Введение   Главы  1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24   Приложения  1  2  

23.4.1. Нейронные сети



23.4.1. Нейронные сети

В отношении систем искусственного интеллекта вообще и экспертных систем, в частности, иногда можно услышать следующие критические замечания.

  • Такие системы слишком "хрупкие" в том смысле, что, встретившись с ситуацией, не предусмотренной разработчиком, они либо формируют сообщения об ошибках, либо дают неправильные результаты. Другими словами, эти программы довольно просто можно "поставить в тупик".
  • Они не способны непрерывно самообучаться, как это делает человек в процессе решения возникающих проблем.
Еще в середине 1980-х годов многие исследователи рекомендовали использовать для преодоления этих (и других) недостатков нейронные сети.

В самом упрощенном виде нейронную сеть можно рассматривать как способ моделирования в технических системах принципов организации и механизмов функционирования головного мозга человека. Согласно современным представлениям, кора головного мозга человека представляет собой множество взаимосвязанных простейших ячеек — нейронов, количество которых оценивается числом порядка 1010. Технические системы, в которых предпринимается попытка воспроизвести, пусть и в ограниченных масштабах, подобную структуру (аппаратно или программно), получили наименование нейронные сети.

Нейрон головного мозга получает входные сигналы от множества других нейронов, причем сигналы имеют вид электрических импульсов. Входы нейрона делятся на две категории — возбуждающие и тормозящие. Сигнал, поступивший на возбуждающий вход, повышает возбудимость нейрона, которая при достижении определенного порога приводит к формированию импульса на выходе. Сигнал, поступающий на тормозящий вход, наоборот, снижает возбудимость нейрона. Каждый нейрон характеризуется внутренним состоянием и порогом возбудимости. Если сумма сигналов на возбуждающих и тормозящих входах нейрона превышает этот порог, нейрон формирует выходной сигнал, который поступает на входы связанных с ним других нейронов, т.е. происходит распространение возбуждения по нейронной сети. Типичный нейрон может иметь до 10J связей с другими нейронами.

Было обнаружено, что время переключения отдельного нейрона головного мозга составляет порядка нескольких миллисекунд, т.е. процесс переключения идет достаточно медленно. Поэтому исследователи пришли к заключению, что высокую производительность обработки информации в мозге человека можно объяснить только параллельной работой множества относительно медленных нейронов и большим количеством взаимных связей между ними. Именно этим объясняется широкое распространение термина "массовый параллелизм" в литературе, касающейся нейронных сетей.

Подход, базирующийся на нейронных сетях, часто рассматривается как несимволический, или субсимволический (subsymbolic), поскольку основная информационная единица, подлежащая обработке, является не символом (как это определено в главе 4), а чем-то более примитивным. Например, символ в LISP-программе, скажем МУ LAPTOP, можно было бы представить схемой активности некоторого числа связанных нейронов в нейронной сети. Но, поскольку нейронные сети часто моделируются программно, сам нейрон представляется некоторой программной структурой, которая, в свою очередь, может быть реализована с использованием символов. Например, роль нейрона может исполнять объект данных, располагающий подходящими свойствами и методами и связанный указателями с другими объектами в сети. Таким образом, на концептуальном уровне в субсимволической системе, реализованной компьютерной программой, которая содержит символы, нет ничего парадоксального.

Независимо от способа реализации, нейронную сеть можно рассматривать как взвешенный ориентированный граф такого типа, который описан в главе 6. Узлы в этом графе соответствуют нейронам, а ребра — связям между нейронами. С каждой связью ассоциирован вес — рациональное число, — который отображает оценку возбуждающего или тормозящего сигнала, передаваемого по этой связи на вход нейрона-реципиента, когда нейрон-передатчик возбуждается.

Поскольку нейронная сеть носит явно выраженный динамический характер, время является одним из основных факторов ее функционирования. При моделировании сети время изменяется дискретно, и состояние сети можно рассматривать как последовательность мгновенных снимков, причем каждое новое состояние зависит только от предыдущего цикла возбуждения нейронов.

Для выполнения обработки информации с помощью такой сети необходимо соблюдение определенных соглашений. Для того чтобы сеть стала активной, она должна получить некоторый входной сигнал. Поэтому некоторые узлы сети играют роль "сенсоров" и их активность зависит от внешних источников информации. Затем возбуждение передается от этих входных узлов к внутренним и таким образом распространяется по сети. Это обычно выполняется посредством установки высокого уровня активности входных узлов, которая поддерживается в течение нескольких циклов возбуждения, а затем уровень активности сбрасывается.

Часть узлов сети используется в качестве выходных, и их состояние активности считывается в конце процесса вычислений. Но часто интерес представляет и состояние всей сети после того, как вычисления закончатся, либо состояние узлов с высоким уровнем активности. В некоторых случаях интерес может представлять наблюдение за процессом установки сети в стабильное состояние, а в других — запись уровня активизации определенных узлов перед тем, как процесс распространения активности завершится.

На рис. 23.2 показан фрагмент нейронной сети, состоящий из четырех сенсорных узлов S1—S4, возбуждение от которых передается другим узлам сети. Один узел, R, является выходным. Если веса связей в сети неизвестны, то узел R будет возбужден тогда, когда будут возбуждены узлы S1 и S4 Но если будут возбуждены также узлы S2 и S3, это приведет к подавлению возбуждения R даже при возбужденных узлах 5) и S4. Будет ли узел R действительно возбужден при таком состоянии сигналов на входах сенсорных узлов, зависит от весов связей в сети.

Количество возможных конфигураций сети такого типа очень велико. Велико и количество способов вычисления состояния нейрона при заданной сумме состояний на его входах. Эти детали теории нейронных сетей выходят за рамки данной книги. Далее мы будем следовать идеям Роуза (Rose) и рассмотрим относительно простую модель нейронной сети, в которой любой узел может быть связан с любым другим узлом и в которой выходом узла является его состояние активности (т.е. не делается различия между активностью нейрона и сигналом на его выходе).



- Начало - - Назад - - Вперед -