Искусственный интеллект как эмпирическая проблема


Искусственный интеллект как эмпирическая проблема - стр. 11


Наверное, самым притягательным аспектом коннекционистских сетей является их способность обучаться. Вместо построения подробной символьной модели мира нейронные сети благодаря гибкости своей структуры могут адаптироваться на основе опыта. Они не столько строят модель, сколько сами формируются под влиянием мира. Обучение является одним из главных аспектов интеллекта. И именно из проблемы обучения вырастают наиболее сложные вопросы, связанные с нейросетевыми вычислительными системами.

Почему мы до сих пор не создали мозг

Недавние исследования в когнитивной теории нейронных систем [Squire и Kosslyn, 1998], [Gazzaniga, 2000] представляют новый аспект в понимании когнитивной архитектуры человеческого мозга. В этом разделе мы кратко ознакомимся с некоторыми открытиями в этой области, проведя параллель между ними и искусственным интеллектом. Эти вопросы будут рассмотрены с трех позиций: на уровне, во-первых, нейрона, во-вторых, нейронной архитектуры и, в-третьих, когнитивного представления проблемы кодирования (encoding).

На уровне отдельного нейрона Шепард [Shephard, 1998] и Карлсон [Carlson, 1994] определяют множество различных типов нейронной архитектуры, построенной из клеток, каждая из которых выполняет специализированную функцию и играет свою роль в большей системе. Они выделяют клетки рецепторов наподобие клеток кожи, которые передают входную информацию другим скоплениям клеток, внутренним нейронам, основная задача которых сводится к передаче информации внутри скоплений клеток, и моторным нейронам, формирующим выход системы.

Нейронная активность имеет электрическую природу. Состояние возбуждения или покоя определяется характером ионных потоков в нейрон и из него. У типичного нейрона потенциал покоя составляет приблизительно -70 мВ. Когда клетка активна, окончание аксона выделяет определенные вещества. Эти химические вещества, называемые медиаторами (neurotransmitters), взаимодействуют с постсинаптической мембраной, обычно вливаясь в нужные рецепторы и возбуждая тем самым дальнейшие ионные токи. Потоки ионов, достигая критического уровня, около -50 мВ, формируют потенциал возбуждения (action potential) - триггерный механизм, однозначно определяющий степень возбуждения клетки. Таким образом, нейроны сообщаются, обмениваясь последовательностями двоичных кодов.




- Начало -  - Назад -  - Вперед -