Конспект лекцій.pdf

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ ЛУЦЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ МЕТОДИ ТА СИСТЕМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ Конспект лекцій для здобувачів першого (бакалаврського) рівня вищої освіти освітньо-професійної програми «Комп’ютерні науки» галузі знань 12...

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ ЛУЦЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ МЕТОДИ ТА СИСТЕМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ Конспект лекцій для здобувачів першого (бакалаврського) рівня вищої освіти освітньо-професійної програми «Комп’ютерні науки» галузі знань 12 Інформаційні технології спеціальності 122 Комп’ютерні науки денної та заочної форм навчання Луцьк 2023 УДК 004.8(07) М 54 До друку Голова вченої ради факультету КІТ______________І.С.Кондіус Електронна копія друкованого видання передана для внесення в репозитарій ЛНТУ Директор бібліотеки ____________С.С. Бакуменко Затверджено вченою радою факультету КІТ, протокол № від «__» 2023 року. Розглянуто і схвалено на засіданні кафедри комп’ютерних наук ЛНТУ, протокол № __ від « __» ____________ 2023 року. Завідувач кафедри КН ______________ В.О. Ліщина Укладачі: _____________ Ю.А. Лук’янчук, кандидат технічних наук, старший викладач кафедри комп’ютерних наук ЛНТУ _____________ Н.В. Давиденко, кандидат технічних наук, старший викладач кафедри комп’ютерних наук ЛНТУ Рецензент: _____________ Н.М. Ліщина, кандидат технічних наук, доцент, завідувач кафедри інженерії програмного забезпечення ЛНТУ. Відповідальний за випуск: _____________ В.О. Ліщина, кандидат технічних наук, доцент, завідувач кафедри комп’ютерних наук ЛНТУ. М54 Методи та системи штучного інтелекту [текст]: конспект лекцій для здобувачів першого (бакалаврського) рівня освітньо-професійної програми «Комп’ютерні науки» галузі знань 12 Інформаційні технології спеціальності 122 Комп’ютерні науки денної та заочної форм навчання / уклад. Ю.А. Лук’янчук, Н.В. Давиденко, – Луцьк: ЛНТУ, 2023. – 92 с. Видання містить необхідний матеріал, який дасть можливість студентам засвоїти навчальний матеріал з мінімальними витратами часу. Призначене для студентів спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» денної та заочної форми навчання. 2  ЗМІСТ ПЕРЕДМОВА...................................................................................................................................................................4 ТЕМА 1. ТОП-15 АЛГОРИТМІВ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ, ЯКІ ВИ ПОВИННІ ЗНАТИ 6 ТЕМА 2. ЩО ТАКЕ ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ?............................................................................................................................ 14 ТЕМА 3. ЕТАПИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ.............................................................................................................................. 18 ТЕМА 4. РОЗШИРЕННЯ КОГНІТИВНИХ ЗДІБНОСТЕЙ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ТА НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ.................................................................................................................................................. 25 ТЕМА 5. КОНТРОЛЬ МОЖЛИВОСТЕЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ...................................................................................... 29 ТЕМА 6. КОМП'ЮТЕРНИЙ ЗІР У СПОРТІ................................................................................................................................ 33 ТЕМА 7. ВСТУП ДО МАШИННОГО НАВЧАННЯ................................................................................................................... 39 ТЕМА 8. ОСНОВНІ АЛГОРИТМИ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ПОЧАТКІВЦІВ...................................................... 44 ТЕМА 9. НАВЧАННЯ МАШИННОГО НАВЧАННЯ................................................................................................................ 56 ТЕМА 10. ПРИКЛАД, ЯК НАВЧИТИ МОДЕЛЬ МАШИННОГО НАВЧАННЯ....................................................................... 61 ТЕМА 11. УПЕРЕДЖЕНІСТЬ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ТА ЯК ЦЬОМУ ЗАПОБІГТИ................................................... 66 ТЕМА 12. ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ НА ПРАКТИЦІ..................................................................................... 71 ТЕМА 13. АРХІТЕКТУРА НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ TESLA......................................................................................................... 78 ТЕМА 14. ОСНОВИ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ......................................................................................................................... 82 СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ................................................................................................................ 90 ДЛЯ НОТАТОК.............................................................................................................................................................. 91 3  ПЕРЕДМОВА Метою викладання навчальної дисципліни «Методи та системи штучного інтелекту» є ознайомлення здобувачів вищої освіти з фундаментальними поняттями штучного інтелекту та надання знань щодо сучасних методів та алгоритмів створення систем штучного інтелекту (СШІ), основних принципів використання технологій представлення знань в інтелектуальних системах; інструментальних засобів інтелектуального аналізу даних, розв’язання слабко структурованих задач та навчання в штучному інтелекті; експертних систем та методів машинного навчання; пошуку рішення у просторі станів як складових інформаційних технологій систем управління процесами. Завданнями вивчення навчальної дисципліни є: формування базових теоретичних знань, вмінь та практичних навичок розробки інтелектуальних систем обробки інформації на основі розуміння суті представлення знань та навчання в прикладних інтелектуальних системах та вибору рішень для конкретних обчислювальних задач з використанням методів та алгоритмів штучногоінтелекту, зокрема: методів та моделей представлення знань у СШІ; алгоритмів та сучасних бібліотек машинного навчання; принципів побудови СШІ та експертних систем для вирішення завдань моделювання, прогнозування та керування на базі гібридних систем обчислювального інтелекту; формування вміння до самостійного оволодіння сучасними підходами та технологіями побудови інтелектуальних систем, представлення їх в загальній структурі інформаційних технологій. Найменування та опис компетентностей, формування котрих забезпечує вивчення дисципліни Інтегральна компетентність Здатність розв’язувати складні спеціалізовані завдання та практичні проблеми у галузі комп’ютерних наук або у процесі навчання, що передбачає застосування теорій та методів інформаційних технологій і характеризується комплексністю та невизначеністю умов. Загальні компетентності ЗК1. Здатність до абстрактного мислення, аналізу та синтезу. ЗК2. Здатність застосовувати знання у практичних ситуаціях. ЗК3. Знання та розуміння предметної області та розуміння професійної діяльності. ЗК6. Здатність вчитися й оволодівати сучасними знаннями. Фахові компетентності спеціальності СК2. Здатність до виявлення статистичних закономірностей недетермінованих явищ, застосування методів обчислювального інтелекту, зокрема статистичної, нейромережевої та нечіткої обробки даних, методів машинного навчання та генетичного програмування тощо. СК11. Здатність до інтелектуального аналізу даних на основі методів обчислювального інтелекту включно з великими та погано структурованими даними, їхньої оперативної обробки та візуалізації результатів аналізу в процесі розв’язування прикладних задач. СК18. Здатність застосовувати технології штучного інтелекту для розробки інформаційних систем. Передумови для вивчення дисципліни Викладання курсу «Методи та системи штучного інтелекту» базуються на знаннях, які студенти отримали при вивчені дисциплін: «Вища математика», «Комп’ютерна дискретна математика», «Теорія імовірності, ймовірнісні процеси, математична статистика», «Чисельні методи», «Інтелектуальний аналіз даних». 4  Результати навчання Після завершення вивчення дисципліни студент повинен: ПР3. Використовувати знання закономірностей випадкових явищ, їх властивостей та операцій над ними, моделей випадкових процесів та сучасних програмних середовищ для розв’язування задач статистичної обробки даних і побудови прогнозних моделей. ПР4. Використовувати методи обчислювального інтелекту, машинного навчання, нейромережевої та нечіткої обробки даних, генетичного та еволюційного програмування для розв’язання задач розпізнавання, прогнозування, класифікації, ідентифікації об’єктів керування тощо. ПР12. Застосовувати методи та алгоритми обчислювального інтелекту та інтелектуального аналізу даних в задачах класифікації, прогнозування, кластерного аналізу, пошуку асоціативних правил з використанням програмних інструментів підтримки багатовимірного аналізу даних на основі технологій DataMining, TextMining, WebMining. ПР18. Розраховувати, конструювати, проектувати, досліджувати, експлуатувати, налагоджувати технології штучного інтелекту та об'єкти в інформаційних системах. В результаті вивчення дисципліни студенти повинні: знати: - методи та технології організації та застосування даних у задачах штучного інтелекту; - сутність роботи експертних систем; вміти: - використовувати набуті знання для розв’язку прикладних задач з використанням систем ШІ. - виконувати раціональний відбір та обґрунтування методів представлення інтелектуальної задачі, програмних засобів, методів аналізу даних та алгоритмів ШІ для вирішення задач; - використовувати знання закономірностей випадкових явищ, їх властивостей та операцій над ними, моделей випадкових процесів та сучасних програмних середовищ для розв’язування задач статистичної обробки даних і побудови прогнозних моделей; - використовувати методи обчислювального інтелекту, машинного навчання, нейромережевої та нечіткої обробки даних, генетичного та еволюційного програмування для розв’язання задач розпізнавання, прогнозування, класифікації, ідентифікації об’єктів керування тощо; - застосовувати методи та алгоритми обчислювального інтелекту та інтелектуального аналізу даних в задачах класифікації, прогнозування, кластерного аналізу, пошуку асоціативних правил з використанням програмних інструментів підтримки багатовимірного аналізу даних; - розробляти та застосовувати моделі представлення знань, інструментальні засоби підтримки інтелектуальних систем, побудови і використання моделей для опису об’єктів і процесів при проведенні їх аналізу. 5  ТЕМА 1. ТОП-15 АЛГОРИТМІВ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ, ЯКІ ВИ ПОВИННІ ЗНАТИ Протягом багатьох років глибинне навчання займало перші позиції в галузі технологій. І легко зрозуміти чому. Ця галузь штучного інтелекту трансформує сектори, починаючи від охорони здоров’я, банківської справи та транспорту, забезпечуючи немислимий раніше прогрес. Глибоке навчання побудовано на наборі складних алгоритмів, які вчаться витягувати та прогнозувати складні шаблони з величезних обсягів даних. 1. Трансформаторні мережі Трансформаторні мережі трансформувалися з комп'ютерного бачення в програми обробки природної мови (NLP). Вони аналізують вхідні дані та використовують процеси привернення уваги, щоб охопити довгострокові відносини. Це робить їх швидшими, ніж звичайні моделі послідовності. Трансформаторні мережі були вперше описані в публікації «Увага — це все, що вам потрібно» Васвані та ін. Вони складаються з кодера та декодера (станом на 2017 рік). Модель трансформатора продемонструвала ефективність у різноманітних додатках НЛП, у тому числі аналіз настроїв, категоризація тексту та машинний переклад. Моделі на основі трансформаторів також можна використовувати в комп’ютерному зорі для програм. Вони можуть виконувати розпізнавання об’єктів і створювати підписи до зображень. 2. Мережі довготривалої короткочасної пам'яті (LSTM) Мережі довготривалої короткочасної пам’яті (LSTM) є формою нейронної мережі спеціально створений для обробки послідовного введення. Їх називають «довгокороткостроковими», оскільки вони можуть згадувати знання давно минулого, забуваючи також непотрібну інформацію. LSTM працюють через деякі «ворота», які керують потоком інформації всередині мережі. Залежно від того, чи вважається інформація важливою чи ні, ці ворота можуть пропускати її або запобігати. 6  Ця техніка дозволяє LSTM відновлювати або забувати інформацію з минулих часових кроків, що є критичним для таких завдань, як розпізнавання мовлення, обробка природної мови та прогнозування часових рядів. LSTM надзвичайно корисні, коли у вас є послідовні дані, які потрібно оцінити або спрогнозувати. Вони часто використовуються в програмному забезпеченні розпізнавання голосу для перетворення вимовлених слів у текст або в аналізі фондової біржі для прогнозування майбутніх цін на основі попередніх даних. 