.