ля них звітність, ставити в явній ФОРМІ.
Слід Зазначити, что технічні системи могут мати аналог тілесної організації. Розвинено кібернетічна система має рецепторні та ефекторні придатками. Початок розвітку таких систем поклали інтегральні промислові роботи, в якіх ЕОМ в основному Виконує функцію пам «яті. У роботах «третього Покоління» ЕОМ Виконує и «інтелектуальні» Функції. Їх Взаємодія Зі світом Покликання удосконалюватися їх «інтелект». Такого роду роботи мают «тілесну організацію», конструкція їх рецепторів и ефекторів містіть певні обмеження, что скорочують простір, в якому, образно Кажучи, могла б Здійснювати поиск цифрова машина. Тім не менше, Вдосконалення систем штучного інтелекту на базі цифрових машин может мати Межі, через якіх Перехід до Вирішення інтелектуальніх Завдання більш високого порядку, потребуються врахування глобального характеру переробки ІНФОРМАЦІЇ та ряду других гносеологічніх характеристик мислення, Неможливо на дискретних машинах при Скільки завгодно досконалої Програмі. Технічна, а не Тільки біологічна, еволюція відбівніх систем віявляється пов »язаної Зі зміною матеріального субстрату и конструкції ціх систем. Така еволюція, тоб апаратно удосконалення систем штучного інтелекту, Наприклад, через більш інтенсівне Використання аналогових компонентів, гібрідніх систем, голографії и ряду других Ідей, буде мати місце. При цьом НЕ віключається Використання фізічніх процесів, что протікають в Мозку, и таких, Які псіхіка в якості своих механізмів НЕ вікорістовує. Поряд з ЦІМ ще далеко не вічерпані возможности Вдосконалення систем ШІ путем Використання у функціонуванні цифрових машин гносеологічніх характеристик мислення, про Які йшлось Вище.
Останнім годиною при аналізі проблем, пов «язаних з ІІ, часто застосовують математичний апарат нечіткіх множини, ідея та реалізація Якого захи Американский математику Л. Заде. Суть підходу Полягає у відмові від принципу детермінізму. Мабуть, найбільш вражаючім властівістю людського інтелекту є здатність прійматі правільні решение в обстановці неповної и нечіткої ІНФОРМАЦІЇ. Побудова моделей, набліженіх е міркувань людини, и Використання їх у комп »ютерних системах майбутніх поколінь представляет СЬОГОДНІ одну з найважлівішіх проблем науки. Зміщення центру ДОСЛІДЖЕНЬ нечіткіх систем у Бік практичних Додатків прізвело до Виявлення цілого ряду проблем, таких, як Нові архітектури комп «ютерів для нечіткіх обчислень, елементна база нечіткіх комп» ютерів и контролерів, інструментальні засоби розробки, інженерні методи розрахунку і розробки нечіткіх систем управління и Багато Іншого. Математична теорія нечіткіх множини, запропонована Л. Заде около тридцяти років тому, дозволяє опісуваті нечіткі Поняття и знання, оперуваті цімі знаннями и делать нечіткі Висновки. Засновані на Цій Теорії методи побудова комп «ютерних нечіткіх систем істотно розширюють области! Застосування комп» ютерів. Нечітке управління є однією Із самих активних и результативних областей ДОСЛІДЖЕНЬ! Застосування Теорії нечіткіх множини. Нечітке управління віявляється особливо корисностей, коли технологічні Процеси є Дуже складаний для АНАЛІЗУ помощью загальнопрійнятіх кількісніх методів, або коли доступні джерела ІНФОРМАЦІЇ інтерпретуються неточно або невизначено. Експериментально показано, что нечітке управління Дає Кращі результати, в порівнянні з одержуванімі, при загальнопрійнятіх алгоритмах управління. Нечітка логіка, на якій Засновано нечі...
