Символьная парадигма

Нейронные сети — новая модель параллельных и распределенных вычислений, один из основных архитектурных принципов построения машин 6-го поколения. В основу искусственных нейросетей положены следующие черты живых нейросетей, позволяющие им справляться с нерегулярными задачами:

  1. простой обрабатывающий элемент — нейрон;
  2. участие огромного числа нейронов в обработке информации;
  3. каждый нейрон связан с большим числом других (глобальные связи);
  4. изменяющиеся по весу связи между нейронами;
  5. массовый параллелизм обработки информации.

Сети, обладающие этими свойствами, принадлежат к классу коннекционистских моделей обработки информации. Основная их черта — использование взвешенных связей между обрабатывающими элементами как средства запоминания информации. Обработка ведется одновременно большим числом элементов, где каждый нейрон связан с большим числом других, поэтому нейронная сеть устойчива к неисправностям и способна к быстрым вычислениям. Задать нейронную сеть для решения конкретной задачи — значит определить:

  1. модель нейрона;
  2. топологию связей;
  3. веса связей.

История и перспективы развития нейрокомпьютеров

На заре вычислительной техники (конец 1940-х начало 1950-х годов) существовало два подхода к разработке машин с «интеллектуальным» поведением.

Первый из подходов заключался в: 1) представлении знаний в виде множества атомных семантических объектов или символов; 2) манипуляциях с этим множеством символов по формальным алгоритмическим правилам. Эта символьно-алгоритмическая парадигма является основой так называемого традиционного искусственного интеллекта.

Одновременно с этим существовало другое направление исследований, использующее машины, архитектура которых моделировала мозг животных и обучалась под воздействием окружающей среды, а не программировалась каким-либо языком высокого уровня. Работы по так называемым нейронным сетям активно велись в 1960-х годах, затем утратили популярность в 1970-х и начале 1980-х, но во второй половине 1980-х возникла новая волна интереса к ним.

Символьная парадигма

С самого начала было очевидно, что цифровые машины хорошо подходят не только для обработки цифровой информации (собственно вычислений), но и для манипуляции символами, т.к. сами машины ничего не знают о семантике битовых строк в их памяти.

Исследования по искусственному интеллекту имели успех во многих областях, особенно в области экспертных систем. Однако они не оправдали надежд пионеров этого

Ссылка на основную публикацию
Adblock detector