Бионический (нейросетевой) подход к созданию интеллектуальных компьютерных систем

В настоящее время биоэлектроника является новейшей отраслью науки и техники, изучающей принципы и методы обработки информации живыми организмами с целью создания высокопроизводительных, надежных и интеллектуализированных вычислительных средств. Одним из направлений бионического подхода к созданию интеллектуальных компьютерных систем являются исследования в области создания нейрокомпьютера — систем нечисловой информационно-логической обработки данных, реализуемых на базе новых архитектурных принципов ЭВМ. В основе этих работ лежат интенсивные исследования:

· структуры и процессов функционирования человеческого мозга;

· нейронных сетей низших типов животных;

· методов получения мономолекулярных органических пленок и многослойных структур на их основе;

· методов получения биологических проводников электрического тока;

· по созданию искусственных нейронных сетей в виде специализированных электронных схем, состоящих из электронных аналогов клеток головного мозга.

Отличительной чертой нейронных сетей является их способность менять свое поведение (обучаться) в зависимости от изменения внешней среды, извлекая скрытые закономерности из потока данных. При этом алгоритмы обучения не требуют каких-либо предварительных знаний о существующих в предметной области взаимосвязях — необходимо только подобрать достаточное число примеров, описывающих поведение моделируемой системы в прошлом.

Основанная на нейросетях технология не предъявляет повышенных требований к точности входных данных как на этапе обучения, так и при ее использовании (после настройки и обучения), например, при распознавании симптомов приближения критических ситуаций, для краткосрочных, а иногда и долгосрочных прогнозов. Таким образом, нейросетевая технология обладает двумя чрезвычайно полезными свойствами:

1) способностью обучаться на конкретном множестве примеров;

2) умением стабильно распознавать, прогнозировать новые ситуации с высокой степенью точности, причем в условиях внешних помех (например, появления противоречивых или неполных значений в потоках информации).

Основанные на исследованиях работы мозга, нейросетевые технологии оперируют рядом биологических терминов, понятий, параметров, а метод получил название генетического алгоритма. Генетический алгоритм реализован в популярных версиях нейропакетов - широко известном в России Brain Maker Professional v. 3.11 и менее известном, но более профессиональном Neuroforester v. 5.1. В этих пакетах генетический алгоритм управляет процессом обучения на некотором множестве примеров, а также стабильно распознает (прогнозирует) новые ситуации с высокой степенью точности даже в условиях внешних помех (например, появления противоречивых или неполных знаний). Причем обучение сводится к работе алгоритма подбора весовых коэффициентов, который реализуется автоматически без непосредственного участия пользователя-аналитика.

В пакете Neuroforester v. 5.1. для решения прогнозных задач ряд процедур выполняется автоматически. В частности, автоматически выбирается оптимальное число дней, обеспечиваемых прогнозом. Пакет имеет также инструменты для предварительной обработки данных: корреляционный анализ, позволяющий определить значимость входных параметров прогноза; анализ с помощью масштабных преобразований и экспоненты Херста (Resсaled Range Analysis Hurstexponent) для выявления скрытых циклов данных; диаграмма распределения зависимости прогнозируемой величины от входных параметров. Эти методы позволяют уже на этапе подготовки данных выделять наиболее существенные для прогноза параметры. Все результаты обработки представляются в графическом виде, удобном для анализа, принятия решений.

Современные нейросетевые продукты позволяют работать как с числовыми, так и с текстовыми данными, т. е. преобразовывать набор символов (слово, фраза) в уникальный набор чисел. Word System делает возможной также обратную операцию, т. е. представление результатов работы нейросети в виде не только чисел, но связного текста, что позволяет генерировать результаты в виде различных информационных сообщений.

Работоспособность первоначально обученных сетей проверяется на тестовой выборке данных. По результатам тестов отбираются наиболее перспективные варианты (настройки сети?). При этом руководствуются тем, что точность и надежность прогноза, прежде всего, зависят от типа прогнозируемой величины, состояния, в котором находится система (стационарное, вблизи критической точки и т. п.), типа системы (управляемая извне или замкнутая). Если результаты тестирования неудовлетворительные, то просматривается набор входных данных, изменяются некоторые учебные программы или перестраивается сеть.

После завершения полного цикла решения задачи возможны два пути: пользоваться в дальнейшей работе созданной системой, что вполне приемлемо для одного специалиста, решающего определенный круг задач, или создать для каждой задачи независимые приложения в виде отдельного файла, который может использоваться другими программами. В этом случае полученный вариант нейросетевой технологии представляет собой упакованную нейросеть с описанными функциями передачи данных команд управления.

Использование нейронных сетей открывает практически неограниченные возможности применения, особенно в качестве аналитических инструментов в таких плохо формализуемых и многокритериальных областях управления, как анализ финансовой и банковской деятельности, биржевые рынки. Любая задача, связанная с использованием финансовых средств на валютном рынке или рынке ценных бумаг, сопряжена с риском и требует тщательного анализа и прогноза. Точность прогноза, устойчиво достигаемая нейросетевыми технологиями при решении реальных задач, уже превысила 95%. Поэтому количество примеров успешного применения нейросетевых программных продуктов стремительно растет. Среди перспективных направлений использования нейросетевых технологий в управлении можно назвать создание компьютерных моделей поведения клиента для оценки риска или перспективности работы с конкретными клиентами. Эти модели основаны на анализе проведенных сделок и оценке вероятности того, согласится ли конкретный клиент на то или иное предложение.

На мировом рынке аналитического программного обеспечения представлен широкий спектр нейросетевых технологий - от систем, ориентированных на суперкомпьютеры, стоимость которых превышает 50 тыс. долл., до недорогих (несколько сотен долларов) нейропакетов, работающих на платформе персональных компьютеров и рабочих станций. Это делает доступной технологию нейронных сетей для приложений практически любого уровня. Ее массовое применение - вопрос ближайшего будущего.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: