Читаем Об ИИ без мифов. Путеводитель по истории Искусственного Интеллекта полностью

К началу восьмидесятых годов, когда появились достаточно мощные компьютеры, открылась возможность для перехода от теории коннекционизма к практике, недоставало методов, позволяющих создавать компьютерными средствами некоторое подобие мозга, моделируя нейронные сети. Движение в этом направлении началось с взаимодополняющих работ двух американцев – физика Уильяма Литтла (William Little) из Стэнфордского университета и нейрофизиолога Джона Хопфилда (John Hopfield, 1933), получившего известность благодаря открытию в 1982 году ассоциативных нейронных сетей (Associative Neural Network, ASNN). Литтл смог найти параллель между мозгом и определенным классом физических систем, значение этого открытия состоит в том, он показал как известные методы моделирования, разработанные для физических систем, могут быть распространены и на нейронные сети. Эти наблюдения описаны в двух статях: в перовой «Существование устойчивых состояний в мозгу» (The existence of persistent states in the brain, 1974) показана теоретическая возможность моделирования деятельности мозга, а во второй «Модели Изинга в приложении к нейронным сетям» (An Ising model of a neural network, 1980), где показано почему именно эта физическая модель может быть адаптирована к моделированию ANN. В 1982 году Хопфилд сделал следующий шаг, доказав изоморфизм выбранной Литтлом модели Изинга и рекуррентных моделей нейронных сетей. С тех пор модель Изинга является фундаментальной основой современных работ в области ANN, хотя для большинства специалистов в этой области сам факт ее существования остается неизвестным.

Возникает естественный вопрос: «Почему модель Изинга, разработанная в 20-х годах прошлого века и используемая для моделирования в физике, химии, биологии и даже социологии, вдруг оказалась так важна еще и для воспроизведения нейронных сетей на компьютере?» Для того, чтобы ответить на этот вопрос надо развести два понятия: одно – собственно модель с тем или иным приближением отражающая свойства реального объекта, а другое – математический шаблон этой модели, который может быть запрограммирован или обучен.

В природе случается, что моделируемым объектам, имеющим совершенно разную природу, могут соответствовать одни и те же математические шаблоны. Приведем простейший пример. При замыкании одного заряженного конденсатора другим равным по емкости незаряженным заряд остается тем же, но напряжение падает вдвое и происходит неизбежная потеря накопленной энергии в виде электромагнитного и светового излучения. Точно также теряется накопленная кинетическая энергия при неупругом соударении движущегося тела с равным по массе неподвижным – в данном случае сохраняется масса, а скорость уменьшается тоже, и половина кинетической энергии уходит на нагрев. В этих двух опытах физика совершенно разная, но происходящее и в том и в другом случае описывается одним и тем же математическим шаблоном, различие лишь в том, что в первом случае на два делится произведение величины заряда и квадрата напряжения, а во втором величины массы и квадрата скорости.

Существует огромное число разнообразных природных процессов, которые описываются одними и теми же дифференциальными, интегральными уравнениями или иными уравнениями, играющими роль шаблона. Лет 70 назад обнаружилось, что шаблоны удобно воспроизвести при помощи операционных усилителей – относительно простых электронных устройств, из которых собирали специальные моделирующие аналоговые вычислительные машины (АВМ). Для имитации могут быть использованы не только электронные устройства, но и пневматические, было даже такое направление, называвшееся пневмоникой, а гидравлические интеграторы позволяли решать дифференциальные уравнения в частных производных.

Возвращаясь к модели Изинга надо сказать, что область ее действия распространяется на кооперативные системы, которые невозможно описать уравнениями. Кооперативные системы отличаются тем, что представляют собой совокупность элементов, взаимодействующих между собой, и подчиняются одновременно двум законам: по одному подчиняются отдельные элементы, а второй управляет поведением всей системы в целом. Такая сложная системная организация не позволяет объяснить свойства системы в целом через совокупность свойств отдельных компонентов.

Перейти на страницу:

Похожие книги

Чем женщина отличается от человека
Чем женщина отличается от человека

Я – враг народа.Не всего, правда, а примерно половины. Точнее, 53-х процентов – столько в народе женщин.О том, что я враг женского народа, я узнал совершенно случайно – наткнулся в интернете на статью одной возмущенной феминистки. Эта дама (кандидат филологических наук, между прочим) написала большой трактат об ужасном вербальном угнетении нами, проклятыми мужчинами, их – нежных, хрупких теток. Мы угнетаем их, помимо всего прочего, еще и посредством средств массовой информации…«Никонов говорит с женщинами языком вражды. Разжигает… Является типичным примером… Обзывается… Надсмехается… Демонизирует женщин… Обвиняет феминизм в том, что тот "покушается на почти подсознательную протипическую систему ценностей…"»Да, вот такой я страшный! Вот такой я ужасный враг феминизма на Земле!

Александр Петрович Никонов

Публицистика / Прочая научная литература / Образование и наука / Документальное
Российские университеты XVIII – первой половины XIX века в контексте университетской истории Европы
Российские университеты XVIII – первой половины XIX века в контексте университетской истории Европы

Как появились университеты в России? Как соотносится их развитие на начальном этапе с общей историей европейских университетов? Книга дает ответы на поставленные вопросы, опираясь на новые архивные источники и концепции современной историографии. История отечественных университетов впервые включена автором в общеевропейский процесс распространения различных, стадиально сменяющих друг друга форм: от средневековой («доклассической») автономной корпорации профессоров и студентов до «классического» исследовательского университета как государственного учреждения. В книге прослежены конкретные контакты, в особенности, между российскими и немецкими университетами, а также общность лежавших в их основе теоретических моделей и связанной с ними государственной политики. Дискуссии, возникавшие тогда между общественными деятелями о применимости европейского опыта для реформирования университетской системы России, сохраняют свою актуальность до сегодняшнего дня.Для историков, преподавателей, студентов и широкого круга читателей, интересующихся историей университетов.

Андрей Юрьевич Андреев

История / Научная литература / Прочая научная литература / Образование и наука
Что день грядущий нам готовил?
Что день грядущий нам готовил?

Книга Пола Майло впервые рассказывает о том, что было «видно» в нашем 21 веке из века 20-го. Это поразительная коллекция предсказаний, сделанных учеными, экспертами и публицистами 20 века, — предсказаний удачных (их не очень много), скандальных (умеренно много), смешных (весьма много) и… неудачных (подавляющее большинство). Но главное — как обнаружил автор, «предсказания позволяют оценить не только и не столько даже будущее, сколько настоящее».Пол Майло — американский журналист, лауреат нескольких профессиональных премий. Сотрудничал с «Уолл-стрит джорнал», «Бостон глоуб» и многими другими крупными изданиями. «Что день грядущий нам готовил?» — его первая книга.

Пол Майло

Зарубежная образовательная литература, зарубежная прикладная, научно-популярная литература / Прочая научная литература / Научпоп / Образование и наука / Документальное