3. Самоорганізуючі карти (SOM) SOM є свого роду штучними нейронними мережами, що можуть навчатися і представляти складні дані в середовищі низької розмірності. Метод працює шляхом перетворення багатовимірних вхідних даних у двовимірну сітку, де кожен блок або нейрон представляє іншу частину вхідного простору. Нейрони пов’язані разом і створюють топологічну структуру, що дозволяє їм навчатися та адаптуватися до вхідних даних. Отже, SOM базується на неконтрольованому навчанні. Алгоритм використовує статистичні характеристики вхідних даних, щоб виявити закономірності та кореляції між змінними. На стадії навчання нейрони змагаються за те, щоб краще відобразити вхідні дані. І вони самоорганізовуються в значущу структуру. SOM мають широкий спектр застосувань, включаючи розпізнавання зображень і мови, аналіз даних і розпізнавання образів. Вони корисні для візуалізації складних даних, кластеризації пов’язаних точок даних і виявлення аномалій або викидів. 4. Глибоке навчання з підкріпленням Глибоке навчання зміцненню це свого роду машинне навчання, в якому агента навчають приймати рішення на основі системи винагороди. Він функціонує, дозволяючи агенту взаємодіяти з оточенням і навчатися шляхом проб і помилок. Агент отримує 7 винагороду за кожну свою дію, і його мета — навчитися оптимізувати свої переваги з часом. Це можна використовувати, щоб навчити агентів грати в ігри, керувати автомобілями та навіть керувати роботами. Q-навчання – добре відомий метод глибокого підкріплення. Він працює, оцінюючи цінність виконання певної дії в певному стані та оновлюючи цю оцінку, коли агент взаємодіє з середовищем. Потім агент використовує ці оцінки, щоб визначити, яка дія, швидше за все, призведе до найбільшої винагороди. Q-Learning використовувався для навчання агентів грати в ігри Atari, а також для покращення використання енергії в центрах обробки даних. Deep Q-Networks — ще один відомий метод Deep Reinforcement Learning (DQN). DQN схожі на Q-Learning тим, що вони оцінюють значення дії за допомогою глибокої нейронної мережі, а не таблиці. Це дає їм змогу працювати з величезними, складними налаштуваннями за допомогою численних альтернативних дій. DQN використовували для навчання агентів грати в такі ігри, як Go та Dota 2, а також для створення роботів, які можуть навчитися ходити. 5. Повторювані нейронні мережі (RNN) RNN — це свого роду нейронні мережі, які можуть обробляти послідовні дані, зберігаючи внутрішній стан. Вважайте це схожим на людину, яка читає книгу, де кожне слово засвоюється по відношенню до тих, що були перед ним. Таким чином, мережі RNN ідеально підходять для таких завдань, як розпізнавання мовлення, мовний переклад і навіть прогнозування наступного слова у фразі. RNN працюють, використовуючи петлі зворотного зв’язку, щоб з’єднати вихід кожного кроку часу назад із входом наступного кроку часу. Це дозволяє мережі використовувати попередню інформацію про часові кроки для інформування своїх прогнозів щодо майбутніх часових кроків. На жаль, це також означає, що RNN вразливі до проблеми зникнення градієнта, коли градієнти, які використовуються для навчання, стають дуже крихітними, а мережа намагається навчитися довгостроковим зв’язкам. 8  Незважаючи на це очевидне обмеження, RNN знайшли застосування в широкому діапазоні. Ці програми включають обробку природної мови, розпізнавання мовлення та навіть створення музики. Google перекладач, наприклад, використовує систему на основі RNN для перекладу різними мовами, тоді як Siri, віртуальний помічник, використовує систему на основі RNN для виявлення голосу. RNN також використовувалися для прогнозування цін на акції та створення реалістичного тексту та графіки. 6. Капсульні мережі Capsule Networks — це новий тип нейронної мережі, яка може ефективніше ідентифікувати закономірності та кореляції в даних. Вони організовують нейрони в «капсули», які кодують певні аспекти вхідних даних. Таким чином вони можуть робити точніші прогнози. Capsule Networks витягують дедалі складніші властивості з вхідних даних, використовуючи численні шари капсул. Техніка Capsule Networks дозволяє їм вивчати ієрархічні представлення заданих вхідних даних. Вони можуть належним чином кодувати просторові зв’язки між елементами всередині зображення, спілкуючись між капсулами. Ідентифікація об’єктів, сегментація зображень і обробка природної мови – все це програми Capsule Networks. Капсульні мережі мають потенціал для використання технології автономного водіння. Вони допомагають системі розпізнавати та розрізняти такі предмети, як автомобілі, люди та дорожні знаки. Ці системи можуть уникати зіткнень, роблячи більш точні передбачення щодо поведінки об’єктів у своєму оточенні. 7. Варіаційні автокодери (VAE) VAE – це форма глибокого навчання, яка використовується для неконтрольованого навчання. Кодуючи дані в низьковимірний простір, а потім декодуючи їх назад у вихідний формат, вони можуть навчитися виявляти шаблони в даних. VAE корисні для створення реалістичних зображень або музики. Крім того, їх можна використовувати для створення нових даних, які можна порівняти з вихідними даними. 9  VAE подібні до зламника кодів. Вони можуть виявити суть структури даних , розбиваючи його на простіші частини. Вони можуть використати цю інформацію для створення нових даних, які виглядатимуть як оригінальні після того, як вони відсортують частини. Це може бути зручно для стиснення величезних файлів або створення свіжої графіки чи музики в певному стилі. VAE також може створювати свіжий вміст, наприклад новини чи музичні тексти. 8. Генеративні змагальні мережі (GAN) GAN (Generative Adversarial Networks) — це форма системи глибокого навчання, яка генерує нові дані, схожі на оригінальні. Вони працюють шляхом навчання двох мереж: генератора та дискримінатора. Генератор створює нові дані, які можна порівняти з вихідними. І дискримінатор намагається розрізнити вихідні та створені дані. Дві мережі навчаються в тандемі, коли генератор намагається ввести в оману дискримінатор, а дискримінатор намагається правильно ідентифікувати вихідні дані. Вважайте GAN щось середнє між фальсифікатором і детективом. Генератор працює подібно до фальсифікатора, створюючи новий твір мистецтва, який нагадує оригінал. Дискримінатор діє як детектив, намагаючись відрізнити справжній твір мистецтва від підробки. Дві мережі навчаються в тандемі, при цьому генератор покращує створення правдоподібних підробок, а дискримінатор покращує їх розпізнавання. GAN мають кілька застосувань, починаючи від створення реалістичних зображень людей і тварин і закінчуючи створенням нової музики чи написання. Вони також можуть використовуватися для розширення даних, що передбачає поєднання створених даних із реальними для створення більшого набору даних для навчання моделей машинного навчання. 10  9. Глибокі Q-мережі (DQN) Глибокі Q-мережі (DQN) — це свого роду алгоритм навчання з підкріпленням прийняття рішень. Вони працюють шляхом вивчення Q-функції, яка передбачає очікувану винагороду за виконання певної дії в певних умовах. Q-функція навчається методом проб і помилок, при цьому алгоритм намагається виконати різні дії та навчається на результатах. Розглянемо це як персонаж відеогри експериментує з різними діями та виявляє, які з них призводять до успіху. DQN тренують Q-функцію за допомогою глибокої нейронної мережі, що робить їх ефективними інструментами для складних завдань прийняття рішень. Вони навіть перемогли людських чемпіонів у таких іграх, як го та шахи, а також у робототехніці та безпілотних автомобілях. Отже, загалом DQN працюють, навчаючись на досвіді, щоб з часом покращити свої навички прийняття рішень. 