Reja: I. Kirish: Neyronning ramziy ai tizimi haqida ma’lumot

REJA:
I.KIRISH: Neyronning ramziy AI tizimi haqida ma’lumot. II.ASOSIY QISM: 1.Neyron to’rlarining hosil bo’lishi va umumiy ko’rinishi. 2.Neyron to’rlariga mantiqiy cheklovlar. 3.Neyron to’ri haqiqiy qiymatlarining chegaralari. 4.Neyron to’rlari doirasidagi muammolar. III.XULOSA.
KIRISH.
Neyro-ramziy AI tizimlari hozirda sun'iy intellektning eng ko'p o'rganilayotgan ikkita fanlari o'rtasida mavjud bo'lgan bo'shliqni bartaraf etishga qaratilgan: har qanday rasmiy mantiq tizimi orqali printsipial, deduktiv xulosalar va ma'lumotlarga asoslangan, gradient optimallashtirilgan neyron tarmoq arxitekturalari. Ikkala paradigma ham bir qator muhim kuchli va zaif tomonlarga ega. Shunisi e'tiborga loyiqki, rasmiy mantiqni hatto yangi vazifalar uchun ham talqin qilish, tekshirish va keng umumlashtirish mumkin, garchi u hal qilish mumkin bo'lmasa ham, hisoblash intensiv bo'lsa ham, domen bo'yicha mutaxassislarning keng ma'lumotlarini talab qiladi va hatto kichik nomuvofiqliklar tufayli izdan chiqishi mumkin. Boshqa tomondan, neyron tarmoqlar hatto qayta ishlanmagan yoki shovqinli ma'lumotlar uchun ham yaxshi ishlaydi, kam odam konfiguratsiyasini talab qiladi va parallel ravishda samarali ishlashi mumkin. Biroq, ularning salbiy tomonlari - ma'lumotlarga bo'lgan talabning haddan tashqari talablari, raqib hujumiga nisbatan zaifligidir. Ikki fanni birlashtirib, ularning zaif tomonlarini yumshatib, kuchli tomonlardan foydalanish mumkin, deb ishoniladi. Bir nechta turli strategiyalarni o'z ichiga olgan ikkalasini bog'lash uchun ko'plab harakatlar qilingan. Dastlabki ishlar shuni ko'rsatdiki, neyronlar mantiqiy operatsiyalar sifatida ishlashga majbur bo'lishi mumkin va Horn bandlari va boshqa oddiy formulalar bilan xulosa chiqarishga qodir bo'lgan takroriy uzatish tarmoqlarini yaratish uchun ulanishi mumkin. Yaqinda olib borilgan ishlar yo'naltirilmagan xulosani o'rgandi, masalan , ko'proq tanish bo'lgan modus ponensga qo'shimcha ravishda modus tollens,cheklangan Boltzmann mashinalari orqali boshqa tomondan, turli guruhlar neyron formulalar bilan an'anaviy teoremani isbotlash usullarini "yumshatdilar" , boshqalari esa birinchi darajali mantiqiy bilimlarni bajarish uchun va qoidalar induksiyasini bajarish uchun tensorizatsiya va relyatsion o'rnatishdan foydalanganlar. Yuqorida aytilganlarning aksariyati klassik mantiq uchun proksi sifatida aniq yoki aniq mantiqiy mantiqning ba'zi shakllariga o'tgan va qo'shimcha ravishda, ba'zilari formulalarda ehtimollik og'irligi tushunchasini o'rnatgan, ammo har ikkala holatda ham mantiqiy asosga ta'sir qiladi. asosan oʻrganilmagan. O'yinchoq misollaridan ko'ra kattaroq muammolar (ba'zi hollarda hisoblashning mumkin emasligi sababli) bo'yicha kamlar sinovdan o'tgan va hech biri neyro-ramziy sintezning muqaddas g'ilofini to'liq taqdim etmaydi: talqin qilinadigan, tekshirilishi mumkin bo'lgan neyron tarmoqlar, mavjud bo'lgan har qanday domen bilimlari bilan ma'lumotga ega, ammo nomuvofiqlikka chidamli. Katta ma'lumotlardan foydalanishga qodir, lekin u yo'q bo'lganda ham vakolatli.