Mavzular: Sun'iy intellekt va robototexnika Mutaxassisligi: dasturchi
Download 0.88 Mb.
|
neyron uzb
i qiymatini aniqroq tanlash echim topish uchun ma'lum variantlardan foydalangan holda DSSni tekshirish asosida amalga oshiriladi. Bunday holda, bu tanlov muvaffaqiyatli amalga oshirilganga o'xshaydi. 9. Qaror qabul qilish tizimida mantiqiy zanjir uzunligini minimallashtirish Keyingi ma'ruzalarda batafsil o'rganishni kutib, biz transfer funktsiyasini hisoblashda mantiqiy operatsiyalarni yig'indisi bilan almashtirish bilan almashtirish barcha kiruvchi o'zgaruvchilarni bir martalik hisobga olishning dolzarbligiga olib kelishini ta'kidlaymiz. qabul qilish tizimining tavsifini tashkil etadigan har bir mantiqiy ifodada o'zgaruvchilar paydo bo'lishining o'ziga xosligiga echimlar. Yuqorida, o'zgaruvchining bunday yagona ko'rinishini ta'minlash uchun R6 eritmasini "ko'paytirish" texnikasi ishlatilgan. Elektron zanjirlarni ishlab chiqishda "mantiqiy zanjir uzunligi" tushunchasi o'rganiladi, bu ketma-ket soat konversiyasidan o'tgandan keyin elektron kirish elementidagi signal engib o'tishi kerak bo'lgan elektron elementlarning maksimal sonini anglatadi, natijada signal chiqishda hosil bo'ladi. elektronning O'chirish tezligi ushbu vaqtga bog'liq bo'lib, bu vaqtinchalik jarayonning vaqtini belgilaydi. Shu sababli, mantiqiy zanjirning barcha uzunliklarini parallel ravishda bajarish imkoniyati bilan maksimal uzunligini minimallashtirish dolzarb vazifadir (bu elektr uzatish davri orqali o'tishi uchun xosdir). Shakldagi sxemada aniq. 1.4 maksimal mantiqiy zanjir uzunligi ikkitadir. Biz har qanday iboralarga (1.17) murojaat qilamiz, ularning har biri birlashtiruvchi disjunksiyaga aylantirilishi yoki o'zgartirilishi mumkin, echimlarni "ko'paytirish" usuli. Endi (1.19-rasm) sxema birlik uzunligi zanjirlaridan iborat. Har bir kirish signali faqat konnektor tomonidan qayta ishlanadi. Elektron sxema voqealar ishonchliligi asosida qarorlar qabul qilish tizimining konstruktsiyasini to'liq aniqlaganligi sababli, hosil bo'lgan elektron sxemani xuddi shu rasmda ko'rsatilgan bitta qatlamli DSS sxemasiga aylantirish mumkin. Shunday qilib, quyidagi so'zlar isbotlandi: Lemma 1. Mantiqiy tavsif asosida mantiqiy tavsif asosida, echimlarni "ko'paytirish" usuli bilan hosil bo'lgan har qanday DSS hodisalarning ishonchliligi asosida bir qavatli DSSga aylantiriladi. Bunday DSS ning afzalligi shundaki, ular eng yaqin o'xshashlik printsipiga asoslangan assotsiativ jadvallardir. Albatta, har bir qaror uchun DSS ning bitta chiqishini tayinlash mumkin, bunda matn shaklida turli yo'llar bo'ylab olingan umumiy echim birlashtiriladi. To'g'ri ko'rsatilgan dastlabki ma'lumotlar bilan - to'liq voqealar to'plamidan foydalanish qoidalariga asoslanib, DSS "ishlaydi" to'g'ri, etarli javoblarni berib. Keyin "R qarorini qabul qiling" tavsiyasi beriladi va ushbu qarorga olib boradigan yo'l haqida ma'lumot yo'qoladi. Shakl: 1.9. Mantiqiy zanjirning birlik uzunligi bilan elektron sxemani bir qavatli qaror qabul qilish tizimiga aylantirish "Elektron" sxemani tuzishda bunday birlashma disjunktsiya operatsiyasi yordamida amalga oshiriladi, bu mantiqiy zanjirning uzunligini ikkiga tenglashtiradi. Ammo agar DSS tuzilishini shakllantirishda "qaror qabul qilishning elektron davri" tizimini yaratish tartibiga qat'iy rioya qilsangiz, u holda DSS uzunligi 2 ga teng bo'lgan maksimal mantiqiy zanjirga ega bo'ladi. Shunday qilib, echimlarni "ko'paytirish" bu DSSga xos bo'lgan operatsiya bo'lib, uni (DSS) konstruktsiyasini har xil, rivojlantiruvchi qiladi. "Sxematik" yondashuv. DSSning mantiqiy tavsifini o'rganishning dastlabki bosqichida "elektron" sxemalarni qo'llash maqsadga muvofiqdir, so'ngra ulardan boshlab, mukammal bir qatlamli tuzilishga o'ting. Qarorlarning "ko'payishi" muhim ahamiyatga ega. Bu sizga sababni aniqlashga, qaror uchun tushuntirish topishga imkon beradi. Bu shuni anglatadiki, qaror matni bunday qarorni qabul qilish sababi ko'rsatilishi bilan to'ldirilishi mumkin. Masalan, sport anjomlari bo'limida velosipedga buyurtma berish zarurligi to'g'risida ma'lumot olgach, buvisi ham muhim tushuntirishdan foydalanishi mumkin: "... chunki hozir, ehtimol, bahor va siz shunchaki samimiy nonushta qilgansiz."
Ushbu bo'limni yakunida shuni ta'kidlash kerakki, haqiqiy o'zgaruvchilar sohasidagi murakkab mantiqiy tuzilmalarni parallel hisoblash algoritmi [20] tuzilgan bo'lib, ular boshqaruv va qaror qabul qilish tizimlarida yuqori ko'rsatkichlarni amalga oshirish uchun mo'ljallangan. Bundan tashqari, DSS-ni bir qavatli darajaga tushirish faqatgina konnektorlarni taqlid qiladigan faqat uzatish funktsiyalaridan (1.6 va 1.9-rasmdagi N1 elementlari) foydalanishga olib keladi. Bu baholashning ishonchliligini, standartlashtirishni va tabiiy jarayonlarga adekvatlikni oshirishga xizmat qiladi. Shu bilan birga, mantiqiy elementlarni almashtirgan elementlarning N harfi bilan belgilanishi bejiz emas, bu ularning keyinchalik asab bilan almashtirilishining jiddiy ishorasi. elementlar - mantiqiy neyron tarmog'ini yaratish. II. D.A.ning ishi asosida mantiqiy asab tarmoqlari. Pospelova "Sun'iy intellekt bo'yicha tadqiqotlarda o'nta" issiq joy ""
Eski Ahd. Chiqish Materialistik tushunchalar doirasini tark etmasdan, miya tabiiy va sun'iy ravishda aqlning yagona haqiqiy tashuvchisi va vositasi ekanligini tan olish kerak. Bu javob berish uchun mavhumlik sohasidan yalang'och amaliy darajaga tushishga intilayotgan tadqiqotchining asosiy sharti savol: “Buni qanday qilish kerak? Propozitsion algebra va mantiqiy xulosa chiqarish mexanizmlarini amaliy, hatto texnik jihatdan qanday amalga oshirishga erishish mumkin? " "Ammo noma'lumning cheksizligini ruhan aks ettiruvchi Tabiat qiyofasidagi Yaratuvchi buni allaqachon amalga oshirgan!" - adolatli javobni ta'qib qilmoqda ... Keyingi materialni D.A.ning yuqoridagi maqolasini qayta nashr etish deb hisoblash mumkin. Pospelova, sharhlar bilan ta'minlangan (boshqa shrift bilan). Sun'iy intellekt (AI) mustaqil ilmiy soha sifatida bir asrdan ko'proq vaqt davomida mavjud edi. Bu vaqt ichida jamiyatning bunday ish bilan shug'ullanadigan mutaxassislarga munosabati tadqiqot skeptikizmdan hurmatga aylandi. Rivojlangan mamlakatlarda intellektual tizimlar sohasida ishlash jamiyatning barcha darajalarida qo'llab-quvvatlanadi. Yigirmanchi asrda o'zining eng yuqori darajasiga etgan sanoat tsivilizatsiyasini o'rnini bosuvchi axborot jamiyatining mohiyatini aynan shu tadqiqotlar aniqlaydi degan qat'iy fikr bor. Sun'iy intellektni maxsus ilmiy intizom sifatida shakllantirishning so'nggi yillarida uning kontseptual modellari shakllandi, faqat unga tegishli bo'lgan o'ziga xos usul va uslublar to'plandi, ba'zi bir fundamental paradigmalar o'rnatildi. Sun'iy intellekt fizika yoki biologiyadan kam bo'lmagan sharafli va zarur bo'lgan mutlaqo obro'li fanga aylandi. Yangi tadqiqot maydonining paydo bo'lishining beshigida turgan keksa avlod mutaxassislari shiddat bilan rivojlanish davri nihoyasiga yetganiga va endi uzoq vaqtga mo'ljallangan butunlay akademik, xotirjam va maqsadga muvofiq izlanishlar davriga, kelmoqda. Shu sababli, mutaxassislarning asosiy sa'y-harakatlari chiqadigan ishlarning oxirida to'plangan o'sha "qaynoq nuqtalarni" ko'rishga harakat qilish juda qiziq bo'lar edi asr va yangi ming yillik boshlari. Amaldagi tadqiqotlar holatini tahlil qilish shuni ko'rsatadiki, bunday issiq joylar o'nta. Ular quyida muhokama qilinadi.
AI rivojlanishining dastlabki davrida aksiomatik (yoki kvazi-aksiomatik, ma'lum predmet sohasining ba'zi qonunlarini aksiomalar sifatida ishlatadigan) tizimlarda xulosa chiqarish mexanizmlaridan foydalanish g'oyasi ustun mavqeni egalladi. O'zlarini da'vo qiladigan barcha vazifalar yoki deyarli barchasi taxmin qilingan intellektuallik, qandaydir xulosa chiqarish orqali hal qilinishi mumkin. Ushbu paradigma avtomatik ravishda teoremalarni isbotlash, mantiqiy turdagi bilimlarni namoyish etish uchun tillarni, xususan, taniqli Prolog tilini rivojlantirish sohasida ko'plab ishlarni yaratdi. Sun'iy intellekt ehtiyojlariga moslashtirish uchun turli xil usullar bilan o'zgartirilgan predikat hisobida xulosa chiqarish usullarini yaratish uchun katta kuch sarflandi. Mantiqiy asab tarmog'i nima va nima uchun uni miyaning etarli modeli deb hisoblash kerak? Qarorlar qabul qilish tizimi (bu umumiy nomni boshqarish tizimi, mantiqiy xulosa, tan olish, vektor o'zgaruvchisining berilgan jadvalli vektor funktsiyasi va boshqalar tushunilishi mumkin) shaklning mantiqiy ifodalari tizimi bilan tavsiflansin. f1 (x1, x2,…, xn) R1 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... fm (x1, x2,…, xn) Rm Mantiqiy xi (i = 1, ..., n) formulalar bilan ifodalangan i hodisalarining mavjudligini yoki yo'qligini qayd etadi: "poezd soat 20.00 da keladi", "bosh og'rig'i kuzatiladi", "X qiymatni oladi oralig'i 900 - 1100 "va boshqalar ... Ushbu o'zgaruvchilar (nuqta) qiymatlarining kombinatsiyasi vaziyatni tavsiflaydi. Fj (j = 1, ..., m) funktsiyalari birlashma (AND) va disjunksiya (OR) operatsiyalari tarkibiga asoslanib, Rj qarorini ma'lum bir vaziyatga muvofiq ravishda keltirib chiqaradigan munosabatlarni tasdiqlaydi. Ya'ni, agar vaziyat qiymatining fj funktsiyasi TRUE qiymatini qabul qilsa, u holda Rj qaror qabul qilinadi. Propozitsion algebraga rasmiy o'tish aniq. O'zgaruvchan xi - bu hodisalarning mavjudligi yoki yo'qligi haqidagi bayonotlar. Rj echimi eng xilma-xil tarkibli bayonot bo'lishi mumkin: ko'p o'zgaruvchan funktsiyalarning sonli yoki vektorli qiymatidan tortib eng murakkab tavsiya matnlariga yoki dasturlarni ishga tushirish mexanizmiga qadar, reaksiyaga kirishuvchi ob'ektning harakatiga taqlid qilish yoki tavsiya etilgan boshqarish strategiyasi. Qabul qilinadigan qarorlarning to'liqligi, aniqligi va izchilligi uchun shartlar bajarilgan deb taxmin qilinadi. Shundan keyingina tizimni to'g'ri deb hisoblash mumkin. Darhaqiqat, D.A.ning vaziyatni boshqarish g'oyasiga to'liq mos keladigan "agar {vaziyat}, keyin - {qaror}" shaklidagi jadval olinadi. Pospelova [4]. Biroq, undagi barcha vaziyatlarni namoyish etishning iloji yo'q. "Oraliq" vaziyatlarni qayta ishlash uchun interpolyatsiya protsedurasi asoslanishi kerak - ba'zi oraliq echimlarni olish. Ko'rib chiqilgan g'oyani texnik jihatdan amalga oshirishga urinish haqiqiydir, ya'ni. mantiqiy asosda ishlaydigan elektron sxemani yaratish
Berilgan maqsad (munosabatlar shartlarini qondiradigan barcha ob'ektlarni identifikatsiyalash) odatdagi Markov algoritmiga o'xshash tarzda qayta ishlanadi: almashtirishga imkon beradigan bandning birinchi ko'rinishi o'zgaradi. Shu tarzda kontseptsiya parchalanadi yoki o'zgaruvchilar bog'lanadi. Maqsadni o'zgartirish (o'zgartirish) ning har bir bunday bosqichi birlashtirish protsedurasiga - ziddiyatni ochib berishga to'g'ri keladi. Umuman olganda, orqaga chekinish sxemasi amalga oshiriladi, ammo o'ziga xos "tarmoq va bog'langan" strategiya sifatida. Sxema parallel hisoblash tizimida amalga oshirilganda AND- va OR- parallellikka imkon beradi. Bilimlarni namoyish qilishda mantiqiy modellarning aniq bosimi ostida amalga oshirilgan sun'iy intellektdagi klassik yondashuv ishlab chiqarish qoidalari, relyatsion ma'lumotlar bazalari nazariyasi, echimlar va rejalashtiruvchilar nazariyasiga asoslangan ekspert tizimlarini vujudga keltirdi. Mantiqiy xulosaga bo'lgan ishtiyoq bilan bog'liq bo'lgan shubhasiz afzallik, mantiqiy mutaxassislarni A.I. sohasidagi tadqiqotlar sohasiga jalb qilish edi, ular ushbu yosh fanga vazifalarni qo'yish va natijalarni shakllantirishning qat'iyligi va aniqligi haqidagi g'oyalarini keltirdilar. Ammo 70-yillarning o'rtalariga kelib, klassik mantiqiy modellar va xulosalar sxemalari uchun etarli emasligi asta-sekin aniq bo'ldi etarlicha boy va amaliy ahamiyatga ega bo'lgan aqlli tizimlarni yaratish uchun. Sun'iy intellekt aniq "mantiqiy külot" dan o'sdi. Rasmiy deduktiv xulosalar tizimini klassik tushunishga asoslangan printsiplar AI muammolarini hal qilish uchun juda tor bo'lib qoldi. Yigirmanchi asrning boshlarida aniq namoyon bo'lgan fizikada inqirozga o'xshash narsa bor edi. Asosiy muammo nima edi? Mantiqiy yondashuv A.I. metodlari qo'llanilgan har bir predmet sohasi uchun zarur bo'lgan klassik shaklda, ushbu mavzuning aksiomalari deb hisoblanadigan boshlang'ich nuqtalarning to'liq ro'yxati mavjud. Ularning mavjudligi (bu tabiiy ravishda priori o'rnatilgan xulosa qoidalarini o'z ichiga oladi) ishlatilgan modellarning yopiqligini ta'minladi, ishlatilgan modellar va protseduralarning to'liqligi, samaradorligi va izchilligi bilan bog'liq bir qator muammolarni keltirib chiqarishga imkon berdi. Biroq, aksariyat hollarda sun'iy intellekt o'zining amaliy ahamiyatini asoslab berishga intilayotgan turli xil dasturlar aksiomatik tizimlarni qurish uchun imkoniyat yaratmadi. Mavzular sohasidagi bilimlar, qoida tariqasida, to'liq bo'lmagan, noto'g'ri va faqat ishonchli edi, bu natijalarni olish uchun monotonik bo'lmagan jarayonlarning ta'siriga, ilgari olingan soxtalashtiruvchilarning paydo bo'lishiga olib keldi. ketma-ket (hatto parallel modifikatsiya deb ataladigan) xulosa chiqarish jarayoni natijasida olingan tasdiqlar. Shunday qilib, rasmiy tizimni o'ziga xos deduktiv xulosa chiqarish protseduralari bilan boshqa, bir xil darajada kuchli model bilan almashtirish muammosi yuzaga keldi, bu esa aniqlanmagan mavzular bo'yicha echim topishning asosiy xususiyatlarini aks ettiradi, ular haqida yangilangan bilimlarga ega ochiq tizimlar tuzilishi va faoliyati. Yigirmanchi asrning 70-yillari oxiridan boshlab qat'iy mantiqiy xulosa chiqarish g'oyasiga asoslangan eski paradigma asta-sekin yangi paradigma bilan almashtirila boshlaydi, unda asosiy operatsiya echim izlashda ishonchli asos bo'lishi kerak. Tegishli og'irliklar bilan jihozlangan "for" va "qarshi" argumentlari bilan ishlash ushbu og'irliklar bilan qo'shimcha protseduralarga olib keladi (umumlashtirilgan og'irliklarni mantiqiy xulosa bilan hisoblashning multiplikativ protseduralaridan farqli o'laroq). Ushbu holat intellektual tizimlarda tortishuvlarga o'tish uchun hal qiluvchi ahamiyatga ega bo'ldi. Biroq, mantiqiy xulosaning to'liq tuzilishidan farqli o'laroq, hali ham bir-biriga mos keladigan, ilmiy jihatdan ishlab chiqilgan ishonchli dalil nazariyasi mavjud emas. Monotonik bo'lmagan fikrlashda paradokslarning paydo bo'lishi bilan bog'liq ta'sirlar shuni ko'rsatadiki, boyroqga o'tish xulosa modeli bilan ishonchli argumentatsiya modeli muqarrar ravishda ko'plab yangi muammolarga olib keladi. bunday modelni asoslash va uning xususiyatlarini o'rganish bilan bog'liq. Kelgusi o'n yilliklarda ko'plab mutaxassislarning sa'y-harakatlari ushbu tadqiqot yo'nalishiga yo'naltiriladi deb taxmin qilinadi. Shunday qilib, bayonotlar algebrasi asosida qaror qabul qilish jarayonini avtomatlashtiradigan elektron qurilma yaratildi. Biroq, uchta holat chalkash: 1. "Sof mantiqiy" yondashuv bilan SDS aksiomatikasini aniqlaydigan fj mantiqiy funktsiyalari to'g'risida aniq bilimlar qabul qilinadi deb taxmin qilinadi. Umuman, amalda, abstrakt darajada echimlarni assotsiativ izlash uchun jadvallar tuzadigan to'liq tajriba mavjud. (Qaytish burchagini tanlab, avtomashinaning rulida ishlaganda qanday qilib to'liq avtomatizmga erishishimiz mumkin? Axir, birinchi marta rulga o'tirganimizda, biz darhol yo'l chetiga kirib bordik.) zudlik bilan qiyin vazifalarga duch kelishi kerak. Ularning echimi uchun sun'iy intellekt ishtirok etadi. Sabab-oqibat munosabatlarini rasmiy ravishda tavsiflovchi mantiqiy funktsiyalarni bilish, bilish nazariyasi sohasidagi muammo, ma'lumki, operatsion fikrlashning amaliy darajasi bilan bog'liq emas. Biroq, bunday funktsiyalar taxminan yuqoridagi deduktiv xulosa jadvallari asosida tuzilishi mumkin. Ammo buning uchun bunday jadvallardagi aloqalarni tahlil qilish va mavhum umumlashtirish asosida induktiv xulosani modellashtirish masalasini hal qilish kerak. 2. Vaziyatlar to'g'risida dastlabki ma'lumotlarning noaniqligi hodisaning mavjudligi yoki yo'qligi haqidagi savolga aniq javobni istisno qiladi va faqat mantiqiy o'zgaruvchilardan foydalanishni noqonuniy qiladi. Matematik mantiqda taxmin qilinganidek, bayonotlar haqiqatan ham yolg'on emas, 1 yoki 0 ga teng. Bayonotlar ishonchli va ishonchli darajaga ega [0, 1] segmentida haqiqiy qiymatni oladi va ehtimollar nazariyasining taniqli qoidalariga bo'ysunadi. 3. Odamning fikrlash apparati - miyaning tibbiy tadqiqotlari kranium ostida kon'yunktorlar va disjunktorlar kabi asboblarning mavjudligini istisno qiladi. Buning o'rniga 100 milliardgacha (ko'proq va ko'proq) birlashtirilgan va standart neyronlar topildi, ular mahalliy tasodifiy va global miqyosda deterministik konfiguratsiya tarmog'iga birlashtirilgan bo'lib, genetik merosxo'rlikka zaif ta'sir ko'rsatadi. Neyronlar har biridan 10 000 gacha bo'lgan chegarani engib o'tish sohasida monotonik ravishda o'sib boradigan chegara uzatish funktsiyasini amalga oshiradilar. bitta qo'zg'aluvchan chiqishda kirish qo'zg'alishi va qo'zg'alish hosil qilish. O'zgartirishga qodir neyronlarning kirish ulanishlarining og'irliklari asab tarmog'ida qo'zg'alishning yo'naltirilgan tarqalishini ta'minlaydi. Bu sizga elektron aloqalarga o'xshash sabab-oqibat munosabatlarini tuzadigan sxemalarni tuzish va yodlash imkonini beradi. Shunday qilib, ulanishning yuqori og'irliklariga ega bo'lgan elektron sxemadan o'qitilgan neyron tarmoq modeliga o'tish quyidagicha. 1. Elektron sxemada mantiqiy emas, balki kiritilgan o'zgaruvchilarning haqiqiy qiymatlariga ruxsat beriladi, bu amalda voqealar ishonchliligini ko'rib chiqishga olib keladi. 