WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 |
ТОРА-Центр. Статьи экспертов и сотрудников фирмы ТОРА-Центр. Стр. 1 из 4 Кто умнее нейрокомпьютеров В.В.Золотарев, д.т.н., Москва 1.Поручения для вашего калькулятора.

Стремительный рост возможностей современной цифровой техники опережает многие идеи фантастической лите пределы применения компьютеров во всех их ипостасях с невиданной стремитель-ностью. При этом специалисты свободно маникулируют мега-байтами оперативной памяти по принципу “этому пакету - 3 Мб, а этому надо выдел касается производительности, то ее как-то и неудобно даже стало упоминать: всегда можно купить более быстры акселераторную плату под конкретную проблему и даже спецкомпьютер под некоторый класс задач.

Но формируется ли при этом у человека все более способный помощник Конечно, он есть и берет на себя все бо текущих забот: просчитать, подготовить, найти. И все же это в большей степени функции калькулятора, невообра старающегося представить выполняемые им задачи и получаемые результаты в более удобном виде для челове потребность в “настоящем друге” у человека постоянна, то и решение проблемы “подумай и решись” на базе вычи фактически еще раньше, чем появились серьезные надежды на будущие возможности ЭВМ. В настоящее время м видимо, два основных этапа, которые можно считать уже пройденными в развитии компьютеров и внесшими важн углубление понимания проблемы “человек-машина”, которая вполне может рассматриваться теперь как уже “почт Первым серьезным результатом в формировании еще только задатков интеллектуального помощника для челове сферах после естественного появления сложных расчетных программ стали разнообразные пакеты интерполяции использовавшие в максимально возможной степени весь потенциал классических математических дисциплин, в п корреляционного анализа. Отсчет начала развития новых способностей вычислительной техники именно от этих с определяется тем, что даже при больших первоначальных трудностях оперативного представления результатов и программ в графическом виде, наиболее эффективное и удобное конечное отображение итогов их работы было и различных кривых, поверхностей и других визуализируемых объектов, что сначала делалось вручную. А глаз - наи весьма “умный” орган связи с внешней средой, как известно, и сам производящий дополнительные вычисления пр внешнего мира. Другим важнейшим моментом, определяющим особое выделение этого периода как начала “ново компьютеризации цивилизации, является особая качественная новизна такого вида услуг ЭВМ. Дело в том, что ф корреляторы впервые взяли “на себя” один важный аспект "раздумий”, занимающих у человека значительные сил Именно в тот момент, когда экстраполируемый параметр после тех или иных оценок внутри процессора предстае распечатке в виде кривой, которая частично воцарилась на графике уже и в будущем времени по отношению к мо компьютер становится весьма уважаемым советчиком безотносительно к тому, что его программы написаны чело который решал эту задачу, или другим. Просто компьютер “научился” прогнозировать. С этого момента он влияет человека через свою способность представлять ему информацию в более подходящем виде. Напомним, что согл информации никакие сколь угодно мощные ЭВМ с любыми хитроумными программами не создают никакой новой только преобразуют входные данные к виду, удобному для восприятия.

Ограничения возможностей такого подхода к воспитанию компьютерных помощников человеку очевидны. С росто задачи до десятков даже при единственном выходном параметре задача правильного оцениванивания усложняет про всех тех скоростях счета, которые доступны, будущее становится прошлым, так как машина не успевает. Кром решаемых подобными средствами многомерных задач решило активное участие человека в самом анализе, а не конечных результатов. Сам этот процесс требует очень высокой квалификации и от человека. А он ошибается и з замкнулся. И продолжение, вполне успешное, решения многих задач численными методами на все более мощной достаточно контрастно выделяет границы их применимости. Что поделаешь, это ведь все же уровень калькулятор 2. Давайте выполнять законы.

Новая волна интереса к возвышению сферы деятельности цифровых систем связана с глубокими разработками т искусственного интеллекта (ИИ). Обратившись к анализу того, как человек принимает решения, невозможно не за активно использует большое число как очевидных, так и весьма нетривиальных правил. Возникновение тематики (ЭС) как раз и было связано именно со вполне успешным глубоким пониманием того, как следует поступать в разл зависимости от действующих в анализируемой системе правил. Установленные в системе законы должны выполн наличии тех или иных противоречий создавались подходы и конкретные механизмы их анализа и, по возможности или устранения. Однако достаточно длительный срок использования экспертных систем различного класса в конт организациями, диагностики сложных технических систем и в других сферах привел специалистов к осознанию, чт правил, которые должны выполняться в системе, как раз и относится к той весьма и весьма трудновыполнимой за проблеме построения корректных и эффективных ЭС, устанавливающей серьезные пределы для сферы использо Подавляющее число реальных систем, функционирование которых связано с необходимостью “что-то подправить причем, вполне успешно людьми, которые не могут сформулировать точно причину как промежуточного, так и кон относится и к врачам с хорошими диагностическими способностями, и к водителям, к тем же “системщикам” компь комплексов, и ко многим другим профессионалам. Неуловимость многих моментов, когда проявляется влияние ин принимающего решение, на некоторое время вызвало спад интереса к ЭС (а где его не бывает никогда!) и перекл специалистов на другие методы, которые тоже сначала были долго не в чести.

