Нейросетевые технологии искусственного интеллекта

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.

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

В основе логической нейронной сети лежит принцип алгебраического суммирования положительных и отрицательных эмоций с учётом частоты следования слов и смысловых связок в средствах массовой информации. Эта частота подаётся на рецептор, связанный с конкретным словом или смысловой связкой.(Верный ответ)

Нейронная сеть в реальном времени должна связывать текущие предположения об оптимистическом настроении общества с количественными оценками влияния каждого слова или смысловой связки на это настроение. При положительном влиянии положительная обратная связь усиливает пессимистическую составляющую. Если слово или смысловая связка отрицательно влияет на настроение общества, отрицательная обратная связь ещё более усугубляет это влияние. Предельное или текущее состояние системы соответствует перспективному или настоящему уровню оптимизма в обществе.

Выделяются основные слова и смысловые связки, имеющие хождение в выступлениях деятелей культуры, учёных и государственных деятелей, а также в средствах массовой информации. Выделяется группа авторитетных политиков, социологов, мировых общественных деятелей и журналистов, которая составляет аналог экспертной системы. Для неё составляется однослойная логическая нейронная сеть, где рецепторы закрепляются за экспертами и за словами (смысловыми связками). Веса связей, ведущих от рецепторов-экспертов, соответствуют весам экспертов. Оценки экспертов на основе частоты следования слов и смысловых связок поступают на нейроны выходного слоя, определяя частные выводы об отдельных составляющих оптимистического или пессимистического настроения общества.

Похожие вопросы

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

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

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

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?

Осветите проблемные методологические вопросы искусственного интеллекта. Что лежит в основе логической нейронной сети, работающей по нечётким данным?

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 реагирующего объекта, контролирующего состояние территориально разобщённой системы нефте-газового трубопровода.

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?