Основные понятия систем искусственного иттеллекта - страница 7
Базовые направления в рамках искусственного интеллекта и их соотношения представлены на рис. 2.1
Рис.2.1 Соотношение базовых направлений в рамках искусственного интеллекта
Еще одним ключевым принципом является обработка естественного языка. С помощью алгоритмов искусственного интеллекта системы могут понимать и обрабатывать человеческую речь, а также генерировать тексты и отвечать на вопросы, что является важным в различных областях, включая бизнес. Система искусственного интеллекта принимает входные данные в виде речи, текста, изображения, а затем обрабатывает их, применяя различные правила и алгоритмы. После обработки система выдает результат, т. е. успех или неудачу, при вводе данных. Затем результат оценивается посредством анализа, открытия и обратной связи. Наконец, система использует свои оценки для корректировки входных данных, правил и алгоритмов, а также целевых результатов. Этот цикл продолжается до тех пор, пока не будет достигнут желаемый результат.
Когнитивные вычисления направлены на воссоздание мыслительного процесса человека в компьютерной модели. Технология стремится имитировать логику работы человеческого сознания и улучшить взаимодействие между людьми и машинами. Это происходит, например, через распознавание ИИ человеческого языка и значения изображений для последующего самообучения. Реализовать систему когнитивных вычислений сегодня возможно только в таких сложных машинах, как суперкомпьютер IBM Watson.
ГЛАВА 3. КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
В настоящее время практические работы в области искусственного интеллекта ведутся, в основном, по двум направлениям, рис.3.1:
1. бионическое (нейрокибернетика) – попытки смоделировать с помощью искусственных систем психофизиологическую деятельность человеческого мозга с целью создания искусственного разума;
2. прагматическое (кибернетика черного ящика) – создание программ, позволяющих с использованием ЭВМ воспроизводить не саму мыслительную деятельность, а являющиеся ее результатами процессы. Здесь достигнуты важнейшие результаты, имеющие практическую ценность.
Рис.3.1. Направления исследований в области искусственного интеллекта
3.1. Бионическое направление
Ученые, работающие в бионическом направлении, пытаются воссоздать техническими средствами сам объект, в котором бы протекали процессы, схожие с психическими процессами, проявляющимися у человека во время решения задач. Такие исследователи специально конструируют сети искусственных нейронов и другие аналоги, присущие нервной системе человека. Нейронные модели не только повторяют функции мозга, но и способны выполнять функции, имеющие свою собственную ценность. Поэтому возникли и остаются в настоящее время две взаимно обогащающие друг друга цели нейронного моделирования:
–первая—понять функционирование нервной системы человека на уровне физиологии и психологии,
–вторая—создать вычислительные системы (искусственные нейронные сети), выполняющие функции, сходные с функциями мозга.
Еще в 1949 г. была создана модель человеческого обучения – модель Д. Хэбба. Он предложил закон обучения, явившийся стартовой точкой для алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей. В пятидесятые и шестидесятые годы группа исследователей создала первые искусственные нейронные сети. Выполненные первоначально как электронные сети, они были позднее перенесены в более гибкую среду компьютерного моделирования.
Похожие книги
