Основные подходы построения искусственного интеллекта
1.1. Электронный подход
Автоматические вычислители, столь быстро, неутомимо и безошибочно выполняющие автоматические действия, смогут имитировать невычислительные процессы, свойственные человеческому мышлению, в том числе восприятие и обучение, распознавание образов, понимание повседневной речи и письма, принятие решений в неопределенных ситуациях, когда известны не все факты.
1.2. Кибернетический подход
Все машины, претендующие на "разумность" должны обладать способность преследовать определенные цели и приспосабливаться, т. е. обучаться".
1.3. Нейронный подход
Нейросети – это область ИИ, нашедшее наиболее широкое применение. Нейронная сеть представляет собой совокупность большого числа сравнительно простых элементов – нейронов. В основу искусственных нейронных сетей положены следующие черты живых нейронных сетей, позволяющие им хорошо справляться с интеллектуальными задачами:
простой обрабатывающий элемент - нейрон;
очень большое число нейронов участвует в обработке информации;
один нейрон связан с большим числом других нейронов;
изменяющиеся по весу связи между нейронами;
массированная параллельность обработки информации.
Создание "адаптивной сети", "самоорганизующейся системы" или "обучающейся машины" – все эти названия разные исследователи использовали для обозначения устройств, способных следить за окружающей обстановкой и с помощью обратной связи изменять свое поведение в полном соответствии с господствовавшей в те времена бихевиористской школой психологии, т.е. вести себя так же как живые организмы.
