Mail:





Spis Treści



• Krótka historia A.I.

• Mity Sztucznej Inteligencji

• Jak A.I. zmienia nasz świat

• Sztuczna Inteligencja z NetLogo







Słowniczek Sztucznej Inteligencji





XV Podstawowych Skrótów w Windows 10

1. Ctrl + A: Ctrl + A, podświetla lub zaznacza wszystko, co masz w środowisku, w którym pracujesz. Jeśli myślisz sobie: "Wow, zawartość tego dokumentu jest obszerna i nie ma czasu, aby ją wybrać, a poza tym wywrze presję na moim komputerze?" Używanie myszy do tego jest przestarzałą metodą obsługi zadania, takiego jak wybieranie wszystkich, Ctrl + A zajmie się tym w zaledwie kilka sekund.

2. Ctrl + C: Ctrl + C kopiuje dowolny podświetlony lub wybrany element w środowisku pracy. Oszczędza czas i stres, który zostałby użyty do kliknięcia prawym przyciskiem myszy i ponownego kliknięcia tylko w celu skopiowania. Użyj Ctrl + C.

3. Ctrl + N: Ctrl + N otwiera nowe okno lub plik. Zamiast klikać Plik, Nowy, pusty / szablon i kolejne kliknięcie, po prostu naciśnij Ctrl + N, a nowe okno lub plik pojawi się natychmiast.

4. Ctrl + O: Ctrl + O otwiera istniejący plik. Użyj Ctrl + O, gdy chcesz zlokalizować / otworzyć plik lub program.

5. Ctrl + P: Ctrl + P drukuje aktywny dokument. Zawsze używaj tego do zlokalizowania okna dialogowego drukarki i drukowania.

6. Ctrl + S: Ctrl + S zapisuje nowy dokument lub plik i zmiany wykonane przez użytkownika. Dotykasz teraz myszy? Proszę przestań! Nie używaj myszy. Po prostu naciśnij Ctrl + S, a wszystko zostanie zapisane.

7. Ctrl + V: Ctrl + V wkleja skopiowane elementy do aktywnego obszaru używanego programu. Użycie ctrl + V w takim przypadku Oszczędza czas i stres związany z kliknięciem prawym przyciskiem myszy i ponownym kliknięciem tylko po to, aby wkleić.

8. Ctrl + W: Ctrl + W służy do zamykania strony, na której pracujesz, gdy chcesz opuścić środowisko pracy. "Jest sposób, w jaki Peace robi to bez użycia myszy. O mój Boże, dlaczego się tego nie nauczyłem? " Nie martw się, mam odpowiedź: Peace naciska Ctrl + W, aby zamknąć aktywne okna.

9. Ctrl + X: Ctrl + X tnie elementy (sprawiając, że elementy znikają z ich pierwotnego miejsca). Różnica między wycinaniem a usuwaniem elementów polega na tym, że w wycinaniu wycinane elementy nie giną na stałe, ale przygotowuje się do wklejenia w innym miejscu wybranym przez użytkownika. Użyj Ctrl + X, gdy myślisz "To nie powinno być tutaj i nie mogę znieść stresu związanego z przepisywaniem lub przeprojektowywaniem tego we właściwym miejscu".

10. Ctrl + Y: Ctrl + Y ponawia cofniętą czynność. Ctrl + Z przywróciło to, czego nie potrzebujesz? Naciśnij Ctrl + Y, aby ponownie go usunąć.

11. Ctrl + Z: Ctrl + Z cofa akcje. Nie możesz znaleźć tego, co wpisałeś teraz lub wstawionego obrazu, nagle zniknął lub omyłkowo go usunąłeś? Naciśnij Ctrl + Z, aby go przywrócić.

12. Alt + F4: Alt + F4 zamyka aktywne okna lub elementy. Nie musisz poruszać myszą, aby zamknąć aktywne okno, po prostu naciśnij Alt + F4, jeśli skończysz lub nie chcesz, aby ktoś, kto przychodził, zobaczył, co robisz.

13. Ctrl + F6: Control plus F6 Nawigacja między otwartymi oknami, umożliwiając użytkownikowi zobaczenie, co dzieje się w aktywnych oknach. Pracujesz w programie Microsoft Word i chcesz się dowiedzieć, czy inne aktywne okno, w którym Twoja przeglądarka ładuje stronę, nadal się rozwija? Użyj Ctrl + F6.

14. F1: Wyświetla okno pomocy. Czy Twój komputer działa nieprawidłowo? Użyj F1, aby znaleźć pomoc, gdy nie wiesz, co dalej zrobić.

15. F12: Umożliwia użytkownikowi wprowadzanie zmian w już zapisanym dokumencie. F12 to skrót do użycia, gdy chcesz zmienić format, w którym zapisałeś istniejący dokument, wpisać hasło, zmienić jego nazwę, zmienić lokalizację pliku lub miejsce docelowe lub wprowadzić inną zmianę




Wprowadzenie do Języka R




Język R … od słów do czynów !!!



 + Kody Źródłowe




A.I.: Jaka jest nasza Przyszłość?

[101 Prostych Pytań]




VIDEO



  Hipoteza Riemanna

 Pogadać z Maszyną 1

 Pogadać z Maszyną 2

 Pogadać z Maszyną 3

 Pogadać z Maszyną 4

 Wywiad z maszyną !

 Co słyszy Sztuczna Inteligencja?

 Komputer Kwantowy

 Świadomość Maszyn

 Sztuczna Inteligencja - Szansa czy Zagrożenie?

 This is AI 1

 This is AI 2 : How machines learn

 This is AI 3 : Learnig for life

 This is AI 4: A synthetic sixth sense




Bogowie Sztucznej Inteligencji






SŁOWNIK TERMINÓW ROBOTYCZNYCH




Anatomia Robota

  • Systemy Sterowania
  • Sprzęt Komputerowy
  • Niezawodność, Bezpieczeństwo i Zgodność
  • Kroki Projektowe: HLD
  • Energia i systemy zasilania
  • Kontrola Energii
  • DSP
  • Komunikacja
  • Silniki i Siłowniki
  • Mechanika



  • Artificial Intelligence




    Fundamenty


    • Prolog

    • Wprowadzenie do A.I.

    • Definiowanie roli danych

    • Biorąc pod uwagę alogorytmy

    • Pionierski ,specjalistyczny sprzęt

    • Zastosowanie AI w aplikacjach komputerowych

    • Automatyzacja typowych procesów

    • Zastosowanie AI w medycynie

    • A.I. a poprawa interakcji

    • Analiza danych przez A.I.

    • Wykorzystanie machine learning

    • Poprawa A.I. (…)

    • Rozwój robotów

    • Latanie dronami

    • Samochód napędzany A.I.

    • Zroumieć aplikacje bez szans

    • AI w Kosmosie

    • Nowe zawody w erze A.I.

    •  X zawodów dla A.I.(?)

    • Wkład A.I. w społeczeństwo

    • Jak zawiodła A.I.




    "Ocieplamy" Fundamenty


    • Intuicyjna koncepcja sztucznej inteligencji

    • Podstawy wyszukiwania

    • Inteligentne wyszukiwanie

    • Algorytmy Ewolucyjne

    • Zaawansowane podejście ewolucyjne

    • Inteligencja Roju: Mrówki

    • Inteligencja roju: Cząstki

    • Uczenie maszynowe

    • Sztuczne sieci neuronowe

    •  Uczenie się ze wzmocnieniem za pomocą Q-Learning




    XVI Filarów Świątyni ArtInt′a


    • Korzenie i Zakres

    • Reprezentacja i wyszukiwanie

    • Struktury i strategie wyszukiwania

    • Wyszukiwanie Heurystyczne

    • Metody Stochastyczne

    • Budowanie algorytmów sterowania

    • Reprezentacja Wiedzy

    • Silna metoda rozwiązywanie problemów

    • Rozumowanie w niepewnych sytuacjach

    •  Uczenie maszynowe : oparte na symbolach

    • Uczenie maszynowe : koneksjonizm

    • Uczenie maszynowe : genetyczne i awaryjne

    • Uczenie maszynowe : probabilistyczne

    • Automatyczne wnioskowanie

    • Rozumienie języka naturalnego

    • Sztuczna Inteligencja jako pytanie empiryczne




    Sztuczna Inteligencja i Big Data

    Sekcja 1 : Big Data i systemy sztucznej inteligencji

    Sekcja 2 : Ontologia dla dużych zbiorów danych

    Sekcja 3: Uczenie się z dużych zbiorów danych

    Sekcja 4:Sieci neuronowe dla dużych zbiorów danych

    Sekcja 5: Deep Big Data Analytics

    Sekcja 6: Przetwarzanie języka naturalnego

    Sekcja 7: Systemy rozmyte

    Sekcja 8: Programowanie genetyczne

    Sekcja 9: Analiza roju

    Sekcja 10: Uczenie się przez wzmocnienie

    Sekcja 11: Cyberbezpieczeństwo

    Sekcja 12: Obliczenia poznawcze












    Wczoraj , Dziś … Jutro














    TEST : Jak zrównoważone jest Twoje życie?




    Odwiedzin: 8323
    Dzisiaj: 3
    On-line: 1
    Strona istnieje: 666 dni
    Ładowanie: 0.973 sek


    [ 1184 ]



    Krótka Historia Sztucznej Inteligencji : I



    Elektroniczne mózgi Turinga

    KAŻDA HISTORIA MUSI gdzieś zacząć, a dla sztucznej inteligencji mamy wiele możliwych wyborów, ponieważ marzenie o sztucznej inteligencji, w takiej czy innej formie, jest starożytne. Mogliśmy zacząć od klasycznej Grecji, od historii Hefajstosa, kowala bogów, który miał moc ożywiania metalowych stworzeń. Mogliśmy zacząć w Pradze w XVII wieku, gdzie według legendy naczelny rabin stworzył golema - magiczną istotę wykonaną z gliny, mającą chronić żydowską ludność miasta przed antysemickimi atakami. Moglibyśmy zacząć od Jamesa Watta w osiemnastowiecznej Szkocji, projektującego pomysłowy system automatycznego sterowania budowanymi przez niego maszyn parowych, kładąc tym samym podwaliny pod nowoczesną teorię sterowania. Mogliśmy zacząć na początku XIX wieku od młodej Mary Shelley, zamkniętej w szwajcarskiej willi podczas okresu złej pogody, tworząc historię Frankensteina, aby bawić męża, poetę Percy′ego Bysshe Shelleya i przyjaciela rodziny, osławionego Lorda Byrona. Mogliśmy zacząć w Londynie w latach trzydziestych XIX wieku od Ady Lovelace, obcej córki tego samego lorda Byrona, nawiązując przyjaźń z Charlesem Babbage, zrzędliwym wynalazcą mechanicznych maszyn liczących i inspirując genialną młodą Adę do spekulacji, czy maszyny mogą być ostatecznie kreatywne . Równie dobrze moglibyśmy zacząć od osiemnastowiecznej fascynacji automatami - sprytnie zaprojektowanymi maszynami, które dawały iluzję życia. Mamy wiele możliwych wyborów na początek AI, ale dla mnie początek historii AI zbiega się z początkiem historii samej informatyki, dla której mamy dość jasny punkt wyjścia: King′s College w Cambridge w 1935 roku, oraz genialnego, ale niekonwencjonalnego młodego ucznia o imieniu Alan Turing.




    Mity Sztucznej Inteligencji



    • (I) Błąd Inteligencji [PDF]

    • (II) Turing w Bletchley [PDF]

    • (III) Błąd Superinteligencji [PDF]

    • (IV) Osobliwość [PDF]

    • (V) Przetwarzanie Języka Naturalnego [PDF]

    • (VI) AI jako kicz technologiczny [PDF]

    • (VII) Uproszczenie i Tajemnice [PDF]

    • (VIII) Nie obliczaj, analizuj [PDF]

