Автор работы: Пользователь скрыл имя, 03 Июля 2014 в 15:54, курсовая работа
Информационная ёмкость мозга порядка 5*1014 байт. Так что нашему моделирующему компьютеру понадобится, как минимум, память такой ёмкости. Мозг представляет собой 15 миллиардов асинхронных логических элементов, каждый из которых имеет быстродействие порядка 10 ÷ 100 переключений в секунду. Возможность переключения определяется сигналами на входах нейрона. А входов у каждого нейрона до 10 000. Причём входы эти скорее аналоговые (мы пока условно приняли разрешение аналоговых сигналов в 212 =4096 уровней, то есть, 12 бит). Так что для определения того, возбудится нейрон в какой-то момент времени или нет, нужно провести суммирование сигналов на всех его входах с учётом их весов-электрических сопротивлений и сравнить полученную сумму с пороговым значением уровня возбуждения для данного нейрона в данный момент.
Введение
Глава 1 Подходы и направления исследования искусственного интеллекта
1.1 Подходы к пониманию проблемы
1.2 Подходы к изучению и направления исследований
Глава 2 Модели мозга и проблематика моделирования
2.1 Теоретические положения и практическая реализация
2.2 Проблематика моделирования
Глава 3 История и современное состояние
3.1 История
3.2 Современное состояние дел
Глава 4 Применение и перспективы развития
4.1 Применение искусственного интеллекта
4.2 Перспективы искусственного интеллекта
В-шестых, вероятно, не будет никакого «большого взрыва», когда машины вдруг, в один день, обретут сознание. Как прежде, если мы установим, что сознание обязательно включает способность планировать будущее при помощи моделирования, получится, что существует целая шкала сознания, целый спектр его уровней. Машины будут медленно двигаться по этой шкале вверх, и человек успеет подготовиться. Я считаю, что это произойдет ближе к концу века, так что времени на обсуждение всевозможных вариантов и путей у нас достаточно. Сначала у роботов появится некая форма «кремниевого сознания», и только потом — настоящее человеческое сознание.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Афонин, А.М. Теоретические основы разработки и моделирования систем автоматизации: Учебное пособие / А.М. Афонин, Ю.Н. Царегородцев, А.М. Петрова, Ю.Е. Ефремова. - М.: Форум, 2011. - 192 c.
2. Афонин, В.В. Моделирование систем: Учебно-практическое пособие / В.В. Афонин. - М.: БИНОМ. ЛЗ, ИНТУИТ, 2012. - 231 c.
3. Барботько, А.И. Основы теории математического моделирования: Учебное пособие / А.И. Барботько, А.О. Гладышкин. - Ст. Оскол: ТНТ, 2013. - 212 c.
4. Бейрон-Рид, К. Карта моделирования будущего. Как найти истинный смысл своей судьбы и создать новую реальность / К. Бейрон-. - М.: Эксмо, 2013. - 304 c.
5. Беккер, В.Ф. Моделирование
химико-технологических
6. Богуславская, В.В. Моделирование текста: лингвосоциокультурная концепция. Анализ журналистских текстов: Монография / В.В. Богуславская. - М.: ЛКИ, 2013. - 280 c.
7. Болотовский, Ю.И. ORCAD 9.x ORCAD 10.х. Практика моделирования / Ю.И. Болотовский, Г.И. Таназлы. - М.: СОЛОН-Пр., 2012. - 208 c.
8. Большаков, В.П. Основы 3D-моделирования. Изучаем работу в Auto-CAD, КОМПАС-3D, SolidWorks, Inventor: Учебный курс / В.П. Большаков. - СПб.: Питер, 2013. - 304 c.
9. Булавин, Л.А. Компьютерное
моделирование физических
10. Варчук, Т.В. Виктимологическое моделирование в криминологии и практике предупреждения преступности: Монография / Т.В. Варчук. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012. - 239 c.
Информация о работе Подходы и направления исследования искусственного интеллекта