Информа́тика — наука о методах и процессах сбора, хранения, обработки, передачи, анализа и оценки информации с применением компьютерных технологий, обеспечивающих возможность её использования для принятия решений.
Иску́сственный интелле́кт в самом широком смысле – это интеллект, демонстрируемый машинами, в частности компьютерными системами. Это область исследований в области компьютерных наук, которая разрабатывает и изучает методы и программное обеспечение, позволяющие машинам воспринимать окружающую среду и использовать обучение и интеллект для выполнения действий, которые максимально увеличивают их шансы на достижение поставленных целей. Такие машины можно назвать искусственным интеллектом.
Нейро́нная сеть — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети У. Маккалока и У. Питтса. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.
Иску́сственный нейро́н — узел искусственной нейронной сети, являющийся упрощённой моделью естественного нейрона. Математически искусственный нейрон обычно представляют как некоторую нелинейную функцию от единственного аргумента — линейной комбинации всех входных сигналов. Данную функцию называют функцией активации или функцией срабатывания, передаточной функцией. Полученный результат посылается на единственный выход. Такие искусственные нейроны объединяют в сети — соединяют выходы одних нейронов с входами других. Искусственные нейроны и сети являются основными элементами идеального нейрокомпьютера.
Нервная сеть — совокупность нейронов головного и спинного мозга центральной нервной системы (ЦНС) и ганглия периферической нервной системы (ПНС), которые связаны или функционально объединены в нервной системе, выполняют специфические физиологические функции.
Гиппока́мп — часть лимбической системы головного мозга и гиппокамповой формации. Участвует в механизмах формирования эмоций, консолидации памяти, пространственной памяти, необходимой для навигации. Генерирует тета-ритм при удержании внимания.
Био́ника — прикладная наука о применении в технических устройствах и системах принципов организации, свойств, функций и структур живой природы, то есть формах живого в природе и их промышленных аналогах.
Нейрокомпьютер — устройство переработки информации на основе принципов работы естественных нейронных систем. Эти принципы были формализованы, что позволило говорить о теории искусственных нейронных сетей. Проблематика же нейрокомпьютеров заключается в построении реальных физических устройств, что позволит не просто моделировать искусственные нейронные сети на обычном компьютере, но так изменить принципы работы компьютера, что станет возможным говорить о том, что они работают в соответствии с теорией искусственных нейронных сетей.
Перцептро́н — математическая или компьютерная модель восприятия информации мозгом, предложенная Фрэнком Розенблаттом в 1957 году и впервые воплощённая в виде электронной машины «Марк-1» в 1960 году. Перцептрон стал одной из первых моделей нейросетей, а «Марк-1» — первым в мире нейрокомпьютером.
Модель мозга — любая теория, которая стремится объяснить физиологические функции мозга с помощью известных законов физики и математики, а также известных фактов нейроанатомии и нейрофизиологии. Существуют по меньшей мере два основных положения, играющих фундаментальную роль в теории функционирования мозга, в отношении которых сходится мнение большинства современных теоретиков:
- 1. Основные свойства мозга определяются топологической структурой сети нервных клеток (нейронов) и динамикой распространения импульсов в этой сети.
- 2. Способности биологических сетей перерабатывать информацию не зависят от каких-нибудь особых виталистических сил, которые не могут быть воспроизведены устройством, созданным руками человека.
Под гибридной интеллектуальной системой (ГиИС) принято понимать систему, в которой для решения задачи используется более одного метода имитации интеллектуальной деятельности человека. Таким образом ГиИС — это совокупность:
- аналитических моделей
- экспертных систем
- искусственных нейронных сетей
- нечётких систем
- генетических алгоритмов
- имитационных статистических моделей
Дартмутский семинар — двухмесячный научный семинар по вопросам искусственного интеллекта, проведённый летом 1956 года в Дартмутском колледже.
Эволюционные алгоритмы — направление в искусственном интеллекте, которое использует и моделирует процессы естественного отбора.
Нейрокомпьютерный интерфейс (НКИ) — система, созданная для обмена информацией между мозгом и электронным устройством. В однонаправленных интерфейсах внешние устройства могут либо принимать сигналы от мозга, либо посылать ему сигналы. Двунаправленные интерфейсы позволяют мозгу и внешним устройствам обмениваться информацией в обоих направлениях. В основе нейрокомпьютерного интерфейса часто используется метод биологической обратной связи.
Биокомпьютинг — биологическое направление в искусственном интеллекте, сосредоточенное на разработке и использовании компьютеров, которые функционируют как живые организмы или содержат биологические компоненты, так называемые биокомпьютеры.
Оптические нейронные сети — реализация искусственных нейронных сетей в виде оптических систем. Для обеспечения параллелизма в цифровом компьютере необходима параллельная работа многих элементов. Занимаемое ими пространство, с учётом пространства, необходимого для изоляции одного элемента от другого, может стать настолько большим, что на пластине кремния не останется места для размещения вычислительных цепей. В то же время соединение элементов с помощью световых лучей не требует изоляции между сигнальными путями, световые потоки могут проходить один через другой без взаимного влияния. Более того, сигнальные пути могут быть расположены в трёх измерениях. Плотность путей передачи ограничена только размерами источников света, их дивергенцией и размерами детектора. Кроме того, все сигнальные пути могут работать одновременно, тем самым обеспечивая огромный темп передачи данных. Данное направление позволяет разработать отдельные компоненты необходимые для построения нейрокомпьютера.
Эволюционное моделирование использует признаки теории Дарвина для построения интеллектуальных систем. Является частью более обширной области искусственного интеллекта — вычислительного интеллекта.
Нейроинженерия — это научная дисциплина входящая в состав биомедицинской инженерии, использующая различные инженерные методы для изучения, восстановления, замены или укрепления нервной системы. Нейроинженерия решает различные уникальные задачи для решения проблем совмещения живых нейронных структур и неживых конструкций.
Естественная информатика — это научное направление, изучающее процессы обработки информации, протекающие в природе, мозге и человеческом обществе. Она опирается на такие классические научные направления, как теории эволюции, морфогенеза и биологии развития, системные исследования, исследования мозга, ДНК, иммунной системы и клеточных мембран, теория менеджмента и группового поведения, история и другие. Вторичной задачей этого направления является реализация полученных знаний в технических системах. Промежуточное место между этими двумя подходами занимает компьютерное моделирование естественных информационных процессов.
Нейроне́т или Web 4.0 — один из предполагаемых этапов развития Всемирной паутины, в котором взаимодействие участников будет осуществляться на принципах нейрокоммуникаций. По прогнозам, должен заменить собою Web 3.0 приблизительно в 2030—2040 годах. Один из ключевых рынков, выбранных для развития в рамках российской Национальной технологической инициативы.