Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АрхитектураБиологияГеографияДругоеИностранные языки
ИнформатикаИсторияКультураЛитератураМатематика
МедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогика
ПолитикаПравоПрограммированиеПсихологияРелигия
СоциологияСпортСтроительствоФизикаФилософия
ФинансыХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника

Понятие искусственного интеллекта, черный ящик, нейронные сети

Понятие распределенной обработки данных. | Основные топологии ЛВС | Распределенные вычислительные сети | Структура глобальной вычислительной сети | Система адресации в Internet | Передача файлов с помощью протокола FTP | Способ передачи информации. | КЛАССИФИКАЦИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ | Структура экспертной системы | Общая характеристика этапов разработки экспертной системы |


Читайте также:
  1. III. Черный снег.
  2. Sano Car, черный, красный, синий, желтый, белый.
  3. Античное понятие о мелосе.
  4. Безубыточность: понятие, порядок определения, факторы изменения.
  5. Белый капучино (сначала черный кофе эспрессо, затем горячее взбитое молоко).
  6. Брак и семья. Семья и ее функции, понятие об ответственности родителей.
  7. В христианском учении понятие «счастье» делится на мирское и духовное

Термин искусственный интеллект предложен в 1956 г. на семинаре в университете (США).

Искуст-й интеллект – одно из направлений информатики, цель которого разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои задачи, традиц-но считавшиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.

Вскоре после признания искусственного интеллекта самостоятельной отраслью науки произошло разделение на два основных направления: нейрокибернетику и кибернетику "черного ящика". И только в настоящее время стали заметны тенденции к объединению этих частей вновь в единое целое.

Основную идею нейрокибернетики можно сформулировать следующим образом. Единственный объект, способный мыслить, – это человеческий мозг. Поэтому любое "мыслящее" устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру.

Таким образом нейрокибернетика ориентирована на аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга. Усилия нейрокибернетики были сосредоточены на создании элементов, аналогичных нейронам, и их объединении в функционирующие системы. Эти системы принято называть нейронными сетями, или нейросетями.

Первые нейросети были созданы в конце 50-х гг. американскими учеными Г. Розенблаттом и П. Мак-Каллоком. Этобыли попытки создать системы, моделирующие человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом. Устройство, созданное ими, получило название перцептрона. Постепенно в 70-80 гг. количество работ по этому направлению искусственного интеллекта стало снижаться. Слишком неутешительны оказались первые результаты. Авторы объясняли неудачи малой памятью и низким быстродействием существующих в то время компьютеров.

В настоящее время используются три подхода к созданию нейросетей:

1. аппаратный – создание специальных компьютеров, плат расширения, наборов микросхем, реализующих все необходимые алгоритмы;

2. программный – создание программ и инструментариев, рассчитанных на высокопроизводительные компьютеры. Сети создаются в памяти компьютера, всю работу выполняют его собственные процессоры;

3. гибридный – комбинация первых двух. Часть вычислений выполняют специальные платы расширения (сопроцессоры), часть – программные средства.

В основу кибернетики "черного ящика" лег принцип, противоположный нейрокибернетике. Не имеет значения, как устроено "мыслящее" устройство. Главное, чтобы на заданные входные воздействия оно реагировало так же, как человеческий мозг.

Это направление искусственного интеллекта было ориентировано на поиски алгоритмов решения интеллектуальных задач на существующих моделях компьютеров. В 1956 -1963 гг. велись интенсивные поиски моделей и алгоритма человеческого мышления и разработка первых программ. Оказалось, что ни одна из существующих наук – философия, психология, лингвистика - не может предложить такого алгоритма. Тогда кибернетики предложили создать собственные модели. Были созданы и опробованы различные подходы.

 

Теория графов, основные понятия и определения

Теория графов и графовые сети (или просто графы) используются практически во всех областях знаний, в том числе, в компьютерной науке и практике. В частности, большую часть UML диаграмм можно представить графами. Основное достоинство графов в том, что их можно рисовать на бумаге или экранах компьютеров в виде точек соединенных стрелками и/или линиями. Вместе с тем, связанный граф представляется формально с помощью наборов бинарных отношений и/или множеств, каждое их которых состоит из двух элементов. Графы рисуют на бумаге не только те кто понимают теорию графов, но и люди, которые никогда о ней не слышали. К примеру, любой администратор, изображающий структуру, подчиненных ему подразделений в виде прямоугольников и стрелок между ними, по сути дела, рисует связанный ориентированный граф, хотя он и не знает об этом.

Началом теории графов считается 1736 год. Интерес к графам появился только в середине 19 века благодаря исследованиям электрических сетей, моделей кристаллов и структур молекул. С тех пор сфера применений теории графов непрерывно расширялась и сегодня она представляет собой мощную формальную систему, имеющую необозримое множество областей практического применения.


Дата добавления: 2015-11-14; просмотров: 100 | Нарушение авторских прав


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Понятие прототипной системы| Развитие искусственного интеллекта в России, за рубежом.

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.008 сек.)