### Что такое искусственный интеллект: определение и история
[Изображение: Футуристический круглый баннер с компьютерными схемами и искусственным интеллектом]
**Искусственный интеллект (ИИ)** [(Artificial Intelligence или AI)](https://fa.wikipedia.org/wiki/%D9%87%D9%88%D8%B4_%D9%85%D8%B5%D9%86%D9%88%D8%B9%DB%8C) — это отрасль информатики, которая занимается созданием интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. Другими словами, цель #искусственного_интеллекта — создать системы, способные выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как обучение, решение проблем, принятие решений и понимание естественного языка. История искусственного интеллекта восходит к 1950-м годам, когда исследователи начали изучать возможность создания машин, которые могли бы думать, как люди. Одним из пионеров в этой области был Алан Тьюринг, который предложил «Тест Тьюринга» для оценки интеллекта машин. В последующие десятилетия искусственный интеллект сталкивался со многими взлетами и падениями. Были периоды надежд и быстрого прогресса, но также были периоды разочарования и сокращения исследовательских бюджетов. Однако в последние годы, благодаря значительному прогрессу в вычислительной мощности компьютеров и доступу к большим данным, искусственный интеллект снова достиг своего пика. Сегодня искусственный интеллект используется во многих областях, включая беспилотные автомобили, распознавание лиц, машинный перевод и виртуальные помощники. Искусственный интеллект быстро развивается, и ожидается, что в будущем он будет играть еще более важную роль в нашей жизни.
>Знаете ли вы, что плохо спроектированный интернет-магазин может отпугнуть до 70% ваших потенциальных клиентов? Rasaweb с профессиональным и удобным дизайном интернет-магазинов преобразит ваши продажи.
>✅ Значительное увеличение продаж и доходов
>✅ Полная оптимизация для поисковых систем и мобильных устройств
>⚡ [Получите бесплатную консультацию от Rasaweb]
### Типы искусственного интеллекта с точки зрения способностей и производительности
[Изображение: Процессор на материнской плате, центральный компьютерный процессор]
Искусственный интеллект можно классифицировать с разных точек зрения. Один из самых распространенных методов — классификация по возможностям и производительности. Соответственно, искусственный интеллект можно разделить на две основные категории.
**Ограниченный искусственный интеллект (Narrow AI или Weak AI)** Этот тип искусственного интеллекта предназначен для выполнения конкретной задачи и специализируется в этой области. Например, программа распознавания лиц или система рекомендаций фильмов — это примеры ограниченного искусственного интеллекта. Эти системы могут очень хорошо выполнять свои задачи, но не способны выполнять другие задачи.
Click here to preview your posts with PRO themes ››
**Общий искусственный интеллект (General AI или Strong AI)** Этот тип искусственного интеллекта обладает когнитивными способностями, аналогичными человеческим, и может выполнять любую задачу, которую может выполнить человек. Общий искусственный интеллект еще не реализован в полной мере и является одной из долгосрочных целей исследователей искусственного интеллекта. Достижение общего искусственного интеллекта сопряжено со многими техническими и философскими проблемами.
Кроме того, искусственный интеллект можно классифицировать по способу его функционирования. Соответственно, искусственный интеллект можно разделить на четыре категории.
**Реактивные системы (Reactive Machines)** Эти системы реагируют только на свой текущий ввод и не имеют памяти. Например, программа для игры в шахматы, которая принимает решения только на основе текущего состояния доски, является реактивной системой.
**Системы с ограниченной памятью (Limited Memory)** Эти системы могут запоминать ограниченный объем информации из прошлого и использовать ее для принятия решений. Например, беспилотный автомобиль, который может запоминать информацию о скорости и местоположении других автомобилей, является системой с ограниченной памятью.
**Сознательные системы (Theory of Mind)** Эти системы могут понимать, что другие люди имеют свои собственные мысли, чувства и убеждения, и использовать это понимание для взаимодействия с ними. Создание таких систем очень сложно, и оно еще не реализовано в полной мере.
