Разум, машины и математика

Интеллектуальный анализ данных. Раздел анализа данных, описывающий извлечение новых знаний и вывод неочевидных правил по итогам изучения больших объемов данных. При интеллектуальном анализе данных возможно установление отношений между данными, объем которых слишком велик, чтобы человек мог обработать их и сформулировать какую-либо гипотезу.

Кластеризация. Разбиение статистических выборок на группы согласно различным критериям. Цель методов кластеризации — интеллектуальное определение критериев разбиения выборки на подгруппы. Кластеризация используется множеством способов во всех научных дисциплинах.

Клеточный автомат. Частный случай программируемого автомата и простейший пример искусственной жизни. Клеточный автомат получает входные сигналы из смежных областей и в зависимости от окружающей среды действует тем или иным образом.

Латентная переменная. Статистическая переменная, описывающая несколько условий в выборке одновременно. Некоторые примеры часто применяемых латентных переменных — «богатство» общества или благосостояние населения. Эти переменные повышают плотность информации, так как сводят несколько простых переменных воедино. Существуют автоматические методы создания латентных переменных, в частности метод главных компонент, который позволяет не только создавать подобные переменные, но и выбирать те, для которых вариация данных будет наибольшей.

Машина Тьюринга. Частный случай программируемого автомата, который принимает входные значения, записанные на бесконечной ленте, и содержит устройство чтения-записи, способное перемещаться вдоль этой ленты. Предполагается, что машина Тьюринга — универсальная вычислительная машина, хотя это до сих пор не доказано математически. Машина Тьюринга — математическая абстракция, которая широко используется в теории коммуникаций: если в данном языке программирования возможна реализация машины Тьюринга, то с его помощью можно реализовать любой алгоритм.

Метод главных компонент. Этот метод, также обозначаемый англоязычной аббревиатурой РСА, — популярный метод статистики, используемый для определения компонент, или переменных, при которых вариация изучаемых данных является наибольшей.

Метод опорных векторов. Мощный и популярный математический метод, разработанный ученым Владимиром Вапником в начале XXI века. Метод опорных векторов позволяет классифицировать статистические выборки путем ввода новых «искусственных» измерений на множестве данных рассматриваемой задачи. Название метода связано с тем, что для классификации статистических данных определяются векторы — опоры гиперплоскости, которые лучше всего разделяют между собой выборки разных классов.

Нейронная сеть. Математическая модель, представляющая собой сеть искусственных нейронов, которые можно обучить для решения задач классификации. Нейронные сети имитируют поведение нервной системы живых существ, также состоящей из обученных нейронов.

Переобучение. Переобучение наблюдается в случае, когда алгоритм классификации в результате обучения оказывается не способным обобщать и может лишь запоминать. При переобучении алгоритм способен корректно классифицировать только выборки, запомненные во время обучения. Переобучение обычно происходит в случае, когда процесс обучения алгоритма оказывается слишком длительным. При агрегировании десятков или сотен подобных алгоритмов общий интеллект нелинейно возрастает и в итоге становится весьма высоким.

Разнообразие. Понятие, рассматриваемое в эволюционных вычислениях для определения генетической изменчивости популяции (множества предложенных решений) эволюционного алгоритма и ее эволюции с течением времени. Изучение генетического разнообразия крайне важно для определения оптимальной конфигурации алгоритма, результатом которой будет не локальный, а глобальный оптимум.

Роевой интеллект. Сложная искусственная система, используемая для решения определенных задач. Суть роевого интеллекта — программирование автоматов особым образом, позволяющим наделить их примитивным «интеллектом».

Универсальная вычислительная машина. Устройство, способное выполнить любой алгоритм. Универсальная вычислительная машина — математическая абстракция, позволяющая доказать, что в новом языке программирования или электронном устройстве можно реализовать все функции, необходимые для его использования.

Эволюционные вычисления. Дисциплина, изучающая эволюционные алгоритмы, их оптимальную конфигурацию и способы применения для решения задач. См. также Эволюционный алгоритм.

Эволюционный алгоритм. Метод поиска и оптимизации, основанный на принципах естественного отбора. В рамках эволюционного алгоритма выдвигаются возможные решения задачи, которые затем оцениваются, и путем сравнения лучших из них определяется оптимальное решение.