Гибридные интеллектуальные человеко-машинные вычислительные системы и когнитивные процессы
Состав работы
|
|
|
|
Необходимые программы
Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Процесс информатизации как в нашей стране, так и за рубежом сопровождается широким распространением информационно- поисковых, советующих, проектирующих и других систем в различных областях человеческой деятельности. Постоянно растущая потребность в автоматизации обработки всё увеличивающихся объёмов информации, развитие вычислительной техники и активизация роли человека как элемента системы обусловливают необходимость развития человеко-машинных вычислительных систем (ЧМВС) с целью повышения их эффективности. Анализ общей тенденции развития показывает, что наиболее перспективным направлением является создание интеллектуальных самоорганизующихся систем. Однако существующие методы и средства проектирования ЧМВС и управления ими не позволяют интегрировать интеллектуальные функции в достаточной мере. В этой связи многообещающим является поиск законов эволюции естественных и искусственных систем. В [1] показано, что радикальным направлением интеллектуализации является концепция на основе парадигмы «эволюционной интеллектуальной технологии», предполагающей комплексное использование методов и средств эволюционного синтеза имитационных моделей и их адаптация в задачах выделенной прикладной области.
Методология развития и совершенствования искусственных систем должна учитывать «опыт» и законы эволюции естественных. Однако, здесь неизбежна и взаимная адаптация. Методология взаимной адаптации помогла выявить многоструктурность процессов принятия решений. Она позволила переходить от внешних, технических, к внутренним, психологическим, факторам сложности интеллектуальной деятельности и отбирать ограниченное число действительно релевантных факторов, отражающих влияние внешних и внутренних условий труда, психологическую структуру и стратегию деятельности, тесно коррелирующих с критериями сложности, эффективности, надёжности, напряжённости деятельности [2].
В этой связи весьма важна разработка практических принципов взаимной адаптации человека с новейшей техникой и условиями труда, создание теории и методов синтеза и применение эффективных компьютеризованных систем адаптивного взаимодействия людей между собой и с ЭВМ по принципу гибридного интеллекта (ГИ).
Термин гибридный интеллект был впервые введён В.Ф. Вендой в 1975 году в докладе на конференции по семантическим вопросам искусственного интеллекта, а основы теории систем гибридного интеллекта изложены в сборнике по инженерной психологии в 1977 году. Теория ГИ систем, включая естественные, искусственные и комбинированные, может быть построена на основе законов, общих для всех видов систем. В качестве таковых В.Ф. Вендой предложен ряд законов взаимной адаптации и трансформации систем. Взаимная адаптация акцентирует внимание на изменениях, которые претерпевают объекты, становясь компонентами системы, на закономерностях этих изменений в ходе становления, развития, существования, трансформации структур системы. Взаимная адаптация человека и ЭВМ направлена на максимальное раскрытие индивидуальных способностей, компенсацию психофизиологических недостатков, учёт интересов лица принимающего решения. Этот процесс также ведёт к наиболее полному использованию возможностей вычислительной техники, заложенных в ней знаний, умений, находок и открытий предшественников.
Принципиальное отличие методологии системы гибридного интеллекта от традиционной методологии инженерной психологии состоит в том, что вместо анализа вариантов и попытки выбрать из них оптимальный проводится синтез разных вариантов решений, объединения скрытых и непосредственных участников решения [3]. По- существу, здесь можно вести речь о наборах популяций и применении к ним генетических алгоритмов.
Система гибридного интеллекта может рассматриваться как этап в переходе от случайной неорганизованной творческой деятельности в решении задач нового класса к автоматизированному решению этих задач в системах искусственного интеллекта. Такая эволюция способов и систем решения задач рассмотрена на примере САПР А.А. Самарским.
Следует отметить что системы гибридного интеллекта (применительно к ЧМВС) рассматриваются как комбинированные системы, интегрально включающие в себя искусственный и естественный интеллекты.
Методология развития и совершенствования искусственных систем должна учитывать «опыт» и законы эволюции естественных. Однако, здесь неизбежна и взаимная адаптация. Методология взаимной адаптации помогла выявить многоструктурность процессов принятия решений. Она позволила переходить от внешних, технических, к внутренним, психологическим, факторам сложности интеллектуальной деятельности и отбирать ограниченное число действительно релевантных факторов, отражающих влияние внешних и внутренних условий труда, психологическую структуру и стратегию деятельности, тесно коррелирующих с критериями сложности, эффективности, надёжности, напряжённости деятельности [2].
В этой связи весьма важна разработка практических принципов взаимной адаптации человека с новейшей техникой и условиями труда, создание теории и методов синтеза и применение эффективных компьютеризованных систем адаптивного взаимодействия людей между собой и с ЭВМ по принципу гибридного интеллекта (ГИ).