**Самосознающие системы (Self-Aware)** Эти системы обладают самосознанием и могут думать о своих собственных мыслях и чувствах. Создание таких систем выходит далеко за рамки наших нынешних возможностей и поднимает много философских вопросов.
### Применение искусственного интеллекта в повседневной жизни
[Изображение: Элементарная концепция водорода из периодической таблицы]
**Искусственный интеллект** все больше проникает в нашу повседневную жизнь и используется во многих областях. Некоторые из этих применений включают в себя:
**Виртуальные помощники** Виртуальные помощники, такие как Siri [(Siri)](https://fa.wikipedia.org/wiki/%D8%B3%DB%8C%D8%B1%DB%8C), Alexa [(Alexa)](https://fa.wikipedia.org/wiki/%D8%A7%D9%84%DA%A9%D8%B3%D8%A7_(%D8%AF%D8%B3%D8%AA%DB%8C%D8%A7%D8%B1_%D9%85%D8%AC%D8%A7%D8%B2%DB%8C)) и Google Assistant [(Google Assistant)](https://fa.wikipedia.org/wiki/%D8%AF%DB%8C%DA%AF%DB%8C%D8%A7%D8%B1_%D8%A7%D8%B3%DB%8C%D8%B3%D8%AA%D9%86%D8%AA) используют искусственный интеллект для понимания естественного языка и ответов на вопросы пользователей. Эти помощники могут выполнять такие задачи, как установка напоминаний, воспроизведение музыки и управление интеллектуальными домашними устройствами.
Click here to preview your posts with PRO themes ››
**Беспилотные автомобили** Беспилотные автомобили используют искусственный интеллект для распознавания своего окружения и вождения без необходимости вмешательства человека. Эти автомобили используют датчики, камеры и радары для сбора информации и используют алгоритмы #машинного_обучения для обработки этой информации и принятия решений.
**Распознавание лиц** Технология распознавания лиц использует искусственный интеллект для идентификации людей по их лицам. Эта технология используется во многих областях, включая безопасность, контроль доступа и маркетинг.
**Машинный перевод** Системы машинного перевода используют искусственный интеллект для перевода текстов с одного языка на другой. Эти системы значительно продвинулись и могут предоставлять относительно точные переводы.
**Рекомендательные системы** Рекомендательные системы используют искусственный интеллект для предложения пользователям продуктов, фильмов, музыки и другого контента. Эти системы на основе истории покупок, поиска и действий пользователей определяют их интересы и предоставляют персонализированные рекомендации.
Эта таблица показывает некоторые из преимуществ искусственного интеллекта:
«`html
| Преимущество | Описание |
|---|---|
| Повышение эффективности | Искусственный интеллект может выполнять задачи быстрее и точнее, чем люди. |
| Сокращение затрат | Искусственный интеллект может сократить затраты на рабочую силу и другие расходы. |
| Улучшение принятия решений | Анализируя большие объемы данных, искусственный интеллект может принимать более правильные решения. |
| Создание инноваций | Искусственный интеллект может привести к созданию новых продуктов и услуг. |
«`
### Машинное обучение и его роль в искусственном интеллекте
[Изображение: Футуристический фон с искусственным интеллектом и линиями схем]
[Машинное обучение](https://fa.wikipedia.org/wiki/%DB%8C%D8%A7%D8%AF%DA%AF%DB%8C%D8%B1%DB%8C_%D9%85%D8%A7%D8%B4%DB%8C%D9%86) (Machine Learning или ML) — одна из основных поддисциплин искусственного интеллекта, которая позволяет системам учиться на данных без явного программирования. Фактически, вместо того чтобы давать системам точные инструкции для выполнения задачи, им предоставляются данные, и они учатся распознавать закономерности и отношения в данных и использовать их для прогнозирования или принятия решений. Машинное обучение сыграло очень важную роль в последних достижениях искусственного интеллекта. Многие приложения искусственного интеллекта, которые мы видим сегодня, такие как распознавание лиц, машинный перевод и беспилотные автомобили, построены на основе алгоритмов машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения позволяют системам постоянно учиться на новых данных и улучшать свою производительность.
