Александр Кириченко - Нейросетевые технологии. Конспект

Интеллект – это совокупность умственных способностей живого организма, обеспечивающих успех его познавательной деятельности. Интеллект обычно связан с мышлением. Поэтому ожидается, что новое изделие, в котором появился искусственный интеллект становится более умным, что в нём появляется какая-то особенная новизна, необычность, появление невиданных ранее свойств.

Чем искусственный интеллект отличается от естественного интеллекта, которым обладает человек? Если бы понимать сущность и причины этих отличий, можно было бы повысить эффективность обучения при подготовке квалифицированных нейроконструкторов – людей, которых мы обучаем в «Нейросетевых технологиях»:

– конструированию нейрокомпьютеров,

– нейросетевым исследованиям хозяйственных процессов,

– моделированию интеллекта высшей нервной системы человека.

Естественным для человека является использование основных принципов мозга – ассоциативное мышление, использование принципов обучения (самообучения) и адаптации, использование связей «если – то», «посылка – следствие», лежащих в основе распознавания, управления, принятия решений. До начала использования ИИ они не применялись в компьютерах.

По мере развития искусственного интеллекта появлялись новые его свойства и проявления, новые нейроконструкции. Появилось и новое понятие: нейрокомпьютер.

Конструктивными элементами нейрокомпьютеров являются такие физические компоненты, как нейроны, искусственные нейронные сборки, нейросети, а так же – обслуживающие их операционные системы, программы для создания нейросреды, нейропакеты. К конструктивным элементам нейрокомпьютеров относятся и алгоритмы выполнения интеллектуальных операций, и типовые сценарии, и модели выполняемых с помощью нейросетей работ. Они характеризуют состав решаемых проблем.

Раньше считалось, что основной особенностью искусственных нейросетей является «обучение на примерах». Впоследствии к этой их особенности добавилась возможность моделировать получение новых знаний, извлечение их и представление в виде правил продукции, выполнение довольно сложных операций при обработке знаний, в число которых входят накопление, классификация, прогнозирование, и др.

При сопоставлении естественного и искусственного интеллекта (ЕИ и ИИ) обращает на себя внимание, что они имеют совершенно разные целевые направленности. Для ЕИ главное – это поддержание и сохранение жизни. А для ИИ этих проблем чаще всего нет. Но в ЕИ очень активно используются такие методы работы со знаниями, о которых специалисты по искусственному интеллекту даже не думают.

Интуиция, внимание, сознание, подсознание, смысл, ассоциации, понимание, осмысление, в искусственном интеллекте практически неизвестны.

Глубоко не используется логическое мышление.

Практически не используются образное и интуитивное мышления, которые вместе выполняют более половины функций, используемых в естественном интеллекте.

Очень широко в естественном интеллекте работает такая разновидность знаний, как эмоции, а в искусственном интеллекте её просто нет.

Можно ли каким-то образом определить, что ещё может дополнить эти различия?

Летом 1994 г. научным обществом был проведен Всемирный конгресс по нейронным сетям, на котором были определены следующие направления фундаментальных исследований по нейросетевым технологиям:

Интеллектуальность нейросетевых конструкций

– Биологическое зрение. Работа с объектами зрительной сцены живого мира.

– Машинное зрение. Раздел охватывает аспекты моделирования зрительных функций в технических системах. Особое внимание уделеняется принципам избирательного внимания к компьютерным объектам зрительной сцены.

– Речь и язык. Различные аспекты синтеза и распознавания речи.

– Биологические нейронные сети. Тематика раздела охватывает свойства отдельных нейронов, нейронных сетей управления движением и слухом, аспекты обучения в биологических сетях, а также пути перехода от биологических нейронов к искусственным (кремниевым).

– Нейроуправление и робототехника.

– Обучение с учителем.

– Обучение без учителя.

– Распознавание образов.

– Прогноз и идентификация систем. Для рассмотрения методов кибернетического моделирования сложных систем на базе нейронных сетей.

– Нейронаука о сознании. Аспекты организации и моделирования высшей нервной деятельности.