Когнитивные вычисления направлены на воссоздание мыслительного процесса человека в компьютерной модели. Технология стремится имитировать логику работы человеческого сознания и улучшить взаимодействие между людьми и машинами. Это происходит, например, через распознавание ИИ человеческого языка и значения изображений для последующего самообучения. Реализовать систему когнитивных вычислений сегодня возможно только в таких сложных машинах, как суперкомпьютер IBM Watson.
ГЛАВА 3. КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
В настоящее время практические работы в области искусственного интеллекта ведутся, в основном, по двум направлениям, рис.3.1:
1. бионическое (нейрокибернетика) – попытки смоделировать с помощью искусственных систем психофизиологическую деятельность человеческого мозга с целью создания искусственного разума;
2. прагматическое (кибернетика черного ящика) – создание программ, позволяющих с использованием ЭВМ воспроизводить не саму мыслительную деятельность, а являющиеся ее результатами процессы. Здесь достигнуты важнейшие результаты, имеющие практическую ценность.
Рис.3.1. Направления исследований в области искусственного интеллекта
3.1. Бионическое направление
Ученые, работающие в бионическом направлении, пытаются воссоздать техническими средствами сам объект, в котором бы протекали процессы, схожие с психическими процессами, проявляющимися у человека во время решения задач. Такие исследователи специально конструируют сети искусственных нейронов и другие аналоги, присущие нервной системе человека. Нейронные модели не только повторяют функции мозга, но и способны выполнять функции, имеющие свою собственную ценность. Поэтому возникли и остаются в настоящее время две взаимно обогащающие друг друга цели нейронного моделирования:
–первая—понять функционирование нервной системы человека на уровне физиологии и психологии,
–вторая—создать вычислительные системы (искусственные нейронные сети), выполняющие функции, сходные с функциями мозга.
Еще в 1949 г. была создана модель человеческого обучения – модель Д. Хэбба. Он предложил закон обучения, явившийся стартовой точкой для алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей. В пятидесятые и шестидесятые годы группа исследователей создала первые искусственные нейронные сети. Выполненные первоначально как электронные сети, они были позднее перенесены в более гибкую среду компьютерного моделирования.
Широкий интерес научной общественности к нейросетям начался в начале восмидесятых годов после теоретических работ физика Хопфилда. Он и его последователи обогатили теорию параллельных вычислений многими идеями: коллективное взаимодействие нейронов. Практическое применение нейросетей началось после публикации Румельхартом метода обучения многослойного персептрона. Удельная стоимость современных нейровычислений на порядок ниже, чему традиционных компьютеров, а быстродействие – в сотни раз выше. Системы нейронной обработки можно классифицировать следующим образом, рис.3.2.
Рис. 3.2. Классификация систем нейронной обработки.
Реально нейрокомпьютеры используются в специализированных системах, где требуется обучать и постоянно переобучать сотни нейросетей, объединенные в единые информационные комплексы, или в системах реального времени, где скорость обработки данных критична (например, при обработке экспериментов на современных ускорителях элементарных частиц используют нейрокомпьютер CNAPS с производительностью 10
Доступность и возросшие вычислительные возможности современных компьютеров привели к широкому распространению программ, использующих принципы нейросетевой обработки данных, Этот подход не использует параллелизм, но ориентируется исключительно на способность нейросетей решать неформализованные задачи и реализуется нейроэмуляторами.