Основы теории искусственных нейронных сетей

Основными зарубежными проектами создания подобных ИКС являются

· европейские проекты BBP/HBP,

· американская инициатива BRAIN,

· проект IBM DeepQA «Watson»,

· проект «Siri» корпорации Apple,

· проект нейросетевого искусственного интеллекта и использующих его роботов компании Google,

· японские проекты JST,

· канадский проект «Spaun» и др.

С 2012 года в России началось активное проведение ИТ-исследований в сфере разработки искусственных когнитивных систем, разработана Стратегическая программа создания Центра прорывных исследований в области информационных технологий «Искусственные когнитивные системы».

Повышение интереса к тематике искусственного интеллекта требует появления достаточного количества публикаций о структуре и возможностях нейросистем, о типах искусственных нейросетей и открываемых ими возможностях автоматизации мыслительных процессов. Для удовлетворения возникающих потребностей необходимы с одной стороны – новые информационные материалы, и с другой стороны – программные средства, которые позволяют без особых затрат проверить новую информацию на практике, создавать свои нейросетевые системы разных типов, модели нейросетевых устройств и даже узлов нейрокомпьютеров на своём ноутбуке.

Искусственные нейросети являются электронными моделями нейронной структуры мозга.

Продолжительный период эволюции придал мозгу человека много качеств, отсутствующих в современных компьютерах с архитектурой фон Неймана. К ним относятся:

· способность к обучению и обобщению

· ассоциативность и адаптивность

· толерантность к ошибкам

· параллельность работы

Множество проблем, не поддающиеся решению традиционными компьютерами, могут быть эффективно решены с помощью нейросетей.

Достижения в области нейрофизиологии дают начальное понимание механизма естественного мышления, в котором хранение информации происходит в виде сложных образов. Процессы хранения информации в виде образов, использования образов при решении поставленной проблемы определяют новую область в обработке данных, которая, не используя традиционного программирования, обеспечивает создание нейронных сетей и их обучение.