Существуют различные типы алгоритмов машинного обучения, в том числе обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.
**Обучение с учителем (Supervised Learning)** В этом типе обучения системе предоставляются данные, которые имеют метки. Другими словами, каждое данное сопровождается правильным ответом или конкретной классификацией. Система использует эти данные для изучения взаимосвязи между данными и метками и пытается спрогнозировать метку новых данных.
**Обучение без учителя (Unsupervised Learning)** В этом типе обучения системе предоставляются данные, которые не имеют меток. Система должна автоматически распознавать закономерности и структуры, существующие в данных. Например, система обучения без учителя может использоваться для группировки клиентов на основе их покупательского поведения.
**Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)** В этом типе обучения система помещается в интерактивную среду и, выполняя различные действия и получая вознаграждение или штраф, учится выбирать наилучшую стратегию для достижения конкретной цели.
>Ваш текущий веб-сайт превращает посетителей в клиентов или отпугивает их? Решите эту проблему навсегда с помощью профессионального дизайна корпоративного веб-сайта от Rasaweb!
>✅ Создание надежной репутации и мощного брендинга
>✅ Привлечение целевых клиентов и увеличение продаж
>⚡ Получите бесплатную консультацию прямо сейчас!
### Проблемы и ограничения искусственного интеллекта
[Изображение: Высокотехнологичный цифровой фон с футуристическими линиями схемы]
**Искусственный интеллект**, несмотря на значительный прогресс, по-прежнему сталкивается со многими проблемами и ограничениями. Некоторые из этих проблем включают в себя:
**Потребность в больших данных** Алгоритмам машинного обучения требуется большой объем данных для эффективного обучения. Сбор и подготовка этих данных может быть трудоемким и дорогостоящим.
**Интерпретируемость** Многие алгоритмы машинного обучения, особенно глубокие нейронные сети, известны как «черные ящики». Это означает, что трудно понять, как эти алгоритмы приходят к конкретному результату. Это может создать проблемы в таких областях, как медицина и право, где необходимо объяснение решений.
**Предвзятость** Если данные, используемые для обучения алгоритмов машинного обучения, являются предвзятыми, эта предвзятость передается алгоритмам и может привести к несправедливым результатам. Например, если система распознавания лиц обучается с использованием данных, которые в основном включают изображения белых людей, она может хуже распознавать лица цветных людей.
**Безопасность** Системы искусственного интеллекта могут быть подвержены кибератакам. Хакеры могут манипулировать данными или алгоритмами, нарушать работу систем искусственного интеллекта или использовать их в злонамеренных целях.
**Этические вопросы** Использование искусственного интеллекта поднимает новые этические вопросы. Например, как должны принимать решения беспилотные автомобили в чрезвычайных ситуациях? Должны ли они спасать жизни своих пассажиров или жизни пешеходов?
### Будущее искусственного интеллекта: прогнозы и возможности
[Изображение: Человек и робот касаются пальцами голограммы ИИ и чат-бота]
Предсказать будущее #искусственного_интеллекта сложно, но многие эксперты считают, что искусственный интеллект в будущем будет играть гораздо более важную роль в нашей жизни. Некоторые прогнозы и возможности включают в себя:
**Расширение применения искусственного интеллекта** Искусственный интеллект будет использоваться во все большем количестве областей, включая здравоохранение, образование, сельское хозяйство и производство.
**Прогресс в общем искусственном интеллекте** Исследователи продолжат свои усилия по достижению общего искусственного интеллекта. Хотя еще неясно, будет ли когда-либо реализован общий искусственный интеллект, и если да, то когда, его достижение может привести к глубоким изменениям в обществе.
**Изменения на рынке труда** Искусственный интеллект может автоматизировать многие рабочие места, что может привести к изменениям на рынке труда. Правительства и организации должны подготовиться к этим изменениям и разработать программы переподготовки и поддержки уязвимых работников.
**Повышение важности этических вопросов** С расширением использования искусственного интеллекта этические вопросы, связанные с ним, станут более важными. Необходимо создать соответствующие этические и правовые рамки для использования искусственного интеллекта.