2. AND va OR operatsiyalari bu holda o'z ma'nosini yo'qotganligi sababli, kon'yunkturalar va ajratuvchilar eng oddiy chegara uzatish funktsiyasini amalga oshiradigan bitta neyron modeli bilan almashtiriladi. Ushbu funktsiyani tortilgan kirishlarni qo'zg'atish qiymatlari yig'indisiga asoslash amalda maqsadga muvofiqdir. Neyron tarmog'ini tekshirish qo'shimcha qurilishni talab qilmaydi, lekin unda ko'zda tutilgan holatlar asosida tekshirish orqali amalga oshiriladi. Ya'ni, ma'lum bo'lgan har bir ishonchli vaziyat uchun, ushbu holat uchun echimga mos keladigan chiqish qatlamining neyroni maksimal darajada hayajonlanganligiga ishonch hosil qilishingiz kerak. Bu xaritada bo'lmagan oraliq vaziyatlarni tahlil qilishda neyron tarmoqdan foydalanish huquqini beradi (jami omil maydoni). Murakkab bo'lmagan kuzatuv algoritmlari [6, 7], oddiy elektron sxemalariga asoslanib, berilgan mantiqiy ifodalarni amalga oshirish yoki eksperimental sabablarni qayd etish uchun ma'lum (masalan, standart) tuzilishdan oldin neyron tarmoq ulanishlarining og'irligini topishga imkon beradi. - PRSni tavsiflovchi effektli munosabatlar. Bunday holda, zanjirlarning og'irliklari zanjir elementlarini birlashtiruvchi "simlar" singari kiritiladi: simlar kerak, - bu zanjirning og'irligi katta (bitta), simlar kerak emas, - havola kichik (nol). Agar kerak bo'lsa, hatto qo'shimcha xabarlarni kiritish ham joizdir. Bunday asab tarmog'ining rivojlanishi va modifikatsiyasi qulayligi aniq, yangi aloqalarni (bilimlarni) o'rnatish, eskilarini o'zgartirish va h.k. Shunday qilib, mantiqiy tavsif (tajribaning tavsifi ham mantiqiy tavsifga asoslanadi, chunki u boshqaruv tizimining "agar - keyin" turini) o'rnatishi, xulosa qilish va qaror qabul qilish asosida qurilgan amaliy mantiqiy asab tarmog'i matematik mantiqning barcha nazariy yutuqlarini amalga oshirishga qodir. Shu bilan birga, bu sizga mavzuni namoyish qilish darajasida ham, operatsion dastlabki ma'lumotlar darajasida ham noaniqlikni hisobga olishga imkon beradi va shuningdek, o'rtacha yoki asoslangan o'rtacha (yoki) asoslangan echimlarni olishga imkon beradi. bir nechtasini uzaytirish. 2. asoslash muammosi Intellektual tizimlarning xotirasini ushbu fan sohasi va unda yuzaga keladigan muammolarni hal qilish usullarini yaxshi biladigan mutaxassislardan olingan bilimlar bilan to'ldirishda bilim muhandislari juda qiziq bir xususiyatga duch kelishdi. Turli xil mutaxassislar tomonidan shakllangan bilim bazalarini birlashtirganda, ularning har biri alohida muvaffaqiyatli ravishda test topshiriqlarini echishdi, qarama-qarshi bilimlar bazasi paydo bo'ldi. Agar bu bilimlar ishlab chiqarish qoidalari shaklida qayd etilgan asoslar bo'lsa, unda qoidalar bir xil chap tomonlarda va qarama-qarshi o'ng tomonlarda paydo bo'lgan va agar ramkalar bilimni namoyish etish uchun namuna sifatida ishlatilgan bo'lsa prototip ramkalarining nomuvofiqligi yoki uyalarda raqobatdosh qiymatlar mavjud edi. Tez orada aniq bo'lgach, bu hodisa mutaxassislar o'zlarining professional bilimlarini predmet sohalarining ba'zi kontseptual modellariga singdirganliklari bilan izohlandi, bu esa turli mutaxassislar bilan mos kelmasligi mumkin. Agar, masalan, onkologik kasalliklar sohasidagi bilimlarni olish haqida gap ketayotgan bo'lsa, unda xavfli o'smalar avlodining virusli yoki genetik modeli bunday turli xil modellar sifatida harakat qilishi mumkin. Agar biz neft qazib olish va uni qidirish uchun eng istiqbolli joylarni izlash haqida gapiradigan bo'lsak, u holda muqobil kontseptual modellar neftning organik va noorganik kelib chiqishi modellari bo'lib chiqdi. U yoki bu kontseptual modelning tarafdorlari ongli ravishda (va ba'zida ongsiz ravishda) qabul qilingan kontseptual modelga mos keladigan bilimlarni tanladilar, unga zid bo'lgan bilimlarni rad etdilar (yoki ularning ishonchliligi og'irligini kamaytirdilar). Boshqacha qilib aytganda, qabul qilingan bilimlar tizimi tomonidan oqlangan, qabul qilingan kontseptual modelni yo'q qiladigan bilimlarga qarshi bir xil "psixologik himoya" mexanizmi ishlatilgan. Ma'lumki, ma'lum bir mavzu sohasida to'plangan ehtimollik vaznining buzilishi bilan bog'liq bo'lgan asoslash mexanizmlari aniq
Shuning uchun, turli xil bilim asoslarini mexanik birlashtirish, maqsad vazifasini muvofiqlashtirmasdan, hech narsa bermaydi, natijada nima berishi kerakligi ma'lum emas. Ob'ektiv funktsiya butun maketga, omil makonining omillari (hodisalar majmuasini shakllantirish) mantiqiyligi va tanloviga sezilarli darajada ta'sir qiladi. Hatto mavzu doirasining umumiyligi ham bu erda yordam bermaydi. Agar bitta bank foydali investitsiyalarni markazlashtirish uchun mavjud bo'lsa, boshqasi - valyuta chayqovchiligida, firibgar va firibgarni birlashtirish juda qiyin vazifa bo'lib tuyuladi. Ular umumiy maqsad haqida kelishib olishlari, umumiy ko'rsatkichlarni aniqlashlari, ularning ustuvor doirasini yaratishlari va h.k. Hatto bir xil mavzudagi maqsadli funktsiyalarning farqi bilimlar bazalarining mos kelmasligiga olib kelishi mumkin. Masalan, siyosatda ta'riflarning yo'qligi ta'rif bo'yicha qabul qilinadi - manfaatlarga xizmat qilish va ularni oqlash, demagogiya, buzib ko'rsatuvchi faktlar, ommaning ahmoqligi va boshqalar. Matematikada, shu jumladan matematik mantiqda fikrlashning asosi qat'iy, izchil, har tomonlama ta'riflardir. Aqlli matematik qabulni avtomatlashtirishni o'z zimmasiga olmaydi siyosiy qarorlar. Buning uchun ularning hiyla-nayranglari aniq bo'lishi kerak. Bu kimga kerak? Sotsiologik tadqiqotlarning oraliq sohasidagi biron bir joyda bo'lsa ham, bunday hamkorlik mumkin. AI tabiiy aqlning modeli ekanligini esga olib, inson o'zaro o'rganish va murosaga kelish asosida "yorug 'kelajak" ni qurishga chaqirilgan ijtimoiy hayvon ekanligini unutmaslik kerak. Va uning dunyo tinchligi uchun kurashi kuch bilan emas, deb orzu qilish mumkin. Shunday qilib, bilimlar bazalarining nomuvofiqligi (buni Tabiat xususiyati bilan bog'lash mumkin) tabiiy deb hisoblanishi va birinchi navbatda maqsad funktsiyalarining farqidan kelib chiqishi kerak. Mantiqiy asab tarmoqlari, ilgari aytib o'tilganidek, faktlar (tajriba) va xulosa qilish qoidalari (mantiqiy funktsiyalar) asosida quriladi va assotsiativ fikrlash modelini deduksiya orqali namoyish etadi. "Tabiiy" aql, xulq-atvor, hayot, qaror qabul qilish qoidalarini yaratib, tajribani umumlashtirish kerakligiga shubha qilmaydi. Tajriba, ta'limga asoslangan, hattoki bitta maqsadga muvofiq funktsiya bilan birlashtirilgan, qabul qilinadigan qoidalar bilan bir qatorda, shunchalik aniqki, ba'zida yuqori ma'lumotli odamlar jamoasi ziddiyatlar bilan parchalanib ketadi. (Buni parlament kabi "juda aqlli" birlashmada ko'rish mumkin). Yuqorida keltirilganlar rasmiylashtirish vazifasining dolzarbligini oshiradi va "mutlaq" haqiqat g'oyasini rivojlantirishga qodir bo'lgan induktiv fikrlashni modellashtirish. U mantiqiy neyron tarmoq qo'shimchasiga asoslangan bo'lib, u neyron tarmoqning quyi tuzilmalari tomonidan qabul qilingan ayrim qarorlarni tahlil qiladi, umumiy fikrlarni aniqlaydi, ularni umumlashtiradi va yangi bayonotlar - xulosa qilish qoidalariga aylantiradi. PROLOGUE tilining neyron tarmoqlarini modellashtirishga kelsak, bu ma'no jihatidan bir xil mantiqiy xulosa zanjirlarining ko'p marta paydo bo'lishi asosida kontseptual tarmoqni rivojlantirishni anglatadi [8]. Masalan, ko'plab maqsadlarni qayta ishlashda struktura uchraydi - "man" va "ota-onaning ukasi" protseduralarining bandlarini o'z ichiga olgan ramka. Ushbu tuzilish ta'kidlash va ismni tanlab, qoida-gipotezani shakllantirish kerak: amaki: - erkak, ota-onaning ukasi. (Nyuton yozishdan oldin necha marta uning boshiga olma tushgan: F = ma?) Shubhasiz tekshiruvdan o'tgan yangi qoida - qo'llash amaliyoti bilan bir necha bor tasdiqlash kontseptual tarmoqda namoyish etiladi. Yangi qabul qilingan umumiy qoidadan foydalanish muhim qarorlarni qabul qilishda ziddiyatlar ehtimolini kamaytirishi mumkin. 3. Tushuntirishlarni yaratish Insonda, muayyan sinf muammolarini hal qilishda mutaxassisda va aqlli tizimda echimlarni topish mexanizmlarining farqi tushunmovchilik ta'sirining paydo bo'lishiga olib keladi. Finalni ko'rish intellektual tizim faoliyati natijasi, mutaxassis uning ishonchliligi darajasini baholay olmaydi (hatto tizim echim bilan bir vaqtda u tomonidan hisoblab chiqilgan bunday bahoni chiqargan taqdirda ham). Qo'shimcha ma'lumot bo'lmasa, "ishon - ishonma" jarayoni hech qanday oqilona natijaga olib kelishi mumkin emas. Ushbu ma'lumotlar ekspert tizimlarining birinchi avlodidan boshlab mutaxassisga uning iltimosiga binoan tushuntirish shaklida beriladi. Tushuntirish (mantiqiy asos haqida gapirish to'g'ri bo'lar edi, ammo "tushuntirish" atamasi sun'iy intellektda mustahkam o'rnashgan) har xil bo'lishi mumkin. Eng keng tarqalgan - bu qanday tushuntirishlar va nima uchun tushuntirishlar. Tushuntirish bilan tizim muammolarni keltirib chiqaradi foydalanuvchiga, masalan, echim olish tartibi to'g'risidagi ma'lumotlar, unga chiqish daraxti bo'ylab butun marshrutni beradi. Buning sababini tushuntirishda tizim tushuntirish matniga echim topish jarayonida foydalangan asoslarni kiritadi. Boshqa tushuntirish turlari (nima-tushuntirishlar, nima uchun-tushuntirishlar va boshqalar) hanuzgacha aqlli tizimlarda deyarli qo'llanilmaydi. Tushuntirish muammosi uni qanday qurish masalasini hal qilish bilan bog'liq. Ekspert tizimlarini rivojlantirishning dastlabki davrida tushuntirish, echimini topish jarayonida aniq ma'lumotlar bilan to'ldirilgan tushuntirishning apriori berilgan ssenariysi mavjudligi bilan bog'liq bo'lgan qat'iy protseduralar bilan yuzaga keldi. Ushbu yondashuv qandaydir tushuntirishlar uchun qandaydir darajada mos va nima uchun tushuntirishlar uchun biroz kamroq. Ammo boshqa turdagi tushuntirishlarni yaratish kerak bo'lganda, bu umuman foydasizdir. Tushuntirishlarni yaratish muammosi intellektual tizim xotirasida predmet sohalarining kontseptual modellari va ushbu sohalarning xususiyatlari to'g'risidagi entsiklopedik bilimlarning mavjudligi bilan bog'liqligi aniq. Tushuntirishlarni yaratish uchun ensiklopedik tipdagi bilim asoslari zarur. Entsiklopedik bilimlar bazalari o'zlarining tuzilishi va maqsadi bilan zamonaviy ekspert va boshqa intellektual tizimlarda qo'llaniladigan muammoli bilimlar bazalaridan farq qiladi. Entsiklopedik ma'lumotlar bazalarida bilimlarni tashkil etish, ularga so'rovlar bo'yicha matnlarni yaratish mexanizmlari, bunday ma'lumotlar bazalarida bilimlarni taqdim etish shakli va ulardagi ma'lumotlar asosida munosabatlar tizimini yaratish tamoyillari bilan bog'liq bir qator muammolarni hal qilishni talab qiladi. . 80-yillarning o'rtalaridan boshlab ensiklopedik bilimlar bazalarini yaratish va ularning nazariyasini rivojlantirish bilan bog'liq birinchi loyihalar boshlandi. Ushbu yo'nalishda yangi natijalarni to'plamasdan, intellektual tizimlarni takomillashtirish va ular bilan odamlar foydalanuvchilari o'rtasidagi tushunmovchilik to'sig'ini olib tashlash jarayoni deyarli amalga oshmaydi. Qaror qabul qilish tizimini tavsiflovchi mantiqiy funktsiyalar asosida yoki tajriba yozuvi asosida qurilgan neyron tarmoq va har bir bunday yozuv mantiqiy funktsiya bo'lib, qarorni voqealar kon'yunkturasi bilan bog'laydi, tasdiqlash va tekshirishni talab qiladi . Tekshirish jarayonida, avval aytib o'tganimizdek, mantiqiy zanjirda berilgan ishonchli vaziyatga mos keladigan chiqish qatlamining neyroni boshqalar bilan taqqoslaganda maksimal darajada hayajonlanganmi yoki yo'qmi tekshiriladi. bu erda qarorni belgilaydigan barcha voqealar bitta ishonch bilan ko'rsatilgan. [18, 19] da, ulanishning og'irliklarini, chegaralarini tuzatish, shuningdek DSSning mantiqiy tavsifini o'zgartirish uslubi berilgan. asab tarmog'ining etarli darajada ishlashi. Biroq, mantiqiy tavsifning o'zi xato bo'lishi mumkin va domenning kontseptual modeliga mos kelmasligi mumkin. Axir, mantiqiy o'zgaruvchidan ishlaydigan mantiqiy sxemadan neyronlarning ishonchliligi va qo'zg'alish qiymatlari bilan ishlaydigan asab tarmog'iga o'tish, sukut bo'yicha, chiqish qatlamidagi neyronlarning qo'zg'alishining taxminiy funktsiyasi doimiy yoki hech bo'lmaganda qismli-silliq, interpolatsiyaga imkon beradigan (chiziqli). Bu uy sharoitida odamlarning xulq-atvorini tanlashga mos keladi, ammo boshqaruv tizimlarida talab qilinadigan qat'iylik yo'q. Demak, o'zgartirish uchun neyron tarmoq ochiq bo'lishi kerak. bilim, ularni aniqlashtirish va qo'shish. Nerv tarmog'ining oldindan aniqlanadigan tuzilishi uchun uni modernizatsiya qilish, shu jumladan ishlatiladigan neyronlar sonini ko'paytirish oddiy kuzatuv algoritmlari orqali amalga oshiriladi. Biroq, asab tarmog'ini bunday modernizatsiya qilish uning ishi natijalarini baholashga asoslangan bo'lishi kerak. So'ngra, teskari aloqa uchun bir vaqtning o'zida mantiqiy asab tarmog'i bergan natijalar bilan taqqoslash uchun to'g'ri natijalarni olish yoki mumkin bo'lgan og'ishning taxminlarini olish imkoniyati bo'lishi kerak. Ma'lum bo'lishicha, domen modelining aniq ishtiroki kerakmi? Ammo shunday deb so'rash kerak: nega u neyron tarmoq, o'shanda kerak? Javob berish uchun siz tarixiy jihatdan foydalanishingiz kerak. 70-yillarning oxiri va 80-yillarning boshlarida an'anaviy hisoblash algoritmlari asosida murakkab boshqaruv tizimlarining ishlash talablariga javob beradigan superkompyuterlarni yaratish mumkin emasligi aniq bo'ldi. Faqatgina assotsiativ fikrlashning jadval modeli asosida "formulasiz" hisob-kitoblarni qo'llaydigan sun'iy intellekt vositalarigina noqulay algoritmik hisob-kitoblarni o'rnini bosishi mumkin ("yapon chaqirig'ini" eslang) va shuning uchun ekvivalent o'ta yuqori ko'rsatkichlar muammosini hal qiladi. (Inson - bu ko'p kunlar davomida tamaki do'konidagi o'zgarishlarni hisobga olmagan holda, turli xil hayotiy funktsiyalarni bajaradigan murakkab boshqaruv tizimi.) Binobarin, rasmiylashtirilishi qiyin bo'lgan vazifalar haqida gapirmasa ham, mantiqiy neyron tarmoqlari o'ta yuqori ko'rsatkichlarga erishish muammosini universal ravishda hal qiladi. Nerv tarmog'ining "tezkor" ishlashini to'g'riligini ko'p vaqt talab qiladigan nazorat bilan qanday birlashtirish mumkin? D.A.ning vaziyat nazorati asosida ikkita ajoyib imkoniyat ochiladi. Pospelova. 1. Vaziyatni boshqarish modeli, vaziyatlarni jadval asosida belgilashga va shu bilan bog'liq qarorlarga asoslanib, "agar u holda" turidagi sabab-ta'sir munosabatlari asosida mantiqiy asab tarmog'i modeli bilan uzviy bog'liqdir. Ya'ni, bu oddiygina mantiqiy asab tarmog'i tomonidan amalga oshiriladi. Interpolatsiya jarayoni iloji boricha soddalashtirilgan chiqish qatlamidagi bir nechta neyronlarning o'rtacha yuqori qo'zg'alishiga asoslangan oraliq echimlar [17]. Shu bilan birga, butun vaziyatni boshqarish nazariyasi asab tarmog'ini rivojlantirish va tuzatish uchun amal qiladi. 2. Biroq, yanada muhim istiqbollar o'z-o'zini o'rganishni boshqarish tizimlarini yaratish imkoniyati bilan bog'liq. Bu erda funktsional boshqarish xizmat ko'rsatishda so'rovlar yo'qligi oralig'ida amalga oshirilganda murakkab tizimlarning ishlashining an'anaviy xususiyati muhimdir. Mantiqiy asab tarmog'i vaziyatni boshqarish ma'nosida jadvalni (retseptor qatlamidagi voqealar ishonchliligi bilan belgilanadi) amalga oshirsin. abul qilingan qarorlar ma'lum (ular chiqish qatlamining neyronlariga tayinlangan). Jadval o'quv rejimida shakllangan ba'zi dastlabki ko'rinishga ega - oldindan yoki dinamik. Ishlash rejimida ushbu jadval operativ qaror qabul qilish uchun ishlatiladi. Agar hech qanday xizmat so'rovlari bo'lmasa, tizim dinamik o'rganish rejimiga o'tadi. Xususan, xizmat so'rovi tasodifiy tarzda hosil bo'ladi - tasodifiy vaziyat yoki qandaydir strategiyaga bo'ysunadigan vaziyat shakllanadi. Belgilangan jadvalning hozirgi ko'rinishiga asoslangan mantiqiy neyron tarmoq so'rovni qayta ishlaydi va echimini hosil qiladi. Xuddi shu holat domen modeli tomonidan boshqariladi, natijada berilgan vaziyatga mos keladigan aniq echim topiladi. Agar asab tarmog'i echimining og'ishi aniqlik talablariga javob bersa, tizim yana bir tasodifiy (yoki strategik jihatdan asosli) vaziyatni tahlil qilishga kirishadi. Aks holda, asab tarmog'i "o'rganadi": kirish holati aniqlanadi (shu maqsadda neyron-retseptorlari o'rnatiladi yoki to'ldiriladi), aniq echimni ko'rsatish uchun chiqish qatlamining neyroni tanlanadi va izlanish amalga oshiriladi ta'sir bilan sabab. Buning uchun bitta qatlamli mantiqiy asab tarmoqlaridan foydalanish yaxshidir. Shunday qilib, o'sha shartli jadval "vaziyat - qaror" rivojlanadi to'yinganlikka qadar, bu tizimni to'liq o'qitishga ishonchni oshiradi. Inson amaliyoti bunday o'zini o'zi o'rganish tizimlarining misollarini biladi. Ulardan biri artilleriyada o'q otish qoidalari bilan bog'liq bo'lib, u erda "shooter + batareya" tizimi o'z vaqtida ko'p vaqt talab qiladigan ma'lumotlarni tayyorlashdan va olovni zarba berilgan nishonlardan yoki o'lchov ko'rsatkichlaridan o'tkazishga o'zgartiradigan (shartli real) jangovar sharoitlarda urilmaydigan maqsadlar). Har bir tortishish oxirida ajoyib buyruq: "To'xtang! Yozing ... ". 4. Tegishli bilimlarni qidirish Intellektual tizimlardagi bilim asoslari bilimlarni kiritish bilan bog'liq turli xil protseduralarda qo'llaniladi, echimlarni topish uchun ularni o'zgartirish va ulardan foydalanish. Ushbu protseduralarning barchasi ma'lumotlar bazasida so'rov matni orqali javob olish uchun zarur bo'lgan bilimlarni aniq topishga imkon beradigan mexanizmlarning mavjudligini talab qiladi. So'rovlarga javob topish mexanizmlari yaxshi o'rganilgan ma'lumotlar bazalaridan farqli o'laroq (mutaxassislar uchun "qattiq yong'oq" bo'lgan hal qilinmagan muammolar hali ham ko'p), bilimlar bazalari uchun tegishli muammolar haligacha samarali echimlardan yiroq ... Ma'lumki, ma'lumot bazalarida qidiruv protseduralarini amalga oshirishning asosiy mexanizmi - bu assotsiativ qidiruvning bir turi bo'lgan naqsh bo'yicha qidirish. Pattern qidirish protseduralari eksponensial baholash bilan yuqori darajada murakkablikka ega. Ammo bunga toqat qilish kerak, chunki kerakli bilimlarni topishga imkon beradigan boshqa universal protsedura hali topilmagan. Ammo asosiy muammo: "Kiruvchi so'rov matni bo'yicha namunani qanday shakllantirish kerak?" Ushbu muammoning murakkabligini quyidagi (juda oddiy) misol orqali ko'rsatish mumkin. Matn tizimga kiritilsin: "Petya stulga ko'tarilib, qadrdon kabinetning eshigini ochdi, shirinliklarni oldi va tezda, shoshilib, bir nechta bo'laklarni yedi" ... Kechqurun onam, shirinliklarni olib chiqib ketdi choy uchun Petyaga qaradi va dedi: "G'alati. Shirinliklar kamroq ". Petya chuqur qizarib ketdi. " Aytaylik, intellektual tizim savolga javob berishi kerak: "Nega Petya qizarib ketdi?" U qanday ma'lumotlarga asoslanib buni amalga oshirishi mumkin? Bunday savollarga o'zimiz qanday javob beramiz? Ma'lum bir matnga tegishli ma'lumotlarni topish muammosi hal qilinmagan. Bu sohada javoblardan ko'ra ko'proq savollar mavjud. Keyingi yillarda olimlarning yangi avlodlari ushbu muammoni hal etishga o'zlarining hissalarini qo'shishlari kerak. Ehtimol, ensiklopedik bilimlar bazalarining paydo bo'lishi bu vazifani engillashtiradi. 5. Matnlarni tushunish Matnni tushunish nimani anglatadi? Tilshunos, psixolog yoki faylasuf uchun bir xil darajada qabul qilinadigan bu savolga javob yo'q. Tushunish hodisasi hali ham asosan sirli. IN aqlli tizimlarda ushbu atama talqinini aniqlashtirish uchun usul mavjud. Masalan, tizim biron bir odam (yoki mutaxassislar guruhi) nuqtai nazaridan matnda aks etgan ma'lumotlarga tegishli barcha savollarga to'g'ri javob bersa, unga kiritilgan matnni tushunadi deb taxmin qilish mumkin. Mantiqiy neyron tarmoqlari savolga javob beradi: "Taqdim etilgan rasm nimaga ko'proq o'xshash va u bilan qanday assotsiatsiyalar bog'liq?" Ammo bu matnni tushunish vazifasi! Matn bo'lgan inson tafakkurining mavhum, rasmiylashtirilgan qiyofasini tushunish jarayonini o'rganishda, bunday tasvir vositalarining zaruriyati va rivojlanishining tarixiy ildizlarini ochib berish kerak. Ibtidoiy odam o'ziga xos spontanlik bilan to'g'ridan-to'g'ri harakat qildi. U g'orning devorida mamontni - shahvatlari ob'ekti - tasvirlangan. Ushbu tasvirga qarab, ayniqsa ovdan oldin, u o'zida murakkab tuyg'ularni uyg'otdi: go'zallik, g'azab, kuchdan zavq, sevgi qurbonligi, kurash, g'alaba uchun umid va ishonch va nihoyat hayajonli ochlikning kuchayishi. Agar tasavvurni yoqsangiz, mamontning faqat bitta tosh tasviriga, ov, jang manzaralariga qarab (foydali, muntazam ravishda - yiliga kamida bir marta tashrif buyurib) tashrif buyurib, insonning barcha his-tuyg'ularini qo'zg'atishi mumkinligini ko'rasiz. Tretyakov galereyasiga). Asl shahvoniy yondashuv markazida edifikrlar tasvirlari va rasmiylashtirilishi. Yozuv paydo bo'lishi bilan aynan shu yondashuv rivojlandi. Yozuvdagi dastlabki tajribalar obraz va asta-sekin mavhumlikka asoslangan edi. Oddiy bog'ichlar bilan hayvonlar, qushlar, baliqlar va kichkina odamlarning tasviri yordamida fikr paydo bo'ldi va namoyish etildi - voqea yozuvi, tuzilish, muhabbat haqidagi xabar va hk. Maqsad, birinchi navbatda, shahvoniylikni assotsiativ rag'batlantirish edi. Keyinchalik rasmiylashtirish fikrlarni tasvirlashda mavhumlik yo'lidan bordi: ob'ektlarni ifodalovchi so'zlar-belgilar, ularning ma'lum bir to'plamidan shartli elementlarning kombinatsiyalari bilan namoyish etila boshlandi, masalan, mixxat yozuvi uchun odatiy. Bu allaqachon ta'sirchan ta'sir ko'rsatdi shahvoniylik, unga to'g'ridan-to'g'ri ta'sir qilishni keyinga qoldirgan, sovuqqonlik bilan bilim, bilim talab qilgan. Ovozli lingvistik tasvirning fonetik dekompozitsiyasi (harflardan foydalanish - tovushlar) odamni fikrlashning hissiy asoslaridan uzoqlashtirdi, uni mavhum tasvirlar yordamida murakkab axborot-mantiqiy mashinaga aylantirdi. Ehtimol, bo'ronli lingvistik rasmiylashuvdan o'zini chetga olgan, tafakkur va tilning tasavvurlarini, idrok kontsentratsiyasini, assotsiatsiyani saqlab qolgan xalqlar, shahvoniylikni rivojlantirishda, intellektual tashkilotni takomillashtirishda ancha yutuqlarga erishgandir? Bu ko'proq va to'g'ridan-to'g'ri hissiy idrokka ta'sir qiladi hissiy holat: xatmi yoki iyeroglifmi? Balki bu erda tafakkur obrazlarini saqlash va rivojlantirish yo'lida nozik, fantazmatik, xilma-xil va hissiy san'at sohasidagi yuksak yutuqlarning kelib chiqishi bormi? Yoki - yuqori texnologiyalar va mikrominiaturizatsiya sohasidagi moyillik va yutuqlarmi? Balki fikrning fonetik dekompozitsiyasi yo'li bilan uni tashkil etuvchi harflar va tovushlarga ergashgan, o'zlarining sezgi idroklarini sustlashtirgan, "qalin teriga" va beozor bo'lib, o'zlarining ustunliklarini ahmoqona ishonch bilan targ'ib qilayotgan xalqlardir? AI "tabiiy" aqlning modeli ekanligini tushunib, ob'ektiv funktsiyani shakllantirish kerak. Bu nimani anglatadi - matnni tushunish? Nafsni uyg'otmoqdamisiz? Buyurtmani bajarayapsizmi? "Sabab - natija", "agar - keyin" yangi mantiqiy zanjir yozish kerakmi? Qanday bo'lmasin, bu etarli javob va bunda mantiqiy asab tarmoqlarining (miyaning o'zi kabi) ishtirok etishi shubhasizdir. Matnlarni semantik qayta ishlash bo'yicha tadqiqotlar ma'lum. Ulardan eng sodda bo'lganlari tarixiy tajribaga asoslangan ba'zi xulosalar uchun asos bo'lishi mumkin bo'lgan ba'zi bir muhim, belgilovchi, belgi, ramziy so'zlar va iboralarning hozirgi (ma'lum bir tarixiy davrdagi) chastotasiga taalluqlidir. Shubhasiz, muhim mansabdor shaxs nomining paydo bo'lishining yuqori chastotasi, ba'zi boshqa so'zlar bilan birgalikda shubhasiz ta'sir qiladi shaxsga sig'inish haqidagi xotiralarni qayta tiklash, jamiyatning kayfiyati. "Armiyani isloh qilish", "bezorilik", "shartnoma bo'yicha askar", "antiterror operatsiyasi" va boshqalar so'zlari pullik oliy ma'lumot, aspirantura va boshqalarning yuqori jozibadorligiga bevosita ta'sir qiladi. Bu ekspert-siyosatshunosga, shuningdek siyosiy strategga ijtimoiy rivojlanishni bashorat qilishda avtomatlashtirilgan yordam uchun muhim tarkibiy qismni yaratadi. Shubhasiz, boshqa tillarga mazmunli tarjima darajasini oshirish uchun matnlarni leksiko-grafik tahlilida mantiqiy asab tarmog'iga yordam beradi. Ushbu talqin savol turlarini tasnifi bilan bog'liq, bu o'z navbatida matnni tushunish darajasini belgilaydi. Birinchi darajadagi barcha savollar taklif qilingan matn bilan bevosita bog'liq va ularga javoblar ushbu matnda aniq ko'rsatilgan. Agar biz yuqorida berilgan shirinliklarni iste'mol qilgan Petya haqida yuqoridagi matndan foydalansak, unda birinchi darajadagi savollar, masalan, quyidagilar bo'lishi mumkin: "Petya qaerga ketdi?" yoki "Ona nima dedi?" Ikkinchi darajadagi savollar matnning maxsus mantiqiy kengaytirilganligini talab qiladi. Chunki matnda ularga aniq javoblar yo'q. Bunday savolga misol: "Nima uchun shirinliklar kam?" Bu savolga javob ba'zi bir fikrlash sxemasiga asoslanadi. Uchinchi tushuncha darajasi kengayish bilan bog'liq tegishli bilimlarni jalb qilish orqali matn. Tegishli muammoni muhokama qilishda bunday savolga misol keltirilgan. Ammo tushunishning yuqori darajalari ham mumkin. Masalan, matnni so'zma-so'z emas, balki majoziy ma'noda tushunilishi bilan bog'liq darajalar. Matnni tushunishning alohida holati - undan pragmatik komponentni ajratish, harakat uchun qandaydir ko'rsatma. Tushunish jarayonining bunday talqini shartlar va maqsadlarning matnli tavsifiga asoslangan xatti-harakatni rejalashtirish vazifasi bilan chambarchas bog'liqdir. 1959 yilda F. Rozenblattning ishi paydo bo'ldi [11], bu pertseptonlar deb ataladigan qurilmalarning keng ommalashishini aniqladi. tasvirni aniqlash. E'tirof etishning mohiyati - bu ob'ektning tabiiy buzilishiga yo'l qo'yadigan etarlicha bardoshlik bilan ko'rsatilgan standart bilan haqiqiy ob'ektning elementlar bo'yicha maksimal kesishishini aniqlash. Tasodifiy signallar yig'indisiga asoslangan va ushbu yig'indilarning chegaradan oshib ketadigan maksimal miqdorini taqsimlashga asoslangan taklif etilayotgan mexanizm, taqdim etilayotgan tasvir ko'proq o'xshash bo'lgan standartni aniqlashga imkon beradi. Assotsiativ qidiruv shunday ishlaydi. F. Rozenblat mantiqiy neyron tarmoqlariga o'tib, butun matematik mantiqqa munosabatini umumlashtirish va kengaytirish uchun atigi bir qadam tashlashi kerak edi. Darhaqiqat, ekran ostida, umuman, bo'lishi kerak omen modeli holatlarining har xil konfiguratsiyasini aniqlaydigan atributlar yoki omillar makoni (hodisalar) makonini tushunish. Tasvir va standartning tasodifiy elementlari qo'zg'alishini oddiy qo'shish usuli bilan "ovoz berish" mantiqiy tavsifiga muvofiq neyronning uzatish funktsiyasi qiymatlarining yanada murakkab tarkibi yordamida amalga oshirilishi mumkin. model. Shunday qilib, mantiqiy asab tarmoqlari assotsiativ qidiruv asoslarini ancha kengaytiradi. D.P.ning bayonotiga zid ekanligini unutmang. qidiruvning yuqori murakkabligi haqida, mantiqiy asab tarmog'idan foydalangan holda bunday qidiruv kam mehnat zichligiga ega. Fikrsiz tarmoqlar bir martalik ko'rinishni taqdim etadi neyronlarning o'zaro rivojlanishiga qarshi boshqarish qo'zg'alish xarajatlaridan foydalanish funktsiyasi bilan ishlash neyronlar. So'ngra, topshiriq bilan shartlangan neyronlarning chiqish rejimi qo'zg'alishini tahlil qilish talab qilinmoqda: eng hayajonlangan neyronni qidirish, bir nechta neyronlarning qo'zg'alishi uchuni h'rtacish top Miyaning ishi singari, parallel tuzilishga ega bo'lgan bunday protseduralar parallel neyrokompyuterlarni qurish g'oyalari bilan uzviy bog'liqdir. Agar tarmoqda fikr-mulohazalardan foydalanilsa, u holda uning ishlash vaqti va uning holatini aniqlash vaqt oralig'ida yoki ma'lumotning bir holatidagi vaziyatga yaqinlashish jarayoni tugaguniga borish'bogi. Mantiqiy asab tarmog'i tegishli bilimlarni izlash va xususan, Sweet Petitni jazolash zarurligini mantiqiy tushuntirish uchun qanday assotsiativ mexanizmlarni taklif qiladi? Tabiiy intellektga bo'lgan zamonaviy zamonaviy talablardan kelib chiqib, mehribon ona, ilgari moslashtirgan va tegishli ma'lumotlar bilan to'ldirgan, shuningdek mantiqiy sabab-ta'sir munosabatlari va hatto og'irliklarni o'zgartirgan holda, mening oilamning keng reklama qilingan bilim bazasidan foydalanishga ijozat bersin [18]. Shubhasiz, ona hayot sharoitlari va oilaviy sharoitlarni hisobga olgan holda o'zining bilim bazasini "saqlaydi". Keling, ushbu bilimlar bazasining bir qismini ko'rib chiqaylik (2.1-rasm). Kirish, retseptor qatlamidagi mantiqiy asab tarmog'ida barcha belgilar, narsalar va hatto holatlar ko'rsatiladi. Nerv tarmog'ida retseptorlari qatlami kontseptsiyasini ishlab chiqadigan teskari aloqa ishlatiladi ikki qatlamli bu holda neyronlarning barqaror holatdagi qo'zg'alishi eritmaga yordam beradi. Dastlab, onaning etishmovchiligini topib, Skoda-ga shubha qilmasdan, Skoda neyroniga katta hayajon etkazadi. Biroq, hodisaning taxmin qilingan ishonchliligiga mos keladigan hayajonning bildirilgan miqdori hali ham birdan kam, chunki Onam o'zini tanqid qiladi va unutuvchanligi sababli u o'zi bu konfetlarni eyishi mumkin edi. Shakl: 2.1. MENING OILAM - bilimlar bazasining bir qismi Petya va Vasya mushuklar oilaning yaramas a'zolari bo'lganligi sababli, onam ularning ishtirokini "Petya" va "Cat Cat Vasya" neyronlarining qo'zg'alishining teng 0,5 qiymatini hisobga olib, "ellik-ellik" tamoyili bo'yicha belgilaydi. . Ammo - haqiqat shundaki, shirinliklar kamroq, va onam, iloji boricha, bitta qiymatga qadar, "Shirinliklar" neyronini hayajonlantiradi. To'qnashuvlarning oldini olish uchun faqat bitta hodisani tekshirish maqsadga muvofiqdir. Onam, masalan, mushuk Vasya tomonidan yirtilgan parda bilan bog'liq bo'lgan yana bir hodisani tekshirmoqchi. Onam neyron tarmog'ini ishga tushirib, sichqoncha bilan "oyoq bosadi". Nerv tarmog'i modelining soat yo'nalishi bo'yicha ishlashiga muvofiq qiymatlar hisoblanadi neyronlarning qo'zg'alishi 1 - 5. So'rovning birinchi bosqichiga mos keladigan iborani talaffuz qilish zaruratini keltirib chiqaradigan 1 neyronning maksimal qo'zg'alishi. Salbiy teskari aloqa "neyron 1" mushuk Vasya "yordamida" mushuk Vasya "neyronining qo'zg'alish qiymati pasayadi va bu hodisada mushuk vasya rolini pasaytiradi. Malomatli so'zlar aytilganidan beri surishtiruvning ikkinchi bosqichi boshlanadi. Ijobiy fikrlar yordamida Ukor Pete neyroni maksimal darajada hayajonlanadi. So'rovning ushbu bosqichida halqaning oldini olish uchun "Rebuke Pete" neyron 1 "salbiy aloqasi yordamida neyron 1 ning yuqori qo'zg'alishini takrorlash chiqarib tashlandi. Endi maksimal qo'zg'alish "Petya chuqur qizarib ketdi" degan so'z bilan qilingan 3-neyronga o'tadi. "Neyron 3" Petya "teskari aloqa Petyaning tekshiruvi o'tkazilayotgan hodisada ishtirok etadigan ishonchliligini amalga oshirish uchun sharoit yaratildi, ularning ayblovi ishonchliligi. Endi Petyaning qanday qilib konfet olganini aniqlash kerak. Onam, maksimal kattalashtirish, bitta narxgacha, "Kabinet" neyronini qo'zg'atadi va "Petya" va "Candy" neyronlarining yuqori darajadagi ishlash sharoitlarini ta'minlash 5-neyron maksimal darajadagi hannyajonradi,. xizmat tushuntirish. Nerv tarmog'i, shubhasiz, hozirgi tarixiy davrni aks ettiradi, chunki Petya katta bo'lib ulg'ayganida, shkafdan konfet o'g'irlash uchun stulga ko'tarilish shart emas. Buning uchun onam doimiy ravishda kuzatib borishi kerak hayot kechirish va bilimlar bazasini ochish. Qaytadan foydalanish vaqt omilining dolzarbligini ishlab chiqarish va birgalikda keltirilgan mantiqiy iboralar tizimlaridan foydalanishda bo'lmagan DSSning statikasi, analitik tavsifidan simulyatsiya uchun algoritmik. Va bu erda keltirilgan sxema ayolning uslubiga juda mos kelmasa-da, lekin siz yashashingiz mumkin! Shuni boshqarishlash kerakki, ko'rib chiqilayotgan mantiqiy asab tarmog'i qaror qabul qilish vositasi bo'lib, statik matn tahlilini o'tkazmaydi. Qilingan, matnni tahlil qilish asosida bunday mantiqiy xulosaning samaradorligini amalga oshirish kerak, D.A. Pospelov. 