Основы систем искусственного интеллекта - файл n1.doc

Основы систем искусственного интеллекта
Скачать все файлы (2497.7 kb.)

Доступные файлы (1):
n1.doc2557kb.25.03.2009 17:03скачать

n1.doc



Государственный комитет Российской Федерации

по высшему образованию
Московский Государственный открытый университет
Контрольная работа

по дисциплине
«Основы систем искусственного интеллекта»


Выполнила студентка 3-го курса:

Факультета информатики и

радиоэлектроники

Специальность 230105

**********************

Проверил преподаватель:

***********

г. ************

2008 г.

Содержание


1 Два направления: нейрокибернетика; кибернетика «черного ящика» ….

3

2 Архитектура и функциональные возможности NEURO MATRIX NM 6403/6304 ………………………………………………………………………


7

2.1 Внешний интерфейс процессора …………………………………….

7

2.2 Общее описание внутренней структуры процессора ……………….

8

1 Два направления: нейрокибернетика; кибернетика «черного ящика»
В 40-х годах XX в. с появлением электронно – вычислительных машин искусственный интеллект обрел второе рождение. Про­изошло выделение искусственного интеллекта в самостоятельное научное направление. Сам термин «искусственный интеллект» (artifical intelligence) был предложен в 1956 г. на семинаре с ана­логичным названием в Станфордском университете (США).

С тех пор история искусственного интеллекта представляла со­бой постоянные споры и метания между двумя крайностями — оптимизмом и пессимизмом. Интересны знаменитые предсказа­ния американского экономиста и социолога, исследователя в об­ласти теории управления, моделирования социальных процессов Г.Саймона, сделанные в 1957 г. Приведем некоторые из них:

Сейчас, спустя почти полвека, мы видим, что предсказания Саймона постепенно сбываются, что он ошибался только в сроках. Мы также можем отметить, что эйфория вокруг молодой ки­бернетики имела как положительные, так и отрицательные по­следствия. С одной стороны, она стимулировала интерес общественности к новому научному направлению, выразившийся в выделении крупных грантов правительством США.

С другой сто­роны, кибернетика стала объектом весьма резкой критики более «трезво мыслящих» ученых. Мы также знаем, к каким тяжелым последствиям привела эта критика в СССР, когда за решение проблем научных дискуссий взялся государственный репрессив­ный аппарат.

Вскоре после признания искусственного интеллекта самостоя­тельной отраслью науки произошло его разделение на два основ­ных направления:

нейрокибернетику и кибернетику «черного ящи­ка».

Первое из этих направлений иногда называют низкоуровне­вым, или восходящим, а второе — высокоуровневым, или нисходя­щим.

Основную идею нейрокибернетики можно сформулировать следующим образом. Единственный объект, способный мыслить — это человеческий мозг. Поэтому любое мыслящее устройство дол­жно быть обязательно выполнено по образу и подобию человече­ского мозга, воспроизводить его структуру, его принцип действия. Таким образом, нейрокибернетика занимается аппаратным моде­лированием структуры мозга и его деятельности.

Как известно, мозг человека состоит из большого количества взаимосвязанных нервных клеток — нейронов. Поэтому усилия нейрокибернетиков сосредоточены на разработке элементов, по­добных нейронам, и объединении этих элементов в системы -нейросети и нейрокомпьютеры. Первые нейросети и нейрокомпь­ютеры были предложены и созданы американскими учеными И Мак-Каллоком, В. Питтсом и Ф. Розенблаттом в конце 1950-х годов. Это были устройства, моделирующие человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом. Устройства умели распознавать буквы алфавита, однако были чувствительны к их написанию.

Сегодня нейрокомпьютерные и нейросетевые технологии яв­ляются одним из наиболее перспективных и быстро развивающихся разделов искусственного интеллекта. Крупных успехов в этой области добились японские исследователи. Ими создан компь­ютер VI поколения — нейрокомпьютер, моделирующий структу­ру мозга и имеющий обширную базу знаний. Значительных успе­хов в этой области добились российские ученые. Отечественные нейрокомпьютеры уже давно применяются для управления слож­ными техническими объектами военного назначения.

В отличие от нейрокибернетики кибернетика «черного ящика» не придает значения принципу действия мыслящего устройства. Главное, чтобы оно адекватно моделировало его функциональ­ную деятельность. Это направление искусственного интеллекта ориентировано на поиски алгоритмов решения интеллектуальных задач с использованием существующих компьютеров независимо от их аппаратной базы.

Поставив перед собой задачу моделирования функций мозга, ученые столкнулись с серьезной проблемой. Оказалось, что, не­смотря на многовековую историю исследований ни одна из суще­ствующих наук (философия, психология, лингвистика и др.) не смогла предложить сколько-нибудь конкретный алгоритм челове­ческого мышления. Поэтому кибернетикам пришлось создавать собственные модели мышления.

