Перегляд вихідного коду сторінки Портфоліо для проекту "Штучний інтелект" Сергієнко Марія Сергіївни, 03.03.2020

==Штучний інтелект==
Підходи до розуміння проблеми
Єдиної відповіді на питання, чим опікується штучний інтелект (ШІ), не існує. Майже кожен автор, який пише книгу про штучний інтелект, відштовхується від якогось визначення, та розглядає в його світлі досягнення цієї науки. Зазвичай ці визначення зводяться до таких:
[[Файл:Штучний-інтелект-АІ-990x556.jpg|міні]]
штучний інтелект вивчає методи розв'язання завдань, які потребують людського розуміння. Отже, мова іде про те, щоби навчити ШІ розв'язувати тести інтелекту. Це передбачає розвиток способів розв'язання задач за аналогією, методів дедукції та індукції, накопичення базових знань і вміння їх використовувати.
штучний інтелект вивчає методи розв'язання задач, для яких не існує способів розв'язання або вони не коректні (через обмеження в часі, пам'яті тощо). Завдяки такому визначенню інтелектуальні алгоритми часто використовуються для розв'язання NP-повних задач, наприклад, задачі комівояжера.
штучний інтелект займається моделюванням людської вищої нервової діяльності.
штучний інтелект — це системи, які можуть оперувати зі знаннями, а найголовніше — навчатися. В першу чергу мова ведеться про те, щоби визнати клас експертних систем (назва походить від того, що вони спроможні замінити «на посту» людей-експертів) інтелектуальними системами.
останній підхід, що почав розвиватися з 1990-х років, називається агентно-орієнтованим підходом. Цей підхід зосереджує увагу на тих методах і алгоритмах, які допоможуть інтелектуальному агенту виживати в довкіллі під час виконання свого завдання. Тому тут значно краще вивчаються алгоритми пошуку і прийняття рішення.
Експерти НАТО у своїй діяльності оперують спорідненими тлумаченнями штучного інтелекту[1]:

«спроможність, що надається алгоритмами оптимального або неоптимального вибору з широкого простору можливостей, для досягнення цілей шляхом застосування стратегій, які можуть спиратися на навчання або адаптацію до навколишнього середовища»[1] ;
«системи, які створені людиною і діють у фізичному або цифровому світі, враховують складну мету і обирають найкращі дії (відповідно до заздалегідь визначених параметрів), які необхідно виконати для досягнення поставленої мети на основі сприйняття свого середовища, інтерпретації зібраних структурованих або неструктурованих даних та обґрунтування знань, отриманих з цих даних»[1].
Непопулярні підходи
Найзагальніший підхід полягає в тому, що штучний інтелект матиме змогу поводити себе як людський за звичних умов. Ця ідея є узагальненим підходом тесту Тюрінга, який стверджує, що машина стане розумною тоді, коли буде спроможна підтримувати діалог з людиною, а та не зможе зрозуміти, що розмовляє з машиною (діалог ведеться переписуванням).

Письменники-фантасти часто пропонують ще один підхід: штучний інтелект виникає тоді, коли машина буде відчувати і творити. Наприклад, хазяїн Ендрю Мартіна з «Двохсотлітньої людини» Айзека Азімова починає ставитись до нього як до людини тоді, коли той створив іграшку за власним проєктом. А Дейта з «Зоряного шляху», що спроможний до спілкування та навчання, мріє володіти емоціями та інтуїцією.

Підходи до вивчення
''Існують різні методи створення систем штучного інтелекту. У наш час можна виділити 4 досить різних методи:''

