Страница 7 из 40
Насколько востребованы обычные ЭВМ, всем хорошо известно. Применение же нейрокомпьютеров более специфично и узко. Их используют для диагностики и распознавания, предсказания результатов забегов на ипподроме и цен на акции, оптимизации инвестиций в производство и минимизации транспортных расходов. Основными заказчиками обученных нейросетей пока являются военные, но уже недалеко то время, когда новая технология найдет массовое применение.
Мозговые аналогии
Основным элементом любого нейрокомпьютера является электронный аналог живого нейрона. Биологический нейрон имеет несколько нервных отростков — дендритов, принимающих нервные импульсы, и один-единственный отросток — аксон, способный передавать импульс возбуждения дальше. Аксон, разветвляясь, контактирует с дендритами других нейронов, соединяясь с ними через специальные образования — синапсы, которые влияют на силу передаваемого следующим нейронам импульса.
Импульсы, поступившие к нейрону по нескольким дендритам, суммируются с учетом не только их силы, но и длительности. Если общий импульс превышает некий пороговый уровень, то нейрон возбуждается и формирует собственный импульс, передаваемый далее по аксону. Причем пропускная способность синапсов может изменяться со временем, а значит, модифицируется поведение и соответствующего нейрона, и всей нейронной сети в целом.
Примерно так же работают и электронные нейроны, только роль импульса возбуждения в этом случае выполняет электрическое напряжение, а возбудимость нейрона моделируется некой функцией, зависящей от суммы входных сигналов. Причем сигналы-напряжения, пришедшие по разным проводам-дендритам, перед суммированием умножаются на разные коэффициенты. Естественно, что в процессе обучения и настройки нейросети изменяют именно те коэффициенты, с которыми происходит суммирование сигналов. Коэффициенты, с которыми складываются сигналы, — это как раз и есть та долговременная память, в которой хранится алгоритм работы обученной нейросети. К электрическому аксону подключаются входы нейронов следующего уровня сети, и таким образом реализуется требуемый параллельный вычислитель, способный распознавать и классифицировать поступающие на вход сигналы.
Основное свойство как природных, так и искусственных нейросетей — это возможность изменения силы взаимосвязи между нейронами. Структура нервной системы нашего мозга и нейрокомпьютера остается практически неизменной на протяжении всего жизненного цикла, и изменениям в процессе обучения и адаптации подвергаются только пропускная способность синапсов и весовые коэффициенты, с которыми складываются сигналы в электронном аналоге мозга.
Обучай и используй
Хорошо нам знакомые условные и безусловные рефлексы есть не что иное, как устойчивые связи, возникающие между рецепторами и нейронами в процессе исполнения той или иной команды. Но если взять, к примеру, такое естественное для человека действие, как отдергивание руки от горячего предмета, то в этом случае все связи возникли еще до появления его на свет и обучения не требуется.
А такой навык, как езда на велосипеде, приобретается только в результате тренировок и, как правило, с учителем. Научившись же управляться с двухколесной машиной, человек ездит на ней совершенно «автоматически» и лишь в критической ситуации включает мозг, пытаясь восстановить равновесие или избежать возникшей опасности.
Примерно так же работают и нейросети, учась узнавать буквы и звуки, отличать танки от вертолетов, предугадывать падение цен на нефть и тому подобное. При всей схожести принципов работы процесс обучения электронного мозга еще более непредсказуем, чем биологического. Во всяком случае, на сегодня никто не сможет дать гарантии того, что та или иная нейросеть «научится» решать поставленную задачу за определенный период времени. Более того, вполне возможно, что обучение может быть принципиально невозможным. Опять же, как и у людей: один, сколько ни бейся, никогда не заиграет на скрипке, а другой, как ни старайся, никогда не научится плавать. Одна из возможных причин подобной несостоятельности — недостаточное «богатство» определенных видов нейронов и типов связей между ними. Другая причина может крыться в изначально неверном подходе к методике и средствам обучения. Иначе говоря — в неправильном выборе алгоритма процесса тренировки.
Что же касается «интеллектуальных способностей» нейронных сетей, то перед ними зачастую ставят заведомо нерешаемые, некорректные задачи, направленные на выявление взаимосвязей между предметами или событиями, не сопоставимыми ни по каким параметрам. Рекламные лозунги, декларирующие то, что нейрокомпьютеры умеют обрабатывать искаженную или частично поврежденную информацию, отчасти правдивы, но — в определенных пределах. Совсем не факт, что та нейросеть, которая обучена различать танки противника, сумеет отличить их от машин союзников. В лучшем случае, отнеся «своих» к неизвестному типу объектов, она запросит мнение человека: стрелять или не стрелять.
Карты веером
Одной из основных и весьма привлекательных особенностей нейросетей является параллельность обработки поступающей информации. Входной сигнал после некоторой его фрагментации и разделения на существенные составляющие сразу поступает на входы всех нейронов, и та часть сети, которая опознает сигнал как некий объект (например, XYZX), выдает выходной сигнал, сообщая о типе обнаруженного объекта. Остальные выходные нейроны при этом остаются в состоянии покоя, поскольку знакомых им объектов не наблюдается.
Распознавание образов это, возможно, самый популярный тип задач, решаемых сегодня с помощью нейросетей. Их использует даже служба ГАИ, следя посредством телекамер и нейрокомпьютеров за движением всевозможного транспорта и пешеходов. Второй по популярности является такая разновидность заданий, как предсказание и прогнозы развития различных, не описываемых аналитически зависимостей и событий — успешная предсказательная «деятельность» нейросетей сегодня доказана и математически, и практически. Так, достоверно известно, что многослойная нейросеть может достаточно точно описывать и сколь угодно сложные функциональные зависимости, и задачи краткосрочного прогноза — например результаты выборов и ситуации на фондовом рынке. Что касается последнего, то прогнозные системы в этой сфере могут эффективно работать только в том случае, если закон, регулирующий взаимные котировки валют, существует и если во входных параметрах программы присутствуют величины, действительно влияющие на курс доллара по отношению к евро.
Стоит заметить, что некоторые разработчики нейросетей, предсказывающих биржевые индексы и котировки, включают в свои алгоритмы даже учет таких факторов, как расположение Луны, Земли и Солнца относительно знаков зодиака…
Генетические алгоритмы
Как известно науке бионике, человек издавна пытался позаимствовать у природы полезные для себя идеи. И ему это достаточно часто удавалось. Взять хотя бы самолеты, созданные по подобию птиц, но летающие во много раз быстрее своих пернатых прототипов, не делая ни единого взмаха крыльями. Подобные примеры эффективной работы человеческого мозга вселяют большие надежды в умы специалистов по нейросетям.
Существует и другая параллель разработок, перекликающаяся все с той же бионикой. Среди разработчиков нейросетей выделился круг специалистов, нацеленных на работу с генетическими алгоритмами. Концептуальные моменты их деятельности можно выразить следующим образом: поскольку все зримые плоды эволюции человека и природы достигнуты простым естественным отбором, то почему бы не сделать алгоритм-слепок подобного процесса и не запустить его на компьютере, а затем — после некоторого количества мутаций, скрещиваний и постоянного «просеивания» наиболее эффективных решений выбрать, например, оптимальный план инвестиционных вложений в те или иные отрасли промышленности или сферы исследования.
Так, нейросеть с легкоизменяемыми связями между нейронами оказалась очень удобной операционной средой для подобного моделирования процессов, происходящих в природе. Причем, если результат по каким-то причинам покажется неудовлетворительным, можно запустить новый процесс эволюции, изменив начальную генетическую информацию, процент мутаций и способ наследования положительных признаков. И так до бесконечности.