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
В первом сценарии производитель стали преобразует железную руду в сталь с - фото 71

В первом сценарии производитель стали преобразует железную руду в сталь с эффективностью 100 % (то есть с коэффициентом 1). Далее 50 %, то есть половина произведенной стали, используется для производства автомобилей, оставшиеся 50 % — для изготовления бытовой техники. Если мы для простоты предположим, что из каждой единицы стали изготавливается автомобиль или единица бытовой техники, то получим, что в конце потока будет произведено 5 автомобилей и 5 единиц бытовой техники.

Теперь рассмотрим сценарий, в котором благодаря переработке возникает эффект мультипликатора.

Во втором сценарии 75 автомобилей перерабатывается Следовательно теперь - фото 72

Во втором сценарии 75 % автомобилей перерабатывается. Следовательно, теперь производитель стали может повысить объемы производства, что в конечном итоге позволит выпускать больше автомобилей. Если на первом этапе переработке подвергалось 5 автомобилей, то с последовательным повышением производительности система стабилизируется на уровне 8 выпускаемых машин и 6 машин, подвергаемых переработке, на каждом цикле. Это означает, что производство стали возрастет до 16 единиц: 10 единиц будет выплавляться из 10 единиц железной руды, еще шесть будет получено в результате переработки автомобилей.

Четвертое свойство: разнообразие

Разнообразие — еще одна определяющая характеристика сложных адаптивных систем. В любой сложной адаптивной системе наблюдается значительное разнообразие агентов, которые совместно определяют шаблоны поведения системы. В качестве примера приведем тропический лес, где можно пройти полкилометра и не увидеть двух деревьев одного вида. Или рассмотрим такую сложную адаптивную систему, как целый город, к примеру Рим, где живут миллионы самых разных людей со своими занятиями и особенностями, где работают тысячи компаний, по большей части непохожих друг на друга, при этом каждая из этих компаний, в свою очередь, также представляет собой сложную адаптивную систему.

Такое разнообразие вовсе не случайно. Каждый агент в рамках системы занимает свою нишу, которая определяется его связями с соседними агентами. Если мы исключим из сложной адаптивной системы один агент, другие автоматически займут его место. Когда система прекращает адаптироваться к условиям среды, наступает стабильное состояние, иными словами наблюдается сходимость.

Разнообразие также наблюдается, когда агент или совокупность агентов занимают новые ниши, в результате чего сложная адаптивная система получает новые функциональные возможности. Хороший пример — мимикрия, в ходе которой, к примеру, цветки орхидей имитируют внешний вид насекомых, чтобы привлечь других насекомых — переносчиков пыльцы и сделать опыление более эффективным.

Цветки растения офрис пчелоноснаяимитируют насекомых чтобы привлечь других - фото 73

Цветки растения офрис пчелоноснаяимитируют насекомых, чтобы привлечь других насекомых — переносчиков пыльцы.

Однако главный вопрос звучит так: какой фактор допускает и даже стимулирует возникновение столь большого разнообразия в сложных адаптивных системах? При подробном изучении таких систем можно последовательно проследить, какие изменения они претерпевали в процессе возникновения того или иного агента, и тем самым понять роль отдельных агентов в системе. К примеру, когда в сложной адаптивной системе в результате адаптации возникают циклические потоки, что ведет к переработке ресурсов и повышению общей эффективности, в ней открываются ниши, где появляются новые, «перерабатывающие» агенты. Другой пример сценария, порождающего разнообразие, — рост предприятия: в процессе роста возникает необходимость в новых иерархиях и, следовательно, в агентах нового типа, которые будут отвечать за координацию действий на каждом уровне иерархии.

Второй механизм: внутреннее моделирование

Любая сложная адаптивная система способна создавать внутренние модели окружающей среды, позволяющие предсказать будущие события и изменения, которые должны произойти для успешной адаптации системы к этим событиям. Такие модели строятся на основе информационных потоков, поступающих в систему и вызывающих полезные изменения ее внутренней структуры. После того как модель построена, она помогает системе предсказывать, какие последствия будет иметь появление определенных закономерностей в среде. Но как система может представить накопленный опыт в виде моделей? Как система создаст модель для прогноза последствий будущих событий?

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