Нейросетевые технологии. Конспект. Александр КириченкоЧитать онлайн книгу.
о которых специалисты по искусственному интеллекту даже не думают.
Интуиция, внимание, сознание, подсознание, смысл, ассоциации, понимание, осмысление, в искусственном интеллекте практически неизвестны.
Глубоко не используется логическое мышление.
Практически не используются образное и интуитивное мышления, которые вместе выполняют более половины функций, используемых в естественном интеллекте.
Очень широко в естественном интеллекте работает такая разновидность знаний, как эмоции, а в искусственном интеллекте её просто нет.
Можно ли каким-то образом определить, что ещё может дополнить эти различия?
Летом 1994 г. научным обществом был проведен Всемирный конгресс по нейронным сетям, на котором были определены следующие направления фундаментальных исследований по нейросетевым технологиям:
Интеллектуальность нейросетевых конструкций
– Биологическое зрение. Работа с объектами зрительной сцены живого мира.
– Машинное зрение. Раздел охватывает аспекты моделирования зрительных функций в технических системах. Особое внимание уделеняется принципам избирательного внимания к компьютерным объектам зрительной сцены.
– Речь и язык. Различные аспекты синтеза и распознавания речи.
– Биологические нейронные сети. Тематика раздела охватывает свойства отдельных нейронов, нейронных сетей управления движением и слухом, аспекты обучения в биологических сетях, а также пути перехода от биологических нейронов к искусственным (кремниевым).
– Нейроуправление и робототехника.
– Обучение с учителем.
– Обучение без учителя.
– Распознавание образов.
– Прогноз и идентификация систем. Для рассмотрения методов кибернетического моделирования сложных систем на базе нейронных сетей.
– Нейронаука о сознании. Аспекты организации и моделирования высшей нервной деятельности.
– Связь науки о сознании с искусственным интеллектом.
– Нечеткие нейронные системы. Построение нейромоделей нечеткой логики.
– Обработка сигналов. Одна из старейших областей приложений нейронных сетей и теории распознавания образов – выделение и анализ свойств сигнала из шума.
– Нейродинамика и хаос. Свойства нейронных сетей, как нелинейных динамических систем.
– Аппаратные реализации. Ключевой вопрос перспективных приложений – новые физические принципы и среды для обработки информации.
– Ассоциативная память.
– Нейровычисления и виртуальная реальность. Возможность применения нейронных сетей и высокопараллельных вычислений на них для создания искусственной реальности: сложная аппаратно-программная система виртуальной реальности моделирует основные сигналы, воспринимаемые человеком от внешнего мира и реагирует на его действия,