Нейросети в искусственном интеллекте

Реферат: Нейросети в искусственном  интеллекте.

Работы по созданию интеллектуальных систем ведутся в  двух направлениях. Сторонники первого  направления, составляющие сегодня  абсолютное большинство среди специалистов в области искусственного интеллекта, исходят из положения о том, что  искусственные системы не обязаны  повторять в своей структуре  и функционировании структуру и  проистекающие в ней процессы, присущие биологическим системам. Важно  лишь то, что теми или иными средствами удается добиться тех же результатов  в поведении, какие характерны для  человека и других биологических  систем. 
 
Сторонники второго направления считают, что на чисто информационном уровне этого не удастся сделать. Феномены человеческого поведения, его способность к обучению и адаптации, по мнению этих специалистов, есть следствие именно биологической структуры и особенностей её функционирования.

  У сторонников первого информационного  направления есть реально действующие  макеты и программы, моделирующие те или иные стороны интеллекта. Одна из наиболее ярких работ, представляющих первое направление, это программа  «Общий решатель задач» А. Ньюэлла, И. Шоу  и Г. Саймона. Развитие информационного  направления шло от задачи о рационализации рассуждений путем выяснения  общих приемов быстрого выявления  ложных и истинных высказываний в  заданной системе знаний. Способность  рассуждать и находить противоречия в различных системах взаимосвязанных  ситуаций, объектов, понятий является важной стороной феномена мышления, выражением способности к дедуктивному мышлению.

  Результативность  информационного направления бесґспорна в области изучения и воспроизведения  дедуктивных мыслительных проявлений. Для некоторых практических задач  этого достаточно. Информационное направление  наука точная, строгая, вобравшая  в себя основные результаты изысканий  кибернетики и математическую культуру. Главные проблемы информационного  направления ввести в свои модели внутреннюю активность и суметь представить  индуктивные процедуры.

  Одна  из центральных проблем, это «проблема  активных знаний, порождающих потребности  в деятельности системы из-за тех  знаний, которые накопились в памяти системы»1.

  У сторонников второго биологического направления результатов пока существенно  меньше, чем надежд. Одним из родоначальников  биологического направления в кибернетике  является У. Мак-Каллок. В нейрофизиологии  установлено, что целый ряд функций  и свойств у живых организмов реализованы с помощью определенных нейронных структур. На основе воспроизведения  таких структур в ряде случаев  получены хорошие модели, в особенности  это касается некоторых сторон работы зрительного тракта.

  Создание  нейрокомпьютеров, моделирующих нейронные  сети (НС), в настоящее время рассматривается  как одно из наиболее перспективных  направлений в решении проблем  интеллектуализации вновь создаваемых  ЭВМ и информационно-аналитических  систем нового поколения.

  В большей части исследований на эту  тему НС представляется как совокупность большого числа сравнительно простых  элементов, топология соединений которых  зависит от типа сети. Практически  все известные подходы к проектированию НС связаны в основном с выбором  и анализом некоторых частных  структур однородных сетей на формальных нейронах с известными свойствами (сети Хопфилда, Хемминга, Гроссберга, Кохоннена  и др.) и некоторых описанных  математически режимов их работы. В этом случае термин нейронные сети метафоричен, поскольку он отражает лишь то, что эти сети в некотором  смысле подобны живым НС, но не повторяют  их во всей сложности. Вследствие такой  трактовки нейронные ЭВМ рассматриваются  в качестве очередного этапа высоко параллельных супер-ЭВМ с оригинальной идеей распараллеливания алгоритмов решения разных классов задач. Сам  термин нейронная ЭВМ нейрокомпьютер, как правило, никак не связан с  какими-то ни было свойствами и характеристиками мозга человека и животных. Он связан только с условным наименованием порогового логического элемента как формального нейрона с настраиваемыми или фиксированными весовыми коэффициентами, который реализует простейшую передаточную функцию нейрона-клетки. Исследования в области создания нейроинтеллекта ведутся на различных уровнях: теоретический инструментарий, прототипы для прикладных задач, средства программного обеспечения НС, структуры аппаратных средств. Основными этапами на пути создания мозгоподобного компьютера являются выяснение принципов образования межэлементных связей и мозгоподобных системах адаптивных сетях с большим числом элементов, создание компактного многовходового адаптивного элемента аналога реального нейрона, исследование его функциональных особенностей, разработка и реализация программы обучения мозгоподобного устройства.

  Одним из наиболее существенных путей расширения функционального диапазона НС, а  также повышения их эффективности  для традиционных задач является более целенаправленное использование  в моделях механизмов и принципов  организации мозга. Обоснованием этого  служит достаточно экономная реализация функций в мозге, пока не доступная  для самых совершенных супер-ЭВМ. В мозге, как и в любой сложной  системе, процесс функционирования представляет собой совокупный результат  работы его элементов и способов их взаимодействия. Оба эти фактора  находят свое отражение в системной  работе мозга.

  В настоящее время становится очевидным, что успех разработки нейрокомпьютеров и интеллектуализации ЭВМ нового поколения в значительной степени  определяется успехом работы над  созданием нового класса базовых  элементов с использованием данных о работе мозга. В первую очередь, это касается усложнения архитектуры, простанственно-временного распределения  процессов в самом базовом  элементе и расширении его функциональных возможностей. Поэтому актуальна  необходимость в новом взгляде  на перераспределение основных функций  обработки информации между самими базовыми элементами нейрокомпьютера  и сетевыми ресурсами в сторону  увеличения логической нагрузки на базовые  элементы.

  Это связано с тем, что только в  самое последнее время, на основе данных практической нейрофизиологии  появилась возможность выделить из огромного числа процессов  в мозге небольшое их количество наиболее значимых для переработки  информации и выполнения сложных  функций принятия конечных решений. Минимально необходимый набор структур, обеспечивающих эти процессы, значительно  сузился и вследствие установленных  ограничений существующих ЭВМ, которые  не могут быть преодолены в настоящее  время без использования свойств  работы мозга. Кроме того, широко практикуемые однородные структуры искусственных  НС на формальных нейронах не используют в полной мере возможностей реальных нейронов: их разнотипность, свойства распределенной и параллельной работы, многоуровневую иерархическую структурированность  и соподчиненность в организации  базовых структур головного мозга.

  Из  огромного числа данных о деятельности мозга, по-видимому, наиболее близко к  решению проблемы интеллектуализации разрабатываемых ЭВМ относятся  факты о механизмах и принципах  элементной и сетевой организации  процессов и функций в коре больших полушарий (КБП). Это определяется ее функциональной значимостью и  уровнем современных данных о  конкретных механизмах ее работы. Известно, что КБП является основным субстратом выполнения высших функций, определяющим уровень интеллекта личности.

  В настоящее время накоплен и в  значительной мере систематизирован экспериментальный  и теоретический материал об элементарной организации корковых функций.

  Все это дает основания предполагать, что данные о работе высшего отдела мозга могут иметь существенное значение и для идеологии создания нейрокомпьютеров, и для конструктивных решений отдельных их блоков.

  В плане общего подхода к моделированию  нейрокомпьютера существенно то, что по мере накопления фактов о  морфологии, цитохимии и нейрофизиологии  появляется все больше путей для  перехода от вероятностных к детерминированным  сетям корковой деятельности, основанных на данных об архитектурных принципах  организации КБП. На основе этих данных все четче прослеживается связь  особенностей функций КБП с конкретной спецификой ее элементов и связей. Это позволяет уже на исходной стадии моделирования решать принципиальный вопрос о соотношении функциональных нагрузок отдельного элемента и сети в целом, определяющим саму стратегию разработки нейрокомпьютера.

  На  практике этот выбор связан, прежде всего, с определением набора функций  и свойств базового элемента и  зависит как от уровня технической  базы, так и от конструкторского решения их реализации. Обоснованием пересмотра концепции базового элемента нового типа являются данные практической нейрофизиологии, выявившие необходимый  минимальный набор базовых свойств  реальных нейронов, обеспечивающий реализацию основных информационных функций мозга  у животных и человека. В соответствии с этими данными. В задаче создания новых поколений интеллектуальных вычислительных систем и задаче развития робототехники путь интеллектуализации за счет введения квазибиологических автоматов, в конечном счете, окажется технически и экономически более  целесообразным направлением по сравнению  с введением элементов интеллекта на основе информационно-логических методов.

  Для того, чтобы интегрировать эти  навязанные биологией наблюдения в  логичные теоретические рамки, необходимо также найти некартезианское  концептуальное пространство для размышлений  о жизни и разуме, пространство в рамках строгой непрерывности. К счастью такое пространство существует в концепции Аристотеля.