Александр Кириченко - Нейросетевые технологии. Конспект

© Александр Кириченко, 2022

ISBN 978-5-0056-2771-1

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Дисциплина «Нейросетевые технологии» строится на использовании нейронов – элементов, устройство которых и принцип действия подсмотрены у природы.

Из истории искусственных нейронных сетей известно, что в 1791 году итальянский врач, анатом и физиолог, один из основателей электрофизиологии Луиджи Гальвани (1737—1798) издал «Трактат об электрических силах при мышечном движении», основанный на его выводах о наличии в живых организмах гальванического электричества.

С этим было связано начало активного изучения нервной системы живых организмов.

Среди используемых инструментов в дальнейшем самым значительным стало появление электронных вычислительных машин.

В основе всех компьютеров с 1940-х годов лежала архитектура фон Неймана с разделенными процессингом и памятью. В 1956 году на конференции в Дортмунде было принято решение об образовании нового научного направления в программировании под названием «искусственный интеллект (ИИ)».

В 1980 году Япония объявила о создании вычислительных систем 5 поколения. Предполагалось, что создаваемые вычислительные системы кроме обычных компьютеров будут содержать машины логического вывода, базу знаний, систему общения, а создаваемые вычислительные системы будут оснащаться интеллектуальными блоками – аналогами человеческого интеллекта, человеческой интуиции. Для этого в программном обеспечении систем 5 поколения активную роль будут играть средства искусственного интеллекта.

Что собой представляет интеллект, за счёт чего и как он появляется, нигде не сформулировано, науке пока неизвестно. Тем более, что должен представлять собой искусственныйинтеллект (ИИ), тоже однозначно не определено. Предполагается, что интеллект – это продукт деятельности мозга.

Продолжительный период эволюции придал мозгу человека много качеств, отсутствующих в современных компьютерах с архитектурой фон Неймана. К ним относятся:

– способность к обучению и обобщению

– ассоциативность и адаптивность

– толерантность к ошибкам

С появлением современной электроники начались попытки аппаратного моделирования нейрофизиологических процессов, в том числе – и перечисленных.

Считается, что базовым элементом мозга человека являются специфические клетки, известные как нейроны, способные думать и применять предыдущий опыт к каждому действию, что отличает их от остальных клеток тела.

Структурный подход к моделированию мозга реализуется на нескольких уровнях (этапах).

– Вначале создается информационная модель отдельной нервной клетки – искусственного нейрона (ИН), что составляет первый уровень нейронного моделирования. Что эта клетка собой представляет, изложено в разных публикациях. Так, в https://ailab.ru/ Александр Бахшиев описал концепцию применения биоподобных моделей нейронов для управления робототехническими системами. К числу перспективных моделей нейрона принадлежит и модель В.Б.Вальцева, исследование которой проводилось разными научными коллективами, результаты которых так же отражены в Интернет.

– Ограниченное число искусственных нейронов далее могут структурироваться в жесткие необучаемые конфигурации – искусственные нейронные ансамбли (ИНА), что составляет второй уровень нейронного моделирования. В их состав входят ИНА, реализующие функции:

– выбора максимального или минимального входного сигнала,

– оценки эквивалентности (равенства) входных сигналов,

– классификации

– ранжирования (сортировки)

– прогнозирования

– и др.

– Наконец, создаются конфигурации из большого числа искусственных нейронов, которые с помощью специальной процедуры обучения могут гибко изменять свои параметры. Такие конфигурации называются искусственными нейронными сетями (ИНС). Они составляют третий уровень нейронного моделирования.

– На четвёртом уровне создаются комплексы, содержащие большое количество нейронных сетей различного назначения и оформляются в виде нейросетевых моделей, систем управления, и т.д., вплоть до нейрокомпьютеров.

Множество проблем, не поддающиеся решению традиционными компьютерами, могут быть эффективно решены с помощью нейросетей.

Что касается нейросетевых технологий, то в 1943 г. вышла статья нейрофизиолога Уоррена Маккалоха (Warren McCulloch) и математика Уолтера Питтса (Walter Pitts) про работу искусственных нейронов и представление модели нейронной сети на электрических схемах. В настоящее время предпринимаются попытки реализовать на них свойства искусственного интеллекта.

Интеллект – это совокупность умственных способностей живого организма, обеспечивающих успех его познавательной деятельности. Интеллект обычно связан с мышлением. Поэтому ожидается, что новое изделие, в котором появился искусственный интеллект становится более умным, что в нём появляется какая-то особенная новизна, необычность, появление невиданных ранее свойств.

Чем искусственный интеллект отличается от естественного интеллекта, которым обладает человек? Если бы понимать сущность и причины этих отличий, можно было бы повысить эффективность обучения при подготовке квалифицированных нейроконструкторов – людей, которых мы обучаем в «Нейросетевых технологиях»:

– конструированию нейрокомпьютеров,

– нейросетевым исследованиям хозяйственных процессов,

– моделированию интеллекта высшей нервной системы человека.

Естественным для человека является использование основных принципов мозга – ассоциативное мышление, использование принципов обучения (самообучения) и адаптации, использование связей «если – то», «посылка – следствие», лежащих в основе распознавания, управления, принятия решений. До начала использования ИИ они не применялись в компьютерах.

По мере развития искусственного интеллекта появлялись новые его свойства и проявления, новые нейроконструкции. Появилось и новое понятие: нейрокомпьютер.

Конструктивными элементами нейрокомпьютеров являются такие физические компоненты, как нейроны, искусственные нейронные сборки, нейросети, а так же – обслуживающие их операционные системы, программы для создания нейросреды, нейропакеты. К конструктивным элементам нейрокомпьютеров относятся и алгоритмы выполнения интеллектуальных операций, и типовые сценарии, и модели выполняемых с помощью нейросетей работ. Они характеризуют состав решаемых проблем.

Раньше считалось, что основной особенностью искусственных нейросетей является «обучение на примерах». Впоследствии к этой их особенности добавилась возможность моделировать получение новых знаний, извлечение их и представление в виде правил продукции, выполнение довольно сложных операций при обработке знаний, в число которых входят накопление, классификация, прогнозирование, и др.