В конце 50-х гг. XX в. появилась модель лабиринтного поиска. Согласно этому подходу решение интеллектуальной задачи вы­полнялось путем перебора огромного количества вариантов, который представлялся в виде движения по лабиринту. Создание таких алгоритмов, по словам их критиков, было не более разум­но, чем попытки заново написать все книги, хранящиеся в Бри­танском музее, посадив за пишущие машинки обезьян и надеясь, что обезьяны рано или поздно чисто случайно сумеют напечатать осмысленное слово, фразу или страницу. В настоящее время мо­дель лабиринтного поиска признается тупиковой и имеет ограни­ченное использование в игровых компьютерных программах.

В начале 1960-х гг. началась эпоха эвристического програм­мирования. Как писал автор этого термина американский мате­матик Пойа, цель эвристики — исследовать методы и правила, как делать открытия и изобретения. Это очень сложная проблема.

Существует еще один подход, названный эволюционным программированием (моделированием). Смысл этого подхода состоит в том, что про­цесс моделирования человека заменяется моделированием про­цесса его эволюции.

Открылось новое направление искусственного интел­лекта — экспертные системы. С появлением экспертных систем бизнес в сфере интеллектуальных информационных технологий впервые становится рентабельным.

С середины 1980-х гг. искусственный интеллект — это одно из наиболее привлекательных в коммерческом отношении направ­лений компьютерной индустрии. Растут ежегодные капиталовло­жения, создаются промышленные и военные экспертные систе­мы. В качестве альтернативы экспертным системам появляются и успешно завоевывают рынок нейросетевые и нейрокомпьютерные технологии, в которых, подобно процессам, происходящим в мозгу, знания растворяются в межнейронных связях, а процесс программирования системы заменяется ее обучением.

2 Архитектура и функциональные возможности NEURO MATRIX NM 6403/6304
Русскими учеными был разработан нейропроцессор NEUROMATRIX®NM 6403/6304 или Л1879 ВМ1/Л1879ВМЗ и изготовлен на заводах FUJITSU. Данный процессор имеет 36 патентов в США и благодаря различной продаже этих патентов появилась возможность создавать эти процессоры на заводах FUJITSU.

В настоящее время данный процессор имеет четыре модификации ВМ1,ВМ2, ВМЗ и ВМ4.

Особенности этого процессора:

■ специализированный 64-разрядный процессор (существует шесть вариантов 64 – разрядных процессоров);

■ в основе нейропроцессора лежат две современные архитектуры

1) VLIW(256 разрядов),

2) SIMD - векторная система обработки.
2.1 Внешний интерфейс процессора
Прежде чем приступать к изучению языка ассемблера любого процессора, сначала, необходимо ввести некоторые понятия, связанные со структурой этого процессора, на которые в дальнейшем можно будет ссылаться при описании тех или иных конструкций языка.

Хотя, в данной работе не предполагается изучение языка ассемблера процессора NM6403, который достаточно объемный и сложный, но зна­ния полученные при её выполнении дают первое представление о нём.

Структура процессора, описанная в данном разделе, отражает взгляд программиста, поэтому некоторые понятия, которые не используются при программировании, опущены.

Процессор NM6403 имеет четыре канала, по которым он может обме­ниваться данными с внешними устройствами (рисунок 1).

Рисунок 1. Схема каналов доступа к данным со стороны процесса NM6403

Глобальная и локальная шина используются для доступа к внешней памяти. Память, которая доступна через глобальную шину, называется глобальной памятью. Память, доступная через локальную шину, на­зывается локальной.

Помимо работы с внешней памятью процессор может принимать и передавать данные через коммуникационные порты. Коммуникацион­ные порты связывают данный процессор с другими такими же, или с процессорами TMS320C4x, которые имеют аналогичный интерфейс обмена данными. Внутренней памяти в обычном понимании в процес­соре нет.
2.2 Общее описание внутренней структуры процессора
Процессор NM6403 имеет следующие внутренние блоки (рисунок 2):

■ скалярный процессор (СП);

■ векторный процессор (ВП);


Рисунок 2. Блочная структура процессора NeuroMatrix NM6403
■ два DMA-сопроцессора, управляющие работой коммуникацион­ных портов;

■ два таймера;

■ регистры управления интерфейсом доступа к внешней памяти.

Процессор NM6403 имеет 64-разрядпый интерфейс работы с внешней памятью. За одно обращение к памяти он позволяет записать или про­читать одно 64-разрядное число по каждой из шин.

Учебный текст
© perviydoc.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации