Искусственный интеллект — различия между версиями

Материал из didactis
Перейти к: навигация, поиск
(В языковом обучении)
 
(не показано 47 промежуточных версий этого же участника)
Строка 1: Строка 1:
  
== Предметная область ИИ ==
+
== Нейронный сети ==
  
История развития искусственного интеллекта является ярким примером разброда и шатания в рядах разработчиков этих систем. Это направление существует уже более 60 лет.
+
[[Ссылки на источники]]
  
До последнего времени как у нас в стране так, впрочем и за рубежом, не существовало стандартов по по предметной области "Искусственный интеллект".
 
  
  
=== Указ  ===
+
== Искусственный интеллект в образовании ==
  
Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года
+
[[Сырой материал]]
  
УТВЕРЖДЕНА Указом Президента
 
Российской Федерации
 
от 10 октября 2019 года N 490
 
  
основные понятия:
 
 
а) искусственный интеллект - комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений;
 
 
б) технологии искусственного интеллекта - технологии, основанные на использовании искусственного интеллекта, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание и синтез речи, интеллектуальную поддержку принятия решений и перспективные методы искусственного интеллекта;
 
 
г) смежные области использования искусственного интеллекта - технологии и технологические решения, в которых искусственный интеллект используется в качестве обязательного элемента, включая робототехнику и управление беспилотным транспортом;
 
 
 
л) открытая библиотека искусственного интеллекта - набор алгоритмов, предназначенных для разработки технологических решений на основе искусственного интеллекта, описанных с использованием языков программирования и размещенных в сети "Интернет";
 
 
В настоящее время в мире происходит ускоренное внедрение технологических решений, разработанных на основе искусственного интеллекта, в различные отрасли экономики и сферы общественных отношений. Указанные тенденции обусловлены следующими факторами:
 
 
в) высокая доступность инструментов (в том числе программ для ЭВМ с открытым кодом) для разработки на основе искусственного интеллекта технологических решений;
 
 
'''Основными направлениями разработки и развития программного обеспечения''',
 
 
б) обеспечение условий для создания открытых библиотек искусственного интеллекта, в том числе стимулирование (включая материальное) специалистов к участию в российских и международных проектах по их созданию;
 
 
в) признание успешного участия специалистов в создании открытых библиотек искусственного интеллекта в качестве научного достижения;
 
 
'''Основными направлениями повышения уровня обеспечения''' российского рынка технологий искусственного интеллекта '''квалифицированными кадрами и уровня информированности населения''' о возможных сферах использования таких технологий являются:
 
 
=== Технический  комитет ===
 
 
 
Технический комитет по стандартизации 164 «Искусственный интеллект» создан с целью повышения эффективности работ по стандартизации в области искусственного интеллекта (ИИ) на национальном, межгосударственном и международных уровнях. Основной задачей технического комитета является создание нормативно-технической базы и продвижение российских стандартов на международный уровень. ТК 164 утвержден приказом Росстандарта от 25 июля 2019 года № 1732 [https://www.rvc.ru/eco/expertise/tc164/ ссылка]
 
 
Аналогичный международный комитет SC 42 «Artificial Intelligenсе» был создан годом ранее
 
 
[https://digital.msu.ru/wp-content/uploads/19-08-06-%D0%A2%D0%9A-%D0%98%D0%98.pdf презентация ссылки]
 
 
Рабочие группы (РГ):
 
 
==== РГ 01 «Основополагающие стандарты» ====
 
 
*'''унификация и стандартизация терминологии'''
 
*обеспечение интероперабельности систем ИИ
 
*обеспечение методологической преемственности в области методов и алгоритмов ИИ
 
*повышение эффективности коллективных работ по созданию систем ИИ
 
 
==== РГ 02 «Большие данные» ====
 
 
==== РГ 03 «Качество систем искусственного интеллекта» ====
 
 
==== РГ 04 «Прикладные технологии искусственного интеллекта» ====
 
 
 
==== РГ 05 «Искусственный интеллект в образовании» ====
 
 
[https://www.rvc.ru/upload/doc/rg05.pdf ссылка на презентацию]
 
 
 
*стандартизация требований к учебным материалам с целью формирования персональных образовательных траекторий при помощи технологий ИИ
 
*стандартизация информации об образовательной активности обучающегося (цифровой след) и формирование стандартов по ее использованию, распространению и интерпретации с целью внедрения адаптивности и нелинейности образовательного процесса при помощи ИИ
 
*стандартизация требований к образовательным платформам и средствам проведения обучения с целью интеграции в них технологий ИИ
 
 
РГ04 и РГ05 соответствуют WG 04 “Use cases and applications”
 
 
 
 
===  Классификация ===
 
 
[https://www.rvc.ru/upload/doc/rg01.pdf ссылка]
 
 
В настоящее время нет стандартизированной классификации систем ИИ. По ссылке можно посмотреть первую редакцию классификации систем ИИ. Среди множества оснований можно выделить Вид деятельности - Образование и наука. по основанию специализированные системы - экспертные системы, Системы естественного языка, Беспилотные аппараты. По основанию "знания" - по модели знаний процедурные или декларативные а также базы знаний; по управлению знаниями.
 
 
 
[http://docs2.kodeks.ru/document/566348046 ещё ссылка]
 
 
 
== Проекты стандартов рабочей группы 05  ==
 
 
=== ИСКУССТВЕННЫЙ  ИНТЕЛЛЕКТ  Понятия  и  терминология === 
 
Настоящий  проект  стандарта  не  подлежит  применению  до  его  утверждения
 
 
Термины,  относящиеся  к  искусственному  интеллекту; Термины,  относящиеся  к  машинному  обучению;Термины,  относящиеся  к нейронным сетям; Термины,      относящиеся      к      свойству      вызывать      доверие      (надежности; Термины,  относящиеся  к обработке естественного  языка
 
 
Нас интересуют в первую очередь общие понятия  искусственный  интеллект  (ИИ)  (artificial  intelligence,  Al):  Способность  приобретать,  обрабатывать,  создавать  и  применять  знания  (2.1.5), определенные  в форме модели  (2.1.6), для  выполнения  одной  или  нескольких  поставленных  задач  (2.1.7).  Примечание  - Данный  термин  приведен  в  контексте  системы.  2.1.3    искусственный    интеллект    (artificial    intelligence,    Al):    Дисциплина  о создании  и  изучении  ИИ  (2.1.2).  Примечание  -  Данный  термин  приведен  в  контексте  инженерной  дисциплины.
 
 
система    искусственного    интеллекта    (Al    system):    Спроектированная  система  обработки  информации,  обладающая  ИИ.  2.1.5    знания      (knowledge):      Информация      об      объектах,      событиях,    понятиях    и    правилах,    их    отношениях    и    свойствах,    систематизированная  для  целевого  регулярного  использования.  Примечания 1 Данный термин  приведен  в  контексте системы  ИИ.  2  Информация  может  быть  представлена  в  числовой  или  символьной  форме. 3  Информация  -  это данные,  определены  в  контексте  и  поэтому  являются  интерпритируемыми.  Данные  создаются  путем  моделирования  или  измерений  объектов  реального  мира. 
 
 
экспертная    система    (expert    system):    Система    ИИ    (2.1.4),  которая  инкапсулирует  актуальные  знания  человека-эксперта  и  позволяет  неспециалистам  использовать  эти  знания  для  решения  задач.
 
 
прикладной    (специальный)    ИИ    (narrow    Al):    ИИ,    который  решает определенные задачи  (2.1.7) для  решения  конкретной  проблемы.
 
 
робот        (robot):        Автоматизированная        система        с        исполнительными  механизмами,  которая  выполняет  поставленные  задачи    (2.1.7)    в    материальном    мире    посредством    измерения    окружающей  среды  и  программной  системы  управления.  Примечания 1  Робот    включает    систему    управления    и    интерфейс    системы    управления. 2  Робот  классифицируется  на  промышленного  или  сервисного  робота  в  соответствии  с  его  предназначением.
 
 
человеко-машинное    объединение    (human-machine    teaming):  Эффективная  и  действенная  интеграция  человеческого  взаимодействия  и  интеллектуальных  способностей  машины.  Примечание-В  отличие от  автоматизации,  где  машина  заменяет  человеческий труд,  в  некоторых  случаях  машина  может дополнить  человека.  Это  может  произойти  как  побочный  эффект  разработки  ИИ,  или  система  может  быть  разработана  специально  с  целью  создания  команды  человек-машина.  Системы,  дополняющие  человеческие  когнитивные  возможности,  иногда  определяют  как  дополняющие  интеллект. 
 
 
обработка    естественного    языка    (natural    language    processing,  NLP):  Обработка  информации,  основанная  на  понимании  и  формировании  естественного  языка  (2.5.6)  Примечания 1  Данный термин  приведен  в  контексте системы 2  Обработка  естественного  языка  -  это  область  ИИ.  3  Естественный    язык  -    это    любой    человеческий    язык, 
 
 
например,    английский,  испанский,  арабский  или  японский,  который  необходимо  отличать  от  формальных  языков,  таких  как Java,  Fortran,  С++,  Логика  первого  порядка.  4  Примерами  выражения  естественного  языка  являются  текст,  речь,
 
 
 
 
распознавание  речи  (speech  recognition):  Преобразование  функциональной      единицей      речевого    сигнала      в      некоторое      представление  содержания  речи.  [3] 2.5.16 синтез  речи  (speech  synthesis):  Генерация  искусственной  речи.
 
 
====  ТЕХНОЛОГИИ  ИСКУССТВЕННОГО  ИНТЕЛЛЕКТА  В  ОБРАЗОВАНИИ ====
 
 
ТЕХНОЛОГИИ  ИСКУССТВЕННОГО  ИНТЕЛЛЕКТА  В  ОБРАЗОВАНИИ Общие  положения  и  терминология
 
 
 
искусственный  интеллект,  ИИ:  Способность  технической  системы  имитировать  когнитивные  функции  человека  (включая  самообучение  и  поиск  решений  без  заранее  заданного  алгоритма)  и  получать  при  выполнении  конкретных  практически  значимых  задач  обработки  данных  результаты,  сопоставимые,  как  минимум,  с  результатами  интеллектуальной деятельности  человека.
 
 
'''3  Общие  положения''' 
 
 
'''3.1  Использование  технологий  компьютерного  зрения  в  образовании'''
 
 
Технологии      компьютерного      зрения      в      образовании      используются:
 
 
- для    контроля    ученика    во    время    проведения    онлайн-прокторинга.  Использование  алгоритмов  искусственного  интеллекта  применяется  для  непрерывного  контроля  за  процессом  выполнения  экзамена    и    распознавания    основных    паттернов    списывания,    например,  посторонняя  помощь,  использование,  не  входящих  в  регламент    проведения      учебных    материалов,      использование      программно-аппаратных  средств  для  поиска  информации; 
 
 
-  перевода  в  машиночитаемый  вид  сканированных  версий  рукописных  работ; 
 
 
- обеспечения  безопасности  образовательных учреждений  при  идентификации  в  режиме  реального  времени  на  видеоряде  лиц  учеников  и  сотрудников  образовательных  организаций  на  входах  образовательного  учреждения  с  целью  предотвращения  допуска  посторонних лиц  в  образовательной  учреждение; 
 
 
- предотвращения  конфликтных  ситуаций  между  учащимися  при  идентификации  в  режиме  реального  времени  видеоряда  и  выявлении  основных  паттернов  конфликтных ситуаций  между  ними; 
 
 
- распознавания  в  режиме  реального  времени  видеоряда  и  оценки  психоэмоционального  состояния  обучающихся  в  классе,  идентификации    паттернов    нестабильного    психоэмоционального    состояния,  в том  числе суицидальных настроений;
 
 
- людей  с ОВЗ  (глухонемые)  с  целью  распознавания  в  режиме  реального  времени  подачи  информации  с  помощью  жестов  и  ее  перевод  в  машиночитаемый  вид. 
 
 
'''3.2  Использование технологий автоматического распознавания  речи''' 
 
 
Технологии      автоматического      распознавания      речи      в      образовании  используются: 
 
 
- для  перевода  в  машиночитаемый  и текстовый  вид  голосовых  команд  учителя  и  ученика,    в  том  числе  для  задания  команд  различным  образовательным  помощникам  и  интерфейсам;
 
 
- автоматизации  проверки  устных докладов  учеников; 
 
 
-людей  с  ОВЗ  (слепые)  с  целью  распознавания  в  режиме  реального  времени  подачи  информации  с  помощью  голоса  и  ее  перевод    в    машиночитаемый    вид    и    формат    команд    для    соответствующих  сервисов  и  интерфейсов. 
 
 
'''3.3 Технологии  машинного  обучения  и  анализа  данных  в  образовании'''
 
 
Технологии    машинного    обучения    и    анализа    данных    в    образовании  используются: 
 
 
-для    реализации    адаптивного    обучения    при    помощи    программного  или  программно-аппаратного  комплекса; 
 
 
- автоматизации  процессов  оценивания  выполненных  заданий  при  помощи  алгоритмов; 
 
 
- автоматизации  процесса  подготовки  к  уроку  учителю  при  помощи  рекомендательной  системы  подбора  учебно-методических  материалов;
 
 
- автоматизации  процесса  самостоятельной  работы  учеником  при    помощи    при    помощи    рекомендательной  системы    подбора    учебно-методических  материалов;
 
 
- предоставления обратной связи учителю  в режиме реального времени    о      прогрессе    каждого    ученика    и    формированию    рекомендаций  по  изменению  учебной  программы. 
 
 
'''3.4  Использование  совокупности  описанных  технологий  искусственного  интеллекта''' 
 
 
Совокупность      описываемых      технологий      искусственного      интеллекта  используется  для  автономного  обучения  учеников  без  вмешательства  учителя  посредством  искусственного  интеллекта-репетитора.  Технологии  компьютерного  зрения  позволяют перевести входную  информацию  ученика  в  машиночитаемый  вид.  Технологий  машинного  обучения  и  анализа  данных  позволяют  сформировать  персональный  образовательную  траекторию  ученика  и  провести  оценивание.
 
 
 
 
 
машинный  перевод  (machine  translation):  Автоматический  перевод  текста  или  речи  с одного естественного  языка  на другой  с  помощью  компьютерной  системы. 
 
 
обработка    естественного    языка    (natural      language      processing):  Компьютерный  анализ  текста  на  естественном  языке  для  получения  значимой  информации  из человеческого  языка.
 
 
== Экспертные системы ==
 
 
=== Языки программирования ==
 
 
SWI-prolog присутствует в выпуске (версии дистрибутива) debian "jessie" "stretch" актуальном "buster" и перспективном "bullseye"
 
 
== В языковом обучении ==
 
 
[https://www.goethe.de/ins/ru/ru/spr/mag/21290629.html ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ИНОСТРАННЫХ ЯЗЫКОВ]
 
 
=== В языковом обучении (отечественные) ===
 
 
 
[https://vc.ru/future/104795-ii-i-natural-language-processing-bolshoy-obzor-rynka-chast-3 ссылка]
 
 
Российские компании, ведущие разработки в области NLP, представлены на рынке в нескольких категориях. Прежде всего, это поисковики и компании, которые уже много лет занимаются текстовыми технологиями: «Яндекс», ABBYY, Mail.ru, PROMT и RCO (часть группы Rambler).
 
 
PROMT Mobile SDK — многофункциональный элемент для встраивания в мобильные приложения, позволяющий использовать технологию перевода PROMT полностью офлайн.
 
 
 
Вторая категория — крупные корпорации, которые лишь в последние 3‑4 года начали формировать свои компетенции в области ИИ. Например, Сбербанк, «Тинькофф банк», МТС
 
 
Третья группа - компании Центр речевых технологий, Brand Analytics, АСМ Решения, Медиалогия, Kribrum, Just AI, Наносемантика, Naumen.
 
 
==== Центр речевых технологий ====
 
 
Системы аудио- и видеопротоколирования Нестор.BRIFF Применение технологии распознавания речи и автоматическая разметка стенограммы по участникам совещания существенно сокращает трудозатраты на выпуск финального протокола.
 
 
Доступ к учебным материалам
 
 
Эффективное дистанционное обучение требует мультимедийной подачи образовательных материалов, чтобы ликвидировать разрыв в качестве по сравнению с традиционным способом обучения.
 
