Меню сайта
Категории раздела
Мои статьи [0] |
Искусственный интеллект: введение
[16]
Введение в теорию и общие вопросы искусственного интеллекта. Данный раздел дает краткую историю попыток понять принципы работы мозга и сущность интеллекта с позиций философии, психологии и других наук. Ведь как ни странно, искусственный интеллект - это наука, уходящая корнями как минимум к трудам Аристотеля.
|
Модели представления знаний
[0]
Система искусственного интеллекта – это система, оперирующая знаниями о проблемной области. Без базы знаний систем искусственного интеллекта не существует. Для формализации и представления знаний разрабатываются специальные модели представления знаний и языки для описания знаний.
|
Автоматическая классификация
[0]
Под классификацией понимается система группировки множества объектов, составленная на основе учета общих признаков этих объектов и закономерных связей между ними. Целью классификации является образование групп схожих между собой объектов, которые принято называть классами или кластерами.
|
Экспертные системы
[0]
Направление по созданию вычислительных систем, в которые включены знания специалистов о некоторой узкой предметной области в форме базы знаний. Экспертные системы должны уметь принимать решения, схожие с решениями экспертов, в заданной предметной области.
|
Нейронные сети
[0]
Нейронные сети, или, точнее, искусственные нейронные сети, представляют собой технологию, уходяшую корнями во множество других научных дисциплин. Они находят свое применение в таких разнородных областях, как моделирование, анализ временных рядов, распознавание образов, обработка сигналов и управление благодаря одному важному свойству – способности обучаться на основе данных при участии учителя или без его вмешательства.
|
Генетические алгоритмы
[0]
Возникли в результате наблюдения и попыток копирования естественных процессов, происходящих в мире живых организмов, в частности, эволюции и связанного с ней естественного отбора популяций живых существ. Генетические алгоритмы применяются в системах искусственного интеллекта, оптимизации, искусственных нейронных сетях и в других отраслях знаний. Следует отметить, что с их помощью решаются задачи, для которых ранее использовались только нейронные сети.
|
Многоагентные системы
[0]
В последнее десятилетие среди различных направлений искусственного интеллекта на одно из ведущих мест все больше претендуют исследования, объединяемые общим названием «многоагентные системы». В рамках этого направления задача или проблема решается путем построения сложной системы, состоящей из множества более простых взаимодействующих агентов.
|
Исследователи искусственного интеллекта
[8]
Биографии ученых и исследователей, внесших значимый вклад в развитие и становление искусственного как отдельного научного течения.
|
Статьи на разные темы
[0]
Здесь собраны статьи на разные темы не вошедшие в другие разделы.
|
Статистика
Онлайн всего: 1
Гостей: 1
Пользователей: 0
Поиск
Главная » Статьи » Искусственный интеллект: введение |
Предыстория искусственного интеллекта. Часть III. Экономика
В цикле статей «Предыстория искусственного
интеллекта» кратко описана история развития научных дисциплин, которые
внесли свой вклад в область искусственного интеллекта в виде конкретных
идей, воззрений и методов. Экономика (период с 1776 года по настоящее время) Экономика как наука возникла в 1776 году,
когда шотландский философ Адам Смит (1723-1790) опубликовал свою книгу
«An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations»
(«Исследование о природе и причинах богатства народов»). Важный вклад в
экономику был сделан еще древнегреческими учеными и другими
предшественниками Смита, но только Смит впервые сумел оформить эту
область знаний как науку, используя идею, что любую экономику можно
рассматривать как состоящую из отдельных агентов, стремящихся
максимизировать свое собственное экономическое благосостояние.
Большинство людей считают, что экономика посвящена изучению денежного
оборота, но любой экономист ответит на это, что в действительности он
изучает то, как люди делают выбор, который ведет к предпочтительным для
них результатам. Математическая трактовка понятия «предпочтительных
результатов», или полезности, была впервые формализована Леоном
Валрасом (1834-1910), уточнена Фрэнком Рамсеем, а затем
усовершенствована Джоном фон Нейманом и Оскаром Моргенштерном в книге
«The Theory of Games and Economic Behavior» («Теория игр и
экономического поведения»). Теория решений, которая объединяет в
себе теорию вероятностей и теорию полезности, предоставляет формальную и
полную инфраструктуру для принятия решений (в области экономики или в
другой области) в условиях неопределенности, т.е. в тех случаях, когда
среда, в которой действует лицо, принимающее решение, наиболее адекватно
может быть представлена лишь с помощью вероятностных описаний. Она
хорошо подходит для «крупных» экономических образований, где каждый
агент не обязан учитывать действия других агентов как индивидуумов. А в
«небольших» экономических образованиях ситуация в большей степени
напоминает игру, поскольку действия одного игрока могут существенно
повлиять на полезность действий другого (или положительно, или
отрицательно). Теория игр, разработанная фон Нейманом и Морген
Штерном позволяет сделать неожиданный вывод, что в некоторых играх
рациональный агент должен действовать случайным образом или, по крайней
мере, таким образом, который кажется случайным для соперников. Экономисты чаще всего не стремятся найти
ответ на третий вопрос, приведенный выше, т.е. не пытаются выработать
способ принятия рациональных решений в тех условиях, когда
вознаграждение в ответ на определенные действия не предоставляется
немедленно, а становится результатом нескольких действий, выполненных в
определенной последовательности. Изучению этой темы посвящена область исследования операций,
которая возникла во время Второй мировой войны в результате усилий,
которые были предприняты в Британии по оптимизации работы радарных
установок, а в дальнейшем нашла применение и в гражданском обществе при
выработке сложных управленческих решений. Работы в области экономики оказали большое
влияние на формулирование понятий рациональных агентов, но в течение
многих лет исследования в области искусственного интеллекта проводились
совсем по другим направлениям. Одной из причин этого была кажущаяся
сложность задачи выработки рациональных решений. Тем не менее, Герберт
Саймон (1916-2001) в некоторых из своих ранних работ показал, что лучшее
описание фактического поведения человека дают модели, основанные на
удовлетворении (принятии решений, которые являются «достаточно
приемлемыми»), а не модели, предусматривающие трудоемкий расчет
оптимального решения. Герберт Саймон стал одним из первых исследователей
в области искусственного интеллекта, получившим Нобелевскую премию по
экономике в 1978 году. | |
Просмотров: 574 | Рейтинг: 0.0/0 |
Всего комментариев: 0 | |