рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Появление перцептрона

Появление перцептрона - раздел Программирование, Искусственный интеллект Появление Перцептрона. Одним Из Тех, Кого Ничуть Не Испугали Трудности...

Появление перцептрона.

Одним из тех, кого ничуть не испугали трудности был Фрэнк Розенблат, труды которого казалось отвечали самым заметным устремлениям кибернетиков. В середине 1958 г. им была предложена модель электронного устройства, названного им перцептроном, которое должно было бы имитировать процессы человеческого мышления. Перцептрон должен был передавать сигналы от глаза, составленного из фотоэлементов, в блоки электромеханических ячеек памяти, которые оценивали относительную величину электрических сигналов. Эти ячейки соединялись между собой случайным образом в соответствии с господствующей тогда теорией, согласно которой мозг воспринимает новую информацию и реагирует на нее через систему случайных связей между нейронами.

Два года спустя была продемонстрирована первая действующая машина Марк-1, которая могла научится распознавать некоторые из букв, написанных на карточках, которые подносили к его глазам, напоминающие кинокамеры. Перцептрон Розенблата оказался наивысшим достижением восходящего, или нейромодельного метода создания искусственого интеллекта.

Чтобы научить перцептрон способности строить догадки на основе исходных предпосылок, в нем предусматривалась некая элементарная разновидность автономной работы или самопрограммирования. При распознании той или иной буквы одни ее элементы или группы элементов оказываются гораздо более существеными, чем другие. Перцептрон мог научаться выделять такие характерные особенности буквы полуавтоматически, своего рода методом проб и ошибок, напоминающим процесс обучения.

Однако возможности перцептрона были ограниченными машина не могла надежно распознавать частично закрытые буквы, а также буквы иного размера или рисунка, нежели те, которые использовались на этапе ее обучения. Ведущие представители так называемого нисходящего метода специализировались, в отличие от представителей восходящего метода, в составлении для цифровых компьютеров общего назначения программ решения задач, требующих от людей значительного интеллекта, например для игры в шахматы или поиска математических доказательств.

К числу защитников нисходящего метода относились Марвин Минский и Сеймур Пейперт, профессора Массачусетского технологического института. Минский начал свою карьеру исследователя ИИ сторонником восходящего метода и в 1951 г. построил обучающуюся сеть на на вакуумных электронных лампах. Однако вскоре к к моменту создания перцептрона он перешел в противоположный лагерь. В соавторстве с с южно-африканским математиком Пейпертом, с которым его познакомил Маккаллох, он написал книгу Перцептроны3, где математически доказывалось, что перцептроны, подобные розенблатовсим, принципиально не в состоянии выполнять многие из тех функций, которые предсказывал им Розенблат.

Минский утверждал, что, не говоря о роли работающих под диктовку машинисток, подвижных роботов или машин, способных читать, слушать и понимать прочитанное или услышанное, перцептроны никогда не обретут даже умения распознавать предмет частично заслоненный другим.

Глядя на торчащий из-за кресла кошачий хвост, подобная машина никогда не сможет понять, что она видит. Нельзя сказать, что появившаяся в 1969 г. эта критическая работа покончила с кибернетикой. Она лишь переместила интерес аспирантов и субсидии правительственных организаций США, традиционно финансирующих исследования по ИИ, на другое направление исследований - нисходящий метод. Интерес к кибернетике в последнее время возродился, так как сторонники нисходящего метода столкнулись со столь же неодолимыми трудностями.

Сам Минский публично выразил сожаление, что его выступление нанесло урон концепции перцептронов, заявив, что, согласно его теперешним представлениям, для реального прорыва вперед в создании разумных машин потребуется устройство, во многом похожее на перцептрон. Но в основном ИИ стал синонимом нисходящего подхода, который выражался в составлении все более сложных программ для компьютеров, моделирующих сложную деятельность человеческого мозга.

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Искусственный интеллект

Терпеливо продвигаясь вперед в своем нелегком труде, исследовате- ли, работающие в области искусственного интеллекта ИИ, обнаружили, что вступили в… И тогда многие исследователи пришли к выводу, что пожалуй самая трудная… Здесь, как в притче о слепцах, пытавшихся описывать слона, пытается придерживаться своего заветного…

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Появление перцептрона

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Механический подход
Механический подход. Идея создания мыслящих машин человеческого типа, которые казалось бы думают, двигаются, слышат, говорят, и вообще ведут себя как живые люди уходит корнями в глубокое прошлое. Е

Электронный подход
Электронный подход. Однако только после второй мировой войны появились устройства, казалось бы, подходящие для достижения заветной цели - моделирования разумного поведения это были электронные цифр

Кибернетический подход
Кибернетический подход. Попытки построить машины, способные к разумному поведению, в значительной мере вдохновлены идеями профессора МТИ Норберта Винера, одной из выдающихся личностей в интеллектуа

Нейронный подход
Нейронный подход. К этому времени и другие ученые стали понимать, что создателям вычислительных машин есть чему поучиться у биологии. Среди них был нейрофизиолог и поэт-любитель Уорре

Искусственный интеллект и теоретические проблемы психологии
Искусственный интеллект и теоретические проблемы психологии. Можно выделить две основные линии работ по ИИ. Первая связана с совершенствованием самих машин, с повышением интеллектуальности искусств

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги