Основные понятия систем искусственного иттеллекта - страница 8

Широкий интерес научной общественности к нейросетям начался в начале восмидесятых годов после теоретических работ физика Хопфилда. Он и его последователи обогатили теорию параллельных вычислений многими идеями: коллективное взаимодействие нейронов. Практическое применение нейросетей началось после публикации Румельхартом метода обучения многослойного персептрона. Удельная стоимость современных нейровычислений на порядок ниже, чему традиционных компьютеров, а быстродействие – в сотни раз выше. Системы нейронной обработки можно классифицировать следующим образом, рис.3.2.

Рис. 3.2. Классификация систем нейронной обработки.

Реально нейрокомпьютеры используются в специализированных системах, где требуется обучать и постоянно переобучать сотни нейросетей, объединенные в единые информационные комплексы, или в системах реального времени, где скорость обработки данных критична (например, при обработке экспериментов на современных ускорителях элементарных частиц используют нейрокомпьютер CNAPS с производительностью 10

Доступность и возросшие вычислительные возможности современных компьютеров привели к широкому распространению программ, использующих принципы нейросетевой обработки данных, Этот подход не использует параллелизм, но ориентируется исключительно на способность нейросетей решать неформализованные задачи и реализуется нейроэмуляторами.

Сторонники нейробионики моделируют искусственным образом процессы, происходящие в мозгу человека. Системы искусственного разума базируются на математической интерпретации деятельности нервной системы во главе с мозгом человека и реализуются в виде нейроподобных сетей на базе нейроподобного элемента – аналога нейрона.

Нейроподобные сети в последнее время являются одним из самых перспективных направлений в области искусственного интеллекта и постепенно входят в бытность людей в широком спектре деятельности и подразделяются на несколько групп.

Сети первой группы, такие, как сети обратного распространения ошибки, сети Хопфилда и др., используются для распознавания образов, анализа и синтеза речи, перевода с одного языка на другой и прогнозирования.

Сети второй группы используются как системы управления в реальном времени несложных объектов. Это управление популярными в последнее время интеллектуальными агентами, исполняющими роль виртуальных секретарей. Особенностями данной группы является появление некоторых внутренних стимулов, возможность к самообучению и функционированию в реальном времени.

Сети третьей группы, являющиеся дальнейшим развитием предыдущих, представляют собой уже нейроподобные системы, и нацелены они на создание экзотических в настоящее время виртуальных личностей, информационных копий человека, средой обитания которых является глобальная сеть Интернет.

К бионическому направлению относятся исследования и разработки эволюционных и генетических алгоритмов, а также роевого интеллекта.

Класс эволюционных алгоритмов представляет собой исследования, в которых изучаются и моделируются процессы естественного и искусственного отбора. Все эволюционные алгоритмы моделируют базовые эволюционные процессы в природе – наследование, мутации и отбор.

В применении к технологиям искусственного интеллекта работа эволюционных алгоритмов всегда связана с взаимодействием искусственной интеллектуальной системы с какой-либо средой, а опосредованно через неё, возможно, и с другими интеллектуальными системами (как искусственными, так и естественными). В эволюционной стратегии осуществляется поиск целевого вектора, который наилучшим образом подходит под решение задачи. И компонентами этого вектора являются только действительные числа.