Нейронное программирование диалоговых систем - Сергей Толкачев

Скачать книгу

новых методов программирования.

      Можно считать, что в той или иной мере, все задачи обработки информации связаны с обработкой знаний. Применение эффективных методов накопления знаний является главной целью всех современных информационных технологий как в глобальном смысле, так и в локальных приложениях. Индивидуальные знания отдельных сотрудников в сочетании с корпоративными знаниями и данными образуют весомую составляющую системы ценностей в современном информационно-индустриальном мире. Так, например, уход или перемещение работника предприятия не должны сопровождаться потерей его индивидуального опыта, накопленного во время работы на определенном месте. Одним из путей решения этой проблемы является применение систем обучения (E-learning), способных воспринимать знания эксперта и передавать эти знания заинтересованным лицам. Такие системы являются традиционными в среде образования – в 2003 году объем их продаж составил более 2 миллиардов долларов, однако в последние годы они находят все более широкое применение в промышленности и сфере обслуживания. Динамические и семантические свойства Web 2.0 могут позволить организовать процесс накопления и передачи знаний естественным эволюционным путем, сохраняя при этом привычную «человеческую» форму общения между экспертом и пользователями. Однако превращение данных в знания в такой же степени, как и превращение энергии в полезную работу потребует специальных механизмов в качестве которых мы и будем использовать нейронные модели.

      Усилители, нейроны и Интернет

      В статье «As We May Think» [4], рассуждая о последующих поколениях систем, которые смогут повысить эффективность исследовательской работы человека, Буш очень образно пишет о принципиально новых формах энциклопедий, которые будучи соединенными с персональным устройством – memex, смогут усиливать комплексы ассоциативно-связанных знаний и тех следов, которые в этих знаниях может оставить исследователь. Перефразируя Буша, можно сказать, что информационное усиление – это извлечение гипертекстовых данных из динамических распределенных сетей и их преобразование в процессе интерактивного взаимодействия с человеком. Буш был по-видимому первым, кто достаточно конкретно определил основные компоненты интеллектуального усилителя: ассоциативно-связанные динамические данные, персональное устройство-преобразователь, пользовательский интерфейс.

      Рис. 3. Усилитель электрических сигналов на транзисторе

      Для того чтобы лучше понять принцип работы информационного усилителя, рассмотрим, как происходит усиление в простейшем транзисторе. Если опустить технические детали, связанные с его внутренним устройством, транзистор является преобразователем, подсоединенным к источнику энергии, на управляющий вход которого поступает слабый сигнал, а на выходе получается сигнал, усиленный по мощности

Скачать книгу