    Przeczytasz o micie sztucznej inteligencji. Mit nie jest taki, że prawdziwa sztuczna inteligencja jest możliwa. W tym względzie przyszłość sztucznej inteligencji jest naukowo nieznana. Mit sztucznej inteligencji głosi, że jej pojawienie się jest nieuniknione i to tylko kwestia czasu - że już wkroczyliśmy na ścieżkę, która doprowadzi do sztucznej inteligencji na poziomie ludzkim, a następnie do superinteligencji. My nie. Ścieżka istnieje tylko w naszej wyobraźni. Jednak nieuchronność sztucznej inteligencji jest tak zakorzeniona w popularnej dyskusji - promowanej przez znawców mediów, myślących liderów, takich jak Elon Musk, a nawet wielu naukowców zajmujących się SI (choć z pewnością nie wszystkich) - że argumentowanie przeciwko niej jest często traktowane jako forma luddyzmu lub przynajmniej krótkowzroczny pogląd na przyszłość technologii i niebezpieczny brak przygotowania na świat inteligentnych maszyn. Jak pokażę, nauka o sztucznej inteligencji odkryła bardzo dużą tajemnicę w sercu inteligencji, której obecnie nikt nie ma pojęcia, jak rozwiązać. Zwolennicy sztucznej inteligencji mają ogromne bodźce, aby zminimalizować znane ograniczenia. W końcu sztuczna inteligencja to wielki biznes i coraz bardziej dominuje w kulturze. Jednak możliwości przyszłych systemów sztucznej inteligencji są ograniczone przez to, co obecnie wiemy o naturze inteligencji, czy nam się to podoba, czy nie. I tutaj powinniśmy powiedzieć bezpośrednio: wszystkie dowody sugerują, że inteligencja człowieka i maszyny są radykalnie różne. Mit sztucznej inteligencji twierdzi, że różnice są tylko tymczasowe i że potężniejsze systemy ostatecznie je wymażą. Futuryści, tacy jak Ray Kurzweil i filozof Nick Bostrom, wybitni twórcy mitu, mówią nie tylko tak, jakby sztuczna inteligencja na poziomie ludzkim była nieunikniona, ale tak, jakby wkrótce po jej przybyciu superinteligentne maszyny zostawiały nas daleko w tyle. Wyjaśniamy dwa ważne aspekty mitu AI, jeden naukowy i jeden kulturowy. Naukowa część mitu zakłada, że musimy tylko "odrywać" wyzwanie ogólnej inteligencji, robiąc postępy w wąskich wyczynach inteligencji, takich jak granie w gry lub rozpoznawanie obrazów. To głęboki błąd: sukces w wąskich zastosowaniach nie przybliża nas ani o krok do ogólnej inteligencji. Wniosków, których systemy wymagają od ogólnej inteligencji - aby przeczytać gazetę, przeprowadzić podstawową rozmowę lub zostać pomocnikiem, takim jak Robot Rosie w The Jetsons - nie można zaprogramować, nauczyć się ani opracować przy użyciu naszej obecnej wiedzy na temat sztucznej inteligencji. Ponieważ z powodzeniem stosujemy prostsze, wąskie wersje inteligencji, które czerpią korzyści z szybszych komputerów i dużej ilości danych, nie robimy stopniowych postępów, ale raczej zbieramy nisko wiszące owoce. Przejście do ogólnego "zdrowego rozsądku" jest zupełnie inne i nie ma znanej ścieżki od jednego do drugiego. Nie istnieje algorytm ogólnej inteligencji. Mamy powody, by być sceptycznym, że taki algorytm pojawi się w wyniku dalszych prac nad systemami głębokiego uczenia lub jakimkolwiek innym popularnym obecnie podejściem. O wiele bardziej prawdopodobne, że będzie to wymagało wielkiego naukowego przełomu, a obecnie nikt nie ma najmniejszego pojęcia, jak taki przełom miałby wyglądać, nie mówiąc już o szczegółach dotarcia do niego. Mitologia o sztucznej inteligencji jest więc zła, ponieważ ukrywa naukową tajemnicę w niekończących się rozmowach o ciągłym postępie. Mit ten wzmacnia wiarę w nieunikniony sukces, ale prawdziwy szacunek dla nauki powinien sprowadzić nas z powrotem na deskę kreślarską. To prowadzi nas do drugiego tematu tych stron: kulturowych konsekwencji mitu. Dążenie do tego mitu nie jest dobrym sposobem na podążanie za "inteligentnymi pieniędzmi" czy nawet neutralną postawą. To jest złe dla nauki i dla nas. Dlaczego? Jednym z powodów jest to, że mało prawdopodobne jest, abyśmy osiągnęli innowacje, jeśli zdecydujemy się zignorować główną tajemnicę, zamiast stawić jej czoła. Zdrowa kultura dla innowacji kładzie nacisk na odkrywanie nieznanych, a nie na rozszerzenie istniejących metod - zwłaszcza gdy okazało się, że metody te są nieodpowiednie, aby posunąć nas znacznie dalej. Mitologia o nieuchronnym sukcesie sztucznej inteligencji ma tendencję do niszczenia samej kultury inwencji niezbędnej do prawdziwego postępu - z AI na poziomie ludzkim lub bez niej. Mit zachęca również do rezygnacji z pełzania krainy maszyn, w której autentyczna inwencja jest odkładana na bok na rzecz futurystycznej mowy opowiadającej się za obecnymi podejściami, często z ugruntowanych interesów. Kto powinien to przeczytać? Z pewnością każdy, kto jest podekscytowany sztuczną inteligencją, ale zastanawia się, dlaczego jest to zawsze za dziesięć, dwadzieścia lat. Jest ku temu naukowy powód, który wyjaśniam. Powinieneś także przeczytać to, jeśli uważasz, że postęp AI w kierunku superinteligencji jest nieunikniony i martwisz się, co zrobić, gdy nadejdzie. Chociaż nie mogę udowodnić, że zwierzchnicy AI pewnego dnia się nie pojawią, mogę dać ci powód, aby poważnie zdyskontować perspektywy tego scenariusza. Najogólniej rzecz biorąc, powinieneś to przeczytać, jeśli jesteś po prostu ciekawy, ale zdezorientowany powszechnym szumem wokół sztucznej inteligencji w naszym społeczeństwie. Wyjaśnię pochodzenie mitu sztucznej inteligencji, co wiemy, a czego nie wiemy o perspektywach rzeczywistego osiągnięcia sztucznej inteligencji na poziomie ludzkim i dlaczego musimy lepiej docenić jedyną prawdziwą inteligencję, jaką znamy - naszą własną.




