Многообразие проявлений причинно-следственных связей в материальном мире обусловило существование нескольких моделей причинно-следственных отношений. Исторически сложилось так, что любая модель этих отношений может быть сведена к одному из двух основных типов моделей или их сочетанию.

Нейросети в искусственном интеллекте

Работы по созданию интеллектуальных систем ведутся в двух направлениях. Сторонники первого направления, составляющие сегодня абсолютное большинство среди специалистов в области искусственного интеллекта, исходят из положения о том, что искусственные системы не обязаны повторять в своей структуре и функционировании структуру и проистекающие в ней процессы, присущие биологическим системам. Важно лишь то, что теми или иными средствами удается добиться тех же результатов в поведении, какие характерны для человека и других биологических систем.

Сторонники второго направления считают, что на чисто информационном уровне этого не удастся сделать. Феномены человеческого поведения, его способность к обучению и адаптации, по мнению этих специалистов, есть следствие именно биологической структуры и особенностей её функционирования.

У сторонников первого информационного направления есть реально действующие макеты и программы, моделирующие те или иные стороны интеллекта. Одна из наиболее ярких работ, представляющих первое направление, это программа «Общий решатель задач» А. Ньюэлла, И. Шоу и Г. Саймона. Развитие информационного направления шло от задачи о рационализации рассуждений путем выяснения общих приемов быстрого выявления ложных и истинных высказываний в заданной системе знаний. Способность рассуждать и находить противоречия в различных системах взаимосвязанных ситуаций, объектов, понятий является важной стороной феномена мышления, выражением способности к дедуктивному мышлению.

Результативность информационного направления бесґспорна в области изучения и воспроизведения дедуктивных мыслительных проявлений. Для некоторых практических задач этого достаточно. Информационное направление наука точная, строгая, вобравшая в себя основные результаты изысканий кибернетики и математическую культуру. Главные проблемы информационного направления ввести в свои модели внутреннюю активность и суметь представить индуктивные процедуры.

Одна из центральных проблем, это «проблема активных знаний, порождающих потребности в деятельности системы из-за тех знаний, которые накопились в памяти системы»1.

У сторонников второго биологического направления результатов пока существенно меньше, чем надежд. Одним из родоначальников биологического направления в кибернетике является У. Мак-Каллок. В нейрофизиологии установлено, что целый ряд функций и свойств у живых организмов реализованы с помощью определенных нейронных структур. На основе воспроизведения таких структур в ряде случаев получены хорошие модели, в особенности это касается некоторых сторон работы зрительного тракта.

Создание нейрокомпьютеров, моделирующих нейронные сети (НС), в настоящее время рассматривается как одно из наиболее перспективных направлений в решении проблем интеллектуализации вновь создаваемых ЭВМ и информационно-аналитических систем нового поколения.

В большей части исследований на эту тему НС представляется как совокупность большого числа сравнительно простых элементов, топология соединений которых зависит от типа сети. Практически все известные подходы к проектированию НС связаны в основном с выбором и анализом некоторых частных структур однородных сетей на формальных нейронах с известными свойствами (сети Хопфилда, Хемминга, Гроссберга, Кохоннена и др.) и некоторых описанных математически режимов их работы. В этом случае термин нейронные сети метафоричен, поскольку он отражает лишь то, что эти сети в некотором смысле подобны живым НС, но не повторяют их во всей сложности. Вследствие такой трактовки нейронные ЭВМ рассматриваются в качестве очередного этапа высоко параллельных супер-ЭВМ с оригинальной идеей распараллеливания алгоритмов решения разных классов задач. Сам термин нейронная ЭВМ нейрокомпьютер, как правило, никак не связан с какими-то ни было свойствами и характеристиками мозга человека и животных. Он связан только с условным наименованием порогового логического элемента как формального нейрона с настраиваемыми или фиксированными весовыми коэффициентами, который реализует простейшую передаточную функцию нейрона-клетки. Исследования в области создания нейроинтеллекта ведутся на различных уровнях: теоретический инструментарий, прототипы для прикладных задач, средства программного обеспечения НС, структуры аппаратных средств. Основными этапами на пути создания мозгоподобного компьютера являются выяснение принципов образования межэлементных связей и мозгоподобных системах адаптивных сетях с большим числом элементов, создание компактного многовходового адаптивного элемента аналога реального нейрона, исследование его функциональных особенностей, разработка и реализация программы обучения мозгоподобного устройства.

Одним из наиболее существенных путей расширения функционального диапазона НС, а также повышения их эффективности для традиционных задач является более целенаправленное использование в моделях механизмов и принципов организации мозга. Обоснованием этого служит достаточно экономная реализация функций в мозге, пока не доступная для самых совершенных супер-ЭВМ. В мозге, как и в любой сложной системе, процесс функционирования представляет собой совокупный результат работы его элементов и способов их взаимодействия. Оба эти фактора находят свое отражение в системной работе мозга.

Перейти на страницу: 1 2

Немного больше о технологиях >>>

Эволюционный миф и современная наука
– "Дарвин был неправ... Теория эволюции, возможно, самая страшная ошибка, совершенная в науке". Эту мысль не так давно высказал член нью-йоркской Академии наук И.Л.Коэн 1. В своем мнении Коэн далеко не одинок: Джон Вольфган Смит – профессор орегонского Университета ...

Методология науки
«Эксперимент не может подтвердить теорию,он может лишь опровергнуть ее». А.Эйнштейн Во все времена задача науки была неизменна - изучение мироздания с целью выявления существующих закономерностей, что само по себе уже предполагает существование таких закономерностей и поз ...

Галерея

Tехнологии прошлого

Раскрытие содержания и конкретизация понятий должны опираться на ту или иную конкретную модель взаимной связи понятий. Модель, объективно отражая определенную сторону связи, имеет границы применимости, за пределами которых ее использование ведет к ложным выводам, но в границах своей применимости она должна обладать не только образностью.

Tехнологии будущего

В связи с развитием теплотехники ученые в прошлом веке пришли к простому, но удивительному закону, потрясшему человечество. Это закон (иногда его называют принцип) возрастания энтропии (хаоса) во Вселенной. technologyside@gmail.com
+7 648 434-5512