Конструирование искусственных нейронных ансамблей (ИНА). Александр Кириченко

нии вычислительных систем 5 поколения. Предполагалось, что создаваемые вычислительные системы кроме обычных компьютеров будут содержать машины логического вывода, базу знаний, систему общения на естественном языке. Иными словами – что создаваемые вычислительные системы будут оснащаться интеллектуальными блоками – аналогами человеческого интеллекта, человеческой интуиции. Эти блоки необходимы для распознавания образов, чтения рукописных текстов, подготовки аналитических прогнозов, перевода с одного языка на другой и т. п. Именно для таких задач обычно трудно составить явный алгоритм, без которого не могут работать электронные вычислительные машины.

      Такие аналоги человеческого интеллекта могут быть реализованы с помощью искусственных нейросетей – нейросетевых моделей биологических систем.

      Всё, что связано с использованием нейронных сетей, нейросетевых моделей получило название «нейросетевых технологий» («нейрокомпьютинг»). Важное свойство нейросетевых моделей – они не требуют программирования, а предусматривают работу по обучению нейронной сети на специально подобранных примерах. Во время обучения формируются основные отношения между входными и выходными параметрами, и оформляются в незримые таблицы (образы), которые впоследствии используются при решении задач на сети и являются своеобразными алгоритмами решения этих задач.

      Нейрокомпьютинг предоставляет единую методологию решения очень широкого круга практически интересных задач, как правило – ускоряющих и удешевляющих разработку приложений. В число таких задач входят задачи, связанные с необходимостью проявления интеллекта, например такие, как прогнозирование цен, оценка кредитоспособности, оптическое распознавание, обработка изображений, диагностика, лингвистический анализ, и др. Использование нейросетей для решения перечисленных задач предусматривает выполнение типовой последовательности действий с помощью нейрокомпьютеров, или нейропакетов, или отдельных специальных программ.

      Интеллект связан со знаниями: приобретением знаний, хранением знаний, поиском, извлечением и преобразованием знаний.

      Последовательность приобретения новых знаний в теории познания философами определена в виде таких операций, как: созерцание – накопление – кластеризация – классификация – узнавание – предсказание – прогнозирование.

      Для хранения знаний разработаны специальные средства – системы управления базами знаний (СУБЗ). В отличие от систем управления базами данных (СУБД), базы знаний содержат специальные добавки, обеспечивающие непротиворечивость хранящихся знаний (проверка, устранение).

      Знания имеют смысл, раскрывают его. Смысл и знания – динамичны. Для их преобразования используются такие интеллектуальные операции, как рассуждения, умозаключения, планирование, доказательство.

      Нейросети способны обучаться на примерах. Умение обучаться на примерах – это интеллектуальная задача.

      Распознавание – это ещё одна интеллектуальная задача. У неё есть несколько разновидностей – узнавание, предсказание, прогнозирование, идентификация.

      Кластеризация – разделение объектов на группы похожих. Это тоже интеллектуальная задача.

      В настоящее время усиливается интерес к использованию искусственных нейронных сетей при получении новых знаний – ещё одной интеллектуальной задачи.

      Хранение и обработка знаний, работа со смыслом, рассуждение и умозаключения, планирование, доказательство, проверка на противоречивость и устранение противоречивости – это более сложные интеллектуальные задачи, алгоритмы решения которых и способы использования нейросетей при решении таких задач пока могут быть неизвестны.

      Для поиска алгоритмов решения таких задач и способов использования нейросетей для их решения приходится использовать нейросетевые интеллектуальные модели и создавать нейросетевые технологии.

      Реализация мыслительной деятельности происходит с помощью нейронных конструкций. Для создания и исследования нейросетевых конструкций создаются специальные программные средства.

      С каждым годом расширяются наши знания об интеллекте и возможностях нейронных сетей, появляются новые программные реализации нейросетей – сети RBF, Хопфилда, Хэмминга, свёрточные, рекуррентные, рекурсивные.

      Изменяются методы использования нейросетей: глубокое обучение, свёртка, преобразование накапливаемых при обучении нейросетей знаний в правила продукций.

      Меняются и цели, с которыми проводятся нейросетевые исследования, и методы их проведения: смысловой поиск информации, анализ тематической структуры музыкальных произведений, текстов, рисунков и т. д.

      Для проведения нейросетевого исследования необходимы нейросетевые пакеты и программные комплексы, различные инструменты (алгоритмы, программы, методики) и технологии. Чаще всего требуемые средства отсутствуют или доступны по запредельным ценам.

      Относительно несложные инструменты, необходимые для исследования, могут быть изготовлены самостоятельно за счёт