В данном случае рассматривались десятки русскоязычных учебных пособий, самоучителей, методических рекомендаций и задачников по Паскалю, C++, Java и PHP, изданных за последние 20—25 лет.
Хотя современные наборы процедур и функций для работы со строками, например в PHP, Object Pascal и C++ довольно похвальны, (а в Python, – интуитивно удобны и компактны), но на практике очень редки сколько-нибудь интересные алгоритмы, использующие их где-то, кроме баз данных и текстовых процессоров. Мастодонты странного программирования, как Lisp и Prolog автором не рассматривались принципиально, – они напугали его еще в ранней юности.
Разработчик системы на основе ИНС далеко не всегда может отвечать за определенные решения программы и ему также сложно утверждать, не является ли определенный ответ эффектом «переобучения», иначе говоря, случайным, «мусорным» ответом.
Символический (символьный) искусственный интеллект – это собирательное название для всех методов исследования искусственного интеллекта, основанных на высокоуровневом «символическом» (человекочитаемом) представлении задач, логики и поиска. Символический ИИ лёг в основу доминирующей парадигмы исследований ИИ с середины 1950-х до конца 1980-х. Наиболее успешная форма символического ИИ – это экспертные системы, использующие сеть продукционных правил. Продукционные правила объединяют символы в отношения, похожие на оператор «если-то». Экспертная система, обрабатывая эти правила, делает логические выводы и определяет, какая дополнительная информация ей необходима, то есть какие следует задать вопросы, используя человекочитаемые символы. Определение Wiki.
Сильный искусственный интеллект – гипотеза в философии искусственного интеллекта, согласно которой некоторые формы искусственного интеллекта могут действительно обосновывать и решать проблемы. Теория сильного искусственного интеллекта предполагает, что компьютеры могут приобрести способность мыслить и осознавать себя как отдельную личность (в частности, понимать собственные мысли), хотя и не обязательно, что их мыслительный процесс будет подобен человеческому. Определение Wiki.
«Наука о данных» (англ.) – раздел информатики, изучающий методы статистической обработки больших объемов данных в приложениях искусственного интеллекта и проблемы представления данных в цифровом формате для машинного обучения.
Blockchain (англ.) – технология распределенных баз данных для хранения информации на различных компьютерах в сети; преимущественно используется для хранения и передачи информации о финансовых транзакциях. Используется с 2008 года для работы с криптовалютами.
Перцептрон, или персептрон (англ. perceptron от лат. perceptio – восприятие; нем. Perzeptron) – кибернетическая модель мозга, предложенная Фрэнком Розенблаттом в 1957 году и впервые реализованная в виде электронной машины «Марк-1» в 1960 году. Перцептрон стал одной из первых моделей нейросетей, а «Марк-1» – первым в мире нейрокомпьютером.
Пример с огурцами – не выдумка. Японец Макото Коике в 2016 году создал систему, которая с помощью технологии машинного обучения TensorFlow от Google сортирует огурцы на ферме своих пожилых родителей. Для этого Макото использовал одноплатный компьютер Raspberry Pi 3, оснащенный камерой. Непосредственной сортировкой в его системе был занят микроконтроллер Arduino, получающий команды после обработки в сенсорной сети TensorFlow и отправляющий огурцы в разные ведра.
Соболенко С. В. «Искусственный интеллект: начала MSM: Сингулярность неизбежна: Издательские решения, 2018. – 272 с.
MS-DOS Edition Version 3.90 (Copyright © 1995, 2002 by TMT Development Corporation).
Для сравнения, популярный в России ABC Pascal – не позволяет производить данные операции; а поздние версии Delphi и Object Pascal используют более сложный операционный инструментарий, чтобы сосредоточиться на нем на страницах небольшой по объему книги.
Однако, что более интересно, – реакция зарубежного форума OpenAI, где демонстрация проекта произвела сильное впечатление, вызвала интерес и получила явное одобрение. Прим. автора.
Курт Фридрих Гедель (нем. Kurt Friedrich Gödel; 1906—1978) – австрийский логик, математик и философ математики. Наиболее известен сформулированными и доказанными им теоремами о неполноте, которые оказали огромное влияние на представление об основаниях математики. Считается одним из наиболее выдающихся мыслителей XX века.
Сэр Роджер Пенроуз (англ. Roger Penrose, род. 8.08.1931 года, г. Колчестер, Англия) – английский физик и математик, работающий в различных областях математики, общей теории относительности и квантовой теории.
Объектно-ориентированное программирование (ООП) – методология программирования, основанная на представлении программы в виде совокупности объектов, каждый из которых является экземпляром определенного класса, а классы образуют иерархию наследования. Определение Wiki.
«Роджер Пенроуз: Квантовая природа сознания», видео канала «2045 Initiative», 2013 г., на 3 мин. 19 сек.
Роджер Пенроуз «Тени разума – в поисках науки о сознании», М. 2005. с. 27—28.
См. там же.
Аврам Ноам (Наум) Хомски (также часто транскрибируется как Хомский или Чомски, англ. Avram Noam Chomsky; род. 7 декабря 1928, Филадельфия, штат Пенсильвания, США) – американский лингвист, политический публицист, философ и теоретик. Профессор лингвистики Массачусетского технологического института. Также он известен своей открытой позицией относительно связи мышления, языка и интеллекта.
Автор статьи – молодой ученый-когнитивист Ярден Кац. Ссылка на публикацию: https://habr.com/ru/post/432846/
Это очень важная деталь, ведь письменный естественный язык по существу является лишь системой письменного оформления звуков, а не классификатором смыслов. (Прим. авт).
По существу, строка является массивом символьных переменных типа Char, описываемого по умолчанию как содержимое [1..255], вызов к индексу которого аналогичен операции с традиционным массивом (array). При этом, нулевой индекс [0] содержит информацию о текущей длине массива символов.
Методы, процедуры и функции обработки длинных строк и обычных в TMT Pascal и в других языках программирования существенно отличаются, – с длинными строками объективно работать сложнее и они имеют ряд критических недостатков. В дальнейшем повествовании они не будут использоваться. Поэтому вы можете достаточно безболезненно пропустить этот раздел, или только бегло с ним ознакомиться.