10. Радиально-базисні функціональні мережі (RBFN) Мережі радіальних базових функцій (RBFN) — це свого роду нейронні мережі, які використовуються для апроксимації функцій і виконання завдань класифікації. Вони працюють шляхом перетворення вхідних даних у простір вищої розмірності за допомогою набору радіальних базисних функцій. Вихід мережі є лінійною комбінацією базисних функцій, і кожна радіальна базисна функція представляє центральну точку у вхідному просторі. RBFN особливо ефективні в ситуаціях зі складною взаємодією вводу-виводу, і їх можна навчати за допомогою широкого спектру методів, включаючи контрольоване та неконтрольоване навчання. Їх використовували для чого завгодно: від фінансових прогнозів до розпізнавання зображень і мови та медичної діагностики. Розглядайте RBFN як систему GPS, яка використовує серію опорних точок, щоб знайти шлях по складній місцевості. Вихід мережі є комбінацією опорних точок, які замінюють радіальні базисні функції. Ми можемо переглядати складну інформацію та генерувати точні прогнози щодо розвитку сценарію, використовуючи RBFN. 11  11. Багатошарові персептрони (MLP) Типова форма нейронної мережі під назвою багатошаровий персептрон (MLP) використовується для контрольованих завдань навчання, таких як класифікація та регресія. Вони працюють шляхом укладання кількох шарів пов’язаних вузлів або нейронів, причому кожен шар нелінійно змінює вхідні дані. У MLP кожен нейрон отримує вхідні дані від нейронів у нижньому шарі та посилає сигнал нейронам у верхньому шарі. Вихід кожного нейрона визначається за допомогою функції активації, яка надає мережі нелінійність. Вони здатні вивчати складні представлення вхідних даних, оскільки вони можуть мати кілька прихованих шарів. MLP застосовували для різноманітних завдань, таких як аналіз настроїв, виявлення шахрайства та розпізнавання голосу та зображення. MLP можна порівняти з групою слідчих, які разом працюють над розкриттям складної справи. Разом вони можуть зібрати факти та розкрити злочин, незважаючи на те, що кожен має певну спеціальність. 12. Згорткові нейронні мережі (CNN) Зображення та відео обробляються за допомогою згорткових нейронних мереж (CNN), різновиду нейронної мережі. Вони функціонують, використовуючи набір навчальних фільтрів або ядер для вилучення важливих характеристик із вхідних даних. Фільтри ковзають по вхідному зображенню, виконуючи згортки для створення карти функцій, яка фіксує важливі аспекти зображення. Оскільки CNN можуть вивчати ієрархічні представлення характеристик зображення, вони особливо корисні в ситуаціях, пов’язаних із величезними обсягами візуальних даних. Кілька програм використовували їх, наприклад виявлення об’єктів, категоризація зображень і виявлення облич. Розглядайте CNN як художника, який використовує кілька пензлів, щоб створити шедевр. Кожен пензель — це ядро, і художник може побудувати складне, реалістичне зображення, змішуючи багато ядер. Ми можемо отримати важливі характеристики з фотографій і використовувати їх для точного прогнозування вмісту зображення, використовуючи CNN. 13. Мережі глибокої віри (DBN) DBN — це форма нейронної мережі, яка використовується для завдань неконтрольованого навчання, таких як зменшення розмірності та вивчення функцій. Вони 12 функціонують шляхом укладання кількох рівнів обмежених машин Больцмана (RBM), які є двошаровими нейронними мережами, здатними навчитися відтворювати вхідні дані. DBN дуже корисні для проблем із великими розмірними даними, оскільки вони можуть навчитися компактному та ефективному представленню вхідних даних. Їх використовували для чого завгодно: від розпізнавання голосу до категоризації зображень і пошуку ліків. Наприклад, дослідники використовували DBN, щоб оцінити афінність зв’язування препаратів-кандидатів з рецептором естрогену. DBN був навчений на основі колекції хімічних характеристик і спорідненості зв’язування, і він зміг точно передбачити спорідненість зв’язування нових препаратів-кандидатів. Це підкреслює використання DBN у розробці ліків та інших додатках із великою кількістю даних. 14. Автокодери Автокодери — це нейронні мережі, які використовуються для неконтрольованих завдань навчання. Вони призначені для реконструкції вхідних даних, що означає, що вони навчаться кодувати інформацію в компактне представлення, а потім декодувати її назад у вихідні вхідні дані. Автокодери дуже ефективні для стиснення даних, видалення шуму та виявлення аномалій. Їх також можна використовувати для вивчення функцій, коли компактне представлення автокодувальника вводиться в контрольоване навчальне завдання. Вважайте автокодерів студентами, які роблять нотатки на уроці. Студент слухає лекцію та коротко та ефективно записує найважливіші моменти. Пізніше учень може вивчити та запам’ятати урок, використовуючи свої конспекти. З іншого боку, автокодер кодує вхідні дані в компактне представлення, яке згодом може використовуватися для різних цілей, таких як виявлення аномалій або стиснення даних. 15. Обмежені машини Больцмана (RBM) RBM (обмежені машини Больцмана) — це свого роду генеративна нейронна мережа, яка використовується для завдань навчання без нагляду. Вони складаються з видимого шару та прихованого шару, з нейронами в кожному шарі, пов’язаними, але не в межах одного шару. RBM навчаються за допомогою техніки, відомої як контрастна дивергенція, яка передбачає зміну вагових коефіцієнтів між видимим і прихованим шарами з метою оптимізації ймовірності навчальних даних. RBM можуть створювати нові дані після навчання шляхом вибірки з отриманого розподілу. Розпізнавання зображень і мовлення, спільна фільтрація та виявлення аномалій — усі програми, які використовують RBM. Вони також використовувалися в системах рекомендацій для створення індивідуальних рекомендацій шляхом вивчення моделей поведінки користувачів. RBM також використовувалися в навчанні функцій для створення компактного та ефективного представлення даних великої розмірності. 