Mavzular: Sun'iy intellekt va robototexnika Mutaxassisligi: dasturchi

Dmitriy Aleksandrovich Pospelov

Kirish

Miyada sodir bo'layotgan jarayonlarni mantiqiy modellashtirish quyidagi sabablarga ko'ra insoniyat e'tiborini tortdi:

1. Murakkab mantiqiy konstruktsiyalarni bajarilishining yuqori tezligi - harakatlarning yuqori parallelligi tufayli predikatlar.

2. Raqamli manipulyatsiyaga emas, balki assotsiativ fikrlash tamoyillariga asoslangan miyaning mantiqiy harakatlari algoritmlarining soddaligi, "bu mening bilimimning kengaytiriladigan bagajidan ko'proq darajada nimaga o'xshaydi?"

3. Mantiqiy ravishda mos kelmaydigan, ziddiyatli, to'liqsiz, "shovqinli", noto'g'ri (hissiyotlar, siyosat va boshqalar muammolari) ma'lumotlaridan foydalaniladigan murakkab rasmiylashtirilgan muammolarni hal qilish imkoniyati.

4. Bilimlarni kengaytirish, o'zgartirish va takomillashtirish bilan mos keladigan ishning barqarorligi.

5. Ko'pgina mantiqiy xulosalar yo'llarining mavjudligi va yo'qolgan ma'lumotlarni qayta tiklash qobiliyati bilan ta'minlangan ishonchlilik.

6. O'z-o'zini o'rganish va o'zini o'zi sozlash tizimlarini qurish qobiliyati.

7. Axborotni qayta ishlashning an'anaviy "hisoblash" algoritmlari bilan mukammal muvofiqligi, bu murakkab boshqaruv tizimlarini yaratishga imkon beradi - maksimal ishonchliligi, moslashuvchanligi va minimal sarflanadigan resurslari bilan.

8. "An'anaviy ravishda" ishlab chiqilgan hisoblash uskunalariga maxsus talablarning etishmasligi. Rag'batlantiriladigan yagona printsip - bu parallellik. Bu erda mantiq oddiy: parallel tizim - neyron tarmoqni amalga oshirish uchun parallel hisoblash tizimi maqsadga muvofiqdir. Darhaqiqat, parallellikni aniqlash uchun, xususan, biz miya modeliga murojaat qilamiz!

Parallel hisoblash moslamalari - neyrokompyuterlarning rivojlanishi bilan bir qatorda, kompyuter tarmoqlari ulardagi "katta" neyron tarmoqlarni amalga oshirish uchun rivojlanish uchun katta turtki olmoqda.

Neyron tarmoq texnologiyalari, boshqa sun'iy intellekt (AI) texnologiyalari singari, 80-yillarning boshlarida, harbiy dasturlar uchun hisoblash moslamalarining o'ta yuqori ko'rsatkichlariga erishish muammosi aniq namoyon bo'lganda paydo bo'ldi.

Sun'iy intellekt vositasi sifatida neyron tarmoq texnologiyalarini ishlab chiqish va joriy etish muammosi ikki jihat bilan tavsiflanadi: ilmiy va amaliy.

Ilmiy jihat fikrlash jarayonini rasmiylashtirishda ifoda etilgan sun'iy intellektning vazifalarini falsafiy va matematik jihatdan aks ettirishga asoslangan. Ushbu yo'nalishdagi ichki yorqin, fundamental ishlar qatorida D.A. Pospelova [1, 2] va N.M. Amosov sun'iy intellekt vositalarini yaratishga yondashuvni asoslab bergan va tizimlashtirgan [5] talabalari bilan. Ushbu yondashuv quyidagicha.

AI strategiyalari paradigma kontseptsiyasiga asoslanadi - muammo yoki vazifaning mohiyati va uni hal etishga yondashuv (kontseptual vakillik). Ikki sun'iy sun'iy paradigmani ko'rib chiqing.

Mutaxassis paradigmasi. Ushbu paradigma quyidagi ob'ektlarni, shuningdek, sun'iy intellekt tizimining rivojlanishi va ishlash bosqichlarini nazarda tutadi:

1. Bilimlarni rasmiylashtirish - ekspertning muammoli bilimlarni tanlangan bilimlarni taqdim etish modeli tomonidan belgilangan shaklga aylantirishi.

2. Bilimlar bazasini shakllantirish (KB) - rasmiylashtirilgan bilimlarni dasturiy ta'minot tizimiga kiritish.

3. Deduktsiya - bilimlar bazasiga asoslangan mantiqiy xulosa chiqarish masalasini hal qilish.

Ushbu paradigma ekspert tizimlari, mantiqiy xulosalar tizimlaridan, shu jumladan mantiqiy PROLOGUE dasturlash tilidan foydalanish asosida yotadi. Ushbu paradigma asosidagi tizimlar ko'proq darajada o'rganilgan deb ishoniladi.

Talabalar paradigmasi. Ushbu paradigma quyidagi qoidalarni va harakatlar ketma-ketligini o'z ichiga oladi.

1. Kuzatuvlarni qayta ishlash, aniq misollar tajribasini o'rganish - AI tizimining ma'lumotlar bazasini (JB) shakllantirish.

2. Induktiv ta'lim - ma'lumotlar bazasida to'plangan bilimlarni umumlashtirish asosida ma'lumotlar bazasini bilimlar bazasiga aylantirish va bilimlar bazasidan bilimlarni chiqarish tartibini asoslash. Bu shuni anglatadiki, biz ma'lumotlarga asoslanib, biz kuzatadigan ob'ektlar o'rtasidagi bog'liqlikning umumiyligi to'g'risida xulosa chiqaramiz. Bu erda asosiy e'tibor muayyan bayonotlardan umumiy xulosalar olishning taxminiy, ehtimollik va mantiqiy mexanizmlarini o'rganishga qaratilgan. Shunda biz, masalan, umumlashtirilgan interpolatsiya (ekstrapolyatsiya) protsedurasining yoki assotsiativ qidiruv protsedurasining etarliligini asoslashimiz mumkin, uning yordamida biz bilimlar bazasidagi so'rovlarni qondiramiz.

3. Chegirma - asosli yoki taxmin qilingan protseduraga binoan biz ma'lumot bazasidan so'rov bo'yicha ma'lumotni tanlaymiz (masalan, - mavjud vaziyatni tavsiflovchi optimal nazorat strategiyasi).

Ushbu paradigma doirasida tadqiqotlar va ishlab chiqishlar hali ham sust, deb hisoblashadi, garchi u o'z-o'zini o'rganishni boshqarish tizimlarini qurish asosida yotsa. (Biz o'z-o'zini o'rganishni boshqarish tizimining ajoyib "eski" misoli - artilleriyada yong'in qoidalarini keltira olamiz).

AI tizimining keng tarqalgan va ajralmas elementi bo'lgan bilim bazasi ma'lumotlar bazasidan nimasi bilan farq qiladi? - Mantiqiy xulosa qilish imkoniyati!

Endi "tabiiy" aqlga murojaat qilaylik. Tabiat inson miyasidan yaxshi narsani yaratmagan. Bu shuni anglatadiki, miya ham ma'lumot bazasining tashuvchisi, ham unga asoslangan xulosa chiqarish vositasidir. Va bu bizning fikrlash tarzimizni tashkil qilganligimizdan qat'iy nazar, ya'ni bilimlar bazasini qanday to'ldirishimiz - biz o'rganamiz!

