Распознавание образов: с чего начинать

Распознавание образов относится к одной из важнейших задач искусственного интеллекта. Она связана со множеством различных областей исследований. При построении собственной системы технического зрения «с нуля» исследователю приходится применять основы обработки изображений, выбирать методику детектирования и распознавания объектов, программно реализовывать получение сырых данных и метод распознавания. Как правило, далее идет этап тестирования, на котором приходится проводить статистический анализ и дорабатывать методы, чтобы получить хорошие результаты.

В данном материале я постараюсь систематизировать области знаний, связанных с распознаванием образов, для того, чтобы имелась картина того, с каких вещей следует начинать и «куда обращаться».

Читать далее

0

Мозг, машины и разум

перевод части главы из книги

M.A. Arbib. The Handbook of Brain Theory and Neural Networks. MIT Press, 2003.

Brain

Мозг. Теория строения и работы мозга включает в себя множество различных данных о том, как структуры мозга могут содействовать таким разнообразным функциям, как восприятие, память, управление движением, и высшим психическим функциям. Как таковая, она включает в себя попытки расширения понятия «обработки данных», а также применение компьютеров для исследования работы сложных моделей. Примером первого является изучение совместных вычислений между различными структурами мозга, которое стремится предложить новую парадигму вычислений, которая выходит за рамки классических понятий, связанных с последовательным выполнением программ. Что касается второго, то вычислительная нейробиология осуществляет системное использование математического анализа и компьютерного моделирования для обеспечения лучших моделей структуры и функций живого мозга.

Машины. Искусственный интеллект изучает, как компьютеры могут быть запрограммированы для получения «интеллектуального» поведения, при этом не обязательно пытаться обеспечить взаимосвязь между структурами в программе и структурами мозга. Робототехника связана с AI, но особое внимание уделяется гибко управляемым машинам (роботам), которые имеют рецепторы (например, телевизионные камеры) и эффекторы (например, колеса, ноги, руки, захваты), которые позволяют им взаимодействовать с миром.

Читать далее

0