Статья:

Применение математики в искусственном интеллекте и робототехнике

Конференция: XV Студенческая международная научно-практическая конференция «Технические и математические науки. Студенческий научный форум»

Секция: Технические науки

Выходные данные
Хауазхан Ф., Мухаметов Р., Саликов А. Применение математики в искусственном интеллекте и робототехнике // Технические и математические науки. Студенческий научный форум: электр. сб. ст. по мат. XV междунар. студ. науч.-практ. конф. № 4(15). URL: https://nauchforum.ru/archive/SNF_tech/4(15).pdf (дата обращения: 28.03.2024)
Лауреаты определены. Конференция завершена
Эта статья набрала 103 голоса
Мне нравится
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
на печатьскачать .pdfподелиться

Применение математики в искусственном интеллекте и робототехнике

Хауазхан Фараби
студент, Карагандинский государственный технический университет, РК, г. Караганда
Мухаметов Рустам
студент, Карагандинский государственный технический университет, РК, г. Караганда
Саликов Асылхан
студент, Карагандинский государственный технический университет, РК, г. Караганда
Абаева Нелла Фуатовна
научный руководитель, канд. пед. наук, старший преподаватель Карагандинский государственный технический университет, РК, г. Караганда

 

Искусственный интеллект и роботы, до сих пор многим кажется, из разряда фантастики, но эти вещи давно уже вошли в нашу жизнь.

Телефоны, компьютеры, умные гаджеты, авто, и, конечно же, интернет приложения и сайты. Все это использует в себе элементы автоматизации, искусственного интеллекта (ИИ)  и механических частей (в том числе передатчиков, дисплеев, аудио-колонок, подвижных механических частей и т.д).

Как обычно мы представляем – роботы это гуманоидные или имеющие похожие на живые организмы механизмы, состоящие из металла, с похожим на человеческое мышление, но на деле чаще всего в процессе создания роботов используются более эффективные модели, слабо напоминающие человеческие черты. 

Что касается ИИ, то здесь все намного печальней для любителей фантастики, современные ИИ еще далеки до полноценной конкуренции с работой человеческого мозга, и основная проблема, в этом, то, что все упирается в свободу мышления.

Робототехника – это направление наука разрабатывающая и создающая роботов, любой начинающий робототехник должен знать что эта наука упирается на три кита, базовые опоры создания робота – физика, информатика и конечно же математика.

Если с физикой и информатикой более менее все понятно, без знания физических законов и понимания механики, и инженерии сложно работать в этой сфере, и без языков программирования, устройств систем и знания алгоритмов, работы с фазами данных, и искусственным интеллектом, будет сложно заставить двигаться груду пластика и металла, так как оно требует, ни говоря уже о самостоятельной работе устройства в рамках поставленной задачи.

Математика не играет, такую большую роль, но она служит связующим звеном во всем этом.

Математика является неотъемлемой частью в разработки и создании ИИ. Что есть искусственный интеллект?

Принцип работы ИИ может иметь совершенно разные характеры, единого подхода к разработке нет, выделяются несколько основных принципов, среди них можно выделить –

Символьное моделирование, работа с языками, представление и использование знаний, машинное обучение.

Большая часть ИИ используемых в современность  работает с базами данных, или же придерживаться только заранее созданных алгоритмов, а также активно применяется самообучения.

Современные продвинутые искусственные интеллекты способны придерживаться всего и сразу, уже сейчас ИИ могут поддерживать разговор, распознавать речь отвечать и задавать вопросы.

В пример можно привести разработку Яндекса онлайн ассистента “Алиса” или проект компании Apple ассистента “Сири”, помимо еще есть несколько аналогов от других компаний.

Принцип работы заключается в получении и обработки данных, затем поиск ответа или действия в зависимости от заданных задачей параметров, поиск происходит по базам данных.

Следовательно, с точки зрения математики происходит перебор данных.

И можно сказать, что чем сложнее система, и чем больше входных параметров (условий) тем больше идет нагрузка на ИИ, и тем более сложным он должен быть, и эффективней должна быть база данных ИИ, и ее обработка.

Тут также включается математика, ведь для более быстрого и точного нахождения ответа на задачу и анализа условий, требуется более эффективная система алгоритмов и формул расчета.

Когда только появились первые вычислительные системы.

Появилось только два первых способа их применения - это математика и игры.

Первые использования ИИ в качестве доказательства математических теорем дотируются уже в 1957 году, это были теоремы исчисления высказываний и исчисление предикатов.

Позже повсеместно ИИ использовался для доказательств различных теорем. Главной особенностью и преимуществом искусственного интеллекта перед человеком было, то что ИИ способен генерировать неограниченное количество теорем с доказательством, имея правила и аксиомы ИИ способен находить, и создавать доказательство множеству теорем.

Созданием и доказательство до сих пор продолжают заниматься.

Это стимулируется тем, что, как было показано в 1936 г. А.Черчем и А.Тьюрингом, не существует универсальной процедуры доказательства тождественной истинности произвольной формулы в исчислении предикатов первого порядка, если заранее не известно, является ли она таковой.

Поэтому ученым математикам очень важен поиск процедур вывода, ориентированных на те или иные проблемные области современной математики, в которых можно строить простые и эффективные процедуры доказа­тельств самых разных теорем и предикатов.

 

Список литературы:
1. Брага Н. Создание роботов в домашних условиях. М.: НТ Пресс, 2007. — 368 с.
2. Горбань П.А. Нейросетевая реализация метода семантического дифференциала и анализ выборов американских президентов, основанный на технологии производства явных знаний из данных // Материалы 37 Международной конференции 
"Студент и научно-технический прогресс" (Новосибирск, апрель 1999). Новосибирск: изд. НГУ, 1999. С. 43. 
3. Девятков В. В.  Системы искусственного интеллекта. Изд-во: М.: МГТУ имени Н.Э. Баумана, 2001. – 352 с. 
4. Макаров И.М., Топчеев Ю.И. Робототехника: история и перспективы / Рос. акад. наук. - Москва: Наука; МАИ, 2003. - 349 с.
5. Чень Ч., Ли Р. Математическая логика и автоматическое доказательство теорем. Пер. с англ., М.: Наука, 1983.- 358.