Artificial Intelligence Introduction

1980-yillar: AI qishi

• AI qishiga olib keladigan mablag'lar quriydi
• Juda ko'p umidlar bajarilmadi
• Ekspert tizimlarini ishlab chiqish juda uzoq davom etdi, sarmoya kiritish uchun juda ko'p mablag' kerak bo'ldi, natijalar o'zini oqlamadi
• Neyron tarmoqlar qutqarish uchun!
• Mutaxassis tizimlar dasturlashni oldi va ishlab chiqish uchun o'nlab yillar davomida kuch sarflandi, ammo agar biz kompyuterni muammoni qanday hal qilishni o'rgana olsak ...
• Ko'p qatlamli orqaga tarqaladigan tarmoqlar perseptronlar muammolarini hal qildi
• Neyron tarmoq tadqiqotlari katta miqdorda moliyalashtirildi, chunki u ramziy AI qila olmaydigan muammolarni hal qilishga va'da berdi
• 1990 yilga kelib, neyron tarmoqlarni o'rganish uchun mablag'lar ham asta-sekin yo'qoldi
• Neyron tarmoqlarning o'z muammolari bor edi va asosan AI muammolarining aksariyatini hal qila olmadi
• Vahima! Qanday qilib AI mablag'siz davom etishi mumkin?

1990-yillar: ALife

• Siz qila oladigan eng aqlsiz narsa bu tirik qolishdir
• Biz qaytadan boshlaymiz - aql yaratmaylik, shunchaki "hayot" yaratamiz va asta-sekin aql sari intilamiz.
• Hayot - bu AIning pastki chegarasi
• Hayot o'z ichiga oladi
• evolyutsion o'rganish usullari (genetik algoritmlar)
• qo'shimcha ta'lim shakllari uchun sun'iy neyron tarmoqlari
• idrok va vosita nazorati
• moslashuvchan tizimlar
• atrof-muhitni modellashtirish
• Keling, sun'iy intellektni yangi narsa sifatida yashiraylik, balki shu yo'l bilan bir oz moliyalashtiramiz!
• Muammolar: genetik algoritmlar ba'zi optimallashtirish muammolari va ba'zi qidirishga asoslangan muammolarni hal qilishda foydalidir, ammo ekspert muammolari uchun unchalik foydali emas.
• Pertseptiv muammolar hal qilinayotgan eng qiyin, juda sekin rivojlanayotgan muammolardan biridir

Bugun: Yangi (eski) AI

• Atrofga qarang, AI tadqiqotini kim olib bormoqda?
• O'zlarining e'tirofiga ko'ra, AI tadqiqotchilari "AI" bilan shug'ullanmaydilar, ular qilishmoqda
• Intellektual agentlar, ko'p agentli tizimlar/hamkorlik
• Ontologiyalar
• Mashinani o'rganish va ma'lumotlarni qazib olish
• Adaptiv va pertseptiv tizimlar
• Robototexnika, yo'lni rejalashtirish
• Qidiruv tizimlari, filtrlash, tavsiya qilish tizimlari
• Hozirgi tadqiqot sohalari:
• NLU/Axborot olish, nutqni aniqlash
• Rejalashtirish/dizayn, diagnostika/tarjima
• Sensor talqini, idrok etish, vizual tushunish
• Robototexnika
• Yondashuvlar
• Bilimga asoslangan
• Ontologiyalar
• Ehtimoliy (HMM, Bayesian Nets)
• Neyron tarmoqlar, noaniq mantiq, genetik algoritmlar