Неоднозначность и адаптивный резонанс

Исследования зрительной системы показывают, что обработка информации в ней организована иерархически, т. е. с разделением по уровням: на начальных уровнях нейроны реагируют на простые стимулы, и нейроны каждого последующего уровня собирают информацию с групп нейронов предыдущих уровней, избирательно реагируя на все более сложные стимулы. Почему же зрительная система устроена таким образом? Можно полагать, что такая структура […]

От нейронов до зрения

С тех пор, как стало известно, что глаз представляет собой оптическую систему, которая строит изображение, философы задавались следующим вопросом: находится ли в голове некий человечек, гомункулус, который смотрит на это изображение. И если он на него смотрит, то, в свою очередь, находится ли у него в голове еще один человечек, который также смотрит на следующее […]

Модели ассоциативной памяти

Какое основное ограничение в структуре перцептрона? Число слоев и нейронов в ней не ограничено. Но вот распространение сигнала всегда идет в одном направлении. В результате сеть работает по принципу «стимул—реакция», а ее обучение в чем-то похоже на модель формирования рефлекторной дуги. Почему бы ни сделать сеть с более сложными связями? Конечно, какие-то нейроны в сети […]

Перцептрон

Модель МакКаллока—Питтса стала первым важным шагом на пути развития теории искусственных нейронных сетей. Но, конечно, она не могла не содержать недостатков. Какой же недостаток в первую очередь должен бросаться в глаза? Какое самое важное свойство нейронов отсутствовало в этой модели? Несложно понять, что это свойство — обучаемость. Сейчас надежно установлено, что долговременная память и процессы […]

Загадка нервных клеток

Способность человека научиться почти чему угодно еще более поразительна, чем способность компьютера выполнить любой алгоритм. В конце концов, компьютеры преднамеренно создавались универсальными, а вот способность человека научиться играть в шахматы, раскладывать числа на простые сомножители или сочинять музыку может показаться в высшей степени неестественной. И вправду, для выживания в природной среде все эти навыки вряд […]

Часть третья. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ. Искусственные нейронные сети. Что значит учиться?

Нередко говорят, что компьютер умеет лишь то, что заложил в него человек, относя это на счет и программ, решающих какие-то задачи лучше человека (например, играющих в шахматы). Отсюда делают вывод о невозможности создания сильного ИИ. Мы уже обсуждали спорность этого тезиса даже относительно программ, от начала и до конца разработанных человеком. А теперь представим себе […]

Часть вторая. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ. Представление знаний как язык описания мира

Часто мы называем умным того человека, который много знает. Как много маленький ребенок задает вопросов обо всем вокруг, инстинктивно нуждаясь в знаниях! Немного утрируя, можно сказать, что мышление совсем без знаний вряд ли возможно, а при их наличии — и не особо нужно. Зная таблицу умножения, человек легко ответит на вопрос, сколько будет шестью девять, […]

Общий решатель задач

Чтобы не ограничивать возможности компьютера по решению новых задач, необходимо избежать внесения в программу, выполняющую поиск решения, какой-либо предметной информации. В этом случае, однако, на вход программе оказывается необходимым подавать не только условия частной задачи, но также и сведения о предметной области, представленные в понятной программе форме. Одна из первых и наиболее известных программ, в […]

Успехи и неудачи эвристических программ

Одним из традиционных вызовов области искусственного интеллекта были шахматы. То, что компьютер когда-либо сможет обыграть гроссмейстера, в 1950-е годы верили лишь самые оптимистично настроенные компьютерщики. Даже среди инженеров и ученых, тесно общавшихся с компьютерами, многие считали эту возможность нелепой. Вызывающее название «искусственный интеллект», полученное молодой наукой, порождало заметный скептицизм и откровенную критику, подкрепленную большим обилием […]

Направленный поиск

Что может представлять собой оценивающая функция? Наиболее типичным примером в шахматах является разница в суммарной силе фигур игрока и противника: присвоив каждой фигуре некоторый вес, можно оценить качество текущей позиции. Эта оценка вполне эвристична: она действительно облегчает выбор хода, но при этом вовсе не гарантирует того, что ход, приводящий к ситуации с наибольшим перевесом по […]