|
|
Коротко о сайте
|
На данном сайте вы можете найти рефераты по информатике, прочитать их на страницах сайта или скачать в архиве. Сайт имеет удобную навигацию, рефераты распределены по разделам информатики. Поэтому необходимый реферат нетрудно будет найти.
Кроме рефератов на сайте есть раздел Полезные статьи, в котором мы размещаем статьи наших партнёров.
|
Интеллект и ЭВМ
|
Другие подходы к искусственному интеллекту
В это же время ученые стали понимать, что создателям вычислительных машин есть чему
поучиться у биологии. Среди них был нейрофизиолог и поэт-любитель Уоррен Маккалох, обладавший
философским складом ума и широким кругом интересов. В 1942 г. Маккалох, участвуя в научной
конференции в Нью-Йорке, услышал доклад одного из сотрудников Винера о механизмах обратной
связи в биологии. Высказанные в докладе идеи перекликались с собственными идеями Маккалоха
относительно работы головного мозга. В течение следующего года Маккалох в соавторстве со своим
18-летним протеже, блестящим математиком Уолтером Питтсом, разработал теорию деятельности
головного мозга. Эта теория и являлась той основой, на которой сформировалось широко
распространенное мнение, что функции компьютера и мозга в значительной мере сходны.
Исходя отчасти из предшествующих исследований нейронов (основных активных клеток,
составляющих нервную систему животных), проведенных Маккаллохом, они с Питтсом выдвинули
гипотезу, что нейроны можно упрощенно рассматривать как устройства, оперирующие двоичными
числами. В 30-е годы XX в. пионеры информатики, в особенности американский ученый Клод Шеннон,
поняли, что двоичные единица и нуль вполне соответствуют двум состояниям электрической цепи
(включено-выключено), поэтому двоичная система идеально подходит для электронно-
вычислительных устройств. Маккалох и Питтс предложили конструкцию сети из электронных
"нейронов" и показали, что подобная сеть может выполнять практически любые вообразимые
числовые или логические операции. Далее они предположили, что такая сеть в состоянии также
обучаться, распознавать образы, обобщать, т. е. она обладает всеми чертами интеллекта.
Теории Маккаллоха-Питтса в сочетании с книгами Винера вызвали огромный интерес к
разумным машинам. В 40 – 60-е годы все больше кибернетиков из университетов и частных фирм
запирались в лабораториях и мастерских, напряженно работая над теорией функционирования мозга
и методично припаивая электронные компоненты моделей нейронов.
Из этого кибернетического, или нейромодельного, подхода к машинному разуму скоро
сформировался так называемый "восходящий метод" — движение от простых аналогов нервной
системы примитивных существ, обладающих малым числом нейронов, к сложнейшей нервной системе
человека и даже выше. Конечная цель виделась в создании "адаптивной сети", "самоорганизующейся
системы" или "обучающейся машины" — все эти названия разные исследователи использовали для
обозначения устройств, способных следить за окружающей обстановкой и с помощью обратной связи
изменять свое поведение, т. е. вести себя так же, как живые организмы. Естественно, отнюдь не во
всех случаях возможна аналогия с живыми организмами. Как однажды заметили Уоррен Маккаллох и
его сотрудник Майкл Арбиб, "если по весне вам захотелось обзавестись возлюбленной, не стоит
брать амебу и ждать пока она эволюционирует".
Но дело здесь не только во времени. Основной трудностью, с которой столкнулся "восходящий
метод" на заре своего существования, была высокая стоимость электронных элементов. Слишком
дорогой оказывалась даже модель нервной системы муравья, состоящая из 20 тыс. нейронов, не
говоря уже о нервной системе человека, включающей около 100 млрд. нейронов. Даже самые
совершенные кибернетические модели содержали лишь несколько сотен нейронов. Столь
ограниченные возможности обескуражили многих исследователей того периода.
Читать1
2
3
4
Скачать реферат в архиве
|
|
|
|
|
|
