Жасанды интеллектке кіріспе

Жасанды интеллект туралы түсінік

• Жасанды интеллект (AI) – машиналардың, әсіресе компьютерлік жүйелердің интеллектісі.
• Жасанды интеллект жүйесі (ИИ) – компьютерде адамның ойлау процесін имитациялайтын бағдарламалық жасақтама жүйесі.
• Танымал жасанды интеллект жүйелеріне Google Search, YouTube, Amazon және Netflix сияқты іздеу және ұсыныс жүйелері жатады.
• Google Assistant, Siri және Alexa секілді сөйлеу арқылы өзара әрекеттесу ЖИ жүйелеріне мысал бола алады.
• Waymo сияқты автономды көлік құралдары және ChatGPT, Gemini, Apple Intelligence секілді генеративті құралдар да ЖИ мысалдарына кіреді.
• Шахмат пен го секілді стратегиялық ойындардағы адамнан асып түсетін ойындар мен талдаулар да - ЖИ-дің тағы бір қыры.
• "Жасанды интеллект" терминін Джон Маккарти 1956 жылы Дартмут семинарында енгізді.
• Бұл термин адамның интеллектісін түсінумен тікелей байланысты емес.
• Маккарти интеллект әлемдегі мақсаттарға жету қабілетінің есептеу компонентін білдіретіндігін айтты.
• 1959 жылы Маккарти жасанды интеллекті кіші бағдарламаларды құруға қабілетті есептеу жүйесі ретінде сипаттады.
• "Интеллект" ақылдылық, түсіну, қабілет, тану, ақпаратты жинау және өңдеу дегенді білдіреді.
• "Artificial intelligence" терминінің орыс тіліндегі аудармасы кейбір шатасулар мен негізсіз үміттерді тудырады.
• ЖИ ұғымындағы түсініксіздіктер адамның когнитивті функцияларын имитациялаудан туындайды.
• Модельдеу процесінде жүйенің өзін-өзі оқыту кезеңдерінің болуы маңызды.
• ЖИ жүйелерде өңдеу, тану, талдау, болжау және түсіну қасиеттерін жүзеге асыратын алгоритмдер болады.
• Бұл алгоритмдер математика, физика және информатикаға негізделген.
• Жасанды интеллект адамның зияткерлік қызметін автоматтандыру құралы ретінде қарастырылады.

Жасанды интеллектінің анықтамалары

• Интеллектуалды міндеттерді аппараттық немесе бағдарламалық модельдеуді көздейтін ғылыми бағыт.
• Есептеу жүйелері арқылы ақылға қонымды пайымдаулар мен әрекеттерді қайта құру.
• Сыртқы деректерді түсіндіру, сабақ алу және нақты мақсаттарға жету үшін білімді пайдалану.
• Адам интеллектісін қажет ететін тапсырмаларды орындай алатын бағдарламалық жүйелерді әзірлеу мысалы, сөйлеуді тану, аудару және көлік жүргізу.
• Адам интеллектісін модельдеу — дәстүрлі міндеттерді орындауға қабілетті интеллектуалды жүйелерді әзірлеу.
• Мәселелерді шешу: қиын жағдайларда оңтайлы шешімдерді іздеу.
• Оқыту: Тәжірибе арқылы жаңа білім алу.
• Үлгіні тану: Деректердегі үлгілерді анықтау.
• Тілді түсіну: адамдармен қарым-қатынас жасау.
• Шешім қабылдау: жағдайда ең жақсы әрекетті таңдау.
• Күнделікті тапсырмаларды автоматтандыру тиімділікті арттырады.

Жасанды интеллект жүйесінің құрылымы мен қасиеттері

• Жүйенің құрылымы: білім базасы, шешуші және интеллектуалды интерфейс кіреді.
• Оқу қабілеті: деректерден заңдылықтар мен білім алу арқылы үйренеді.
• Бейімделу: жаңа жағдайларға бейімделіп, нәтижелерді жақсартады.
• Автономия: адамның қатысуынсыз шешімдер қабылдайды, робототехникада маңызды.
• Жалпылау: алынған білімді жаңа тапсырмаларға қолданады, мәтінді аударуда тиімді.
• Масштабтау: үлкен деректерді өңдейді, ақпаратпен жұмыс істеу үшін масштабталады.
• Белгісіздік жағдайында шешім қабылдау: ақпарат толық болмаса да жұмыс істейді.
• ЖИ жүйелерінің жұмыс істеуінің принциптерін білу оның мүмкіндіктері мен шектеулерін бағалауға мүмкіндік береді, сондай-ақ нақты мәселелерді шешу үшін ең қолайлы технологияларды таңдауға көмектеседі және жаңа алгоритмдерді жасауға ынталандырады.

ЖИ-дегі зерттеу бағыттары

• Ойлау процестерін символдар арқылы модельдеу: зерттеудің алғашқы негізгі бағыттарының бірі.
• Модельдеу символдық жүйелерді құруды білдіреді.
• Мысалы: теоремаларды дәлелдеу, шешім қабылдау, ойын теориясы, жоспарлау және болжау.
• Табиғи тілдермен жұмыс: компьютерлік талдау және синтездеу.
• Талдау тілді түсінуді, ал синтез мәтінді құруды білдіреді.
• Тірі тілді тану жүйенің қоршаған әлем туралы білімін қажет етеді.
• Білімді ұсыну, өңдеу және пайдалану: білім инженериясы қарапайым ақпараттан білім алу, оларды жүйелеу және пайдалану міндеттерін біріктіреді.
• Ақпаратты алу: құрылымдалмаған құжаттардан деректерді алу.
• Білімді ұсыну: когнитологиядағы мәселе, компьютерлерде ақпаратты жинақтау және өңдеу.
• "Білімді ұсыну" термині көбінесе заманауи компьютерлермен автоматты түрде өңдеуге бағытталған білімді ұсыну тәсілдерін білдіреді,.
• Білім инженериясы, FICO білім базасына негізделген сараптамалық жүйелерде кеңінен қолданылады.
• Деректерден білім алу-деректерді өндіру.
• Нейрондық желілерді вербализациялау - нейрондық желінің жұмыс сипаттамасын азайту.
• Машиналық оқыту-интеллектуалды жүйенің жұмыс процесінде өздігінен білім алуы.
• Машиналық оқыту көптеген есептердің шешімін қолдану арқылы үйретуді көздейді.
• Оқытудың екі тәсілі: деректердегі заңдылықтарды анықтауға негізделген прецеденттік оқыту немесе индуктивті оқыту, жәнесарапшылардың білімін ресімдеуді қамтитын дедуктивті оқыту.
• Машиналық оқыту-шешімді ішінара немесе толық автоматтандыру.
• ЖИ жүйелеріндегі "биологиялық модельдеу"- жасанды жүйелер құрылымның жұмысын қайталауға міндетті емес.
• "Биологиялық модельдеуді" жақтаушылар адамның мінез-құлқын биологиялық құрылым және оның жұмыс істеу ерекшеліктерімен түсіндіреді.
• "Биологиялық модельдеу" нейрондық желілерді бұлыңғыр мәселелерді шешуге қолданады.
• Биокомпьютинг тірі тіндердің, жасушалардың және биомолекулалардың көмегімен есептеу есептерін ұйымдастырады.
• Интеллектуалды робототехника - робототехника және ЖИ салаларының бірігуі.
• Роботтар объектілерді манипуляциялау, навигация және қозғалысты жоспарлау үшін интеллект қажет.
• Машина жасау - АИ-нің музыка, әдеби шығармалар жазумен байланысты бағыты.
• Жаңа бағыт, -жасанды интеллект жүйелеріндегі техникалық шығармашылық мәселесін шешу.

Қолданбалы Интеллектуалды ақпараттық жүйелерге шолу

• Сараптамалық жүйелер(білімге негізделген жүйелер) күрделі міндеттерді шешу үшін кеңінен қолданылады.
• Үлгілерді тану жүйелері визуалды объектілерді де аудио-бейнелердіде, жағдайлардыда таныйды.
• Сөйлеуді өңдеу жүйелері жүйеге ақпаратты енгізу үшін қолданылады.
• Көрнекі ақпаратты өңдеу жүйелері бейнелерді талдайды және өңдейді.
• Ойындар және машиналық шығармашылық компьютерлік ойындарда кеңінен қолданылады.
• Машиналық аударма жүйелері ақпараттың қолжетімділігін арттырады.
• Жаңа білім алу жүйелері оқытуды автоматтандырады.
• Символдық оқыту жүйелері деректерді өндіреді.
• Биологиялық жүйке желілік жүйелерде элементтер арасындағы байланыстарды қолда бар білімді қолданады.
• Эволюциялық жүйелер өмір сүру үшін алынған үміткерлерді(популяцияларды) таңдайды.
• ИАЖ бағдарламалық қолдану үшін мамандандырылған жасанды интеллекттің бағдарламалау тілдері қолданылады.
• Жоспарлау жүйелері және ақылды роботтар, белгілі бір дәрежеде икемділікпен және қоршаған әлемге жауап беру қабілетімен өз міндеттерін орындайтын роботтарды жасауға тырысудан басталды.