Эта таблица показывает некоторые из недостатков искусственного интеллекта:
«`html
| Недостатки | Описание |
|---|---|
| Высокая стоимость | Искусственный интеллект требует мощного оборудования и программного обеспечения, что может быть дорогостоящим. |
| Сложность | Разработка и внедрение систем искусственного интеллекта сложны и требуют специальных знаний. |
| Предвзятость | Если учебные данные являются предвзятыми, система искусственного интеллекта также может быть предвзятой. |
| Непрозрачность | Решения систем искусственного интеллекта не всегда понятны. |
«`
### Искусственный интеллект и его влияние на бизнес
[Изображение: Человеческая рука держит процессор ИИ с кубической технологией]
**Искусственный интеллект** оказывает широкое влияние на бизнес и может привести к повышению эффективности, снижению затрат и увеличению доходов. Некоторые из применений искусственного интеллекта в бизнесе включают в себя:
**Автоматизация процессов** Искусственный интеллект может автоматизировать многие повторяющиеся и трудоемкие процессы, что приводит к повышению производительности и снижению затрат.
**Улучшение качества обслуживания клиентов** Искусственный интеллект может улучшить качество обслуживания клиентов, предоставляя персонализированные услуги и более быстрые ответы.
**Анализ данных** Искусственный интеллект может анализировать большие объемы данных, выявляя закономерности и тенденции, которые могут помочь улучшить принятие решений и разработку стратегии.
**Прогнозирование** Искусственный интеллект может использоваться для прогнозирования спроса, выявления рисков и прогнозирования результатов маркетинговых кампаний.
**Улучшение безопасности** Искусственный интеллект может использоваться для выявления угроз безопасности и предотвращения кибератак.
Предприятия, которые эффективно используют искусственный интеллект, могут получить значительное конкурентное преимущество перед своими конкурентами.
### Инструменты и платформы искусственного интеллекта
[Изображение: Футуристический фон с искусственным интеллектом и линиями схем]
Для разработки и внедрения приложений искусственного интеллекта существуют различные инструменты и платформы, которые помогают разработчикам ускорить и упростить процесс разработки. Некоторые из этих инструментов и платформ включают в себя:
**TensorFlow** — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная Google. Благодаря своей гибкости и масштабируемости TensorFlow является одной из самых популярных платформ машинного обучения в мире.
**PyTorch** — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная Facebook. Благодаря своей простоте использования и возможности отладки PyTorch пользуется большой популярностью среди исследователей и разработчиков.
**scikit-learn** — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для Python. scikit-learn включает в себя различные алгоритмы машинного обучения и предоставляет полезные инструменты для предварительной обработки данных, оценки моделей и выбора признаков.
**Keras** — это высокоуровневый интерфейс прикладного программирования (API) для построения нейронных сетей. Keras работает на TensorFlow, Theano и CNTK и позволяет разработчикам быстро и легко создавать нейронные сети.
**Cloud AI Platforms** Облачные платформы искусственного интеллекта, такие как Google Cloud AI Platform, Amazon SageMaker и Microsoft Azure Machine Learning, предоставляют различные услуги для разработки, обучения и внедрения моделей машинного обучения.
Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта.
>Вы устали от того, что веб-сайт вашей компании не оправдывает ваших ожиданий? С Rasaweb создайте профессиональный веб-сайт, который покажет истинное лицо вашего бизнеса.
>✅ Привлечение новых клиентов и лидов продаж
>✅ Повышение авторитета и доверия к вашему бренду у аудитории
>⚡ Получите бесплатную консультацию по дизайну веб-сайта!
### Правовые и этические вопросы, связанные с искусственным интеллектом
[Изображение: Футуристический круглый баннер с компьютерными схемами и искусственным интеллектом]
Использование **искусственного интеллекта** поднимает новые правовые и этические вопросы, которые требуют тщательного внимания и рассмотрения. Некоторые из этих вопросов включают в себя:
**Ответственность** Если система искусственного интеллекта причиняет ущерб, кто несет ответственность? Ответственность несет разработчик, производитель или пользователь?
