Область применения искусственных нейронных сетей и перспективы их развития Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Преимущества и недостатки нейросетей

Особенность человеческой речи в том, что она не слишком стандартна — может произноситься с акцентом, диалектизмами, дефектами, разной тональностью, эмоциональной окраской. Нейросети используют большие базы данных вариаций построения речи, и это помогает более точно распознавать ее компьютерным программам соответствующего назначения.

Нейросетевой продукт «SelectCast» от «Aptex Software, Inc.» позволял определять область интересов пользователей Интернета и предлагал им рекламу соответствующей тематики. Летом 1997 года компания «Excite, Inc.» лицензировала эту разработку для использования на своих поисковых

Искусственные нейронные сети прочно вошли в нашу жизнь и в настоящее время широко используются при решении самых разных задач и активно применяются там, где обычные алгоритмические решения оказываются неэффективными или вовсе невозможными. В числе задач, решение которых доверяют искусственным нейронным сетям, можно назвать следующие: распознавание текстов, игра на бирже, контекстная реклама в Интернете, фильтрация спама, проверка проведения подозрительных операций по банковским картам, системы безопасности и видеонаблюдения — и это далеко не все.

Рассмотренный нами выше пример трехнейронной сети — простейший вариант нейронки прямого распространения. Сигнал от первой «клетки», получившей запрос от пользователя, передается во вторую, которая передает пользователю ответ, не информируя об этом первую клетку.

Другая трудность использования нейронных сетей состоит в том, что традиционные нейронные сети неспособны объяснить, каким образом они решают задачу. Внутреннее представление результатов обучения зачастую настолько сложно, что его невозможно проанализировать, за исключением некоторых простейших случаев, обычно не представляющих интереса.

Главное преимущество нейросети — высокая скорость выполнения автоматизированных операций. За считаные секунды сеть может сгенерировать целый увлекательный роман или нарисовать красочный пейзаж на тему, заданную пользователем. Работа нейронок во многих случаях бесплатна или очень дешева.

Его суть — в наделении компьютера способностью детально распознавать изображения (видео) с камеры или экрана, чтобы затем использовать результат такого распознавания в практически значимых целях. Например, обеспечить автономное управление автомобилем. Нейросети в этом случае могут анализировать дорожную обстановку на основе получаемого видеоконтента, а затем передавать контроллерам на автомобилях сигналы для осуществления необходимых маневров.

Должен измениться и интерфейс взаимодействия пользователя с сетью, который будет основываться на интеллектуальных агентах (см. статью «Интеллектуальные агенты семантического Web,а» в № 10 за прошлый год) — новом виде программного обеспечения, получившем название «Agentware». Агенты будут взаимодействовать не только со своим пользователем, но и с другими такими же агентами и со специальными сервисами. Вследствие этого в сети появится своего рода новый социум с самообучающимися агентами, которые будут принимать решения от имени пользователя, и пока еще трудно сказать, к чему это приведет.

SCOPE OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND PROSPECT OF THEIR DEVELOPMENT

В последнее время предпринимаются активные попытки объединения искусственных нейронных сетей и экспертных систем. В такой системе искусственная нейронная сеть может реагировать на большинство относительно простых случаев, а все остальные передаются для рассмотрения экспертной системе. В результате сложные случаи

Нейронные сети могут менять свое поведение в зависимости от состояния окружающей их среды. После анализа входных сигналов они самонастраиваются и обучаются, чтобы обеспечить правильную реакцию. Обученная сеть может быть устойчивой к некоторым отклонениям входных данных, что позволяет ей правильно «видеть» образ, содержащий различные помехи и искажения.

Области применения нейронных сетей весьма разнообразны — это распознавание текста и речи, семантический поиск, экспертные системы и системы поддержки принятия решений, предсказание курсов акций, системы безопасности, анализ текстов. Рассмотрим несколько особенно ярких и интересных примеров использования нейронных сетей в разных областях. Необходимо отметить, что мы старались по возможности выбирать наиболее ранние случаи применения нейронных сетей при решении соответствующей задачи.

Нейросетевые прикладные пакеты, разрабатываемые рядом компаний, позволяют пользователям работать с разными видами нейронных сетей и с различными способами их обучения. Они могут быть как специализированными (например, для предсказания курса акций), так и достаточно универсальными.

Здравоохранение. В медицинской диагностике нейронные сети нередко используются вместе с экспертными системами. Компанией «НейроПроект» была создана система объективной диагностики слуха у грудных детей. Общепринятая методика диагностики состоит в том, что в процессе обследования регистрируются отклики мозга в ответ на звуковой раздражитель, проявляющиеся в виде всплесков на

1. Прямого распространения, при которой входной нейрон, получивший первичный сигнал (или группа таких однотипных «клеток»), направляет сигнал другим нейронам с конечной целью довести его до выходного и при этом не получает от выходного обратный сигнал.