13  ТЕМА 2. ЩО ТАКЕ ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ? В останні роки штучний інтелект (ШІ) став однією з найпопулярніших тем у наукових і непрофесійних колах. Загалом, ШІ — це загальний термін для всіх форм розумної поведінки. Це слово походить від грецького слова «любитель мистецтв» і латинського слова «розумний». В основному це означає «штучний інтелект» у тому сенсі, що це комп’ютерна система, яка імітує поведінку людини. Це галузь інформатики, яка займається вивченням того, як комп’ютери демонструють розумну поведінку. Ця поведінка може бути будь-яким, від розпізнавання облич до відповіді на голосові команди. Історія штучного інтелекту 14  Як і багато в чому, ШІ не нова ідея. Він існує протягом століть, але по-справжньому з’явився лише в 1950-х роках. Найперше використання ШІ було використано стародавніми греками. Наприклад, вони створили систему обробки мови, яка допомагала їм у військових справах та в бізнесі. Наприкінці 1950-х років ШІ почав розвиватися. Першою помітною віхою стало створення першого ШІ загального призначення, відомого як «Еліза». Джозеф Вайзенбаум розробив Елізу в Массачусетському технологічному інституті в 1960-х роках. ШІ був розроблений, щоб допомогти людям спілкуватися один з одним, використовуючи бесіду як спосіб навчання та викладання. Еліза була першою комп’ютерною програмою, яка пройшла тест Тьюринга. Після цього поле AI вибухнуло. Сьогодні ШІ є дуже активною та зростаючою сферою. Ви можете дізнатися про найцікавіші розробки в області штучного інтелекту, прочитавши про новітні технології штучного інтелекту. Чому нам потрібен AI? ШІ стає все більш популярним, оскільки все більше і більше технологічних компаній реалізують його потенціал. Зрештою, ми використовуємо AI у всьому, від пошуку в Google до Siri на наших iPhone. ШІ – це чудовий спосіб створити більш ефективні системи, ніж людський мозок. Системи штучного інтелекту можуть вчитися на досвіді та аналізувати інформацію так, як люди просто не можуть. Наприклад, системи штучного інтелекту чудово сприймають всі дані, які ми їм надаємо, і навчаються приймати рішення на основі цієї інформації. Ще одним чудовим прикладом ШІ є пошукова система Google. Він настільки розумний, що може шукати понад 500 мільйонів сторінок інформації за долі секунди. Але в минулому на такі пошуки знадобилися б людині роки. Цікавим фактом є те, що він може швидко обробляти багато інформації. Людський мозок може обробляти лише близько ста слів за хвилину. Однак ШІ може обробляти дані зі швидкістю близько 100,000 слів на хвилину. Це означає, що AI може бути набагато ефективнішим, ніж людина. Як працює AI? 15  По-перше, нам потрібно зрозуміти, якпрацює людський мозок. Вся справа в тому, як ми зберігаємо інформацію. Людський мозок складається з незліченної кількості клітин, які називаються нейронами. Ці нейрони відповідають за все наше мислення та прийняття рішень. Нейрони з’єднуються з іншими нейронами через синапси. Ці синапси схожі на маленькі містки, що з’єднують нейрони. Коли ми дізнаємося щось нове, нейрони нашого мозку з’єднуються, утворюючи нові синапси. Таким чином ми зберігаємо інформацію. Так само, коли ми хочемо згадати цю інформацію, ми можемо отримати доступ до синапсів, які використовуються для зберігання цієї інформації. Ось так ми приймаємо рішення. Тепер, коли ми розуміємо, як працює мозок, ми можемо почати розуміти, як працює ШІ. А потім ми зможемо навчитися покращувати роботу ШІ. Існує два основних типи ШІ. Це ШІ, що заснований на правилах, і ШІ, що навчається. ШІ, що заснований на правилах Це найпростіший тип ШІ. Це коли ми даємо комп’ютеру набір правил, яких слід дотримуватися. Ці правила встановлені так, щоб комп’ютер міг зрозуміти. Це елементарна форма ШІ. Наприклад, програма, яка повідомляє комп’ютеру розпізнавати обличчя, є простим штучним інтелектом на основі правил. Програма може зберігати всю інформацію про обличчя та людину в базі даних. Потім, коли йому буде представлено нове обличчя, він може порівняти нове обличчя з базою даних облич. Якщо він знайде відповідність, він може повідомити комп’ютеру розпізнати це обличчя. Найпоширенішим прикладом цього типу ШІ є ігрові програми. Раніше всі ці програми були написані особливим чином. Програміст повинен був дати програмі зрозуміти, що таке гра. Потім він повинен був навчити програму тому, що потрібно, щоб виграти гру. Сьогодні системи штучного інтелекту можна написати більш загальним способом. Програміст не повинен навчати ШІ, що таке гра. Натомість йому потрібно лише дати ШІ правила, як грати в гру. Навчання AI (ШІ, що навчається) Це коли ми вчимо комп’ютер вчитися самостійно. Це більш просунута форма ШІ. Наприклад, припустимо, що ми створюємо робота, здатного підбирати коробку. Цей робот повинен мати можливість навчитися це робити на досвіді. Роботу потрібно буде зберігати всю інформацію про те, як забрати коробку. Потім, коли йому буде представлена нова коробка, він може використати цю інформацію, щоб забрати коробку. Цей тип штучного інтелекту використовується Alexa від Amazon. 16  Майбутній потенціал штучного інтелекту Тепер, коли ми маємо базове розуміння того, як працює AI, ми можемо побачити, як AI може допомогти нам у майбутньому. ШІ дозволить нам автоматизувати багато речей. Ми можемо використовувати ШІ для пошуку роботи, діагностики медичних проблем, розробки нових продуктів і допомоги у прийнятті рішень. Але у ШІ є і зворотний бік. Це замінить багато робочих місць. Ми зможемо робити кращі продукти і робити більше речей з меншою кількістю людей. З іншого боку, це дозволяє нам працювати більше за менший час. У майбутньому ми побачимо, що ШІ буде виконувати багато ролей. Але зараз ШІ в основному використовується для аналізу даних та пошуку інформації. 17  ТЕМА 3. ЕТАПИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ З моменту розвитку комп’ютерів або машин їхня здатність виконувати широкий спектр дій зростала в геометричній прогресії. Люди збільшили потужність комп’ютерних систем з точки зору їх широких робочих областей, швидкості зростання та зменшення розміру з часом. Штучний інтелект – це технологія, яка кардинально змінила двадцять перше століття. ШІ є частиною нашого повсякденного життя, тому дуже важливо зрозуміти багато принципів ШІ. Штучний інтелект (ШІ) є основою для емуляції процесів людського інтелекту в динамічному обчислювальному середовищі шляхом розробки та впровадження алгоритмів. Це спроба навчити комп’ютери мислити і поводитися як люди. Штучний інтелект (ШІ) стає все більш поширеним у сучасному світі. Це стосується відтворення людського інтелекту в комп’ютерах, які були запрограмовані на навчання та відтворення людської поведінки. Ці комп’ютери здатні вчатися на своїх помилках і виконання завдань, подібних до тих, які виконують люди. У міру розвитку ШІ він матиме значний вплив на рівень нашого життя. Штучний інтелект – це сукупність технологій, які працюють разом, щоб дозволити роботам виявляти, інтерпретувати, діяти та навчатися на рівні людського інтелекту. Ось чому, мабуть, кожен має чітке визначення штучного інтелекту: ШІ — це не одне. Штучний інтелект (ШІ) — це галузь комп’ютерної науки, яка зосереджується на когнітивних проблемах, пов’язаних з інтелектом людини, включаючи