**Конфиденциальность** Системы искусственного интеллекта часто требуют сбора и обработки большого объема личных данных. Как можно защитить конфиденциальность людей от злоупотребления этими данными?
**Прозрачность** Решения систем искусственного интеллекта должны быть объяснимыми и понятными. Как можно обеспечить прозрачность решений этих систем?
**Предвзятость** Алгоритмы машинного обучения могут быть предвзятыми. Как можно предотвратить предвзятость в алгоритмах машинного обучения?
**Безопасность** Системы искусственного интеллекта могут быть подвержены кибератакам. Как можно защитить эти системы от кибератак?
Решение этих правовых и этических вопросов необходимо для ответственного и устойчивого использования искусственного интеллекта.
### Как изучать искусственный интеллект
[Изображение: Рука, нажимающая на CRM или управление взаимоотношениями с клиентами]
Изучение искусственного интеллекта может быть захватывающей и полезной задачей. Существуют различные образовательные ресурсы для изучения искусственного интеллекта, включая онлайн-курсы, книги, видеоуроки и практические проекты. Для начала вы можете ознакомиться с базовыми понятиями искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения. Затем вы можете изучить язык программирования, такой как Python, и выполнять практические проекты с использованием библиотек машинного обучения, таких как TensorFlow и PyTorch. Вы также можете посещать онлайн-курсы и семинары по искусственному интеллекту, чтобы расширить свои знания и навыки. [Maktabkhooneh](https://maktabkhooneh.org/mag/ai-learning-path/).
**Предлагаемые шаги для изучения искусственного интеллекта**
**Базовые понятия** Ознакомьтесь с базовыми понятиями искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения.
**Язык программирования** Изучите язык программирования, такой как Python.
**Библиотеки машинного обучения** Выполняйте практические проекты с использованием библиотек машинного обучения, таких как TensorFlow и PyTorch.
**Онлайн-курсы** Посещайте онлайн-курсы и семинары по искусственному интеллекту.
**Практические проекты** Выполняйте практические проекты, чтобы расширить свои знания и навыки.
С усилиями и настойчивостью вы можете овладеть искусственным интеллектом и стать экспертом в этой области.
#### Часто задаваемые вопросы
| Вопрос | Ответ |
| :———————————————————— | :———————————————————————————————————————————- |
| Что такое определение هوش مصنوعی (искусственного интеллекта)? | Это область в информатике, которая направлена на создание интеллектуальных машин, которые могут думать, учиться, решать проблемы и принимать решения, как люди. |
| Укажите некоторые распространенные приложения ИИ. | К ним относятся беспилотные автомобили, голосовые помощники (например, Siri и Alexa), системы рекомендаций (например, Netflix и Amazon), распознавание лиц и медицинская диагностика. |
| В чем разница между узким ИИ (ANI) и общим ИИ (AGI)? | Узкий ИИ специализируется на одной конкретной задаче, тогда как общий ИИ обладает человеческим интеллектуальным потенциалом для выполнения любой когнитивной задачи. |
| Что такое машинное обучение (ML) и его отношение к ИИ? | Машинное обучение — это раздел ИИ, который фокусируется на разработке алгоритмов, позволяющих системам учиться на данных без явного программирования. |
| Что такое искусственные нейронные сети? | Это вычислительные модели, вдохновленные структурой и функцией человеческого мозга, и используются в глубоком обучении для обработки данных и обнаружения сложных закономерностей. |
| Укажите некоторые этические проблемы, связанные с ИИ. | К ним относятся вопросы конфиденциальности, предвзятости в данных и алгоритмах, потеря рабочих мест и ответственность в случае ошибок или несправедливых решений. |
| Что такое обработка естественного языка (NLP)? | Это раздел ИИ, который фокусируется на том, чтобы позволить компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык полезным и интерактивным способом. |
| Как ИИ может повлиять на рынок труда? | Это может привести к автоматизации некоторых рутинных задач, что потребует переподготовки работников и создания новых рабочих мест в областях проектирования, разработки и обслуживания систем ИИ. |
| Что такое компьютерное зрение? | Это область в ИИ, которая позволяет компьютерам «видеть», понимать и интерпретировать изображения и видео так же, как это делают люди, что позволяет им распознавать объекты и лица. |
| Каково значение данных в разработке систем ИИ? | Данные — это топливо, которое питает системы ИИ, особенно в машинном обучении. Качество и количество данных оказывают значительное влияние на точность и производительность моделей, а также на их способность учиться и принимать правильные решения. |
