Бастауыш білім беруде жасанды интеллектті қолдану
DOI:
https://doi.org/10.63034/esr-293Ключевые слова:
Жасанды интеллект, Адам миының имитациясы, Деректерді талдау, Тюринг тестіАннотация
Жасанды интеллект – бұл компьютерлер мен машиналардың адам миының жұмысын еліктеуге мүмкіндік беретін технология. Ол деректерді талдау, үлгілерді тану, шешім қабылдау, және тілдік өңдеу сияқты қабілеттерді қамтиды. ЖИ адамның миын еліктей отырып, көптеген салаларда тиімділік пен өнімділікті арттырады.
"Жасанды интеллект" сөзін алғаш рет 1956 жылы Дартмут университетінде өткен конференциясының преамбуласында Джон Маккарти қолданған. Маккартиге сәйкес "жасанды интеллектіні" зерттеушілер нақты проблеманы шешу үшін адамдарда байқалмайтын интеллектіні зерттеуіне болады. Өзінің анықтамасын түсіндіру барысында: "Әзірше біз бүтіндей қандай есептеуіш процедураларды интеллектуалды деп айта алатынмызды білмейміз. Сол себепті интеллект сөзін әлемде мақсатқа жету үшін қолдандылатын әдістердің есептеуіш бөлігін ғана түсініп жүрміз".Шындығында, жасанды интеллект Джон Маккартиге дейін де қолданылған. Тек оған дәл осы атау берілмеген болатын. Мысалы, екінші дүниежүзілік соғыс кезінде Алан Тюринг есімді ағылшын математигі немістің құпия ақпаратын бұзып, оны шифрдан шығаратын машина құрастырады.Алан Тьюринг соғыс кезінде Германияның әскери-теңіз флотының хабарламаларына криптоанализ жасайтын ағылшын үкіметінің Hut 8 атауына ие тобына жетекшілік еткен. Ол немістердің Энигма аппаратының кодын бұзып, мыңдаған адамның өмірін сақтап қалады. Соғыстан кейін ағылшын ғалымы алгоритмдік анализ жасаумен айналысып, 1950 жылы компьютер интеллектінің деңгейін анықтайтын тест әдісін жасап шығарады. Тюринг тесті бүгінгі күнге дейін қолданылады. Жасанды интеллект жеке ғылыми бағыт ретінде XX ғасырдың екінші жартысында пайда болды (бұл көбінесе, кибернетиканың дамуына тәуелді болатын). Басқару талдау, салыстыру, ақпаратты өңдеу, болжамды жасау, жорамалдың дұрыстығын дәлелдеу (яғни интеллектуалды қызметіне жататын операциялар) негізінде шешімді қабылдаумен байланысты болады.
Библиографические ссылки
Стюарт Рассел, Питер Норвиг. Искусственный интеллект. Современный подход. // Учебник, второе издание, Санкт-Петербург, 2016. – 258 с.
www.swi-prolog.org. Официальный сайт разработчиков транслятора SWIProlog.
О.Е.Масленникова, И.В.Попова. Основы искусственного интеллекта: учеб. пособие / О.Е.Масленникова, И.В.Попова. – Магнитогорск: МаГУ, 008. – 282 с.
Turing Alan «Computing Machinery and Intelligence». //Mind LIX (236): 433-460, doi: 10.1093/mind/LIX.236.433, ISSN 0026-4423, retrieved 2008-08-4.
Нейронная сеть Хопфилда. //Материал из Википедии – свободной энциклопедии. http://en.wikipedia.org/wiki_algorithm.
О.Е.Масленникова, И.В.Гаврилова. Основы искусственного интел-лекта // Учеб. пособие, издательство «Флинта».2013. – 265 с.
Люгер Дж.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем = Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving / Под ред. Н.Н.Куссуль. – 4-е изд. – М.: Вильямс, 2005. – 864 с.
Стюарт Рассел, Питер Норвиг. Искусственный интеллект: Современный подход. 2-е изд.: пер. англ. // – М.: Изд.дом «Вильямс», 2006. – 1408 с.
Алан Кулмероэ и Филипп Русселом. ЭОР SWI-Prolog.pdf. https: //do.kpfu.ru › pluginfile.php › course › overviewfiles.
И.А.Бессмертный. Искусственный интеллект. // – СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. – 132 с.
Клоксин У., Меллиш К. Программирование на языке Пролог //[PDF] https://www.twirpx.com
Батыршин И.З. Основные операции нечеткой логики и их обобщения. // Казань: Отечество, 2001. – с.100.
Белоусов Р.Л., Дрожжин Н.А., Костенчук М.И. Построение нечетких лингвистических переменных с использованием методов кластерного анализа данных. // Журнал «Прикладная информатика», №1(55), 2015. – с. 67-74.
Jang, J.-S. R., «ANFIS: Adaptive-Network-based Fuzzy Inference Systems, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 23, No. 3, pp. 665-685, May 1993.246
Парадокс Монти Холла – Википедия. https://ru.wikipedia.org › wiki.
Зайцев Д.А.; Сарбей В.Г.; Слепцов А.И. Синтез функций непре-рывной логики заданных таблично (рус.) // Кибернетика и системный анализ : журнал, 1998. № 2. – С. 47-56.
Роберт Каллан. Основные концепции нейронных сетей. Журнал «Информатика вычислительная техника», №55, 2003. с. 45-52.
Д.Рутковская, М.Пилиньский, Л.Рутковский. Нейронные сети, генетические алгоритмы нечеткие системы. Издательство: Горячая Линия – Телеком, 2006. – 243 с.
Баймухамедов М.Ф., Тажиева Ш.Ж. Применение нейронной сети для моделирования сложных технологических процессов. // Журнал «Актуальные научные исследования в современном мире» ISCIENCE.IN.UA, Выпуск 6(50), Переяслав-Хмельницкий. – с. 67-74.
В.В.Круглов, M.И.Дли, Р.Ю.Голунов. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. – М.: Физматлит, 2000. – 224 с.
А.Б.Барский. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. Издательство: Финансы и статистика, 2004. – 221 с.
McDermott, Drew. “Artificial Intelligence Meets Natural Stupidity”, SIGART Newsletter, No.57 (April, 1976), pp. 4-9.
Баймухамедов М.Ф., Герауф И.И. Экспертные системы.//Учебник, Издво «Костанайскийпечатный двор», Костанай, 2007 г. – 262 с.
http://en.wikipedia.org/wiki/Rete_algorithm
https://newtonew.com › book › artificial-intelligence-books.
Боранбаев С.Н. Теория информационных систем. //Астана: Елорда, 2006. – 212 с.
Боранбаев С.Н. Математические модели распределения ресурсов. // Астана: Елорда, 2006. – 216 с.
Боранбаев С.Н., Бигаринов Р.А. Информационные системы поддержки принятия решений. // – Астана: ЕНУ имени Л.Н. Гумилева
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2025 Izbasarova Elmira Talgatkyzy
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
