Московский государственный университет путей сообщения
Опубликован: 01.06.2007 | Доступ: свободный | Студентов: 1825 / 81 | Оценка: 4.38 / 3.75 | Длительность: 22:59:00
ISBN: 978-5-9556-0094-9
Специальности: Программист
Лекция 13:

Нейросетевые технологии в экономике и бизнесе

< Лекция 12 || Лекция 13: 12345 || Лекция 14 >
Аннотация: Рассматривается принципиальная возможность применения совершенных логических нейронных сетей для банковского мониторинга и в системах оценки риска. На основе обобщения предлагаются принципы разработки унифицированного программного приложения для широкого круга пользователей в различных направлениях деятельности.

"Щоев \dots (Углубленно.) Пускай теперь наука трудится, а человек около нее как на курорте".

А. Платонов. "Шарманка"

13.1. Табличный метод - основа искусственного интеллекта

Выражаем признательность и уважение к идеям, высказанным Н.М. Амосовым и Д.А. Поспеловым, которые, как нам кажется, опираются на принципы мозга, "не вынутого из черепной коробки", т.е. полностью следуют основам искусственного человеческого интеллекта. Мы не всезнайки, постигшие истину в последней инстанции. Не трогая мощный пласт духовных знаний, мы обращаемся к мозгу лишь как к средству мышления, столь же простому на логическом уровне, как молоток и лопата.

При этом мы сознаем, что, в общем-то, принципы мозга известны и активно используются. Да вся наша жизнь основана на накоплении опыта "если \dots, то \dots ", "что это такое и к чему это ведет", на интерполяции и экстраполяции (предвидении) этого опыта (а то и просто гадании). Мы пользуемся незримыми таблицами в нашей памяти, принудительно и вольно заполняемыми за партой, за рулем, с министерским портфелем и без него, - крутя головой на шумной улице, за книгой, у станка и у мольберта. Мы учимся, учимся всю жизнь, от школьника, проводящего бессонные ночи за букварем, до умудренного опытом профессора - мастера спорта по волейболу. Ибо с теми же таблицами мы связываем не только принятие решений, но и движение, ходьбу, игру в мяч.

Выходит, не требуя духовной пищи, с помощью таких таблиц, отражающих факты "посылка - следствие", надежно связанных с мышечно-желудочно-кишечным трактом, можно безбедно прожить свою жизнь, не испытывая гнета творческих позывов?.. Не будем здесь трогать категории духовные, моральные, нравственные. Не коснемся всесилия посредственности, так, в целом, и проводящей жизнь. Ведь нас интересуют современные информационные технологии - максимально приземленные и формализованные.

Если противопоставить ассоциативному мышлению математический счет, то справедлив вопрос: каков вес счета в жизни человека? Как шло развитие, когда человек вообще не умел считать? (Кстати, вспомним тезис Д. Менделеева: "Наука начинается тогда, когда начинают считать.") На одном ассоциативном мышлении, развивая опыт и умея интерполировать и экстраполировать его? Можно спросить читателя: сколько раз сегодня вы считали? Но зато вы водили автомобиль, играли в теннис, торопились на автобус, рассчитывая (не тот смысл слова!) успех. Представляете, сколько бы вам пришлось считать (да еще где взять алгоритм?), для того чтобы поднять ногу для постановки на тротуар, минуя бордюр? Нет, мы не считаем, и это, пожалуй, основная сторона нашей интеллектуальной жизни, даже в науке и бизнесе. Механизмы чувствований, интуиции, автоматизма, которые мы, не в силах объяснить, адресуем подкорковому мышлению, на деле являются нормальными механизмами ассоциативного мышления с помощью таблиц базы знаний.

И главное - мы делаем это быстро! Как же нам не задуматься, как не "заглянуть в зеркало", пытаясь постичь и воспроизвести?

Наука и техника обладают колоссальным опытом построения сложных систем только лишь на основе алгоритмических, математических методов расчета, исключая какие бы то ни было методы ИИ. Алгоритмы вывода и наведения ракет-перехватчиков, расчет и выдача команд целеуказания и управления на борт по измеренным отклонениям впечатляют по объему вычислений, по частоте обновления данных и в конечном итоге - по требованиям к производительности вычислительных средств. И мы все более понимаем, что моделирование мозговых процессов, воспроизводящее методы ассоциативного мышления, открывает самые широкие возможности, присущие живым организмам. Это и высокий универсализм, и высокое быстродействие.

Природа реализует самые простые принципы, утверждая тезис, что "гениальное - просто". Сложность нагнетается количеством и структурированием простого. Мозг на логическом уровне, как мы поняли, действует на основе простых логических элементов типа "если \dots, то \dots ", "посылка - следствие", приемлемых даже для простейших. Огромное количество таких элементов в принципиально столь же простом взаимодействии, соединяясь и выстраиваясь в логические цепочки, воспроизводя принципы иерархии и рекурсии, образуют сложные выводы, тотчас же обращенные для новых выводов. (Здесь можно философски порассуждать о механизмах обеспечения эволюции, от структур простейших до человеческих и далее, о законе перехода количества в качество. Но это слишком далеко нас заведет и утомит в беспросветных спорах \dots )

Но, пожалуй, основное достоинство мозга - в способности параллельного выполнения сложных логических предикатов и последовательного выполнения длинных логических цепочек. Такое выполнение достигается, во-первых, при одновременной обработке всех сигналов, поступивших на рецепторы, и, во-вторых, при реализации каждым нейроном передаточной функции для поступивших величин сигналов. Передаточная функция является суррогатом логических функций булевых переменных, обращенных для обработки действительных переменных, для воплощения т.н. нечеткой логики.