Термин гибридный интеллект был впервые введён В.Ф. Вендой в 1975 году в докладе на конференции по семантическим вопросам искусственного интеллекта, а основы теории систем гибридного интеллекта изложены в сборнике по инженерной психологии в 1977 году. Теория ГИ систем, включая естественные, искусственные и комбинированные, может быть построена на основе законов, общих для всех видов систем. В качестве таковых В.Ф. Вендой предложен ряд законов взаимной адаптации и трансформации систем. Взаимная адаптация акцентирует внимание на изменениях, которые претерпевают объекты, становясь компонентами системы, на закономерностях этих изменений в ходе становления, развития, существования, трансформации структур системы. Взаимная адаптация человека и ЭВМ направлена на максимальное раскрытие индивидуальных способностей, компенсацию психофизиологических недостатков, учёт интересов лица принимающего решения. Этот процесс также ведёт к наиболее полному использованию возможностей вычислительной техники, заложенных в ней знаний, умений, находок и открытий предшественников.
Принципиальное отличие методологии системы гибридного интеллекта от традиционной методологии инженерной психологии состоит в том, что вместо анализа вариантов и попытки выбрать из них оптимальный проводится синтез разных вариантов решений, объединения скрытых и непосредственных участников решения [3]. По- существу, здесь можно вести речь о наборах популяций и применении к ним генетических алгоритмов.
Система гибридного интеллекта может рассматриваться как этап в переходе от случайной неорганизованной творческой деятельности в решении задач нового класса к автоматизированному решению этих задач в системах искусственного интеллекта. Такая эволюция способов и систем решения задач рассмотрена на примере САПР А.А. Самарским.
Следует отметить что системы гибридного интеллекта (применительно к ЧМВС) рассматриваются как комбинированные системы, интегрально включающие в себя искусственный и естественный интеллекты.
Другие работы
ИГ.06.05.01 - Призма с вырезами
Чертежи СибГАУ им. Решетнева
: 9 марта 2023
Все выполнено в программе КОМПАС 3D v16
Вариант 5
ИГ.06.05.01 - Призма с вырезами
1. По двум видам построить вид слева, горизонтальный, фронтальный и профильный разрезы.
2. Нанести размеры.
3. Построить прямоугольную изометрическую проекцию с четвертью выреза. Отверстия сквозные.
В состав работы входят 4 файла:
- 3D модель данной детали, разрешение файла *.m3d;
- ассоциативный чертеж формата А3 в трёх видах с выполненными горизонтальным, фронтальным и профильным разрезами с совмещением полови
100 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Программирование графических процессоров. Вариант №3
IT-STUDHELP
: 19 декабря 2022
Контрольная работа
Вариант №3
Задание 1. Дана спецификация графического процессора:
1. Максимальное число варпов на мультипроцессор: 64
2. Максимальное число блоков на мультипроцессор: 16
3. Максимальное количество 32-х битных регистров на мультипроцессор: 65536
4. Максимальное количество 32-х битных регистров на блок: 65536
5. Максимальное количество 32-х битных регистров на нить: 255
6. Размер разделяемой памяти мультипроцессора (байт): 65536
7. Размер разделяемой памяти блока (байт): 49152
750 руб.
Экзамен по модулю (ПМ.01 + ПМ.02 + ПМ.03).. Оператор диспетчерской (производственно-диспетчерской) службы / Новые ответы по трём модулям на отлично. 100 /100
midas
: 5 мая 2024
Сборник ответов на три экзамена по модулю ( 255 ответов) на отлично!
Предмет Управление производством
2024 г.
Тип Тест
Экзамен по модулю ПМ.01. Оператор диспетчерской (производственно-диспетчерской) службы
+
Экзамен по модулю ПМ.02. Оператор диспетчерской (производственно-диспетчерской) службы
+
Экзамен по модулю ПМ.03. Оператор диспетчерской (производственно-диспетчерской) службы
180 руб.
Этнические стереотипы о представителях различных этнических групп в восприятии студентов г. Новокузнецка
Qiwir
: 9 февраля 2014
Введение
1. Проблема этнического стереотипа
1.1 Анализ понятий «Стереотип», «Социальный стереотип», «Этнический стереотип»
1.2 Виды, структура, свойства и функции этнических стереотипов
2. Анализ этнических стереотипов в восприятии студентов города Новокузнецка
2.1 Характеристика метода и выборки исследования
2.2 Выявление этнических стереотипов о представителях различных этнических групп в восприятии студентов города Новокузнецка
Заключение
Литература
Приложение
ВВЕДЕНИЕ
Изменение социальн
19 руб.