навчання, вирішення проблем і розпізнавання шаблонів. Штучний інтелект – це метод навчання комп’ютеру, роботі, керованому комп’ютером, або програмному забезпеченню мислити розумно так само, як і людський мозок. ШІ створюється шляхом оцінки когнітивних процесів і дослідження людського мозку. Результатом цього дослідження стала розробка інтелектуального програмного забезпечення та систем. Завдяки штучному інтелекту машини можуть вчитися на попередньому досвіді, адаптуватися до нових введень і виконувати завдання, подібні до людини (AI). Глибоке навчання і обробка природної мови (NLP) сьогодні широко використовується в більшості випадків ШІ, починаючи від комп’ютерів для гри в шахи і закінчуючи самокерованими автомобілями. Штучний інтелект (ШІ) дозволяє комп’ютерам і гаджетам виконувати завдання, подібні до людського інтелекту. Не існує загальновизнаного визначення штучного інтелекту. Визначення штучного інтелекту еволюціонують з часом через його численні аспекти та якості. Що таке слабкий AI? Штучний інтелект з обмеженими можливостями називають слабким ШІ або вузьким ШІ. Слабкий штучний інтелект використовує передові алгоритми для вирішення конкретних завдань чи міркувань, які не потребують повного спектру когнітивних здібностей людини. Персональні помічники на основі голосу, такі як Siri та Alexa, можна назвати слабкими системами штучного інтелекту, оскільки вони виконують обмежений набір попередньо визначених завдань, що означає, що вони зазвичай мають заздалегідь запрограмовану відповідь. Слабкий ШІ не турбується про наслідки ШІ; він просто вважає, що розумна поведінка може бути представлена і використана комп'ютерами для вирішення складних проблем і 18 завдань. Однак те, що комп’ютер може вести себе розумно, не означає, що він розумний так само, як і людина. Що таке сильний ШІ? Сильний ШІ — це запропонований тип штучного інтелекту, який стверджує, що роботи можуть розвивати людську свідомість нарівні з людьми. Сильний AI відноситься до комп’ютерів або програм, які мають власний розум і здатні думати і виконувати складні завдання без допомоги людей. Сильний AI складається зі складного алгоритму, який дозволяє комп’ютерам працювати в різноманітних ситуаціях, а пристрої, що працюють на потужному AI, можуть приймати рішення без участі людини. Потужні комп’ютери з штучним інтелектом, як і люди, здатні виконувати складні завдання самостійно. В основному він стверджує, що комп’ютер із необхідною функціональною структурою має розум, який бачить, думає та має наміри так само, як і людський розум. Саме такий штучний інтелект ми бачимо у фільмах. Як працює штучний інтелект (ШІ)? Створення системи штучного інтелекту — це ретельний процес, який включає зворотну інженерію людських якостей і навичок у комп’ютері, а потім використання його обчислювальної майстерності, щоб перевершити те, на що ми здатні. Щоб зрозуміти, як працює штучний інтелект, потрібно спочатку заглибитися в численні піддомени штучного інтелекту та зрозуміти, як ці домени можуть бути застосовані до різних галузей промисловості.  Машинне навчання (ML): це процес навчання машини робити висновки на основі попереднього досвіду. Він розпізнає закономірності та аналізує попередні дані, щоб визначити значення цих точок даних, щоб зробити правдоподібний висновок, не покладаючись на людський досвід. Ця автоматизація для того, щоб робити висновки шляхом аналізу даних, економить час фірмам і допомагає їм приймати кращі рішення.  Глибоке навчання: це підхід машинного навчання. Він навчає комп’ютер, як аналізувати вхідні дані через шари, щоб категоризувати, робити висновки та передбачати результат.  Нейронні мережі: функціонує так само, як і нервові клітини людини. Вони являють собою набір алгоритмів, які фіксують зв’язок між кількома основними змінними та інтерпретують дані так само, як і людський мозок. 19   Обробка природних мов (НЛП): це вивчення використання машини для читання, розуміння та інтерпретації мови. Коли машина розуміє, що ви намагаєтеся сказати, вона реагує належним чином.  Комп'ютерне бачення: Алгоритми намагаються зрозуміти картинку, розбираючи її та розглядаючи різні елементи об'єктів. Це допомагає машині класифікувати та вивчати групу фотографій, дозволяючи їй приймати кращі рішення на основі попередніх спостережень.  Пізнавальні обчислення: алгоритми намагаються відтворити людський мозок, аналізуючи текст/мову/зображення/об'єкти так само, як це робить людина, і намагаючись отримати необхідний результат. Стадії штучного інтелекту. Виходячи з його здатності моделювати людський інтелект, штучний інтелект можна розділити на три стадії.  Штучний вузький інтелект (ANI)  Загальний штучний інтелект (AGІ)  Штучний суперінтелект (ASІ) Штучний вузький інтелект (ANI) Найпростішим і обмеженим видом ШІ є штучний вузький інтелект (ANI) або слабкий ШІ. Однак нехай вас не обманює ярлик «слабкий». Незважаючи на те, що цей тип машинного інтелекту описується як обмежений і слабкий, він досить ефективний у виконанні точної мети, для якої він був створений. ANI використовується для IBM Watson, стрічки новин Facebook, пропозицій щодо продуктів Amazon та самокерованих транспортних засобів. Вузький AI відмінно справляється з повторюваними роботами. Для цього типу штучного інтелекту розпізнавання мовлення, ідентифікація об’єктів та розпізнавання обличчя. Однак, оскільки цей вид ШІ працює в певних межах і обмежень, він неефективний. Слабкий AI також може виявляти закономірності та зв’язки у величезних обсягах даних у режимі реального часу, явище, відоме як великі дані. Крім того, ANI є єдиним типом штучного інтелекту, до якого наразі має доступ людство, і тому будь-який штучний інтелект, з яким ви стикаєтесь, буде слабким AI. Зараз це єдиний етап ШІ. Вони можуть імітувати і навіть перевершувати роботу людини в дуже специфічних умовах, але тільки в суворо контрольованих умовах з обмеженим набором характеристик. Загальний штучний інтелект (AGI) AGI все ще є теорією, яка досліджується. Він визначається як штучний інтелект з когнітивними можливостями на рівні людини в різних дисциплінах, таких як обробка мови, обробка зображень, обчислювальне міркування тощо. Штучний загальний інтелект (AGI) відноситься до здатності агента AI вчитися, спостерігати, розуміти і функціонувати так само, як і люди. AGI, також відомий як сильний AI або глибокий AI, може виконувати будь-яке завдання, яке може людина. До розробки системи AGI ще далеко. Системі AGI знадобляться тисячі одиниць штучного вузького інтелекту, щоб працювати узгоджено та взаємодіяти один з одним, щоб імітувати людські міркування. Переживання про те, що ШІ контролює людство, починається з AGI. І, безперечно, до розробки потужного штучного інтелекту нам ще багато років. Оскільки цей вид штучного інтелекту може мислити, розуміти і поводитися як люди, він матиме повний спектр когнітивних здібностей, які люди сприймають як належне. 