Презентація з інформатики для 10 класу на тему: "Технології штучного інтелекту"

Технології штучного інтелекту

Що таке Штучний інтелект? (AI)Штучний інтелект – розділ інформатики, який швидко розвивається, і зосереджений на розробці інтелектуальних машин, здатних виконувати завдання, які зазвичай потребують людського інтелекту. Ці завдання можуть варіюватися від простих дій, як-от розпізнавання мови чи зображень, до більш складних завдань, як-от ігри чи водіння автомобіля.

Історія Штучного ІнтелектуІсторія штучного інтелекту сягає корінням у стародавні цивілізації, де в історіях і міфах змальовувалися машини та істоти, що мали людський інтелект. Однак сучасні дослідження штучного інтелекту розпочалися лише в 1950-х роках. У наступні десятиліття дослідження в галузі ШІ досягли значних успіхів, однак прогрес був нерівномірним, і дослідження ШІ переживали періоди як захоплення, так і розчарування. Останніми роками розвиток обчислювальних потужностей і доступність величезних обсягів даних призвели до відродження інтересу до ШІ, і ця галузь знову стрімко просувається до своєї кінцевої мети — створення інтелектуальних машин, здатних конкурувати з людським інтелектом і навіть перевершити його.

Сфери застосування Штучного Інтелекту. ШІ має безліч сфер застосування, включаючи медицину, фінанси, транспорт, громадянське суспільство та навчання. У медицині, він використовується для діагностики хвороб та розробки нових методів лікування. У фінансах, ШІ допомагає прогнозувати ринки та управляти ризиками. У транспорті, автономні автомобілі засновані на технологіях ШІ. У громадянському суспільстві, він використовується для розробки чат-ботів та віртуальних асистентів. У навчанні він може бути використанний для планування уроків та презентація. Для прикладу, цей слайд зроблений за допомогою ШІ.

Машинне навчання. Машинне навчання є, мабуть, найвідомішим типом ШІ й передбачає введення великих обсягів даних в алгоритм або модель, які потім вчаться робити прогнози або приймати рішення на основі цих даних. Процес машинного навчання включає кілька етапів, зокрема: Підготовку даних, навчання моделі, оцінку моделі, розгортання. Цей тип ШІ використовується в широкому спектрі застосувань, включаючи розпізнавання зображень, розпізнавання мови, обробку природної мови та предиктивну аналітику.

Глибоке навчання. Глибоке навчання просуває машинне навчання на крок далі, використовуючи нейронні мережі для виявлення закономірностей у даних і підвищення точності з часом. Нейронні мережі розроблені таким чином, щоб імітувати роботу людського мозку, дозволяючи машинам навчатися і приймати рішення, так само як і люди. Глибоке навчання використовується в таких додатках, як розпізнавання зображень і мови, обробка природної мови та самокеровані автомобілі.

Обробка природної мови. Обробка природної мови — ще один важливий аспект ШІ, що дозволяє машинам розуміти та інтерпретувати людську мову, а також генерувати природні відповіді. Ця технологія використовується в таких додатках, як віртуальні асистенти й чат-боти (наприклад Chat. GPT), які можуть взаємодіяти з користувачами природним чином і надавати інформацію або допомогу. Обробка природної мови включає кілька етапів, зокрема:токенізацію, синтаксичний аналіз, семантичний аналіз, генерацію.

Комп’ютерний зір. Комп’ютерний зір — це ще один тип ШІ, який набуває все більшого значення, дозволяючи машинам аналізувати візуальні дані, такі як зображення та відео. Ця технологія використовується в таких додатках, як безпілотні автомобілі та системи розпізнавання облич. Комп’ютерний зір включає кілька етапів, зокрема:отримання зображень, обробку зображень, виокремлення ознак, розпізнавання об’єктів.

Тест Тюрінга. Тест Тюрінга призначений для перевірки здатності машини демонструвати розумну поведінку, яку неможливо відрізнити від поведінки людини. У тесті людина-оцінювач веде розмову природною мовою як з людиною, так і з машиною, не знаючи, хто з них хто. Якщо машина здатна переконати експерта, що вона є людиною, вона проходить тест Тюрінга. Хоча тест Тюрінга має своїх критиків і обмеження, він залишається цінним інструментом для оцінки прогресу і можливостей систем штучного інтелекту.

Важливі питання і занепокоєння стосовно Штучного інтелекту. Попри всі переваги, ШІ також викликає важливі питання і занепокоєння. Наприклад, деякі експерти висловлюють занепокоєння щодо потенційного впливу ШІ на сферу зайнятості, оскільки машини стають дедалі більш здатними виконувати завдання, які раніше належали до компетенції людини. Існують також побоювання щодо упередженості алгоритмів ШІ, які можуть увічнити існуючі нерівності та дискримінацію. Оскільки ШІ продовжує розвиватися і ставати більш досконалим, важливо, щоб ми вирішували ці проблеми і забезпечували відповідальне та етичне використання ШІ.

Топ 3 ШІ та джерела. Chat. GPT – ШІ, який може відповісти на будь-які питання, підтримає будь-яку розмову. Mid. Journey – Генерує будь-які картинки по запитам користувача. Human or not? – сайт з інтерактивним тестом тюрінга, користувачі після короткої текстової розмови мають вгадати, чи розмовляли вони тільки що з людиною, чи з ШІ

Висновок. Штучний інтелект — це складна сфера, що швидко розвивається, з багатьма потенційними застосуваннями та наслідками. Хоча концепція машин, які можуть думати й вчитися, як люди, може здатися страшною, важливо розуміти основи роботи ШІ й те, як він використовується в навколишньому світі. Чи то через персональних асистентів, безпілотні автомобілі або медичні дослідження, ШІ вже має глибокий вплив на наше життя, і, ймовірно, стане ще більш важливим у найближчі роки. Розуміючи потенціал штучного інтелекту та працюючи над вирішенням його викликів і проблем, ми можемо гарантувати, що ця технологія принесе користь усім нам.