.....простейшую модель памяти, «систему с дифференцированной информацией», я основываюсь на модели системы с управлением способом обратной связи (далее «системы с управлением О.С.»), следует подчеркнуть характер, природу её связей. Связи со средой имеют беспорядочный характер, хаотическую природу, а «скрытая» связь, напротив, упорядоченный характер, закономерную природу. (Противоположный случай представляет не меньший интерес, но темой настоящих тезисов не является и может быть рассмотрен отдельно).
Философия ИИ
Простая модель памяти: сложная система с дифференцированной информацией (тезисы на 5 конференцию)
Простая модель памяти: сложная система с дифференцированной информацией (тезисы на 5 конференцию)
.....простейшую модель памяти, «систему с дифференцированной информацией», я основываюсь на модели системы с управлением способом обратной связи (далее «системы с управлением О.С.»), следует подчеркнуть характер, природу её связей. Связи со средой имеют беспорядочный характер, хаотическую природу, а «скрытая» связь, напротив, упорядоченный характер, закономерную природу. (Противоположный случай представляет не меньший интерес, но темой настоящих тезисов не является и может быть рассмотрен отдельно).
Простая модель памяти: сложная система с дифференцированной информацией (тезисы на 5 конференцию)
.....простейшую модель памяти, «систему с дифференцированной информацией», я основываюсь на модели системы с управлением способом обратной связи (далее «системы с управлением О.С.»), следует подчеркнуть характер, природу её связей. Связи со средой имеют беспорядочный характер, хаотическую природу, а «скрытая» связь, напротив, упорядоченный характер, закономерную природу. (Противоположный случай представляет не меньший интерес, но темой настоящих тезисов не является и может быть рассмотрен отдельно).
Проект МАНАС – Модульная Ассоциативная Нейронная Автокоррелирующая Сеть
Вступление
Развитие компьютерных технологий и всем, что с ними связано – отражает на самом деле тот уровень познания Человеком себя, который мы по по образу и подобию реализуем в своих очередных версиях и поколениях компьютеров. Наиболее близко к созданию «по образу и подобию» инженеры знаний подошли в разработке ИИ – Искусственного Интеллекта. Это попытки хотя бы сымитировать нечто похожее на поведение человека или простейший живой организм. Некоторые фрагменты в этой реализации оказались очень успешными и в чем то даже превзошли по своим способностям человека, например, по скорости и точности вычислений, в игре в шахматы (26 мая 2010 г вышла новая версия сильнейшей шахматной программы - Rybka 4. ), но вот в целом – до уровня ребенка ИИ еще очень далеко. Распознавание образов для компов всегда было слабым местом. Им проще миллион цифр перемножить, чем по хвосту узнать кошку.
Предлагается более глубинный анализ и алгоритм создания ИИ, основанный на синтезе древнейших ведических практиках и знаниях и современных исследованиях работы мозга и нейронов.
Дело в том, что одному человеку, разработчику ИИ, не в силах удержать в своем сознании такое огромное количество и разнообразие знаний, на основании которых можно было бы создать тот алгоритм, который был подобен Естественному Интеллекту - ЕИ. Для этого необходима Команда специалистов из многих областей знаний как научных, так и изотерических, философских, религиозных и духовных, проверенных практиками лабораторных исследований, а так же практиками самопознания.
Лимиты картезианской парадигмы причинно-следственной связи
Андрей Славеславович Неверов
\"...картезианская парадигма, претендуя быть научной, должна разделить две разные цели:
- установления фактов, явлений, событий.
- установления закономерностей.
Именно в разнице целей, обеспечить достижение которых должна научная парадигма, кроются лимиты картезианства.
Одна, единственная ПСС - от которой ожидается получение противоположных результатов: и установления фактов, и установления закономерностей...\"
Page 1 of 2
- 146 guests




