Биокомпьютинг Биологическое моделирование искусственного интеллекта кратко

Привет, мой друг, тебе интересно узнать все про биокомпьютинг, тогда с вдохновением прочти до конца. Для того чтобы лучше понимать что такое биокомпьютинг, биологическое моделирование искусственного интеллекта , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Биологическое моделирование искусственного интеллекта.

Отличается от понимания искусственного интеллекта по Джону Маккарти, когда исходят из положения о том, что искусственные системы не обязаны повторять в своей структуре и функционировании структуру и протекающие в ней процессы, присущие биологическим системам. Сторонники данного подхода считают, что феномены человеческого поведения, его способность к обучению и адаптации есть следствие именно биологической структуры и особенностей ее функционирования.

Сюда можно отнести несколько направлений. Нейронные сети используются для решения нечетких и сложных проблем, таких как распознавание геометрических фигур или кластеризация объектов. Генетический подход основан на идее, что некий алгоритм может стать более эффективным, если позаимствует лучшие характеристики у других алгоритмов («родителей»). Относительно новый подход, где ставится задача создания автономной программы — агента, взаимодействующей с внешней средой, называется агентным подходом.

биокомпьютинг (или квазибиологическая парадигма ) (англ. Biocomputing) — биологическое направление в искусственном интеллекте, сосредоточенное на разработке и использовании компьютеров, которые функционируют как живые организмы или содержат биологические компоненты, так называемые биокомпьютеры.

Родоначальником биологического направления в кибернетике является У. Мак-Каллок, а также последующие идеи М. Конрада, которые привели к направлению —биомолекулярная электроника.

Биомолекулярная электроника - раздел электроники и нанотехнологий, в которых используются биоматериалы и принципы переработки информации биологическими объектами в вычислительной технике для создания электронных устройств. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . В 1974 году А. Авирам и М. Ратнер предложили использовать отдельные молекулы в качестве элементарной базы электронных устройств. Затем М. Конрад предложил концепцию ферментативного нейрона, основанную на непрерывных распределенных средах, обрабатывающих информацию. Эти идеи дали начало квазибиологической парадигме, которая, базируясь на идеях нейронных сетей Мак Каллоха и Питтса, позволила практически реализовать молекулярные нейросетевые устройства, например, на основе белка бактериородопсина.

В отличие от понимания искусственного интеллекта по Джону Маккарти, когда исходят из положения о том, что искусственные системы не обязаны повторять в своей структуре и функционировании структуру и протекающие в ней процессы, присущие биологическим системам, сторонники данного подхода считают, что феномены человеческого поведения, его способность к обучению и адаптации, есть следствие именно биологической структуры и особенностей ее функционирования.

Часто квазибиологической парадигме противопоставляют понимание искусственного интеллекта по Джону Маккарти, тогда говорят о:

• восходящем (англ. Bottom-Up AI) ИИ, на котором базируется квазибиологическая парадигма
• нисходящем (англ. Top-Down AI) ИИ — создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующие высокоуровневые психические процессы, и как правило говорят о рациональном ИИ

«Парадигма фон Неймана» vs. «Квазибиологическая парадигма»

«Парадигма фон Неймана» является основой подавляющего большинства современных средств обработки информации. Она оптимальна, когда решаются массовые задачи достаточно низкой вычислительной сложности.

Квазибиологическая парадигма сегодня по своему содержанию и возможным приложениям значительно богаче, чем первоначальный подход МакКаллоха и Питса. Она находится в процессе развития и изучения возможностей создания на ее основе эффективных средств обработки информации.

К. Заенер и М. Конрад сформулировал понятие о индивидуальной машине, в противоположность универсальному компьютеру «фон Неймана». Данное понятие базируется на следующих положениях:

1. Универсальная машина не может решать любую проблему так же эффективно, как машина специально сконструированная для ее решения;
2. Жесткая программа подразумевает последовательное выполнение операций, т.е. неэффективное использование вычислительных ресурсов;
3. Программу легко разрушить, если извне ввести случайные изменения. Поэтому невозможно шаг за шагом вносить малые изменения и постепенно менять структуру программы.

Поэтому основные особенности индивидуальной машины, следующие:

1. Физическая структура машины определяет решение конкретной задачи;
2. Эволюция машины после ввода управляющих стимулов приводят к такому состоянию и/или структуре машины, которые могут быть интерпертированы как решение искомой задачи

Направления в исследованиях

Биокомпьютинг позволяет решать сложные вычислительные задачи, организуя вычисления при помощи живых тканей, клеток, вирусов и биомолекул. Часто используютмолекулы дезоксирибонуклеиновой кислоты, на основе которого создают ДНК-компьютер. Кроме ДНК, в качестве биопроцессора могут использоваться также белковые молекулы и биологические мембраны. Например, на основе бактериородопсин-содержащих пленок создают молекулярные модели перцептрона .

• Молекулярные вычисления
• Биомолекулярная электроника
• Искусственные нейронные сети
• Эволюционные вычисления
• Нейрокомпьютинг (частично)

Вау!! 😲 Ты еще не читал? Это зря!

• Модель мозга
• Blue Brain Project
• Наноробот
• ДНК-компьютер
• Нейрокомпьютер
• Молекулярный компьютер
• Перцептрон
• Бионика

Если я не полностью рассказал про биокомпьютинг? Напиши в комментариях Надеюсь, что теперь ты понял что такое биокомпьютинг, биологическое моделирование искусственного интеллекта и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Биологическое моделирование искусственного интеллекта