#12-543. Искусственный интеллект (ИИ). Правка

'#6. Тексты : texts';

'Library_ChapterController_actionUpdate_';

'#library_chapter_update_';

VirtualityCMS

Authority / Авторитет

Идентификатор ссылки (англ.)	vigbo-copy
Статус:	Активен

Описание

Идентификатор ссылки (англ.)	authority
Статус:	Активен

Описание

543. Искусственный интеллект (ИИ). Правка

Активен

Экспресс-правка Разметка ред. Summernote ред. Quill ред. CKEditor ред. Trumbowyg ред. Imperavi ред. Jodit

Общая информация

Название

Том: Справочник по SEO

ID Тома: 19

Статус: Пункт меню + на главной
Глава: №17

ID Главы: 543

Статус: Активен
Дата: 24 июня 2025

Время: 07:26:00

День недели: вторник

Всего знаков в главе: 16355

id (статус)	543 (3)
Идентификатор ссылки (англ.)	artificial-intelligence
Сайт (ID сайта)	. #3
Смотреть на сайте	https://panel.seoforger/texts/spravochnik-po-seo-onlayn-torgovle-i-internetu/artificial-intelligence/
Время последнего обновления	24-06-2025 в 10:26:58
Ссылка в БД	https://panel25.seowebdev.ru/seowebdev.ru/texts/spravochnik-po-seo-onlayn-torgovle-i-internetu/artificial-intelligence/
Картинка	https://static.seowebdev.ru/cache/6/543-artificial-intelligence_col-12.webp

Полное название и описание

Полное название

Описание главы

Как правило описание должно иметь около 150 знаков. Оно используется для заполнения мета-тега Description веб-страницы.
Сейчас используется - 0 символов

Описание скопировано!

Описание вставлено!

Ключевое слово (главное):

Персонажи:

Метки:

Комментарии:

Примечания:

Полный текст < > & " ' « » – — … • · ← → ↑ ↓ ↔

Юридические: © ® ™

Валюты: € £ ¥ ¢

Типографика: § ¶ ° ± × ÷

Дроби: ½ ⅓ ⅔ ¼ ¾ ⅛ ⅜ ⅝ ⅞

Греческие: α β γ δ ε λ μ π σ ω Δ Σ Ω

Математические: ≈ ≠ ≤ ≥ ∞ √ ∑ ∫ ∂ ∇

<p class="lead">Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой область информатики, посвященную созданию программ и систем, которые способны выполнять задачи, обычно требующие интеллектуальных способностей человека. Эти системы стремятся имитировать различные аспекты человеческого мышления, такие как обучение, распознавание образов, понимание языка, принятие решений и решение проблем.</p>
<h2 class="mt-4 mb-3">История развития искусственного интеллекта</h2>
<p>Искусственный интеллект как академическая дисциплина был основан в 1956 году. С тех пор область прошла через множественные циклы оптимизма и разочарования, известные как "зимы ИИ", когда финансирование и интерес к технологии снижались. Однако после 2012 года, когда графические процессоры начали использоваться для ускорения нейронных сетей, наступил период значительного роста. Особенно важным стал 2017 год с появлением архитектуры трансформеров, что привело к современному буму генеративного ИИ в 2020-х годах.</p>
<h2 class="mt-4 mb-3">Основные цели и направления ИИ</h2>
<p>Общая проблема моделирования интеллекта была разбита на несколько подзадач, каждая из которых представляет определенные черты или способности, которые исследователи ожидают увидеть в интеллектуальной системе:</p>
<h3 class="mt-3 mb-2">Рассуждение и решение проблем</h3>
<p>Ранние исследователи разработали алгоритмы, имитирующие пошаговое рассуждение, которое люди используют при решении головоломок или логических выводах. Однако многие из этих алгоритмов недостаточны для решения крупных задач из-за "комбинаторного взрыва" - они становятся экспоненциально медленнее по мере роста сложности проблем.</p>
<h3 class="mt-3 mb-2">Представление знаний</h3>
<p>Представление знаний и инженерия знаний позволяют программам ИИ отвечать на вопросы и делать выводы о фактах реального мира. Базы знаний представляют информацию в форме, которая может использоваться программой, включая объекты, свойства, категории, отношения между объектами, ситуации, события и причинно-следственные связи.</p>
<h3 class="mt-3 mb-2">Планирование и принятие решений</h3>
<p>В автоматизированном планировании агент имеет конкретную цель, в то время как в автоматизированном принятии решений агент имеет предпочтения и стремится попасть в предпочтительные ситуации, избегая нежелательных. Системы используют теорию полезности для оценки различных исходов и выбора действий с максимальной ожидаемой полезностью.</p>
<h2 class="mt-4 mb-3">Ключевые технологии и методы ИИ</h2>
<div class="row">
<div class="col-md-6">
<div class="card mb-3">
<div class="card-body">
<h4 class="card-title">Машинное обучение (Machine Learning)</h4>
<p class="card-text">Системы обучаются на основе данных, чтобы оптимизировать свою производительность без явного программирования. Включает контролируемое обучение (с размеченными данными), неконтролируемое обучение (поиск паттернов в неразмеченных данных) и обучение с подкреплением (обучение через награды и штрафы).</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-md-6">
<div class="card mb-3">
<div class="card-body">
<h4 class="card-title">Глубокое обучение (Deep Learning)</h4>
<p class="card-text">Это подраздел машинного обучения, в котором нейронные сети с множеством слоев используются для анализа и интерпретации данных. Глубокие нейронные сети могут прогрессивно извлекать признаки более высокого уровня из исходных входных данных.</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="row">
<div class="col-md-6">
<div class="card mb-3">
<div class="card-body">
<h4 class="card-title">Обработка естественного языка (NLP)</h4>
<p class="card-text">Системы, способные взаимодействовать с человеческим языком, понимать его и генерировать текст. Современные подходы включают векторное представление слов, архитектуры трансформеров и генеративные предобученные трансформеры (GPT).</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-md-6">
<div class="card mb-3">
<div class="card-body">
<h4 class="card-title">Компьютерное зрение (Computer Vision)</h4>
<p class="card-text">Технология, позволяющая компьютерам анализировать и интерпретировать визуальную информацию. Включает распознавание изображений, классификацию объектов, распознавание лиц и отслеживание объектов.</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
<h2 class="mt-4 mb-3">Методы поиска и оптимизации</h2>
<p>ИИ может решать многие проблемы путем интеллектуального поиска среди множества возможных решений. Существуют два основных типа поиска:</p>
<ul class="list-group list-group-flush mb-3">
<li class="list-group-item"><strong>Поиск в пространстве состояний:</strong> Поиск через дерево возможных состояний для достижения целевого состояния, например, в алгоритмах планирования.</li>
<li class="list-group-item"><strong>Локальный поиск:</strong> Использует математическую оптимизацию для поиска решения, начиная с начального предположения и постепенно его улучшая, включая градиентный спуск и эволюционные вычисления.</li>
</ul>
<h2 class="mt-4 mb-3">Нейронные сети и глубокое обучение</h2>
<p>Искусственная нейронная сеть основана на коллекции узлов (искусственных нейронов), которые приблизительно моделируют нейроны биологического мозга. Сеть обучается распознавать паттерны и после обучения может распознавать эти паттерны в новых данных.</p>
