Штучні нейронні мережі

Міркування надійності

 Перш ніж штучні нейронні мережі можна буде використовувати там, де поставлені на карту людське життя або цінне майно, повинні бути вирішені питання, що відносяться до їх надійності. Подібно до людей, структуру мозку яких вони копіюють, штучні нейронні мережі зберігають до певної міри непередбачуваність. Єдиний спосіб точно знати вихід полягає у випробуванні всіх можливих вхідних сигналів. У великій мережі така повна перевірка практично нездійсненна і повинні використовуватися статистичні методи для оцінки функціонування. В деяких випадках це неприпустимо. Наприклад, що є допустимим рівнем помилок для мережі, системою космічної оборони, що управляє? Більшість людей скажуть, будь-яка помилка недопустима, оскільки веде до величезного числа жертв і руйнувань. Це відношення не міняється від тієї обставини, що людина в подібній ситуації також може припускатися помилки. Проблема виникає із-за допущення повної безпомилковості комп'ютерів. Оскільки штучні нейронні мережі іноді здійснюватимуть помилки навіть при правильному функціонуванні, те, як відчувається багатьма, це веде до ненадійності - якості, яку ми вважаємо неприпустимою для наших машин. Схожа трудність полягає в нездатності традиційних штучних нейронних мереж "пояснити", як вони вирішують задачу. Це нагадує нашу нездатність пояснити, як ми дізнаємося людину, не дивлячись на відмінність у відстані, вугіллі, освітленні і на минулі роки. Експертна система може прослідкувати процес своїх міркувань в зворотному порядку, так що людина може перевірити її на розумність. Повідомлялося про вбудовування цієї здатності в штучні нейронні мережі [3], що може істотно вплинути на прийнятність цих систем.

ВИСНОВКИ

Штучні нейронні мережі є важливим розширенням поняття обчислення. Вони обіцяють створення автоматів, що виконують функції, що були раніше винятковою прерогативою людини. Машини можуть виконувати нудні, монотонні і небезпечні завдання, і з розвитком технології виникнуть абсолютно нові додатки. Теорія штучних нейронних мереж розвивається стрімко, але в даний час вона недостатня, щоб бути опорою для найбільш оптимістичних проектів. У ретроспективі видно, що теорія розвивалася швидше, ніж передбачали песимісти, але повільніше, ніж сподівалися оптимісти, - типова ситуація. Сьогоднішній вибух інтересу привернув до нейронних мереж тисячі дослідників. Резонно чекати швидкого зростання нашого розуміння штучних нейронних мереж, ведучого до більш довершених мережевих парадигм і безлічі прикладних можливостей.

Література 

  1. А. Н. Горбань, Д. А. Россиев. Нейронные сети на персональном компьютере. - Новосибирск, Наука, 1996.
  2. А. Н. Мелихов, Л. С. Бернштейн, С. Я. Коровин. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. - М. : Наука, 1990.
  3. Б. Сойер, Д. Л. Фостер. Программирование экспертных систем на Паскале. - М. : Финансы и статистика, 1990.
  4. В. И. Васильев. Распознающие системы. Справочник. - Киев, Наукова думка, 1983.
  5. В. Ш. Рубашкин. Представление и анализ смысла в интеллектуальных информационных системах. - М. : Наука, 1989.
  6. Гаврилова Т. А. , Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. - СПб. : Питер, 2000.
  7. Д. А. Поспелов. Моделирование рассуждений. - М. : Радио и связь, 1989.
  8. Д. Дюбуа, А. Прад. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике. - М. : Радио и связь, 1990.
  9. Д. Марселлус. Программирование экспертных систем на Турбо-Прологе. - М. : Финансы и статистика, 1994.
  10. Д. Уотерман. Руководство по экспертным системам. - М. : Мир, 1989.
  11. Дж. Элти, М. Кумбс
    Экспертные системы. Концепции и примеры. - М. : Финансы и статистика, 1987.
  12. Джексон П. Введение в экспертные системы. - М. : Вильяме, 2001.
  13. Е. Ю. Кандрашина, А. В. Литвинцева, Д. А. Поспелов. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах. - М. : Наука, 1989.
  14. Ж. -Л. Лорьер. Искусственный интеллект: В 3-х кн. под ред. Поспелова Д. А. - М. : Радио и связь, 1990.
  15. Ж. -Л. Лорьер. Системы искусственного интеллекта. - М: Мир, 1991.
  16. Змитрович А. И. Интеллектуальные информационные системы. - Минск: Тетрасистемс, 1997.
  17. Интеллектуализация ЭВМ. // В уч. пос. Перспективы развития вычислительной техники в 11 кн. Кн. 2. - М. : Высшая школа, 1989.
  18. Искусственный интеллект. Применение в интегрированных производственных системах. Под ред. Э. Кьюсиака. - М. : Машиностроение, 1991.
  19. Искусственный интеллект. Справочник в 3-х томах. - М. : Радио и связь, 1990.
  20. К. Таунсенд, Д. Фохт. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. - М. : Финансы и статистика, 1990.
  21. К. Хоггер. Введение в логическое программирование. М. : Мир, 1988.
  22. Кокорева Л. В. , Перевозчикова О. Л. Диалоговые системы и представление знаний. - Киев: Наукова думка, 1993.
  23. Куссуль Э. М. Ассоциативные нейроподобные структуры. - Киев: Наукова думка, 1990.
  24. Л. Заде. Понятие о лингвистической переменной и его применение к принятию решений. - М. : Мир.
  25. Логический подход к искусственному интеллекту. - М. : Мир, 1990.
  26. Любарский Ю. Д. Интеллектуальные информационные системы. - М. : Наука, 1990.
1 2 3 4