Логічний підхід. Основою для вивчення логічного підходу слугує алгебра логіки. Кожен програміст знайомий з нею з того часу, коли він вивчав оператор IF. Свого подальшого розвитку алгебра логіки отримала у вигляді числення предикатів — в якому вона розширена за рахунок введення предметних символів, відношень між ними. Крім цього, кожна така машина має блок генерації цілі, і система виводу намагається довести дану ціль як теорему. Якщо ціль досягнута, то послідовність використаних правил дозволить отримати ланцюжок дій, необхідних для реалізації поставленої цілі (таку систему ще називають експертною системою). Потужність такої системи визначається можливостями генератора цілей і машинного доведення теорем. Для досягнення кращої виразності логічний підхід використовує новий напрям, його назва — нечітка логіка. Головною відмінністю цього напряму є те, що істинність вислову може приймати окрім значень «так»/«ні» (1/0) ще й проміжні значення — «не знаю» (0,5), «пацієнт швидше живий, ніж мертвий» (0,75), «пацієнт швидше мертвий, ніж живий» (0,25). Такий підхід подібніший до мислення людини, оскільки вона рідко відповідає «так» або «ні».
Під структурним підходом ми розуміємо спроби побудови ШІ шляхом моделювання структури людського мозку. Однією з перших таких спроб був перцептрон Френка Розенблатта. Головною моделюючою структурною одиницею в перцептронах (як і в більшості інших варіантах моделювання мозку) є нейрон. Пізніше виникли й інші моделі, відоміші під назвою нейронні мережі (НМ) і їхні реалізації — нейрокомп'ютери. Ці моделі відрізняються за будовою окремих нейронів, за топологією зв'язків між ними і алгоритмами навчання. Серед найвідоміших на початку 2000-х років варіантів НМ можна назвати НМ зі зворотнім поширенням помилки, сітки Кохонена, сітки Гопфілда, стохастичні нейрони сітки. У ширшому розумінні цей підхід відомий як конекціонізм. Відмінності між логічним та структурним підходом не стільки принципові, як це здається на перший погляд. Алгоритми спрощення і вербалізації нейронних мереж перетворюють моделі структурного підходу на явні логічні моделі.[2] З іншого боку, ще 1943 року Воррен Маккалох і Волтер Піттс[en] показали, що нейронна сітка може реалізувати будь-яку функцію алгебри логіки[3].
Еволюційний підхід. Під час побудови системи ШІ за даним методом основну увагу зосереджують на побудові початкової моделі і правилах, за якими вона може змінюватися (еволюціонувати). Причому модель може бути створено за найрізноманітнішими методами, це може бути і НМ, і набір логічних правил, і будь-яка інша модель. Після цього ми вмикаємо комп'ютер і він на основі перевірки моделей відбирає найкращі з них, і за цими моделями за найрізноманітнішими правилами генеруються нові моделі. Серед еволюційних алгоритмів класичним вважається генетичний алгоритм.
Імітаційний підхід. Цей підхід є класичним для кібернетики з одним із її базових понять чорний ящик. Об'єкт, поведінка якого імітується, якраз і являє собою «чорний ящик». Для нас не важливо, які моделі у нього всередині і як він діє, головне, щоби наша модель в аналогічних ситуаціях поводила себе без змін. Таким чином тут моделюється інша властивість людини — здатність копіювати те, що роблять інші, без поділу на елементарні операції і формального опису дій. Часто ця властивість економить багато часу об'єктові, особливо на початку його життя.
У рамках гібридних інтелектуальних систем намагаються об'єднати ці напрямки. Експертні правила висновків, можуть генеруватися нейронними мережами, а побіжні правила отримують за допомогою статистичного вивчення. Багатообіцяльний новий підхід, який ще називають підсиленням інтелекту, розглядає досягнення ШІ у процесі еволюційної розробки, як поточний ефект підсилення людського інтелекту технологіями.

==Мультимедійна презентація==
Презентація
[https://drive.google.com/file/d/1lzwssGjVjHtPxfjyf5A1hlXLhSus6T5Q/view?ths=true/ Презентація]

==Календар подій проєкту:==
[https://docs.google.com/forms/d/1QjX1_Zi4Ed-3SVVLmxpc0JR15fDWcUXzlx9u73Ic4FM/viewform?edit_requested=true/ опитування]


==План роботи у проєкті "Штучний інтелект"==
# Підготування матеріалів
# Створення опитування
# Створення презентації
# Підведення підсумків

==Висновки опитування:==
* Інтернет - схоже явище ШІ
* Кількіть опитаних поки невідома
* Маємо надію на охоплення більшої аудиторії

