Гибридные интеллектуальные человеко-машинные вычислительные системы и когнитивные процессы
Состав работы
|
|
|
|
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
Механизация и электроснабжение участка горных работ
Рики-Тики-Та
: 18 марта 2012
В первой части дипломного проекта приводятся данные о месторасположении разреза, климатических условиях, условиях залегания пластов угля, промышленные запасы угля состав пород и другая информация. Далее приводится информация о способе вскрытия месторождения и приведена характеристика элементов системы разработки. Приведен расчет буровзрывных работ и произведен расчет затрат на взрывчатые материалы.
Вторая и основная часть дипломного проекта – механизация. Здесь произведен расчет производительнос
1210 руб.
Онлайн тестирование по дисциплине "Метрология, стандартизация и сертификация". Вариант общий
teacher-sib
: 11 июня 2021
Метрология, стандартизация и сертификация
Вопрос №1
Коэффициент развертки осциллографа равен 10 мс/дел, коэффициент отклонения 2 В/дел, определите по осциллограмме период сигнала, если нулевая линия осциллограммы совпадает с центральной линией масштабной сетки, а измерение проведено в нормальных условиях.
10 мс
60 мс
30 мс
40 мс
20 мс
Вопрос №2
В нормальных условиях получен ряд из шести наблюдений: 10,8 В; 10,5 В; 9,15 В; 9,25 В; 9,6 В; 10,1 В. Определите оценку среднеквадратическ
500 руб.
Экзамен По дисциплине: Многоканальные телекоммуникационные системы (часть 2). Билет №05.
teacher-sib
: 1 ноября 2019
Экзаменационный билет № 5
1. Почему на основе систем ПЦИ нельзя создать высокоскоростные системы передачи?
2. В кадре STM-N требуется разместить 158 Е1, 4Е3 и 3STM-1. Определите уровень STM-N, который потребуется для размещения данной нагрузки.
3. Рассчитайте скорость передачи TUG-3.
4. Поясните как работает система приоритетов и качества при выборе источника синхронизации на станции.
5. Решите задачу: Нагрузка в AU-4 начинается с 420 байта. Потребовалось отрицательное согласование скоросте
450 руб.
Лабораторная работа №3. Быстрые методы сортировки последовательностей. По дисциплине: Структуры и алгоритмы обработки данных (1 часть)
Udacha2013
: 4 сентября 2014
Лабораторная работа 3. Быстрые методы сортировки последовательностей.
Цель работы: Освоить быстрые методы сортировки последовательностей
Порядок выполнения работы:
Разработать процедуры сортировки последовательности целых чисел методом прямого слияния и методом цифровой сортировки (язык программирования Паскаль или Си).
Во время сортировки предусмотреть подсчет количества пересылок элементов в очередь и сравнений (М и С), сравнить их с теоретическими оценками.
Составить таблицу следующего вида
200 руб.