Hamma sun'iy aql haqida gapiradi. Oddiy so'zlar, buni tushuntiring

"Men II qilmoqchiman. Nimani o'rganishim kerak? Qaysi tillardan foydalanish kerak? Qaysi tashkilotlarda o'rganish va ishlash kerak? "

Biz mutaxassislarimizni aniqlashni so'rab murojaat qildik va biz sizning e'tiboringizga berilgan javoblarni olamiz.

Bu sizning asosiy mashg'ulotingizga bog'liq. Birinchidan, matematik madaniyat zarurdir (statistika, ehtimollik bilimlari, diskret matematika, chiziqli algebra, tahlil va boshqalar) va tezda o'rganish uchun tayyorlik. II usullarni amalga oshirishda, dasturlash (algoritmlar, ma'lumotlar tuzilmalari, OOP va boshqalar) talab qilinadi.

Turli loyihalar har xil dasturlash tillarini talab qiladi. Hech bo'lmaganda Python, Java va har qanday funktsional tilni bilishni maslahat beraman. Biz turli ma'lumotlar bazalari va tarqatilgan tizimlar bilan tajribadan foydalanamiz. Sohada ishlatiladigan eng yaxshi yondashuvlarni tezda o'rganish, ingliz tilini bilish talab etiladi.

Men yaxshi Rossiya universitetlarida o'rganishni maslahat beraman! Masalan, MSU, Xse tegishli bo'limlar mavjud. Subsera, EDX, Nollik, Udemy va MOOC saytlarida turli mavzular mavjud. Ba'zi bir qator etakchi tashkilotlar AI sohasida o'zlarining o'quv dasturlariga ega (masalan, Yandexda ma'lumotlar tahlili maktabi).

AI usullari tomonidan hal qilingan amaliy vazifalar turli xil joylarda topish mumkin. Banklar, moliya sohasi, Consulting, Conction, Elektron tijorat, qidiruv tizimlari, pochta xizmatlari, o'yinlar sanoati, o'yinlar sanoati, xavfsizlik sanoati sanoati va, albatta, AVITO. Barcha turli malakalarning mutaxassislari kerak.

Kamlanishni kuchaytirish

Bizda FintEx-dagi mashina o'qish va kompyuter ko'rish bilan bog'liq loyihamiz bor, unda birinchi ishlab chiqaruvchisi hamma narsani C ++ tilida yozgan, keyin ishlab chiqaruvchi pitonda qayta yozadigan dastur. Shunday qilib, bu erda til eng muhim narsa emas, chunki bu birinchi navbatda asboblar va bu undan qanday foydalanishga bog'liq. Faqat ba'zi tillarda, vazifa tezroq hal qilish, lekin boshqalarga nisbatan sekinroq.

Qayerdan o'rganish kerak, aytish qiyin, mening barcha yigitlarimiz o'zlarini, Internet va Google foydasiga ega bo'lishdi.

Kamlanishni kuchaytirish

Men juda ko'p narsalarni o'rganishga tayyor bo'lishga tayyorman. "II" qilish nimani anglatadi - katta ma'lumotlar yoki neyron tarmoqlari bilan ishlash; Texnologiya yoki qo'llab-quvvatlash va ularga aniq ishlab chiqilgan tizimni ishlab chiqish va o'qitish.

Keling, ma'lumot olimi tendentsiyasini qabul qilaylik. Bu odamni nima qiladi? Umuman olganda, u katta ma'lumotlarni yig'adi, tahlil qiladi va tayyorlaydi. Aynan o'sha odamni o'stiradigan va o'qituvchilar. Va olimni nima bilishi va bilishi kerak? Statik tahlil va matematik modellashtirish - sukut bo'yicha va bepul egalik darajasida. Tillar - ayting, R, SAS, python. Rivojlanish tajribasiga ega bo'lish ham yoqimli bo'ladi. Xo'sh, umuman aytganda, yaxshi sana kafolatlari ma'lumotlar bazasida, ma'lumotni vizualizatsiya qilish, ma'lumotni vizualizatsiya qilish.

Bunday bilimlarni mamlakatning har ikkinchi texnik universitetida olish mumkin emasligini aytmaslik mumkin. AIning ustuvor rivojlanishi, ular o'zlari uchun tegishli o'quv dasturlarini tushunishadi va ishlab chiqishadi - masalan, Yandex-dan ma'lumotlarni tahlil qilish maktabi mavjud. Ammo siz "ko'chadan" kurslarga kelsangiz, bu siz ular bilan tayyor kichikroq kurslar haqida xabar berishingiz kerak. Plast, katta va intizomdan o'rganishga boradi asos (matematika, statistika) hech bo'lmaganda universitet dasturi doirasida yoritilganida.

Ha, vaqt yumshoq qoldiradi. Ammo o'yin shamga arziydi, chunki yaxshi ma'lumotlar olim juda istiqbolli. Va juda qimmat. Yana bir lahza ham bor. Sun'iy aql, bir tomondan, endi shunchaki hayajonlanish ob'ekti, ammo palanosil unumdorligida chop etilgan texnologiya. Boshqa tomondan, AI hali rivojlanmoqda. Ushbu rivojlanish uchun juda ko'p resurslar, ko'nikma va ko'p pul talab qiladi. Bu eng yuqori liganing darajasi. Endi men aniq narsani aytaman, lekin agar siz hujumlarning uchini davom ettirish va buni amalga oshirishni xohlasangiz, Facebook yoki Amazon kompaniyasini o'ldiring.

Shu bilan birga, bir qator sohalarda texnologiyalar allaqachon qo'llaniladi: bank sektorida, telekom sanoatida, sanoat korxonalarida, chakana savdo korxonalarida. Va buni qo'llab-quvvatlaydigan odamlar allaqachon kerak. Gartner bashorat qilganini taxmin qilmoqda, chunki rivojlangan mamlakatlardagi barcha korxonalarning 20 foizi ushbu kompaniyalarda qo'llaniladigan Neron tarmoqlarini o'qitish uchun maxsus xodimlarni yollashadi. Shunday qilib, uni o'zingiz shoshiltirish uchun biroz vaqt bor.

Kamlanishni kuchaytirish

AI endi faol rivojlanmoqda va o'n yil oldin bashorat qilingan. Keyingi ikki yoki uch yil davomida GPU asosida neyron tarmoqlari va hisob-kitoblar asosida yondashuvlar ustunlik qiladi. Ushbu sohadagi etakchi Jupirter interfaol muhiti va xumpy, kripi kutubxonalari, tensorflow.

Ushbu texnologiyalar va AIning umumiy printsiplari haqida asosiy g'oya va AIning umumiy printsiplari haqida asosiy g'oya keltiradigan ko'plab onlayn kurslar mavjud. Va ushbu mavzuni tatbiq etish nuqtai nazaridan, Rossiya endi samarali mustaqil tarbiya yoki mahalliy manfaatlar guruhida (masalan, Moskvada men Moskvada, odamlar tajriba va bilim bilan o'rtoqlashadigan bir nechta guruhlar mavjudligi haqida bilaman).

Kamlanishni kuchaytirish

Kamlanishni kuchaytirish

Bugungi kunda sun'iy aqlning eng tezkor progressiv qismi, ehtimol, Neron tarmoqlari.
Neron tarmog'ini o'rganish va AI matematikadan ikki qismini ishlab chiqish bilan boshlanishi kerak - chiziqli algebra va ehtimoliy nazariya. Bu sun'iy razvedka qilingan majburiy bo'lmagan minimal, mustahkam ustun. AI asoslarini o'rganishni istagan abituriyentlar universitetni tanlashda, mening fikrimcha, kuchli matematika maktabiga ega fakultetlarga e'tibor berishlari kerak.

Keyingi qadam bu masala masalalarini o'rganish. Shuningdek, o'quv va maxsus adabiyotlar mavjud. Sun'iy razvedka va neyron tarmoqlari mavzusidagi adabiyotlarning aksariyati ingliz tilida yozilgan, ammo rus tilida so'zlashadigan materiallar ham nashr etilgan. Foydali adabiyotlarni, masalan, ommaviy mavjud bo'lgan raqamli kutubxonada "ARXIV.ORG" raqamli kutubxonasida topish mumkin.

Agar biz faoliyat yo'nalishlari haqida gapiradigan bo'lsak, unda siz amaliy Neural tarmoqlari uchun o'qitish va butunlay yangi Neron tarmog'ining to'liq imkoniyatlarini rivojlantirishingiz mumkin. Yorqin misol: Hozirgi kunda bunday juda mashhur ixtisoslik bor - "Ma'lumotlar" (ma'lumotlar olimi). Bular, qoida tariqasida, qo'llaniladigan, qo'llaniladigan sohalarda nexurr tarmoqlarini o'qitish uchun ba'zi ma'lumotlarni taqdim etadigan ishlab chiqaruvchilar. SMSMaryatsiya, har bir ixtisoslashuv alohida tayyorgarlik yo'lini talab qiladi.

Kamlanishni kuchaytirish

Tor profil kurslarini boshdan boshlashdan oldin, siz chiziqli algebra va statistikani o'rganishingiz kerak. AI-ga murojaat qilish "Mashina o'qitish" darsligidan boshlanishni maslahat beradi. Ma'lumotdan bilimlarni chiqaradigan qurilish algoritmlarining fani va san'ati "Bu yangi boshlanuvchilar uchun yaxshi nafaqa. Kursiyda K. Vorontsovga kirish ma'ruzalarini tinglash kerak (bu ular Linof Algebra) va "Stendord" universitetini yaxshi bilishga arziydi va Andrew Ng / AI Group / Google miyasini o'qiydi .

Omma pythonda yozilgan, keyin Lua.

Agar biz ta'lim muassasalari haqida gapiradigan bo'lsak, amaliy matematika va informatika kafedralarida kurslarga borish yaxshiroqdir, bunga tegishli o'quv dasturlari mavjud. O'z qobiliyatini tekshirish uchun siz yirik global brendlar o'z ishlarini taklif qiladigan Quarda musobaqalarida ishtirok etishingiz mumkin.

Kamlanishni kuchaytirish

Qanday bo'lmasin, loyihalarni amalga oshirishdan oldin nazariy asosga ega bo'lish yoqimli bo'lar edi. Ushbu sohada ustozning rasmiy darajasini olish yoki malaka oshirishni yaxshilashingiz mumkin bo'lgan ko'plab joylar mavjud. Masalan, masalan, Scolte "Hisoblashtirish ilmiy va muhandisligi" va "Maizni o'rganish" va tabiiy tilni qayta ishlash kurslarini o'z ichiga olgan "Conding Fene" va "Maizlar malakasini oshirish" kurslarida magistr dasturlarini taklif etadi. Shuningdek, Niya Mafi intellektual kiber sistemuti instituti, Moskva davlat universitetining hisoblash matematikasi va kibernetika fakulteti va MFT intellektual tizimlar bo'limi fakulteti haqida eslatib o'tishingiz mumkin.

Agar rasmiy ta'lim allaqachon mavjud bo'lsa, turli xil mook platformalarida bir qator kurslar mavjud. Masalan, EDX.ORG Microsoft va Kolumbiya universitetining sun'iy razvedka kurslarini taklif etadi, uning oxiri o'rtacha pul uchun mikro master dasturini taklif etadi. Shuni ta'kidlashni istardimki, odatda o'zingiz bilimga ega bo'lishingiz va bepul olishingiz mumkin, to'lov faqat sertifikatingiz uchun kerak bo'lsa, sertifikat uchun.

Moskvadagi bir qator kompaniyalar mavzusidagi bir qator kompaniyalar amaliy mashg'ulotlar bilan shug'ullanishni va hatto tajriba uchun uskunalarni taklif qilsalar, ammo bunday kurslarning narxi bir necha o'nlab miqdordagi narxlarni taklif qiladi ming rubl.

Sun'iy aqlni rivojlantirish bilan shug'ullanadigan kompaniyalardan, ehtimol siz Yandex va Sberbankni bilasiz, ammo boshqa ko'plab o'lchamlar mavjud. Masalan, ushbu haftada Mudofaa vazirligi Anapa harbiy innovatsiyalarida ochildi, ulardan biri AI harbiy ehtiyojlarini rivojlantirish uchun AI rivojlanishidir.

Kamlanishni kuchaytirish

Sun'iy aqlni o'rganishdan oldin asosiy savolni hal qilish kerak: qizil planshet yoki ko'k.
Qizil planshet - ishlab chiqaruvchiga aylaning va Noma'lum statistik usullar, algoritmlar va doimiy tushunish dunyosiga aylaning. Boshqa tomondan, darhol "quyon Nasama" ni tashlash shart emas: Siz menejer bo'lishingiz va AI ni yaratishingiz mumkin, masalan, loyiha menejeri sifatida. Bular ikki xil yo'llardir.

Agar siz algoritmlarni sun'iy intellektmlar yozganingizni yozgan bo'lsangiz, birinchisi juda mos keladi. Keyin bugungi kunda eng mashhur joydan foydalanishingiz kerak - Mashinani o'rganish. Buning uchun siz tasniflash, klasterizatsiya va regressiya klassik statistik usullarini bilishingiz kerak. Shuningdek, echimning xususiyatlarini, ularning xususiyatlarini baholash bo'yicha asosiy chora-tadbirlar bilan tanishish foydali bo'ladi ... va bularning barchasi yo'lga tushadi.

Baza o'z ixtiyoridan so'ng, ko'proq maxsus usullarni o'zgartirishga arziydi: qaror qabul qilish, ulardagi daraxtlar va ularning ansambllari. Ushbu bosqichda modellarni qurish va o'rganishning asosiy usullarida o'zingizni chuqurlashtirish kerak - ular yaxshilik, bugish, filial yoki aralashtirishning munosib so'zlari uchun yashiringan.

Shu zahotiyoq, modellarni qayta tayyorlashning usullarini (yana bir "ingrashi" - haddan tashqari oshirib yuborish usullarini bilishga arziydi.

Va nihoyat, umuman, Jedik darajasi yuqori ixtisoslashgan bilimlarni olishdir. Masalan, gradient millatiga mansubning asosiy arxitekturalari va algoritmlarini o'zlashtirish uchun chuqur o'rganish uchun zarur bo'ladi. Agar tabiiy tilni qayta ishlashning qiziqarli vazifalari bo'lsa, men takroriy neyron tarmoqlarini o'rganishni maslahat beraman. Va kelajakdagi algoritmlarni suratga olish va videolarni qayta ishlash uchun yaratuvchilar nefron tarmoqlarini sinchkovlik bilan chuqurlashtirishlari kerak.

So'nggi ikki inshootlar bugungi kunda ommabop arxitekturalarning g'ishtidir: ulanish tarmoqlari (GAN), boshqa tarmoqlar, qo'shma tarmoqlar. Shuning uchun, ularni o'rganish bunga arziydi, hatto kompyuterni ko'rish yoki eshitish uchun kompyuterni o'rganishni rejalashtirmasangiz.

AI ni o'rganishga butunlay boshqacha yondoshish "ko'k planshet" - qidiruvdan boshlanadi. Sun'iy razvedka bir nechta vazifalar va butun sonlarni keltirib chiqaradi: II loyihalarini keltirib chiqaradi: ma'lumotlar muhandislariga, ularni tozalab, ularni tozalab, yuklanadigan va nomuvofiq tizimlarni yarating.

Shunday qilib, "Boshqara" yondashuvi bilan birinchi navbatda sizning qobiliyatingizni va Bamarundni baholashingiz kerak va shundan keyingina qaerda va nimani o'rganish kerakligini tanlang. Masalan, hatto aqlning matematik ombori bo'lmagan holda, siz II ii interfeyslari va aqlli algoritmlar uchun vizualizatsiya bilan shug'ullanishingiz mumkin. Ammo tayyor bo'ling: 5 yildan keyin sun'iy aql sizni tramay, "gumanitar" deb ataydi.

ML asosiy usullari turli tillarda ulanish uchun tayyor kutubxonalar sifatida amalga oshiriladi. Bugungi kunda eng mashhur tillar bugungi kunda: C ++, Python va R.

Rus tilida ham ingliz tillarida, masalan, Yandex Ma'lumotni tahlil qilish maktabi, SACEX ma'lumotlari va Otus kurslari kabi kurslar mavjud. Ammo ixtisoslashgan treningda vaqt va pulni sarmoya kiritishdan oldin, menimcha "mavzuni olish kerak": so'nggi yillar davomida "YouTube" dagi elektron ma'ruzalarida SAVerera va Habrahabradan bepul olib boring.

Sun'iy intellekt (AI, sun'iy intellektual, ai) aqlli texnologiyalar va kompyuter dasturlarini yaratish ilmidir.

Sun'iy aql insoniyat ma'lumotlarini kompyuter texnologiyalaridan foydalangan holda tushunish vazifasi bilan chambarchas bog'liq. Ayni paytda qaysi hisoblash usullari aqlli deb ataladigan gapirish mumkin emas. Ba'zi razvedka mexanizmlari tushunish uchun ochiq, qolganlari unday emas. Ayni paytda odamlar insonlarda topilmagan dasturlarda qo'llaniladi.

Sun'iy maxsus inson intellektual faoliyatining echimini o'rganadigan ilmiy yo'nalishga ega. Sun'iy ixtilof intellektual dastur tizimida keltirilgan ushbu sohada ijodiy vazifalarni bajarishga qaratilgan - bilimlarning ma'lumotlar bazasi.

Ushbu bilimlar bilan dasturiy mexanizmlar mexanizmlari - vazifa Raster. Shunda odamning aqlli interfeys orqali dastur natijasi haqida tasavvurga ega bo'ladi. Sun'iy razvedka dasturining natijasi intellektual tortishuv yoki oqilona harakatlarning dam olishidir.

Sun'iy aqlning asosiy xususiyatlaridan biri bu mustaqillikni o'rganish qobiliyatidir. Avvalo, bu xeurki mashg'ulot - Dasturning uzluksiz o'qitish, o'quv jarayonini shakllantirish va o'z maqsadlari, ularning mashg'ulotlarini tahlil qilish va xabardor qilish.

Sun'iy razvedka bo'yicha ilmiy yo'nalishda uzoq vaqt oldin paydo bo'lish boshlandi:

• faylasuflar inson dunyosining bilimlari haqida o'ylashdi
• psixologlar insoniy fikrlashni o'rganishdi
• matematika hisob-kitoblar bilan shug'ullangan

Tez orada birinchi kompyuterlar yaratildi, bu inson tezligi bo'yicha hisob-kitoblarni amalga oshirishga imkon berdi. Keyin olimlar savol berishni boshladilar: kompyuterlarning imkoniyatlari chegarasi va ular inson darajasiga erishishi mumkinmi?

Alan Tishing - bu ingliz olimi, hisob-kitoblash texnologiyasi kashshofi, "Avtomobil o'ylashi mumkinmi?" - deb ta'riflagan usul kompyuter bilan taqqoslanadigan usulni aniqlashga yordam beradi. Ushbu usul nomni oldi - sinovlarni o'tkazish.

Bu usulning mohiyati shundan iboratki, bu shaxs birinchi navbatda kompyuterning savollariga javob berdi, keyin boshqa odamning savollariga va bir vaqtning o'zida kim undan kim so'rashini bilmay. Agar kompyuter savollariga javob bersa, odam bu mashina ekanligini shubha qilmagan bo'lsa, bu kompyuter sinovini o'tkazish muvaffaqiyatli deb hisoblanishi mumkin, shuningdek, kompyuter sun'iy aql hisoblanadi.

Shunday qilib, agar kompyuter har qanday tabiiy vaziyatlarda insonning xatti-harakati bilan o'xshash bo'lsa va inson bilan muloqotni qo'llab-quvvatlashga qodir bo'lsa, unda biz sun'iy aql ekanligini ayta olamiz. Yana bir taxmin qilingan ta'rif usuli - intellektual mashina, bu uning ishlash qobiliyati va his qilish qobiliyati.

Sun'iy aqlni o'rganish va tushunish uchun juda ko'p turli xil yondashuvlar mavjud.

Ramziy yondashuv

Belgilangan yondashuv mashinalarning raqamli davrida birinchi bo'lib bo'ldi. Liscning ramziy hisob-kitoblari tilini yaratgandan so'ng, uning mualliflari aqlni amalga oshirishga kirishdilar. Ramziy yondoshish zaif rasmiy ko'rinishlardan foydalaning. Hozirgacha faqat bir kishi intellektual ishlarni va vazifaning ishi bilan bog'liq ishlarni amalga oshirishga qodir. Ushbu yo'nalishda kompyuterlarning ishlashi - bu xolis va aslida insonning ishtirokisiz amalga oshirilmaydi.

Ramziy hisob-kitoblar Kompyuter dasturini bajarish jarayonida vazifalarni hal qilishda qoidalar yaratishga yordam berdi. Biroq, faqat oddiy vazifalarni hal qilish mumkin edi va har qanday murakkab vazifa paydo bo'lganda, odamni yana ulash kerak. Shunday qilib, bunday tizimlar ularga intellektual deb nomlanishiga yo'l qo'ymaydi, chunki ularning imkoniyatlari paydo bo'lish va yangilarini echishda muammolarni hal qilish yo'llarini hal qilishga imkon bermaydi.

Mantiqiy yondashuv

Mantiqiy yondashuv dalillarni modellashtirish va mantiqiy dasturlash tilini qo'llashga asoslangan. Masalan, dasturlash tilidagi makon natijalari natijalarga erishish uchun izchil izchil harakatlarsiz mantiqiy chiqish qoidalariga asoslangan.

Agentlikka yo'naltirilgan yondashuv

Agentlikka yo'naltirilgan yondashuv muayyan natijalarga erishish uchun atrof-muhitda omon qolishga yordam berish usullariga asoslanadi. Kompyuter o'z muhitini sezadi va belgilangan usullardan foydalangan holda unga ta'sir qiladi.

Gibrid yondashuv

Gibrid yondashuvni nexura tarmoqlari yaratishi mumkin bo'lgan ekspert qoidalarini o'z ichiga oladi, ular statistik malakasini oshirish orqali amalga oshiriladi.

Modellashtirish fikrlash

Sun'iy razvedkalarni o'rganishda bunday yo'nalish mavjud. Ushbu sohada vazifalarni belgilash va ularni hal qilish uchun ramziy tizimlarni yaratishni o'z ichiga oladi. Vazifani matematik shaklga tarjima qilish kerak. Shu bilan birga, u murakkablik tufayli hal qilish uchun hali algoritm yo'q. Shuning uchun, mulohazalarni modellashtirishda dalillar, qaror qabul qilish, rejalashtirish, bashorat qilish va boshqalar mavjud.

Tabiiy tilni qayta ishlash

Sun'iy aqlning yana bir muhim yo'nalishi tabiiy tilni qayta ishlashodamlar uchun tushunarli bo'lgan shaxsga matnlarni tahlil qilish va qayta ishlash. Ushbu sohaning maqsadi bilimlarni mustaqil ravishda sotib olish uchun tabiiy tilni qayta ishlash. Ma'lumot manbai dasturga kiritilgan yoki Internetdan olingan matn bo'lishi mumkin.

Taqdimot va bilimlardan foydalanish

Muhandislik ma'lumoti - bu ma'lumotlardan bilim olish, ularni tizimlashtirish va turli vazifalarni hal qilish uchun qo'shimcha foydalanish yo'nalishi. Maxsus ma'lumotlar bazalari yordamida ekspert tizimlari vazifalarga echim topish jarayoni uchun ma'lumotlarni oladi.

Mashinani o'rganish

Sun'iy razvedka uchun asosiy talablardan biri bu o'qituvchining aralashuvisiz mustaqil ravishda o'rganishga imkon berishdir. Mashinani o'rganish ob'ektiv tan olish vazifalarini o'z ichiga oladi: belgilar, matn va nutqni tan olish. Bu shuningdek, robototexnika bilan bog'liq kompyuter qarashlarini ham o'z ichiga oladi.

II ning biologik modellashtirish

Kabi yo'nalish mavjud kvasibiologik paradigmaaks holda chaqirilgan Biokomputting. Sun'iy razvedkada bu yo'nalish tirik organizmlar va biologik tarkibiy qismlardan foydalangan holda kompyuterlar va texnologiyalarni rivojlantirishni o'rganmoqda. Biokompyuter.

Robotika

Robototexnika maydoni sun'iy aql bilan chambarchas bog'liq. Sun'iy aqlning xususiyatlari robotlarning turli xil vazifalarni bajarish uchun zarurdir. Masalan, sizning joylashuvingizni, manzilingizni aniqlash, narsalarni o'rganish va harakatingizni rejalashtirish uchun.

Sun'iy aqlni qo'llash sohalari

Turli sohalardagi muammolarni hal qilish uchun sun'iy razvedka yaratilgan:

• Ta'lim va hordiq chiqarish uchun aqlli tizimlar.
• Sintez va matnni tan olish va inson nutqida mijozlarga xizmat ko'rsatish tizimlarida qo'llaniladi.
• Tasvirni aniqlash tizimlari xavfsizlik tizimlarida, optik va akustik tan olish, tibbiy diagnostika, maqsadli ta'riflar tizimida ishlatiladi.
• Kompyuter o'yinlari o'yin strategiyasini hisoblash, kosmosdagi yo'lni topib, xarakter xatti-harakatlariga taqlid qilish uchun ishlatiladi.
• Algoritmik savdo va qarorlar qabul qilish tizimlari.
• Moliyaviy boshqarish uchun moliyaviy tizimlar.
• Tarkibida murakkab vazifalarni hal qilish uchun sanoatda ishlatiladigan robotlar: Bemorni parvarish qilish uchun robotlar, robotlar maslahatchilari, shuningdek, biznesga qarshi kurashish, shuningdek, insoniyat bilan do'stona munosabatlar: robotlarni qabul qiluvchilar, robotlarni qabul qiluvchilar, robotlar konchilari.
• Kadrlar boshqaruvi va yollash, nomzodlarni ko'rish, ko'rish va reytingda, xodimlarning muvaffaqiyatini bashorat qilish.
• Elektron pochtada tan olish va spam filtrlash tizimlari.

Bu sun'iy aql qo'llanilishi mumkin emas.

Endi sun'iy aqlni yaratish insonning muhim vazifalaridan biridir. Biroq, aqlni anglash mumkin, ammo mumkin bo'lmagan narsa haqida biron bir nuqtai nazar yo'q. Ko'pgina savollar tortishuvlar va shubhalarni uyg'otadi. Odamlarning muammolarini tushunadigan va hal qiladigan intellektual ongni yaratish mumkinmi? Hissiyotlardan mahrum emas, tirik organizmning qobiliyatlari bilan. Hozirgacha biz buni ko'rganimizda vaqt yo'q.

Ushbu sun'iy aql nima o'zi? Shubhasiz, ko'pchilik harakatlarini inson yordamisiz boshqarishga qodir bo'lgan avtomobillar haqida eshitgan, masalan, Apple'ning Siri, Amazonning Siri, Google kompaniyasining yordamchisi va Microsoft-ning Kortna kabi nutqni tan olish moslamalari. Ammo bu sun'iy intellektning (AI) imkoniyatlari emas.

AI birinchi marta 1950 yillarda birinchi marta "ochiq" edi. Yillar davomida u ortib, yiqilib, inson taraqqiyotining hozirgi bosqichida sun'iy aql kelajakning muhim texnologiyasi hisoblanadi. Elektronika va tezroq protsessorlarning paydo bo'lishi tufayli AI-dan oshib boradigan arizalarning ko'payishi boshlanadi. Sun'iy aql - bu g'ayrioddiy dastur texnologiyaidir, ularda har bir muhandis o'zlarini tanishishi kerak. Ushbu maqolada biz ushbu texnologiyani tavsiflash uchun ushbu texnologiyani tasvirlashga harakat qilamiz.

Sun'iy aql aniqlanadi

AI - bu inson miyasiga taqlid qilib, kompyuterlar va elektron qismlardan oqilona foydalanishni o'z ichiga olgan informatika qurbonidir. Intell - bu bilim va tajribaga ega bo'lish va muammolarni hal qilish uchun qo'llash qobiliyati. AI ayniqsa ma'lumotlar qatorini tahlil qilish va talqin qilishda va undan haqiqiy ma'lumotlarni olishda foydalidir. Axborotning qarorlari yoki har qanday harakatni amalga oshirish uchun qo'llanilishi mumkin bo'lgan tushuncha kelib chiqadi.

Tadqiqot yo'nalishlari

Sun'iy aql - bu ko'p mumkin bo'lgan amaliy dasturlar bilan keng texnologiyas. Odatda u harflar bilan bo'linadi. Biz ularning har birining kichik sharhini o'tkazamiz:

• Umumiy vazifalarni hal qilish - o'ziga xos algoritmik echim yo'q. Noaniqlik va noaniqlik bilan vazifalar.
• Ekspert tizimlari - bu qoidalar, faktlar va bir nechta individual ekspertlardan olingan ma'lumotlarni bilish asosini o'z ichiga olgan dasturiy ta'minot. Ma'lumotlar bazasiga muammolarni hal qilish, kasalliklar yoki maslahatlashuvni tashxislash talab qilinishi mumkin.
• Matnlarni tahlil qilish uchun tabiiy tilni (NLP) qayta ishlash ishlatiladi. Ovozni aniqlash ham (NLP).
• Kompyuterni ko'rish - vizual ma'lumotlarni tahlil qilish va tushunish (Fotografiya, video va boshqalar). Misol - bu mashinani ko'rish va yuz tan olishidir. "Avtonom" avtomobillar va ishlab chiqarish liniyalarida ishlatiladi.
• Robototexnika - aqlli, moslashuvchan va "mustaqil" robotlarni yaratish.
• O'yinlar: AI ajoyib o'yin o'ynaydi. Kompyuterlar allaqachon shaxmat, pokerda va borish uchun o'ynash va g'alaba qozonish uchun dasturlashtirilgan.
• Mashinani tayyorlash - kompyuterga ma'lumotlarni kiritish va natijalarni tushunishga imkon beradigan protseduralar. Neron tarmoqlari mashinani o'rganish asosini tashkil etadi.

Qanday qilib sun'iy razvedka ishlaydi

Oddiy kompyuterlar muammolarni hal qilish algoritmlaridan foydalanadilar. Ko'rsatmalar ko'rsatmalari natijalarni bosqichma-bosqich harakat qilishga olib keladi. Sun'iy aqlning an'anaviy shakllari foydalanuvchi interfeysi orqali bilim bazasi bilan ishlash uchun turli xil mexanizmlardan foydalanadigan bilim bazalari va mantiqiy chiqish mexanizmlariga asoslangan. Foydali natijalar quyida keltirilgan ba'zi usullar quyidagi usullar bilan olinadi:

• Qidiruv: Qidiruv algoritmlari grafikalar yoki daraxtlarda to'plangan ma'lumotlarning ma'lumotlar bazasidan foydalanadi. Izlash sun'iy aqlning asosiy usuli.
• Mantiq: Didgbat va inductiv mulohazalar bayonotlarning yolg'onligini aniqlash uchun ishlatiladi. Bunga bayonotlar va prodeksiyalar mantig'ini o'z ichiga oladi.
• Qoidalar: Qoidalar - bu natijani aniqlash uchun "agar" bo'lsa, "agar" bo'lsa, bir qator ko'rsatmalar. Qoidalarga asoslangan tizimlar ekspert tizimlari deb nomlanadi.
• Ehtimollik va statistika: ba'zi vazifalar hal qilinishi va echimlar ehtimollik va statistik nazariy nazariy nazariy nazariy nazariy nazariy nazariyadan foydalanish hisobiga.
• Ro'yxatlar: Ba'zi ma'lumotlar turlari qidirish uchun mavjud bo'lgan ro'yxatlarda saqlanishi mumkin.
• Ma'lumotlarning boshqa shakllari - bu sxemalar, ramkalar va stsenariylar bo'lgan sxemalar, ramkalar va stsenariylar mavjud bo'lib, ular turli xil bilimlarni kamaytiradi. Qidiruv usullari tegishli so'rovlar bo'yicha javoblarni qidirmoqda.

Qidiruv, mantiq, ehtimollik va qoidalar kabi an'anaviy yoki meros qilib olingan AI ning meros qilib olingan usullari sun'iy aqlning birinchi to'lqini hisoblanadi. Ushbu usullar hali ham qo'llaniladi va bilim va mulohaza yuritadi, ayniqsa tor doiralar uchun. Birinchi to'lqinda inson o'quv xususiyatlari va mavhum echimlar mavjud emas. Endi bu fazilatlar neyron tarmoqlari va mashinasozlik tufayli sun'iy aqlning ikkinchi to'lqinida mavjud.

Neyron tarmoqlari

Bugungi kunda AIning eng ko'p izlanishlari va rivojlanishi Neron tarmoqlari yoki sun'iy neyron tarmoqlaridan foydalanishga asoslanadi. Ushbu tarmoqlar bizning fikrlash va mashg'ulotlarimiz uchun javobgar bo'lgan inson miyasida neyronlarga taqlid qiladi. Har bir neyron - bu sinash vositalarida boshqalar bilan ko'plab neyronlarni bog'laydigan murakkab munosabatlarning tugunidir. Ins ushbu tarmoqqa taqlid qiladi.

Har bir tugunning bir nechta shartli kirishlar, shuningdek, ostonni ishlab chiqarish va o'rnatish (yuqoridagi rasm) mavjud. Bunday tugunlar odatda dasturiy ta'minotda amalga oshiriladi, ammo apparat emulyatsiyasi ham mumkin. Oddiy sxema uchta qatlamdan iborat - Kirish qatlami, yashirin (qayta ishlash yoki mashg'ulot) va chiqish qatlami:

Ba'zi mexanizmlar ba'zi tugunlarni kiritish og'irligini o'zgartiradigan fikr-mulohazalarni taqdim etish uchun teskari tarqalish uchun teskari tarqalishdan farq qiladi.

Mashinani o'rganish va chuqur mashg'ulotlar

Mashinani tayyorlash - bu rasmlarni tan olish uchun kompyuterni o'rganish usuli. Kompyuter yoki qurilma misol bilan "o'rganilgan", so'ngra o'qitilgan qiymat bilan kirish uchun maxsus dasturlar ishga tushiriladi. Qoida tariqasida, dasturiy ta'minot bo'yicha juda ko'p ma'lumotlar mavjud. Mashinani tayyorlash dasturlari yangi materiallar tufayli ko'proq bilim va tajriba oladiganlar uchun mo'ljallangan.

Neyron tarmoqlari odatda mashinani o'rganish uchun ishlatiladi, ammo boshqa algoritmlardan ham foydalanish mumkin. Keyin yangi kirish ma'lumotlariga asoslangan taniqlilikni oshirish orqali dasturiy ta'minot o'zini o'zgartirishi mumkin. Endi ba'zi bir mashinasozlik tizimlari tasvirlarni o'rganmasdan mustaqil ravishda tan olishlari va keyinchalik yaxshilanishga o'zlarini o'zgartirishlari mumkin.

Chuqur o'rganish - bu mashinada o'qitishning katta holatidir. Shuningdek, u geron neyron tarmoqlari (SCS) deb nomlangan neyron tarmoqlaridan foydalanadi. Ular o'z imkoniyatlarini yanada yaxshilash uchun qo'shimcha darajada yashirin darajalarni o'z ichiga oladi. Ommaviy o'rganish talab qilinadi. Dasturchilar unumdorlikni o'zaro bog'lanish og'irligi bilan o'ynash orqali ko'payishi mumkin. SCS shuningdek matritsani qayta ishlashni ham talab qiladi. Biroq, shuni ta'kidlash kerakki, SCS statistik vaznlardan foydalanadi, shuning uchun natijalar, ko'rinadigan tan olishda 100% bo'lishi mumkin. Bundan tashqari, bunday tizimlarni tuzatish juda mashaqqatli ish.

Mashinani o'rganish va chuqur o'rganish katta ma'lumotlar bilan, shuningdek kompyuter ko'rish va nutqni tan olish uchun keng qo'llaniladi. Ular, shuningdek, tibbiyot, yurisprudentsiya va moliya kabi boshqa sohalarda ham qo'llanilishi mumkin.

Sun'iy razvedka dasturi

Dasturlash uchun AI deyarli har qanday dasturlash tilidan foydalanishi mumkin, ammo ba'zi tillarda ma'lum bir afzalliklarga ega. AI uchun maxsus ishlab chiqarilgan profil tillar lisp va prolog ichiga kiradi. Lisp, eng qadimgi yuqori darajadagi tillar, jarayonlar ro'yxati. Prolog mantiqqa asoslangan. Bugungi kunda C ++ va Python mashhur. Shuningdek, ekspert tizimlarini rivojlantirish uchun maxsus dastur mavjud.

AI Amaz, Boidu (Xitoy), Google, IBM va Microsoft-da rivojlanish platformalarini ta'minlaydi. Ushbu kompaniyalar Ovozni aniqlash kabi ba'zi oddiy dasturlar uchun boshlanish nuqtasi sifatida oldindan o'qitilgan tizimlarni taklif qilishadi. Nvidia va AMD kabi protsessor etkazib beruvchilari ham o'ziga xos yordamni taklif qilishadi.

Sun'iy aql uchun apparat

Sun'iy razvedka dasturini kompyuterda boshlash odatda yuqori tezlikda va katta hajmdagi xotirani talab qiladi. Biroq, ba'zi oddiy dasturlar 8 bitli protsessor ustida ishlashi mumkin. Ba'zi zamonaviy protsessorlar mos emas, bir nechta parallel protsessorlar ma'lum bir dasturlar uchun ideal echim bo'lishi mumkin. Bundan tashqari, ba'zi dasturlar uchun maxsus protsessorlar ishlab chiqilgan.

Grafik protsessorlar (GPU) - bu arxitekturaga e'tibor berish va ish faoliyatini optimallashtirish uchun belgilangan foydalanish uchun ko'rsatmalar to'plamidir. Masalan, mustaqil haydash mashinalari va AMD grafik protsessorlari uchun Nvidia maxsus protsessorlari. Google qidiruv tizimlarini optimallashtirish uchun o'z protsessorlarini ishlab chiqdi. Intel va Kostas, shuningdek, ilg'or protsessorlar uchun dasturiy ta'minotni qo'llab-quvvatlaydi. Ba'zi hollarda ASIC yoki FPGA-da maxsus mantic ma'lum bir qo'llanmani amalga oshirishi mumkin.

Faoliyat va joriy holat

Bir paytlar sun'iy aqlga ega bo'lgan ekzotik dasturiy ta'minot maxsus ehtiyojlar uchun mo'ljallangan. Yuqori tezlikdagi kompyuterlarning katta miqdordagi xotira mavjudligi cheklangan. Bugungi kunda, o'ta tezkor protsessorlar, ko'p yadroli protsessorlar va arzon xotira tufayli, AI ko'proq mashhur bo'ldi. Google qidiruv tizimlari har kuni biz har kuni foydalanamiz, sun'iy aqlga asoslangan.

Bugungi kunda ta'kidlash, shubhasiz, shubhasiz neyron tarmoqlari va chuqur mashinasozlik asosida amalga oshiriladi. Ovoz va o'zini o'zi ekskursiyalangan transport vositalarini tanib-hisoblashda boshqa asosiy dasturlar, masalan, duch kelayotgan, uchlanuvchidan qochgan navigatsiya, robototexnika, tibbiy diagnostika va moliyalashtirish kabi ko'rinadi. Taraqqiyotda shuningdek, ilg'or harbiy dasturlar mavjud (masalan, avtonom qurollar).

Ai kelajagi umidli ko'rinadi. ORBIS tadqiqotlariga ko'ra, 2022 yilga kelib, global ma'lumotlarning o'sishi yillik yillik o'sish sur'atining 35% dan ortiq o'sish sur'atlari kutilmoqda. Xalqaro ma'lumotlar korporatsiyasi (IDC), shuningdek, sun'iy razvedka xarajatlari 2020 yildagi 47 milliard dollarga, 2016 yilda esa 8 milliard dollarga ko'payishi kutilmoqda.

Ko'p odamlar mantiqiy savol tug'iladi - ba'zi kasblardagi sun'iy aql sun'iy aqlni o'zgartiradi va bu kasblar uchun nima bo'ladi? Javob quyidagicha ko'rinadi - "Balki ba'zi". Ehtimol, sun'iy razvedka asosida kompyuterlar ba'zi kasblarni bajarish, mahsuldorlik, samaradorlik va qarorlarni qabul qilishda yordam beradi. Biroq, sohadagi ba'zi ish o'rinlari bartaraf etilsa, juda ko'p rivojlanish robototlarni qabul qiladi, ammo mashinalar tomonidan erkakni almashtirish ushbu mashinalarda xizmat ko'rsatish bilan bog'liq yangi ish o'rinlarini yaratishga olib keladi.

Ko'p odamlar tomonidan belgilangan yana bir savol insoniyat uchun qasddan aqlli bo'lishi mumkinmi? AI aqlli edi, lekin unchalik aqlli emas. Uning asosiy maqsadi ma'lumotlarning tahlili bo'lib, mavjud ma'lumotlar va distillangan bilimlar asosida muammolarni hal qilish va qarorlarni hal qilishdir. Odamlar hanuz hanuzgacha hukmronlik qiladi, ayniqsa yangilik va ish haqida gap ketganda. Biroq, kelajakni bashorat qilish qiyin. Hech bo'lmaganda, rivojlanishning ushbu bosqichida aqlli robotlar yo'q, hali emas ...

Sun'iy aql tushunchasi (AI yoki AI) nafaqat aqlli mashinalarni yaratish uchun emas (shu jumladan kompyuter dasturlarini ham) birlashtiradi. AI, shuningdek, ilmiy fikrning yo'nalishlaridan biridir.

Sun'iy intellekt - ta'rif

Razvedka - Bu quyidagi qobiliyatga ega bo'lgan shaxsning aqliy tarkibiy qismi:

• moslashuvchan;
• tajriba va bilimlarni to'plash orqali o'rganish;
• atrof-muhitni boshqarish uchun bilim va ko'nikmalarni qo'llash qobiliyati.

Intellektoliyat barcha qobiliyatlarini voqelik bilimlariga birlashtiradi. Undan yordam bilan, bir kishi, yangi ma'lumotni eslaydi, atrof-muhitni sezadi va hokazo.

Sun'iy razvedka ostida inson aql-idrokiga ega bo'lgan tizimlar (mashinalar) ni o'rganish va ishlab chiqish bilan shug'ullanadigan axborot texnologiyalari yo'nalishlaridan biridir. O'qish qobiliyati, mantiqiy mulohazalar va boshqalar.

Ayni paytda sun'iy razvedka bo'yicha ish olib boradigan vazifalarni hal qiluvchi vazifalarni bajaradigan yangi dasturlar va algoritmlarni yaratish orqali amalga oshiriladi.

AI ning ushbu yo'nalishdagi ta'rifi rivojlanib borishi tufayli AI effekti haqida eslatib o'tish kerak. Effektda tushuniladi, bu uning ostida ba'zi taraqqiyotga erishgan sun'iy razvedka mavjud. Masalan, agar AI biron bir harakatni amalga oshirishni o'rgansa, tanqidchilar ushbu yutuqlar avtomobildan fikrlash tarzi bilan bog'liq emasligini isbotlamaydi.

Bugungi kunda sun'iy razvedka rivojlanishi ikkita mustaqil sohada:

• neyokorikeretikasi;
• mantiqiy yondashuv.

Birinchi yo'l "biologiya ko'rinishi nuqtai nazaridan neyron tarmoqlari va evolyutsion hisob-kitoblarni o'rganishni o'z ichiga oladi. Mantiqiy yondashuv aqlli yuqori darajadagi jarayonlarga taqlid qiladigan tizimlarning rivojlanishini anglatadi: fikrlash, nutq va boshqalar.

AI sohasidagi birinchi ish, o'tgan asrning o'rtalarida boshlana boshladi. Ushbu yo'nalishda kashshoflikni o'rganish bo'ldi Alanni tarbiyalashO'rta asrlarda ba'zi g'oyalar faylasuflar va matematikani ifoda etishni boshlagan bo'lsa-da. Xususan, XX asr boshlarida mexanik qurilma shaxmat vazifalarini hal qilishga qodir edi.

Ammo haqiqatan ham bu yo'nalish o'tgan asrning o'rtalarida shakllantirildi. AI bo'yicha ishlarning paydo bo'lishi inson tabiatining tabiati, atrofdagi dunyoni bilish yo'llari, aqliy jarayon va boshqa sohalar uchun olib borilgan tadqiqotlar olib borildi. Bu vaqtga kelib birinchi kompyuterlar va algoritmlar paydo bo'ldi. Ya'ni, yangi tadqiqotning yangi yo'nalishi paydo bo'lganligi sababli asos yaratildi.

1950 yilda Alan Tsely nashrini nashr etdi, unda mendan kelajakda biron bir insonni mantiqiylik nuqtai nazaridan chetlab o'tishga qodir emas. Keyinchalik ushbu olim o'z sharafiga kiritilgan, deb nomlangan ushbu olim:

Ingliz olimining asarlari nashr etilganidan keyin AI sohasidagi yangi tadqiqotlar paydo bo'ldi. Tashurorga ko'ra, faqat odamdan ajratib bo'lmaydigan mashina iloji boricha tan olinishi mumkin. Taxminan bir vaqtning o'zida, olim paydo bo'lganida, chaqaloq mashinasi deb ataladi. Bu AIning izchil rivojlanib borayotgani va mashinalar tashkil etish uchun, ularning fikrlash jarayonlari bola darajasida birinchi shaklga ega va keyin asta-sekin takomillashtiradi.

"Sun'iy aql" atamasi keyinchalik paydo bo'lgan. 1952 yilda bir guruh olimlar, jumladan, AM Amerika Datmunt universitetida AI bilan bog'liq masalalarni muhokama qilish uchun yig'ilishdi. Ushbu uchrashuvdan so'ng, sun'iy razvedka imkoniyatlari bo'lgan avtomobillarning faol rivojlanishi boshlandi.

AI sohasidagi yangi texnologiyalarni yaratishda ushbu tadqiqot yo'nalishini moliyalashtiradigan harbiy bo'limlar bo'lib o'tdi. Keyinchalik, sun'iy razvedka sohasida katta kompaniyalar yirik kompaniyalarni jalb qila boshladi.

Zamonaviy hayot tadqiqotchilar oldida yanada murakkab vazifalarni qo'yadi. Shuning uchun AI rivojlanishi boshqa shartlar tamoyilida, agar biz ularni sun'iy aqlning kelib chiqishi paytida sodir bo'lgan voqea bilan taqqoslasak. Globallashuv jarayonlar, raqamli sohadagi hujum qiluvchilar, Internet va boshqa muammolar - bularning barchasi AI sohasida hal qiluvchi vazifalarni qo'yadi.

So'nggi yillarda ushbu sohada erishilgan yutuqlarga qaramay (masalan, avtonom uskunalar paydo bo'lishi), chinakam sun'iy aqlni yaratishga ishonmaydigan va unchalik qobiliyatli dastur emas. Bir qator tanqidchilar AIning faol rivojlanishi yaqin orada mashinalar odamlarni butunlay almashtiradigan vaziyatga olib kelishidan qo'rqishadi.

Tadqiqot yo'nalishlari

Fallasuflar hali inson aql-idrokligi tabiati haqida hali umumiy fikrga ega emaslar va uning maqomi nimada. Shu munosabat bilan AIga bag'ishlangan ilmiy ishlarda, sun'iy intellektning sun'iy intellektining vazifalari qanday vazifalarni hal qilishini aytib beradi. Ushbu masala bo'yicha hech qanday tushuncha yo'q, ular avtoulov oqilona deb hisoblash mumkin.

Bugungi kunda sun'iy razvedka texnologiyalarini rivojlantirish ikki yo'nalishda:

1. Pastga (yarimotik). Bu nutq turining yuqori darajadagi aqliy jarayonlariga taqlid qilib, hissiyotlarning yuqori darajadagi aqliy jarayonlariga taqlid qiladigan yangi tizim va tayanch asoslarini ishlab chiqishni ta'minlaydi.
2. Ko'tarilish (biologik). Ushbu yondashuv Nerural tarmoqlar sohasida ilmiy tadqiqotlar olib borishni o'z ichiga oladi, ular orqali intellektual xulq-atvor modellari biologik jarayonlarning nuqtai nazaridan yaratiladi. Ushbu yo'nalish asosida neyrokompyuter yaratildi.

Sun'iy intellektual (dastgoh) xuddi odam kabi fikrlash qobiliyatini belgilaydi. Umumiy tushunchada bu yondashuv AI ni yaratishni ta'minlaydi, ularning xatti-harakati insoniy harakatlardan bir xil, normal holatlarda farq qilmaydi. Aslida, ta'lim berish testida, mashinaning agar aloqada bo'lganida, kimning aytgan bo'lsa, kimning aytayotganini tushunib bo'lmaydi: mexanizm yoki tirik odam.

Janubiy fantastikadagi kitoblar AI imkoniyatlarini baholashning yana bir usulini taklif etadi. Ushbu sun'iy intellekt o'zini his etadigan va yaratishi mumkin bo'lgan voqeada bo'ladi. Biroq, ta'rifga ushbu yondashuv amaliy dasturlarga bardosh bermaydi. Masalan, masalan, ekologik o'zgarishlarga (sovuq, issiqlik va boshqalar) javob beradigan avtomobillar yaratiladi. Shu bilan birga, ular insonni o'zlarini his qila olmaydilar.

Ramziy yondashuv

Vazifalarni hal qilishda muvaffaqiyat, asosan, vaziyatga moslashish qobiliyatiga bog'liq. Mashinalar, odamlardan farqli o'laroq, olingan ma'lumotni bitta usulda talqin qilish. Shuning uchun, faqat bir kishi muammolarni hal qilishda qatnashishda qatnashadi. Mashina bir nechta mavhum modellardan foydalanishni istisno etadigan yozma algoritmlar asosida amalga oshiradi. Dasturni echishda jalb qilingan mablag'larni oshirish orqali dastur moslashuvchanligiga erishish mumkin.

Yuqoridagi kamchiliklar AI rivojlanishida ishlatiladigan ramziy yondashuvga xosdir. Biroq, sun'iy razvedka rivojlanishining ushbu yo'nalishi sizni hisoblash jarayonida yangi qoidalar tuzishga imkon beradi. Va ramziy yondashuvdan kelib chiqadigan muammolar mantiqiy usullarni hal qilishga qodir.

Mantiqiy yondashuv

Ushbu yondashuv asoslash jarayoniga taqlid qiladigan modellarni yaratishni o'z ichiga oladi. Bu mantiqiy printsiplarga asoslanadi.

Ushbu yondashuv qat'iy algoritmlardan foydalanishni ma'lum bir natijaga olib keladi.

Agentlikka yo'naltirilgan yondashuv

Bu aqlli agentlardan foydalanadi. Ushbu yondashuv quyidagilarni taklif qiladi: bu maqsadlarga erishiladigan hisoblash qismi. Avtomobil aqlli agentning rolini o'ynaydi. Bu maxsus sensorlardan foydalangan holda atrof-muhitni biladi va mexanik qismlar yordamida u bilan o'zaro ta'sir qiladi.

Agentlikka yo'naltirilgan yondashuv algoritmlar va usullarni turli vaziyatlarda ishlashni qo'llab-quvvatlaydigan algoritmlar va usullarni rivojlantirishga qaratilgan.

Gibrid yondashuv

Ushbu yondashuv Neron va ramziy modellarni birlashtirishni o'z ichiga oladi, buning uchun fikrlash va hisob-kitoblar bilan bog'liq barcha vazifalarni hal qilishda erishilgan barcha vazifalarni hal qilish erishiladi. Masalan, neyron tarmoqlari mashinaning ishlashi yo'naltirilgan yo'nalishni yaratishi mumkin. Va statik o'rganish, ushbu vazifalar hal qilinishini ta'minlaydi.

Mutaxassislarning prognozlariga ko'ra Gartner.Biroq, 2020 yillarning boshiga kelib, ishlab chiqarilgan dasturiy mahsulotlar sun'iy razvedka texnologiyalaridan foydalanadi. Shuningdek, ekspertlar raqamli sohaga kiritilgan investitsiyalarning qariyb 30 foizi AI-da bo'ladi.

Tahlilchilarning so'zlariga ko'ra, sun'iy razvedka odamlar va avtomobillar hamkorligi uchun yangi imkoniyatlarni ochmoqda. Bunday holda, insonni boshqa joyga ko'chirish jarayoni to'xtatilmaydi va kelajakda u tezlashadi.

Kompaniyada Pwc. 2030 yilga kelib, global yalpi ichki mahsulot hajmi yangi texnologiyalarning tezkor joriy etilishi hisobiga 14 foizga o'sib, 14 foizga o'sib boradi, deb ishoniladi. Bundan tashqari, o'sishning qariyb 50 foizi ishlab chiqarish jarayonlarining samaradorligini oshirishni ta'minlaydi. Ko'rsatkichning ikkinchi yarmi AI mahsulotlarini amalga oshirish orqali olingan qo'shimcha foyda bo'ladi.

Dastlab, sun'iy razvedkadan foydalanishning samarasi Qo'shma Shtatlarni qabul qiladi, chunki bu mamlakatda AIdagi mashinalarning ishlashi uchun eng yaxshi sharoitlar yaratilgan. Kelgusida ular Xitoydan oldinroq bo'ladi, ular maksimal texnologiyalarni mahsulotlarga va uni ishlab chiqarishni joriy etish orqali olib tashlaydi.

Mutaxassislar kompaniyalari SAFORCEECE. Aytishlaricha, AI kichik biznesning hosildorligini 1,1 trillion dollarga oshiradi. Va bu 2021 yilga kelib sodir bo'ladi. Qisman belgilangan ko'rsatkichga erishish uchun AI tomonidan mijozlar bilan muloqot qilish uchun mas'ul bo'lgan tizimda taqdim etilayotgan echimlarni amalga oshirish hisobiga muvaffaqiyat qozonadi. Shu bilan birga, ularni avtomatlashtirish tufayli ishlab chiqarish jarayonlarining samaradorligi yaxshilanadi.

Yangi texnologiyalarning joriy etilishi qo'shimcha 800 ming ish o'rinlarini yaratadi. Mutaxassislarning ta'kidlashicha, ko'rsatilgan indikator jarayonlarni avtomatlashtirish tufayli yuzaga kelgan bo'sh ish o'rinlarini yo'qotadi. Tashkilotchilar o'rtasida so'rov natijalari bo'yicha tahlilchilar prognoziga binoan 2020 yillar boshlariga binoan ishlab chiqarish jarayonlarini avtomatlashtirish xarajatlari 46 milliard dollarga ko'tariladi.

Rossiyada AI sohasida ish olib borilmoqda. 10 yil davomida davlat ushbu sohada 1,3 mingdan ortiq loyihalarni moliyalashtirdi. Bundan tashqari, investitsiyalarning aksariyati tijorat faoliyati bilan bog'liq bo'lmagan dasturlarni ishlab chiqishga bordi. Bu shuni ko'rsatadiki, Rossiya biznes hamjamiyati hali sun'iy razvedka texnologiyalarini joriy etishdan manfaatdor emas.

Umuman Rossiyada Rossiyada 23 milliard rubl investitsiya kiritdi. Davlat subsidiyalari hajmi AI sohasidagi AI sohasidagi moliyalashtirish hajmidan pastdir, bu boshqa davlatlarni namoyish etadi. Amerika Qo'shma Shtatlarida ushbu maqsadlar uchun 200 million dollar ajratilgan.

Asosan Rossiyada Davlat byudjetidan AI texnologiyalarini rivojlantirish uchun mablag 'ajratish, keyinchalik transport sohasida va xavfsizlik bilan bog'liq loyihalarda qo'llaniladigan AI texnologiyalarini rivojlantirish uchun mablag' ajratadi. Bu holat shuni ko'rsatadiki, mamlakatimizda ko'pincha investitsiyalar mablag'larining ma'lum bir ta'siriga erishishga imkon beradigan ko'rsatmalarga ko'proq mablag 'sarflaydi.

Yuqoridagi tadqiqot shuni ko'rsatdiki, Rossiyada AI texnologiyalarini rivojlantirishga jalb qilinishi mumkin bo'lgan mutaxassislar tayyorlash uchun katta imkoniyatlar mavjud. So'nggi 5 yil ichida AI bilan bog'liq ko'rsatmalarda 200 mingga yaqin kishi mashg'ulotlarga o'tdi.

AI quyidagi yo'nalishlar bo'yicha Texnologiyalar rivojlanmoqda:

• aI ning insonning imkoniyatlarini olib, ularni kundalik hayotga birlashtirish yo'llarini topishga imkon beradigan muammolarni hal qilish;
• insoniyatga duch keladigan vazifalarni hal qilish orqali to'liq ongni rivojlantirish.

Ayni paytda tadqiqotchilar amaliy vazifalarni hal qiladigan texnologiyalarni ishlab chiqishga qaratilgan. Olimlar to'liq sun'iy ongni yaratishga yaqinlashmagan.

