Artificial Intellect with Artificial Neural Networks

Abstract

В настоящее время не существует единого определения искусственного интеллекта. Требуется такая классификация задач, которые должны решать системы искусственного интеллекта. В сообщении дана классификация задач при использовании искусственных нейросетей (в виде получения субъективно и объективно новой информации). Показаны преимущества таких нейросетей (неалгоритмизируемые задачи) и показан класс систем (третьего типа — биосистем), которые принципиально не могут изучаться в рамках статистики (и всей науки). Для изучения таких биосистем (с уникальными выборками) предлагается использовать искусственные нейросети, которые решают задачи системного синтеза (отыскание параметров порядка). Сейчас такие задачи решает человек в режиме эвристики, что не моделируется современными системами искусственного интеллекта. Currently, there is no single definition of artificial intelligence. We need a Such categorization of tasks to be solved by artificial intelligence. The paper proposes a task categorization for artificial neural networks (in terms of obtaining subjectively and objectively new information). The advantages of such neural networks (non-algorithmizable problems) are shown, and a class of systems (third type biosystems) which cannot be studied by statistical methods (and all science) is presented. To study such biosystems (with unique samples) it is suggested to use artificial neural networks able to perform system synthesis (search for order parameters). Nowadays such problems are solved by humans through heuristics, and this process cannot be modeled by the existing artificial intelligence systems.