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

Словарь

Автомат.Машина, необязательно имеющая физическое воплощение, которую можно запрограммировать так, что она будет определенным образом реагировать на поступающие входные сигналы.

Байесовская сеть.Математическая модель, основанная на вероятностных зависимостях между определенными событиями. Вероятностные зависимости описываются условной вероятностью — это понятие предложил священник Томас Байес в XVIII веке. Байесовские сети основаны на следующей идее: одним цепочкам событий с определенной вероятностью сопутствуют другие цепочки событий. Байесовские сети потому и называют сетями, что они представляют собой сплетенные друг с другом цепочки вероятностных зависимостей.

Булева логика.Математическая логика, основанная на булевой алгебре, в которой переменные могут принимать только два значения — «истина» и «ложь». На булевой логике основана вся современная цифровая электроника, за исключением последних разработок, связанных с квантовыми вычислениями.

Генетический алгоритм. Частный случай эволюционного алгоритма. В общем случае при использовании генетических алгоритмов решения рассматриваемой задачи представляются в виде последовательности битов. Последовательности (гены), описывающие лучшие решения (особи), скрещиваются между собой и мутируют, максимально точно имитируя процесс биологической эволюции. Генетические алгоритмы вошли в число первых эволюционных алгоритмов, которые способствовали росту популярности искусственного интеллекта.

Дерево принятия решений.Понятие, используемое в информатике для классификации статистических выборок. В основе классификации лежит анализ наиболее важных, или дискриминантных компонент, позволяющих однозначно отнести выборку к тому или иному классу. Деревья принятия решений очень просты и вместе с тем крайне эффективны для распознавания образов.

Интеллектуальный анализ данных. Раздел анализа данных, описывающий извлечение новых знаний и вывод неочевидных правил по итогам изучения больших объемов данных. При интеллектуальном анализе данных возможно установление отношений между данными, объем которых слишком велик, чтобы человек мог обработать их и сформулировать какую-либо гипотезу.

Кластеризация.Разбиение статистических выборок на группы согласно различным критериям. Цель методов кластеризации — интеллектуальное определение критериев разбиения выборки на подгруппы. Кластеризация используется множеством способов во всех научных дисциплинах.

Клеточный автомат.Частный случай программируемого автомата и простейший пример искусственной жизни. Клеточный автомат получает входные сигналы из смежных областей и в зависимости от окружающей среды действует тем или иным образом.

Латентная переменная. Статистическая переменная, описывающая несколько условий в выборке одновременно. Некоторые примеры часто применяемых латентных переменных — «богатство» общества или благосостояние населения. Эти переменные повышают плотность информации, так как сводят несколько простых переменных воедино. Существуют автоматические методы создания латентных переменных, в частности метод главных компонент, который позволяет не только создавать подобные переменные, но и выбирать те, для которых вариация данных будет наибольшей.

Машина Тьюринга.Частный случай программируемого автомата, который принимает входные значения, записанные на бесконечной ленте, и содержит устройство чтения-записи, способное перемещаться вдоль этой ленты. Предполагается, что машина Тьюринга — универсальная вычислительная машина, хотя это до сих пор не доказано математически. Машина Тьюринга — математическая абстракция, которая широко используется в теории коммуникаций: если в данном языке программирования возможна реализация машины Тьюринга, то с его помощью можно реализовать любой алгоритм.

Метод главных компонент. Этот метод, также обозначаемый англоязычной аббревиатурой РСА, — популярный метод статистики, используемый для определения компонент, или переменных, при которых вариация изучаемых данных является наибольшей.

Метод опорных векторов.Мощный и популярный математический метод, разработанный ученым Владимиром Вапником в начале XXI века. Метод опорных векторов позволяет классифицировать статистические выборки путем ввода новых «искусственных» измерений на множестве данных рассматриваемой задачи. Название метода связано с тем, что для классификации статистических данных определяются векторы — опоры гиперплоскости, которые лучше всего разделяют между собой выборки разных классов.

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