В этой статье мы исследуем возможности чат-бота с генеративным искусственным интеллектом ChatGPT для преподавания английского языка для специальных целей. В дополнение к этому мы также рассматриваем возможные проблемы, связанные с использованием ChatGPT.
Цель: провести сравнительный анализ точности подбора интраокулярных линз (ИОЛ) у пациентов с длиной глаза менее 22,0 мм по формулам Barrett Universal II, Kane, Hoffer Q и при применении искусственного интеллекта (ИИ). Материал и методы. Проанализированы результаты 88 операций факоэмульсификациикатаракты с имплантацией монофокальных ИОЛ. Предоперационная биометрия и расчеты ИОЛ выполненына IOL Master 700 (Zеiss, Германия). Точность подбора ИОЛ определяли также по программе LensCalc, работающей на основе ИИ, представляющего собой четыре модели нейросетей типа DecisionTreeClassifier (классификатор - Дерево принятия решений).
Результаты. Аксиальная длина глаз у пациентов была от 19,8 до 22,0 мм.Прогноз попадания в целевую рефракцию был наиболее точным при использовании формул Barrett Universal IIв отличие от Hoffer Q (Z= 2,12; p=0,034). Средняя величина ошибки попадания в целевую рефракцию при применении формулы Barrett Universal II не отличалась от формулы Kane (р>0,05). Посредством ИИ определено,что более высокая точность в результатах определения оптической силы ИОЛ достигалась при примененииформулы Barrett Universal II.
Заключение. На основании сравнительного анализа результатов исследованияи оценки точности подбора ИОЛ с помощью ИИ установлено, что формула Barrett Universal II (4-е поколение)более точна в определении оптической силы ИОЛ на «коротких» глазах, чем формула Hoffer Q (3-е поколение).Полученные результаты при использовании формулы Barrett Universal II по сравнению с формулой Hoffer Qне отличаются от данных, рассчитанных по формуле Kane (5-е поколение), которая является наиболее точнойформулой подбора ИОЛ в настоящее время.
В книге представлены все современные достижения и изложены идеи, которые были сформулированы в исследованиях, проводившихся в течение последних пятидесяти лет, а также собраны на протяжении двух тысячелетий в областях знаний, ставших стимулом к развитию искусственного интеллекта как науки проектирования рациональных агентов. Теоретическое описание иллюстрируется многочисленными алгоритмами, реализации которых в виде готовых программ на нескольких языках программирования находятся на сопровождающем книгу Web-узле.
Книга предназначена для использования в базовом университетском курсе или в последовательности курсов по специальности. Применима в качестве основного справочника для аспирантов, специализирующихся в области искусственного интеллекта, а также будет небезынтересна профессионалам, желающим выйти за пределы избранной ими специальности. Благодаря кристальной ясности и наглядности изложения вполне может быть отнесена к лучшим образцам научно-популярной литературы.
Книга посвящена фундаментальным проблемам создания искусственного интеллекта и существующими подходами к их решению. В ней рассматриваются задачи распознавания образов, машинного доказательства теорем, восприятия машиной окружающего физического мира и, наконец, понимание машиной естественного языка.
Особое внимание уделяется основным идеям и принципам искусственного интеллекта.
Описаны фундаментальные вопросы из области искусственного интеллекта, лежащие в основе многих приложений к обработке естественного языка, автоматическому программированию, «интеллектуальным» системам извлечения информации, экспертным системам и планированию действий. Показано, что большинство современных систем искусственного интеллекта (ИИ) может быть описано в виде глобальной базы данных, к которой применяются правила продукций под контролем некоторой управляющей системы.
Выделение базы данных, правил продукций и блока управления в системе ИИ дает возможность изучения разнообразных механизмов использования в вычислительном процессе дополнительной информации о предметной области, обеспечивающих в конечном счете эффективное решение задач реальной сложности. Приводятся многочисленные примеры и программы, поясняющие и детализирующие общий подход к максимальному использованию знаний при решении задач.
Автор книги — известный американский ученый, руководитель работ по искусственному интеллекту в Станфордском исследовательском институте, разработчик системы STRIPS, предназначенной для управления автономным роботом.
Книга Нильсона написана как учебник, посвященный методам поиска решений в пространстве состояний, -главной теме в исследованиях по искусственному интеллекту. В ней излагаются основные теоретические результаты и для их иллюстрации разбираются многочисленные примеры решения задач — игра в 15, игра тик-так-ту, задача о коммивояжере, задача о пирамидке, доказательство теорем и др.
Для чтения книги требуются небольшие познания по теории графов, комбинаторике и исчислению предикатов.
Доступность изложения и тщательно подобранные задачи различной трудности делают книгу полезной студентам и аспирантам, специализирующимся по искусственному интеллекту. Она будет интересна и специалисту как обстоятельный обзор большого числа современных работ, рассеянных по журналам, трудам конференций и отчетам.
Книга известного английского ученого, специалиста в области кибернетики Алекса Эндрю, в популярной форме рассказывающая о поисках и достижениях исследователей, работающих на одном из передовых рубежей современной науки — в области искусственного интеллекта.
Предназначена для широкого круга читателей, интересующихся достижениями современной науки и техники.
Дается общая характеристика данной проблемной области, вводятся основные понятия и определения, приводится классификация моделей и методов. Рассматриваются отдельные направления теории интеллектуальных систем: представление знаний, логический вывод на знаниях, языки общения, понимание текстов, модели обучения, планирование действий и обработка зрительной информации.
Для специалистов в области управления, информационных систем и вычислительной техники, использующих методы искусственного интеллекта.
Книга представляет собой один из первых в отечественной научной литературе опытов междисциплинарного подхода к проблематике искусственного интеллекта.
В ней рассматриваются философские, методологические, общетеоретические и социокультурные аспекты данной проблематики, обсуждаются актуальные задачи моделирования искусственного интеллекта в связи с рядом логических и математических вопросов и под углом соотношения искусственного интеллекта с естественным, а также современных разработок проблемы «сознание и мозг».
Авторы статей — философы, психологи, специалисты в области когнитивных и компьютерных наук, логики, математики, биологии, нейрофизиологии, лингвистики.
Книга подготовлена под руководством классика отечественной психологии мышления О.К. Тихомирова (1933-2001).
Рассматриваются психологические проблемы, связанные с созданием, совершенствованием и использованием систем искусственного интеллекта. Основное внимание уделяется теоретическому и экспериментальному анализу специфических особенностей человека, таких как мотивация, эмоциональная регуляция поиска, процессам постановки задачи, динамики умственной работоспособности.