Заключение


Все чаще появляются научные работы, посвященных нейросетевым моделям, которые порождают все больше интересных, эффективных технологий для решения задач управления, планирования, распознавания образов и принятия решений. В этом разнообразии мы выделили лишь то направление, которое непосредственно связано с принципами человеческого интеллекта, с ассоциативным мышлением. Фактически это — построение таблиц, фиксирующих опыт и реализующих принцип «если — то», «посылка — следствие». Важным достоинством этих таблиц является то, что они позволяют наглядно воспроизводить функции многих переменных, не совместимых по типам и по физической природе. Эти функции не имеют формального математического описания и потому отображают трудно формализуемые задачи. Автоматическая интерполяция опыта является неотъемлемым свойством нейронной сети. Она позволяет делать вывод «на что больше всего это похоже и что следует предпринять», а также производить необходимое усреднение.

Важнейшее значение нейронные сети приобретают при построении систем управления и принятия решений. Технологии, основанные на применении «вычислительных» алгоритмов, приводят к тупиковой ситуации, когда традиционно развиваемая элементно конструкторская база не обеспечивает требуемой производительности компьютеров. Нейросетевые технологии, использующие нетрудоемкий принцип ассоциативного мышления и высокий параллелизм, порождают прорыв в достижении необходимой реальной производительности вычислительных средств.

Конечно, статистические исследования накопленного опыта, моделирование и обработка нужны для обучения или построения обученной нейросети. Однако эти исследования проводятся вне рабочего режима, могут быть совместимы с ним, а также допускать корректирование, модификацию и развитие нейросети в процессе и эксплуатации.

Благодаря логическому методу построения математический аппарат нейронных сетей прост и доходчив, разработка нейросети не дорога, она не требует специальных знаний пользователя. В то же время нейросеть легко допускает включение в рассмотрение новых факторов, изменение решений и т.д.

Воспроизведение принципов работы мозга позволяет создавать действительно универсальные, помехозащищенные, адаптивные, несложные и развиваемые информационные технологии в экономике, в бизнесе, в управлении сложными системами, в том числе и социальными, в искусстве, туризме и т.д.

Однако мы осознаем, что Природа действует в соответствии с законами своего развития. Для того чтобы реализовать примитивную логическую передаточную функцию, в нейроне происходит до 240 химических реакций. Создавая интеллект искусственный на принципиальном, логическом уровне, бессмысленно слепо и многотрудно воспроизводить существующие в природе методы, хотя такое моделирование может быть полезно для биологии и медицины. На пути логического создания разума мы не связаны с проблемами энергетики и надежности. Искусственная нейросеть не требует кровоснабжения и не подвергается огню на поражение. И потому мы смело идем по пути абстракции, сублимации и условной имитации, пользуясь богатыми возможностями современного компьютера и логического мышления.

Мы убеждены в необходимости создания студий Computer Art Studio, клубов по интересам и артелей, объединяющих все слои населения, всех возрастов и профессий, для реализации принципов искусственного интеллекта: это и искусство, и наука, и бизнес.

 





- Начало -  - Назад -