Autor: Paweł Stacewicz

ISBN: 978-83-60434-72-7

Ilośc stron: 246

Data wydania: 04/2010

Czy komputery i roboty potrafią się uczyć, czyli rozwiązywać inteligentnie nowe, zaskakujące dla nich problemy? A jeśli tak, to do jakiego progu dociera ta zdolność? Czy istnieje jakaś nieprzekraczalna dla nich granica, którą potrafi jednak pokonać umysł ludzki?

Szukając odpowiedzi na te pytania, autor rozważa i przystępnie opisuje nowoczesne techniki modelowania umysłu, dające wgląd w sekrety jego uzdolnień. Mogą to być systemy eksperckie, które czerpią swoją siłę z logiki, a umieją zastąpić z powodzeniem lekarza, prawnika czy analityka giełdowego.

Mogą to być sztuczne sieci neuronowe, dzięki którym zaczynamy rozumieć zdumiewającą plastyczność ludzkiego mózgu. Ale również algorytmy genetyczne, pozwalające wejrzeć "komputerowo" w nabytą ewolucyjnie moc obliczeniową żywych komórek. Autor pokazuje umiejętnie, jak w informatycznym lustrze odbijają się różne sfery świata. Warto więc zajrzeć z nim za drugą stronę lustra.

Rozdziały:

Część I. Sztuczne systemy uczące się

1. Systemy informatyczne
1.1. Podstawowe pojęcia informatyki
1.2. Specyfika systemów informatycznych
1.3. Narzędzia czy maszyny autonomiczne?
1.4. Podsumowanie

2. W stronę sztucznych systemów inteligentych
2.1. Zagadnienie sztucznej inteligencji
2.2. Badania nad sztuczną inteligencją
2.3. Logicyzm czy naturalizm?
2.4. Podsumowanie

3. Badania nad systemami uczącymi się
3.1. Przedmiot i zakres badań
3.2. Strategie automatycznego uczenia się
3.3. Automatyczne uczenie się pojęć
3.4. Podsumowanie

Część II. Od systemów informatycznych do modeli umysłu

4. Umysł jako system poznawczy
4.1. Pojęcie umysłu
4.2. Interdyscyplinarne badania nad umysłem
4.3. Podsumowanie

5. Uczenie się jako przejaw otwartości umysłu
5.1. Pojęcie uczenia się
5.2. Wybrane badania nad uczeniem się
5.3. Podsumowanie

6. Modelowanie czynności umysłowych
6.1. Modelowanie
6.2. Teorioinformacyjna strategia modelowania
6.3. Podsumowanie

7. Wybrane teorioinformacyjne modele umysłu
7.1. Modele regułowe
7.2. Modele sieciowe
7.3. Modele ewolucyjne
7.4. Podsumowanie

8. Ku otwartym modelom umysłu
8.1. Modele otwarte a systemy uczące się
8.2. W stronę otwartych modeli ewolucyjnych
8.3. Podsumowanie