Программа Клетки

Рубрики: История IT, Программы   Комментарии (0)

Программа Клетки вырабатывала свои правила медленно и довольно неуклюже. На самом же деле нужна гораздо более мощная система универсального применения. Хотелось бы иметь такую машину, показав которой какие-то примеры (скажем, формулировки некоторых фактов, картинки, какие-то отдельные действия и т. д.), мы могли бы ожидать, что она, следуя законам логики, откроет для себя правила, связывающие эти примеры между собой, т. е. сможет разглядеть структурные закономерности, лежащие в основе этого кажущегося хаоса. Только таким способом нам удастся преодолеть трудности, связанные с кодировкой правил для экспертных систем. При этом дело вовсе не ограничивается только упрощением задачи конструирования экспертных систем - здесь таятся и другие выгоды.

Отгадывание правил на основании примеров представляет собой классическую процедуру индуктивной логики, т. е. движения от частного к общему — в противоположность дедуктивному выводу, строящемуся по принципу от общего к частному. По традиции вычисления всегда опираются на дедукцию, отрабатывая некоторый процесс, заданный во всех его деталях заранее; поэтому переход к гораздо более сложному и теоретически менее завершенному процессу индуктивного вывода знаменует большой шаг вперед. Но может ли вычислительная машина вообще мыслить индуктивно? Эксперименты последних лет показали, что это вполне возможно. Некоторые из таких экспериментов мы опишем далее.

Саму природу игры в отгадывание правил можно хорошо почувствовать на примере теста, разработанного в качестве учебного пособия Ричардом Михальски и Джеймсом Ларсоном, который поясняется с помощью рисунка.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Можно использовать следующие HTML-теги и атрибуты: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>

Подтвердите, что Вы не бот — выберите самый большой кружок: