искусственный интеллект
= AI искусственный интеллект, ИИ междисциплинарное направление научных исследований и понятие, используемое в связи с разработкой интеллектуальных компьютерных систем, т. е. такими направлениями как экспертные системы, автоматическое доказательство теорем, распознавание образов, машинное зрение, робототехника, понимание естественных языков и др., т. е. систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно приписываем человеческому разуму. Термин введён Джоном Маккарти (John McCarthy) летом 1956 г. вместо предложенного в 1950 г. Аланом Тьюрингом термина computer intelligence. "В английском языке данное словосочетание не имеет той слегка фантастической антропоморфной окраски, которую оно приобрело в довольно неудачном русском переводе. Слово intelligence означает "умение рассуждать разумно", а вовсе не "интеллект", для которого есть английский аналог: intellect"(Т.А. Гаврилова). Современный ИИ делится на множество различных направлений Смотри также: artificial life, commonsense reasoning, computer science, computer vision, DAI, expert system, fuzzy computing, genetic programming, Lisp, natural language, neural network, Turing test, SIGART, neurocybernetic
сокращение AI техника, компьютерный термин искусственный интеллект (способность некоторых компьютеров осуществлять действия, подобные человеческим, напр., рассуждать или обучаться на опыте; к системам искусственного интеллекта часто относят экспертные системы) Синоним(ы): machine intelligence
искусственный интеллект
искусственный интеллект
noun 1. a branch of computer science dealing with the simulation of intelligent behavior in computers 2. the capability of a machine to imitate intelligent human behavior
(AI) The subfield of computer science concerned with the concepts and methods of symbolic inference by computer and symbolic knowledge representation for use in making inferences. AI can be seen as an attempt to model aspects of human thought on computers. It is also sometimes defined as trying to solve by computer any problem that a human can solve faster. The term was coined by Stanford Professor John McCarthy, a leading AI researcher. Examples of AI problems are computer vision (building a system that can understand images as well as a human) and natural language processing (building a system that can understand and speak a human language as well as a human). These may appear to be modular, but all attempts so far (1993) to solve them have foundered on the amount of context information and "intelligence" they seem to require. The term is often used as a selling point, e.g. to describe programming that drives the behaviour of computer characters in a game. This is often no more intelligent than "Kill any humans you see; keep walking; avoid solid objects; duck if a human with a gun can see you". See also AI-complete, neats vs. scruffies, neural network, genetic programming, fuzzy computing, artificial life.