| |
По мере развития технологий искусственного интеллекта растет и количество различных областей, в которых возможно их внедрение. Вместе с тем, несмотря на глобальное развитие и внедрение искусственного интеллекта в различные сферы общественных отношений, ряд практических проблем, связанных с возможностями искусственного интеллекта, так и остается неразрешенным. Среди таких практических проблем – возможности искусственного интеллекта, направленные на прогнозирование.
Автором исследования делается вывод о том, что современные проблемы прогнозирования искусственного интеллекта в настоящий момент обусловлены спецификой обучения искусственных нейронных сетей, лежащих в его основе, не позволяющей искусственному интеллекту прогнозировать события. Однако, несмотря на наличие теоретических и практических проблем прогнозирования искусственного интеллекта, улучшения его прогнозных возможностей видятся возможными. В первую очередь необходима разработка принципиально подхода к обучению искусственных нейронных сетей, ориентированного на совершенствование процесса прогнозирования искусственным интеллектом использованием алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей, ориентированных на использование в обучении так называемых способностей «коллективного разума». Главной проблемой, которую предстоит решить при использовании указанного подхода, являются ограниченные возможности обучения искусственного интеллекта в части формирования опыта реакции на похожие ситуации, на который можно опираться, а также способности распознавать похожие ситуации при принятии решений и прогнозировании.
Ключевые слова:прогнозирование, искусственный интеллект, искусственные нейронные сети, обучение искусственных нейронных сетей, коллективный разум.
|
ПРАВОВАЯ
ИНФОРМАЦИЯ:
