Соображения надежности

Прежде чем искусственные нейронные сети можно будет использовать там, где поставлены на карту челове­ческая жизнь или ценное имущество, должны быть решены вопросы, относящиеся к их надежности. Подобно людям, структуру мозга которых они копиру­ют, искусственные нейронные сети сохраняют в определен­ной мере непредсказуемость. Единственный способ точно знать выход состоит в испытании всех возможных входных сигналов. В большой сети такая полная проверка практи­чески неосуществима и должны использоваться статистиче­ские методы для оценки функционирования. В некоторых случаях это недопустимо. Например, что является допус­тимым уровнем ошибок для сети, управляющей системой космической обороны? Большинство людей скажет, любая ошибка недопустима, так как ведет к огромному числу жертв и разрушений. Это отношение не меняется от того обстоятельства, что человек в подобной ситуации также может допускать ошибки. Проблема возникает из-за допущения полной безоши­бочности компьютеров. Так как искусственные нейронные сети иногда будут совершать ошибки даже при правильном функционировании, то, как ощущается многими, это ведет к ненадежности - качеству, которое мы считаем недопус­тимым для наших машин. Сходная трудность заключается в неспособности традиционных искусственных нейронных сетей "объяснить", как они решают задачу. Внутреннее представление, полу­ чающееся в результате обучения, часто настолько сложно, что его невозможно проанализировать, за исключением самых простых случаев. Это напоминает нашу неспособ­ность объяснить, как мы узнаем человека, несмотря на различие в расстоянии, угле, освещении и на прошедшие годы. Экспертная система может проследить процесс своих рассуждений в обратном порядке, так что человек может проверить ее на разумность. Сообщалось о встраивании этой способности в искусственные нейронные сети [3], что может существенно повлиять на приемлемость этих систем.

ВЫВОДЫ

Искусственные нейронные сети являются важным расши­рением понятия вычисления. Они обещают создание автома­тов, выполняющих функции, бывшие ранее исключительной прерогативой человека. Машины могут выполнять скучные, монотонные и опасные задания, и с развитием технологии возникнут совершенно новые приложения. Теория искусственных нейронных сетей развивается стремительно, но в настоящее время она недостаточна, чтобы быть опорой для наиболее оптимистических проек­тов. В ретроспективе видно, что теория развивалась быстрее, чем предсказывали пессимисты, но медленнее, чем надеялись оптимисты, - типичная ситуация. Сегодняш­ний взрыв интереса привлек к нейронным сетям тысячи исследователей. Резонно ожидать быстрого роста нашего понимания искусственных нейронных сетей, ведущего к более совершенным сетевым парадигмам и множеству прик­ладных возможностей.

Глава I Основы искусственных нейронных сетей

Искусственные нейронные сети чрезвычайно разнооб­разны по своим конфигурациям. Несмотря на такое разно­образие, сетевые парадигмы имеют много общего. В этой главе подобные вопросы затрагиваются для того, чтобы читатель был знаком с ними к тому моменту, когда позд­нее они снова встретятся в книге. Используемые здесь обозначения и графические пред­ставления были выбраны как наиболее широко используемые в настоящее время (опубликованных стандартов не имеет­ся), они сохраняются на протяжении всей книги.

Дата добавления: 2014-01-15