#3-17 Искусственный интеллект (ИИ). Экспресс-правка

'#6. Тексты : texts';

'Express_ChapterController_actionView';

'#express_chapter_view';

<p class="lead">Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой область информатики, посвященную созданию программ и систем, которые способны выполнять задачи, обычно требующие интеллектуальных способностей человека. Эти системы стремятся имитировать различные аспекты человеческого мышления, такие как обучение, распознавание образов, понимание языка, принятие решений и решение проблем.</p>
<h2 class="mt-4 mb-3">История развития искусственного интеллекта</h2>
<p>Искусственный интеллект как академическая дисциплина был основан в 1956 году. С тех пор область прошла через множественные циклы оптимизма и разочарования, известные как "зимы ИИ", когда финансирование и интерес к технологии снижались. Однако после 2012 года, когда графические процессоры начали использоваться для ускорения нейронных сетей, наступил период значительного роста. Особенно важным стал 2017 год с появлением архитектуры трансформеров, что привело к современному буму генеративного ИИ в 2020-х годах.</p>
<h2 class="mt-4 mb-3">Основные цели и направления ИИ</h2>
<p>Общая проблема моделирования интеллекта была разбита на несколько подзадач, каждая из которых представляет определенные черты или способности, которые исследователи ожидают увидеть в интеллектуальной системе:</p>
<h3 class="mt-3 mb-2">Рассуждение и решение проблем</h3>
<p>Ранние исследователи разработали алгоритмы, имитирующие пошаговое рассуждение, которое люди используют при решении головоломок или логических выводах. Однако многие из этих алгоритмов недостаточны для решения крупных задач из-за "комбинаторного взрыва" - они становятся экспоненциально медленнее по мере роста сложности проблем.</p>
<h3 class="mt-3 mb-2">Представление знаний</h3>
<p>Представление знаний и инженерия знаний позволяют программам ИИ отвечать на вопросы и делать выводы о фактах реального мира. Базы знаний представляют информацию в форме, которая может использоваться программой, включая объекты, свойства, категории, отношения между объектами, ситуации, события и причинно-следственные связи.</p>
<h3 class="mt-3 mb-2">Планирование и принятие решений</h3>
<p>В автоматизированном планировании агент имеет конкретную цель, в то время как в автоматизированном принятии решений агент имеет предпочтения и стремится попасть в предпочтительные ситуации, избегая нежелательных. Системы используют теорию полезности для оценки различных исходов и выбора действий с максимальной ожидаемой полезностью.</p>
<h2 class="mt-4 mb-3">Ключевые технологии и методы ИИ</h2>
<div class="row">
<div class="col-md-6">
<div class="card mb-3">
<div class="card-body">
<h4 class="card-title">Машинное обучение (Machine Learning)</h4>
<p class="card-text">Системы обучаются на основе данных, чтобы оптимизировать свою производительность без явного программирования. Включает контролируемое обучение (с размеченными данными), неконтролируемое обучение (поиск паттернов в неразмеченных данных) и обучение с подкреплением (обучение через награды и штрафы).</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-md-6">
<div class="card mb-3">
<div class="card-body">
<h4 class="card-title">Глубокое обучение (Deep Learning)</h4>
<p class="card-text">Это подраздел машинного обучения, в котором нейронные сети с множеством слоев используются для анализа и интерпретации данных. Глубокие нейронные сети могут прогрессивно извлекать признаки более высокого уровня из исходных входных данных.</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="row">
<div class="col-md-6">
<div class="card mb-3">
<div class="card-body">
<h4 class="card-title">Обработка естественного языка (NLP)</h4>
<p class="card-text">Системы, способные взаимодействовать с человеческим языком, понимать его и генерировать текст. Современные подходы включают векторное представление слов, архитектуры трансформеров и генеративные предобученные трансформеры (GPT).</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-md-6">
<div class="card mb-3">
<div class="card-body">
<h4 class="card-title">Компьютерное зрение (Computer Vision)</h4>
<p class="card-text">Технология, позволяющая компьютерам анализировать и интерпретировать визуальную информацию. Включает распознавание изображений, классификацию объектов, распознавание лиц и отслеживание объектов.</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
<h2 class="mt-4 mb-3">Методы поиска и оптимизации</h2>
<p>ИИ может решать многие проблемы путем интеллектуального поиска среди множества возможных решений. Существуют два основных типа поиска:</p>
<ul class="list-group list-group-flush mb-3">
<li class="list-group-item"><strong>Поиск в пространстве состояний:</strong> Поиск через дерево возможных состояний для достижения целевого состояния, например, в алгоритмах планирования.</li>
<li class="list-group-item"><strong>Локальный поиск:</strong> Использует математическую оптимизацию для поиска решения, начиная с начального предположения и постепенно его улучшая, включая градиентный спуск и эволюционные вычисления.</li>
</ul>
