В статьях и докладах ранее уже рассказывалось об экспертных системах, действия которых основаны на логическом мышлении. Система, спроектированная таким образом на основе инструкций, получаемых от автора, выясняет уровень знаний, либо является обучающей средой, или тестирует какие-либо другие аспекты деятельности. Интересным для разработчиков такой системы (одним из которых является автор) показалась возможность ее "подстраиваться" под темперамент и уровень развития тестируемого (или обучаемого) и делать логические выводы.

Одним из наилучших способов реализации экспертной системы являются нейронные сети, основанные на многоканальности и распараллеливании. Нейронные сети предполагают сложную самообучаемую систему, корректирующую работу и оптимизирующую результаты. Наиважнейшим достоинством такой системы являются ее многофункциональность (многозадачность), а также универсальность и гибкость использования в зависимости от поставленных целей и задач.

В нашем случае подобная система может быть использована в образовании, являясь при этом революционной. Система включает в себя определение типа нервной деятельности, коэффициента настроенности на ту или иную деятельность, уровня обученности. В результате чего система обобщает полученные данные и выбирает тот или иной режим дальнейшей работы.

Оторвавшись от образовательного процесса, можно отметить еще одно направление, в котором системы искусственного интеллекта, созданные на основе искусственных нейронных сетей, могут иметь большой успех. Речь идет о психологии, а конкретно – о вопросе измерения коэффициента интеллекта (I.Q.) Трудность этого вопроса заключается в том, что нет простого и прямого способа, с помощью которого можно было бы измерить I.Q. Существуют два противоречия: тестирование интеллекта не имеет твердой научной базы, и тестирование интеллекта имеет большой успех в практическом применении, которые в конечном итоге дополняют друг друга. Из этого следует, что общий коэффициент интеллекта испытуемого не будет явным следствием его ответов на задаваемые при тестировании вопросы. Сама же задача относится к классу трудноформализуемых.

Возможность работы с "размытыми" данными делает экспертные системы на основе искусственных нейронных сетей наиболее оптимальными при решении задач такого класса.

Сервер поддерживается фирмой НПП "БИТ про" Лучшие программы для образовательного процесса