Индивидуальный проект "Искусственный интеллект"

Комитет образования и науки администрации г. Новокузнецка

Муниципальное бюджетное нетиповое общеобразовательное учреждение Гимназия № 70

 

 

 

 

ИНДИВИДУАЛЬНЫЙ ПРОЕКТ

«Искусственный интеллект»

 

 

Выполнила:

 

Рябикова Ирина Михайловна

учитель информатики

 

 

 

 

 

 

 

Новокузнецкий округ, 2024

Оглавление

Введение.........................................................................................................3

Глава 1. Искусственный интеллект.............................................................4

1.1 Предыстория возникновения искусственного интеллекта.................4

1.2 История разработки технологий искусственного интеллекта............4

1.3 Возможности ИИ………………………………………………….……8

Глава 2. Практическая часть. Урок «Искусственный интеллект» .…….11

Заключение……………………………………………………...…….……13

Список использованной литературы…………………………...…….…...14

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

Разговоры о том, как искусственный интеллект (далее ИИ) изменит мир в будущем идут постоянно. Проблема создания искусственного интеллекта очень актуальна, поскольку человек с древних времён стремился упростить свою жизнь, переложив часть своих обязанностей на специальные приспособления.

С момента изобретения компьютеров, их способность выполнять различные задачи продолжают расти. Мощность компьютерных систем развивается, увеличивая выполнения задач.  Основной целью исследователей в области искусственного интеллекта является создание компьютеров или машин таких же разумных как человек. Искусственный интеллект — это способ сделать компьютер, робота или программу способную также разумно мыслить, как человек.

Исследования в области ИИ осуществляются путем изучения умственных способностей человека (нейронных связей), а затем полученные результаты этого исследования используются как основа для разработки интеллектуальных программ и систем.

Цель: создание презентации при помощи технологии ИИ.

Задачи:

Ø найти и проанализировать литературу по данной тематике;

Ø научиться генерировать текст, изображения при помощи нейросетей.

Предмет: генерации информации при помощи ИИ

Объект: технологии ИИ

Методы, использованные в ходе реализации проекта:

Ø Поиск, анализ, изучение информации

Ø Сравнение, обобщение, систематизация информации

Ø Применение полученной информации на практике

Глава 1. Искусственный интеллект

1.1 Предыстория возникновения искусственного интеллекта

Развитие ИИ началось с намерения создать в машинах интеллект, схожий с человеческим.

Искусственный интеллект – это теория и методы создания компьютерных программ, способных выполнять когнитивную работу, выполняемую человеческим мозгом. Искусственный интеллект — наука и технология, основанная на таких дисциплинах, как информатика, биология, психология, лингвистика, математика, машиностроение. Одним из главных направлений искусственного интеллекта является разработка компьютерных функций, связанных с человеческим интеллектом, таких как: рассуждение, обучение и решение проблем.

Технические предпосылки создания ИИ берут свое начало в XVI-ом веке в виде работ Вильгельма Шикарда (нем. Wilhelm Schickard), который в 1623 построил первую механическую цифровую вычислительную машину, за которой последовали машины Блеза Паскаля (1643) и Лейбница (1671). Лейбниц также был первым, кто описал современную двоичную систему счисления, хотя до него этой системой периодически увлекались многие великие ученые.

Предыстория ИИ заканчивается с появлением первых компьютеров (30-е гг. XX-столетия), когда стало возможным реализовать теоретические разработки практически. С этого момента начинается история ИИ.

 

1.2 История разработки технологий искусственного интеллекта

Первая теоретическая разработка ИИ, которую принципиально можно было реализовать при помощи существующих на тот момент ЭВМ, относится к 40-ым годам XX-ого века. Так, в 1943 году Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс опубликовали свои труды под названием «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности», которые заложили основы искусственных нейронных сетей. Авторы предложили модель искусственного нейрона. Д. Хебб в работе «Организация поведения» 1949 года описал основные принципы обучения нейронов. Интерес к исследованию нейронных сетей угас после публикации работы по машинному обучению Минского и Пейперта в 1969 году. Ими были обнаружены основные вычислительные проблемы, возникающие при компьютерной реализации искусственных нейронных сетей.

 

 

Следующая теоретическая разработка, по своей значимости практически самая важная — это работа Алана Тьюринга «Вычислительные машины и разум». Данная работа была опубликована в 1950 году в журнале «Mind», дающая широкой аудитории представление о том, что в настоящее время называется тестом Тьюринга. Суть этого теста следующая: человек и робот общаются с другим человеком, таким образом, чтобы тот не знал и не видел, кто есть кто. Например, по телефону, через чат. Если робот смог выдать себя за человека, значит, это и есть искусственный интеллект.

В 1954 году родилось такое направление ИИ, как Обработка естественного языка, или компьютерная лингвистика. Все началось со знаменитого Джорджтаунского эксперимента, в котором были продемонстрированы возможности машинного перевода с одного языка на другой. В ходе эксперимента был продемонстрирован полностью автоматический перевод более 60 предложений с русского языка на английский. Что интересно, в его основе лежала довольно простая система: она была основана всего на 6 грамматических правилах, а словарь включал 250 записей.

Однако, в дальнейшем выяснилось, что все не так хорошо, как кажется. При попытке перевода более сложных текстов выяснились непреодолимые  трудности, невозможно достоверно осуществить перевод исходного материала.

Очень важное направление в ИИ – робототехника. Ее история берет свое начало в 60-х годах XX-века, с появления первого робота, интегрирующего зрительную, манипулятивную и интеллектуальную системы. Этот робот получил название Freddy. Его создали в Эдинбургском Университете в 1969-1971 годах. Вторая версия данного робота была разработана в 1973-1976 годах. Робот был достаточно универсальным, что позволяло с лёгкостью подготовить и перепрограммировать его для новых задач. Система использовала инновационный набор высокоуровневых процедур, управляющих движением манипулятора. Freddy являлся универсальной системой, позволяющей с лёгкостью подготовить и перепрограммировать его для новых задач. Задачи включали в себя насаживание колец на штыри или сборка простой модели игрушки из деревянных блоков различной формы. Информация о положении деталей получается с видеокамеры и сопоставляется с моделями деталей в памяти.

В 1975 произошел некоторый возврат интереса к нейронным сетям. Фукусимой был разработан когнитрон, который стал одной из первых многослойных нейронных сетей. Сети могли распространять информацию только в одном направлении или перебрасывать информацию из одного конца в другой, пока не активировались все узлы и сеть не приходила в конечное состояние. Достичь двусторонней передачи информации между нейронами удалось лишь в сети Хопфилда (1982), и специализация этих узлов для конкретных целей была введена в первых гибридных сетях.

На данный момент человечество подразделяет ИИ:

Ø Слабый - подразумеваются технологии автоматизации отдельных функций человеческого разума;

Ø Сильный - понимается такой ИИ, который способен мыслить и осознавать себя, причем не обязательно, что процесс мышления будет подобен человеческому (на данный момент не реализован).

Сильный ИИ должен обладать следующими способностями:

·        принятие решений, использование стратегий, решение головоломок и действия в условиях неопределенности;

·        представление знаний, включая общее представление о реальности;

·        планирование;

·        обучение;

·        общение на естественном языке;

·        объединение всех этих способностей для достижения заданных целей.

1.3 Возможности ИИ

·               ИИ позволяет автоматизировать повторяющиеся процессы обучения и поиска за счет использования данных. Однако ИИ отличается от роботизации, в основе которой лежит применение аппаратных средств. Цель ИИ — не автоматизация ручного труда, а надежное и непрерывное выполнение многочисленных крупномасштабных компьютеризированных задач. Такая автоматизация требует участия человека для первоначальной настройки системы и правильной постановки вопросов.

·               ИИ осуществляет более глубокий анализ больших объемов данных с помощью нейросетей со множеством скрытых уровней. Несколько лет назад создание системы обнаружения мошенничества с пятью скрытыми уровнями было практически невозможным. Все изменилось с колоссальным ростом вычислительных мощностей и появлением «больших данных». Для моделей глубокого обучения необходимо огромное количество данных, так как именно на их основе они и обучаются. Поэтому чем больше данных, тем точнее модели.