<h2 class="mt-4 mb-3">Нейронные сети и глубокое обучение</h2>
<p>Искусственная нейронная сеть основана на коллекции узлов (искусственных нейронов), которые приблизительно моделируют нейроны биологического мозга. Сеть обучается распознавать паттерны и после обучения может распознавать эти паттерны в новых данных.</p>
<div class="alert alert-info" role="alert">
<h5 class="alert-heading">Важно знать!</h5>
<p class="mb-0">Глубокое обучение кардинально улучшило производительность программ во многих важных подобластях ИИ, включая компьютерное зрение, распознавание речи, обработку естественного языка и классификацию изображений. Успех глубокого обучения в 2012-2015 годах произошел не из-за новых открытий, а благодаря невероятному увеличению вычислительной мощности и доступности огромных объемов обучающих данных.</p>
</div>
<h2 class="mt-4 mb-3">Современные приложения ИИ</h2>
<p>Высокопрофильные приложения ИИ включают:</p>
<div class="row">
<div class="col-lg-4 col-md-6 mb-3">
<div class="card h-100">
<div class="card-body">
<h5 class="card-title">Поисковые системы</h5>
<p class="card-text">Продвинутые веб-поисковые системы, такие как Google Search, использующие сложные алгоритмы ранжирования.</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-lg-4 col-md-6 mb-3">
<div class="card h-100">
<div class="card-body">
<h5 class="card-title">Рекомендательные системы</h5>
<p class="card-text">Используемые YouTube, Amazon и Netflix для персонализации контента.</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-lg-4 col-md-6 mb-3">
<div class="card h-100">
<div class="card-body">
<h5 class="card-title">Виртуальные помощники</h5>
<p class="card-text">Google Assistant, Siri и Alexa для взаимодействия с пользователями на естественном языке.</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-lg-4 col-md-6 mb-3">
<div class="card h-100">
<div class="card-body">
<h5 class="card-title">Автономные транспортные средства</h5>
<p class="card-text">Самоуправляемые автомобили, такие как разработки Waymo.</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-lg-4 col-md-6 mb-3">
<div class="card h-100">
<div class="card-body">
<h5 class="card-title">Генеративные инструменты</h5>
<p class="card-text">ChatGPT для генерации текста и инструменты ИИ-искусства для создания изображений.</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-lg-4 col-md-6 mb-3">
<div class="card h-100">
<div class="card-body">
<h5 class="card-title">Игровые системы</h5>
<p class="card-text">Сверхчеловеческая игра и анализ в стратегических играх, таких как шахматы и го.</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
<h2 class="mt-4 mb-3">Социальный интеллект и аффективные вычисления</h2>
<p>Аффективные вычисления включают системы, которые распознают, интерпретируют, обрабатывают или имитируют человеческие чувства, эмоции и настроения. Некоторые виртуальные помощники программируются для разговорной речи или даже юмористического общения, что делает их более чувствительными к эмоциональной динамике человеческого взаимодействия.</p>
<h2 class="mt-4 mb-3">Искусственный общий интеллект (AGI)</h2>
<p>Некоторые компании, такие как OpenAI, Google DeepMind и Meta, стремятся создать искусственный общий интеллект (AGI) - ИИ, который может выполнять практически любую когнитивную задачу по крайней мере так же хорошо, как человек. Машина с AGI была бы способна решать широкий спектр проблем с широтой и универсальностью, сходной с человеческим интеллектом.</p>
<h2 class="mt-4 mb-3">Техническая инфраструктура</h2>
<p>В конце 2010-х годов графические процессоры (GPU), все больше разрабатываемые со специальными улучшениями для ИИ, заменили центральные процессоры (CPU) как доминирующее средство для обучения крупномасштабных моделей машинного обучения. Специализированные языки программирования, такие как Prolog, использовались в ранних исследованиях ИИ, но языки общего назначения, такие как Python, стали преобладающими.</p>
<div class="alert alert-warning" role="alert">
<h5 class="alert-heading">Вызовы и ограничения</h5>
<p>Несмотря на впечатляющие достижения, современные системы ИИ имеют ограничения. Они могут генерировать ложную информацию, называемую "галлюцинациями", особенно в системах рассуждения. Также существуют этические вопросы относительно долгосрочных эффектов ИИ и потенциальных экзистенциальных рисков, что вызывает дискуссии о необходимости регулятивной политики для обеспечения безопасности и пользы технологии.</p>
</div>
<h2 class="mt-4 mb-3">Заключение</h2>
<p>Искусственный интеллект продолжает развиваться стремительными темпами, трансформируя различные отрасли и аспекты человеческой жизни. От медицинской диагностики до финансовых услуг, от образования до развлечений - ИИ находит применение практически везде. Понимание основных принципов и возможностей искусственного интеллекта становится все более важным в нашем технологически развивающемся мире.</p>
<p>Будущее ИИ обещает еще более значительные достижения, но также требует осторожного подхода к разработке и внедрению, учитывая как огромный потенциал для блага человечества, так и необходимость решения связанных с ним вызовов и рисков.</p>