Ko'pgina kompaniyalar AI sohasidagi texnologiyalarni rivojlantirish bilan shug'ullanadilar. "Yandex" dan bir yildan ortiq vaqt davomida qidiruv tizimining ishida qo'llaniladi. 2016 yildan Rossiyada IT kompaniyasi Neron tarmoqlari sohasida tahsil olmoqda. Ikkinchisi qidiruv tizimlarining tabiatini o'zgartiradi. Xususan, neyron tarmoqlari foydalanuvchi-kiritilgan so'rovni ushbu vazifaning ma'nosini eng yaxshi aks ettiradigan ma'lum bir vektor raqami bilan taqqoslaydi. Boshqacha qilib aytganda, qidiruv so'zma-so'z, xususan, inson tomonidan so'ragan ma'lumotlar.

2016 yilda. Yanch Ishga tushirilgan xizmat "Zen"foydalanuvchi afzalliklarini tahlil qiladi.

Shirkat Abbyy. Yaqinda tizim paydo bo'ldi Ixtroko.. Uning yordami bilan tabiiy tilda yozilgan matnni tushunish mumkin. Sun'iy razvedka texnologiyalari asosida boshqa tizimlar, shuningdek, yaqinda bozorda nisbatan nashr etiladi.

1. FindO. Tizim insonning nutqini taniydi va murakkab so'rovlardan foydalangan holda turli xil hujjatlar va fayllardagi ma'lumotlarni qidirish bilan shug'ullanishi mumkin.
2. Gamakal. Ushbu kompaniya tizimni o'zini tarbiyalash qobiliyati bilan taqdim etdi.
3. Uotson. Ma'lumot topish jarayonida ko'plab algoritmlardan foydalangan IBM kompyuteri.
4. Viedoice. Inson nutqini aniqlash tizimi.

Katta tijorat kompaniyalari sun'iy aql sohasidagi yutuqlar tomonlarini chetlab o'tishmaydi. Banklar o'xshash texnologiyalarni o'z faoliyatiga faol joriy etmoqda. AI asosidagi tizimlar yordamida ular birjalar bo'yicha operatsiyalarni amalga oshiradilar, mulkni boshqarish olib boradi va boshqa operatsiyalarni amalga oshiradilar.

Mudofaa sanoatida, tibbiyot va boshqa sohalar ob'ektni tan olish texnologiyalarini amalga oshirmoqda. Kompyuter o'yinlari ishtirokidagi kompaniyalar boshqa mahsulotni yaratish uchun AI-dan foydalanishadi.

So'nggi bir necha yil ichida bir guruh amerikalik olimlar loyiha ustida ishlamoqda. NeilQaysi tadqiqotchilar fotosuratda nimani tasvirlagan narsani tan olishlarini taklif qilishadi. Mutaxassislar shu tarzda ular tashqi aralashuvsiz mustaqil ravishda o'zini o'rganish qobiliyatiga ega tizim yaratishi mumkin.

Jamiyat Xarsalab. o'z platformasini joriy etdi Luna.ularni ularni juda katta rasmlar va videolar to'plami bilan tanlagan shaxslarni tushunish mumkin. Ushbu texnologiya bugungi kunda yirik banklar va tarmoq chakana sotuvchilar qo'llaniladi. Luna bilan siz odamlarning afzalliklarini taqqoslashingiz va ularga tegishli tovarlar va xizmatlarni taklif qilishingiz mumkin.

Rossiya kompaniyasi bunday texnologiyalar bo'yicha ishlamoqda N-texnik laboratoriy. Shu bilan birga, uning mutaxassislari Neron tarmoqlariga asoslangan tizimni aniqlash tizimini yaratish uchun oziqlanishadi. So'nggi ma'lumotlarga ko'ra, Rossiya rivojlanishi odamga qaraganda vazifalarni eng yaxshi hal qilishdir.

Stiven Xokingning so'zlariga ko'ra, sun'iy razvedka texnologiyalari insoniyatning o'limiga olib keladi. Olimning ta'kidlashicha, AIning kiritilishi tufayli odamlar asta-sekin yomonlashishni boshlaydilar. Va tabiiy evolyutsiyada, omon qolish uchun doimiy kurashish kerak bo'lsa, bu jarayon muqarrar ravishda uning o'limi boshlanishiga olib keladi.

Rossiyada AIni joriy etish masalasi ijobiy e'tiborga olinadi. Bir vaqtlar Aleksey Kudrin, bunday texnologiyalardan foydalanish davlat apparati ishini ta'minlash xarajatlarini kamaytirish uchun WFPning 0,3 foiziga imkon beradi. Dmitriy Medvedev AIning kiritilishi hisobiga bir qator kasblarning yo'q bo'lib ketishini bashorat qilmoqda. Biroq, rasmiy ta'kidlaganidek, bunday texnologiyalardan foydalanish boshqa sohalarni jadal rivojlantirishga olib keladi.

Jahon iqtisodiy forumi mutaxassislarining fikriga ko'ra, dunyodagi 2020 yillarning boshlariga ko'ra, ish joylarini ishlab chiqarish avtomatlashtirilganligi sababli, 7 millionga yaqin kishi yo'qolgan. AI ning yuqori ehtimoli yuqori bo'lishi iqtisodiyotni o'zgartirish va ma'lumotlarni qayta ishlash bilan bog'liq qator kasblarning yo'q bo'lib ketishiga olib keladi.

Mutaxassislar McKinsey. Tuzatilishi ta'kidlanishicha, ishlab chiqarishni avtomatlashtirish jarayoni Rossiya, Xitoy va Hindistonda faolroq bo'ladi. Ushbu mamlakatlarda, yaqin kelajakda ishchilarning 50 foizigacha AI kiritilishi sababli o'z joylarini yo'qotadi. Ularning joylari kompyuterlashtirilgan tizimlar va robotlarni egallaydi.

McKinseyning so'zlariga ko'ra, sun'iy aql jismoniy mehnat va ishlov berish bo'yicha ma'lumotlar keltirilgan kasblarni almashtiradi: chakana, mehmonxonalar xodimlari va boshqalar.

Ushbu asrning o'rtalariga kelib, Amerika kompaniyasining ekspertlariga ko'ra, dunyoning ish joylari soni qariyb 50 foizga kamayadi. Odamlar shunga o'xshash operatsiyalarni bir xil yoki undan yuqori samaradorlik bilan o'tkazishga qodir bo'lgan mashinalarni qabul qilishadi. Shu bilan birga, mutaxassislar ushbu prognozni belgilangan muddatdan oldin amalga oshiradigan variantni istisno qilmaydilar.

Boshqa tahlilchilar robotlar qo'llanilishi mumkinligiga e'tibor berishadi. Masalan, McKinsey mutaxassislari robotlar, odamlardan farqli o'laroq, soliq to'lamaganligiga e'tibor berishadi. Natijada, byudjetga tushadigan daromadlar pasayishi munosabati bilan davlat infratuzilmani bir xil darajada qo'llab-quvvatlay olmaydi. Shu sababli Bill Geyts robot texnikasiga yangi soliqni joriy etishni taklif qildi.

AI texnologiyalari kompaniyalarning samaradorligini oshirib, qilingan xatolar sonini kamaytiradi. Bundan tashqari, ular operatsiyalarning tezligini odamga erisha olmaydigan darajaga oshirishga imkon beradi.

Sun'iy aqlning mohiyati savol-javoblar shaklida. Yaratilish, tadqiqot texnologiyasi tarixi IQ iQ-da sun'iy aqldir va uni inson bilan taqqoslash mumkin. Men savollarga javob berdim stanford universiteti professori Jon Makcarti.

Sun'iy intellekt (AI) nima?

Sun'iy razvedka - bu fan va muhandislik sohasi bo'lib, u mashina va kompyuter dasturlarini razvedka bilan yaratishda shug'ullanadi. Inson aql-idrokini tushunish uchun kompyuterlardan foydalanish vazifasi bilan bog'liq. Shu bilan birga, sun'iy aql faqat biologik kuzatilgan usullar bilan cheklanib qolmasligi kerak.

Ha, lekin aql nima o'zi?

Intellekt - hisob-kitoblar yordamida echimga kelish qobiliyati. Turli xil va darajadagi aql odamlar, ko'plab hayvonlar va ba'zi mashinalarga ega.

Inson razvedkasi bilan bog'liq bo'lmagan aqlning hech qanday ta'rifi yo'qmi?

Hozircha tushunish tartib-qoidalari, biz intellektual deb atashni istaymiz. Biz aqlning barcha mexanizmlaridan uzoqdir.

"Bu avtomobil aqlli emasmi?" Degan savolga aniq kontseptsiyaning aqlidir. "Ha" yoki "yo'q" deb javob berish mumkin edi?

Emas. AI tadqiqotlari faqat ba'zi mexanizmlardan foydalanishni ko'rsatdi. Agar vazifani bajarish uchun faqat yaxshi o'rganilgan modellar talab qilinsa, juda ta'sirli natijalar olinadi. Bunday dasturlar "kichik" aqlga ega.

Sun'iy razvedka inson aql-idrokiga taqlid qilishga urinishmi?

Ba'zan, lekin har doim emas. Bir tomondan, biz mashinalarni qanday hal qilish, odamlarni yoki o'z algoritmlarimizning ishini qanday hal qilishni o'rganamiz. Boshqa tomondan, tadqiqotchilar odamlarga kuzatilmagan yoki ko'proq hisoblash resurslarini talab qiladigan algoritmlardan foydalanadilar.

Kompyuter dasturlari IQ bormi?

Emas. IQ bolalardagi aqlni rivojlantirish sur'atlariga asoslanadi. Bu bola odatda bolaning yoshiga qadar ma'lum natijaga erishadigan yoshning munosabati. Ushbu baho kattalarga mos ravishda qo'llaniladi. IQ turli xil muvaffaqiyat yoki hayotdagi muvaffaqiyatsizlikning turli ko'rsatkichlari bilan yaxshi bog'liqdir. Ammo IQ testlarida yuqori ballni talab qiladigan kompyuterlarning tashkil etilishi ularning yordamchi dasturi bilan bog'liq emas. Masalan, bolaning uzoq vaqt ketma-ketligini takrorlash qobiliyati boshqa aqlli qobiliyatlar bilan yaxshi bog'liqdir. Bu bir vaqtning o'zida bola qanchalik ko'p eslab qolishi mumkinligini ko'rsatadi. Bunday holda, Xotira raqamlariga chegirma hatto eng oddiy kompyuterlar uchun ahamiyatga ega.

Qanday qilib inson va kompyuter intellektlarini solishtirish mumkin?

Artur R. Yensen, "Heuristik gipotez" sifatida etakchi tadqiqotchi oddiy odamlar oddiy odamlar bir xil razvedka mexanizmlari va intellektual farqlar "miqdoriy biokimyoviy va fiziologik sharoitlar" bilan bog'liq deb ta'kidlashadi. Bularga fikrlash, qisqa muddatli xotira va aniq va tiklanadigan uzoq muddatli xotiralarni shakllantirish imkoniyatini o'z ichiga oladi.

Jensenning nuqtai nazaridan inson aql-idrokiga nisbatan to'g'ri emasmi, AIdagi vaziyat aksincha.

Kompyuter dasturlari tezkor va xotirani yaratadi, ammo ularning qobiliyatlari rivojlanayotganlarni tushunish va ularga sarmoya kiritishi mumkin bo'lgan intellektual mexanizmlarga mos keladi. Odatda o'spirin yoshga qadar rivojlanmaydigan ba'zi qobiliyatlar joriy etiladi. Ikki yillik bolalari hali ham yo'q. Guruh in'yektlar insonning qobiliyatlari qanday ekanligini aniq aniqlay olmasligi sababli nuqta yanada kuchayadi. Ehtimol, AI intellektual mexanizmlarini tashkil etish odamlardan nisbatan farq qiladi.

Biror kishi ushbu vazifani kompyuterdan tezroq hal qilishga muvaffaq bo'lganda, ishlab chiquvchilar ushbu vazifani samarali bajarish uchun zarur bo'lgan razvedka mexanizmlarini tushunishiga nazar tashlasalar.

Tadqiqot qachon boshlandi?

Ikkinchi Jahon urushidan keyin II, bir necha kishi intellektual mashinalarda mustaqil ishlay boshladi. Ingliz matematika Alani ulardan birinchisi bo'lgan bo'lishi mumkin. U 1947 yilda o'z ma'ruzasini o'qidi. Birinchilardan birini tuzishni eng yaxshi deb biladi, bu mashinalarni loyihalash mashinalari emas va dizaynerlik emas. 1950 yillarning oxiriga kelib AI tadqiqotchilari ko'p bo'lib, ularning aksariyati dasturlarni dasturlash bo'yicha ishlarini tashkil etishdi.

Inson ongini kompyuterga kiritish maqsadimi?

Inson ongi juda ko'p xususiyatlarga ega, ularning har biriga taqlid qilish qiyin.

Tez sinov nima?

A. Alan Tyurin, 1950, "Kompyuter va ong", aql bilan mashinaning apparatlari uchun sharoitlarni muhokama qildi. U mo''jizaviy kuzatuvdan oldin erkak bo'lishga qodir bo'lsa, unda siz, albatta, mulohazakor deb hisoblashingiz kerakligini ta'kidladi. Ushbu mezon ko'pchilikni qondiradi, ammo barcha faylasuflar emas. Kuzatuvchi tashqi yoki insoniy ovoz berish zarurligini yo'q qilish uchun mashina yoki erkak vositasi bilan ishlashi kerak. Ikkala mashina va odamning vazifasi kuzatuvchini erkak deb hisoblashi kerak.

Tishish bir tomonlama. Sinovni muvaffaqiyatli o'tkazib yuborgan mashina, hatto odamlarga taqlid qilish uchun etarli ma'lumotga ega bo'lmasa ham, aniq hisobga olinishi kerak.

Doniyor dennetning "Miyasida" kitobi turli qismlarni va uning turli qismlarini muvaffaqiyatli amalga oshirgan, ya'ni AI va munozara mavzusi to'g'risida bilim bilan cheklanganligi to'g'risida ajoyib munozarani o'z ichiga oladi. Ma'lum bo'lishicha, ba'zi odamlar juda sodda dasturning oqilona ekanligini ishontirish juda oson.

Inson darajasiga erishish maqsadimi?

Ha. Pirovard maqsadi - muammolarni hal qilishi va maqsadlarga erishish uchun, shuningdek, maqsadga erishishlari mumkin bo'lgan kompyuter dasturlarini yaratish. Biroq, tor mintaqalarda tadqiqot olib borayotgan olimlar unchalik katta maqsadlarga erishdilar.

Insoniyat darajasiga erishish uchun sun'iy aql qancha masofada? Qachon bo'ladi?

Inson darajasidagi razvedkaga ko'p sonli dasturlarni yozish orqali erishish va bugungi kunda o'rganiladigan tillardagi ko'p ma'lumot bazalarini to'plash orqali erishish mumkin.Shunga qaramay, AIning aksariyat tadqiqotchilari yangi asosiy g'oyalarga muhtoj ekaniga ishonishadi. Shuning uchun, inson darajasidagi razvedka yaratilganda, bashorat qilish mumkin emas.

Intellektual bo'lishi mumkin bo'lgan kompyuter mashinasimi?

Kompyuterlar har qanday mashinani taqlid qilish uchun dasturlashtirilgan bo'lishi mumkin.

Kompyuterlarning tezligi ularga aqlga egami?

Ba'zi odamlar tezroq kompyuter va yangi g'oyalarni talab qiladi deb o'ylashadi. Kompyuterlar va 30 yil oldin etarlicha tezda edi. Agar biz ularni qanday dasturlashni bilsak.

O'z tajribasini o'qish va o'rganish bilan yaxshilash va o'rganish orqali yaxshilanadigan "bolalar avtomobilini" yaratish haqida nima deyish mumkin?

Ushbu g'oya bir necha bor 1940 yillardan beri taklif qilingan. Oxir-oqibat, u amalga oshiriladi. Shunga qaramay, AI dasturlari hali juda ko'p bola hayotiy faoliyatda o'rganayotgan narsalarga imkon bermagan. Mavjud dasturlar o'qish orqali ko'p narsani o'rganish uchun yaxshi tushunilmagan emas.

Hisoblanish va hisoblashning murakkabligi nazariyasi AIning kalitlari uchunmi?

Emas. Ushbu nazariyalar tegishli, ammo AIning tub muammolariga ta'sir qilmaydi.

1930-yillarda, Matematik mantiq bog'i va Alan Turing ba'zi muhim matematik mintaqalardagi barcha vazifalarni hal qilishda barcha vazifalarni hal qilishda kafolat bermaydigan algoritmlar yo'qligini aniqladilar. Masalan, savollarga javoblarga javoblar: "Bu" teoremaning birinchi tartibi taklifi "yoki" polinom tenglama "boshqa o'zgaruvchilarda echimlar soniga kiradimi." Odamlar bunday vazifalarni hal qila olishlari mumkinligi sababli, bu haqiqat kompyuterlar insonlar qilayotgan ishlarni qila olmasligidan foydalanganligi uchun bahs bo'lib o'tdi. Rojer Penosning aytishicha. Biroq, odamlar echimlarni kafolatlay olmaydilaro'zboshimchalik Ushbu sohalardagi vazifalar.

60-yillarda, ilmiy dasturchilar, ular orasida Stiv Kukli va Richard Sarp bor edi, NP-to'liq vazifalar nazariyasini ishlab chiqdi. Ushbu sohalardagi vazifalar hal qilinadi, lekin, ehtimol, ularning echimi muammoning o'lchovi bilan eksponent davrini talab qiladi. NP-to'liq vazifa maydonining eng oddiy misoli - bu savol: qaysi bayonotlarning mantiqiy bayonotlari bajariladi? Odamlar ko'pincha asosiy vazifalarni asosiy algoritmlar kafolatlangandan ko'ra tezroq, ammo ular umumiy holatda tezda hal qila olmaydi.

AI uchun Vazifalarni hal qilishda muhimdir algoritmlar kabi samarali bo'lgan inson aqli. Yaxshi algoritmlar mavjud bo'lgan subdoinlarning ta'rifi muhim, ammo AI vazifalarini hal qiluvchi ko'p dasturlar osonlikcha identifikatsion sublast bilan bog'liq emas.

Vazifalardagi umumiy vazifalar murakkabligi nazariyasi hisoblashning murakkabligi deb ataladi. Hozirgacha ushbu nazariya AI bilan iloji boricha umid qilishga umid qilmadi. AI odamlar va dasturlar bilan muammolarni hal qilishda muvaffaqiyat muammolarni hal qilish usullari va muammolarni hal qilish usullarining xususiyatlariga va na hamjamiyat aniq belgilanishi mumkin emas.

Shuningdek, bir-biridan mustaqil ravishda ishlab chiqilgan algoritmik murakkablik nazariyasi mavjud Solomonov, Kolmodarov va Chaytti. Bu belgi ob'ektining murakkabligini keltirib chiqaradigan eng qisqa dastur sifatida belgilanadi. Nomzodlar dasturi eng qisqa yoki yaqin ekanligi haqidagi dalil, bu juda qiyin yoki yaqin, ammo qisqa dasturlarni yaratish orqali ob'ektlarning taqdimoti ba'zida vaziyatni aniqlay oladi, hatto sizning dasturingiz eng qisqa ekanligini isbotlay olmasangiz ham, vaziyatni aniqlay olasiz.