·        ИИ делает существующие продукты интеллектуальными. Как правило, технология ИИ не реализуется как отдельное приложение. Функционал ИИ интегрируется в имеющиеся продукты, позволяя усовершенствовать их, точно так же, как технология Siri (аналог Алисы, Маруси, робот Макс на госуслугах) была добавлена в устройства Apple нового поколения. Автоматизация, платформы для общения, боты и «умные» компьютеры в сочетании с большими объемами данных могут улучшить различные технологии, которые используются дома и в офисах: от систем анализа данных о безопасности до инструментов инвестиционного анализа.

·        Глубинные нейросети позволяют ИИ достичь беспрецедентного уровня точности. К примеру, работа с Alexa, поисковой системой Google Search и сервисом Google Photos осуществляется на базе глубокого обучения, и чем чаще мы используем эти инструменты, тем эффективнее они становятся. В области здравоохранения диагностика раковых опухолей на снимках МРТ с помощью технологий ИИ (глубокое обучение, классификация изображений, распознавание объектов) по точности не уступает заключениям высококвалифицированных рентгенологов.

·        ИИ адаптируется благодаря алгоритмам прогрессивного обучения, чтобы дальнейшее программирование осуществлялось на основе данных. ИИ обнаруживает в данных структуры и закономерности, которые позволяют алгоритму освоить определенный навык: алгоритм становится классификатором. Таким образом, по тому же принципу, по которому алгоритм осваивает игру в шахматы, он может научиться предлагать подходящие продукты онлайн. При этом модели адаптируются по мере поступления новых данных. Обратное распространение — это метод, который обеспечивает корректировку модели посредством обучения на базе новых данных, если первоначальный ответ оказывается неверным.

·        ИИ позволяет извлечь максимальную пользу из данных. С появлением самообучающихся алгоритмов сами данные становятся объектом интеллектуальной собственности. Данные содержат в себе нужные ответы — нужно лишь найти их при помощи технологий ИИ. Поскольку сейчас данные играют гораздо более важную роль, чем когда-либо ранее, они могут обеспечить конкурентное преимущество. При использовании одинаковых технологий в конкурентной среде выиграет тот, у кого наиболее точные данные.

·        ИИ позволяет генерировать текст, изображения, видео, аудио, презентации и др. Данная технология позволяет молодым стать старыми и наоборот. А также полностью создавать новые файлы с анимированными эффектами. При написании текста ИИ самостоятельно генерирует изображение, видео, презентацию.

Кроме того, функционирование ИИ обеспечивают следующие технологии:

·         Существование ИИ невозможно без графических процессоров, так как они предоставляют вычислительные мощности, необходимые для обработки данных. Для обучения нейросетей необходимы «большие данные» и вычислительные ресурсы.

·         Интернет вещей собирает колоссальные объемы данных от подключенных устройств. Большая часть этих данных не проанализирована. Автоматизация моделей с помощью ИИ позволит использовать больше таких данных.

·         Разрабатываются болеесовершенные алгоритмы, которые позволяют быстрее анализировать больший объем данных сразу на нескольких уровнях. Такая интеллектуальная обработка — ключ к выявлению и прогнозированию редких событий, пониманию сложных систем.

·         Программные интерфейсы приложений представляют собой переносимые пакеты кода, благодаря которым функционал ИИ может быть интегрирован в существующие продукты и пакеты программ. С помощью программных интерфейсов можно добавить функцию распознавания изображений в домашнюю систему безопасности или вопросно-ответные функции для описания данных, создания титров и заголовков, обнаружения в данных интересных закономерностей и иной полезной информации.

Основные области применения искусственного интеллекта:

медицина, финансы, торговля и электронная коммерция, транспорт, промышленность, сельское хозяйство, образование, информационные системы, игровая индустрия, кибербезопасность, робототехника.

 

 

 

Глава 2. Практическая часть

Урок "Искусственный интеллект"

План урока

1.     Приветствие

2.     Знакомство с новым материалом. Объяснение новой темы.

3.     Выполнение практического задания учащимися

4.     Рефлексия. Подведение итогов

В 5 классе был проведен урок на тему «Искусственный интеллект». Тема искусственного интеллекта очень актуальна в нынешнее время. Цифровизация, век информационных технологий, благодаря ИИ колоссальное развитие получают разные сферы деятельности.

 В  ходе урока ребята узнали, что такое ИИ, виды и возможности, области применения, были продемонстрированы генерации текста, видео, презентации при помощи нейросетей Visper,  Kandinsky, DreamFace, PhotoLab. Была создана презентация в программе PowerPoint, далее презентация была сгенерирована с помощью нейросети Visper расположенной на платформе Сбер. Целью было показать возможности Visper. Что такое Аватар? Каких персонажей мы можем использовать? Что можем сгенерировать? Так же немаловажную роль уделили техническим характеристикам, работая на данной платформе. Выделили основные преимущества и недостатки ИИ. Новизна предоставленной информации повысила интерес, но слушать и усваивать информацию произнесенную аватаром затруднительно.

Далее ребята узнали возможности нейросети DreamFace. Просмотрев два видео, выделили плюсы и минусы данной нейросети. Научились видеть наложение  маски на оригинал, находить элементы замещения при генерации.

Генерацию изображений просмотрели в нейросети PhotoLab. Научились находить ошибки генерации, видеть искажения оригинала.

Нейросеть Kandinsky 2.1, в ходе урока детям были показаны возможности данной платформы. Для закрепления изученного материала ребята самостоятельно генерировали изображения на разные тематики.

Урок прошел успешно, дети очень довольны. Это было полезно и продуктивно для детей данного возраста. Они изучили новые возможности генерации информации при помощи нейросетей.

Теоретическая значимость заключается в том, что данный урок можно использовать как в урочной, так и во внеурочной деятельности, для ознакомления учащихся с понятием ИИ, его историей возникновения, областями применения, решаемыми задачами, перспективами развития и возникающими проблемами.

Практическая значимость данного урока заключается в том, что используя нейросети возможно обучиться генерировать текст, изображения, работать с презентациями, тем самым расширяя свои возможности.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

В ходе данного проекта была рассмотрена тема искусственный интеллект, нейросети. Мы познакомились с историей создания ИИ, видами, областями применения, увидели возможности данных структур. Для нас открылись новые программы ИИ – нейросети: Visper, Kandinsky 2.1, DreamFace и PhotoLab. Проведенный урок в 5-ом классе доказал, что технологии ИИ значимы, была видна заинтересованность ребят. Они с удовольствием слушали новый материал и  генерировали изображения в программе Kandinsky2.1.

Подводя итоги, цель ИИ - обеспечение работы программных продуктов, способных к анализу входных данных, и интерпретация полученных результатов. Искусственный интеллект — средство, обеспечивающее процесс взаимодействия человека с программами и помощь при принятии решений. Искусственный интеллект используется во многих отраслях, и его использование растет с каждым днем.

Сейчас мы должны задуматься от том, как мы будем контролировать ИИ в будущем, какие мы будем принимать меры для того, чтобы ИИ не стал оружием в руках человечества и придерживаться основной цели  - правильно использовать возможности искусственного интеллекта, тогда человек сможет достичь таких целей, которых не смогли достичь наши предки…

 

 

Список использованной литературы

1.     Акинин, М. В. Нейросетевые системы искусственного интеллекта в задачах обработки изображений / М.В. Акинин, М.Б. Никифоров, А.И. Таганов. - М.: РиС, 2016. - 98 c

2.      Астахова, И. Системы искусственного интеллекта Практический курс: Учебное пособие / И. Астахова. - М.: Бином. Лаборатория знаний, 2009. - 242 c

3.     Болотова, Л.С. Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на знаниях: Учебник / Л.С. Болотова. - М.: Финансы и статистика, 2012. - 559 c

4.     Гаврилова, А.Н. Системы искусственного интеллекта / А.Н. Гаврилова, А.А. Попов. - М.: КноРус, 2011. - 185 c

5.     Сидоркина, И.Г. Системы искусственного интеллекта: Учебное пособие / И.Г. Сидоркина. - М.: КноРус, 2011. - 148 c.