AI Lab

Open Artificial Intelligence Laboratory

Введение в ИИ - с чего начать

Под термином Artificial Intelligence сейчас в мире обычно подразумевается не проблематика сильного искусственного интеллекта, а множество частных проблем, которые объединяет плохая формализуемость, и технологии для решения которых условно называют слабым ИИ. Проблемы терминологии хорошо описаны в статье Дэвида Вернона «То, что мы называем искусственным интеллектом, им не является». Но какую бы цель ни ставил перед собой тот, кто начинает изучать тему искусственного интеллекта, важно ознакомиться и освоить существующие технологии и терминологию.

Ниже идут ссылки на ресурсы, которые можно рекомендовать к первоначальному ознакомлению, условно разделенные на слабый и сильный ИИ.

Подробнее...

Обсудить на форуме (комментариев 31).

Принцип предельных обобщений: методология, задачи, приложения.

Автор: Прокопчук Ю. А.    Скачать монографию

Prokopchuk_PLG_title

В  монографии  описаны  подходы  к  формализации  системных представлений  о  когнитивных  и  метакогнитивных  процессах  на  уровне математических моделей, компьютерных архитектур и программ. В основу предлагаемых моделей положен Принцип предельных обобщений. За счет высокого  уровня  обобщенности  модели  оказываются  пригодными  для описания  множества  схожих  ситуаций,  образов,  а  также  трансляции решений в другие предметные области. Зачастую в качестве обобщенных моделей  выступают  параметры  порядка  развития  сложных  ситуаций  и процессов. Приводятся алгоритмы построения таких моделей.

В  монографии  также  нашли  отражение  теоретические  и практические  результаты  многолетней  работы  автора  в  области  создания специализированных  информационных  систем,  ориентированных  на работу  с  информацией  и  знаниями  в  различных  предметных  областях: медицине, образовании, технике, научных исследованиях.

Обсудить на форуме (комментариев 6).