http://ebook/library/ns/tatfedrd.htm 17.06.ТОРА-Центр. Статьи экспертов и сотрудников фирмы ТОРА-Центр. Стр. 2 из 3. Научи же меня! Новая волна интереса к “разумоподобным” системам, схлынувшая уже со страниц “масс медиа” и специальных из реально только набирающая еще силу у нас, относится к возрожденной после очень долгого забвения тематике н (НС), которые, несмотря на закономерный спад долгой шумихи вокруг них, проникают во все структуры науки, про финансов и вообще всех сфер человеческой деятельности. Они составляют третье весьма обширное поколение искусственного интеллекта, решающих широкий круг задач, в том числе оценивания и прогнозирования (отметим, говорить о переживаемой передовыми странами уже пятой волне обновления средств ИИ, связанной с генетичес перед которыми была четвертая волна методов нечеткой логики, но об этих событиях - как-нибудь потом).

Если остановиться только на одном аспекте применения и успеха нейросетевых технологий, то главная причина в восторга по отношению к НС определяется тем, что они вообще оказались первыми очень удобными для человек передачи и накопления опыта. Им нужны те же данные, на которых обучался бы в аналогичных ситуациях челове многих случаев предполагаемой работы нейронную сеть действительно можно обучить именно в том смысле, как учебу, например, детей. И это несмотря на то, что все модели самих нейронов, используемых в этих сетях, и сама крайне примитивны и ни при каких условиях не могут претендовать на подобие мозгу высших животных. Так, отча напоминает то, что можно увидеть в нервной системе у лягушки. Но самое главное - способность обучаться - у это Причем, она готова учиться просто всему, что захотите. Открыты практически реализуемые методы таких форм о можно считать плодом науки, искусства и удачи. И во многих случаях при наличии упорства из аморфной сначала можно действительно создать нейросетевого распознавателя или хорошего прогнозиста, если, конечно, ваше тер аналогичным возможностям школьного учителя.

Обширность сферы применения нейронных сетей практически несопоставима ни с какими средствами, которые п пор изощренные научные и программистские умы. Одну их причин успеха - обучаемость практически чему угодно Но тут есть и еще очень важные причины. Указанная уже выше возможность обучаться на тех же данных, что и че вмешательство самого человека, из чего и следует революционное снижение, в принципе, числа ошибок в этих да снижения влияния на них человеческого воздействия (т.е. просто вносимых им же ошибок) при подготовке систем обучению.

4. Особые заслуги.

Следующим полезнейшим обстоятельством при использовании НС является то, что машина ничего не забывает.

к тому, что компьютер полностью запоминает необходимые данные и программы. Иначе просто нельзя. Но в прел решения человеческих задач (это всегда так и было) человеческими же методами, т.е. на основе опыта (в этом и оказывается, мы к тому же избавляемся от людской забывчивости и эмоций, которые более чем часто приводят к труднейшим ситуациям.

И наконец, может быть, самое главное. В большинстве случаев в обыденной жизни люди руководствуются двумяили обстоятельствами для принятия массы текущих решений, т.е. сделав тот или иной прогноз. Это могут быть па “дорого-красиво” или “хочу-можно-некогда “ и т.д. В более сложных случаях при мобилизации опыта и, если она ес возможно принятие решений по четырем-пяти параметрам, описывающим ситуацию. В большинстве же случаев д а не только необходимость правильного принятия во вниманиет пяти существенных обстоятельств вызывают у че скуки и отторжения проблемы из-за ее сложности. Полный же постоянный учет шести параметров той или иной си проблематичен и для людей, которых мы называем гениями, что и позволяет нам без проявлений зависти самокр свои возможности в процессах принятия решений. Так что магическое число семь является для людей практическ уровнем размерности пространства решений. Что же касается нейронных сетей, то при правильном и полном обу либо серьезных проблем вполне способна безусловно учитывать десятки и даже многие сотни обстоятельств, то решения не в обычном четырех-пятимерном человеческом пространстве параметров, а в фантастическом по объ семисотмерном пространстве, ничего не забывая и все учитывая. Конечно, рекордный объем пространства решен очень мощных вычислительных средств, но во многих случаях решения задач, имеющих размерность не более ст может оказаться обычная достаточно производительная ПЭВМ. В подобных случаях вполне допустимо обучение нескольких десятков часов (иногда - за пару суток), поскольку эта процедура и занимает основное время создания работе. А работа с обученной сетью весьма проста: параметры на входе - оцениваемая величина на выходе, как производящем, воообще говоря, несложные вычисления, которых, однако, довольно много. Но все равно длитель превышает время выдачи решения уже готовой сетью на несколько, иногда на много порядков. Разумеется, этот п только к некоторым из наиболее популярных в прикладном плане видам нейронных сетей (которых несколько дес соответствующих, например, парадигме многослойного перцептрона с обучением методами обратного распростр propagation).

Исключительно полезными оказываются при использовании НС и их свойство самостоятельно оценивать важност используемых для обучения, а также возможность их исключения из рассмотрения в случае несущественного вли результат.

В тематике нейронных сетей получено уже множество результатов, которые позволяют дообучать сети в связи с и ситуации, использовать совместно сети, реализующие различные парадигмы для решения весьма сложных задач неточные данные (что, разумеется, должно быть обязательно известно и сети, и специалисту, который ее обучает удовлетворяющие различным условиям. Допустимо даже часть параметров в различных обучающих примерах сч неизвестными. Столь высокая гибкость НС в их нынешнем восприятии и позволила обеспечить высочайший урове различным проблемам, непрерывно возникающим в различных сферах человеческой деятельности.

http://ebook/library/ns/tatfedrd.htm 17.06.ТОРА-Центр. Статьи экспертов и сотрудников фирмы ТОРА-Центр. Стр. 3 из Самым очевидным приложением НС следует считать именно оценки ситуаций и прогнозирование, то есть главны выполняемые человеком в процессе управления и принятия решений во всех сферах. Исходя из вышеприведенн человек может ожидать появления очень эффективного помощника, способного очень много усвоить, отфильтров конечный результат, учитывающий практически все. Знания и опыт ваших лучших экспертов могут быть сконцентр нескольких НС, содержащихся в основном ПК организации, что многократно повысит и качество диагностики, и эк последствий практически любых управленических решений и внешних событий.

Что касается нерешенных проблем в области НС, то их список весьма обширен и постоянно растет. Только переч обучения, корректного выбора данных для настройки и тестирования, определения структуры сети или даже прос специалиста по обучению сетей в типичной ситуации недостатка количества самих обучающих примеров - все это десятки страниц. Вместе с тем успехи нового направления столь значимы, что определенные трудности роста ник НС находят своих сторонников во все новых сферах бытия. Отдельного разговора заслуживают методы совместн ЭС и НС, которые вобрали в себя все лучшие возможности обеих ветвей тематики ИИ.

Кроме того, достаточно интенсивно проводятся исследования НС и для их совместного применения с генетически методами вычислений на базе нечеткой логики. Такие гибриды еще более расширяю возможности многих постепе систем, действительно помогающих человеку на уровне принятия решений.

5. А можно все и сразу Обзор применения НС в различных сферах деятельности затрудняется тем существенным обстоятельством, что конференций в мире, на которых обсуждаются эти вопросы, составляет многие десятки. Оставаясь очень наукоем требуя для работы в этой сфере весьма высококвалифицированных специалистов, нейронные сети существенно между возможностями и потребностями в поистине “умных” помощниках человека во всем многообразии его деят По различным данным сейчас на нейрокомпьютерном рынке США присутствуют более 100 фирм с годовым оборо полумиллиарда долларов. Наиболее серьезное финансирование в США имеют военные приложения НС. Успешн по их применению в системах программыв “звездных войн”, для управления механической рукой на космическом ряда проектов в военной авиации, подводном флоте, радиолокации и для прогнозирования надежности различны систем. Фактически основную роль играют НС в комплексах по обработке изображений земной поверхности, где о использоваться практически на всех этапах выделения областей интереса, обнаружения, распознавания и класси Особое внимание это ведомство сейчас сосредоточило на проблеме анализа и выделения движущихся изображе получено множество полезных результатов.

Pages:     || 2 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.