6. Matnlarning sintezi Hozirgi kunda sun'iy intellektda ishlaydigan mutaxassislarning e'tiborini tortadigan yana bir muammo tegishli bilimlarni topish va matnlarni tushunish muammolari bilan chambarchas bog'liqdir. Bu ma'lum bir mavzu bo'yicha matnlarni yaratish protseduralari asosida mexanizmlarni ochish bilan bog'liq. Bu erda paydo bo'lgan savollarga javobsiz, odamlar va sun'iy intellekt tizimlari o'rtasida to'liq ma'lumot almashishni tashkil etish mumkin emas. Maqsadli matnni yaratish mexanizmi uchun matnlarni tahlil qilish va tushunish mexanizmi bilan birgalikda aloqa jarayonining asosini tashkil etadi - bu inson xatti-harakatlarini tashkil etish va uning barcha turlarini amalga oshirishdagi asosiy jarayondir. Tushunish jarayoni singari, matnlarni sintez qilish jarayoni ham ko'p darajali tuzilishga ega. Uni yaratish motivlari paydo bo'lganidan va aloqa jarayonida erishilishi kerak bo'lgan maqsadlarni amalga oshirgandan so'ng, matnning kognitiv tuzilishini yaratish bosqichi boshlanadi. Ushbu bosqich bilimlar bazasida saqlanadigan tizimning dunyoning ichki ko'rinishlari darajasida amalga oshiriladi. Matnni "qurish" jarayonini boshqaradigan maqsadlarga mos keladigan bilimlar ba'zi bir bilimlarni rejalashtiruvchi tomonidan tanlanadi va matnning ichki tuzilishiga to'planadi. Keyinchalik, matnning lingvistik joylashuvi darajasida boshqa bir rejalashtiruvchi ushbu tuzilmani tabiiy tabiiy matnga aylantiradi. Ushbu matn hali ham mavjud bo'lgan narsalardan mahrum psixolingvistika o'qish qobiliyati deb ataladi. Hali ham mashina tasvirlari bilan juda bog'liq. Parchalar bir-biriga juda mos kelmaydi, silliq o'tish va maqsadlarning aniqligi yo'q. "Chuqur matn" ning ushbu kamchiliklari stilistik rejalashtiruvchi tomonidan amalga oshiriladigan uchinchi avlod darajasida tuzatiladi. Ta'riflangan naslchilik protsedurasi ijodkorlar uchun hali hal qilinmagan bir qator muammolarni keltirib chiqaradi. Masalan, matnlarning kognitiv tuzilmalari qurilishi asosida qanday tamoyillar yotishi aniq emas. Bunday printsiplarning mavjudligi foydasiga, masalan, ertaklar yoki musiqiy asarlar (shuningdek, matnlar, lekin
Eng kichik muammo - bu chiziqli bo'lmagan matn tuzilishidan uning chiziqli ko'rinishiga o'tish. Ushbu o'tish gipermatn bo'yicha olib borilgan tadqiqotlar bilan chambarchas bog'liqdir.Bu sohada yuzaga kelgan ma'lum bir bum aniq shaklda chiziqli bo'lgan matn, qoida tariqasida, u joylashgan chiziqli bo'lmagan strukturaning tashqi kodi ekanligini anglash bilan bog'liq. "cho'zilgan". Gipermatn texnologiyalari nafaqat matnlarni chiziqli tasvirlash bilan ishlash qobiliyatini ta'minlash uchun yaratilgan, balki uni qandaydir tarzda chiziqlash va chiziqli dan gipermatnli tasvirga o'tish masalalarini hal qilishi kerak. Ushbu o'zaro bog'liq vazifalar kompleksi hozirda shu qadar faol o'rganilmoqdaki, kelgusi yillarda matn sintezi muammolari o'z echimini topadi deb ishonish uchun juda katta sabablar mavjud. Matn sintezining dolzarb muammosi haqida fikr bildirishga o'tishdan oldin, biz xulosa matnlarini shakllantirish borasida ma'lum bir umumlashma olishni xohlagan holda va mantiqiy xulosaning yuqori darajasiga ko'tarilishga intilib, yuqoridagi misolni ko'rib chiqishda davom etamiz. Bu tavsiya etilgan ulanish nuqtasini ko'rib chiqishda yordam beradi. Onam tomonidan qilingan sa'y-harakatlar natijasida bir nechta neyronlar, hatto bitta qiymat bilan iloji boricha hayajonli bo'lib chiqdi va biz maktabdagi bolalik darsini eslaymiz. O'qituvchi shunday deydi: "Bolalar," Skoda "," shkaf "," konfet "," ay-ay-ay "," chuqur qizarib ketgan "so'zlari bilan ertak bering." Bolalar qizg'in izlaydilar, mumkin bo'lgan aloqalarni sinab ko'rishadi, allaqachon o'rnatilgan assotsiatsiyalar va ko'nikmalarga zo'r berishadi. Boshlang'ich ta'lim metodlari va jarayonlarini o'rganish mantiqiy asab tarmoqlari sohasida olib borilgan tadqiqotlar samaradorligiga juda foydali ta'sir ko'rsatadi. Va nihoyat, a'lo darajadagi talaba Kolya hikoya qiladi - bolalar ijodiy taqlidning boy manbai sifatida butun umr eslarida qoladigan xulosa: «Petya Skoda qildi. U stulda turib, shkafdan konfet chiqardi. Va onam "Ay-yay-yay" deganda, u qattiq qizarib ketdi. Biz bu deduktiv bo'lsa ham, yuqori darajadagi fikrlash darsi ekanligiga qo'shilamiz. Biroq, u allaqachon induktiv fikrlash elementlarini o'z ichiga oladi, chunki u nafaqat mavjud vaziyatni tahlil qilish va umumlashtirishni o'z ichiga oladi, balki mavhumlikka urinishni ham o'z ichiga oladi - Kolyaning hayotidan ushbu vaziyatga xos bo'lgan sabab-ta'sir munosabatlarini tahlil qilish. Ko'rib chiqilayotgan "qaynoq nuqta" ga kelsak, Dmitriy Aleksandrovich muammo va yo'llarini, hatto sxemasini, uni hal qilishni aniq belgilab berdi. Berilgan sxema tadqiqot algoritmining harakatlarini belgilaydigan mantiqiy sxemani hosil qiladi. Bu shuni anglatadiki, mantiqiy sxema - mantiqiy asab tarmog'ining prototipi - bu "issiq nuqta" ni hal qilishda asosiy o'rinni egallaydi. Bu erda mantiqiy sxemani mantiqiy asab tarmog'i darajasiga umumlashtirish uchun joy bormi? Ha, - agar maqsadlar va vositalar aniq belgilanmagan bo'lsa. Masalan, "proektsiyalangan" ertak - bu qanchalik quvnoq, qayg'uli, tarbiyalovchi, "qo'rqinchli" bo'lishi kerak? Va uning ifoda vositalari qanday ko'rinishi kerak - kichik ballada, ozgina she'r? Muqarrar ravishda, omillar og'irligi paydo bo'lib, shunga olib keladi muvozanatli qarorlar. Biz ehtimolliklar, loyqa to'plamlar va boshqa deterministik bo'lmagan mexanizmlar maydoniga kirishimiz kerak. Va bu aniq - mantiqiy asab tarmoqlari. 7. Kognitiv grafikalar Tarixiy nuqtai nazardan, ko'rish va kompyuter grafikalari tizimlari doimo sun'iy intellekt sohasining chekkasida bo'lgan. Naqshlarni tanib olish modellari singari, bu erda yuzaga keladigan muammolarni hal qilishda qo'llaniladigan usullar mohiyatan sun'iy intellekt bo'yicha mutaxassislar tomonidan an'anaviy ravishda qo'llaniladigan usullarga juda o'xshash emas edi. Klassik "bilimga asoslangan tizimlar" uchun, mutaxassis va boshqa aqlli tizimlar tez-tez aytilganidek, hissiy va idrok etish darajasi vizual in'ikosda yoki nutqni idrok etishda asosiy rol o'ynaydigan jarayonlar juda "kichik" bo'lib chiqdi. Ularning bilim bazalarida aqliy tasavvurlarning ancha katta darajasi amalga oshirildi. Intellektual tizimlarda vizual va akustik ma'lumotlardan foydalanish bo'yicha mutaxassislar idrok va avlodning "quyi" darajalari bilan shug'ullangan bo'lsa, qolgan sun'iy intellekt mutaxassislari ular bilan umumiy til topa olmadilar. Ular bilan haqiqiy aloqa 80-yillarda, birinchi tadqiqotlar idrokiy tasvirlarni aqliy talqin qilish sohasida (uch o'lchovli sahnalarni tahlil qilish) va aqliy bilan bog'liq vizual rasmlarni animatsiya sohasida paydo bo'lgandan keyin boshlandi. vakolatxonalar. Sahnalarni tavsiflovchi matnlar va ularga mos keladigan tasvirlar o'rtasida aloqani o'rnatish, bilim bazalarida vizual tasvirlar uchun maxsus tasavvurlar va ularni bilimlarni aks ettirishning an'anaviy shakllari bilan o'zaro bog'lash protseduralari mavjud bo'lishini talab qildi. Grafik ma'lumotlar undagi bilimlar yordamida izohlana boshladi. Agar ilgari uning funktsiyasi ma'lum bilimlar va echimlarni tasvirlash uchun qisqartirilgan bo'lsa, endi u bilimlar bazalarida modellashtirilgan va ularning mazmuniga asoslangan bilim jarayonlariga teng ravishda kiritila boshlandi. "Kognitiv grafikalar" atamasi tasviriy tasvirlardan video tasvirlarga o'tishning ushbu tub o'zgarishini aks ettiradi, muammolarni hal qilishga hissa qo'shadi va buning uchun faol foydalaniladi. Tasvirlarning kognitiv funktsiyasi kompyuterlarda paydo bo'lishidan oldin fanda ishlatilgan. Grafik, daraxt, tarmoq va boshqalar tushunchalari bilan bog'liq bo'lgan tasviriy tasavvurlar. ko'plab yangi teoremalarni isbotlashga yordam berdi, Eyler doiralari Aristotelning sillogistik mavhum aloqalarini tasavvur qilishga imkon berdi, Venn diagrammalari mantiq algebrasi funktsiyalarini tahlil qilish protseduralarini ingl. Inson-mashina tizimlarining bir qismi sifatida kompyuterlarda kognitiv grafikadan muntazam foydalanish yaxshi samara beradi. Multimedia texnologiyalari deb nomlanuvchi ushbu yo'nalishdagi juda jur'atsiz urinishlar ham endi o'zlarini jalb qilmoqda mutaxassislarning (ayniqsa, intellektual o'qitish tizimlarini yaratish bilan shug'ullanadiganlarning) e'tiborini jalb qilish bunday tadqiqotlar va'da qilmoqda. Ayni paytda, inson miyasining o'ng yarim sharning funktsiyalarini kompyuterlashtirish sohasi deyarli terra inkognito bo'lib qolmoqda. Bu erda faqat birinchi yirik loyihalar boshlandi, ular kognitiv grafikalar asosida tizimlarni yaratishga qaratilgan. Bizning fikrimizcha, kelgusi yillarda sun'iy intellekt sohasida ushbu sohada sifatli yutuq kutilishi kerak. Darhaqiqat, obrazli fikrlash insonning ijodiy faoliyatida hal qiluvchi ahamiyatga ega. San'at ahli, hatto matematiklar haqida ham gapirmasa ham bo'ladi, ularning tafakkuri rasmiy asosga ega ko'rinadi hisob-kitoblar, aslida o'zlarining xulosalarini ichki ingl. Majoziy ma'noda, o'rganilayotgan tuzilmani ichki aloqalari bilan tasavvur qilish, uni harakatga keltirish, bu harakatni qayta-qayta kuzatib borish va nihoyat kerakli xususiyatni qo'lga kiritish, sababini taxmin qilish va shundan keyingina yangi sababni umumlashtirish va rasmiylashtirish o'xshashdir. - va effekt munosabatlari - bu aniq fanlarga sodiq qolgan olimning ijodiy fikrlash usuli. (Bu erda "uchinchi ko'z" - epifiz bezi qanday rol o'ynaydi?) Tasviriy, grafik analoglar mantiqiy xulosani engillashtiruvchi mexanizmlar sifatida haqiqatan ham AIning ajralmas muammosi. Aksincha, bu muammo assotsiativ fikrlash, bu erda mantiqiy asab tarmoqlarining roli inkor etilmaydi. Ko'rib chiqilayotgan "qaynoq nuqta" ning yana bir muhim muammosi "jonli" modellashtirishdir [19]. Aqlni ko'paytirishning mantiqiy zanjirini davom ettirib, uning amalga oshirilishining eng yuqori nuqtasi nima deb so'rash kerak. Albatta, tirik mavjudot yoki ilmiy jihatdan reaksiyaga kirishadigan ob'ekt. Axir robototexnika ideal hayot mexanizmlarini amalga oshirishning maksimal darajasidir. Aniq fan sohasida bo'lish uchun aniq ta'riflarga asoslanish kerak. Qaysi ob'ektni tirik deb hisoblash kerak? 1. Tirik mavjudot tashqi ta'sirga etarlicha javob beradi. 2. Tirik mavjudot reaktsiyasining etarliligi "yaxshi - yomon" mezoniga bo'ysunadi.
