Интеллектуальные информационные системы. Дубровин А.Д. - 151 стр.

    25. На какой гипотезе основано правило Хэбба и в чем его суть? В каких вариантах это
        правило реализуется на практике?
    26. Опишите обобщенный алгоритм самообучения на основе правила Хэбба.
    27. На чем основано самообучение ИНС по алгоритму Кохонена? Какие модификации
        этого алгоритма применяются и в чем их особенность?
    28. Назовите основные структуры ИНС, сочетающие оба способа обучения (с учителем
        и самообучение).
    29. Опишите особенности структуры сети Хопфилда и обобщенный алгоритм ее
        функционирования. Каковы ее достоинства и недостатки?
    30. В чем идея и особенность структуры сети Хэмминга? Опишите структуру и
        обобщенный алгоритм ее работы.
    31. Какими двумя признаками определяются современные конструктивные схемы
        ИПС?
    32. Чем обусловлены перспективы совершенствования интеллектуальных
        возможностей ИНС?
    33. Назовите признаки интеллектуальных задач, решение которых доступно
        современным ИНС? Какие обстоятельства ограничивают их применение для
        решения более широкого класса задач?
    34. Поясните смысл понятия «контрастность» нейресети. Какие свойства и
        функциональные возможности ИНС могут быть улучшены введением процедуры
        «контрастирования»?
    35. Каковы возможности применения ИНС в качестве имитационных моделей
        гибридных ИИС?




           ТЕМА 7. ПЕРСПЕТИВЫ РАЗВИТИЯ ИИС, СВЯЗАННЫЕ
           С НОВЫМИ ИНФОРМАЦИОННЫМИ ТЕХНОЛОГИЯМИ


  7.1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА СОВРЕМЕННОГО УРОВНЯ РАЗВИТИЯ ИИС.

      История развития ИИС определяется периодом времени, не превыщающим 80 лет.
Что же сделано мировой цивилизацией за это время в области создания и практического
применения систем, моделирующих различные проявления такого сложного феномена
природы, как человеческий интеллект? Если отвечать на этот вопрос, сравнивая реальное
состояние дел с фантастическими ожиданиями, высказываемыми писателями-фантастами
даже умеренного толка, то придется признать, что эти ожидания не сбылись. Но если
принять во внимание средство, с помощью которого было сделано за это время все, что
относится к понятию «система искусственного интеллекта», то достижения современной
науки не могут не впечатлять.
      Речь, конечно, идет о компьютере фон-неймановской архитектуры – дискретном
автомате, реализующем вычислительные и логические алгоритмы различной степени
сложности. Один из основателей компьютерной науки, Алан Тьюринг, в своей книге
«Компьютерное оборудование и интеллект» (Computer machinery and intelligence), вышедшей
в средине прошлого века, утверждал, что компьютерные программы в 2000 году смогут
надежно пройти так называемый «тест Тьюринга». Это, по его мнению, означало, что не
менее семидесяти процентов людей, общающихся с программой, не смогут догадаться о
неживой природе своего собеседника, а программа, прошедшая такой тест, может считаться
интеллектуальной.

                                                                                     186