Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/60147
Название: | Проблематика алгоритмизации мышления в свете концепции Дж. Хокинса : магистерская диссертация |
Другие названия: | The Problem of Algorithmization of Thinking in the Light of the Concept of J. Hawkins |
Авторы: | Красов, И. И. Krasov, I. I. |
Научный руководитель: | Анкин, Д. В. Ankin, D. V. |
Дата публикации: | 2018 |
Библиографическое описание: | Красов И. И. Проблематика алгоритмизации мышления в свете концепции Дж. Хокинса : магистерская диссертация / И. И. Красов ; Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Уральский гуманитарный институт, Кафедра онтологии и теории познания. — Екатеринбург, 2018. — 80 с. — Библиогр.: с. 78-80 (24 назв.). |
Аннотация: | Проблематику алгоритмизации мышления и исследования в области создания систем искусственного интеллекта объединяет вопрос «Может ли машина мыслить?» Несмотря на то, что две данные области по-разному отвечают на вопрос о возможности мышления машины, результаты достигнутые в одной области могут повлиять на другую.
Объектом исследования являются проблематика алгоритмизации мышления и интеллект в концепции Дж. Хокинса. Предметом исследования являются ограничения на алгоритмизацию в связи с моделью «память-предсказание».
Цель исследования - рассмотреть проблематику алгоритмизации мышления в связи с концепцией Дж. Хокинса.
Методы, применяемые в исследовании: концептуальный и логический анализ.
Новизна данной диссертационной работы заключается в сопоставлении проблематики алгоритмизации мышления с современным исследование в области создания ИИ, концепцией Дж. Хокинса.
В результате исследования установлено, что в основе интеллекта лежит модель «память-предсказание». Используя данную модель, становится возможным решить практически все проблемы, связанные с ограничениями на алгоритмизацию мышления. Выяснено, что концепт обозримости доказательства можно применить для оптимизации работы интеллектуальных систем. The problem of algorithmizing thinking and research in the field of creating artificial intelligence systems unites the question "Can the machine think?" Although these two areas of knowledge respond differently to the question of the machine's thinking capabilities, the results achieved in one area can affect the other. The object of research work are problems of algorithmization of thinking and intellect in the theory of J. Hawkins. The subject of the research work are constraints on algorithmization in connection with the memory-prediction model. The purpose of the research work is to consider the problems of algorithmizing thinking in connection with the theory of J. Hawkins. Methods used in the research work: conceptual and logical analysis. The novelty of this research work is to compare the problems of algorithmizing thinking with modern research in the field of creating AI, the concept of J. Hawkins. As a result of the research it was established that the intellect is based on the memory-prediction model. Using this model, it becomes possible to solve almost all the problems associated with limitations on the algorithmization of thinking. It is clarified that the concept of surveyability of proof can be applied to optimize the operation of intelligent systems. |
Ключевые слова: | МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ MASTER'S THESIS ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ НЕОКОРТЕКС МОДЕЛЬ «ПАМЯТЬ-ПРЕДСКАЗАНИЕ» АЛГОРИТМИЗАЦИЯ МЫШЛЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ДОКАЗАТЕЛЬСТВО ОБОЗРИМОСТЬ ДОКАЗАТЕЛЬСТВА ARTIFICIAL INTELLECT NEOCORTEX MEMORY-PREDICTION MODEL ALGORITHMIZATION OF THINKING MATHEMATICAL PROOF SURVEYABILITY OF PROOF |
URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/60147 |
Условия доступа: | Предоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии |
Текст лицензии: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/31612 |
Располагается в коллекциях: | Магистерские диссертации |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
m_th_i.i.krasov_2018.pdf | 1,41 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.