AI Lab

Open Artificial Intelligence Laboratory

Русский (Russian Federation)English (United Kingdom)
Исследования Бионика

Бионика

Недостатки модели формального нейрона

E-mail Печать

Следует сразу оговориться, что речь пойдет о размышлениях (отчасти спекулятивных), а не о бесспорных фактах. И что часть требований, отсутствуя в модели формального нейрона, фигурирует в других моделях. Однако представляется важным создание целостной модели с одновременным учетом всех замечаний. Целью же является расширение возможностей ИНС в решении технических задач. Обоснованность описанных требований как метода достижения этой цели остается предметом обсуждения.

Рассмотрим некоторые аспекты, которые формальный нейрон не воспроизводит, и которые кажутся необходимыми для расширения эффективности применения ИНС.

Скачать

Последнее обновление 10.11.10 09:28 Читать полностью

Обсудить на форуме (131 комментариев).

Новая парадигма искусственного интеллекта (постановка задачи)

E-mail Печать
Оценка пользователей: / 2
ПлохоОтлично 

ЧЕРНОВИК ДОКЛАДА НА КОНФЕРЕНЦИЮ ПО НЕЙРОИНФОРМАТИКЕ

сокращенный текст отправлен в оргкомитет конференции по Нейроинформатике

А. Елашкина, А.Неверов,  А. Нечипоренко, П. Смертин и участники обсуждений, которые посчитают, что этот текст касается их собственного направления исследования. Можно добавляться в авторы.

Открытый Проект "Модели мышления"

Скачать краткий текст тезисов (zip,rtf) - здесь представлен вариант, который ушел в оргкомитет Конефренции. Он меньше по объему примерно на треть.

Обсуждается задача создания искусственной среды, моделирующей когнитивные процессы с качеством моделирования выше, чем при современных алгоритмических подходах. Аргументируется, что алгоритмически (при любой комбинации алгоритмов и при внесении случайности любого типа) когнитивные процессы, на самом деле, вообще не моделируются. Это является причиной расходимости в бесконечность вычислительных процессов при решении таких задач как: выделение неизвестных объектов (в частности, распознавание образов), получение эффектов рефлексивности и самоорганизация системы. Выдвигаются технические требования к моделированию среды адекватной ЦНС и когнитивным процессам естественного интеллекта. 

 Ключевые слова: новая парадигма, модель мышления, самоорганизация, рефлексия, активность, искусственная интеллектуальная среда.

 

Последнее обновление 24.10.10 13:38 Читать полностью

Обсудить на форуме (141 комментариев).

Заметки к докладу - Особенности активной среды (рабочее название)

E-mail Печать

Заметки были написаны к выступлению в Новосибирском Институте Философии на семинаре в секторе Истории Философии. 2007 г. Заметки готовились по результатам семинаров о рефлексии, которые проводились инициативной группой и теоротделом компании «НооЛаб» в Новосибирске, так что авторство тезисов не только мое. Огромную работу по пониманию книжки Прибрама проделали В.Н.Елашкин (1938-1998) и  А.В. Нечипоренко.

Кое-что в данную редакцию заметок вошло из обсуждения на форуме о новой парадигме ИИ вот тут http://ailab.ru/forum/vesti-s-frontov/inaya-paradigma-ii.html

недеюсь, что совместными усилиями из этого что-то получится. Может быть доклад на конференцию по Нейроинформатике?

Предполагается, что обсуждение того, какие конструктивные решения должны появиться в моделировании работы нейронной сети в связи с указанной спецификой активной среды, состоится в ветке форума и будет отображено в ТЗ, которое там стало формироваться. Конструктивные идеи - предмет следующего текста. Этот текст направлен на уточнение постановки задачи.

Последнее обновление 25.09.10 21:22 Зарегистрируйтесь для просмотра полной версии...

Обсудить на форуме (221 комментариев).

Моделирование процессов выживания и оптимизации ресурсов нейрона как элемента нейронных структур

E-mail Печать
Многие подходы в решении задач, которые традиционно считаются прерогативой человеческого интеллекта, нашли подсказки или целиком были позаимствованы у живых существ и человека. Можно полагать, что человеческое мышление это построение образной картины решаемой задачи, решающую роль в построении образов играют ассоциации между множествами образов. Процесс мышления - это обработка образной информации, манипулируя которой, двигаясь от образа к образу, человек решает различные задачи [1].
Однако моделирование столь сложной структуры как нервная система животных и человека “в лоб”, с целью получить систему, обладающую способностями аналогичными тем, что считаются прерогативой человеческого интеллекта, представляется не перспективным. В отсутствие достоверных и исчерпывающих знаний о причинах именно такой организации структуры и функций мозга, какие они есть, потребовалось бы создать точную копию мозга, что не имеет смысла в перспективе создания робототехнических систем.
Один из возможных путей создания систем образной обработки информации – попытаться путем анализа известных принципов организации и взаимодействия естественных нейронов предложить модель, объединяющую в себе эти принципы. Такой путь является продолжением теории искусственных нейронных сетей.
Более перспективным направлением, представляется попытаться понять проанализировать первопричины, по которым нейроны объединяются в группы, слои, и затем формируют отделы мозга, и попытаться создать модели нейронов и нейронных сетей, функционирующие по сходным принципам. Иными словами необходимо попытаться то движущее начало, которое формирует нейронные структуры и их заставляет работать. Одним из таких фундаментальных свойств в живой природе является принципиальная неустойчивость биологической системы во времени – т.е. неизбежное старение организма. Борьбу с этим свойством можно считать одним из основных аспектов функционирования живой материи [2].
Внесение в модели нейронов и нейронных сетей этого, и других свойств живой материи может позволить создать системы, в которых такие важные аспекты как образное восприятие и обработка информации будет являться следствием этих свойств, а не заложено искусственно. Также исследование таких моделей, возможно, позволит полнее понять принципы функционирования высшей нервной деятельности человека.
Последнее обновление 09.08.10 16:13 Читать полностью

Обсудить на форуме (75 комментариев).

Пример моделирования нейронной системы управления двигателем

E-mail Печать
Оценка пользователей: / 1
ПлохоОтлично 

icon Скачать (262.22 Кбайт)

icon Демонстрационная программа (994.93 Кбайт)

icon Исходный код (353.95 Кбайт) (CodeGear C++ Builder 2009)

В предыдущей статье была предложена схема СУ мышечным волокном. Такая нейронная сеть может быть адаптирована для управления двигателем (рис.1). Здесь в качестве сенсорных входов нейронной сети используются актуальные выходные данные с двигателя об угловой скорости (Ia), крутящем моменте (Ib), значении угла (II). Управляющее напряжение вычисляется как сумма выходов с мотонейронов, пропущенных через инерционное звено. Входом всей системы (двигатель+СУ) является внешний момент прикладываемый к двигателю, задача управления – удерживать постоянный угол поворота вала.

Последнее обновление 17.05.10 13:45 Читать полностью

Обсудить на форуме (1 комментариев).

Страница 1 из 2

Сейчас на сайте: [1 пользователь] [47 гостей]
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

RuWeb.net - гибкий хостинг

RuWeb.net - гибкий хостинг