    Jak A.I. zmienia nasz świat   (I)



    Zapraszamy na wycieczkę w epokę transformacji cyfrowej i sztucznej inteligencji (AI), która zmienia grę. Siedzę w środku burzy śnieżnej w przytulnym domku w szwajcarskich górach i patrzę na zakazaną moją ptaszarnię, którą właśnie napełniłem świeżą żywnością. Termometr wskazuje 10 stopni Celsjusza. Jednak nie minie 10 minut, zanim pierwszy ptak przyleci i odkryje pożywienie. Następnie potrzeba kolejnych 10 minut, aż około 20 kolejnych ptaków będzie latać wokół karmnika na raz. Nagle przechodzi mi przez głowę: Jak 20 małych dronów wyposażonych w systemy silnej sztucznej inteligencji próbowało by wydobyć pożywienie z karmnika bez interwencji człowieka? Obserwuję szybkość i zwinność ptaków, ich pozornie chaotyczną strategię zbliżania się do karmnika i dochodzę do następującego wniosku: zanim dotrzemy do punktu, w którym wszystkie 20 systemów dronów opróżni karmnik bezkolizyjnie w bardzo małej przestrzeni, bez zewnętrznego wkładu i z taką samą szybkością i zwinnością jak te ptaki, zajmie to trochę czasu, z pewnością więcej niż pokolenie. Dopóki tego rodzaju interakcje zachodzą "tylko" w przestrzeni wirtualnej (np. w Internecie), sprawienie, by działały, jest stosunkowo proste. Ale jeśli chodzi o wprowadzanie systemów sztucznej inteligencji do "rzeczywistości fizycznej", staje się żmudne. "Ostatnia mila" realizacji złożonego wsparcia AI dla systemów mechanicznych jest szczególnie trudna i żmudna. Dopóki systemy AI w takich urządzeniach jak drony nie osiągną inteligencji, zwinności, szybkości i zręczności tych ptaków, nadal potrzeba wiele pracy w zakresie badań i rozwoju. Ale świat nad tym pracuje. Na przykład jeden z głównych producentów samolotów jest w trakcie projektowania centrum paczkowego przystosowanego do obsługi 10 000 przesyłek dziennie. Wszystkie przesyłki mają być przewożone dronami. Wymagałoby to około pięciu startów i lądowań na minutę. Problem z koordynacją jest gigantyczny z punktu widzenia projektowania oprogramowania - nawet biorąc pod uwagę, że "mały problem boczny" załadunku dronów za pomocą w pełni automatycznych robotów transportowych sterowanych przez sztuczną inteligencję w tak ograniczonej przestrzeni nie został jeszcze rozwiązany. A potem pojawia się problem kontroli ruchu lotniczego, kiedy tak wiele dronów bzyczy w przestrzeni powietrznej. Już teraz grupa firm z Doliny Krzemowej próbuje zasymulować, jak mógłby działać taki system sterowany sztuczną inteligencją. Moje przesłanie do czytelnika jest dwojakie:

    Jeśli wejdziemy w szczegóły, wdrażanie systemów sztucznej inteligencji (systemów AI) jest niezwykle trudne i pracochłonne. Jeśli jednak się powiedzie, w bardzo krótkim czasie nastąpią radykalne przełomy w zastosowaniach na całym świecie.

    Szybkie rozpowszechnianie zostanie przyspieszone, gdy zostanie udowodniona przydatność, a ludzie zrzekną się wszelkich obaw o prywatność ze względu na otrzymane korzyści. Możesz unieść brew na to, ale z pewnością zazwyczaj bardzo szybko odhaczasz te wszechobecne zastrzeżenia dotyczące Warunków użytkowania, bez ich czytania, prawda?




    Sztuczna Inteligencja z Językiem NetLogo



    LINK