Robototexnikadagi boshqaruv tizimlari: ko'rib chiqish Anood Ibrohim1, Reba Rachel Alexander1

Asosiy cheklovlar va qiyinchiliklar
Mutaxassislar ro'yxati da'vo qiladi zamonaviy usullar intellektual tahlil ma'lumotlar quyidagilarga to'g'ri keladi:


M24
Самый опасный продукт из холодильника
Мы едим его постоянно
УЗНАТЬ БОЛЬШЕ

1. 
   Tegishli ma'lumotlarni to'plash va keyin mashinani o'rgatish uchun katta vaqt kerak bo'ladi. Bu birinchi navbatda robototexnikaga tegishli;
   
2. 
   Hozirda mavjud tizimlarning hech biri fundamental matematik muammolarni (ko'chma sotuvchi muammosi va katta sonlarni faktorizatsiyasi) echishga qodir emas;
   
3. 
   Tizimlarni yaratish, sozlash va saqlashning yuqori murakkabligi. Bu juda yuqori malakaga ega bo'lgan mutaxassislarni talab qiladi va faqat juda yirik korporatsiyalar o'z xizmatlarini to'lashga qodir;
   
4. 
   Uchun samarali ish yuqori samarali kompyuter fermalari va dasturiy ta'minot talab qilinadi. Uskuna quvvatining oshishi tufayli muammo asta-sekin hal qilinmoqda GPUlar: 1991 yildan 2015 yilgacha million marta oshdi.
   

Ko'p muammolarga qaramay, neyron tarmoqlar bugungi kunda insoniyat sun'iy intellekt yo'lida ega bo'lgan eng yaxshisidir. Ular deyarli hamma joyda qo'llaniladi: samolyotlar va avtomobillardagi avtopilotlar, firibgarlikni aniqlash dasturlari kredit kartalari, go o'yinini o'zlashtirish (mantiqiy stol o'yini) va boshqalar.

Takroriy neyron tarmoqlari
Agar bloklar orasidagi bog'lanishlar yo'naltirilgan tsiklni tashkil qilsa (ular grafikning bir xil cho'qqisida boshlanadi va tugaydi), demak biz bu haqda gapiramiz. takrorlanuvchi neyron tarmoq:

• 
  Har bir ulanish ma'lum bir vaznga ega (ustuvorlik);
  
• 
  Tugunlar ikki turga bo'linadi: kirish, chiqish va yashirin;
  
• 
  Axborot nafaqat tekis chiziqda (qatlamma-qavat), balki neyronlar orasida ham uzatilishi mumkin. Shunday qilib individual elementlar tizimning oldingi pozitsiyasi haqida ma'lumot olishi mumkin;
  
• 
  O'ziga xos xususiyat - bu diqqat tushunchasi: mashina chuqur qayta ishlashni talab qiladigan ma'lum ma'lumotlarga ishora qilishi mumkin.
  

Dizayn xususiyatlari tufayli tarmoq keng ko'lamli vazifalarni hal qilish uchun ishlatiladi:

• 
  Og'zaki va matnli ma'lumotlarni tan olish;
  
• 
  Shu bilan birga, matnning ma'nosini tushunish qiyin: mashina sifat xususiyatlariga murojaat qilmasdan faqat vizual rasmni "ko'radi";
  
• 
  RNN hozirda matnni avtomatik tarjima qilish tizimlarida qo'llaniladi (masalan, Yandex.Translator).
  

Agar XX asrda eng aqlli odamlar sayyoralar raketalarni loyihalash bilan shug'ullangan, endi ularning intellektual salohiyatini qo'llash ob'ekti neyron tarmoqlardir. Bugun bu nima ekanligini bilmaslik mushkul, chunki yetakchi OAV bu boradagi yutuqlarni har qadamda bo'g'ib qo'ymoqda. Eng mashhur misollar: ovozli yordamchi Apple Siri, onlayn tarjimon Google Translate, Yandex qidiruvi "Palekh". Va bu to'liq sun'iy intellekt yo'lining boshlanishi.