Agar tafakkur modeli sxemasini yaratishga imkon beradigan AI ning asosiy paradigmalari [5] da shakllantirilgan bo'lsa, unda [25] da fikr yuritish usullari o'rganilib, ularga rioya qilishning o'ziga xos xulosalar va boshqarish tizimlarini yaratish mumkin. Xususan, D.A. Pospelov nazariyani o'rganadi

Aristotel (miloddan avvalgi 384 - 322 yillar) - sillogistika va uni modellashtirish tamoyillarini taklif etadi. Tafakkurni modellashtirish nazariyasini ishlab chiqib, u fikrlash mexanizmini rasmiylashtirish muhimligini ta'kidlaydi. Ushbu mexanizm Aristotel davridan, Leybnits (1646 - 1716) va undan keyin - Jorj Bul (1815 - 1864) tomonidan algebra (mantiqiy algebra) paydo bo'lishigacha va hozirgi kungacha uzoq vaqtdan beri mavjud bo'lib, bugungi kunda matematik mantiqdir. taniqli matematiklarning ko'plab asarlarida aks etgan. P.S.ning monografiyasiga e'tibor bering. Novikov [6], klassikaga aylangan. Modellashtirish manfaatlari uchun zarur bo'lgan ma'lumotlar va ularning tahlili [2] da mavjud.

Ma'lum bo'lganlarni tizimlashtirish [5], masalan, xuddi shu Aristotelning induktiv va deduktiv fikrlash haqidagi g'oyalarida ham aks etadi.

Matematik mantiq, uning muhim "Takliflar algebrasi" bo'limi, haqiqatan ham fikrlash tamoyillarini va ularni avtomatlashtirilgan tarzda birlashtirgan. E'tibor bering, "predikatlarning hisob-kitobi" matematik mantiqning moddiy fikrlashning yuqori darajasida harakat qiladigan, oddiy qaror qabul qilish tizimlarini yaratish uchun etarli bo'lgan darajadan kam bo'lmagan (ehtimol - ko'proq) bo'limi.

Miya bu ulkan asab tarmog'i bo'lib, u sabab-oqibat munosabatlarini o'rnatadi, bilimlar bazasini yaratadi va xulosa chiqarish tartib-qoidalariga egalik qiladi.

Shunday qilib, asab tarmoqlari haqiqatan ham fikrlash vositalarini rasmiylashtirish uchun asosdir. Nerv tarmoqlarini o'rganish matematik mantiq yutuqlariga asoslanadi va ushbu postulatdan so'ng ma'lum tanib olish, boshqarish va qaror qabul qilish tizimlarini qurishda muvaffaqiyatga erishish mumkin deb taxmin qilish adolatli.

Salonikidagi Aristotel

Talabalar an'anasi: Agar siz ushbu barmoqqa teginsangiz, siz juda aqlli bo'lishingiz mumkin.
Neyron tarmoqlarini rivojlantirish va qo'llashda katta tajriba to'plangan. Bundan ham ko'proq nashrlar ushbu mavzuga bag'ishlangan. Neyron tarmoq texnologiyalarining nazariy va amaliy muammolarini anglashning hozirgi darajasini aks ettiruvchi muhim tadqiqotlar [8, 9, 10, 13, 14] da berilgan.

Birma-bir takliflar algebrasi qanday qilib asab tarmog'ining asosini tashkil etishi quyida ko'rsatiladi. Ya'ni, agar biz xatti-harakatni propozitsion algebra nuqtai nazaridan aniqlaydigan ma'lum bir tizimni tavsiflagan bo'lsak,

tanib olish, boshqarish yoki qaror qabul qilish, so'ngra amalda ushbu tavsifning biron bir o'zgarishi bo'lmasdan, ular ushbu tizimga mos keladigan va assotsiativ fikrlashga taqlid qiluvchi asab tarmog'ining tuzilishini oldilar. Mavjud vaziyat yoki rasm haqidagi ma'lumotlarni uning kiritilishiga taqdim etsak, biz tanib olish natijasi yoki kerakli harakatlar to'g'risida ma'lumot olamiz.

Ko'rib chiqilayotgan muammoning amaliy tomoni quyidagicha.

Boshqarish va qaror qabul qilish vazifalari orasida rasmiylashtirish qiyin bo'lgan muhim vazifalar klassi mavjud. Ushbu vazifalar tarkibiy qismlar orasidagi qat'iy matematik bog'liqliklar bilan tavsiflanmaydi, ularning dastlabki ma'lumotlari tabiati, turlari, o'lchamlari bo'yicha mos kelmaydi.

Qabul qilingan qaror ba'zida to'liq bo'lmagan, qarama-qarshi, "shovqinli", ishonchsiz ma'lumotlarga asoslanadi. Bu assotsiativ fikrlashni simulyatsiya qilish, asosiy vositasi neyron tarmoqlari bo'lgan sun'iy intellekt usullarini modellashtirish zarurligiga olib keladi.

Neyron tarmoq texnologiyalarini yaratishda an'anaviy yondashuv mavjud. Buning farqi shundaki, kirish vaqtida neyron tarmoqlari o'rnatiladi

Bu butunlay to'g'ri emas. [18] da, ushbu qarorlarning noaniqligini yo'q qilish uchun ba'zan qarorlarni qabul qilish tizimining mantiqiy tavsifini sezilarli darajada o'zgartirishi zarurligi ko'rsatilgan.

vaziyatni tavsiflovchi raqamli ma'lumotlar, va chiqishda - echimni tavsiflovchi raqamli ma'lumotlarni olish. Muqarrar cheklash shundaki, har xil tabiat va turdagi mavjud ma'lumotlarga asoslanib, haqiqiy turdagi ma'lumotlarni shakllantirish zarur. Ushbu dasturda neyron tarmoqlari o'ziga xos optimallashtirish va o'z-o'zini sozlash usullari bilan muayyan muammolarni yoki muammolar sinflarini "tezkor" echish uchun maxsus protsessor sifatida ishlaydi.

Biz Teylor seriyasidagi funktsiyalarning polinomial kengayishidan, garmonik qatorlardan va boshqalarni keng qo'llaymiz. Bunday dekompozitsiyadan farqli o'laroq, "an'anaviy" neyron tarmoqlari strukturaviy dekompozitsiyani amalga oshiradi.

uzatish funktsiyasi asosida funktsiyalar (faollashtirish funktsiyasi). Shuning uchun, ular neyron tarmoqlarining bunday "hisoblash" dasturlarini ta'kidlamoqchi bo'lganlarida, ular asabga o'xshash vazifalar haqida gapirishadi va bu miyaga xos bo'lgan mexanizmlarning soddaligi va universalligini to'liq aks ettirmaydi.

Tirik tabiatda ma'lumotlarning taxminiy ko'rsatkichlari asab tarmog'ining retseptorlari qatlamiga (sezgi organi ishini boshqaruvchi pastki tarmoq) keladi. Har bir retseptor signalni "texnik" amalga oshirish usuli bilan aniqlangan juda kichik diapazonda qabul qilishga qodir. Nerv tarmog'ining chiqishida signallar bir xil diapazonda o'zgarishi mumkin,

tirik ob'ekt uchun yagona kiyim. Keyin chiqish qatlamining neyroni faqat qarorni ko'rsatishi mumkin, signalning maksimal qiymatini boshqa mantiqiy chiqish darajasiga - boshqa (boshqa) asab osti tarmog'iga yuboradi. Nerv tarmog'ining bunday modeli o'zini taklif qiladi, unda undagi signallar mantiqiy o'zgaruvchilar yoki ishonchlilik ma'nosiga ega. Bundan tashqari, ishonchlilik (voqea ehtimoli) haqiqatga ko'proq mos keladigan ko'rinadi. Va bu matematik mantiqning ehtimollik nazariyasi bilan bog'liqligini nazariy jihatdan belgilaydi. Ushbu bog'liqlik mantiqiy asab tarmoqlari sinfining nazariy asoslarini yaratish uchun zarur shartlarni belgilaydi.