 
«Центр речевых технологий» предлагает оригинальный подход к формированию и организации доступа к образовательным материалам на основе своих достижений в области голосового самообслуживания, голосовой биометрии и транскрибирования речи.
 
Используемые продукты:
 
 
    Нестор.BRIEF
 
 
Инструмент 1: Внедрите аудиовидеозапись теоретических и практических занятий и их распределенное транскрибирование
 
Инструмент 2: Внедрите голосовую платформу для образовательного Интернет-портала
 
Инструмент 3: Внедрите голосовую биометрическую аутентификацию
 
 
 
плюс «Варвара» — платформа для создания голосовых ассистентов с поддержкой технологий голосовой биометрии.
 
 
==== Just AI ====
 
 
Just AI Conversational Framework
 
 
Бесплатный фреймворк с открытым исходным кодом на базе Kotlin
 
 
Just AI Conversational Platform — платформа enterprise-уровня для разработки разговорных чат-ботов и ассистентов, понимающих естественный язык. Чат-боты, созданные в платформе, решают комплексные задачи бизнеса: поддержка клиентов, найм и обучение сотрудников, оформление заказов и продажа товаров.
 
 
==== Наносемантика ====
 
 
интеллектуальных чат-ботов, которые поддерживают диалог с человеком на естественном языке на заданные темы в текстовых и голосовых каналах.
 
 
 
«Элиза» — виртуальный консультант компании.
 
 
 
==== Naumen ====
 
 
Naumen University — информационно-аналитическая система для организации управления учебным процессом в высших и средних специальных учебных заведениях. Внедрение Naumen University позволит комплексно подойти к решению задач, стоящих перед современным учебным заведением.
 
 
Платформа Naumen Erudite позволяет с нуля создавать голосовых роботов и чат-ботов для обслуживания клиентов, внедрять их в контакт-центры, а также управлять работой ИИ-сотрудников с помощью понятных интерфейсов. В решении используются технологии искусственного интеллекта, которые обеспечивают высокий уровень диалоговых навыков роботов.
 
 
 
Решение Naumen University ориентировано как на коммерческие, так и государственные высшие учебные заведения.
 
 
 
 
Информационная система Naumen University предназначена для решения следующих задач:
 
 
    автоматизация всех уровней учебного процесса вуза, в т.ч. формирование учебных и рабочих планов, составление расписания учебных занятий, проведение сессий, перевод студентов с курса на курс и т.д.;
 
    обеспечение прозрачности управления вузом за счет понятной организационной структуры, формализованных процессов, оперативного контроля исполнения распоряжений;
 
    системный контроль исполнения требований Государственного образовательного стандарта, региональных и вузовских стандартов;
 
    упрощение стандартизации системы управления качеством;
 
    контроль полного цикла подготовки студента (от прохождения вступительных испытаний до последующего трудоустройства);
 
    формирование отчетности по различным аспектам деятельности вуза.
 
 
Узнать больше о задачах, решаемых
 
 
== Текст заголовка ==
 
  
 
== Журнал "Искусственный интеллект и принятие решений" ==
 
== Журнал "Искусственный интеллект и принятие решений" ==
Строка 264: Строка 19:
 
*[http://www.aidt.ru/images/documents/2016-02/30_37.pdf О принципах построения интеллектуальных медицинских обучающих систем на основе case-метода]  2016
 
*[http://www.aidt.ru/images/documents/2016-02/30_37.pdf О принципах построения интеллектуальных медицинских обучающих систем на основе case-метода]  2016
 
*[http://www.aidt.ru/images/documents/2019-01/87-96.pdf  Р.В. Душкин "Развитие методов адаптивного обучении при помощи использования интеллектуальных агентов"]  2019
 
*[http://www.aidt.ru/images/documents/2019-01/87-96.pdf  Р.В. Душкин "Развитие методов адаптивного обучении при помощи использования интеллектуальных агентов"]  2019
 +
 +
*[http://www.knigi.konflib.ru/8filologiya/149746-1-osnovi-iskusstvennogo-intellekta-dlya-lingvistov-rekomendovano-uchebno-metodicheskim-obedineniem-obrazovaniyu-obla.php Зубовы]

Текущая версия на 00:33, 30 ноября 2024