Biroq, "jonli" modellashtirish muammosi kengroq sharoitda dolzarbdir. Operatorlar va dispetcherlar ishtirok etishi mumkin bo'lgan murakkab tizimlarni boshqarish vaziyatni tezkor tahlil qilish va qaror qabul qilish uchun ularning holatini dinamik ravishda namoyish etishga yuqori talablarni qo'yadi. Operatorning vazifasi tizim vositalarining hududiy dissotsiatsiyasi holatida ancha murakkablashadi, ko'p darajali boshqarish va diagnostika vazifasiga aylanadi. Ehtiyoj tug'iladi davom etayotgan jarayonni oldindan, qo'pol ravishda namoyish qilish uchun turli xil ro'yxatga olish, namoyish qilish va boshqarish ma'lumotlarini operatsion birlamchi qayta ishlashni amalga oshiradigan butun displey, boshqarish va qarorlarni qabul qilish tizimining aqlli ustki qismi. Bunday dastlabki, yuzaki displeyning vazifasi bu jarayon odatdagi chegaralar ichida o'tayotganligini, bu chegaralardan chiqib ketish bilan tahdid qiladimi, tashvishlanish faktlari va sabablarini aniqlash va hk. Displey vizual bo'lishi kerak, operatorlarning doimiy mashaqqatli harakatlarini talab qilmasligi kerak, keng kuzatuvchilar uchun tushunarli, tushunarsiz va xayoliy. Estetik ham muhimdir
Shunday qilib, reaksiyaga kirishayotgan ob'ektning kirish qismiga faktor makonini belgilaydigan murakkab tizim holatining ko'p sonli xilma-xil yoki tegishli ko'rsatkichlari etkazib beriladi. Ushbu ko'rsatkichlar har bir omil qiymatining ishonchliligini baholashga imkon beradigan muhim intervallarga, alohida ob'ektlarga, alohida qiymatlarga yoki mantiqiy o'zgaruvchilarga ("mavjud emas" turidagi) ta'sir xususiyatiga qarab taqsimlanadi. asab tarmog'ining retseptorlari qatlamini qo'zg'atish uchun ishlatilishi mumkin. To'plangan tajriba, ekspert baholari yoki nazariy tadqiqotlar asosida o'qitilgan, ish paytida ishlab chiqilgan, mantiqiy asab tarmog'i quriladi - bu reaktsiyaga kirishuvchi ob'ektning xatti-harakatining asosi. Reaksiya ob'ektlarining modellari uch xil bo'lishi mumkin: • robototexnika yoki qo'g'irchoq teatrining taniqli texnologiyalariga muvofiq, xususan, ishlab chiqarilgan to'liq ko'lamli model; • Grafik texnologiyalardan foydalangan holda kompyuter (elektron) model - ikki o'lchovli va uch o'lchovli; • Klip texnologiyalariga asoslangan kompyuter (elektron) model. Modellarning uch turi ham assotsiativ fikrlash printsipi bo'yicha vaziyatga ob'ektlarning reaktsiyasini taqlid qilish uchun mos keladigan dasturlar (protseduralar) bilan neyronlarning chiqish qatlamini bog'lashni nazarda tutadi. Bunday holda, chiqish qatlami neyronining qo'zg'alish kattaligi reaktsiyani belgilaydigan tegishli dasturning asosiy parametri bo'lib xizmat qiladi. Bu ta'minlaydi turli xil reaktsiyalarni birlashtirish imkoniyati, natijada ba'zi natijalar beradi. Murakkab boshqaruv tizimlarida aqlli displeyning dolzarb muammolaridan tashqari, reaksiyaga kirishadigan ob'ektlardan foydalanish ancha keng bo'lishi mumkin. Bular ko'ngil ochish, o'yin, namoyish, reklama, tibbiy va texnik diagnostika, atrof-muhitni bashorat qilish va ogohlantirish tizimlari, ma'lumotlarga ruxsatsiz kirishni boshqarish va boshqa san'at, ilm-fan, texnologiya, biznes tizimlari. 8. Ko'p agentli tizimlar Ushbu nom bilan mavzu 80-yillarning birinchi yarmida, AI muammolariga bag'ishlangan konferentsiyalarda paydo bo'ldi. Bunday muammoning paydo bo'lishining bir necha sabablari bor edi. Oldin Umuman olganda, aqlli tizimlar uchun muhim bo'lgan bir qator protseduralarni samarali amalga oshirish ularning parallel va asinxron tashkil etilishini talab qilishi aniq bo'ldi. Bunday jarayonlar ularning mahalliy muammolarini hal qiladigan alohida markazlarning faoliyatini birlashtiradi. Ammo bu mahalliy vazifalar va ularni hal qilish yo'llari ba'zi global maqsadlar doirasida muvofiqlashtirilishi kerak. Ushbu turdagi protseduralarga misollar sifatida turli xil mutaxassislarning murakkab ko'p maqsadli muammolarni hal qilish bo'yicha fikrlarini kelishib olish, ajralmas harakatni sintez qilishda mahalliy harakatlarni muvofiqlashtirish (masalan, ko'rish va manipulyatorlar) yoki protsedura umumiy muammolarni oflayn rejimda hal qilishda aqlli tizimlarning jamoaviy o'zaro ta'siri. Jarayonlarning bunday tashkil etilishini qo'llab-quvvatlashga mo'ljallangan maxsus me'morchiliklarning paydo bo'lishi (masalan, "e'lonlar taxtasi" printsipidan foydalanadigan parallel hisoblash tizimlari) ko'p agentli modellarga qiziqishni yanada oshirdi. Va nihoyat, echimni izlashning asenkron va parallel rejimi tirik organizmlarning asabiy to'qimalarida amalga oshiriladi degan ishonch ko'p agentli tizimlar sohasidagi tadqiqotlarga ham ta'sir ko'rsatdi. Shuni ta'kidlash kerakki, ushbu turdagi modellar mafkurasi asosan sohadan tashqarida ilgari olingan usullar va natijalarga asoslangan sun'iy intellektning manfaatlari. 50-yillarning oxirida uyali avtomatlar va avtomatlarning jamoaviy xatti-harakatlari modellari sohasida birinchi ishlar paydo bo'ldi. Ushbu ishlar ko'p agentli tizimlarning paydo bo'lishiga asos yaratdi. Intellektual tizim mutaxassislari ushbu tadqiqotlarga olib kelgan yangi narsa bu agentlarning "aql darajasi" ning oshishi. Ular o'zlarining maqsadlariga erishish uchun mahalliy bilimlaridan foydalanish imkoniyatiga ega bo'ldilar. Va muvofiqlashtirish vazifalari, ularning maqsadga muvofiq o'zaro ta'sirini tashkil etish yuqori darajada maqsadlar va bilimlarni muvofiqlashtirish vazifalariga aylantirildi, ya'ni. sun'iy intellekt muammosiga bevosita aloqador bo'lishni boshladi. Bu erda yuzaga keladigan muammolar ziddiyatli maqsadlarni, bilimdagi ziddiyatlarni baholash zarurati bilan dinamik bilim bazalari muammolari bilan chambarchas bog'liqdir. Ular, shuningdek, mavjud bilim tizimlari va kontseptual modellarda yuqorida aytib o'tilgan asoslash tartib-qoidalaridan foydalanishni o'z ichiga oladi. Ushbu yangi tizimli harakatni qo'llab-quvvatlovchilar kelgusi asrning boshida yangi ilmiy yo'nalish - asenkron ziddiyatli jarayonlar nazariyasi yoki hali paydo bo'lmagan boshqa nom bilan o'xshash narsa yaratilishiga umid qilishadi. Yuqorida ta'kidlab o'tilgan ulanish nuqtasi bir xil muammolarni birlashtirgan "parallel va taqsimlangan hisob-kitoblar ". HA. Pospelov ularni echish uchun juda ko'p harakatlarni amalga oshirdi, birinchilardan bo'lib 1972 yilda fundamental kitobni nashr etdi [4] va boshqa mualliflarning bu yo'nalishdagi izlanishlarini qo'llab-quvvatladi. Birinchi muammo shundaki, ko'p vaqt talab qiladigan AI vazifalari faqat parallellashtirish usullari yordamida samarali echilishi mumkin. Miyaning juda parallel tuzilishi bejiz emas. Analog "mashina soati" zamonaviy superkompyuterlarning mashina soatlaridan ancha ustun bo'lishiga qaramay, u tezda ishlaydi (o'ylaydi). AI vazifalariga xos bo'lgan "tipik" parallellashtirish usullari orasida mantiqiy xulosa chiqarish, tanib olish, ko'pkanalli boshqarish va hk. - masalan, [20] da berilgan SPMD texnologiyasini ("bitta dastur - ko'plab ma'lumotlar oqimlari") ishlab chiqaradigan juda umumiy usul ajralib turadi. Hisoblash jarayonini tashkil etish usulini tanlash ikkinchi masalaning ahamiyatini belgilaydi. Qiyinchilik miyani taqlid qiladigan samarali, parallel neyrokompyuterlarni ishlab chiqishda. Ushbu ikkita muammoni ko'rib chiqish sun'iy intellekt vositalarining asosiy tuzilishini - neyron tarmoqlarni, mantiqiy sinflarni ko'rib chiqishga mantiqiy silliq o'tishni aniqladi. Biroq, ijrochilar o'rtasida funktsiyalar va tuzilmalarni taqsimlashda ham hisoblashlarning parallelligini aks ettiradigan, balki kollektiv intellektni aks ettiradigan uchinchi muammo mavjud. Bu mumkin ham "inson - sun'iy intellekt modeli" tizimlariga, ham o'zaro ta'sir qiluvchi sun'iy intellekt modellarining tizimlariga mos keladi. Ikkala turdagi o'yin tizimlari allaqachon ishlatilgan. Bu erda tarqatilgan hisoblashning aniqlovchi texnologiyalari tarmoqqa aylanmoqda. Bir guruh sayyohlar kutilmaganda reaksiyaga kirishadigan narsalarning to'liq ko'lamdagi modellari bilan uchrashadigan fantasmagoriya parkini tasavvur qiling. Ularning har biri kompyuterni ko'rish bilan jihozlangan [15], mantiqiy asab tarmog'i yordamida dinamik ravishda taqdim etilgan rasmga ("Qizil kurtka kiygan ayol! Timsohdan uzoqlashing! .."). Reaktsion moslamalarni kompyuter yordamida amalga oshirish bilan quyidagi tajribani amalga oshirish mumkin: monitorlar doirasini tashkil eting (jihozlangan) mahalliy kompyuter tarmog'ining har bir ish stantsiyasini video kiritish orqali, ushbu stantsiyalarda amalga oshiriladigan ob'ektlar jamoaning boshqa a'zolarini "ko'rishlari" uchun. Siz ularning bir-biriga qanday munosabatda bo'lishlarini kuzatishingiz mumkin - tizim tinch holatga keladimi yoki tobora ko'proq hayajonlanib, tashqi aralashuvni talab qiladi. Har qanday dastur yaxshi biznesni va'da qilishiga rozi bo'ling!
Qoidalarga (mahsulotlarga) asoslangan aqlli tizimlar nafaqat bir qator muhim muammolarni hal qilish quvonchini keltirib chiqardi, balki ular aql-idrok tizimlarida bilimlarni namoyish etishning asosiy modellari bo'lib qolishga qaratilganligiga shubha tug'dirdi. 80-yillarning ko'plab munozaralari, bu borada sun'iy intellekt mutaxassislari tomonidan o'tkazilgan, sahnada ishlab chiqarish modellarining g'olibona ko'rinishi bir oz chetga surib qo'yilgan tarmoq paradigmasining kuchayishiga olib keldi. Semantik tarmoqlar, sababchi tarmoqlar va boshqa turdagi tarmoqlar bo'yicha tadqiqotlar davom etgan bo'lsa-da, bu kichik va unchalik samarali bo'lmagan. Ammo 1980-yillarning oxiriga kelib tarmoq modellari tez sur'atlar bilan rivojlana boshladi. Ushbu jarayon uzoq vaqt unutilgan asab me'morchiligiga qiziqish uyg'onishi, transputer tizimlari va neyrokompyuterlarning paydo bo'lishi va evolyutsion modellar va evolyutsion modellar asosida ishlashga qaytish davriga to'g'ri keldi. dasturlash. Hatto suvga cho'mgan neo-darvinizmning ma'lum bir portlashi bo'lgan. Agar tarmoq modellarini rivojlantirishning birinchi bosqichi oxiriga kelib (asosan, ko'p qavatli asab tizimlari, masalan, pertseptronlar) ularning imkoniyatlaridan umidsizlik paydo bo'lgan bo'lsa va ularni amalga oshirishning soddaligi bo'lsa, unda 80-yillarda bu shubhalar bekor qilindi. Ushbu sohadagi tadqiqotlar kompleksi shunchalik ko'payganki, o'zlarini sun'iy intellekt deb hisoblaydiganlarning asosiy yadrosidan tarmoq modellari sohasida ishlaydigan mutaxassislarning amaliy parchalanishi paydo bo'ldi. "Tarmoqchilar" ning o'z jurnallari bor edi, ular simpoziumlar va konferentsiyalar va shakllar o'tkazishni boshladilar ularning terminologiyasi. Ushbu bo'shliq o'sib bormoqda, bu, ehtimol, aqlli tizimlarni qurish bilan bog'liq ikkita fanning paydo bo'lishiga olib keladi. Ulardan biri aqliy (axborot) tasavvurlar darajasiga, ikkinchisi - kerakli echimlarni ishlab chiqaradigan strukturaviy tashkilot darajasiga (asab to'qimalari kabi) ishonishda davom etadi. Qanday bo'lmasin, 90-yillarda tarmoq modellariga qiziqishning pasayishi va ularni qurish va ishlatish bilan bog'liq ko'plab hal qilinmagan muammolarni kutish qiyin. Mantiqiy neyron tarmoqlar sun'iy intellekt tizimlarini modellashtirishda ikki yo'nalishni - ishlab chiqarish va umumiy asosda tarmoqni birlashtirishga qodir. matematik mantiq. Neyron tarmoqlari nazariyasi aslida ikki yo'nalishda ham rivojlanmoqda. Bu farq taxminan quyidagicha. Agar