По дисциплине «Интеллектуальные средства измерений»

(лектор Мухутдинов А.Р.)

1Нейросети. Основные подходы к созданию нейросетей?

Значительное повышение качества работы измерительной системы дает ее ин-теллектуализация. Основную идею этого направления можно сформулировать сле-дующим образом: Единственный объект, способный мыслить, — это человеческий мозг. Поэтому любое «мыслящее» устройство должно каким-то образом воспроиз-водить его структуру [3]. Таким образом, развитие измерительной техники нового поколения ориентирована на программно-аппаратное моделирование структур, по-добных структуре мозга. Физиологами давно установлено, что основой человече-ского мозга является большое количество (до 1021) связанных между собой и взаи-модействующих нервных клеток — нейронов. Поэтому усилия разработчиков были сосредоточены на создании элементов, аналогичных нейронам, и их объединении в функционирующие системы. Эти системы принято называть нейронными сетями, или нейросетями.

Искусственные нейронные сети представляют собой устройства параллельных вычислений, состоящие из множества взаимодействующих простых процессоров. Такие процессоры обычно исключительно просты, особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах (ПК). Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам, и, тем не менее, будучи соединенными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие локально простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.

Можно выделить три подхода к созданию нейросетей:

- аппаратный — создание специальных компьютеров, нейрочипов, плат расшире-ния, наборов микросхем, реализующих все необходимые алгоритмы.

- программный — создание программ и инструментариев, рассчитанных на высоко-производительные компьютеры. Сети создаются в памяти компьютера, всю работу выполняют его собственные процессоры.

- гибридный — комбинация первых двух. Часть вычислений выполняют специаль-ные платы расширения (сопроцессоры), часть — программные средства.

2Связь нейроструктуры с искусственным интеллектом. Искусственный интеллект

Интеллект (от латинского intellectus) — означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. Соответственно искусственный интеллект (artificial intelligence) — свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий.

Другими словами, искусственный интеллект (ИИ) – научное направление, связанное с попытками формализовать мышление человека.

Исторически сложились три основных направления в моделировании ИИ:

- в рамках первого подхода объектом исследований являются структура и механизмы работы мозга человека, а конечная цель заключается в раскрытии тайн мышления.

- второй подход в качестве объекта исследования рассматривает ИИ. Здесь речь идет о моделировании интеллектуальной деятельности с помощью вычислительных машин. Целью работ в этом направлении является создание алгоритмического и программного обеспечения вычислительных машин, позволяющего решать интеллектуальные задачи не хуже человека.

- третий подход ориентирован на создание смешанных человеко-машинных, или, как еще говорят, интерактивных интеллектуальных систем, на симбиоз возможностей естественного и искусственного интеллекта.

Направления развития искусственного интеллекта ИИ — это обширная область исследований и разработок интеллектуальных систем, предназначенных для работы в трудно формализуемых областях деятельности человека. Для задач, решаемых методами ИИ, характерно наличие большого числа степеней свободы с числом вариантов поиска решений, приближающимся к бесконечности. ИИ сами ищут пути решения поставленной задачи. При этом они могут менять свои параметры и структуру, совершенствоваться и развиваться, жить самостоятельной, не зависящей от воли разработчика жизнью.

Разработка интеллектуальных систем, основанных на знаниях. Оно связано с разработкой моделей представления зна-ний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем.

Нейросетевые и нейрокомпьютерные технологии. Искусственные нейронные сети и нейрокомпьютеры в значительной мере заимствуют принципы работы головного мозга. Знания в них не отделены от процессора, а равномерно распределены и существуют неявно в виде сил синаптических связей. Такие знания не закладываются изначально, а приобретаются в процессе обучения.

Распознавание образов. К распознаванию образов в ИИ относят широкий круг проблем: распознавание изображений, символов, текстов, запахов, звуков, шумов.

Игры и творчество. Традиционно ИИ включает в себя интеллектуальные за-дачи, решаемые при игре в шахматы, шашки, го, каллах. В основе этого направле-ния лежит один из ранних подходов — лабиринтная модель плюс эвристики.

Компьютерная лингвистика. Начиная с 50-х гг. XX в. и по настоящее время одной из популярных тем исследований ИИ является область машинного перевода. Первая программа в этой области — переводчик с английского языка на русский. Первая идея — пословный перевод. В настоящее время используются более слож-ные структуры естественно-языковых интерфейсов, которые включают в себя:

морфологический анализ — анализ слов в тексте;

синтаксический анализ — анализ предложений, грамматики и связей между словами;

семантический анализ — анализ смысла каждого предложения на основе базы знаний, на которую ориентирована конкретная программа-переводчик;

прагматический анализ -— анализ смысла предложений в окружающем кон-тексте с помощью базы знаний.

Интеллектуальные роботы. Роботы — это технические устройства, предна-значенные для автоматизации человеческого труда.

Компьютерные вирусы. Сегодня трудно назвать компьютерного пользователя, избежавшего знакомства с этим видом программной продукции.

Интеллектуальное математическое моделирование. Это компьютерное ма-тематическое моделирование с использованием методов ИИ. Интеллектуальные системы подобного рода имитируют творческую деятельность математика-профессионала, занимающегося решением краевых задач математической физики. Они обладают базами знаний, содержащими нужные теоремы, математические за-висимости и эвристические правила, обобщающие опыт и интуицию математика-профессионала, способны к обучению с помощью учителя и к самообучению.