Символов: 0 Слов: 0

Текст скопирован в буфер!

Текст вставлен из буфера!

VirtualityCMS

Authority / Авторитет

Полное название	VirtualityCMS
Идентификатор ссылки (англ.)	vigbo-copy

Время чтения (мин.): 1

Слов: 93

Знаков: 1492

Описание

VirtualityCMS

Cистема управления контентом VirtualityCMS разработана индивидуальным предпринимателем в 2020-м году для создания интернет-магазинов, интеграции склада и автоматизации торгового цикла.

Обзор

Описание

В системе VirtualityCMS есть встроенный редактор контента, который позволяет добавлять и редактировать информацию о товарах, категориях и других элементах магазина. Также в системе есть возможность интеграции с социальными сетями и платёжными системами, что упрощает процесс продажи товаров и увеличивает конверсию.

Заключение

В целом, VirtualityCMS не рекомендуется к использованию.

Стоимость

Цены VirtualityCMS

Оплата разово от 15.500 до 135.000 рублей.

Цены КБ77

Услуга установки сайта на VirtualityCMS не осуществляется.

Полное название	Authority / Авторитет
Идентификатор ссылки (англ.)	authority

Время чтения (мин.): 6

Слов: 788

Знаков: 11527

Описание

Authority / Авторитет

Что такое авторитет в SEO

Авторитет (Authority) – это один из ключевых факторов, который значительно влияет на эффективность вашего SEO. Это показатель способности домена или страницы ранжироваться в поисковых системах, основанный на множестве сигналов, указывающих на высокое качество и надежность веб-сайта.

В SEO авторитет существует на трех уровнях:

Авторитет домена (Domain Authority)
Авторитет страницы (Page Authority)
Авторитет ссылки (Link Authority)

Авторитет домена (Domain Authority)

Авторитет домена – это показатель способности всего домена ранжироваться в поисковых системах. Важно понимать, что это не только метрика от MOZ, но и фундаментальная концепция SEO.

Факторы, влияющие на авторитет домена

Возраст и доверие

Домены с хорошей репутацией, существующие на протяжении многих лет, заслужили право на высокие позиции. Новые домены должны сначала "заработать свои полосы" – создавать качественный контент и получать качественные обратные ссылки.

Релевантность домена

Тематическая релевантность домена играет огромную роль в способности к ранжированию. Релевантность определяется контентом на страницах и внешними ссылками.

Как проверить авторитет домена

Для оценки авторитета домена ответьте на следующие вопросы:

Ранжируетесь ли вы по высококонкурентным запросам?
Сколько у вас обратных ссылок?
Качественные ли эти ссылки (авторитетные и не спамные)?
Сколько уникальных ссылающихся доменов у вас есть?

