Искусственный интеллект и эволюционное моделирование.

Основные работы по моделированию мышления и создания искусственного интеллекта

Основные работы по моделированию мышления и создания искусственного интеллекта носят бионический характер (нейронные сети) либо связаны с эвристическим программированием, либо используют эволюционное программирование. Последний метод может быть эффективнее и достигнуть более разнообразных результатов, т.к. пути эволюции различаются.

Эволюционное программирование

Эволюционное программирование было придумано доктором Лоуренсом ДжФогелем в Национальном Научном Фонде в 1960 году. Он должен был представить доклад Конгрессу США на сумму инвестиций в фундаментальные исследованияОдним из вопросов рассмотрения был искусственный интеллект.

На то время искусственный интеллект был ограничен по двум основным направлениям исследования: моделированием человеческого мозга (нейронные сетии моделированием решения проблем поведения человека (эвристическое программирование).

 

Эволюция — это улучшение, модернизация, усовершенствование. Моделировать этот процесс не сложно, и не однократно проводился разными учеными и программистами.
Интеллект не как инструмент, а как свойство живого — это способность принимать успешные решения при поиске в максимально широком многообразии целей и при различных условиях.

Эвристический алгоритм

В эвристическом и бионическом моделировании сложной задачей является алгоритм смены целей. Очень трудно определить, как, и почему разум меняет цели и критерии своего поведения. Определение конечного результата (конечной или промежуточной цели) резко сокращает число переборов вариантов всех возможностей. Эволюционное моделирование, основанное на случайном поиске, обследует процесс генерации новой информации. Случайный или градиентный поиск нового не добавляет, перебор совершается в заданном множестве возможностей. Более эффективным является факторный анализ.

Эвристикав отличие от корректного алгоритма решения задачиобладает следующими особенностями:

  • Она не гарантирует нахождение лучшего решения.
  • Она не гарантирует нахождение решениядаже если оно заведомо существует (возможен «пропуск цели»).
  • Она может дать неверное решение в некоторых случаях.

Основным элементом эволюционного программирования является предсказание. Модель изучает ряд («символы» среды) в прошлом и настоящем и пытается предсказать следующий символ. Алгоритм моделирует решение задачи предсказания, и эволюция двигается по пути самоусовершенствования этого программного кода. Если «алгоритм-потомок» предсказывает лучше он выживает, иначе – вырождается. Как и в живой природе – движущейся силой являются случайные мутации.

 



Вам понравится:

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *