Разделы сайта

Главная Метод беседы в психологии Потерянный и возвращенный мир (история одного ранения) Проблемы психологии субъекта Психология власти Психология самоотношения Эволюционное введение в общую психологию Психология личности: Учебное пособие. Хрестоматия по психологии Онтопсихология и меметика Алгебра конфликта Описание соционических типов и интертипных отношений Основные проблемы психологической теории эмоций Конфликтующие структуры Варианты жизни Психология переживания К постановке проблемы психологии ритма Понятие «самоактуализация» в психологии Описательная психология Лекции по психологии Трагедия о Гамлете, принце Датском У. Шекспира Эмоция как ценность Психологические концепции развития человека: теория самоактуализации Роль зрительного опыта в развитии психических функций Эволюция и сознание Психология жизненного пути личности Психология эмоциональных отношении Основы психолингвистики Как узнать и изменить свою судьбу Влияние мотивационного фактора на развитие умственных способностей Общая психология Когнитивная психология Открытие бытия Человек и мир Психология религий Методологический аспект проблемы способностей Трансцендентальная функция Методологический анализ в психологии Загадка страха Глубинная психология и новая этика Кризис современной психологии: история, анализ, перспективы.

Реклама

Реклама

Здесь могла быть ваша реклама

Статистика

Р. Солсо "Когнитивная психология"

форме, то есть в форме образа на сетчатке. Канонические признаки соответствуют стандартному способу репрезентации информации, например тому, какой мы ожидаем увидеть букву A в этом тексте. В одной системе Хинтон (Hinton, 1981) описал метод отображения паттернов ретиноцентрических признаков на канонические паттерны. В подробностях эта идея слишком обширна, чтобы быть представленной здесь; отметим лишь, что эта важная проблема активно исследуется сторонниками модели PDP. Всех интересующихся ею я адресую к первоисточникам.

Более старые, и намного более простые, алфавитно-цифровые системы распознавания в рамках ИИ основывались на понятии эталона. Паттерн букв и цифр хранился в памяти компьютера. Когда компьютер «видит» цифру или букву, он «читает» ее, сравнивая с паттерном, например букву A с эталоном А. Если установлено соответствие, буква идентифицируется правильно. Даже описанные ранее методы последовательного и параллельного поиска были явно упрощенными. Более новые, основанные на принципах нервных процессов компьютерные модели фактически способны к «изучению» паттернов. Некоторые из этих компьютеров могут изучать, хранить и распознавать паттерны. Одна такая программа, названная DYSTAL (DYnamically STable Associative Learning — «Динамически устойчивое ассоциативное научение»), успешно усваивает буквы алфавита и последовательности букв и, что, возможно, более важно, распознает их даже при предъявлении только части паттерна (рис. 16.4).

По мнению Алкона, DYSTAL делает это так же, как мы узнаем знакомое лицо по нескольким линиям эскиза. Система «изучает» паттерн в том смысле, что предварительно в нее не было заложенной никакой связи между информацией на входе и на выходе. Тем не менее связь была установлена через больший вес, приписываемый определенным элементам (участкам), которые участвуют в процессе распознавания.

Другая новаторская особенность этой системы состоит в том, что она может вместить большое количество элементов, не задействуя значительных ресурсов компьютера. Во многих других сетевых системах каждая единица связана с каждой дру-

554 Глава 16, Искусственный интеллект

Рис. 16.4. Распознавание паттерна искусственной сетью Алкона происходит согласно многим из правил, демонстрируемых биологическими системами.

Когда сеть обучена распознавать паттерн, такой как строчная буква а, изображенная в верхней части рисунка, воспринимающим участкам, участвующим в распознавании, придается больший «вес», чем тем, которые не участвуют в распознавании, то есть их возбудимость повышается. Здесь синаптический вес представлен возвышением элементов в слоях. Повышение возбудимости облегчает образование связей между нейронами, участвующими в воспоминании, когда предъявлена только часть паттерна. (Этот рисунок помог сделать Томас П. Воджи из Экологического научно-исследовательского института Мичигана.) Источник: Alkon, 1989

Восприятие и искусственный интеллект 555

Язык и искусственный интеллект 559

скими правонарушениями, но она может поставить довольно точный диагноз тринадцатилетней девочке с высокой температурой, болью в животе и повышением уровня лейкоцитов в крови. Одна такая программа, неудачно названная Puff, является экспертной системой, разработанной для диагностики болезней легких, например рака легких; ученые заявляют, что точность ее работы приблизительно равна 89 %, — близко к точности диагноза, поставленного опытными врачами. Эти системы особенно популярны в промышленности, армии и в исследованиях космоса. Они довольно хорошо справляются со своей работой. Кроме того, они не бастуют и не требуют больше денег, не возражают, чтобы их разбили вдребезги, не требуют средств для поддержания жизни и их очень любят тупицы.

Язык и искусственный интеллект

Психологи считают язык основным проявлением когнитивных процессов. Он больше, чем все другие виды человеческого поведения, отражает мышление, восприятие, память, решение задач, интеллект и научение. И ввиду его важности для основных психологических принципов язык представляет большой интерес для специалистов по ИИ.

Артур Кларк в наиболее полном виде — как обмен мнениями между Дейвом (человеком) и фантастическим компьютером Хэлом — предвосхитил связь способности к языку и сферы решения задач с искусственным интеллектом:

— Я хочу сделать это сам, Хэл, — сказал он, — пожалуйста, передай мне управление.

— Слушай, Дейв, у тебя еще куча работы. Я предлагаю, чтобы ты оставил это мне.

— Хэл, переключи анабиоз на ручное управление.

— Насколько я могу судить по обертонам твоего голоса, Дейв, ты серьезно расстроен. Почему бы тебе не принять таблетку от стресса и не отдохнуть немного?

Первая машина для автоматического сочинительства

< Назад | Дальше >