Искусственный интеллект. Начало новой технологической революции: вызовы и возможности

1.3. Перспективы и основные направления развития технологии

1.3.1 Направления исследований: нейроморфные сети, гибридные системы, агентные системы

Нейроморфные сети

Нейроморфные сети – это уникальный подход к созданию искусственного интеллекта, который

стремится воссоздать структуру и функциональность мозга живых существ в электронных системах. Этот подход обещает принести революцию в области ИИ благодаря своей способности к эффективной обработке информации и адаптации к изменяющимся условиям.

Принципы работы нейроморфных сетей

Нейроморфные сети отличаются от традиционных искусственных нейронных сетей своим архитектурным решением и подходом к обработке информации. Вместо того чтобы строиться на базе цифровых компьютеров, нейроморфные сети реализуются на специализированных аналоговых или миксированных сигнальных процессорах, что позволяет им эффективно имитировать поведение биологических нейронов.

Примеры применения нейроморфных сетей

Примером нейроморфных сетей является проект TrueNorth от IBM, который разрабатывает нейроморфный процессор, способный обрабатывать информацию с низким энергопотреблением. Этот процессор может быть использован для создания роботов, способных обучаться и адаптироваться к окружающей среде, или для реализации систем компьютерного зрения, которые могут распознавать объекты и следить за ними в реальном времени.

Гибридные системы

Гибридные системы являются интеграцией различных методов и подходов к искусственному интеллекту, таких как машинное обучение, символьное мышление, нейронные сети и др., для достижения более высокой эффективности и гибкости в решении сложных задач. Этот подход позволяет объединять сильные стороны различных методов ИИ и компенсировать их слабые стороны, тем самым создавая более мощные и универсальные системы.

Основные компоненты и преимущества гибридных систем

Гибридные системы могут включать в себя различные виды компонентов, таких как экспертные системы, машинное обучение, нейронные сети, генетические алгоритмы и другие. Интеграция этих компонентов позволяет гибридным системам эффективно решать сложные задачи, быстро адаптироваться к изменяющимся условиям и легко масштабироваться.

Примеры применения гибридных систем

Один из примеров гибридной системы – это система распознавания рукописного текста. Такая система может использовать символьные методы для анализа структуры текста и определения возможных вариантов букв, а затем применять нейронные сети для распознавания конкретных букв на основе их формы и контура. Это позволяет системе достичь высокой точности распознавания даже в случае зашумленных или искаженных изображений.

Агентные системы

Агентные системы представляют собой подход к моделированию и созданию искусственного интеллекта на основе автономных, самоорганизующихся и взаимодействующих агентов, способных принимать решения и действовать в сложных и динамичных средах. Этот подход позволяет создавать гибкие и масштабируемые системы, которые могут работать в разнообразных областях и приложениях.

Основные концепции агентных систем

Интеллектуальные агенты – это автономные программные сущности, которые могут собирать информацию, принимать решения и выполнять действия для достижения своих целей. Многоагентные системы состоят из множества интеллектуальных агентов, которые могут взаимодействовать друг с другом и окружающей средой для решения общих задач. Важными свойствами агентных систем являются автономность, кооперация, обучение и адаптация.

Примеры применения агентных систем

Один из примеров агентных систем – это управление транспортной инфраструктурой. В такой системе каждое транспортное средство может быть представлено как автономный агент, который собирает информацию о своем положении, скорости и других параметрах, а затем определяет оптимальное поведение для соблюдения правил движения и достижения своей цели. Многоагентная система может также включать в себя агентов-диспетчеров, которые контролируют и координируют движение транспортных средств на дорогах, перекрестках и парковках.

Другой пример агентных систем – это системы торговых роботов на финансовых рынках. Торговые роботы могут быть реализованы в виде автономных агентов, которые анализируют рыночные данные, выявляют возможности для сделок и принимают решения о покупке или продаже активов. Когда множество торговых роботов работает вместе, они могут формировать сложные многоагентные системы, которые адаптируются к изменяющимся рыночным условиям и взаимодействуют друг с другом для достижения общих целей.