Искусственный интеллект - стр. 16

Здесь уже упоминалось, что первый искусственный нейрон был разработан Уорреном Мак-Каллоком и Уолтером Питтсом в первой половине XX века. Также в то время Фрэнком Розенблаттом была разработана первая архитектура искусственных нейронных сетей – перцептрон. Фактически это самые первые примеры математических моделей и программных систем, разработанных в духе коннективизма. И здесь необходимо отметить, что в процессе развития перцептронов появились некоторые расширения первоначальной модели, предложенной Ф. Розенблаттом. Самый простой классификатор основан на количестве слоёв в перцептроне: однослойный, с одним скрытым слоем (классический) и многослойный. Все эти типы были в своё время описаны самим Ф. Розенблаттом.

Другая классификация включает: элементарный перцептрон, простой перцептрон, перцептрон с последовательными связями, перцептрон с перекрёстными связями, перцептрон с обратными связями, перцептрон с переменными связями. Первые три класса были описаны Ф. Розенблаттом, а следующие три развиты в дальнейшем при детальной проработке модели искусственных нейронных сетей.

Итак, структурный подход основан на идее о том, что наиболее важной для эмерджентного проявления разума и других подобных функций вплоть до сознания является сетевая структура. Это значит, что моделирование должно затрагивать не только базовые элементы типа нейронов, но и их взаимосвязанные сети. При этом полагается, что сеть элементов как сложная система обладает нелинейными свойствами относительно базовых элементов, а потому при увеличении количества взаимосвязанных элементов сложность модели изменяется нелинейно и зачастую даже непредсказуемым образом, так что при переходе некоторого порога сложности как раз и начинают проявляться те самые эмерджентные эффекты, которых мы так ждём. До сегодняшнего дня главным и фактически единственным представителем структурного подхода являются искусственные нейронные сети.

Эволюционный подход реализует так называемую «искусственную эволюцию» и фактически решает оптимизационную задачу поиска значения целевой функции в заданном пространстве решений с установленными ограничениями. Этот подход содержит большое количество эвристических методов, некоторые из которых используются даже для гарантированного нахождения оптимума для мультимодальных недифференцируемых функций в пространствах высоких размерностей. Важным методом эволюционного подхода являются генетические алгоритмы, которые мы рассмотрим чуть позже. Но здесь также есть несколько других важных методов, в числе которых находятся эволюционное программирование и даже нейроэволюция, когда искусственному отбору подвергаются нейронные сети.