Chiqish qatlamidagi neyronlarning va ko'pincha maksimal qo'zg'alish qiymatiga ega bo'lgan neyronlarning qo'zg'alish qiymatlarining taqsimlanishi kirish qatlami (rasm retinada) va olingan javob (bu nima). Shunday qilib, ushbu bog'liqlik "agar - keyin" shaklini mantiqiy yakunlash imkoniyatini belgilaydi. Ushbu bog'liqlikni boshqarish, shakllantirish neyronlarning (sinaptik) birikmalarining og'irliklari bilan amalga oshiriladi. Ushbu og'irliklar tarmoqdagi neyronlarning qo'zg'alishini tarqalish yo'nalishlarini aniqlaydi, mashg'ulot bosqichida chiqadigan qatlamning "zarur" neyronlariga, ya'ni, ular "oldindan ta'sir" munosabatlarini bog'lash va yodlash uchun xizmat qiladi. Og'irliklarning shakllangan qiymatlari tufayli o'rnatiladigan aloqa, keyin tasvirni taqdim etgandan keyin ta'sirini aniqlashga imkon beradi. Nerv tarmog'ining pastki tuzilmalarining aloqasi bunday aloqalarga asoslangan holda "uzun" mantiqiy zanjirlarni hosil qiladi.

Shunday qilib, tarmoq ikki rejimda ishlaydi: o'rganish rejimida va tanib olish rejimida (ish rejimi).

O'quv rejimida mantiqiy zanjirlar hosil bo'ladi.

Tanib olish rejimida, taqdim etilgan tasvirga asoslanib, neyron tarmog'i qaysi turga mansubligi, qanday choralar ko'rish kerakligi va hk yuqori ishonchliligi bilan aniqlanadi.

240 ga qadar kimyoviy reaktsiyaga ega bo'lgan neyronning qanday ishlashi bizni qiziqtirmaydi. Bizni neyron mantiqiy darajada qanday ishlashi, mantiqiy funktsiyalarni qanday bajarishi qiziqtiradi.

D.A.ning asarlari Mantiqiy fikrlash qonunlariga asoslangan sun'iy intellekt nazariyasini rivojlantirishga katta hissa qo'shgan Pospelov. Muallif asarni [1] Internetda "ko'chirib oldi", avval uni o'zi uchun kashf etdi. Dmitriy Aleksandrovich ijodining barcha yo'nalishlari qiziqish uyg'otmoqda: kompyuterlarning mantiqiy asoslaridan, hisoblashlarni parallellashtirish orqali [4], yangi boshqaruv tamoyillari (vaziyatni boshqarish [3]), rasmiylashtirilgan sun'iy intellekt asoslarini rivojlantirishgacha. fikrlash mantiqi [2]. U emas

manfaatlarning tarqalishi - bu uzluksiz o'tishning tabiiy mantiqiy ketma-ketligi.

Olimlar uyidagi ma'ruzalardan biriga qatnashgan muallif raisning so'zlarini eshitdi: "Ha, bizning mamlakatimizda Pospelovdan tashqari, hech kim sun'iy intellektda hech narsa qilmagan!" Shubhasiz, bunday qat'iy bayonot asosga ega, garchi u haqiqatdan ko'ra hissiyroq bo'lsa. Shu munosabat bilan, professor A.I. atrofida to'plangan, hech bo'lmaganda butun "neyrokompyuter muhiti" ni ta'kidlash zarur. Galushkin [8, 9].

Shu bilan birga, hatto D.A.ning bunday ajoyib asari Pospelova, "Aqliy xatti-harakatlarni modellashtirish" [2] sifatida, kam odam biladi yoki allaqachon unutgan.

D.P. sun'iy intellekt sohasi, shubhasiz, uni inson miyasiga eng mos keladigan mantiqiy asab tarmoqlarining roli va mexanizmlarini chuqurroq anglashga olib keladi. Bu juda mantiqiy seriyani tugatgan va hatto yopgan bo'lar edi.