Люди наделены естественными способностями находить некий порядок в потоке информации, чему достаточно сложно научить компьютер. В условиях огромных объемов данных машина просто не знает, с чего начать – если только она не запрограммирована на поиск определенной структуры, иерархии, линейного упорядочивания или набора кластеров.

Новая модель искусственного интеллекта, разработанная учеными Массачусетского технологического института (MIT), поможет компьютерам идентифицировать структуру данных подобно тому, как это делает человек. Предложенный алгоритм анализирует набор данных (рассматривая разные типы деревьев, колец, иерархий и пр.) и определяет тип наиболее подходящей ему организационной структуры. Модель пригодна для анализа крупных массивов информации в любых областях знаний, и, возможно, сможет пролить свет на то, как отыскивает подходящие шаблоны человеческий мозг.

Алгоритм был построен аспирантом MIT Чарльзом Кемпом (Charles Kemp), который сейчас преподает в университете Карнеги-Меллона (Carnegie Mellon University). Результаты опубликованы в известиях Национальной академии наук США. Исследования проводились при поддержке Управления научных исследований ВВС (США), научной лаборатории NTT Communication и Фонда Джеймса Макдоннелла (James S. McDonnell Foundation).