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: 2
Гостей: 2
Пользователей: 0
Поиск
Главная » Статьи » Искусственный интеллект: введение |
Предыстория искусственного интеллекта. Часть IV. Неврология
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. Неврология (период с 1861 года по настоящее время) Неврология – это наука, посвященная
изучению нервной системы, в частности мозга. Одной из величайших
загадок, не поддающихся научному описанию, остается определение того,
как именно мозг обеспечивает мышление. Понимание того, что мышление
каким-то образом связано с мозгом, существовало в течение тысяч лет,
поскольку люди обнаружили, что сильные удары по голове могут привести к
умственному расстройству. Кроме того, уже давно было известно, что
человеческий мозг обладает какими-то важными особенностями; еще примерно
в 335 до н.э. Аристотель писал: «Из всех животных только человек имеет
самый крупный мозг по сравнению с его размерами». Тем не менее, широкое
признание того, что мозг является вместилищем сознания, произошло только
в середине XVIII столетия. До этого в качестве возможных источников
сознания рассматривались сердце, селезенка и шишковидная железа
(эпифиз). Исследования афазии (нарушения речи) у
пациентов с повреждением мозга, проведенные Полем Брока (1824-1880) в
1861 году, снова пробудили интерес к этой научной области и послужили
для многих представителей медицины доказательством существования в мозгу
локализованных участков, ответственных за конкретные познавательные
функции. Например, этот ученый показал, что функции формирования речи
сосредоточены в той части левого полушария, которая теперь называется
зоной Брока. К тому времени уже было известно, что мозг состоит из
нервных клеток, или нейронов, но только в 1873 году Камилл о
Гольджи (1843-1926) сумел разработать надежный метод, позволяющий
наблюдать за отдельными нейронами в мозгу. Этот метод использовал
Сантьяго Рамон и Кахал (1852-1934) в своих пионерских исследованиях
нейронных структур мозга. Теперь ученые располагают некоторыми
данными о том, как связаны между собой отдельные области мозга и те
части тела, которыми они управляют или от которых получают сенсорные
данные. Оказалось, что подобная привязка может коренным образом
измениться в течение нескольких недель, а у некоторых животных,
по-видимому, имеется несколько вариантов такой привязки. Более того, еще
не совсем понятно, как другие области могут взять на себя функции
поврежденных областей. К тому же почти полностью отсутствуют
обоснованные теории того, как осуществляется хранение информации в
памяти индивидуума.
Комментарий к рисунку: части нервной клетки, или
нейрона. Каждый нейрон состоит из тела клетки (или сомы), которое
содержит ядро клетки. От тела клетки ответвляется множество коротких
волокон, называемых дендритами, и одно длинное волокно, называемое
аксоном. Аксон растягивается на большое расстояние, намного превышающее
то, что показано в масштабе этого рисунка. Обычно аксоны имеют длину 1
см (что превышает в 100 раз диаметр тела клетки), но могут достигать 1
метра. Нейрон создает соединения с другими нейронами, количество которых
может составлять от 10 до 100 000 в точках сопряжения, называемых
синапсами. Сигналы распространяются от одного нейрона к другому с
помощью сложной электрохимической реакции. Эти сигналы управляют
активностью мозга в течение короткого интервала, а также становятся
причиной долговременных изменений состояния самих нейронов и их
соединений. Считается, что эти механизмы служат в мозгу основой для
обучения. Обработка информации главным образом происходит в коре
головного мозга, которая представляет собой самый внешний слой нейронов
мозга. По-видимому, основной структурной единицей является столбец
ткани, имеющий диаметр около 0,5 мм и протяженность на всю глубину коры,
толщина которой в человеческом мозгу составляет около 4 мм. Каждый
столбец содержит примерно 20 000 нейронов. Измерение активности неповрежденного мозга
началось в 1929 году с изобретения электроэнцефалографа (ЭЭГ) Гансом
Бергером. Разработки в области получения изображений на основе
функционального магнитного резонанса позволили неврологам получать
исключительно подробные изображения активности мозга, что дает
возможность проводить измерения характеристик физиологических процессов,
которые связаны с происходящими познавательными процессами какими-то
интересными способами. Эти возможности для исследований становятся еще
более широкими благодаря прогрессу в области регистрации нейронной
активности отдельной клетки. Но, несмотря на эти успехи, ученые еще
очень далеки от понимания того, как действительно осуществляется любой
из этих познавательных процессов. Тем не менее, работы в области неврологии
позволяют сделать поистине удивительное заключение о том, что совместная
работа простых клеток может приводить к появлению мышления, действия и
сознания или, другими словами, что мозг порождает разум. После этого
открытия единственной реально существующей альтернативной теорией
остается мистицизм, приверженцы которого провозглашают, что существует
некое мистическое пространство, находящееся за пределами физического
опыта, в котором функционирует разум. Сравнение производительности человеческого мозга и компьютера Мозг и цифровой компьютер выполняют
совершенно разные задачи и имеют различные свойства. В типичном мозгу
человека имеется в 1000 раз больше нейронов, чем логических элементов в
процессоре типичного компьютера высокого класса. В соответствии с
законом Мура и с учетом того, что по некоторым расчетам, количество
нейронов в мозгу должно удваиваться примерно через каждые 2-4 миллиона
лет, может быть сделан прогноз, что количество логических элементов в
процессоре станет равным количеству нейронов в мозгу примерно к 2020
году. Безусловно, эти прогнозы мало о чем говорят; кроме того, это
различие в отношении количества элементов является незначительным по
сравнению с различием в скорости переключения и степени
распараллеливания. Микросхемы компьютера способны выполнить отдельную
команду меньше чем за наносекунду, тогда как нейроны действуют в
миллионы раз медленнее. Но мозг сторицей восполняет этот свой
недостаток, поскольку все его нейроны и синапсы действуют одновременно,
тогда как большинство современных компьютеров имеет только один
процессор (но с несколькими ядрами) или небольшое количество
процессоров. Таким образом, даже несмотря на то, что компьютер обладает
преимуществом более чем в миллион раз в физической скорости
переключения, оказывается, что мозг по сравнению с ним выполняет все
свои действия примерно в 100 000 раз быстрее. | |
Просмотров: 545 | Комментарии: 1 | Рейтинг: 0.0/0 |
Всего комментариев: 0 | |