<div class="alert alert-info" role="alert">
<h5 class="alert-heading">Важно знать!</h5>
<p class="mb-0">Глубокое обучение кардинально улучшило производительность программ во многих важных подобластях ИИ, включая компьютерное зрение, распознавание речи, обработку естественного языка и классификацию изображений. Успех глубокого обучения в 2012-2015 годах произошел не из-за новых открытий, а благодаря невероятному увеличению вычислительной мощности и доступности огромных объемов обучающих данных.</p>
</div>
<h2 class="mt-4 mb-3">Современные приложения ИИ</h2>
<p>Высокопрофильные приложения ИИ включают:</p>
<div class="row">
<div class="col-lg-4 col-md-6 mb-3">
<div class="card h-100">
<div class="card-body">
<h5 class="card-title">Поисковые системы</h5>
<p class="card-text">Продвинутые веб-поисковые системы, такие как Google Search, использующие сложные алгоритмы ранжирования.</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-lg-4 col-md-6 mb-3">
<div class="card h-100">
<div class="card-body">
<h5 class="card-title">Рекомендательные системы</h5>
<p class="card-text">Используемые YouTube, Amazon и Netflix для персонализации контента.</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-lg-4 col-md-6 mb-3">
<div class="card h-100">
<div class="card-body">
<h5 class="card-title">Виртуальные помощники</h5>
<p class="card-text">Google Assistant, Siri и Alexa для взаимодействия с пользователями на естественном языке.</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-lg-4 col-md-6 mb-3">
<div class="card h-100">
<div class="card-body">
<h5 class="card-title">Автономные транспортные средства</h5>
<p class="card-text">Самоуправляемые автомобили, такие как разработки Waymo.</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-lg-4 col-md-6 mb-3">
<div class="card h-100">
<div class="card-body">
<h5 class="card-title">Генеративные инструменты</h5>
<p class="card-text">ChatGPT для генерации текста и инструменты ИИ-искусства для создания изображений.</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-lg-4 col-md-6 mb-3">
<div class="card h-100">
<div class="card-body">
<h5 class="card-title">Игровые системы</h5>
<p class="card-text">Сверхчеловеческая игра и анализ в стратегических играх, таких как шахматы и го.</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
<h2 class="mt-4 mb-3">Социальный интеллект и аффективные вычисления</h2>
<p>Аффективные вычисления включают системы, которые распознают, интерпретируют, обрабатывают или имитируют человеческие чувства, эмоции и настроения. Некоторые виртуальные помощники программируются для разговорной речи или даже юмористического общения, что делает их более чувствительными к эмоциональной динамике человеческого взаимодействия.</p>
<h2 class="mt-4 mb-3">Искусственный общий интеллект (AGI)</h2>
<p>Некоторые компании, такие как OpenAI, Google DeepMind и Meta, стремятся создать искусственный общий интеллект (AGI) - ИИ, который может выполнять практически любую когнитивную задачу по крайней мере так же хорошо, как человек. Машина с AGI была бы способна решать широкий спектр проблем с широтой и универсальностью, сходной с человеческим интеллектом.</p>
<h2 class="mt-4 mb-3">Техническая инфраструктура</h2>
<p>В конце 2010-х годов графические процессоры (GPU), все больше разрабатываемые со специальными улучшениями для ИИ, заменили центральные процессоры (CPU) как доминирующее средство для обучения крупномасштабных моделей машинного обучения. Специализированные языки программирования, такие как Prolog, использовались в ранних исследованиях ИИ, но языки общего назначения, такие как Python, стали преобладающими.</p>
<div class="alert alert-warning" role="alert">
<h5 class="alert-heading">Вызовы и ограничения</h5>
<p>Несмотря на впечатляющие достижения, современные системы ИИ имеют ограничения. Они могут генерировать ложную информацию, называемую "галлюцинациями", особенно в системах рассуждения. Также существуют этические вопросы относительно долгосрочных эффектов ИИ и потенциальных экзистенциальных рисков, что вызывает дискуссии о необходимости регулятивной политики для обеспечения безопасности и пользы технологии.</p>
</div>
<h2 class="mt-4 mb-3">Заключение</h2>
<p>Искусственный интеллект продолжает развиваться стремительными темпами, трансформируя различные отрасли и аспекты человеческой жизни. От медицинской диагностики до финансовых услуг, от образования до развлечений - ИИ находит применение практически везде. Понимание основных принципов и возможностей искусственного интеллекта становится все более важным в нашем технологически развивающемся мире.</p>
<p>Будущее ИИ обещает еще более значительные достижения, но также требует осторожного подхода к разработке и внедрению, учитывая как огромный потенциал для блага человечества, так и необходимость решения связанных с ним вызовов и рисков.</p>

Скопировано в буфер!

Вставлено из буфера!

Карточка текста Карточки текста

Тема

Персонажи

Изменить дату действия. 24/06/2025

Выбрать дату

Время: 07:26 .

Идея текста

Сюжет

План действий

Заметки

Редакторские правки

Персонажи

Идея текста

Сюжет

План действий

Заметки

Дополнительные поля
Дополнительные поля отсутствуют

543. Искусственный интеллект (ИИ). Правка

Редактировать комментарии, примечания, метки и персонажи

Дополнительные символы

Искусственный интеллект (ИИ)