Язык Пролог для искусственного интеллекта
Известной основой аппаратной поддержки самообучающейся системы управления является ассоциативная вычислительная система (ВС).
Главное отличие ассоциативной ВС от обычной системы последовательной обработки информации состоит в использовании ассоциативной памяти или подобного устройства, а не памяти с адресуемыми ячейками.
Ассоциативная память (АЛ) допускает обращение к данным на основе их признака или ключевого слова: имени, набора характеристик, задания диапазона и т.д.
Распространенный вид АП — таблица с двумя столбцами: "запросное поле — ответное поле". Строка таблицы занимает регистр памяти. Запросные поля обрабатываются по ключевому слову, производится поиск на основе сравнений и выдается результат из одного (или более) ответного поля. При помощи маскирования выделяются только те поля ключевого слова, которые используются в процессе поиска для сравнения.
Типичными операциями сравнения ассоциативной памяти являются следующие: «равно не равно», «ближайшее меньше чем — ближайшее больше чем», «не больше чем — не меньше чем», «максимальная величина — минимальная величина», «между границами — вне границ», «следующая величина больше — следующая величина меньше» и др., т.е. все это — операции отношения и определения принадлежности.
Поскольку ассоциативные ВС характеризуются только активным использованием АП в вычислениях, то в целом они обладают обычными свойствами, производят сложные преобразования данных и принадлежат типу ОКМД (STARAN, РЕРЕ) или МКМД. Для параллельного обращения с целью ускорения поиска АП разбита на модули (в STARAN 32 модуля).
Когда в 1980 г. был провозглашен так называемый японский вызов относительно построения ВС сверхвысокой производительности, то в одном из важнейших пунктов предусматривалась необходимость самого широкого использования принципов самообучающихся систем — систем, способных накапливать опыт и выдавать результат решения задачи без расчетов — на основе ассоциации и интерполяции (экстраполяции). Это значит, что применение ассоциативных ВС неотделимо от проблемы искусственного интеллекта.
Покажем, что ничего существенно нового в практику человеческого мышления ассоциативные машины не вносят, это всего лишь привычный способ использования интерполяционных таблиц, например таблицы логарифмов.
Нейросетевые самообучающиеся системы 2
Нейросетевые самообучающиеся системы 3
Нейросетевые самообучающиеся системы 4
Нейросетевые самообучающиеся системы 5
Нейросетевое воплощение
Нейросетевое воплощение 2
Нейросетевое воплощение 3
Нейросетевое воплощение 4
Уроки Maya
На этом уроке Вы познакомитесь с основами Maya. Следующие уроки построены таким образом, что для их изучения Вы уже должны будете иметь некоторые знания о пользовательском интерфейсе Maya, уметь ориентироваться среди множества окон и пользоваться предоставляемым редактором, не говоря уже о знакомстве с такими элементами, как меню, быстрые ссылки, marking menus.Если Вы уже неплохо знакомы с Maya, то можете пропустить этот урок, но все таки лучше будет, если Вы прочтете его и освежите свои знания, ведь повторение - мать учения. С другой стороны, возможно, с тех пор, как Вы последний раз пользовались этой программой, в интерфейс внесены некоторые изменения, и нелишним будет с ними ознакомиться.
Продолжение
