- •11.1. Введение
- •11.2. Предварительные понятия о модели нейрона
- •11.3. Свойства человеческого мышления
- •11.4. Основы кратковременной памяти человеческого мозга
- •11.5. Проблемы создания модели человеческого мозга
- •11.6. Информационные характеристики нейрона человеческого
- •11.7. Принципы построения системы искусственного интеллекта
- •11.8. Заключение к 11-ой главе
- •Проектирование искусственного элементарного нейрона
- •12.1. Введение
- •12.2. Функций биологического нейрона
- •12.3. Общие принципы проектирования одного разряда искусственного нейрона на многоуровневых схемах памяти
- •12.3. Методы проектирования одного разряда искусственного нейрона на многоуровневых схемах памяти
- •Сохраняющие ej(δ) входные сигналы мфсп
- •Сохраняющие ej(δ) входные сигналы мфсп
- •Устанавливающие XI(t) входные сигналы мфсп
- •Устанавливающие XI(t) входные сигналы мфсп
- •Устанавливающие XI(t) входные сигналы мфсп
- •Сохраняемые объединенные состояния автомата
- •Объединенные состояния трехуровневого автомата а
- •Укрупненные переходы трехуровневого устройства памяти
- •Вероятностные переходы трехуровневого устройства памяти
- •Заключение к 12 главе
- •1. Введение
- •13.2. Сравнение биологического нейрона с элементарным искусственным нейроном
- •13.3. Структура процессора нейрона
НЕЙРОНЫ И НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
Лекция 11. Некоторые понятия о нейронах
11.1. Введение
В настоящее время искусственный интеллект (ИИ) рассматривается, как одно из научных направлений информатики. Работы по искусственному интеллекту развернулись с началом промышленного использования вычислительной техники [1– 2].
Формально, в 70-80 гг. прошлого века было окончательно установлено, что уровень развития вычислительной техники не позволяет говорить даже о возможности приближения к Искусственному Разуму. «Разумность» автоматических систем была снята с рассмотрения [3–9].
В эти годы многие ученные поняли, что путь их пришел в тупик, вследствие незнания фундаментальных основ построения устройств ИИ.
В ноябре 2011 г. в Портленде (штат Орегон) Supercomputing Conferen-ce'09 фирма IBM заявила о существенном прогрессе в создании вычислительной системы, которая симулирует и эмулирует способность мозга чувствовать, воспринимать, действовать, взаимодействовать, познавать, и при этом сравнима с мозгом по низкому энергопотреблению и размерам [10–11].
Исследуя неудачи и трудности создания ИИ на современном этапе автор приходит к выводу, что фундаментальные исследования в области человеческого мозга, его нейрона еще не привели к созданию соот- ветствующей модели клетки нейрона, его модели связей, характеризующих реальный объект. В связи с этим и используются суперкомпьютеры, которые по внешним характеристикам создают модель «действия кошки».
В этом разделе рассматривается попытка изучения модели цифрового искусственного нейрона, реализованного на основе МФСП и МУСП которые могут стать основой для нового направления в разработках систем с повышенным интеллектом.
11.2. Предварительные понятия о модели нейрона
Глубокое изучение любой из наук, а тем более наук связанных прямо или косвенно с человеческим мозгом (медицины, психологии, кибернетики, вычислительной техники и т. д.), приводит к необходимости изучения процессов мышления человека. Мир внутри человека можно по сложности изучения сравнить с миром Вселенной, которая окружает человека. С незапамятных времен и до сих пор строение клетки нейрона, структура человеческого мозга и его возможности является важной проблемой философии, религии и психологии, и активно обсуждается во многих научных трактатах часто с непримиримостью в суждениях.
В настоящее время в области вычислительных машин встала острая проблема изучение всех аспектов человеческого мозга в связи с необходимостью создания более качественных компьютерных систем искусственного интеллекта, которые должны приближаться к возможностям мышления человеческого мозга. Вместе с тем, ряд ученых высказываются скептически о возможностях создания систем искусственного интеллекта равного человеческому мозгу [12].
В эпоху всеобщей интеллектуализации, когда компьютерные системы будут беседовать с человеком на его языке, напоминать, предупреждать и объяснять возможные варианты насущных проблем, вызывает большой интерес методы и интерактивные программные средства, которые соответствуют по возможностям человеческому мышлению. Интеллектуальные системы компьютерного наставничества (Intelligence Tutor Systems), с учетом типа и уровня интеллекта пользователя должны воспринимать действия и предсказывать последствия реализации сознательных и бессознательных целей и мотивов поведения человека.
В связи этим становится понятным актуальность и интерес к работе памяти человеческого мозга и его основного элемента – нейрона с позиции многофункциональных и многоуровневых схем памяти [13–15].
