Основы теории искусственных нейронных сетей. Александр Аполлонович Кириченко
Чтение книги онлайн.

Читать онлайн книгу Основы теории искусственных нейронных сетей - Александр Аполлонович Кириченко страница 3

СКАЧАТЬ черт, существенных признаков;

      – формирование описания типового объекта, выделение его отличительных черт;

      – определение понятий (дефиниции);

      – выявление причинно-следственных связей;

      – интерпретация связей и свойств исследуемых объектов;

      – генерация гипотез;

      – выявление закономерностей;

      – самообучение, адаптация;

      – умение делать традуктивные, индуктивные, дедуктивные выводы;

      – …

      Среди важнейших классов задач, которые ставились перед ИИ с момента его зарождения как научного направления, следует выделить следующие трудно формализуемые задачи:

      – доказательство теорем,

      – управление роботами,

      – распознавание изображений,

      – машинный перевод,

      – понимание текстов на естественном языке,

      – программирование компьютерных игр,

      – машинное творчество (синтез музыки, стихотворений, текстов, сказок).

      По мере развития ИИ появились новые виды интеллектуальных изделий, в основном – это службы техподдержки различных компаний, экспертные системы по подбору товаров (подарков), по оказанию интеллектуальных услуг клиентам, автоматизированные онлайн-помощники, которые иногда реализованы как чат-боты на веб-страницах, в виде различных интеллектуальных изделий:

      1. Интеллектуальных моделей, среди них:

      ·        Обучающих;

      ·        Самообучаемых;

      ·        Для естественноязыкового (ЕЯ) диалога;

      ·        Для распознавания образов, автоматической классификации;

      ·        Для оцифровки смысла;

      ·Для исследования психических процессов (таких, как ассоциативная память, мышление, …).

      2. Эвристические программы

      3. Экспертные системы

      4. Системы символьных преобразований

      5. Базы знаний

      6. Машины логического вывода

      7. Системы автоматического программирования

      8. Рассуждающие системы

      9. Нейронные программные системы

      10. Семантические поисковые системы

      11. Системы психологического тестирования

      12. Системы речевого общения

      И другие…

      1958 г. – Джон фон Нейман (John fon Neumann) предложил имитацию простых функций нейронов с использованием вакуумных трубок.

      1959 г. – Бернард Видров (Bernard Widrow) и Марсиан Хофф (Marcian Hoff) разработали нейросетевые модели ADALINE (ADAptive LINear Elements) и MADALINE (Множественные Адаптивные Линейные Элементы (Multiple ADAptive LINear Elements)).

      Нейробиолог Френк Розенблатт (Frank Rosenblatt) начал работу над перцептроном. Однослойный перцептрон был построен аппаратно и считается классической нейросетью. Тогда перцептрон использовался для классификации входных сигналов в один из двух классов. К сожалению, СКАЧАТЬ