Важно подчеркнуть, что информация перерабатывается в нейросети не непосредственно как таковая, а опосредствовано, на уровне оценок, на уровне ее воздействия на величину возбуждения рецепторов или нейронов входного слоя подструктур.

А как же наше формальное мышление, а как то, что И. Павлов назвал второй сигнальной системой, а как конструирование алгоритмов и правил счета? Мы полагаем, что это - все более и более высокие уровни того же логического мышления на основе правил вывода, наслоение нейронной сети и продолжение логических цепочек, попутно приводящих к развитию образной памяти, - продукт роста в процессе Развития. Мы полагаем это вполне материально воплощенным и потому реализуемым искусственно, подвластным моделированию и воспроизведению.

Хотя можно содрогнуться от подозрений в собственный адрес в сухости и заформализованности. Нет, наше Я, душевность и духовность вызывают в нас трепет и чувство непознаваемости, которое свойственно каждому нормальному человеку, строящему модель своего мировоззрения и постигающему смысл своего прихода в жизнь. Отметим могучие пласты человеческой деятельности, основанные на образном, эмоциональном, духовном мышлении. Это - искусство и творчество, основанные на красоте, любви, добре \dots Именно здесь мы начинаем чувствовать всю беспомощность своих построений \dots

И загасив острое желание углубиться в дебри философского наукоподобия, мы формулируем достаточный, "сегодняшний" принцип нейросети как элемента ИИ.

  1. Мы должны признать, что основа имитации нейроструктуры мозга - это метод табличной интерполяции.
  2. Таблицы заполняются или по известным алгоритмам счета, или экспериментально, или экспертами.
  3. Нейросеть обеспечивает лишь высокую скорость обработки таблиц - за счет возможности лавинообразного распараллеливания.
  4. Кроме того, нейросеть допускает вход в таблицу с неточными и неполными данными, обеспечивая приблизительный ответ по принципу максимальной или средней похожести.
  5. Задача нейросетевой имитации мозга заключается не в преобразовании самой исходной информации, а в преобразовании оценок этой информации, в подмене информации величинами возбуждения рецепторов, искусно распределенных между видами, типами, параметрами, диапазонами их изменения или отдельными значениями.
  6. Точно так же нейроны выходного слоя каждой подструктуры своим возбуждением указывают на закрепленные за ними решения. (Где носители этих записей?) В то же время, эти величины возбуждения на правах исходной опосредствованной информации должны быть готовы к использованию в следующем звене "длинной" логической цепочки, без внешнего вмешательства в рабочем режиме.

13.2. Мониторинг банковской системы

"Где денег взять? Весь разорился я,

Все рыцарям усердно помогая.

Никто не платит".

А.С. Пушкин. "Скупой рыцарь"

В [28] приводится пример блистательного применения самоорганизующихся карт Кохонена (SOM - Self-Organizing Map [2] для исследования банковской системы России в 1999-2000 годах. В основе мониторинга лежит рейтинговая оценка. Исследование строится на автоматическом выполнении одной процедуры: по многомерному вектору параметров банков1Кстати, авторы обращают внимание на то, что нейросетевые технологии позволяют строить наглядные функции многих переменных, как бы преобразуя многомерное пространство в одно-, двух- или трехмерное на "плоском" экране компьютера высвечивается результат кластеризации - отнесение банка к различным категориям преуспевания. Для отдельного исследования различных факторов необходимо выстраивать свои SOM. Предсказание можно строить лишь на основе анализа временного ряда оценок SOM. Новые SOM необходимо строить и для продления цепочки выводов, подключив новые данные "со стороны", например - данные политического характера.

Такой подход, несомненно, эффективен и результативен. Но представляется, что по сравнению с потенциалом мозговых нейроструктур он сдерживает размах и смелость мысли, не позволяет "тянуть" длинные цепочки "посылка - следствие", совмещать прогноз с анализом, оперативно учитывать складывающуюся ситуацию и вводить в рассмотрение новые факторы и опыт экспертов. Мы должны согласиться с тем, что мозгу все это подвластно, и вновь обратиться к его структурам, предлагая проект программных средств системы мониторинга.

< Лекция 12 || Лекция 13: 12345 || Лекция 14 >
Эльвира Герейханова
Эльвира Герейханова

Раньше это можно было зделать просто нажав на тест и посмотреть результаты а сейчас никак

Елена Лобынцева
Елена Лобынцева
Помогите разобраться как можно подобрать НС для распознавания внутренней области выпуклого многоугольника?