- •1. Наука как феномен познания
- •2. Наука и религия
- •3. Естественные и гуманитарные науки
- •4. Технический характер западной культуры
- •5. Значение научно-технической революции
- •6. Логика как процесс мышления
- •7. Математизация науки. Теория фракталов
- •8. Фундаментальные парадигмы естествознания
- •9. Научная теория
- •10. Гносеологические предпосылки науки
- •11. Классификация научных теорий
- •12. Методология и методы научного исследования
- •13. Глобальные проблемы современности
- •14. Возникновение науки в античной культуре
- •15. Наука, вера, знание в условиях средневековья
- •16. Становление и основные характеристики классической науки и научной картины мира в новое время
- •17. Революция в естествознании конца хiх-начала хх вв. Становление идей и методов неклассической науки
- •18. Концептуально-методологические сдвиги в естествознании конца хх в
- •19. Проблема учения о взаимодействии
- •20. Взаимодействие и связь в природе
- •21. Общая характеристика физического взаимодействия
- •22. Фундаментальные физические взаимодействия: гравитационное, электромагнитное, слабое и сильное
- •23. Создание теории великого объединения
- •24. Структурные уровни организации материи
- •25. Структурность и системность материи
- •26. Поле и вещество
- •27. Классификация элементарных частиц
- •28. Проблема взаимодействия мега– и микромира. Будстрап-подход
- •29. Проблема пространства и времени
- •30. Проблема построения единой теории поля
- •31. Универсальные характеристики модели корпускулы
- •32. Масса как мера инертности и гравитации
- •33. Принцип эквивалентности
- •34. Принципы относительности
- •35. Инвариантность и сохранение массы
- •36. Скорость, импульс и кинетическа энергия для медленных движений
- •37. Понятие энтропии
- •38. Релятивистский импульс и полная релятивистская энергия. Энергия покоя
- •39. Классическая механика
- •40. Проблема реальности в квантовой физике
- •41. Детерминизм и причинность в современной физике, динамические и статистические законы
- •42. Современные науки о космосе
- •43. Проблема возникновения вселенной
- •44. Структура вселенной
- •45. Эволюция и строение галактик
- •46. Эволюция звезд
- •47. Солнечная система
- •48. Антропный принцип в современной космологии
- •49. Принцип самоорганизации
- •50. Модель несвободной частицы и законы динамики
- •51. Сохранение механической энерги
- •52. Химические элементы
- •53. Периодическая система элементов д. И. Менделеева
- •54. Химические процессы
- •55. Атом и молекула как целостные объекты химии
- •56. Единство реагентов и продуктов
- •57. Сущность жизни, уровни организации живого
- •58. Представления о целостности объектов в биологии
- •59. Общая характеристика систематики моделей в биологии
- •60. Клетка как фундаментальная модель живой материи на микроуровне
- •61. Прокариоты и эукариоты
- •62. Науки о земле
- •63. Внутреннее строение и история геологического развития земли
- •64. Литосфера как абиотическая основа жизни
- •65. Экологические функции литосферы: ресурсная, геодинамическая, геофизико-геохимическая
- •66. Географическая оболочка земли
- •67. Современные концепции развития геосферных оболочек
- •68. Синергетика
- •69. Кибернетика
- •70. Основные понятия (система, обратная связь, информация). Связь информации и знания
- •71. Проблема создания искусственного интеллекта. Нейронные сети
- •72. Проблема виртуальной реальности
- •73. Современная биология
- •74. История становления и развития биологии
- •75. Проблема целостности в биологии
- •76. Сущность жизни, происхождение жизни, уровни организации живого
- •77. Эволюция форм жизни
- •78. Понятие биосферы, концепции биосферы
- •79. Структура эволюции биосферы
- •80. Экология знания, или глубинная экология
- •81. Экологические проблемы современности
- •82. Генетика
- •83. Евгеника
- •84. Современная антропология
- •85. Взаимосвязь космоса и человека
- •86. Принципы универсального эволюционизма
- •87. Физиология человека
- •88. Путь к единой культуре
- •89. Биоэтика
- •90. Здоровье, здоровый образ жизни, работоспособность, творчество
71. Проблема создания искусственного интеллекта. Нейронные сети
В последнее время активно ведутся также работы по построению моделей обработки информации в нервной системе. Большинство моделей основывается на схеме формального нейрона У. МакКаллока и У. Питтса, согласно которой нейрон представляет собой пороговый элемент, на входах которого имеются возбуждающие и тормозящие синапсы; в этом нейроне определяется взвешенная сумма входных сигналов (с учетом весов синапсов), а при превышении этой суммой порога нейрона вырабатывается выходной сигнал.
В моделях уже построены нейронные сети, выполняющие различные алгоритмы обработки информации: ассоциативная память, категоризация (разбиение множества образов на кластеры, состоящие из подобных друг другу образов), топологически корректное отображение одного пространства переменных в другое, распознавание зрительных образов, инвариантное относительно деформаций и сдвигов в пространстве решение задач комбинаторной оптимизации. Подавляющее число работ относится к исследованию алгоритмов нейросетей с прагматическими целями.
Предполагается, что практические задачи будут решаться нейрокомпьютерами – искусственными нейро-подобными сетями, созданными на основе микроэлектронных вычислительных систем. Спектр задач для разрабатываемых нейрокомпьютеров достаточно широк: распознавание зрительных и звуковых образов, создание экспертных систем и их аналогов, управление роботами, создание нейропротезов для людей, потерявших слух или зрение. Достоинства нейрокомпьютеров – параллельная обработка информации и способность к обучению.
Несмотря на чрезвычайную активность исследований, многое в них настораживает. Ведь изучаемые алгоритмы выглядят как бы «вырванным куском» из общего осмысления работы нервной системы. Часто исследуются те алгоритмы, для которых удается построить хорошие модели, а не те, что наиболее важны для понимания свойств мышления, работы мозга и для создания систем искусственного интеллекта. Задачи, решаемые этими алгоритмами, оторваны от эволюционного контекста, в них практически не рассматривается, каким образом и почему возникли те или иные системы обработки информации. Настораживает и упрощенность понимания работы нейронных сетей. Ряд исследователей рассматривает нейрон как значительно более сложную систему обработки информации, предполагая, что основную роль в обучении играют молекулярные механизмы внутри нейрона. Все это указывает на необходимость максимально полного понимания работы биологических систем обработки информации и свойств организмов, обеспечиваемых этими системами. Одним из важных направлений исследований может быть анализ того, как в процессе биологической эволюции возникали «интеллектуальные» свойства биологических организмов.
Распознавание образов, сжатие информации, ассоциативная память – эти функции являются необходимыми для различных устройств с искусственным интеллектом. И создатели компьютерной техники уже достаточно продвинулись в этом направлении. Так, если сравнивать мощность искусственных и естественных нейросетей по емкости памяти и скорости работы, то искусственные нейро-сети уже превзошли уровень мухи, хотя еще не достигли уровня таракана.