Меню


Моделирование поведения животных с использованием нейронных сетей

Нейронная сеть в (теории искусственного интеллекта) — упрощённая модель биологической нейронной сети.

Нейронные сети возникли из исследований в области искусственного интеллекта, а именно, из попыток воспроизвести способность биологических нервных систем обучаться и исправлять ошибки, моделируя низкоуровневую структуру мозга. Основной областью исследований по искусственному интеллекту в 60-е — 80-е годы были экспертные системы. Такие системы основывались на высокоуровневом моделировании процесса мышления (в частности, на представлении, что процесс нашего мышления построен на манипуляциях с символами). Скоро стало ясно, что подобные системы, хотя и могут принести пользу в некоторых областях, не ухватывают некоторые ключевые аспекты человеческого интеллекта. Согласно одной из точек зрения, причина этого состоит в том, что они не в состоянии воспроизвести структуру мозга. Чтобы создать искусственных интеллект, необходимо построить систему с похожей архитектурой.

Cвою силу нейронные сети черпают, во-первых, из распараллеливания обработки информации и, во-вторых, из способности самообучаться, т.е. создавать обобщения. Под термином обобщение понимается способность получать обоснованный результат на основании данных, которые не встречались в процессе обучения. Эти свойства позволяют нейронным сетям решать сложные (масштабные) задачи, которые на сегодняшний день считаются трудноразрешимыми. Однако на практике при автономной работе нейронные сети не могут обеспечить готовые решения. Их необходимо интегрировать в сложные системы. В частности, комплексную задачу можно разбить на последовательность относительно простых, часть из которых может решаться нейронными сетями.

Некоторые преимущества и достоинства нейронных сетей перед традиционными вычислительными системами:

- решение задач при неизвестных закономерностях;

- устойчивость к шумам во входных данных;

- адаптирование к изменениям окружающей среды;

- потенциальное сверхвысокое быстродействие.

Зачастую нейронные сети используются для моделирования. К примеру, в такой науке, как искусственная жизнь.

Искусственная жизнь — это понятие, введенное Крисом Лангтоном для обозначения множества компьютерных механизмов, которые используются для моделирования естественных систем. Искусственная жизнь применяется для моделирования процессов в экономике, поведения животных и насекомых, а также взаимодействия различных объектов. В настоящий момент искусственная жизнь — это наука, занимающаяся изучением жизни, живых систем и их эволюции при помощи созданных человеком моделей.

Искусственная жизнь может быть описана как теория и практика моделирования биологических систем. Разработчики, которые ведут исследования в данной сфере, надеются, что путем моделирования биологических систем мы сможем лучше понять, почему и как они работают. С помощью моделей разработчики могут управлять созданной средой, проверять различные гипотезы и наблюдать, как системы и среда реагируют на изменения.

В своей курсовой работе я буду рассматривать одно из направлений искусственной жизни — синтетическую науку о поведении. Её очень чётко описывает Брюс МакЛеннан:

«Синтетическая наука о поведении — это подход к изучению поведения животных, при котором простые синтетические организмы определенным образом действуют в синтетическом мире. Так как и мир, и организмы являются синтетическими, они могут быть сконструированы для особых целей, а именно для проверки определенных гипотез»

Целью данной курсовой работы является создание модели искусственной жизни.

Для достижения этой цели я собираюсь создать простейшую модель пищевой цепочки, используя в качестве мозга агентов-животных нейронную сеть, построенную по принципу «победитель получает всё».