Нейросетевые технологии построения интеллектуальных систем управления роботами

Основные направления разработки методов проектирования интеллектуальных систем управления роботами предполагают технологии, основанные на использовании искусственных нейронных сетей. Нейронные сети, в которых модель нейрона была разработана как простейший элемент процессора, выполняющий вычисление передаточной функции скалярного произведения вектора входных данных и вектора весовых коэффициентов, могут дать интересные результаты, касающиеся генерации зависимостей и прогнозирования. Однако их очевидным недостатком является отсутствие явного алгоритма действия. Запоминание информации в процессе обучения происходит неявно в результате выбора весовых коэффициентов нейронной сети, поэтому проблема познания (формирования новых знаний) на основе тех знаний, которые были получены ранее в процессе обучения, представляется неразрешимой. Положительное решение этой проблемы откроет путь к созданию полноценного искусственного разума. С этой точки зрения перспективным направлением является то, где математическая модель нейронных сетей строится на основе математической логики.