Подробности

    ЦифроМахИнтеллектИскусственный интеллект → Направления развития искусственного интеллекта

    Направления развития искусственного интеллекта

    искусственный интеллект

    Одна из существующих классификаций выделяет три основных подхода к «реализации» искусственного интеллекта: символьный, коннекционистский и вероятностный подход. Символьный подход вначале базировался на вере в то, что «если мы сможем сделать машины, которые рассуждают логически, то мы сможем сделать все!». Следствием развития символьного подхода стали в том числе онтологии и инструменты нечеткой логики . Однако, в какой-то момент стало ясно, что не все «жизненные» задачи можно решить такими способами, что привело к развитию коннекционистского подхода.

    Коннекционистский подход основан на модели математических нейронов, что позволяет решать многие задачи, не охватываемые символьным подходом. Такой подход породил различные инструменты: нейронную сеть Хопфилда, радиально-базисные функции.

    Кардинальное отличие между указанными подходами состоит в возможности отследить логику «мышления» системы: в символьном подходе на любом шаге мы можем проследить, как был произведен расчет того или иного параметра и какое он в данный момент имеет значение, инструменты коннекционистского же подхода подобны черному ящику: мы можем контролировать исключительно данные на входе и выходе системы (нейронные сети).

    Вероятностный подход, в свою очередь, вобрал в себя достоинства как символьного, так и коннекционистского подхода. К нему относятся графовые модели и методы кластеризации.



  • Искусственный интеллект

    Например, существует масса сведений о том, кто, как и какие инструменты использовал и к чему это привело, однако форма представления не доведена до необходимого уровня обобщения: чтобы разобраться в этом, вы должны стать психоаналитиком