Перспективи застосування нейромережних технологій

Гнучкість і потужність нейронних мереж відкриває перед ними практично необмежені можливості застосування, особливо в якості аналітичних інструментів в таких погано формалізованих і багатокритеріальних галузях, як аналіз фінансової і банківської діяльності. Будь-яка задача, що пов’язана з використанням фінансових засобів на валютному ринку чи ринку цінних паперів, пов’язана з ризиком і вимагає детального аналізу і прогнозу. Точність прогнозу, яка успішно досягається нейромережними технологіями при розв’язанні реальних задач, вже перевищила 95%. Це і обумовлює зростання використання нейромережних технологій на практиці.

Серед перспективних напрямків використання нейромережних технологій можна назвати створення комп’ютерних моделей поведінки клієнта для оцінки ризику чи перспективності роботи з конкретними клієнтами. Наприклад, можна проаналізувати попередні угоди і на основі аналізу цих даних оцінити ймовірність того, чи погодиться конкретний клієнт на ту чи іншу пропозицію.

На світовому ринку аналітичного програмного забезпечення пропонується широкий спектр нейромережних технологій, починаючи від систем орієнтованих на суперкомп’ютери з вартістю 50 тисяч доларів, і до недорогих нейромережних пакетів вартістю кілька сотень доларів, які працюють на платформі персональних комп’ютерів і робочих станцій. Це робить доступним застосування нейромережних технологій всіма видами програмного забезпечення.

2. Час нестримно наближає нас до межі, що відокремить минуле тисячоліття від тисячоліття прийдешнього, і це дає підстави замислитися над підсумками багаторічного розвитку тієї чи іншої галузі сучасних наук.

Багатьом мріям людства судилося здійснитися саме у XX столітті. Люди навчилися літати:, зуміли подолати земне тяжіння і навіть побували на Місяці. Але не варто забувати, що XX століття — це не лише період наукових відкриттів, що цілком виправдовують дане їм визначення революційних, а й століття найбільших ілюзій та не менших розчарувань. Розхожий технократичний лозунг “Ми не можемо чекати милостей від Природи!” змінився розумінням небезпеки для цивілізації наслідків надто рішучих перетворень в екосистемах, а радужний настрій з приводу досягнень науково-технічного прогресу — гірким усвідомленням того, що зрощені техноценози є здебільшого знаряддям руйнування, ніж створення. Час багато дечого розставив на свої місця та охолодив ентузіазм прихильників розвитку “семимильними кроками”. У більшості прикладних галузей чітко визначилися кордони можливостей подальшого руху вперед, котрий нещодавно здавався нескінченним. Класична наукова парадигма, що добре служила людству у вивченні і перетворенні світу протягом трьох століть, схоже вичерпала свої можливості породити щось нове. Стало очевидним те, що зробити більше, ніж зроблено, вже не вдасться, а все, що робиться, потребує переосмислення і критичного аналізу. На зміну критерію “скільки” приходить критерій “якою ціною”. Усвідомлюючи це, людство зараз покладається на можливість прямого запозичення винаходів у Природи, яка є невичерпним джерелом переконливих прикладів для наслідування як у структурній, так і у функціональній організації біологічних об'єктів і систем.

Саме до такого роду запозичень, інтуїтивно зрозумілих і цим надзвичайно принадних, належить ідея створення комп'ютера на базі ансамблів простих обчислювальних елементів, штучних нейронів, організованих у структури, що функціонують за прообразом головного мозку.

Ця ідея зазнала піднесення і падіння, бурхливої активності і майже повного забуття. І хоча не вперше оптимістичні прогнози щодо швидкого створення конкурентоздатного нейрокомп’ютера не виправдалися, ідея продовжує збуджувати інтерес вчених та інженерів, що намагаються не без успіху надати їй нового звучання. Не заглиблюючись в історію нейро-кібернетики, — а саме так називається наукова дисципліна, що вивчає штучні нейронні мережі і нейрокомп'ютери, — визначимо ключові моменти її розвитку.

Клітинну архітектуру головного мозку, в тому числі анатомічну будову нервових клітин, чи нейронів, було досить добре вивчено протягом першої чверті XX століття. Проте, проведення досліджень у галузі моделювання роботи ансамблів нейронів стало можливим лише за умов опрацювання у 1943 році американськими вченими — нейрофізіологом Д. Мак-Каллоком і математиком У. Піттсом — формальної математичної моделі електричної активності нейрона.

Величезний внесок у практичну реалізацію першого нейрокібернетичного пристрою — персептрона — зробив інший американський нейрофізіолог Ф. Розенблатт. Його здобутком стало те, що він зумів вичленити з мозаїчних уявлень про принципи обробки мозком інформації найбільш істотні риси. Він експериментальне довів, що об'єднання просто функціонуючих нейронів в найпростішу одношарову прямоспрямовану мережу з адаптивними зв'язками забезпечує вирішення досить складного інтелектуального завдання класифікації образів.

