Нейронные сети и ...

Нейронные сети и экспертные системы

Рассмотрим теперь отношения нейрокомпьютинга и экспертных систем. Обе эти технологии иногда относят к направлению Искусственный Интеллект, хотя строго говоря, термин искусственный интеллект появился в 70-е годы в связи с экспертными системами, как направления альтернативного нейронным сетям.

Его основатели - Марвин Минский и Эдвард Фейгенбаум посчитали излишней апелляцию к архитектуре мозга, его нейронным структурам, и декларировали необходимость моделирования работы человека со знаниями. Тем самым, поставив в центр внимания операции с формально-логическими языковыми структурами, они заведомо выбрали ориентацию на имитацию обработки информации левым полушарием мозга человека. Системы обработки таких формализованных знаний были названы экспертными, поскольку они должны были воспроизводить ход логических рассуждений эксперта (высокопрофессионального специалиста) в конкретной предметной области. Эти рассуждения проводятся с использованием правил вывода, которые инженер знаний должен извлечь у эксперта.

Заметим, что в настоящее время распространено более широкое толкование систем искусственного интеллекта. К ним относят не только экспертные , но и нечеткие системы, нейронные сети и всевозможные комбинации, такие как нечеткие экспертные системы или нечеткие нейронные системы. Отдельным направлениями, выделяются также эвристический поиск, в рамках которого в 80-е годы Ньюэллом и Саймоном был разработан Общий Решатель Задач (GPS - General Problem Solver), а также обучающиеся машины (Ленат, Холланд). И если GPS не мог решать практические задачи, то машинная обучающаяся система EURISCO внесла значительный вклад в создание СБИС, изобретя трехмерный узел типа И/ИЛИ.

Однако, экспертные системы претендовали именно на решение важных прикладных задач прежде всего в таких областях, как медицина и геология. При этом соответствующая технология в сочетании с нечеткими системами была в 1978 году положена японцами в основу программы создания компьютеров 5-го поколения.

Сопоставление экспертных систем и нейрокомпьютинга выявляет различия, многие из которых характерны для уже отмечавшихся в первой лекции различий обычных компьютеров (а экспертные системы реализуются именно на традиционных машинах, главным образом на языке ЛИСП и Пролог) и нейрокомпьютеров

Важным преимуществом нейронных сетей является то, что разработка экспертных систем, основанных на правилах требует 12-18 месяцев, а нейросетевых - от нескольких недель до месяцев.

Рассматривая извлечение знаний из обученных нейронных сетей мы уже показали, что представление о них, как о черных ящиках, не способных объяснить полученное решение (это представление иногда рассматривается как аргумент в пользу преимущества экспертных систем перед нейросетями), неверно. В то же время, очевидно, что как и в случае мозга, в котором левое и правое полушарие действуют сообща, естественно и объединение экспертных систем с искусственными нейронными сетями. Подобные синтетические системы могут быть названы нейронными экспертными системами - этот термин использовал Иржи Шима, указавший на необходимость интеграции достоинств обоих типов систем. Такая интеграция может осуществляться двояким образом. Если известна только часть правил, то можно либо инициализировать веса нейронной сети исходя из явных правил, либо инкорпорировать правила в уже обученные нейронные сети. Шима предложил использовать и чисто коннекционистский методику построения нейронных эксперных систем, которая обладает таким достоинством, как возможность работы с неполными данными (ситуация типичная для реальных баз данных). Такой возможностью обладают введенные им сети интервальных нейронов.

Сети интервальных нейронов

Ситуация, в которой некоторые данные не известны или не точны, встречается достаточно часто. Например, при оценке возможностей той или иной фирмы, можно учитывать ее официально декларируемый капитал, скажем в 100 миллионов, но лучше всего считать, что в действительности его величина является несколько большей и меняется в интервале от 100 до 300 млн. Удобно ввести в данном случае специальные нейроны, состояния которых кодируют не бинарные или непрерывные значения, а интервалы значений. В случае, если нижняя и верхняя граница интервала совпадают, то состояния таких нейронов становятся аналогичными состояниям обычных нейронов.

Для интервального нейрона на каждый его вход подается не одно , а пара значений, определяющая границы интервала, в котором лежит величина воздействия -го нейрона. Воздействие, оказываемое на -й нейрон со стороны всех связанных с ним нейронов само лежит в интервале , где

Интервальное значение, которое принимает -й нейрон при данном воздействии, равно

Передаточная функция интервального нейрона приблизительно отражает идею монотонности по отношению к операции интервального включения. Это означает, что при , если вход -го нейрона лежит в интервале , то выход - го нейрона, определенный по классической функции Ферми, обязательно попадет в интервал . Интервальные нейроны могут являться элементами многослойных персептронов. В этом случае их состояния вычисляются последовательно, начиная от входного слоя к выходному. Для сетей интервальных нейронов может быть построено обобщение метода обратного распространения ошибки, описание которого выходит за рамки нашего курса.