Толковый словарь по искусственному интеллекту

ОГЛАВЛЕНИЕ

Н

наследование hireditance
нейробионика neurobionics
нейрокомпьютер
нейрон формальный
немонотонность при выводе
неопределенность uncertainty
неопределенность лингвистическая linguistic uncertainty
неполнота incompleteness
неразрешимость алгоритмическая algorithmic nonresolvability
новая информационная технология

НАСЛЕДОВАНИЕ
Свойство, используемое в базах данных и знаний и заключающееся в том, что если две информационные единицы соединены между собой отношениями типа "род-вид" или "класс-элемент", то информация, общая для всех видов, входящих в род, или для всех элементов, входящих в класс, содержится в информационной единице более высокого уровня и при необходимости наследуется единицей более низкого уровня. Н. позволяет ликвидировать дублирование в хранении информации в базах данных и знаний.

НЕЙРОБИОНИКА
Направление в исследованиях по искусственному интеллекту для которого характерно использование для воспроизведения в интеллектуальных системах процессоров, присущих биологическим объектам, структур и функций, аналогичных структурам и функциям этих объектов. В рамках этого направления были созданы формальные модели нейронов, на основе которых строятся сети, позволяющие решать задачи распознавания образов, классификации, стимул-реактивного поведения и т.п. Усложнение структур формальных нейронов приводит к структурам, обладающим широкими функциональными возможностями. Их часто называют нейрокомпьютерами. Примерами нейробионического устройства может служить перцептрон.

НЕЙРОКОМПЬЮТЕР
См. ЭВМ нейробионические.

НЕЙРОН ФОРМАЛЬНЫЙ
Элемент, работа которого описывается функцией
/
| 0 при S AiXi - S BiZi < h
y = <
| 1 при S AiXi - S BiZi >= h
\
Здесь y -двоичный выход; Xi -разрешающие двоичные входы; Zi-запрещающие двоичные входы; ai и bi - весовые коэффициенты; h порог. Варьируя значения весовых коэффициентов и порога, можно с помощью Н.Ф. реализовать любую булеву функцию. В Н.Ф. входы ассоциируются с синапсами нейрона, а выход - с его аксоном. Н.Ф. функционирует не так , как биологический нейрон (не учитывается время релаксации, латентный период, который всегда наступает после срабатывания нейрона и в течении которого он не может воспринимать входных сигналов). Но именно такая модель используется при конструирования многих устройств, разрабатываемых в нейробионике (например, перцептронов).

НЕМОНОТОННОСТЬ ПРИ ВЫВОДЕ
Свойство, характерное для вывода в открытой формальной системе и в открытой базе знаний и состоящее в том, что ранее выведенные утверждения могут перестать быть выводимыми при появлении новых фактов.

НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ
Свойство интерпретации выражений, когда им приписываются оценки правдоподобия, отличные от абсолютной истины и лжи. Работа с такими выражениями требует специальных средств пересчета оценок правдоподобия. При логическом выводе, когда имеется неопределенность, используются либо многозначные логики, либо правдоподобные рассуждения.

НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ ЛИНГВИСТИЧЕСКАЯ
Неопределенность, возникающая из-за расплывчатости и неоднозначности словесных выражений. При описании качественных знаний приходится применять специальные приемы для устранения Н.Л. (См. также Множество нечеткое, Функция принадлежности, Переменная лингвистическая.)

НЕПОЛНОТА
Свойство описания предметной области, заключающееся в том, что это описание не может быть преобразовано в формальную систему. При работе с неполной информацией используются правдоподобные рассуждения или рассуждения по умолчанию.

НЕРАЗРЕШИМОСТЬ АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ
Ситуация, при которой для множества однотипных задач нельзя найти общего алгоритма, решающего их, хотя для подмножеств этого множества можно построить специфические алгоритмы поиска решения. Существование таких алгоритмически неразрешимых проблем строго доказано.

НОВАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ
Технология обработки информации и решения задач с помощью ЭВМ, опирающейся на достижения искусственного интеллекта. Основной идеей, используемой в НИТ, является автоматизация процедуры построения программы, интересующей пользователя, на основании введенного им в систему описания постановки задачи на привычном для него профессиональном языке. Таким образом, Н.И.Т. обеспечивает возможность общения с ЭВМ пользователя, который не является профессиональным программистом. Для того чтобы была реализована основная идея Н.И.Т., необходимо, чтобы ЭВМ обладала интеллектуальным интерфейсом, базой знаний и решателем, т.е. была бы интеллектуальной системой. Другой чертой Н.И.Т. является распределенный способ решения задачи, когда пользователи, занятые решением общей задачи, общаются между собой через сеть ЭВМ, электронную почту и общую базу знаний. В сеть входят также базы данных, из которых пользователи черпают информацию для решения своей задачи.

Ваш комментарий о книге
Обратно в раздел Наука