Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе


           

в 1978 году положена японцами


При этом соответствующая технология в сочетании с нечеткими системами была в 1978 году положена японцами в основу программы создания компьютеров 5-го поколения.

Парадокс искусственного интеллекта заключается в том, что как только некоторая, кажущаяся интеллектуальной, деятельность оказывается искусственно реализованной, она перестает считаться интеллектуальной. В этом смысле наибольшие шансы остаться интелелктуальными имеют как раз нейронные сети, из которых еще не извлечены артикулированные знания.

Сопоставление экспертных систем и нейрокомпьютинга выявляет различия, многие из которых характерны для уже отмечавшихся в первой лекции различий обычных компьютеров (а экспертные системы реализуются именно на традиционных машинах, главным образом на языке ЛИСП и Пролог) и нейрокомпьютеров

Таблица 11.3.

Сравнение методов нейронных сетей и экспертных систем Нейронные сетиЭкспертные системы


Аналогия
правое полушариелевое полушарие


Объект
данныезнания


Вывод
отображение сетьюправила вывода


Важным преимуществом нейронных сетей является то, что разработка экспертных систем, основанных на правилах требует 12-18 месяцев, а нейросетевых - от нескольких недель до месяцев.

Рассматривая извлечение знаний из обученных нейронных сетей мы уже показали, что представление о них, как о черных ящиках, не способных объяснить полученное решение (это представление иногда рассматривается как аргумент в пользу преимущества экспертных систем перед нейросетями), неверно. В то же время, очевидно, что как и в случае мозга, в котором левое и правое полушарие действуют сообща, естественно и объединение экспертных систем с искусственными нейронными сетями. Подобные синтетические системы могут быть названы нейронными экспертными системами - этот термин использовал Иржи Шима, указавший на необходимость интеграции достоинств обоих типов систем. Такая интеграция может осуществляться двояким образом. Если известна только часть правил, то можно либо инициализировать веса нейронной сети исходя из явных правил, либо инкорпорировать правила в уже обученные нейронные сети.Шима предложил использовать и чисто коннекционистский методику построения нейронных эксперных систем, которая обладает такимдостоинством, как возможность работы с неполными данными (ситуация типичная для реальных баз данных). Такой возможностью обладают введенные им сети интервальных нейронов.


Содержание  Назад  Вперед





Forekc.ru
Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий