МАТЕМАТИКА – ЭТО МОЗГ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Н.Дж. Джарматова; А. Калыбек

doi:10.5281/zenodo.20215142

25.04.2026

Oʻzbekcha

МАТЕМАТИКА – ЭТО МОЗГ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Published

25.04.2026

Journal

Priority areas for applying artificial intelligence to pedagogical education

Issue

Priority areas for applying artificial intelligence to pedagogical education

Pages

532-541

DOI

10.5281/zenodo.20215142

Authors

Н.Дж. Джарматова , А. Калыбек

Abstract

В данной статье на примерах FaceID, системы обнаружения банковского мошенничества, навигационных систем и роботов-пылесосов показано, что «интеллект» искусственного интеллекта основан исключительно на математических вычислениях. Был проанализирован и реализован математический механизм работы.

Keywords

искусственный интеллект математические вычисления евклидово расстояние FaceID Eigenface алгоритм Дейкстры обнаружение движения обнаружение препятствий пороговое значение затухание сигнала робот-пылесос обнаружение банковского мошенничества линейная алгебра

Other language versions

English

This article demonstrates, using examples from FaceID, banking fraud detection, navigation systems, and robot vacuum cleaners, that the “intelligence” of Artificial Intelligence is based solely on mathematical calculations. The mathematical mechanism of operation was analyzed and implemented.

artificial intelligence mathematical calculations Euclidean distance FaceID Eigenface Dijkstra's algorithm motion detection obstacle detection threshold value signal attenuation robot vacuum cleaner bank fraud detection linear algebra

References

1. Вэньсюань Шэнь, Цинтао. Ян. 从高维Pythagoras定理谈起: 单形论漫谈, 2016. -814 б. 几何瑰宝: 平面几何500名题曁1000条定理 | 沈文选; 杨清桃| download on Z-Library

2. Bolton, R. J., Hand, D. J. Statistical Fraud Detection: A Review. – Statistical Science, 2002. https://projecteuclid.org/

3. Davies E. R. Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities. Academic Press / Elsevier, 2014. – 572 б. https://shop.elsevier.com/books/machine-vision/davies/978-0-12-206090-8

4. Dijkstra, E. W. A note on two problems in connexion with graphs. – Numerische Mathematik, 271 б. https://doi.org/10.1007/BF01386390

5. Discipline A. of Programming Edsger W. Dijkstra. Prentice 1976. – 217 б. https://archive.org/

6. iRobot Corp. Dirt Detection Using Acoustic Sensors in Robotic Vacuum Cleaners. 2005. - 8 б. https://www.irobot.com/

7. https://link.springer.com/

8. https://cp-algorithms.com/graph/dijkstra.html

9. https://brilliant.org/wiki/dijkstras-short-path-finder/

10. https://direct.mit.edu/jocn/article/3/1/71/3025/Eigenfaces-for-Recognition

View PDF