Введение

Американский ученый Барт Эндрю Коско (родился 7 февраля 1960 года) — писатель и профессор электротехники и права в Университете Южной Калифорнии (USC). Он исследователь и популяризатор нечеткой логики, нейронных сетей и теории шума, а также автор нескольких специализированных книг и учебников по этим и смежным областям машинного интеллекта. В 2022 году он был удостоен премии Дональда О. Хебба за достижения в области нейронного обучения от Международного общества нейронных сетей.

Личный опыт

Коско имеет степени бакалавра философии и экономики, полученные в USC (1982), степень магистра прикладной математики, полученную в UC San Diego (1983), степень доктора философии в области электротехники, полученную в UC Irvine (1987) под руководством Аллена Стубберуда, и степень доктора юридических наук, полученную в Concord Law School. Он является адвокатом, имеющим лицензию на правовую практику в Калифорнии и федеральном суде, и работал неполный рабочий день помощником юриста в окружной прокуратуре Лос-Анджелеса. Коско – политический и религиозный скептик. Он – постоянный автор либертарианского журнала Liberty, где опубликовал эссе на тему "палестинские ваучеры".

Написание

На сегодняшний день самой популярной книгой Коско является международный бестселлер «Нечеткое мышление» о том, как человек и машины мыслят в полутонах, а его последней книгой стал «Шум». Он также опубликовал рассказы и кибертриллер «Nanotime» о возможной Третьей мировой войне, разворачивающейся в течение двух дней 2030 года. Название романа вводит термин «нановремя» для описания ускорения времени, которое происходит, когда быстрыми компьютерными чипами, а не медленными мозгами, управляются сознания. Коско придерживается минималистского стиля письма, даже не используя запятые в своей книге «Шум».

Исследования

Технические достижения Коско относятся к трем основным областям: нечеткая логика, нейронные сети и шум. В области нечеткой логики он разработал нечеткие когнитивные карты, нечеткую принадлежность, аддитивные нечеткие системы, теоремы нечеткого приближения, оптимальные нечеткие правила, нечеткие ассоциативные памяти, различные адаптивные нечеткие системы на основе нейронных сетей, условную дисперсию нечетких систем, а также геометрическую интерпретацию (конечных) нечетких множеств как точек в гиперкубах и ее связь с продолжающимися дискуссиями о нечеткости в противовес вероятности. В области нейронных сетей Коско представил метод обучения без учителя на основе дифференциального правила Хебба, иногда называемый "дифференциальным синапсом", и наиболее известен семейством двунаправленных ассоциативных нейронных сетей обратной связи BAM (Bidirectional Associative Memory) с соответствующими теоремами глобальной устойчивости. Он использовал алгоритмы обучения, подобные нейронным, для определения оптимального уровня шума, добавляемого во многие нелинейные системы с целью повышения их производительности. Он доказал множество вариантов так называемой "теоремы о запрещенном интервале", которая гарантирует, что шум будет полезен для системы, если средний уровень шума не попадает в определенный интервал значений. Он также показал, что шум может ускорить сходимость цепей Маркова к равновесию.