В книге в популярной форме излагаются основные достижения в раскрытии механизмов работы мозга, связанные с развитием физиологии высшей нервной деятельности и использованием кибернетики.
Показано, что новые методы изучения мозга позволяют настолько глубоко проникнуть в тайны природы, что удается воспроизвести в виде моделей на вычислительных машинах отдельные формы интуитивной творческой деятельности человека и таким образом создать элементы «искусственного интеллекта».
Бессознательное, как объективно существующий биопсихический феномен, до настоящего времени не является изученным объектом. Находясь в основе психической деятельности человека, бессознательное детерминирует активность сознания и дает возможность его эволюции — локально на уровне индивида и глобально на уровне общества.
В связи с растущей тенденцией по созданию искусственного интеллекта, задачи которого заключаются в имитации психических функций человека, исследование бессознательного приобретает фундаментальное значение.
Цель книги — осветить современный уровень развития кибернетики и связанных с нею наук. Среди авторов — видные ученые, философы и естествоиспытатели, разрабатывающие методологические проблемы кибернетики. В работе рассматриваются взаимосвязи современной научно-технической революции и кибернетики в области управления, а также методов научного исследования
Важное место занимают проблемы раскрытия природы информации и выявления специфики и значения теоретико-информационного подхода, вопросы автоматизации и моделирования интеллектуальных процессов.
В учебном пособии рассмотрен комплекс проблем по разработке, функционированию и проектированию систем и технологий искусственного интеллекта. Изложены теоретические и прикладные вопросы представления знаний в информационных системах, идеология построения интеллектуальных систем и технологий. Раскрыт математический аппарат представления знаний.
Рассмотрены возможности и пути использования искусственного интеллекта при проектировании информационных систем, новые аспекты представления знаний на основе искусственных нейронных сетей, расчетно-логических систем, генетических алгоритмов, мультиагентных систем. Большое внимание уделено использованию прикладных интеллектуальных технологий. Приведены примеры построения интеллектуальных систем.
Рассматриваются методы достоверного (дедуктивного) и правдоподобного (абдуктивного, индуктивного) выводов в интеллектуальных системах различного назначения. Приводятся методы дедуктивного вывода на графовых структурах. Описываются как классические, так и немонотонные модальные логики: логики убеждения и знания, немонотонные логики Мак-Дермотта и Дойла, автоэпистемические логики Мура, логики умолчания Рейтера. Приводятся основы теории аргументации и методы абдуктивного вывода. Рассматриваются базовые принципы построения систем обучения и принятия решений и даются задачи обучения «без учителя» и «с учителем». Излагаются индуктивные методы для случая с неполной информацией и методы теории приближенных множеств.
Во 2-е издание добавлены главы об исчислении высказываний и об исчислении предикатов первого порядка, а также о работе с реальными «зашумленными» базами данных в задаче индуктивного формирования понятий.
Ажиотаж вокруг искусственного интеллекта и его применения в классическом бизнесе не утихает, но многие компании до сих пор не понимают, какую реальную выгоду принесет им внедрение новых технологий в их бизнес-процессы.
Эксперт в области аналитики и больших данных, преподаватель в Гарвардской школе бизнеса Томас Дэвенпорт в своей книге покажет, как можно эффективно интегрировать ИИ и когнитивные технологии в текущую бизнес-стратегию предприятия, чтобы сделать продукты привлекательнее, процессы совершеннее, а компанию успешнее.
Он подробно рассматривает преимущества и сложности внедрения различных видов технологий: статистическое машинное обучение, нейронные сети, глубокое обучение, обработку естественного языка, экспертные системы на основе правил, роботов и роботизированную автоматизацию процессов. И приводит примеры как успешного, так и неудачного использования ИИ в разных компаниях: Amazon, Google, Facebook, GlaxoSmithKline, Uber, GE, цифровом банке DBS и др.
Книга Эндрю знакомит читателя с многочисленными очень интересными проблемами, связанными с разработкой больших вычислительных машин и методов решения на них различных задач, а также с широким кругом вопросов, возникающих при исследовании живого мозга.
Эта книга рассказывает о том, как человечество постепенно, шаг за шагом шло к созданию искусственного интеллекта и как он стал неотъемлемой частью нашей жизни.
Как представляли себе искусственный разум ученые, философы и писатели разных эпох? Какие механизмы создавали наши предки, чтобы облегчить решение умственных задач, и в чем сегодня алгоритмы превосходят нас самих? Как сложатся наши отношения с этими новыми сущностями? Что — или кого — мы создаем: верных помощников или потенциальных врагов? С какими этическими проблемами связано использование искусственного интеллекта?
Автор не дает окончательных ответов на эти вопросы, но объясняет, в чем их важность, и призывает читателя поразмышлять над ними.
Коллективная монография американских специалистов, отражающая состояние исследований в новом направлении искусственного интеллекта, в так называемых экспертных системах. Это — программные комплексы, предназначенные для отображения и использования знаний в той или иной области при решении различных задач.
Книга содержит большой фактический материал, интересный с теоретической и практической точек зрения. Для научных работников и инженеров, работающих в области искусственного интеллекта.
Рассматриваются методы дедуктивного вывода и обобщения в системах принятия решений. Дается описание двух классов формальных систем: исчисления высказываний и исчисления предикатов первого порядка. Рассматриваются декларативные, процедурные и специальные модели представления знаний; особое внимание уделяется семантическим сетям. Приводятся дедуктивные методы вывода, где наряду с классическими типа принципа резолюции и его модификации излагаются методы дедуктивного вывода на семантических сетях; дается применение методов дедукции в системах управления сложными объектами. Рассматриваются методы обобщения понятий по признакам и по структурам и их реализация в системах управления. Излагаются методы обобщения с использованием нечетких переменных и иерархические методы кластеризации.
Для специалистов в области искусственного интеллекта, систем управления и принятия решений.
