Жасанды интеллект (ЖИ) анықтамасы, тарихы

Машиналарда, әсіресе компьютерлік жүйелердегі интеллект түрі.

Компьютердегі адамның ойлау процесін имитациялайтын бағдарламалық жасақтама жүйесі.

ЖИ жүйесінің мысалы, мақсатты ақпаратты табатын.

ЖИ жүйесінің түрі, пайдаланушыға жақсы нұсқалар ұсынады.

Өз бетімен жүретін көлік құралдары.

Жаңа мазмұн жасайтын ЖИ құралдары.

"Жасанды интеллект" терминін енгізген ғалым.

1956 жылы ЖИ терминінің енгізілген орны.

Әлемдегі мақсаттарға жетудің есептеу бөлігі.

ЖИ-нің интеллекттің шешімін қалай түсінуге болады?

Creating symbolic systems with an input problem and an output solution.

The process of converting a problem into a mathematical or logical form to solve.

A field of AI focusing on computers understanding and generating human languages.

Computer's ability to understand language.

Computer's ability to create grammatically correct text.

Storing and organizing information in systems to be used by AI.

Building expert system programs that uses knowledge bases.

AI programs using knowledge bases to solve complex problems.

The process that computer uses to determine the meaning of a text.

Grammar, punctuation, and logic mistakes in text.

A branch of Artificial Intelligence where a system learns from data instead of explicit programming.

Learning from data to discover patterns, often used in machine learning to build models.

Learning based on existing knowledge or rules (often expert knowledge).

A field of computer science that allows systems to learn from data without explicit programming.

Examples or instances used to train a machine learning model.

The expanding use of machine learning in different fields, encompassing areas like information science, production, business, transportation, and healthcare.

The ability of a machine learning model to predict outputs for new, unseen data based on the training data.

Problems solved using past data to predict future outcomes.

A function used to assess the quality or accuracy of a model's predictions.

Approaches in artificial intelligence that mimic biological systems and processes.

Relationships between inputs and outputs not explicitly described in the data.

A type of artificial intelligence model inspired by biological neural networks, used to solve complex problems.

Methods that use the principles of natural selection to find improved solutions in computational problems.

The task of predicting a category or label for a given input.

Software programs (agents) that interact with the environment.

A type of machine learning where the system learns from previously solved problems.

Data with different types (not all numerical) from various sources.

Utilizing biological components (cells, DNA, etc.) for computation.

The combination of robotics and artificial intelligence to create robots with intelligent capabilities.

Making decisions based on analyzing large amounts of data.

Роботтардың объектілерді қозғау, орналастыру және өзгерту қабілеттілігі.

Жасанды интеллект әдістерін пайдалана отырып, автоматтандырылған робот жүйелерін жасау.

Роботтың өз орналасуын анықтау.

Роботтың кеңістікте жүруі және мақсатына жетуі.

Роботтың мақсатқа жету үшін қозғалыстың жоспарын құру.

Тәжірибелі сарапшылардың білімін қолдана отырып, күрделі мәселелерді шеше алатын жүйе.

Көріністерге, дыбыстарға, жағдайларға және құбылыстарға негізделген жүйе.

Компьютерлік музыка, әдеби шығармалар, бейнелер жасау.

Жасанды интеллект жүйелеріндегі техникалық мәселелерді шешу.

Заманауи робот ойыншықтары (Pleo, AIBO, QRIO және т.б.)

Машиналық оқытудың бір саласы, жаңа деректерді (мәтін, сурет, музыка, бейне) жасауға арналған.

2017 жылы табиғи тілді өңдеу үшін пайда болған нейрондық желілік архитектура.

Адамдардан іс жүзінде ерекшеленбейтін мәтін жаза алатын ірі трансформатор архитектурасындағы нейрондық желі.

Екі бәсекелес нейрондық желіден тұратын генеративті модель, шығармашылықты жақсарту үшін қолданылады.

Соңғы жылдары танымал, кескін генерациясында жоғары сапалы нәтижелер беретін генеративті модельдер.

Деректерді жасырын кеңістікке қысу және олардан жаңа, ұқсас деректерді шығару үшін пайдаланылатын генеративті модельдер.

Деректер арасындағы күрделі қатынастарды модельдеу үшін пайдаланылатын математикалық модельдер.

Жаңа үлгілер жасауға бағытталған машиналық оқыту әдісі.

Ұлы тілдік модель, адамдардан іс жүзінде айырмашылығы жоқ мәтіндер жазуға қабілетті.

Мәтін мен кескіндей әр түрлі деректер түрлерін бір уақытта жасауға қабілетті генеративті модельдер.