Використовувати чіткі та деталізовані підказки.

Залишити все на випадок.

Ігнорувати результати.

Використовувати лише прості запитання.

ШІ може консультувати з різних питань

ШІ може телефонувати

ШІ не може приймати етичні рішення

ШІ може надавати фактичні дані

Алгоритмічна упередженість

Зниження цін на товари

Покращення медичних технологій

Збільшення тривалості життя

1. Визначення проблеми, Збір та підготовка даних, Вибір алгоритму, Навчання моделі, Оцінка та вдосконалення моделі

2. Аналіз ринку, Розробка стратегії, Вибір технологій, Тестування продукту

3. Створення бізнес-плану, Найм команди, Розробка прототипу, Запуск продукту

4. Визначення цілей, Розробка дизайну, Вибір постачальників, Маркетинг продукту

Прямі нейронні мережі (FFNN)

Згорткові нейронні мережі (CNN)

Мережі з довгою короткочасною пам'яттю (LSTM)

Нейронні мережі з обробки тексту (TNN)

Реактивні машини: немає пам'яті, не можуть використовувати минулий досвід.

Обмежена пам'ять: можуть використовувати минулий досвід для прийняття рішень у майбутньому.

Теорія розуму: розуміє емоції та соціальні взаємодії.

Самосвідомий ШІ: має свідомість і самосвідомість.

Когнітивний дисонанс, міфи про емоції ШІ, антропоморфізація систем ШІ

Збільшення продуктивності праці

Зменшення соціальної взаємодії

Покращення емоційного стану людей

Може генерувати відповіді на основі аналізу великої кількості текстів.

Не може відповідати на запитання.

Вимагає ручного введення всіх відповідей.

Може лише повторювати вже відомі факти.

Алгоритми навчання

Генерація контенту

Аналіз даних

Обробка зображень

Семінар у Дартмуті 1956 року вважається офіційним народженням штучного інтелекту як окремої наукової дисципліни.

Семінар у Дартмуті був першим міжнародним з'їздом з комп'ютерних наук.

Семінар у Дартмуті 1956 року був присвячений розвитку нейронних мереж.

Семінар у Дартмуті став основою для створення перших комп'ютерних ігор.

Автономні системи польоту

Системи управління дорожнім рухом

Програми для обслуговування автомобілів

Системи безпеки на залізниці

Алгоритми для навчання, аналізу даних та генерації контенту

Тільки апаратне забезпечення

Лише програмне забезпечення

Виключно дані без алгоритмів

Так

Ні

Можливо

Не знаю

Писати статті, есе, казки, оповідання, вірші.

Грати в шахи на професійному рівні.

Робити фізичні вправи та тренування.

Виробляти електричну енергію.

Вузький ШІ (спеціалізований)

Загальний ШІ (універсальний)

Суперінтелект (майбутній етап розвитку)

Обмежений ШІ (недостатній)

Навчання з учителем - навчання на основі мічених даних.

Навчання без учителя - виявлення патернів у немічених даних.

Метод навчання з підкріпленням - навчання через взаємодію з середовищем.

Навчання з частковим контролем - навчання на основі частково мічених даних.

Лінійна регресія, Логістична регресія, Дерева рішень, Метод опорних векторів (SVM)

Генетичні алгоритми, Алгоритм найближчих сусідів, Метод опорних векторів (SVM), Кластеризація K-середніх

Лінійна регресія, Класифікація на основі правил, Дерева рішень, Нейронні мережі

Логістична регресія, Дерева рішень, Кластеризація K-середніх, Алгоритм градієнтного спуску

Галузь біології, що вивчає живі організми.

Система, що виконує завдання, які зазвичай вимагають людського інтелекту.

Технологія, що використовується для створення комп'ютерних ігор.

Метод програмування, що фокусується на автоматизації процесів.

Вузький ШІ може виконувати будь-яке завдання, тоді як Загальний ШІ спеціалізується на конкретних завданнях.

Вузький ШІ спеціалізується на конкретних завданнях, тоді як Загальний ШІ (AGI) може виконувати будь-яке інтелектуальне завдання, яке може виконати людина.

Вузький ШІ завжди є більш потужним, ніж Загальний ШІ.

Вузький ШІ не може навчатися, тоді як Загальний ШІ може.