Розенблатту також належить заслуга у популяризації ідей нейрокібернетики серед широкого наукового загалу. Його роботи викликали сильний резонанс і породили ціле покоління послідовників в усьому світі.

В 1969 році М.Мінський і С. Пейперт видали книгу, присвячену аналізу обчислювальних можливостей персептрона Розенблатта.

Автори сподівалися, що книга зробить конструктивний внесок у розвиток нейрокібернетики, проте, ефект виявився протилежним. Інтерес до нейронних мереж було надовго втрачено.

Початок другої хвилі нейрокібернетичного буму, що знаходиться у стадії підйому і зараз, припадає на 1986 рік, коли Д. Румельхарт, Ж. Хінтон і Р. Віл’ямс запропонували ефективний засіб налагодження нейронних мереж, який отримав назву алгоритму зворотного розповсюдження помилки. Величезну роль в успішному розповсюдженні цього засобу відіграло те, Що у другій половині 80-х років ситуація у світі науки істотно змінилася у порівнянні з 60-ми роками. Прогрес у розробці персональних комп'ютерів розсунув кордони експериментування, почалася ера засобів моделювання. Завдяки зростаючій доступності комп'ютерів, захоплення штучними нейронними мережами набуло масового характеру. Вони проникли у найрізноманітніші дисципліни.

Сьогодні дослідження у галузі нейрокібернетики ведуться за трьома напрямками:

1. Створення для звичайних комп'ютерів універсального математичного забезпечення для дослідження різноманітних об'єктів на базі нейромережних технологій математичного моделювання (нейроінформатика).
2. Опрацювання спеціалізованих процесорних плат (нейроконтролерів, нейрочипів) для звичайних комп'ютерів, що розширюють функціональні можливості як у галузі моделювання, так і при їх використанні, що є особливо цінним у системах управління.
3. Створення власне нейрокомп'ютерів на базі спеціалізованих розподілених багатопроцесорних архітектур.

Нейрокомп'ютери і нейромережі утворюють окрему науково-технічну сферу. Розвиток цієї сфери є і завжди буде міцно пов'язаним з успіхами таких фундаментальних наукових напрямків, як нейронаука, когнітивна психологія і дослідження комп'ютерних архітектур.

Нейронаука — це сукупність знань з нейрохімії, нейробіології, нейрофізіології, про молекулярні, клітинні механізми та функціональні структури роботи мозку.

Когнітивна психологія — це відносно новий напрямок, що знаходиться на стику психології, штучного інтелекту та комп'ютерного моделювання розумових процесів. Це — кібернетика стосовно процесів мислення, зокрема вона будує концептуальні моделі набуття мозком знань про навколишній світ.

Галузі найбільш ефективного застосування нейрокомп'ютерів досі чітко не визначені. Це пов'язане з тим, що останні покоління комп'ютерів традиційної архітектури задовольняють в обчислювальному відношенні високі вимоги практики. Крім того, розроблене математичне забезпечення є надзвичайно ефективним і зручним для користувачів. Тому місце нейрокомп'ютерів, напевно, треба шукати у галузях, де застосування звичайних ЕОМ ускладнене. Полегшення репродукування і широке розповсюдження програмних продуктів, що встигли добре зарекомендувати себе, об'єктивно сприяють пріоритетному розвитку саме програмних емуляторів нейронних мереж. Лише деякі країни можуть дозволити собі опрацювання технології виробництва нейромережних апаратних засобів. Програмні ж продукти, ці нові культурні репліканти, доступні сьогодні кожному власникові персонального комп'ютера, що має вихід в Інтернет. За останні п'ять-сім років експериментування з нейро-інформаційними технологіями додали наукової цінності кібернетичному підходу при вирішенні проблем моделювання і управління складними нелінійними динамічними системами.

Каталог виставки охоплює 40-річний період, починаючи з 1956 року, коли було видано російською мовою книгу “Автомати”, що містила переклад оригінальної роботи Мак-Каллока і Піттса, репрезентований річною підшивкою журналу “Neural Computation”, що видає Міжнародне товариство з питань нейронних мереж, а також монографіями українських і російських авторів. Він містить практично всі види друкованої наукової продукції: збірники наукових праць, монографії, автореферати дисертацій, журнальні статті, матеріали конференцій, описи винаходів, наукові довідники, що вміщують вичерпну інформацію як про природничо-наукові передумови виникнення нейрокібернетики, так і про її предмет, фундаментальні та прикладні аспекти.

Дата добавления: 2015-05-26