kilometrlar, dollarlarda va hokazolarda o'lchangan ma'lumotlarning o'zi asab tarmog'ining kirish qismiga uzatilsa va neyronlarning qo'zg'aluvchan holati aniq o'lchov birliklarida ham echim hosil qilsa, demak, bu neyronga o'xshash muammolar maxsus tuzilma va topologiyaning neyron tarmoqlarida hal qilingan. Bunday muammolar Hopfild, Kohonen, to'lqin, kvadratik, genetik va boshqalar kabi ko'plab tarmoqlarga xosdir. Agar kirish ma'lumotlarning o'zi emas, balki ularning ishonchliligiga o'xshash o'lchovli taxminlari bo'lsa va natijalar mantiqiy natijani ko'rsatsa (mushaklarning qisqarishi, tartibi, tibbiy tavsiyalar matni va boshqalar), keyin bu mantiqiy asab tarmog'i bo'lib, uning ishini matematik mantiq nuqtai nazaridan tavsiflash mumkin. Va shu tarzda, mohiyatan, assotsiativ tanlov protsedurasi bilan jadval shaklida, turli xil sun'iy intellekt modellarini namoyish etish mumkin. Nerv tarmog'ining kirish qismidagi ma'lumotlar turi juda muhimdir. Aynan u tabiiy mujassamlanish bilan o'xshashligini aniqlaydi. Axir, miyaning energiyasi, xuddi kompyuter kabi, qurilma ishlaydigan signalning mumkin bo'lgan kattaligi oralig'ida aniqlanadi. Ishning butun mantig'i ushbu signalga asoslangan. Mantiqiy asab tarmog'i yordamida hal qilingan muammolar bo'lishi kerak miyani anglatadigan asabiy tarmoq vazifalariga alohida murojaat qiling. F. Rozenblattning asarlarini yana bir bor ta'kidlash kerak, uning pertseptronlari mohiyatan mantiqiy asab tarmoqlari boshlangan, garchi u buni sezmagan bo'lsa ham. [10] da sun'iy neyron tarmoqlari tarixi ushbu sohadagi fundamental va muhim ishlarning namoyishi bilan to'liq aks ettirilgan. D.A. Pospelov, inqiroz M. Minskiy tomonidan mualliflar va tadqiqotchilar ta'kidlaganidek, miyaning tarmoq tuzilmalarini simulyatsiya qiladigan pertseptronning cheklangan imkoniyatlarini [12] baholash bilan bog'liq holda yuzaga keldi. Ko'rinib turibdiki, ushbu qobiliyatlarni tanqid qilish aniq o'rganilgan pertseptron modellarining etarlilik darajasi bilan bog'liq bo'lishi mumkin. neyron tarmoqlarni modellashtirishning asosiy muammolari. Perseptron nazariyasini umumlashtirish, uni matematik mantiq sohasiga tarjimasini, aniqrog'i, mantiqiy faoliyat darajasida tarjima qilish asosida qurilgan mantiqiy asab tarmoqlari miya jarayonlarini ko'paytiradi va sun'iy sun'iy intellektni modellashtirish uchun yangi imkoniyatlarni ochadi deb taxmin qilish kerak. Nihoyat, mavzu bo'yicha bahs: "Mashina o'ylay oladimi?" Dialektika (Gegel) tezisini parafrazlash uchun: "Mantiqiy bo'lgan har bir narsa haqiqiydir, haqiqiy bo'lgan narsa mantiqiy (xulosa chiqarish mumkin, tushunarli, aql-idrok bilan qamrab olinadigan ma'noda), siz qo'rquv, noaniqlik va g'oyaviy jilovni olib tashlashingiz kerak. Axir, inson ishlab chiqarmasligi kabi tezlik, va mashina ishlab chiqaradi - tezlik vositasi, shuning uchun odam o'z qobiliyatidan tashqari fikr ishlab chiqarmaydi, balki miya printsiplari haqidagi bilimga asoslangan fikrlash vositasini ishlab chiqaradi. Ma'lum "texnologik" cheklovlar va hayotni qo'llab-quvvatlash talablari doirasida bo'lgan tabiat ishlab chiqarishi mumkin bo'lgan narsadan ancha yaxshi vosita. Mantiqiy neyron tarmoqlarining "hamma narsaga qodirligi" haqidagi taxminning ishonchliligi shundan iboratki, miyaga qo'shimcha ravishda, ya'ni. asab tarmog'i, biz bunday samarali fikrlash vositasini bilmaymiz. Ha, bu erda biz mutlaqo qaytarib bo'lmaydigan va o'ziga ishongan holda tasavvufdek tuyulgan narsalarni rad etib, mutlaqo materialistik pozitsiyada turibmiz. Biz faqat bitta qismga aminmiz "Dunyo taniqli ..." falsafiy tezisining ikkinchi qismini "... lekin siz hamma narsani bilishingiz mumkin emas (chunki biz taxmin qilamiz, - cheksiz!)" degan qismini kamaytirishga harakat qilamiz. Ammo, bugungi kunda etarli darajada mantiqiy darajada, hali ham miyani "tegizish" va hatto ozgina ichakni ichish mumkin. "Miya" printsiplarini texnik jihatdan amalga oshirish haqida gapirganda, mantiqiy ketma-ketlikni ko'rib chiqish kerak: transputer tarmoqlari orqali hisoblashlarni parallellashtirish muammosidan tortib neyrokompyuterlarning umumiy muammolariga va ularni qo'llashga qadar [9]. Darhaqiqat, transputer tarmoqlarini ishlatish masalasi darhol neyronlarning modellarini amalga oshirish g'oyasini taklif qiladi: bitta transputer - bitta neyron. Transduserlar orasidagi bog'lanishlar aylanadi sinaptik birikmalar. Ushbu g'oyani yanada rivojlantirishda asab tarmog'i uni amalga oshirish vositalaridan ajralib turadi. Ko'p protsessorli hisoblash tizimida protsessorlar soniga nisbatan o'zgarmas bo'lgan neyronlar sonini (teng ravishda) protsessorlar o'rtasida taqsimlash maqsadga muvofiqdir. SPMD texnologiyasi shu tarzda amalga oshiriladi, chunki har bir protsessor o'zaro munosabatlarni hisobga olgan holda, boshqalarning ma'lumotlaridan foydalangan holda, neyronni qayta ishlashning bir xil protsedurasini (uning uzatish funktsiyasini) davriy ravishda bajaradi. Mashhur parallel algoritmlarga mos keladigan neyron tarmog'ini qayta ishlashning bu usuli zamonaviy neyrokompyuter uchun asosiy talablarni qo'yadi. Bu shunchaki universal, parallel, zamonaviy neyrokompyuter. Bu shunchaki mikroelektronikaning zamonaviy yutuqlariga asoslangan universal, parallel, nosimmetrik hisoblash tizimi.
Meta-bilim yoki bilim haqidagi bilim - bu bilish jarayonlarining ajralmas atributidir. Sun'iy tizimlarda ular doimo u yoki bu shaklda mavjud bo'lgan (masalan, ma'lumotlar bazalarida ma'lumotlar bazasi sxemalari shaklida yoki ishlab chiqarish tizimlarida boshqaruv strategiyasi shaklida). Ammo sun'iy intellektning global barcha zaruriy dasturlarini ishlab chiqarishga qodir bo'lgan metasistemani yaratish sifatida shakllantirish mumkin bo'lgan maqsadidan to'liq xabardor bo'lgandan keyingina meta-bilim darajasi o'zi aniq bo'ldi o'zi o'qish uchun katta qiziqish uyg'otadi. Meta-bilim odam uchun yangi faoliyat turlarini o'rganishga imkon beradigan asosiy protseduralar bilan chambarchas bog'liq. Shuning uchun meta-bilimga bo'lgan qiziqish 90-yillarning boshlarida xarakterlanadigan o'quv jarayoniga chuqur e'tibor berish bilan chambarchas bog'liqdir. Meta-bilimlardan foydalangan holda, ma'lum bir o'quvchiga yo'naltirilgan ta'lim jarayonini tashkil etish uchun foydalaniladigan aqlli ta'lim tizimlari meta bilimlari "moddiylashtirilgan", ma'lum bir o'rganish uchun barcha zarur fazilatlarni egallagan birinchi ob'ektga aylandi. 90-yillarda biz ushbu sohadagi birinchi ajoyib natijalarga guvoh bo'lamiz. Ushbu maqolani yakunlar ekanman, shuni ta'kidlamoqchimanki, bu erda tasvirlangan sun'iy intellekt bo'yicha tadqiqotlarning o'nta "qaynoq nuqtalari" ni tanlash, albatta, sub'ektivdir. Boshqa mutaxassislar aqlli tizimlarni rivojlantirishning boshqa muhim yo'nalishlarini nomlashlari mumkin. Ammo ularning maqolada aytib o'tilgan ko'rsatmalar bilan kesishishi muhim bo'lar edi degan umid bilan o'zimni taskin beraman. Meta-bilimlarga asoslangan o'quv tizimlari haqida gapirganda, har qanday o'qitish metodikasi "agar-keyin" turidagi aloqalar ketma-ketligini (mumkin bo'lgan mulohazalari bilan) algoritmik bajarishga asoslanganligini ta'kidlash kerak. Demak, o'quv jarayonini rasmiylashtirish mantiqiy apparatdan keng foydalanishni va'da qiladi asab tarmoqlari. Ushbu tarmoqlarning o'z-o'zini o'rganishni boshqarish tizimidagi samaradorligi haqida oldinroq muhokama qilingan edi. Xuddi shu dialektikaning tezisini yodda tutish kerak: "Dunyo ma'lum, ammo siz hamma narsani bilib bo'lmaydi". Binobarin, bilim haqidagi bilimlarni rivojlantirish kerak. Bilimlar bazasi doimiy ravishda yangilanib turishi kerak, yaxshisi o'zi. Bu induktiv fikrlashni simulyatsiya qilish orqali mumkin. Induktiv fikrlash to'ldirilgan faktlarni tahlil qilish (faktik mantiqiy asab tarmog'ida ko'rsatiladi), takrorlanadigan aloqalarni o'rnatish yoki mantiqiy zanjirlarni o'rnatish, ularni umumlashtirish va kontseptual mantiqiy asabni to'ldiruvchi farazlarni shakllantirish asosida mumkin tarmoq. Gipotezaning yuqori ishonchliligi faqat uni deduksiya jarayonida qayta-qayta muvaffaqiyatli qo'llanilishi (ya'ni, mezon funktsiyasiga muvofiq) natijasida o'rnatiladi, ya'ni. faktlarga asoslanib. Bilimning falsafiy nazariyasini shu tarzda mujassamlash mumkin. Xulosa Umuman aytganda, D.A. Pospelov sun'iy intellekt sohasidagi istiqbolli tadqiqot yo'nalishlarini to'g'ri belgilab berdi. Ular mantiqiy neyron tarmoqlari apparati rivojlanish yo'nalishlariga mos keladi, ularning qurilishi hodisalarning matematik mantig'iga asoslanadi. Afsuski, Dmitriy Aleksandrovichning "ta'sirchan natijalar" haqidagi optimistik bashoratlari amalga oshmadi. Adabiyotlar ro'yxati 1. Pospelov D.A. AI tadqiqotida o'nta faol nuqta. Intellektual tizimlar (MSU). T. 1, 1-son - 4. - 1996 yil. 2. Pospelov D.A. Modellashtirish asoslari. Aqliy harakatlarni tahlil qilish tajribasi. - M.; Radio va aloqa. - 1989 yil. 3. Pospelov D.A. Vaziyatli boshqarish. Nazariya va amaliyot. - M.: Nauka, 1986 yil. 4. Pospelov D.A. Hisoblash tizimlari nazariyasiga kirish. Moskva: Sov. Radiosi, 1972 yil. 5. Amosov N.M., Baydik T.N., Goltsov A.D. va boshqa neyrokompyuterlar va aqlli robotlar. - Kiev: Naukova Dumka, 1991 yil. 6. Novikov P.S. Matematik mantiqning elementlari. - M.: Davlat fizik-matematik adabiyot nashriyoti, 1959 y. 7. Kemeny J., Snell J., Tompson J. Cheksiz matematikaga kirish. - M.: Xorijiy adabiyotlar nashriyoti, 1963 y. 8. Galushkin A.I. Neyron tarmoqlari nazariyasi. Ser. "Neyrokompyuterlar va ularning qo'llanilishi". 1-kitob. - M.: IPRZhR, 2000 yil. 9. Galushkin A.I. Neyrokompyuterlar. Ilmiy ish. ser. "Neyrokompyuterlar va ularning qo'llanilishi". 3-kitob. - M.: IPRZhR, 2000 yil. 10. Neyron tarmoqlari: Nazariyaning rivojlanish tarixi / Ed. A.I. Galushkina, Ya.Z. Tsypkina. Ilmiy ish. ser. "Neyrokompyuterlar va ularning qo'llanilishi". 5-kitob. - M.: IPRZhR, 2001 yil. 11. Rozenblatt F. Transformatsiya guruhlari bo'yicha tushunchalarni umumlashtirish. O'z-o'zini Tashkiliy tizimlar, Taroziga soling. Fanlararo konfed., 1959 yil 5 - 6 may, 63 - 100. Ruscha tarjima: F. Rozenblat. Transformatsiya guruhlari bo'yicha tushunchalarni umumlashtirish. Kibernetik to'plam, 1962 yil. 12. Minsky M., Pipert S. Pertseptronlar. - M.: Mir, 1971 yil. 13. Komashinskiy V.I., Smirnov D.A. Neyroinformatsion texnologiyalarga kirish. - SPb.: Mavzu, 1999 yil. 14. Kruglov V.V., Borisov V.V. Sun'iy neyron tarmoqlari. Nazariya va amaliyot. - M.: Ishonch telefoni - Telekom, 2001 y. 15. Forsit D., Pons J. Kompyuterni ko'rish. Zamonaviy yondashuv. - M.: Uilyams nashriyoti. - 2004 yil. 16. Barskiy A.B. Neyron tarmoqlari va sun'iy intellekt. - "Axborot texnologiyalari" jurnaliga qo'shimcha. - 2003. - № 1. 17. Barskiy A.B. Neyron tarmoqlari: tanib olish, boshqarish, qaror qabul qilish. - M.: Moliya va statistika. - 2004 yil. 18. Barskiy A.B. Qarorlar qabul qilish va boshqarish tizimlari uchun mantiqiy neyron tarmoqlar. - Neyrokompyuterlar: ishlab chiqish va qo'llash. - 2005. - № 6. 19. Barskiy A.B. Mantiqiy asab tarmoqlari: qurilish texnikasi va ba'zi ilovalar. - "Axborot texnologiyalari" jurnaliga qo'shimcha - 2006. №8. 20. Barskiy A.B. Parallel axborot texnologiyalari. - M.: INTUIT. Matbuotda. Download 0.88 Mb. Do'stlaringiz bilan baham: 
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||