Сегодня, опережая наши представления об искусственном разуме, новая модель, разработанная в MIT, может помочь компьютерам распознавать информацию так же, как это делают люди. Модель, о которой сообщили ранее в этом месяце на Конференции Национальной Академии Наук, может анализировать набор данных и понять, какой тип организационной структуры лучше всего подходит.
Модель может помочь ученым во многих областях при анализе данных и пролить свет на то, как человеческий мозг определяет различные принципы.
Компьютерный алгоритм был разработан адъюнкт-профессором MIT доктором наук Чарльзом Кемпом, который сейчас является ассистентом профессора психологии в университете Карнеги-Меллона, наряду с Тененбаумом.
Модель рассматривает несколько возможных структур данных, например, древо, линейные порядки, кольца, доминантные иерархии, кластеры и т.д. Она находит наиболее подходящую структуру каждого типа для взятого набора данных, а затем выбирает тип структуры, которая наилучшим образом представляет данные.
Люди проделывают то же самое в повседневной жизни, обычно бессознательно. Несколько научных методов были заимствованы из умения человека находить принципы формирования данных – например, развитие периодической таблицы химических элементов или организация биологических видов в системе классификации с ветвящейся структурой
Адъюнкт-профессор MIT Чарльз Кемп разработал компьютерный алгоритм, который способен выбирать наиболее подходящий тип структуры для имеющихся данных. Здесь показаны такие структуры, включая линейные порядки кольца, доминантные иерархии, кластеры. (Image courtesy of Charles Kemp)