Презентация на тему Моделирование как метод познания

предмет), это все то, что противостоит субъекту в его

практической и познавательной деятельности, на что направлена эта деятельность.
Под объектами понимаются предметы и явления, как доступные, так и недоступные чувственному восприятию человека, но имеющие видимое влияние на другие объекты (например, гравитация, инфразвук или электромагнитные волны).
Абстракция – отказ от несущественных в данном рассмотрении свойств.

изученности.
Аналогия – какое-либо сходство известного и изучаемого объекта.

Модель - (от латинского modulus – образец) - любой аналог (образ) какого-либо объекта, процесса или явления, используемый в качест-ве заменителя (представителя) оригинала.
Моделирование - исследование объектов, процессов или явлений путем построения и изучения их моделей для определения или уточнения характеристик оригинала.

модели. Модель адекватна объекту, если результаты моделирования подтверждаются и

могут служить основой для прогнозирования поведения исследуемых объектов.
Степень адекватности зависит от цели и критериев моделирования

(формул).
Имитационное-
построение модели
с характеристиками,
адекватными ориги-
налу, на

основе какого-
либо его физического
или информационного
принципа.

частного к
общему, и синтезирует
ее путем слияния
компонент,

разрабаты-
ваемых отдельно.

Системный подход
предполагает последова-
тельный переход от
общего к частному,
когда в основе рассмотре-
ния лежит цель, при этом
объект выделяется
из окружающего мира.

Методы и технологии моделирования

мно-жество взаимосвязанных элементов любой природы.
Внешняя среда E - множество

сущест-вующих вне системы элементов лю-бой природы, оказывающих влияние на систему или находящихся под ее воздействием.

моделирования. Модель создается под определенную цель.
Важным для системного подхода

является определение структуры системы - совокупности связей между элементами системы, отражающих их взаимодействие.

выявляется состав
выделенных элементов
системы S и связи между
ними.

Совокупность
элементов и связей
позволяет судить о
свойствах выделенной
части системы.

Функциональный –
рассматриваются
функции (алгоритмы)
поведения системы.
Каждая функция
описывает поведение
одного свойства при
внешнем воздействии E.
Описание системы
состоит из набора
функций ее реакции
на внешние воздействия.

подход. В качестве элемента модели принимается компонент, описывающий поведение

одного свойства и не отображающая реальный состав элементов. Компоненты изолированы друг от друга, что плохо отражает моделируемую систему. Применим лишь для простых систем.

разбивается на ряд подсистем Si со своими свойствами, которые,

проще описать функциональными зависимостями, и определяются связи между подсистемами. В этом случае система функционирует в соответствии со свойствами отдельных подсистем и связей между ними. Применяется для сложных систем, когда невозможно учесть все взаимовлияния

философ и теолог в сочинении «Великое искусство» высказал идею

логической машины для решения разнообразных задач и попытался ее реализовать.
Рене Декарт (1596 – 1650) и Готфрид Вильгельм Лейбниц (1646 – 1716) развивали учение о прирожден-ной способности ума к познанию и всеобщих и необхо-димых истин логики и математики, работали над созда-нием универсального языка классификации всех знаний. Именно на этих идеях базируются теоретические основы создания искусственного интеллекта. Толчком к дальнейшему развитию модели человеческого мышления стало появление в 40-х гг. ХХ в. ЭВМ.

в 1948 г. сформулировал основные положения новой науки –

кибернетики.
В 1956 г. признано новое научное направление, связанное с машинным моделированием человеческих, интеллектуальных функций, и названное искусственным интеллектом.

нейронам (связанным
друг с другом нервным
клеткам, составляющим
основу

мозга), и их объ-
единением в функцио-
нирующие системы,
названные нейросетями.

кибернетика «черного
ящика» занимается
разработкой алгорит-
мов решения интел-
лектуальных задач
для имеющихся вы-
числительных систем.

важна ее реакция на заданные входные данные. На выходе

модель должна реагировать как человеческий мозг.
Наиболее значимые результаты:
Модель лабиринтного поиска (конец 50-х гг.), в которой рассматривается граф состояний объекта и в нем происходит поиск оптимального пути от входных данных к результирующим. На практике эта модель не нашла широкого применения.

на основе заранее известных заданных правил (эвристик). Эвристика –

теоретически не обо-снованное правило, позволяющее уменьшить количество переборов в поиске оптимального пути.
Методы математической логики. Метод резолюций, позволяющий на основе опреде-ленных аксиом автоматически доказывать теоремы. В 1973 г. создан язык логического программирования Пролог, позволяющий обрабатывать символьную информацию.

знаний специалистов - экспертов. В США появляются первые экспертные

системы. Возникает новая технология искусственного интеллекта, основанная на представлении и использовании знаний. С середины 80-х гг. искусствен-ный интеллект коммерциализируется. Растут капиталовложения в эту отрасль, появляются промышленные системы, повышается интерес к самообучающим-ся системам.