Роботореальность будущего

Для многих понятие «робот» ассоциируется с машиной, которая выполняет заданные поручения, или с существом, которое по уровню интеллекта можно смело сравнить со своим разработчиком или даже превосходящее его. 

В современной науке почетное место занимают теории само­организации к мыслительным процессам в аэрогидродинамике, медицине и в других областях научно­го познания. Такие теоретические и прикладные наработки могут помочь человечеству решить множество технических проблем. Теории самоорганизации стали основой для появления новых исследований в науке, искусственных нейронных сетях.

Великий искусственный интеллект

Результаты нейрофизиоло­гических испытаний показали, что большая часть мыслитель­ных действий выполняется на поверхности головного мозга, где неустанно работают огромное число нейронов. Благодаря такому количеству этих элементов и связям между ними,  у каждого из нас развивается способность решать сложные задачи, обрабаты­вать зрительную, слуховую информацию. При воздействии внешних раздражителей, сигналы воздействуют на отдельные участки мозга (куда приходят импульсы), а остальные остаются пассивными. Ученые предполагают, что та­ким образом идет классифика­ция. 

Исследователи искусственного интеллекта хотят узнать, как работает головной мозг, чтобы использовать такие знания для лучшей передачи сигналов в технике. Возможности искусственного интеллекта пока что не могут сравниться всеми способ­ностями человеческого организма. Суперком­пьютеры, сложные программы управления могут выполнять колоссальное количество вычисли­тельных операций, но возможности мозга намного значительнее.

Сложные и удивительные нейронные сети 

Искусствен­ные нейронные сети способны выполнять несколько функций, а именно: классифи­кацию, кластеризацию или интерполяцию. Но такие возможности развиваются только по отдельным аспектам и не могут выполняться одновременно. По мнению некоторых исследователей искусственного интеллекта, причина произ­водительности человеческого мозга в том, что у нас с Вами есть ассоциативная память. Для решения задачи компьютер должен знать адрес, где содержатся нужные данные. У людей процесс поиска инфор­мации считается итера­ционным: сперва человек находит ассоциативные цепочки, обращая внимание на уже известное. 

Любой ней­ронной сети присуща реактивность: есть задача - есть выполнение. Робот, при обнаружении препятствия, повернет, и не будет пытаться продолжать путь. С развитием новых нейросетевых моделей памяти, в которой на все образы содержится сенсорные и управляющие сигналы, будет реализовываться новый алгоритм поведения.