Создана модель, позволяющая компьютерам искать закономерности

   Человеческий мозг способен находить закономерности в различных массивах данных. Для нас это естественно, но для компьютера задачи такого рода являются очень трудными. Сталкиваясь с большим набором данных, компьютеры не знают, что с ними делать. В лучшем случае компьютер, имеющий программы для поиска конкретной структуры (линейной иерархии, кластера и т.д.), может попытаться упорядочить данные в соответствии с этой структурой.

   Учёные Массачусетского Технологического Института (MIT) разработали модель, с помощью которой они надеются научить компьютер находить имеющиеся закономерности в массивах данных. Эта модель позволяет произвести анализ набора данных и выяснить, к какому типу организационной структуры относятся эти данные.

   "Вместо того, чтобы учить компьютер находить конкретную структуру, мы создали более общий алгоритм, который способен проанализировать данные, подставить их в известные типы структур и проанализировать, какая структура наиболее подходящая для конкретного массива," ─ говорит Джош Тененбаум (Josh Tenenbaum), профессор MIT.

   Эта модель может пролить свет на то, каким образом человеческий мозг обрабатывает информацию. Модель "продумывает" ряд возможных структур данных, например, линейные и древовидные схемы, кластеры и т.д., подставляя в них имеющийся массив данных, а потом выбирает из полученных схем наиболее подходящую для этого массива. Человеческий мозг в повседневной жизни решает ту же самую задачу, зачастую неосознанно. Однако некоторые результаты человеческого умения найти закономерность стали значительными вехами в истории развития науки. К таким результатам относятся периодическая система химических элементов, открытая Д.И.Менделеевым, и классификация биологических видов с древовидной структурой.