IT8-AI PDF

 ÏÐÎÃÐÀÌÈÐÀÍÅ È ÈÇÊÓÑÒÂÅÍ ÈÍÒÅËÅÊÒ 1. Въведение в изкуствения интелект Изкуственият интелект (ИИ) е една от най-динамично раз- виващите се области в технологиите днес. Той трансформира...

 ÏÐÎÃÐÀÌÈÐÀÍÅ È ÈÇÊÓÑÒÂÅÍ ÈÍÒÅËÅÊÒ 1. Въведение в изкуствения интелект Изкуственият интелект (ИИ) е една от най-динамично раз- виващите се области в технологиите днес. Той трансформира начина, по който работим, учим, общуваме и живеем. В този урок ще разгледаме основните концепции на ИИ, неговата исто- рия, съвременните интелигентни асистенти и различните му Речник приложения в нашия живот. ANI (Artificial Narrow Intelli­ Изкуствен интелект gence) – Изкуствен слаб инте­ Развитието на ИИ може да бъде разделено на три етапа: лект. Отнася се до изкуствен Тесен ИИ (ANI). Това е най-често срещаният вид ИИ днес. интелект, който е проектиран и обучен да изпълнява кон­ Проектиран е да изпълнява конкретна задача, например разпоз- кретна задача или набор от наване на изображения, игра на шах или филтриране на спам. задачи. Тези системи са спе­ Примери: гласови асистенти като Siri или Alexa, системи за циализирани и не могат да се препоръки на Netflix или Amazon, чатботове. справят със задачи извън Общ ИИ (AGI). Може да изпълнява интелектуални задачи, своята област на компетен­ присъщи на човек. AGI все още е концептуален и не е реализи- тност. AGI (Artificial General Intelli­ ран напълно. gence) – Изкуствен общ инте­ Супер ИИ (ASI): ASI е хипотетичен тип ИИ, който значител- лект. Представлява изкуствен но надминава човешкия интелект във всички области. интелект, който има способ­ ChatGPT, Gemini и Copilot спадат към категорията ANI (Arti- ността да изпълнява всякакви ficial Narrow Intelligence), или Изкуствен слаб интелект. Това е когнитивни задачи, които чо­ така, защото те са проектирани да изпълняват конкретни задачи век може да изпълнява. Това включва разбиране, обуче­ в рамките на определени области на компетентност. ние, планиране и решаване на проблеми в широк диапа­ История на изкуствения интелект зон от области. Идеята да се създаде машина, която замества човек, съществу- AGI все още е концептуален и ва още от древността. В гръцката митология бог Хефест създал не е реализиран напълно. Цел­ механични слуги от злато, които му помагали в ковачницата, как- та на AGI е да постигне ниво на интелигентност, което е срав­ то и бронзов гигант Талос, който охранявал о. Крит. Друг пример нимо с човешкия интелект. е автоматичният механизъм от Антикитера (150 – 100 г. пр.Хр.), ASI (Artificial Superintelli­ чрез който се предсказвали астрономически събития. Смятан е за gence) – Изкуствен суперинте­ един от най-ранните примери за програмируема машина. лект. Отнася се до изкуствен Леонардо да Винчи създава множество скици и модели на интелект, който превъзхожда механични устройства, които да заменят човешкия труд. Един човешките способности във всички области, включително от тези проекти е "Роботът на Леонардо" – механичен рицар, творчество, общуване и реша­ който може да движи ръцете, главата и челюстта си. ване на сложни задачи. Началото на изкуствения интелект като научна дисциплина ASI съществува само в тео­ се поставя в средата на XX век. През 1950 година Алън Тюринг рията и е предмет на много публикува своята работа дебати и спекулации относно Computing Machinery and възможностите и рисковете, свързани с неговото развитие. Intelligence, в която пред- лага тест за определяне дали една машина има из- куствен интелект. Терми- нът ИИ се използва за първи път през 1955 г. на конференцията в Дартмут от Джон Маккарти. 