Искусственный интеллект: различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
Строка 4: Строка 4:
|Inventor=МакКартни,Минский
|Inventor=МакКартни,Минский
|similar_concepts=Интеллект человека, Eliza, Машинное обучение, Глубокое обучение, Нейросеть, Персептрон, Коннекционизм, чат-бот, Генеративный искусственный интеллект
|similar_concepts=Интеллект человека, Eliza, Машинное обучение, Глубокое обучение, Нейросеть, Персептрон, Коннекционизм, чат-бот, Генеративный искусственный интеллект
|Environment=Scratch, Snap!, Python, Scheme
|Environment=Lisp, Scratch, Snap!, Python, Scheme
|FieldActivity=Digital Citizen, Innovative Designer, Computational Thinker, Цифровой Трансформатор
|FieldActivity=Digital Citizen, Innovative Designer, Computational Thinker, Цифровой Трансформатор
|Возрастная категория=14
|Возрастная категория=14

Версия 19:38, 17 января 2023


Описание Способность компьютера обучаться и выполнять действия свойственные человеческому интеллекту. Автоматизация задач, которые принято считать человеческими: мышление, принятие решений, решение проблем, обучение и т. д. Область исследований, направленная на разъяснение и эмуляцию разумного поведения в терминах вычислительных процессов
Область знаний Информатика, Математика
Авторы МакКартни, Минский
Поясняющее видео
Близкие понятия Интеллект человека, Eliza, Машинное обучение, Глубокое обучение, Нейросеть, Персептрон, Коннекционизм, Чат-бот, Генеративный искусственный интеллект
Среды и средства для освоения понятия Lisp, Scratch, Snap!, Python, Scheme

Имитация интеллекта - имеется в виду попытка имитировать интеллект человека. Термин «Искусственный интеллект» был введён разработчиком языка программирования Lisp Джоном МакКарти в 1956 г. на конференции в Дартмутском колледже.

Цель ИИ заключается в том, чтобы научить компьютеры имитировать разумное поведение, решать задачи, требующие интеллекта.

Список публикаций

  1. A Classification of Cognitive Agents // Proceedings of the Twenty-fourth Annual Conference of the Cognitive Science Society. Routledge, 2019. P. 256–261.
  2. Bordini R.H. et al. Agent programming in the cognitive era // Auton Agent Multi-Agent Syst. 2020. Vol. 34, № 2. P. 37.
  3. Lanza F., Seidita V., Chella A. Agents and robots for collaborating and supporting physicians in healthcare scenarios // Journal of Biomedical Informatics. 2020. Vol. 108. P. 103483.
  4. Aghababaei M., Koliou M. An agent-based modeling approach for community resilience assessment accounting for system interdependencies: Application on education system // Engineering Structures. 2022. Vol. 255. P. 113889.
  5. Southgate E. et al. Artificial Intelligence and emerging technologies in schools: research report: Report. Department of Education and Training (Australia), 2019.
  6. Perrotta C., Selwyn N. Deep learning goes to school: toward a relational understanding of AI in education // Learning, Media and Technology. 2020. Vol. 45, № 3. P. 251–269.
  7. Clark P. Elementary School Science and Math Tests as a Driver for AI: Take the Aristo Challenge! // Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2015. Vol. 29, № 2. P. 4019–4021.
  8. Jobin A., Scheibner J., Vayena E. Ethics guidelines in Citizen Science: Report. ETH Zurich, 2020.
  9. Anjomshoae S. et al. Explainable Agents and Robots : Results from a Systematic Literature Review. International Foundation for Autonomous Agents and MultiAgent Systems, 2019. P. 1078–1088.
  10. Sanusi I.T., Oyelere S.S., Omidiora J.O. Exploring teachers’ preconceptions of teaching machine learning in high school: A preliminary insight from Africa // Computers and Education Open. 2022. Vol. 3. P. 100072.
  11. García-Magariño I., Plaza I. FTS-SOCI: An agent-based framework for simulating teaching strategies with evolutions of sociograms // Simulation Modelling Practice and Theory. 2015. Vol. 57. P. 161–178.
  12. Estevez J., Garate G., Graña M. Gentle Introduction to Artificial Intelligence for High-School Students Using Scratch // IEEE Access. 2019. Vol. 7. P. 179027–179036.
  13. Carvalho L. et al. How can we design for learning in an AI world? // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2022. Vol. 3. P. 100053.
  14. Reeder K., Lee H. Impact of artificial intelligence on US medical students’ choice of radiology // Clinical Imaging. 2022. Vol. 81. P. 67–71.
  15. Scheibner J., Jobin A., Vayena E. Internet of Things Devices, Citizen Science Research and the Right to Science: Ethical and Legal Issues // The Cambridge Handbook of Information Technology, Life Sciences and Human Rights / ed. Ienca M. et al. Cambridge, United Kingdom: Cambridge University Press, 2022. P. 231–243.
  16. Nazir S. et al. Internet of Things for Healthcare Using Effects of Mobile Computing: A Systematic Literature Review // Wireless Communications and Mobile Computing. Hindawi, 2019. Vol. 2019. P. e5931315.
  17. Burgsteiner H., Kandlhofer M., Steinbauer G. IRobot: Teaching the Basics of Artificial Intelligence in High Schools // Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2016. Vol. 30, № 1.
  18. Woo D.J., Wang Y., Susanto H. Student-AI Creative Writing: Pedagogical Strategies for Applying Natural Language Generation in Schools: arXiv:2207.01484. arXiv, 2022.
  19. Liebig L. et al. Subnational AI policy: shaping AI in a multi-level governance system // AI & Soc. 2022.
  20. Georgeff M. et al. The Belief-Desire-Intention Model of Agency // Intelligent Agents V: Agents Theories, Architectures, and Languages / ed. Müller J.P., Rao A.S., Singh M.P. Berlin, Heidelberg: Springer, 1999. P. 1–10.
  21. Jobin A., Ienca M., Vayena E. The global landscape of AI ethics guidelines: 9 // Nat Mach Intell. Nature Publishing Group, 2019. Vol. 1, № 9. P. 389–399.
  22. Ara Shaikh A. et al. The Role of Machine Learning and Artificial Intelligence for making a Digital Classroom and its sustainable Impact on Education during Covid-19 // Materials Today: Proceedings. 2022. Vol. 56. P. 3211–3215.
  23. Belinchon E. et al. Towards an Inclusive Future in AI. A Global Participatory Process: SSRN Scholarly Paper 3505425. Rochester, NY, 2019.
  24. Snyder L., Klos P., Grey-Hawkins L. Transforming Teaching through Arts Integration: AI Implementation Results: Middle School Reform through Effective Arts Integration Professional Development // Journal for Learning through the Arts. Center for Learning in the Arts, Sciences and Sustainability, 2014. Vol. 10, № 1.
  25. Gille F., Jobin A., Ienca M. What we talk about when we talk about trust: Theory of trust for AI in healthcare // Intelligence-Based Medicine. 2020. Vol. 1–2. P. 100001.
  26. Kim S. et al. Why and What to Teach: AI Curriculum for Elementary School: 17 // Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2021. Vol. 35, № 17. P. 15569–15576.