Эволюционные вычисления

Насколько осмысленной является идея использования законов эволюции не при имитации самой эволюции, а при решении интеллектуальных задач? На первый взгляд, идея может показаться интересной, но немного сомнительной: не происходит же у нас в голове эволюция, пусть даже виртуальная. Однако эта идея была высказана достаточно давно сразу несколькими авторами и оказалась относительно успешной. Сейчас область исследований, […]

Врожденность интеллекта

Представим себе универсальный интеллект. В него заложен минимум информации, и он всему учится при жизни. Такой интеллект будет адаптивен в наиболее широких пределах. Конечно, что-то в него должно быть заложено, чтобы обеспечить возможность обучения (да и просто обеспечения жизнедеятельности организма). Такая установка соответствует направлению «Адаптивное поведение». С другой стороны, в ходе эволюции то общее, чему […]

Искусственная жизнь

Классический подход в области ИИ имеет дело с чрезвычайно сложными системами, по сути, конструируемыми вручную. Методы машинного обучения позволяют несколько уменьшить эту сложность. Однако программы, априорно закладываемые в аниматов и когнитивных роботов, также оказываются весьма сложными. Ведь одному агенту в процессе обучения затруднительно получить нужный объем информации, обеспечивающий адаптивное поведение. В природе он был накоплен […]

Искусственные эмоции

Откуда у животных взялась способность испытывать боль и удовольствие? С одной стороны, эта способность выглядит крайне естественной и полезной для выживания. Однако при проектировании аниматов становится понятно, что сама собой она не появляется. Можно провести следующую аналогию: при игре в шахматы известны правила поражения, но из них явно не следуют способы оценки качества текущей позиции. […]

Часть четвертая. СТАНОВЛЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТА. Интеллект и эволюция. Аниматы

В когнитивной робототехнике основное внимание уделяется высшим познавательным функциям. Хотя по сравнению с классическим ИИ, в котором моделирование интеллекта начиналось с уровня сознания, здесь затрагиваются и более низкоуровневые механизмы, они выступают в качестве ненадежных промежуточных блоков. Нельзя ли все же начинать строительство здания ИИ не с крыши (сознания), а с фундамента — тех неосознаваемых процессов, […]

Нейронные сети и машина Тьюринга

Искусственные нейронные сети, состоящие из связанных простых «аналоговых» элементов, и машина Тьюринга, в которой движется головка, записывающая символы на ленту, выглядят совершенно непохожими. И тем удивительнее, что между ними есть глубокая общность. Это и составляет «неисчерпаемую» мощность понятия алгоритма — не конкретной его формализации в виде машины Тьюринга, нормальных алгорифмов Маркова или еще каком-либо из […]

Неклассические искусственные нейронные сети

К искусственным нейронным сетям с момента их появления отношение все время менялось: от полного неприятия до крайнего восторга. ИНС занимают значимое место в теории машинного обучения, однако их способность к обучению и сходство с биологическими нейронами сильно преувеличены. Исследователи, последовательно придерживающиеся бионического подхода (в рамках которого при создании технических систем заимствуются решения из живой природы), […]

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 […]