2  През 60-те и 70-те години се създават първите програми и ал- горитми, които могат да изпълняват специфични задачи, като Основни понятия игра на шах и решаване на математически проблеми. Също така се разработват първите експертни системи, които имитират ре- Изкуствен интелект (англ. ar­ шенията на човешки експерти в специфични области. tificial intelligence, AI) – област През 80-те години ИИ не се развива съществено. Възход на компютърните науки, която се фокусира върху създаване­ имат предимно експертните системи, които могат да вземат ре- то на модели или системи, шения въз основа на база от знания и правила. Затова този пе- способни да изпълняват зада­ риод понякога е наричан "зима на ИИ". чи, изискващи интелигентност. През 90-те години и XXI век машинното обучение и неврон- ните мрежи започват да играят ключова роля в развитието на ИИ. Днес ИИ е в основата на множество съвременни технологии. Любопитно Задача 1. Разгледайте времевата линия на ИИ в края на урока или като посетите линка "Времева линия" от Механизмът от Антикитера е www.kmit.bg. Потърсете информация за: намерен през 1901 – 1902 го­ дина при изследване на остан­ 1. Бота Watson на IBM. Какво точно състезание е успял да ките от антично корабокруше­ спечели? ние край о­в Антикитера, Гър­ 2. Бота Eugene. Кой го е създал? Къде точно се е състояло ция. Предполага се, че е на­ състезанието? правен от неизвестни инжене­ 3. Бота Tay. Какви точно коментари е правил? ри около 205 г. пр.Хр. Той се побирал в дървена кутия с Съвременни интелигентни асистенти приблизителни размери 34/18/9 см. В механизма има­ Интелигентните асистенти са едно от най-видимите и изпол- ло сложна система от около 37 звани приложения на ИИ в нашето ежедневие. Те помагат на хо- бронзови зъбни колела, която рата да организират задачите си, да намират информация и да му позволявала да следва управляват смартустройства. движенията на Луната и Слън­ цето през съзвездията, да предсказва затъмнения и да Задача 2. Създайте споделен документ в Microsoft OneD­ моделира неправилната орби­ rive, в който всеки ученик да опише функциите на избран от та на Луната. След задвижва­ него интелигентен асистент. нето им резултатът се появя­ вал на своеобразен цифер­ Siri (Сири) е виртуален асистент, разработен от Apple (Епъл). блат. Той използва гласови команди за изпращане на съобщения, про- веждане на обаждания, търсене в интернет и др. Google Assistant (Гугъл асистент) е интелигентен асистент на Google (Гугъл), който може да отговаря на въпроси, да управ- лява смартустройства, да изпълнява задачи, да извършва търсе- не. Alexa (Алекса) е виртуален асистент на Amazon (Амазон), който може да уп- равлява смартустройства в дома, да пуска музика, да предоставя новини и информация и да изпълнява множество други функции. Cortana (Кортана) е асистент на Microsoft (Майкрософт), интегриран в Windows. Той помага с организация на задачи, на- Възстановен модел помняния и търсене на информация. 3  Приложение на изкуствения интелект Изкуственият интелект намира приложения в различни об- ласти, трансформирайки начина, по който живеем и работим. Здравеопазване. ИИ се използва за диагностика на заболя- вания, анализ на медицински изображения и персонализирано лечение. Например алгоритми за машинно обучение могат да анализират рентгенови снимки и да идентифицират аномалии, подпомагайки лекарите в поставянето на точни диагнози. Транспорт. ИИ се използва за разработване на автономни Въпроси и задачи превозни средства, оптимизация на трафика и предсказване на задръствания. Автономните автомобили могат да навигират 1. Какво наричаме изкуст- безопасно по пътищата без човешка намеса благодарение на вен интелект? сензори и алгоритми за машинно обучение. 2. Кои са основните катего- Финанси. ИИ се използва за откриване на измами, предсказ- рии на изкуствения инте- ване на пазарни тенденции и автоматизирана търговия. Алго- лект? ритмите за машинно обучение анализират трансакции и иден- 3. Потърсете информация тифицират подозрителни модели, които могат да са признак за за теста на Тюринг и съвре- измама. менните негови интерпрета- Образование. ИИ се използва за създаване на персонализи- ции. рани обучителни програми, интелигентни учебни платформи и 4. Потърсете повече ин- автоматизирано оценяване. Платформи като Khan Academy из- формация за какво се изпол- ползват ИИ, за да адаптират учебния материал според нуждите зва ИИ във вашата любима и прогреса на учениците. област. Развлечение. ИИ се използва за създаване на препоръчител- ни системи за филми и музика, създаване на съдържание и вир- туална реалност. Филмовите платформи използват ИИ, за да препоръчват филми и сериали въз основа на предпочитанията на потребителите. Времева линия на ИИ 4  Машинно обучение и Deepfake 2. Машинно обучение В основата на разработването на изкуствения интелект стои т.