Что представляет собой восходящая парадигма ИИ

Структура нейронной сети

Пример: для обучения нейронной сети для распознавания рукописных цифр, например, цифры «5», необходимо предоставить ей множество изображений, на которых изображены различные написанные цифры «5». Чем больше разнообразных изображений цифры «5» будет доступно для обучения, тем лучше модель сможет распознавать эту цифру на новых изображениях.

Между этими двумя системами передается управленческий фокус. Когда условия поведения системы меняются, проактивный контур создаёт новый шаблон поведения, и фокус управления передается на реактивную подсистему. Для неизменных условий среды работа проактивной системы не требуется, поэтому более быстрая реактивная реакция является предпочтительной. Это и есть формирование «условного рефлекса». С другой стороны, при обнаружении изменений в среде или объекте управления во время работы реактивной подсистемы фокус управления эскалируется на проактивную для адаптации к изменившимся условиям и выработки новых шаблонов поведения системы.

Предметом исследования является архитектура искусственных интеллектуальных систем, разработанная в рамках гибридного подхода к искусственному интеллекту. В статье предлагается авторское видение процесса построения искусственных интеллектуальных агентов на основе гибридного подхода с использованием организмических принципов. Искусственный интеллектуальный агент с гибридной схемой представляет собой «кибернетическую машину», действующую в некоторой среде и функционально взаимодействующую с ней. Интерес представляет способ взаимодействия и принятия агентом решений, в рамках которого информация из окружающей среды проходит через множество сенсоров, а потом подвергается очистке и сенсорной интеграции с дальнейшим переводом в символьный вид для принятия решений на основе символьной логики и работы универсальной машины вывода. В качестве основной методологии проведения исследования был принят системотехнический подход к анализу и построению технических систем, а также функциональный подход как дополнительный метод исследований. Новизна исследования заключается в использовании гибридной парадигмы построения искусственных интеллектуальных систем в совокупности с системотехническим и функциональным подходами при проектировании технических систем, что позволило обобщить имеющиеся данные о взаимодействии интеллектуальных агентов со средой и выявить интересные закономерности для использования при развитии систем искусственного интеллекта. Основным выводом проведённого исследования является возможность использования гибридной парадигмы для получения искусственных интеллектуальных агентов , обладающих важными плюсами восходящей и нисходящей парадигмы искусственного интеллекта возможностью обучаться и адекватно себя вести в неизвестном окружении и способностью объяснять причины своих решений соответственно. Этот важный вывод позволит продвинуть исследования в области объяснимого искусственного интеллекта .

И чистый, и грязный подход имеют свои достоинства и недостатки. К достоинствам чистого подхода можно отнести лёгкость интерпретации и объяснения результатов, полученных машиной логического вывода на основе символьных вычислений. При этом в рамках чистого подхода сложно работать с данными большого объёма из-за необходимости готовить для машины вывода слишком большую базу знаний, которая к тому же должна будет строиться с использованием лингвистических переменных,

3. Интеллектуализация технологических процессов. В схему гибридной интеллектуальной системы можно уложить практически любой автоматизированный технологический процесс. Подобно системе управления зданием, в систему управления технологическим процессом должна быть добавлена проактивная подсистема управления, содержащая модели объекта управления и среды его функционирования. Проактивная подсистема повысит интеллектуальность технологического процесса за счёт прогнозирования и планирования управленческих воздействий с самообучением в автоматизированном режиме на основе сравнения прогноза, плана и факта [10, 11].

Приведённые примеры применения описанной архитектуры показывают, что предлагаемая архитектура и подход достаточно универсальны, чтобы применяться в различных проблемных областях. Вместе с тем, эти вопросы пока ещё открыты, и требуются дополнительные исследования открывающихся возможностей, способов применения и возникающих эффектов.

Машинное обучение (Machine Learning)

обрабатываются, после чего формируются управленческие воздействия на объект управления (среду), передаваемые через исполнительные устройства. Эта система подобна «рефлекторному контуру» у человека. 2. Проактивная подсистема управления . Добавляет дополнительный уровень, служащий для интеллектуализации схемы автоматической системы управления. Данный уровень позволяет системе осуществлять самообучение, прогнозирование своего состояния и состояния среды на основе моделирования среды и данных о ней, построение планов действий, а также адаптацию к изменяющимся условиям среды. Данная подсистема реализует «условные рефлексы» гибридной системы.

Предметом исследования является архитектура искусственных интеллектуальных систем, разработанная в рамках гибридного подхода к искусственному интеллекту. В статье предлагается авторское видение процесса построения искусственных интеллектуальных агентов на основе гибридного подхода с использованием организмических принципов. Искусственный интеллектуальный агент с гибридной схемой представляет собой «кибернетическую машину», действующую в некоторой среде и функционально взаимодействующую с ней. Интерес представляет способ взаимодействия и принятия агентом решений, в рамках которого информация из окружающей среды проходит через множество сенсоров, а потом подвергается очистке и сенсорной интеграции с дальнейшим переводом в символьный вид для принятия решений на основе символьной логики и работы универсальной машины вывода. В качестве основной методологии проведения исследования был принят системотехнический подход к анализу и построению технических систем, а также функциональный подход как дополнительный метод исследований. Новизна исследования заключается в использовании гибридной парадигмы построения искусственных интеллектуальных систем в совокупности с системотехническим и функциональным подходами при проектировании технических систем, что позволило обобщить имеющиеся данные о взаимодействии интеллектуальных агентов со средой и выявить интересные закономерности для использования при развитии систем искусственного интеллекта. Основным выводом проведённого исследования является возможность использования гибридной парадигмы для получения искусственных интеллектуальных агентов, обладающих важными плюсами

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — это область искусственного интеллекта, которая занимается тем, как компьютеры могут понимать и работать с человеческим языком. Она включает в себя различные технологии и методы для анализа, интерпретации и генерации текстовых данных.

У грязного подхода проблемы скорее противоположные: искусственную нейронную сеть легко можно обучить на очень больших объёмах данных, но при этом будет почти невозможно интерпретировать полученный результат. Полного понимания того, как работает обученная искусственная нейронная сеть (для произвольной архитектуры), в

Интересная особенность машинного и глубокого обучения заключается в том, что они могут эффективно работать с большими объемами данных. Чем больше данных доступно для обучения, тем лучше модель способна изучить закономерности в данных и делать более точные предсказания.

Пример: рассмотрим задачу классификации электронных писем на «спам» и «не спам». Вместо того, чтобы написать программу, которая бы просто искала ключевые слова в письме, мы можем использовать алгоритм машинного обучения, который сам научится определять, является ли письмо спамом или нет, на основе предоставленных ему примеров спама и обычных писем.

Машинное обучение и глубокое обучение являются мощными инструментами, которые находят применение в различных областях, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, медицину, финансы и многое другое. Эти методы позволяют компьютерам эффективно обучаться и делать предсказания на основе данных, что делает их невероятно полезными для решения различных задач.

Это процесс анализа структуры предложения для определения синтаксических отношений между словами. Например, в предложении «Красный карандаш лежит на столе» синтаксический анализ может выявить, что «красный» является прилагательным, «карандаш» — существительным, а «лежит» — глаголом.