К вопросу восприятия и распознавания образов в системах искусственного интеллекта

Abstract

У статті в рамках біонічного підходу розглянуто питання щодо сприйняття й розпізнавання образів у системах штучного інтелекту. Представлено опис пристрою сенсорної зорової системи сприйняття і попередньої обробки інформації – очі людини. Висунуто робочі гіпотези «Про приведення зображения, що розпізнається, до одного розміру в області фовеа» і «Про механізм розпізнавання образів у вищих шарах неокортекса мозку людини». Представлено опис створеної на базі робочих гіпотез апаратно-нейронної моделі сенсорного органа зорової системи людини. Описана нейронна мережа виділення контуру зображення, що розпізнається.

В статье в рамках бионического подхода рассмотрены вопросы восприятия и распознавания образов в системах искусственного интеллекта. Представлено описание устройства и функционирования сенсорной зрительной системы восприятия и предварительной обработки информации – глаза человека. Выдвинуты рабочие гипотезы «О приведении распознаваемых изображений к одному размеру в области фовеа» и «О механизме распознавания образов в высших слоях неокортекса мозга человека». Представлено описание созданной на базе рабочих гипотез аппаратно-нейронной модели сенсорного органа зрительной системы человека. Описана простая нейронная сеть для выделения контура распознаваемого изображения.

The question of pattern perception and identification in the artificial intelligence systems was regarded in this article in the context of bionic approach. A description of a sensor visual system perception and information preprocessing device – human eyes was represented. The working hypotheses were put forward “About working the recognizable image out to the same size in the field of fovea” and “About the mechanism of pattern recognition in the higher layers of the neocortex of the human brain”. The description created on the basis of working hypotheses of hardware and neural models of visual sensory organ system was represented. The neural network of recognizable image contour detection is described.