Нейросетевые технологии
Конспект
Александр Кириченко
© Александр Кириченко, 2022
Проблемы подготовки нейроконструкторов
Дисциплина «Нейросетевые технологии» строится на использовании нейронов элементов, устройство которых и принцип действия подсмотрены у природы.
Из истории искусственных нейронных сетей известно, что в 1791 году итальянский врач, анатом и физиолог, один из основателей электрофизиологии Луиджи Гальвани (17371798) издал «Трактат об электрических силах при мышечном движении», основанный на его выводах о наличии в живых организмах гальванического электричества.
С этим было связано начало активного изучения нервной системы живых организмов.
Среди используемых инструментов в дальнейшем самым значительным стало появление электронных вычислительных машин.
В основе всех компьютеров с 1940-х годов лежала архитектура фон Неймана с разделенными процессингом и памятью. В 1956 году на конференции в Дортмунде было принято решение об образовании нового научного направления в программировании под названием «искусственный интеллект (ИИ)».
В 1980 году Япония объявила о создании вычислительных систем 5 поколения. Предполагалось, что создаваемые вычислительные системы кроме обычных компьютеров будут содержать машины логического вывода, базу знаний, систему общения, а создаваемые вычислительные системы будут оснащаться интеллектуальными блоками аналогами человеческого интеллекта, человеческой интуиции. Для этого в программном обеспечении систем 5 поколения активную роль будут играть средства искусственного интеллекта.
Что собой представляет интеллект, за счёт чего и как он появляется, нигде не сформулировано, науке пока неизвестно. Тем более, что должен представлять собой искусственный интеллект (ИИ), тоже однозначно не определено. Предполагается, что интеллект это продукт деятельности мозга.
Продолжительный период эволюции придал мозгу человека много качеств, отсутствующих в современных компьютерах с архитектурой фон Неймана. К ним относятся:
способность к обучению и обобщению
ассоциативность и адаптивность
толерантность к ошибкам
С появлением современной электроники начались попытки аппаратного моделирования нейрофизиологических процессов, в том числе и перечисленных.
Считается, что базовым элементом мозга человека являются специфические клетки, известные как нейроны, способные думать и применять предыдущий опыт к каждому действию, что отличает их от остальных клеток тела.
Структурный подход к моделированию мозга реализуется на нескольких уровнях (этапах).
Вначале создается информационная модель отдельной нервной клетки искусственного нейрона (ИН), что составляет первый уровень нейронного моделирования. Что эта клетка собой представляет, изложено в разных публикациях. Так, в https://ailab.ru/ Александр Бахшиев описал концепцию применения биоподобных моделей нейронов для управления робототехническими системами. К числу перспективных моделей нейрона принадлежит и модель В.Б.Вальцева, исследование которой проводилось разными научными коллективами, результаты которых так же отражены в Интернет.
Ограниченное число искусственных нейронов далее могут структурироваться в жесткие необучаемые конфигурации искусственные нейронные ансамбли (ИНА), что составляет второй уровень нейронного моделирования. В их состав входят ИНА, реализующие функции:
выбора максимального или минимального входного сигнала,
оценки эквивалентности (равенства) входных сигналов,
классификации
ранжирования (сортировки)
прогнозирования
и др.
Наконец, создаются конфигурации из большого числа искусственных нейронов, которые с помощью специальной процедуры обучения могут гибко изменять свои параметры. Такие конфигурации называются искусственными нейронными сетями (ИНС). Они составляют третий уровень нейронного моделирования.
На четвёртом уровне создаются комплексы, содержащие большое количество нейронных сетей различного назначения и оформляются в виде нейросетевых моделей, систем управления, и т.д., вплоть до нейрокомпьютеров.
Множество проблем, не поддающиеся решению традиционными компьютерами, могут быть эффективно решены с помощью нейросетей.