нар. машинно обучение (Machine Learning). То се фокусира върху начините, по които могат да се използват събраните вече данни, за да се подобри действието на обу- чаващата се система. Голяма стъпка в развитието на ИИ бе- лежат невронните мрежи. Те използват елементи, наподо- бяващи човешките неврони, и дават възможност за автома- тично категоризиране на големи обеми от данни (включи- телно изображения и звуци). Невронна мрежа Например за да може компютър да разпознава котка, го обу- чаваме с хиляди снимки на котки, от които могат да се вземат общите черти на котките. Под формата на игри някои компании пускат онлайн приложения, които служат за обучение на ИИ – например онлайн играта Quick Draw на Google (Гугъл). Участ- ниците в играта рисуват зададен обект, а ИИ се опитва да го раз- познае. Задача 1. Отворете онлайн играта Quick Draw на адрес https://quickdraw.withgoogle.com и разгледайте началния екран на приложението. Пробвайте да начертаете образ на зададената дума и вижте на всеки етап от изчертаването какви асоциации прави ИИ. Задача 2. Разгледайте онлайн играта https://skribbl.io. Опитайте се да съпоставите скоростта, с която разпознавате изображението в тази игра, с тази на ИИ от предната зада­ ча. Освен формата на обектите, за разпознаването на образи имат значение и други параметри, като цветове, движение, стойка и др. За да се вземат всички те предвид, при разпознаването на обекти се изграждат по-сложни невронни мрежи. Те стават основа на т.нар. дълбоко машинно обучение (Deep Machine Learning). В интернет се съдържа огромно количество информация под фор- мата на текстови данни. Като се анализират различните текстове, Основни понятия се изграждат връзки (асоциации) между различните думи. Deepfake – технология, из­ Задача 3. Разгледайте какви асоциации между различ­ ползваща ИИ за изключител­ ните думи са изградени от Google (Гугъл), като използвате но реалистично фалшифици­ проекта Semantris. За целта отворете адреса https://experi­ ране на видео­ или аудиоза­ ments.withgoogle.com/semantris. В блоковия режим на тази пис. игра трябва да дадете най­близката според вас дума до ня­ коя от посочените на екрана. Подобни игри са използвани за ефективно обучаване на нев- ронните мрежи за разпознаване на образи. 5  Deepfake технологии Едно от новите и интересни приложения на дълбокото ма- шинно обучение е т.нар. Deepfake (дийпфейк, от английски: deep – дълбок, и fake – фалшив). Това е технология за създаване на из- ключително реалистични фалшиви видеоклипове или изоб- ражения. Най-често се използват реален клип или фотография, в които се заменят лицата на хората. Любопитно CAPTCHA е инструмент, създаден първоначално да спира достъпа на ботове до Оригинално изображение Deepfake изображение уебсайтове и услуги. Но тя се превръща в полезен инстру­ мент за обучение на ИИ. Ка­ Задача 4. Разгледайте клиповете от линка Deepfake от то кара хората да решават сайта www.kmit.bg. CAPTCHA, Google (Гугъл) съ­ бира данни за това как хора­ Как работи Deepfake та идентифицират изобра­ Deepfake технологията използва два основни компонента: жения или въвеждат текст, Генератор – създава нови изображения или видеоклипове което помага за подобрява­ въз основа на предоставените данни. не на техните ИИ алгоритми. Дискриминатор (Детектив) – оценява колко реалистични са генерираните изображения или видеоклипове. Тези два компонента работят заедно в цикличен процес, на- речен Генеративно състезателна мрежа (GAN). Генераторът изработва вариант на изображението и се опитва да убеди де- тектива, че е истинско. От своя страна детективът се опитва да различи