Neyron tarmoqlar so'zning odatiy ma'nosida dasturlashtirilmagan, ular o'qitilgan. O'rganish neyron tarmoqlarning an'anaviy algoritmlarga nisbatan asosiy afzalliklaridan biridir. Texnik jihatdan mashg'ulot neyronlar orasidagi bog'lanish koeffitsientlarini topishdan iborat. Oqitishda davomida neyron tarmoq kirish va chiqish ma'lumotlari o'rtasidagi murakkab bog'liqlikni aniqlashga, umumlashtirishni amalga oshirishga qodir. Bu shuni anglatadiki, o`qitish muvaffaqiyatli o'tgan taqdirda, o'qutilmagan bilimlarga asoslanib, to'g'ri natijani olish mumkin bo'ladi.
Genetik algoritmlarga ega tizimlar. Genetik algoritm - bu biologik evolyutsiyaga o'xshash mexanizmlar yordamida kerakli parametrlarni tasodifiy tanlash, kombinatsiyalash va o'zgartirish yo'li bilan optimallashtirish va modellashtirish masalalarini hal qilish uchun ishlatiladigan evristik qidiruv algoritmi. Bu evolyutsion hisoblashning bir shakli. Genetik algoritmning o'ziga xos xususiyati - bu "o'tish" operatoriga urg'u berib, echimlarni rekombinatsiya qilish operatsiyasini bajaradi, uning roli jonli tabiatdagi o'tish roliga o'xshaydi.
Ko'p agentli tizimlar. Multiagent tizimi MAS (Multiagent system) bir nechta o'zaro ta'sir qiluvchi aqlli agentlar tomonidan shakllantiriladi. Ko'p agentli tizimlar bitta agent bilan hal qilish qiyin yoki imkonsiz bo'lgan muammolarni hal qilish uchun ishlatilishi mumkin. Bunday vazifalarga misol qilib onlayn-tijorat, favqulodda vaziyatlarda javob berish va ijtimoiy modellashtirishni keltirish mumkin.
Ko'p agentli tizimda agentlar bir nechta muhim xususiyatlarga ega:
• avtonomiya - agentlar, hech bo'lmaganda, qisman mustaqil;
• cheklangan tasavvurli - agentlarning hech biri butun tizim haqida tasavvurga ega emas yoki tizim bu haqdagi bilimlar bitta agent uchun amaliy foydalanish uchun juda murakkab;
• markazsizlashtirish - butun tizimni boshqaradigan agentlar mavjud emas.
Odatda, ko'p agentli tizimlarda, dasturiy ta'minot agentlar bo`ladi. Shunga qaramay, robotlar, odamlar yoki odamlar jamoalari ham bunday tizimning tarkibiy qismlari bo'lishi mumkin. Ko'p agentli tizimlar aralash jamoalarni ham o'z ichiga olishi mumkin.
Hatto har bir agentning xatti-harakatlar strategiyasi juda oddiy bo'lsa ham, o'z-o'zini tashkil qilish va murakkab xatti-harakatlar ko'p agentli tizimlarda paydo bo'lishi mumkin, Bu to'dali razvedka deb ataladigan narsaning asosidir.
Agentlar olingan bilimlarni qandaydir maxsus til yordamida va tizimda belgilangan “muloqot” (protokollar) qoidalariga rioya qilgan holda almashishlari mumkin. Bunday tillarga misollar - Knowledge Query Manipulation Language (KQML) va FIPA's Agent Communication Language (ACL).
Ko'p agentli tizimlarni o'rganish sun'iy intellekt muammolarini hal qilish bilan bog'liq.
MAS doirasidagi tadqiqot mavzulari:
• bilim, istak va niyatlar (BDI);
• hamkorlik va muvofiqlashtirish;
• tashkilot;
• aloqa;
• muvofiqlashtirish;
• taqsimlangan yechim;
• taqsimlangan masalalarni yechish;
• ko'p agentli trening;
• ishonchlilik va nosozliklarga chidamlilik.
Ko'pgina MASlar bosqichma-bosqich simulyatsiya modellashtirishga asoslangan kompyuter dasturlariga ega. MAC komponentlari odatda so'rov og'irlik matritsasi va javob matritsasi orqali o'zaro ta'sir qiladi. So'rov-javob-kelishuv modeli MASlarda keng tarqalgan. Sxema bir necha bosqichda amalga oshiriladi:
1. Birinchidan, hammaga shunday savol beriladi: "Kim menga yordam bera oladi?"
2. Bunga faqat “qodir” javob beradi: “Men qila olaman, falon narxga”.
3. Oxir oqibatda “kelishuv” tuziladi.
Oxirgi bosqich odatda ma'lumot almashinuvining yana bir nechta (kichikroq) aktlarini talab qiladi. Bu esa, boshqa komponentlarni hisobga oladi