20  Вчені намагаються з’ясувати, як зробити роботів розумними і наповнити їх когнітивними здібностями, які дозволяють людям бути розумними. Якщо вченим це вдасться, нас оточуватимуть роботи, які здатні не тільки підвищувати свою ефективність при виконанні певних завдань, але й застосовувати інформацію, отриману завдяки досвіду. Штучний суперінтелект (ASI) Термін «штучний суперінтелект» (ASI) відноситься до гіпотетичного ШІ. ASI також відомий як супер AI, і ми можемо думати про ASI лише після того, як досягли AGI. Супер ШІ означає, коли роботи перевершують людей щодо інтелекту та когнітивних здібностей. Після того, як ASI буде розблоковано, комп’ютери матимуть розширені передбачувані можливості та зможуть міркувати так, як люди не зможуть зрозуміти. Машини з підтримкою ASI перевершать людство в усіх відношеннях. Перед обличчям супер ШІ наші таланти приймати рішення та вирішувати проблеми збліднуть. Багато професіоналів галузі залишаються сумнівними щодо життєздатності розробки ASI. Проте, якщо ми досягнемо штучного загального інтелекту, системи штучного інтелекту зможуть швидко розвивати свої навички та розширюватися в сфери, які люди ніколи не могли уявити. Хоча розрив між AGI та ASI був би дуже невеликим (дехто стверджує, що всього лише мілісекунда, тому що саме так швидко навчатиметься штучний інтелект), довга подорож перед нами, щоб досягти самого AGI, робить це поняттям, яке лежить далеко в майбутньому. Яка мета штучного інтелекту? Мета штучного інтелекту — доповнити людські здібності та допомогти нам приймати складні рішення з далекосяжними наслідками. Це рішення з технічної точки зору. Штучний інтелект має потенціал, щоб допомогти людям жити більш змістовним життям, позбавленим важкої праці, а також керувати складною мережею взаємопов’язаних осіб, підприємств, держав і націй у спосіб, який приносить користь всьому людству. 21  Поточна мета штучного інтелекту — спростити людські зусилля та допомогти нам приймати кращі рішення. Штучний інтелект також отримав прізвисько «наш остаточний винахід», створення, здатне утворювати новаторські продукти та послуги, які істотно змінять наше життя, можливо, знищить насильство, нерівність і людські нещастя. Як використовується штучний інтелект? Навколо нас штучний інтелект використовується сотнями різних способів. Він революціонізував наш світ і зробив наше життя легшим і цікавішим. Деякі з численних застосувань ШІ, про які ви можете знати, включають:  Розпізнавання голосу – коли вам потрібні інструкції, більшість людей знають, що просять Siri або розумний дім Alexa встановити таймер. Це різновид технології штучного інтелекту. Машинне навчання допомагає Siri, Alexa та іншим технологіям розпізнавання мовлення дізнатися про вас і ваші уподобання, дозволяючи їм краще обслуговувати вас. Ці технології також використовують штучний інтелект для пошуку відповідей на ваші запити або для виконання покладених на них обов’язків.  Чат-боти – багато компаній використовують штучний інтелект для підтримки персоналу служби підтримки клієнтів. Чат-боти можуть спілкуватися зі споживачами та відповідати на загальні запити, не вимагаючи часу живої людини. Вони можуть вчитися та пристосовуватися до різних реакцій, отримувати додаткові знання, щоб допомогти їм отримати різний результат тощо. Оскільки вони чують конкретний термін, вони можуть відповісти конкретним визначенням. Клієнти можуть взаємодіяти з цією експертною системою на особистому рівні.  Самозахищені автомобілі – автомобілі, які їздять самі. Машинне навчання та розпізнавання зображень використовуються в самокерованих автомобілях, щоб допомогти автомобілям зрозуміти навколишнє середовище та реагувати належним чином. Розпізнавання обличчя та біометричні технології допомагають самокерованим автомобілям розпізнавати та захищати людей. Ці транспортні засоби можуть навчатися та адаптуватися до моделей дорожнього руху, знаків та інших факторів.  Потокові послуги – послуги, які надають відео на вимогу. Коли ви влаштовуєтеся дивитися улюблене телешоу або слухати улюблену музику, вам можуть представити додаткові ідеї, які вас зацікавлять. Він дізнається про ваші інтереси та використовує алгоритми для обробки всіх телесеріалів, фільмів і музики, які у нього є, і шукає тенденції, щоб надати вам рекомендації.  Інтернет-магазини – алгоритми використовуються системами онлайн- магазинів, щоб дізнатися більше про ваші смаки та прогнозувати, що ви хотіли б купити. Потім вони можуть розмістити ці товари прямо перед вами, дозволяючи їм негайно привернути вашу увагу. Алгоритми Amazon та інших компаній постійно дізнаються більше про вас і те, що ви можете купити.  Здоров'я – ШІ відіграє значну роль у технологіях охорони здоров’я, оскільки нові технології використовуються для діагностики, виробництва ліків, моніторингу пацієнтів тощо. У міру використання технологія може навчатися та розвиватися, дізнаючись більше про пацієнта чи лікування та адаптуючись, щоб з часом ставати кращими. 22  Майбутнє ШІ Системи штучного інтелекту вже впливають на те, як ми живемо, і майбутнє відкрите щодо того, як вони вплинуть на нас. Технології на базі штучного інтелекту майже напевно продовжуватимуть підвищувати ефективність та продуктивність, а також з часом поширюватимуться на нові галузі. Експерти прогнозують, що в міру розвитку штучного інтелекту буде більше обговорень про конфіденційність, безпеку та безперервну розробку програмного забезпечення, щоб забезпечити безпеку окремих осіб та організацій. Хоча багато людей побоюються, що роботи колись замінять їх, деякі галузі досить стійкі до автоматизації. ІТ-персоналу доведеться освоїти нові технології та процеси безпеки, щоб ШІ працював. Медичні працівники та вчителі не зможуть бути замінені роботами, оскільки робота, яку вони виконують безпосередньо з пацієнтами та дітьми, унікальна. Певну комерційну діяльність можна автоматизувати, але людська інтуїція, прийняття рішень і спілкування завжди будуть важливими. Штучний інтелект використовується в ряді застосувань, починаючи від побутової техніки і закінчуючи кібербезпекою. Штучний інтелект можна знайти навколо нас у різноманітних додатках. 23  В даний час штучний інтелект завершує речі, які раніше робили люди. Це зменшує участь людей у низькопрофільних роботах, дозволяючи людям працювати на більш важливих. Це потребує покращення людського інтелекту та людського підходу. Щоб покращити ваш досвід роботи на своїх веб-сайтах, компанії використовують багато технологій штучного інтелекту в різних форматах. Додатки на основі штучного інтелекту допомогли багатьом компаніям електронної комерції збільшити прибутки та покращити роботу клієнтів. 