Основные понятия систем искусственного иттеллекта. Юрий Степанович Почанин. Читать онлайн. Newlib. NEWLIB.NET

Автор: Юрий Степанович Почанин
Издательство: Автор
Серия:
Жанр произведения:
Год издания: 2025
isbn:
Скачать книгу
поддерживать одинаковое понимание сообщения передающий и принимающей системой, т.е. приписывание принимающей системой сообщению того значения, которое и предполагалось передающей системой.

      Функциональный взгляд на систему искусственного интеллекта, который включает приобретение, обработку и применение знаний, показан на рис. 5.3.

      Рис.5.3. Приобретение, обработка и применение знаний

      Функциональная структура дает общее представление о том, как системы искусственного интеллекта функционируют в замкнутом контуре управления. ИИ-системы учатся на знаниях, используют обучение для решения следующих функциональных задач:

      –обработка текущих измерений;

      –приобретение новых знаний;

      –поддержка жизненного цикла системы;

      –идентификация состояния объекта управления и внешней среды (включая обработку изображений);

      –поддержка принятия решений, включая прогнозы;

      –выполнение действий, основанных на принятых решениях;

      –оценка вероятности достижения поставленных целей и рисков.

      Представленная функциональная структура системы искусственного интеллекта позволяет осуществлять обработку данных в трех уровнях, рис. 5.4.

      Рис.5.4. Уровни обработки данных в системе искусственного интеллекта

      Первый уровень – сбор данных, второй уровень – обработка данных, третий уровень – на основе предыдущих уровней ИИ создаются новые ценности в виде интеллектуальных сервисов и товаров.

      ГЛАВА 6. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

      Искусственная нейронная сеть (ИНС) представляет собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры довольно просты (особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах). Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие простые по отдельности процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.

      Нейронная сеть – это последовательность нейронов, соединенных между собой синапсами. Структура нейронной сети пришла в мир программирования прямиком из биологии. Благодаря такой структуре, машина обретает способность анализировать и даже запоминать различную информацию. Нейронные сети также способны не только анализировать входящую информацию, но и воспроизводить ее из своей памяти. Другими словами, нейросеть это машинная интерпретация мозга человека, в котором находятся миллионы нейронов, передающих информацию в виде электрических импульсов.

      Нейронные сети не программируются