к библиотеке   3GL   к экономической информатике   к алгоритмизации

5GL - Системы искусственного интеллекта и нейронные сети

  1. Искусственный интеллект, основные понятия
  2. Знания и модели их представления
  3. Логические модели
  4. Продукционные модели
  5. Семантические сети
  6. Фреймовые модели
  7. Символьные вычисления в MathCAD
  8. Экспертные системы, основные понятия и определения
  9. Нейрокомпьютер и основы нейроинформатики
  10. Нейрон, нейронные сети, основные понятия
  11. Модели нейронных сетей
  12. Многослойные однонаправленные сети
  13. Полносвязные сети Хопфилда
  14. Двунаправленная ассоциативная память
  15. Самоорганизующиеся сети Кохонена
  16. Области применения нейроинформатики
  17. Ключевые понятия
  18. Контрольные вопросы
  19. Литература

Данная глава посвящена вопросам, которые традиционно выходят за рамки базового курса «Экономическая информатика», однако ее содержание будет несомненно полезно для тех читателей, которые захотят более глубоко познакомиться с данным предметом. Основная трудность, которая может возникнуть при работе с излагаемым ниже материалом, состоит в том, что его освоение подразумевает нали чие базовых математических знаний. Но даже если читатель на текущий момент таковыми не обладает, то ему все равно рекомендуется ознакомиться с первыми параграфами главы, так как это дает возможность получить представления о тенденциях и перспективах развития информационных дисциплин на современном этапе.

Ключевые понятия

искусственный интеллект;
знания;
модели представления знаний;>
экспертная система;
интеллектуальный интерфейс;
искусственный нейрон;
нейронная сеть;
топология нейронных сетей;
нейрокомпьютер;
нейроинформатика.

Контрольные вопросы

1. Искусственный интеллект. Дать определение, охарактеризовать направления исследований.
2. Знания, определение понятия, классификация, отличие от данных.
3. Перечислить и дать анализ основных моделей представления знаний.
4. Привести обобщенную структуру экспертной системы. Дать характеристику отдельных блоков.
5. Изложить суть бионического подхода к проблеме искусственного интеллекта.
Сформулировать принципиальные отличия нейрокомпьютера от «обычной» ЭВМ.
6. Изобразить схему искусственного нейрона. Перечислить его основные блоки и функции. Привести примеры функций активации.
7. Провести классификацию нейронных сетей по типу входной информации и по принципам обучения.
8. Назвать и изобразить основные модели (топологии) нейронных сетей. Ука зать их области применения.
9. Привести пример (задачу) использования двунаправленной ассоциативной памяти.
10. Назвать основные преимущества использования нейронных сетей в области планирования финансовой деятельности.

Литература

1. Информатика: Учебник для экономических специальностей вузов/ Под ред. Н. В. Макаровой. М.: Финансы и статистика, 1999.
2. Фридланд А. Я., Ханамирова Л. С. Информатика: Толковый словарь основ­ных терминов: Учеб.пособие. М.: ПРИОР, 1998.          
3. Толковый словарь по информатике. 2-е изд., доп. М.: Финансы и статистика, 1995.          
4. Толковый словарь по искусственному интеллекту. М.: Радио и связь, 1992.
5. Искусственный интеллект. Справ. В 3-х т./ Под ред. Д. А. Поспелова. Т. 2. Модели и методы. М.: Радио и связь, 1990.          
6. Плотников В. М., Суханов В. А. Системы, основанные на знаниях. М.Д995.          
7. Уоссерман Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. М.: Мир, 1992.
8. Нейроинформатика / А. Н. Горбань, В. А. Дунин-Барковский, А. Н. Кирдин и др. Новосибирск: Наука., 1998.
9. Ежов А. А., Шумский С. А. Нейрокомпьютеринг и его приложения в экономике и бизнесе. М.: Изд-во МИФИ, 1998.
10. Горбань А. Н., Россиев Д. А. Нейронные сети на персональном компьютере.Новосибирск: Наука, 1996.

к библиотеке   3GL   к экономической информатике   к алгоритмизации

Знаете ли Вы, почему "черные дыры" - фикция?
Согласно релятивистской мифологии, "чёрная дыра - это область в пространстве-времени, гравитационное притяжение которой настолько велико, что покинуть её не могут даже объекты, движущиеся со скоростью света (в том числе и кванты самого света). Граница этой области называется горизонтом событий, а её характерный размер - гравитационным радиусом. В простейшем случае сферически симметричной чёрной дыры он равен радиусу Шварцшильда".
На самом деле миф о черных дырах есть порождение мифа о фотоне - пушечном ядре. Этот миф родился еще в античные времена. Математическое развитие он получил в трудах Исаака Ньютона в виде корпускулярной теории света. Корпускуле света приписывалась масса. Из этого следовало, что при высоких ускорениях свободного падения возможен поворот траектории луча света вспять, по параболе, как это происходит с пушечным ядром в гравитационном поле Земли.
Отсюда родились сказки о "радиусе Шварцшильда", "черных дырах Хокинга" и прочих безудержных фантазиях пропагандистов релятивизма.
Впрочем, эти сказки несколько древнее. В 1795 году математик Пьер Симон Лаплас писал:
"Если бы диаметр светящейся звезды с той же плотностью, что и Земля, в 250 раз превосходил бы диаметр Солнца, то вследствие притяжения звезды ни один из испущенных ею лучей не смог бы дойти до нас; следовательно, не исключено, что самые большие из светящихся тел по этой причине являются невидимыми." [цитата по Брагинский В.Б., Полнарёв А. Г. Удивительная гравитация. - М., Наука, 1985]
Однако, как выяснилось в 20-м веке, фотон не обладает массой и не может взаимодействовать с гравитационным полем как весомое вещество. Фотон - это квантованная электромагнитная волна, то есть даже не объект, а процесс. А процессы не могут иметь веса, так как они не являются вещественными объектами. Это всего-лишь движение некоторой среды. (сравните с аналогами: движение воды, движение воздуха, колебания почвы). Подробнее читайте в FAQ по эфирной физике.

Bourabai Research Institution home page

Боровское исследовательское учреждение - Bourabai Research Bourabai Research Institution