10-11-2025
Погромская Наталья Ивановна
учитель информатики
Введение в искусственный интеллект
Тема искусственного интеллекта (ИИ) в наше время является одной из самых важных и актуальных в мире, и есть несколько причин, почему это так.
Во-первых, ИИ уже сейчас используется во многих сферах жизни, таких как медицина, банковское дело, производство, транспорт и т.д. Благодаря ИИ мы можем получать более точные диагнозы, быстрее и эффективнее проводить финансовые операции, автоматизировать производственные процессы и улучшать безопасность транспорта. Однако с ростом использования ИИ возникают новые вопросы, связанные с этическими, правовыми и социальными последствиями, которые нужно учитывать и регулировать. Этой теме будет посвящен последний урок курса, поэтому пока не будем заострять на этом внимание.
Во-вторых, ИИ представляет огромный потенциал для инноваций и улучшений в различных областях. Например, в медицине ИИ можно использовать для более точного прогнозирования заболеваний, оценки рисков и эффективности лечения. В области транспорта ИИ может использоваться для создания более умных систем управления трафиком и улучшения безопасности дорожного движения. Но чтобы использовать ИИ на практике, нужно понимать, как он работает и как его можно применять.
Наконец, ИИ является частью более широкой цифровой революции, которая уже изменяет наш мир и нашу экономику. Как показывает опыт, технологические изменения могут привести к значительным социальным и экономическим переменам, и понимание того, как ИИ может повлиять на нашу жизнь и экономику, является важным для того, чтобы адаптироваться к этим изменениям и использовать их в своих интересах.
Еще одна причина, почему важно разбираться в теме ИИ, это потенциальные риски и угрозы, связанные с данной технологией. Например, существует опасность, что ИИ может быть использован для создания автономных оружейных систем, которые могут стать неуправляемыми и угрожать безопасности мирового сообщества. Также возможны угрозы для личной безопасности и конфиденциальности, связанные с использованием ИИ в массовой слежке или том же навязывании ненужных услуг или товаров.
В целом, тема искусственного интеллекта является важной в современном мире, потому что она уже влияет на нашу жизнь и будет продолжать это делать в будущем. Понимание того, как работает ИИ и как его можно применять, поможет нам использовать его потенциал наилучшим образом и справиться с вызовами, которые возникают с развитием этой технологии. Кроме того, разбираться в ИИ нужно не только специалистам, но и обычным людям, т.к. ИИ влияет на нашу повседневную жизнь и может привести к изменениям в нашем окружении и обществе вообще.
Так что же такое этот самый искусственный интеллект и какими терминами нужно научиться оперировать в первую очередь? Об этом и поговорим далее.
Определение понятий
Есть огромное количество понятий и терминов, связанных с темой искусственного интеллекта, но рассматривать абсолютно все рамках одного небольшого урока и даже курса было бы достаточно проблематично. Поэтому мы изучим лишь несколько понятий, которые помогут освоить азы темы ИИ и начать в ней разбираться.
Далее мы приводим список основных понятий из области искусственного интеллекта и их определения:
Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) – область науки, которая занимается разработкой компьютерных систем и программ, способных имитировать интеллектуальные функции человека, такие как распознавание образов, обработка естественного языка и принятие решений.
Машинное обучение (Machine Learning, ML) – метод построения алгоритмов и систем, которые могут изучать и анализировать данные, обнаруживать закономерности и использовать их для решения задач.
Глубокое обучение (Deep Learning, DL) – подмножество методов машинного обучения, основанных на использовании искусственных нейронных сетей для обработки и анализа данных.
Искусственные нейронные сети (Artificial Neural Networks, ANN) – компьютерные системы, моделирующие работу нейронных сетей мозга, которые используются для обработки информации и решения задач.
Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) – область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой систем и алгоритмов для обработки и анализа естественного языка, используемого в человеческой коммуникации.
Робототехника (Robotics) – область техники и искусственного интеллекта, которая занимается разработкой и созданием роботов и автономных систем, способных выполнять различные задачи.
Интернет вещей (Internet of Things, IoT) – концепция взаимодействия между различными устройствами и сетями, которые используют сенсоры и другие технологии для сбора и обработки данных.
Компьютерное зрение (Computer Vision) – область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой систем и алгоритмов для анализа и интерпретации изображений и видео.
Автономные системы (Autonomous Systems) – системы и устройства, способные принимать решения и выполнять действия без участия человека.
Большие данные (Big Data) – огромные объемы данных, которые требуют специальных методов и технологий для их обработки, анализа и использования.
Распознавание образов (Image Recognition) – процесс определения и идентификации объектов и паттернов на изображениях.
Алгоритмы оптимизации (Optimization Algorithms) – методы и алгоритмы, используемые для поиска наилучших решений в различных задачах оптимизации.
Решающие деревья (Decision Trees) – модели машинного обучения, использующие древовидную структуру для принятия решений.
Байесовские сети (Bayesian Networks) – модели, основанные на вероятностных методах и используемые для анализа и предсказания сложных систем.
Эволюционные алгоритмы (Evolutionary Algorithms) – методы машинного обучения, основанные на принципах эволюции в природе и используемые для поиска наилучших решений.
Кластеризация (Clustering) – метод машинного обучения, который позволяет разбивать данные на группы, основанные на их сходстве.
Ассоциативные правила (Association Rules) – методы машинного обучения, используемые для анализа больших данных и поиска закономерностей и связей между различными параметрами.
Нейронные сети прямого распространения (Feedforward Neural Networks) – тип искусственных нейронных сетей, используемых для решения различных задач, включая распознавание образов, прогнозирование и классификаци