**И другие услуги рекламного агентства Rasa Web в области рекламы**
**Умный репортаж:** Новая услуга для повышения эффективности управления кампаниями за счет автоматизации маркетинга.
**Умная цифровая реклама:** Профессиональная оптимизация для управления кампаниями с использованием эксклюзивного программирования.
**Индивидуальное умное программное обеспечение:** Сочетание творчества и технологий для анализа поведения клиентов за счет оптимизации ключевых страниц.
**Разработка умного веб-сайта:** Новая услуга для повышения эффективности управления кампаниями за счет оптимизации ключевых страниц.
**Умная рекламная кампания:** Быстрое и эффективное решение для анализа поведения клиентов с акцентом на интеллектуальный анализ данных.
И более сотни других услуг в области интернет-рекламы, рекламных консультаций и организационных решений.
Интернет-реклама | Рекламная стратегия | Рекламная статья
**Источники**
[Что такое искусственный интеллект и как он работает?](https://www.tabnak.ir/fa/news/1186705/%D9%87%D9%88%D8%B4-%D9%85%D8%B5%D9%86%D9%88%D8%B9%DB%8C-%DA%86%DB%8C%D8%B3%D8%AA-%D9%88-%DA%86%DA%AF%D9%88%D9%86%D9%87-%DA%A9%D8%A7%D8%B1-%D9%85%DB%8C%E2%80%8C%DA%A9%D9%86%D8%AF)
[Что такое искусственный интеллект и как он меняет жизнь людей?](https://www.irna.ir/news/85036729/%D9%87%D9%88%D8%B4-%D9%85%D8%B5%D9%86%D9%88%D8%B9%DB%8C-%DA%86%DB%8C%D8%B3%D8%AA-%D9%88-%DA%86%DA%AF%D9%88%D9%86%D9%87-%D8%B2%D9%86%D8%AF%DA%AF%DB%8C-%D8%A8%D8%B4%D8%B1-%D8%B1%D8%A7-%D8%AA%D8%BA%DB%8C%DB%8C%D8%B1-%D9%85%DB%8C-%D8%AF%D9%87%D8%AF)
[Искусственный интеллект, его события и этические проблемы](https://www.isna.ir/news/1403091912294/%D9%87%D9%88%D8%B4-%D9%85%D8%B5%D9%86%D9%88%D8%B9%DB%8C-%D8%B1%D9%88%DB%8C%D8%AF%D8%A7%D8%AF%D9%87%D8%A7-%D9%88-%DA%86%D8%A7%D9%84%D8%B4-%D9%87%D8%A7%DB%8C-%D8%A7%D8%AE%D9%84%D8%A7%D9%82%DB%8C-%D8%A2%D9%86)
[Что такое искусственный интеллект и как он работает?](https://itiran.com/d/106872)
? Преобразите свой бизнес в цифровом мире с помощью агентства цифрового маркетинга Rasaweb Afrin. Предлагая комплексные услуги, включая SEO, контент-маркетинг и [многоязычный дизайн веб-сайтов](https://share.google/mQBI2uMQ2UUYhTmkx), мы прокладываем путь к вашему росту и успеху. Для получения бесплатной консультации и более подробной информации о наших решениях свяжитесь с нами сегодня и создайте светлое будущее для своего бизнеса.
📍 Тегеран, улица Мирдамад, рядом с Центральным банком, переулок Казерун-Соуси, переулок Рамин, дом 6
✉️ [info@idiads.com](mailto:info@idiads.com)
📱 [09124438174](tel:+989124438174)
📱 [09390858526](tel:+989390858526)
📞 [02126406207](tel:+982126406207)