Для измерения авторитета домена можно использовать следующие инструменты:

Ahrefs – метрика Domain Rating (DR) по шкале 0-100
Majestic – метрика Citation Flow по шкале 0-100
MOZ – метрика Domain Authority (DA) по шкале 1-100

Как улучшить авторитет домена

Для повышения авторитета домена сосредоточьтесь на двух основных направлениях:

Возраст и доверие – соблюдайте правила поисковых систем и тщательно ухаживайте за своим сайтом
Популярность – активно работайте над получением качественных ссылок от максимального количества различных сайтов

Авторитет страницы (Page Authority)

Авторитет страницы – это показатель способности конкретной страницы ранжироваться в поисковых системах. Он основан на трех факторах:

Возраст и доверие страницы

Страницы с хорошей репутацией, существующие годами, заслужили право на ранжирование. Новые страницы должны заработать свой авторитет качественным контентом и получением качественных ссылок.

Количество авторитета, получаемого от ссылок

Как внутренние, так и внешние ссылки, указывающие на страницу, передают ей часть своего авторитета, что существенно влияет на авторитет страницы.

Свежесть последнего обновления

Поисковые системы предпочитают страницы, которые регулярно обновляются. Периодически пересматривайте содержание ваших важных страниц для их актуализации.

Как улучшить авторитет страницы

Для повышения авторитета страницы работайте по трем направлениям:

Возраст и доверие – соблюдайте правила и тщательно ухаживайте за страницей
Популярность – активно получайте качественные ссылки на страницу
Свежесть – поддерживайте контент страницы в актуальном состоянии

Авторитет ссылки (Link Authority)

Авторитет ссылки – это показатель силы ранжирования, которую ссылка передает другой странице. На количество передаваемого авторитета влияют следующие факторы:

Атрибут nofollow

Ссылки с атрибутом nofollow передают меньше авторитета. Этот атрибут используется для ссылок, которые не должны быть "засчитаны" поисковыми системами – например, платные ссылки или ссылки в комментариях.

Авторитет ссылающейся страницы

Чем выше авторитет страницы, содержащей ссылку, тем больше авторитета она может передать.

Количество ссылок на странице

Авторитет страницы распределяется между всеми ссылками на ней. Чем больше ссылок на странице, тем меньше авторитета достается каждой ссылке.

Расположение ссылки

Поисковые системы придают больше значения ссылкам в основном контенте (контекстные ссылки), чем ссылкам в футере или сайдбаре.

Практические советы по работе с авторитетом

Не полагайтесь слепо на метрики авторитета

При работе с линкбилдингом не фокусируйтесь исключительно на показателях DA или DR. Высокая метрика не гарантирует качество ссылки. Учитывайте также:

Количество страниц на ссылающемся сайте
Объем органического трафика сайта
Количество исходящих ссылок с сайта
Релевантность ссылающегося сайта вашей тематике
Общее качество сайта

Не бойтесь ссылок с сайтов с низким авторитетом

Получение ссылок с релевантных сайтов с низкими метриками авторитета может быть полезным, особенно если эти сайты тематически близки к вашему контенту. Релевантность важнее авторитета.

Не накручивайте метрики искусственно

Попытки искусственно повысить показатели авторитета через PBN или фермы ссылок могут привести к санкциям от Google. Сосредоточьтесь на создании качественного контента, который естественным образом привлекает ссылки.

Часто задаваемые вопросы

Использует ли Google авторитет сайта как фактор ранжирования?

Google официально заявляет, что не использует метрику Domain Authority при ранжировании. Однако, согласно представителям Google, существует внутренняя оценка, которая "соответствует похожим вещам".

Какой уровень авторитета считается хорошим?

Единственно правильный ответ: тот, который необходим для успеха в вашей нише. В низкоконкурентных нишах можно доминировать с низким авторитетом, в то время как в высококонкурентных требуется значительно более высокий авторитет.

Что важнее: авторитет страницы или домена?

Авторитет домена важнее, но это неправильный вопрос. Авторитет домена складывается из авторитета всех его страниц. Если вы хотите ранжировать конкретную страницу, сосредоточьтесь на ее авторитете. Если оцениваете общую способность домена к ранжированию – смотрите на авторитет домена.

Помните: авторитет – это долгосрочная стратегия. Не ожидайте мгновенных результатов, но последовательно работайте над качеством контента и получением качественных ссылок.

Персонажи

Идея текста

Сюжет

План действий

Заметки

Дополнительные поля
Дополнительные поля отсутствуют