Нейронные сети

Первая работа, которая теперь по общему признанию считается относящейся к искусственному интеллекту, была выполнена Уорреном Мак-Каллоком и Уолтером Питтсом. Они черпали вдохновение из трех источников: знание основ физиологии и назначения нейронов в мозгу; формальный анализ логики высказываний, взятый из работ Рассела и Уайтхеда; а также теория вычислений Тьюринга.

Мак-Каллок и Питтс предложили модель, состоящую из искусственных нейронов, в которой каждый нейрон характеризовался как находящийся во «включенном» или «выключенном» состоянии, а переход во «включенное» состояние происходил в ответ на стимуляцию достаточного количества соседних нейронов.

Состояние нейрона рассматривалось как «фактически эквивалентное высказыванию, в котором предлагается адекватное количество стимулов». Работы этих ученых показали, например, что любая вычислимая функция может быть вычислена с помощью некоторой сети из соединенных нейронов и что все логические связки ("И", "ИЛИ", "НЕ" и т.д.) могут быть реализованы с помощью простых сетевых структур.

Кроме того, Мак-Каллок и Питтс выдвинули предположение, что сети, структурированные соответствующим образом, способны к обучению. Дональд Хебб продемонстрировал простое правило обновления для модификации количества соединений между нейронами. Предложенное им правило, называемое теперь правилом хеббовского обучения, продолжает служить основой для моделей, широко используемых и в наши дни.

4. Содержание

   • Природа рационального
   • Рождение искусственного интеллекта
   • Нейронные сети
   • Экспертные системы
   • Тест Тьюринга
   • Модели и методы исследований
   • Символьное моделирование мыслительных процессов
   • Работа с естественными языками
   • Представление и использование знаний
   • Машинное обучение
   • Биологическое моделирование искусственного интеллекта
   • Робототехника
   • Машинное творчество