Игнаси Белда - Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи

Здесь есть возможность читать онлайн «Игнаси Белда - Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи» весь текст электронной книги совершенно бесплатно (целиком полную версию без сокращений). В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Год выпуска: 2014, ISBN: 2014, Издательство: Де Агостини, Жанр: Математика, на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

Уже несколько десятилетий тема искусственного интеллекта занимает умы математиков и людей, далеких от науки. Ждать ли нам в ближайшем будущем появления говорящих машин и автономных разумных систем, или робот еще не скоро сравнится с человеком? Что такое искусственный интеллект и возможно ли в лабораторных условиях создать живой разумный организм? Ответы на эти и многие другие вопросы читатель узнает из данной книги. Добро пожаловать в удивительный мир искусственного интеллекта, где математика, вычисления и философия идут рука об руку.

Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи — читать онлайн бесплатно полную книгу (весь текст) целиком

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Прекрасный пример, иллюстрирующий нелинейности в природе и сложных адаптивных системах, — взаимодействие «производитель — потребитель» и его частный случай — взаимодействие «хищник — жертва». Представьте себе лес, где живет D хищников (например, лис) и Ржертв (например, зайцев). Если вероятность того, что лиса поймает зайца, равна с, то ежедневно в лапы лис попадает сРD зайцев. К примеру, если с= 0,5, D= 3 и Р= 10, то лисы поймают сРD= 0,5∙3∙10 = 15 зайцев. Если число лис и зайцев увеличится вчетверо, число пойманных зайцев возрастет еще больше: сРD= 0,5∙12∙40 = 240. Как видите, этот результат нельзя получить простым сложением числа хищников и жертв.

Даже в сравнительно простой ситуации нелинейность может серьезно повлиять на агрегированную систему. Поэтому всегда говорят, что совокупное поведение сложной адаптивной системы сложнее, чем поведение ее составных частей.

* * *

МОДЕЛЬ ЛОТКИ — ВОЛЬТЕРРЫ

Уравнения, описывающие пример с лисами и зайцами, могут значительно усложняться. Исследователь Альфред Джеймс Лотка описал, как изменятся эти уравнения, если мы будем учитывать колебания численности хищников и жертв с течением времени. Допустим, что D(t)и P(t) — численность хищников и жертв в момент времени t. В каждый момент времени рождается n и умирает m хищников. Следовательно, формула, описывающая изменение численности хищников с течением времени, записывается так: D(t + 1)= D (t)+ nD(t)mD(t). Аналогично изменение численности жертв описывается уравнением: Р(t + 1)= Р(t)+ n'Р(t)mV(t). Следует учесть, что рост числа жертв означает рост рождаемости хищников, что можно выразить, к примеру, с помощью постоянной r.

Число взаимодействий «жертва — хищник», как мы показали, равно cPD. Следовательно, новое уравнение, описывающее численность хищников, будет выглядеть так:

D(t+1)= D(t)+ nD(t)mD(t)+ r[cP(t)D(t)]

Изменение численности жертв будет происходит прямо противоположным образом: при любом взаимодействии «хищник — жертва» численность жертв будет сокращаться. Уравнение численности жертв будет иметь вид:

P(t+1)= P(t)+ r[P(t)m'P(t)r[cP(t)D(t)].

Если теперь мы зафиксируем значения постоянных и будем решать эти уравнения для последовательных моментов времени, то увидим, что D(t) и P(t)будут колебаться, а хищники и жертвы будут последовательно переживать циклы изобилия и голода.

График описывающий колебания численности зайцев и лис с течением времени - фото 70

График, описывающий колебания численности зайцев и лис с течением времени согласно модели Лотки — Вольтерры.

Третье свойство: формирование потоков

Потоки возникают на всех уровнях сложных адаптивных систем, где присутствуют узлы, носители и переносимые ресурсы. Ограничимся двумя примерами сложных адаптивных систем. Первый — центральная нервная система живого организма, где узлами являются нейроны, носителями — соединяющие их синапсы, а переносимым ресурсом — электрические импульсы. Второй пример — потоки в экосистеме, где узлами являются виды, носителем — пищевая цепь, а переносимым ресурсом — энергия, представленная в виде биохимических элементов (потребляемого белка, сахара и так далее).

В общем случае узлы являются средствами обработки ресурса, а связи определяют взаимодействия между узлами. Следует учесть, что в сложной адаптивной системе сеть взаимодействий может меняться, а узлы и связи могут возникать и исчезать.

Эти особенности и обеспечивают адаптируемость системы к среде и позволяют ей корректировать свое поведение в зависимости от текущей ситуации.

Нанесение меток — один из самых важных механизмов сложных адаптивных систем для определения потоков: метки могут определять, какие связи играют важнейшую роль при переносе ресурсов.

Потоки обладают двумя свойствами, представляющими интерес при изучении работы сложных адаптивных систем. Первое свойство заключается в том, что потоки вносят в систему эффект мультипликатора. К примеру, в такой сложной адаптивной системе, как экономика страны, перенос денег от одного узла к другому (например, между банками) исполняет роль денежного мультипликатора. Второе интересное свойство — способность создания циклов с целью переработки. Обратите внимание, как на схеме нелинейно возрастает объем промышленного производства в сложной адаптивной системе — производственной цепочке изготовления автомобилей — при переработке и в ее отсутствие.

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Искусственный Интеллект RT - Заповедник мертвецов
Искусственный Интеллект RT
Отзывы о книге «Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи»

Обсуждение, отзывы о книге «Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x