24  ТЕМА 4. РОЗШИРЕННЯ КОГНІТИВНИХ ЗДІБНОСТЕЙ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ТА НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ Інтеграція штучного інтелекту з технологією нейронних мереж є передовою в новаторському поєднанні з когнітивним розширенням. Ця співпраця являє собою величезний крок вперед у сфері взаємодії мозок-комп’ютер. Ми вступаємо в нову еру, в якій людський інтелект може бути розширений за межі традиційних обмежень. Оскільки штучний інтелект пронизує сферу нейронауки, він обіцяє розкрити раніше невивчені можливості в навчанні та творчості. Синергічний союз штучного інтелекту з нейромережею утворює привабливу картину майбутнього, в якому людський інтелект розвивається до неймовірних висот, розширюючи межі взаємодії людини та машини та змінюючи саму суть того, що означає бути людиною. Що таке когнітивне розширення? По суті, когнітивна аугментація — це спроба використати технологію імплантації для розширення сенсорних можливостей людини та покращення когнітивних процесів. Це передове дослідження, яке виходить за рамки нейропластичності та має на меті додати нові органи чуття до мозку на додаток до переналаштування тих, які вже є. Збільшення когнітивних здібностей спрямоване на підтримку людей зі спеціальними покращеними навичками. Надаючи людям ці навички, які виходять за межі обмежень їхніх основних людських почуттів, когнітивне розширення прагне розширити межі людського пізнання. Розширення когнітивних здібностей використовує більш новий підхід, безпосередньо взаємодіючи з мозком і розширюючи його можливості за допомогою технології імплантації. Ця новаторська робота досліджує сфери, які раніше здавалися науковою фантастикою, уявляючи час, коли люди можуть сприймати світ і взаємодіяти з ним способами, які раніше були немислимими. На думку вчених, вдосконалення людини за рахунок використання штучних частин тіла неминуче, і можуть бути створені нові кінцівки, щоб покращити наші навички. Наприклад, надрукований на 3D-принтері великий палець, розроблений Дені Клодом, дизайнером і ад’юнкт-професором Тамар Макін з Кембриджського університету, можна прикріпити до будь-якої руки та корисний для різноманітних видів діяльності, зокрема для допомоги інженерам-електрикам паяти та тримати тарілки для офіціантів. У цьому випадку технологія повністю інтегрована з людським тілом, підвищуючи наші таланти та продуктивність за певних обставин і відкриваючи нову еру симбіозу людини та машини. Цей приклад ілюструє можливості когнітивного розширення. Переосмислений інтерфейс «мозок-комп’ютер»: нейронне мереживо Нейронне мереживо може бути мостом між когнітивним розширенням і симбіозом людини і машини. Це теоретична концепція інтерфейсу мозок-комп'ютер , яка передбачає імплантацію мережі нанорозмірних електродів у мозок людини. Завдяки використанню передових технологій передбачається зробити двонаправлений зв’язок між мозком і зовнішнім обладнанням. Нова ера взаємодії людини та машини та потенційного когнітивного вдосконалення стане можливим завдяки нейронному мереживу, яке дозволить мозку спілкуватися з системами штучного інтелекту, отримувати доступ до інформації та покращувати когнітивні здібності. 25  Імплантація мережі нанорозмірних електродів у мозок людини є теоретичною концепцією інтерфейсу мозок-комп’ютер, відомою як нейронне мереживо. Ця передова технологія спрямована на встановлення безперебійного зв’язку між мозком і зовнішнім обладнанням, що забезпечує двонаправлений зв’язок. Нейронне мереживо дозволить мозку взаємодіяти з системами штучного інтелекту, отримувати доступ до інформації та розширювати когнітивні можливості, відкриваючи нову еру співпраці людини та машини та потенційного когнітивного розширення. Покращення когнітивних функцій для підвищення людського інтелекту Чудовий новий рубіж у розвитку людського інтелекту та когнітивних навичок – це когнітивне розширення. Когнітивне розширення має на меті розширити межі людського пізнання за межі того, що раніше вважалося можливим, шляхом злиття штучного інтелекту (ШІ) з людським мозком за допомогою технології нейронного мережива. Люди можуть отримати великий обсяг знань, ефективніше обробляти дані та виконувати складні дії з вирішення проблем, якщо AI використовується як корисний інструмент для покращення когнітивних здібностей. Завдяки цій симбіотичній взаємодії між людським інтелектом і штучним інтелектом когнітивне розширення може змінити багато галузей, від охорони здоров’я та освіти до досліджень і мистецтва. Обіцянка Neural Lace: бездоганний інтерфейс Концепція нейронного мережива, революційного інтерфейсу «мозок-комп’ютер», який діє як нейронний міст між людським мозком і системами ШІ, лежить в основі когнітивного розширення. Після імплантації в мозок нейронне мереживо формує прямий і безперебійний зв’язок із нейронними шляхами мозку, що забезпечує двосторонній зв’язок. Цей зв’язок дозволяє мозку легко отримувати доступ до зовнішніх систем штучного інтелекту, а також дає штучному інтелекту змогу в режимі реального часу аналізувати когнітивні стани людини. Завдяки своїй неінвазивній та мінімально руйнівній природі нейронне мереживо є кандидатом для когнітивного розширення без необхідності складних і ризикованих хірургічних процедур. Використання ШІ для покращення когнітивних здібностей Включення штучного інтелекту в нейронне мереживо дозволяє покращити когнітивні функції за допомогою індивідуальної когнітивної допомоги. Індивідуальні стилі навчання та вподобання можуть бути адаптовані за допомогою алгоритмів ШІ, які забезпечують персоналізовані знання і допомога в діяльності з вирішення проблем. Оскільки штучний інтелект працює як віртуальний наставник, навчаючи людей повністю розкрити свій когнітивний потенціал, цей індивідуальний підхід до покращення когнітивних можливостей може призвести до значного підвищення рівня навчання, пам’яті та творчого мислення. Поліпшення вирішення проблем і прийняття рішень Розширення когнітивних здібностей за допомогою штучного інтелекту та нейронних мереж має потенціал для трансформації процесів вирішення проблем і прийняття рішень. Нейронне мереживо на основі ШІ може допомогти людям аналізувати складні набори даних, виявляти тенденції та створювати нові рішення. Це когнітивне підвищення має далекосяжні наслідки в різних галузях, включаючи банківську справу, дослідження та розвиток технологій, де вирішення складних проблем і швидке прийняття рішень є критично важливими для успіху. 26  Технологія розвитку мозку: покращує пам’ять і навчання Технології стимулювання мозку, які є проявом когнітивного розширення за допомогою ШІ та нейронних мереж, допомагають нам зрозуміти людське пізнання. Дослідники з Університету Південної Каліфорнії розробили протези пам’яті або мозкові імплантати, які покращують функцію пам’яті. Протез може стимулювати мозок під час виклику пам’яті шляхом захоплення нейронної активност?