- •Введение
- •1. Основные направления исследования сии
- •2. Классификация ис
- •2.1. Системы без обучения
- •2.2. Обучающиеся системы
- •2.3. Самообучающиеся системы
- •3. Средства и уровни понимания сии
- •4. Классификация типов поведения
- •5. Модель поступка. Мотивы и реализации
- •6. Машинное творчество, процедуры мышления
- •7. Модель формирования условных рефлексов
- •8. Корреляционная и пеленгационная характеристики изображений
- •9. Распознавание точечных изображений
- •10. Распознавание контурных изображений
- •11. Модель живого нейрона
- •12. Математическая модель нейрона и нейронных сетей
- •13. Алгоритм обучения персептрона
- •14. Топологические свойства однослойных, двухслойных и трехслойных нс. Теорема Минского
- •15. Свойства нс Хопфилда
- •16. Свойства нс Хемминга
- •17. Синхронные параллельные и последовательные нс с дискретными и непрерывными состояниями и временем
- •18. Метод обратного распространения ошибки
- •19. Матричная форма моро
- •20. Самообучение нс методом Хебба
- •20. Генетический алгоритм обучения нс
- •21. Сходимость алгоритмов обучения
- •22. Самоорганизующаяся коммуникация в системе с нейросетевым управлением
- •23. Структура микросхем, реализующих нс элементы
- •24. Распознавание образов на основе критерия Байеса
- •25. Распознавание образов с применением минимаксного критерия
- •26. Распознавание образов с применением критерия Неймана - Пирсона
- •27. Процедура последовательных решений в распознавании образов
- •28. Пример определения пороговых значений для вероятностных алгоритмов распознавания
- •29. Фонетическая и просодическая структуры речи. Распознавание речи
- •30. Основные определения исчисления предикатов
- •31. Высказывания. Кванторы и их свойства
- •32. Правила вывода. Унификация
- •33. Выполнимость и удовлетворимость ппф
- •34. Алгоритм преобразования предикатов в предложения
- •35. Резолюция и резольвента
- •36. Система опровержения на основе резолюций
- •37. Стратегии управления процессом поиска доказательства методом резолюций. Стратегии упрощения при вычислении резолюций
- •38. Извлечение ответа из опровержения, основанного на резолюции. Этапы процесса извлечения ответа
- •39. Теоремы Гёделя, Тарского и Черча о неполноте формальных систем
- •40. Экспертные системы
- •41. Модели представления знаний
- •42. Элементы логики нечетких множеств
- •43. Операции на нечетких множествах
- •44. Нечеткие правила вывода
- •45. Нечеткие нейронные сети
- •46. Идентификация систем обучаемыми интеллектуальными системами
- •48. Нейросетевая обработка динамических процессов
- •49. Программные средства для разработки интеллектуальных систем
- •50. Моделирование процесса обучения нейронной сети
- •Список литературы
- •Системы искусственного интеллекта
- •400131, Г. Волгоград, пр. Ленина, 28, корп. 1.
- •400131, Г. Волгоград, пр. Ленина, 28, корп. 7.
4. Классификация типов поведения
Поведение – взаимодействие субъекта с внешней средой, основанное на анализе состояния элементов окружающей среды и путей достижения поставленной цели.
Элементы поведения: наличие цели, наличие наблюдателя, наличие оценки. Цель может быть неосознанной субъектом в явной форме. Осознаваемый наблюдатель дает возможность субъекту взглянуть со стороны на свою деятельность. Роль наблюдателя может играть сам субъект или “мыслимый наблюдатель”. Наблюдатель должен формировать оценку деятельности субъекта. Наблюдатель является фоном, на котором планируется и строится поведение. Процесс достижения глобальной цели может включать достижение промежуточных целей, которые могут быть прямыми или косвенными.
Типы поведения [12]:
Нормативное поведение – определяется обществом (средой), к которому принадлежит субъект.
Ситуационное поведение – определяется реальным, конкретным состоянием среды. Оно может вынудить нарушить правила нормативного поведения.
Аналитическое поведение – характеризуется осознанностью целей и плана их достижения.
Развлекательное поведение – направляется целями с низким уровнем осознания при отсутствии вреда другим индивидам.
Игровое поведение - направляется целями нанесения ущерба противнику.
5. Модель поступка. Мотивы и реализации
Поступок имеет
два основных элемента: мотив (замысел)
и реализацию. Эти элементы можно
представить в виде пары графов:
.
Графы имеют одинаковый набор помеченных
вершин [12]:
I – субъект;
H – объект, на который направлен поступок;
T – оценивающий объект (наблюдатель);
N – окружающая среда;
U – морально-этические нормы общества;
S – свод юридических законов.
Вершины соединяются дугами, которым приписывают определенные коэффициенты, которые могут быть положительными или отрицательными (пунктирными). На рис.5.1 приведены графы мотива и реализации примера недальновидного поступка.
Рис.5.1. Графы примера недальновидного поступка
Субъект рассчитывает
за счет положительного действия
получить ответное действие с положительным
весом
,
превышающим
,
то есть получить выгоду. Кроме того, он
предполагает, что его персонифицированное
окружение “Т” положительно воспримет
его деятельность с весом
,
не смотря на отрицательную этическую
оценку
,
то есть
.
Если мотив и
реализация в основном совпадут, то
поступок следует характеризовать как
“коростный”. Если вместо ожидаемой
реализации, получится то, что соответствует
графу
,
приведенному на рис.5.1, то поступок можно
классифицировать как недальновидный.
Простейшие примеры графов других поступков приведены на рис.5.2. Для всех приведенных примеров считается, что мотив совпадает с реализацией.
Рис.5.2. Примеры простейших графов различных поступков
Интерпретация понятия «поступок» для систем автоматизации соответствует адекватности формируемых управляющих сигналов состоянию операционной зоны системы, реакции на нештатные ситуации. Увеличение числа вершин графов целей и фактической реализации позволяет увеличить надежность и универсальность ИС управления.
