Несмотря на впечатляющие успехи одной из наиболее бурно развивающихся и перспективных наук
современности, получившей название «искусственный интеллект», сложнейшей областью в ней по-
прежнему является формализация ряда задач, решаемых человеком. Имеются многочисленные
попытки ее упрощения на основе нечеткой логики, искусственных нейронных сетей и других
подобных методов. В результате этих исследований получается сложный конструктор из разно-
родных компонентов, относящихся к различным научным направлениям, и создаваемый под каждую
конкретную задачу. Одним из базовых направлений преодоления существующих трудностей является
построение адаптивных, иерархических архитектур. Однако это направление отпугивает многих
талантливых исследователей, говорящих об экспоненциально нарастающей сложности конструи-
рования системы. В данной статье предложен достаточно простой формализм, позволяющий строить
иерархические архитектуры на базе искусственных нейронных сетей.
Незважаючи на вражаючі успіхи однієї з найперспективніших наук сучасності, що бурхливо розвиваються
і яка отримала назву «штучний інтелект», найскладнішою галуззю в ній, як і раніше, є формалізація низки
завдань, які вирішує людина. Здійснюються численні спроби її спрощення на основі нечіткої логіки, штучних
нейронних мереж й інших подібних методів. У результаті цих досліджень отримуємо складний конструктор
із різнорідних компонентів, що належать до різних наукових напрямів, який створюється під кожну
конкретну задачу. Одним із базових напрямів подолання існуючих труднощів є побудова адаптивних,
ієрархічних архітектур. Однак цей напрям відлякує багатьох талановитих дослідників, які говорять про
експоненціально наростаючу складність конструювання системи. У даній статті запропонований
досить простий формалізм, який дозволяє будувати ієрархічні архітектури на базі штучних нейронних
мереж.
Despite of impressive successes of one of most actively developing and perspective sciences of the modernity which has obtained a title – the artificial intelligence, the extremely complicated area in it still is formalising of some the tasks solved by the person. There are numerous attempts of its simplification on the basis of fuzzy logic, artificial neural nets and other similar methods. As a result of these researches the complicated designer from the heterogeneous components concerning to various scientific directions and created under each specific target turns out. One of base directions of overcoming of existing difficulties is construction of adaptive, hierarchical architectures. However this direction frightens off many talented researches speaking about exponential increasing complexity of designing of a system. In the given article it is offered enough the simple formalism, permitting to build hierarchical architectures on the basis of artificial neural nets.
