Нейросетевые технологии искусственного интеллекта

Исследуйте возможность социально-исторического прогнозирования с помощью логической нейронной сети. Сформулируйте свои соображения о построении логической нейронной сети, прогнозирующей моральное состояние общества.

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

Система логического вывода, подобная ПРОЛОГ, должна содержать фактографическую и понятийную нейронные сети. Фрагменты фактографической нейронной сети включают логические ассоциативные связки вида:

$\text{<имя общественного деятеля> } \to \text{ <кризис системы социальной поддержки населения>,}\\\text{<имя общественного деятеля> } \to \text{ <угрожающая разница в доходах населения> и т.д.}$

Понятийная нейронная сеть содержит связки – правила вывода вида:

$\text{<кризис пенсионной системы>} \to \text{ <низкая продолжительность жизни, суицид> и т.д.}$

Для запуска системы прогнозирования на рецепторном слое фактографической нейронной сети следует задать достоверность высказываний о продолжающейся деятельности лиц – столпов общества. Решая методом подстановки задачу логического вывода, можно получить пролонгированные результаты деятельности испытуемых лиц. На основе этих результатов легко закончить логическую цепочку и получить перспективное значение морального состояния общества, как величину максимального возбуждения некоторого нейрона выходного слоя.

(Верный ответ)

Основным источником прогнозирования морального состояния общества являются средства массовой информации. Нейронная сеть должна связывать исходные предположения о моральном уровне общества, инициированном множеством муссируемых тезисов, с количественными оценками влияния каждого тезиса на моральное состояние общества. При положительном влиянии положительная обратная связь усиливает благотворную роль тезиса. Если данный тезис отрицательно влияет на моральное состояние общества, отрицательная обратная связь ещё более усугубляет это влияние. Предельное состояние системы соответствует истинному или перспективному моральному состоянию общества.

Выделяются основные тезисы и лозунги, имеющие хождение в выступлениях видных деятелей и в средствах массовой информации. Выделяется группа авторитетных политиков, социологов и журналистов, которая составляет аналог экспертной системы. Для неё составляется однослойная логическая нейронная сеть, где рецепторы закрепляются за экспертами. Веса связей соответствуют весам экспертов. Оценки экспертов поступают на нейроны выходного слоя, определяя частные выводы об отдельных составляющих состояния общества. Комплексная система, выходной слой которой указывает на уровень морального состояния общества, состоит из нескольких последовательно действующих нейронных сетей, образующих «длинную» логическую цепочку.

Похожие вопросы

Исследуйте возможность социально-исторического прогнозирования с помощью логической нейронной сети. Сформулируйте свои соображения относительно логической нейронной сети, прогнозирующей государственное развитие и опасность государственных потрясений.

Исследуйте возможность социально-исторического прогнозирования с помощью логической нейронной сети. Сформулируйте свои соображения о построении логической нейронной сети, возбуждающей оптимистические или пессимистические настроения общества на основе анализа частоты употребления слов и смысловых связок в средствах массовой информации.

Поясните некоторые нюансы формирования решений логической нейронной сети. Каким образом объяснение (обоснование решения) сопровождает вывод однослойной логической нейронной сети?

Составьте эскизный проект совершенной логической нейронной сети.

Составьте эскизный проект совершенной нейронной сети для реагирующего объекта, контролирующего состояние территориально разобщённой системы нефте-газового трубопровода.

Поясните некоторые нюансы формирования решений логической нейронной сети. Примените простой способ «размножения решений» для преобразования логического описания системы принятия решений (СПР) при формировании однослойной логической нейронной сети. Логическое описание СПР имеет вид:

$x_1\land x_3\land x_5 \to \text{ Решение 1},\\(x_1\land x_2)\lor (x_3\land x_4\land x_5) \to \text{ Решение 2.}$

Как с помощью логической нейронной сети произвести идентификацию и задержание подозрительного лица в потоке пассажиров?

Как с помощью логической нейронной сети произвести идентификацию спутника, появившегося в зоне обзора радиолокационной станции?

Составьте эскизный проект совершенной логической нейронной сети.

Составьте эскизный проект совершенной нейронной сети для управления «живым» объектом, предупреждающим о резком изменении погоды и о природных катаклизмах.

Осветите проблемные методологические вопросы искусственного интеллекта. Насколько жёстко зависит пороговая функция активации нейрона от задачи, решаемой с помощью логической нейронной сети?

Составьте эскизный проект совершенной логической нейронной сети.

Составьте эскизный проект совершенной нейронной сети для управления «живым» объектом, обслуживающим посетителей зоопарка.

Примечание: Подобные модели предполагают фоновый режим ожидания и рабочий режим. Фоновый режим, заключающийся, например, в нервном хождении по клетке, периодически прерывается рабочим режимом, в котором производится собственно реагирование.