==Портфорліо проєкту==
Портфоліо
[[https://drive.google.com/drive/u/0/folders/1n6TL7JLxLPoUchR_WaiB2aSZ4hOHUPIY/ портфоліо]]

==Висновки проєкту==
Отже, синергія людини й машини дозволить нам не лише забути про небезпечні професії, але й розв’язати кліматичну проблему, дослідити нові планети та навіть спробувати прорахувати майбутнє. Ніхто не може достеменно сказати, чи не живемо ми у період чергової бульбашки ШІ, і чи не повториться вкотре «AI winter». Але той факт, що ми вже не уявляємо своє життя без персоналізованої стрічки новин, онлайн-банкінгу та смартфона говорить краще за будь-які слова.

==Спілкування між учасниками проекту==
Спільнота на базі соціальних мереж
Instagram 
Telegram
Viber
Wiki-сторінка
Сайт

==Інформаційні ресурси==
Друковані джерела
ЯКІ НАЙКРАЩІ КНИЖКИ ПРО ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ (ШІ)? 29.01.2020 admin Які книги треба прочитати, щоб зрозуміти, що таке штучний інтелект? Штучний інтелект швидко змінює поняття того, як ми живемо і ведемо бізнес. Люди часто просять поради щодо рекомендації для читання – вони хочуть знати, які книги допоможуть їм зрозуміти революцію ШІ, її вплив на наш світ і на те як нам зараз планувати майбутнє. 5 найкращих книг про штучний інтелект на сьогодні Це найкращі книги про ШІ, які сьогодні доступні. Всі вони акцентують увагу на наслідках ШІ для бізнесу та суспільства. Тож якщо ви зацікавлені в потенційному впливі ШІ або як штучний інтелект збирається трансформувати кожен аспект нашого світу, ми рекомендуємо вам ці п’ять книг. Четвертий вік: Розумні роботи, свідомі комп’ютери та майбутнє людства  The Fourth Age: Smart Robots, Conscious Computers, and the Future of Humanity Автор Байрон Різ, опублікована у травні 2018 року Ця захоплююча книга стверджує, що ШІ матиме величезні наслідки для людського роду, настільки, що він перегляне, що означає бути людиною. В якості основи Різ виклав попередні три епохи, коли технологія змінила людство і створила ШІ та робототехніку як четвертий вік трансформації. Іншими словами, це захоплюючий (і на диво оптимістичний) виклад того, як ми потрапили туди, де ми сьогодні, і як ми повинні наблизитись до нової ери, яка нас чекає. Найкраще для: Розуміння того, що ШІ буде означати для нас, як виду, не занурюючись у дистопійську фантазію приреченості і похмурості. Життя 3.0: бути людиною в епоху штучного інтелекту  Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence Автор: Макс Тегмарк, опублікована в липні 2018 року Одна з найулюбленіших книг Барака Обами 2018 року та названа “Книгою року” від The Times, так і ” The Daily Telegraph” , ця високо оцінена книга більше, ніж спроба хайпу.    У книзі Тегмарк, який є фізиком і космологом, налаштований відокремити міфи про штучний інтелект від реальності доступним і живим способом. Йому вдається висвітлити деякі досить складні теми та питання (Як ми можемо створити більш процвітаючий світ за допомогою автоматизації? Як ми можемо захистити системи ШІ від злому та недоброзичливого використання?), не будучи занадто зверхнім і не навязуючи читачу, що думати. Найкраще для: сприяє роздумам про ШІ, незалежно чи хочете ви справити враження на оточуючих своїми знаннями або розпочати серйозні обговорення стратегії розвитку ШІ.
[https://futurenow.com.ua/yaki-najkrashhi-knyzhky-pro-shtuchnyj-intelekt-shi/ | FutureNow]


==Відеоматеріали==
[https://www.youtube.com/watch?v=auq8h4Bas50/ Ілон Маск про ШІ]
[https://www.youtube.com/watch?v=F36yoQm9jQo/ ШІ]

==Електронні ресурси==