1. в общем случае не решена задача распознавания образов;
2. в рамках логического представления знаний применяются предикаты только 2-го порядка, применение логики высших порядков ограничивается неразрешимостью теории;
3. в рамках теории алгоритмов так не установлены соотношения между классами Р – задач (время (Р - полином) решения) NP – задач (поисково - полиномная);
Р – задача – задача с полиномиальным временем решения;
NP – задача с экспоненциальным временем решения;
Успехи в области вычислительной техники являются недостаточными для создания ИС.
Установлено, что размеры вычислительных машин уменьшились в 105, стоимость уменьшилась в 106 раз, скорость возросла в 106 раз, надежность увеличилась в 104 раз.
Вместе с тем для моделирования ИС, данные количественные успехи следует оценивать в логарифмической шкале.
4. в рамках нейросетевого подхода к синтезу адекватной модели нейрона пока не предложено. Все существующие модели берут за основу модель многоходового настраиваемого сумматора, который реализует некоторым образом пороговую функцию.
|
|
å |
a |
a |
a |
Рис.1
- порог
В нейронных сетях реализуется два решения:
1. режим обучения;
2. режим идентификации объекта;
Сущность обучения сводится к вычислению настроечных коэффициентов ai, процесс обучения определяется заложенной топологией выходов сумматоров с другими нейронами. Вместе с тем возможности обучения являются ограниченными.
Лекция №2,3