фалшивите изображения от истинските и казва на ге- нератора какво не е наред. С получената от детектива информа- ция генераторът се подобрява и започва да създава все по-реа- листични изображения. Но преди да се стигне до окончателно- то изображение, може да му се е наложило да направи хиляди пробни. Приложение на Deepfake технологията Технологията Deepfake може да се използва в различни об- ласти. Развлечение и медии. С помощта на Deepfake се създават специални ефекти в киното и телевизията. Тя позволява да се съживяват починали актьори или да се създават фантастични сцени, които изглеждат напълно реални. Образование. Учителите могат да използват Deepfake, за да създават исторически възстановки или да показват научни екс- перименти, които иначе биха били твърде опасни или скъпи за демонстриране. 6  Реклама и маркетинг. Компаниите могат да създават персо- нализирани рекламни съобщения, които изглеждат като истин- Любопитно ски, но всъщност са създадени чрез Deepfake технологии. Първите разпоредби за из­ Опасности от технологията Deepfake ползването на Deepfake вля­ Технологията Deepfake има много страни, които могат да до- зоха в сила в Китай на 9 януа­ ведат до сериозни проблеми в обществото: ри 2024 г. Тези регулации Дезинформация и фалшиви новини. Една от най-големи- подчертават, че синтетични­ те опасности е създаването на фалшиви новини и дезинформа- те видеоклипове и снимки, ция. С тяхна помощ може да се манипулира общественото мне- направени с помощта на De­ ние. Това може да промени начина, по който хората възприемат epfake, трябва да бъдат "яс­ информацията в публичното пространство. но етикетирани", за да се Загуба на доверие. Когато хората започнат да се съмняват предотвратят злоупотреби­ във всичко, което виждат и чуват, ще се загуби доверието в ме- те, объркванията или умиш­ диите и институциите. Това е особено опасно в ситуации, кога- лените заблуди на общест­ то обществото трябва да взема информирани решения, напри- вото. мер по време на избори или кризи. Злонамерени атаки. Технологията може да бъде използва- на за компрометиране на хора чрез създаване на фалшиви мате- риали. Това може да засегне репутацията на хора, да разруши кариери и да доведе до правни проблеми. Изнудване. Фалшиви видеоклипове могат да бъдат изпол- звани, за да се заплашат хора със споделяне на компрометираща информация, освен ако не се плати откуп. Снимки от профили- те в някои социални мрежи са били използвани за генериране на нецензурни изображения и видеоклипове. Речник Важно! Deepfake технологията се развива много бързо и трябва да сме наясно с нея, за да сме подготвени да разгра­ Generative adversarial net­ ничаваме нейното доброкачествено и злонамерено изпол­ work (GAN) – генеративно зване. При всички положения трябва да сме наясно, че като състезателна мрежа. Техно­ публикуваме изображения в интернет (напр. в социалните логия, която се използва при мрежи), те могат да бъдат използвани за нежелани цели. създаването на Deepfake. Въпроси и задачи 1. Какво представлява технологията Deepfake? Какви опас- ности крие нейното използване? 2. Отворете онлайн играта Quick Draw, начертайте различни изображения и вижте на всеки етап от изчертаването какви асоциации прави ИИ. 3. Каква е ролята на машинното обучение в развитието на ИИ? 7  3. Генеративен изкуствен интелект Големи езикови модели Напредъкът в машинното обучение, нарастващата нужда от автоматизация и наличието на много текстови данни в интернет и социалните мрежи дават възможност за развитието на т.нар. големи езикови модели (LLM, Large Language Models). Те са вид изкуствен интелект, който може да разбира човешки език. Известни генеративни ИИ Всъщност под "разбира" се има предвид, че LLM използват ал- горитми, за да предсказват следващите думи в изречение или GPT­2, 3, 3.5, 4 са езикови текст. модели с огромна способност Тъй като за обучението на LLM се използват милиарди думи за генериране на текст, които и фрази, обработката изисква значителна изчислителна мощ- са разработени от OpenAI. ност. Графичните видеокарти се оказват изключително полезни Могат да се използват за твор­ за тази обработка. Благодарение на десетките до хиляди изчис- ческо писане, превод на ези­ лителни ядра, които могат да обработват данни паралелно, из- ци, отговаряне на въпроси по информативен начин и др. граждането на големите езикови модели се улеснява значително. Едно от първите по-значителни приложения на LLM са авто- матичните (машинните) преводачи – Google Translate, Microsoft Translator, DeepL, Baidu Translate,Yandex Translate. Генеративен изкуствен интелект С помощта на големите езикови модели хората могат да въз- лагат задачи на компютърните системи или на интелигентни асистенти, като използват естествен език. Това довежда до раз- работването на генеративен ИИ. Генеративните ИИ са вид изкуствен интелект, който може да DALL­E е модел, създаден от създава ново съдържание, например текст, изображения, музика OpenAI за генериране на изоб­ и други. Едни от най-известните генеративни ИИ са GPT (Ope- ражения от текстови описания. Artbreeder е уеб платформа nAI), Gemini (Google), Copilot (Microsoft), DALL-E, Midjourney, за генериране на изображе­ Artbreeder, MuseNet и др. ния и манипулиране на съ­ ществуващи. Потребителите могат да качват свои собстве­ ни изображения или да изби­ рат от набор изображения по подразбиране, след което да използват различни инстру­ менти за смесване и съчетава­ не на характеристики. MuseNet е разработен от Google ИИ и може да генерира музика в различни жанрове и Генеративен ИИ стилове. Задача 1. Последвайте линка "LLM Времева линия" от сайта www.kmit.bg или отворете съответния приложен файл от материалите към учебника. Разгледайте как се про­ менят големите езикови модели с времето. Потърсете ин­ формация за първия модел във времевата линия. Какви са възможностите му? 8  Важно! Генериране на съдържание чрез заявки Генерирането на съдържание се извършва с помощта на заяв- ка. Заявката автоматично се превежда на английски език. Гене- ративните ИИ са наречени още трансформъри заради факта, че преобразуват входната заявка в съдържание. Когато им зададем въпрос (заявка), те го преобразуват в отговор, който зависи от информацията, с която те са тренирани. За да постигнем най- добра трансформация (отговор), е добре да спазваме някои пра- вила към запитването: Често срещани проблеми при яснота; изработване на запитване: Претоварване – твърде много специфичност; (неподходяща) информация. то да бъде с отворен край. Неяснота – неясни подсказки, които означават обобщени отго­ Задача 2. Посетете линка "Генеративни ИИ" от сайта вори. Прекомерно усложняване – из­ www.kmit.bg или използвайте съответния приложен файл ползване на жаргон, сложни фра­ от материалите към учебника. Разгледайте таблицата. зи или технически подробности. Разгледайте и опитайте да отворите линковете на някои от Пристрастия – моделът пред­ моделите на генеративни ИИ. Обикновено е нужен акаунт, за да ставя стереотипи или дезинфор­ мация. продължите и да генерирате съдържание. Използвайте тези мо- Халюцинации – моделът увере­ дели и в следващите задачи. но заявява невярна информация. Направете запитване "Защо мухите не могат да летят дъл- Пренастройване – моделът е толкова добър, колкото и данни­ го?". Колко дълъг отговор получихте? те, върху които е обучен. Променете запитването по следния начин: "Обясни като на дете на 5 години защо мухите не могат да летят дълго". Каква е разликата в отговорите? Променете още веднъж запитването: "Отговори с 2 – 3 из- речения защо мухите не могат да летят дълго". Кой отговор ви допада най-много? Когато правим запитване, не знаем точно какъв ще е отгово- рът на ИИ. Затова, ако искаме да получим добър отговор от пър- вия път, е важно да оформим запитването достатъчно ясно и подробно. Задача 3. Изберете двама сходни филмови герои (напри­ мер Чък Норис и Арнолд Шварценегер). Иползвайте генера­ тивен ИИ (ChatGPT, Gemini, Copilot) и задайте въпрос от ви­ Генерирано с DALL-E да: Кой е по-силен от двамата? Коя е по-красива от двете? – за филмови герои от женски пол. Вижте какъв отговор ви дава ИИ. Ако не ви дава еднозначен отговор, направете такова запитване, че да ви даде желания от- говор. Например: Арнолд Шварценегер. Променете запитването така, че в отговора да е посочен са- мо един от тях. Какви методи използвахте? Променете запитването така, че при същия въпрос ИИ да посочи другия герой. За целта може да се зададе формат (шаб- лон) на отговора. Например отговорът да е от вида "Най-силен е…". Чрез подходящо формулиране на въпроса след няколко опита може да получите нужния отговор. Генерирано с DALL-E 9  Халюцинации Кратка хронология: Някои генеративни модели ИИ нямат връзка с интернет. Това означава, че данните, с които разполагат, са до момента на тях- GPT (2018). Първият голям ното обучение. Когато правим запитване, трябва да отчетем този езиков модел на OpenAI, кой­ факт. то демонстрира потенциала на трансформаторните архи­ Друг проблем е, че ИИ се опитва да даде отговор на всяко за- тектури. питване, дори да няма достатъчно данни за него. Тогава се полу- GPT­2 (2019). Подобрен чават т.нар. "халюцинации". Моделът убедително твърди нещо, модел с 1,5 милиарда пара­ което не се е случвало. Тъй като LLM се развиват непрекъснато, метри, който може да генери­ да се открие такъв пример, може да се окаже предизвикателство. ра текст, подобно на човек. GPT­3 (2020). Революцио­ нен за времето си модел с Задача 4. Разгледайте направените запитвания в линка разширени възможности за "Халюцинации" от сайта www.kmit.bg или отворете съот­ генериране на текст и решава­ ветния приложен файл от материалите към учебника. Опи­ не на сложни задачи, трени­ тайте се да накарате ИИ да "халюцинира". ран със 175 милиарда пара­ метри. Генериране на изображения MS Copilot (2020). Интег­ риран в продуктите на Micro­ soft, този модел помага на Задача 5. Проверете в таблицата с генеративни ИИ кои програмисти с автоматично модели могат да се използват безплатно за генериране на допълване на кода. изображения. Посетете линка "Генериране на изображе­ LaMDA (2021). Модел на ние" и вижте как се използва ИИ за тази цел. Google, оптимизиран за воде­ не на диалози и разговори. Codex (2022). Езиков мо­ Задача 6. Разгледайте генерира­ дел, базиран на GPT­3, специ­ ния от Microsoft Copilot сонет от лин­ ално обучен за генериране на ка "Поема" от сайта www.kmit.bg или програмен код. от съответния файл от приложените Gopher (2022). Модел на към учебника материали. DeepMind с 280 милиарда па­ раметри, който постига висо­ Разгледайте генерираните от DALL- ки резултати в задачи по раз­ биране на естествен език. E изображения към поемата. Изберете Google Gemini (2023). Се­ си стила, който най-много ви допада, и рия от езикови модели на Go­ направете запитване за генериране на Генерирано с DALL-E ogle с подобрени възможнос­ изображение по поемата в този стил. ти за разбиране на контекст и сложни заявки. GPT­4 (2023). Нов модел на OpenAI с мултимодални въз­ можности, позволяващи му да работи с текст, изображе­ ния и други типове данни. Разширение на AI предло­ Въпроси и задачи женията на Microsoft (2024). 1. Направете запитване, с което ИИ да ви даде списък с де- Интеграция на GPT­4 в повече продукти и услуги, което уве­ сетте най-скъпи коли. личава достъпността и фун­ 2. Като използвате генеративен ИИ, съставете кратко резюме кционалността на големите на тема "Първата световна война", подходящо за 8. клас. езикови модели за потреби­ 3. Генерирайте стихотворение от 4 куплета в стила на Хрис- телите. то Ботев, като главният герой в него да е Крали Марко. 4. Разгледайте видовете заявки на сайта https://www.aiforedu- cation.io/prompt-library. 10  Приложение на ИИ в програмирането 4. Модули и изкуствен интелект Python е скриптов език за програмиране, който е лесен за изу- чаване и използване. Освен това в Python има много функции, които го правят идеален за работа с изкуствен интелект (ИИ). Да си припомним Той има богата библиотека от модули за машинно обучение, об- работка на естествен език и компютърно зрение. Функция – група от коман­ В Python библиотеките (модулите) се добавят с командата ди, които могат да се изпол­ import. Например: зват многократно чрез изпис­ ване името на функцията. import turtle или from turtle import * Някои библиотеки, като turtle или random, са пред- варително вградени в интерпретатора и могат да се им- портират веднага, но повечето библиотеки трябва да се инсталират, преди да се използват. Това става от терми- налния прозорец на средата за програмиране или на операционната система. Дефиниране на функция Функцията може да приема Трансформиране на текст в говор на вход параметри, както и да връща стойност. Например: Нека да разгледаме библиотеката на Google за транс- def bigger(a, b): формиране на текст в говор GTTS (Google Text To Spe- if a>b: ech). print (a, 'е по-голямо') else: Задача 1. Последвайте линка Text To Speech от сай­ print (b, 'е по-голямо') та www.kmit.bg или отворете съответния приложен файл от материалите към учебника. Тази функция отпечатва по­ голямото от две числа. Разгледайте как се инсталира библиотеката в различните Примерно приложение: среди за програмиране. bigger(32, 45) bigger(12, -25) Задача 2. Направете нов проект в среда за програмиране и инсталирайте библиотеката gtts. Можем да променим фун­ кцията така, че да не отпечат­ ва по­голямото число, а да го Въведете следния код: връща като резултат: import gtts def bigger2(a, b): if a>b: output = gtts.gTTS('Hello from Bulgaria') return a output.save('hello.mp3') return b Примерно приложение: След като стартирате кода, ще се появи mp3 файл в папката print(bigger2(32, 45)) на проекта. Отворете файла и го прослушайте. x = bigger2(12, -25) print(x) 11  Дефиниране на функция Библиотеката използва функцията (метода) gTTS(), за да ге- нерира аудиофайла. Тази функция има следния вид: gTTS(text, lang='en', slow=False). Тя има няколко параметъра: Основни понятия text: текста, който искаме да трансферираме в говор; lang=: езика, на който искаме да генерираме говора – bg за Интерпретатор – инстру­ български, en за английски. (Този параметър не е задължителен. мент, осигуряващ превежда­ По подразбиране езикът е английски.); не на програма към маши­ slow=False – ако искаме говорът да е с нормална скорост; нен код, при който всяка ко­ slow=True – ако искаме говорът да е със забавена скорост. манда се превежда и се из­ пълнява поотделно. Задача 3. Експериментирайте с кода от предната задача, Вградена функция – фун­ кция, която е дефинирана и като добавите допълнителни параметри в инициализира­ включена в самия език. Мо­ нето на функцията. Например задавате различни езици. же да се използва, без да се импортира библиотека. Задача 4. Посетете линка "Задача_4" от сайта www.kmit.bg и разгледайте кода. Въведете го в среда за програмиране на Python. Инсталирайте използваните библиотеки. Стартирайте кода и вижте действието му. Задача 5. Променете кода така, че да направите функция с име say, която приема два параметъра – текст и език на го­ ворене. Например: say ("Проба", "bg"). Задача 6. Отворете програмите от линкa "say(), Прило­ жение" от съответния урок в сайта www.kmit.bg или изпол­ звайте съответния файл от приложените материали. Разгле­ дайте кода на всяка програма и проверете действието ѝ. Използвайте функцията say(), която сте направили в пред­ ната задача, и променете програмите така, че да изговарят текста, вместо да го извеждат в конзолата. Съдържание Електронен вариант ПРОГРАМИРАНЕ И ИЗКУСТВЕН ИНТЕЛЕКТ 1. Въведение в изкуствения интелект...... 2 2. Машинно обучение и Deepfake......... 5 3. Генеративен изкуствен интелект........ 8 4. Приложение на ИИ в програмирането.. 11 ПРОГРАМИРАНЕ И ИЗКУСТВЕН ИНТЕЛЕКТ Издателство Домино ЕООД 8. клас 6002 Стара Загора, бул. “Княз Александър Батенберг” 28 Автори Иван Първанов, Людмил Бонев тел./факс 042265173, 042265183 Художник на корицата Людмил Бонев, DALL-E e-mail: [email protected] Автор на илюстрациите Людмил Бонев, DALL-E www.domino.bg