48)Общая характеристика проблемы построения искусственных нейронных сетей. История проблемы.

Нейронные сети как понятие появилось в 40-х годах двадцатого века в среде нейробиологов и нейроанатомов, изучавших принципы организации и функционирования мозга. Основные результаты были получены ими при исследованиях структуры и функции нервной системы человека. Они многое поняли в "электропроводке" мозга, но мало узнали о его функционировании. В процессе изучения выяснилось, что мозг имеет ошеломляющую сложность (почти 100 миллиардов нейронов и несколько триллионов соединений).

Углубление представлений о функционировании нейронов дало возможность исследователям создавать разнообразные математические модели для проверки собственных теорий. Появились так называемые искусственные нейронные сети (ИНС) - набор элементарных нейроподобных преобразователей информации (нейронов), соединенных друг с другом каналами обмена информацией для их совместной работы. Все исследования теперь могли проводиться на ЭВМ, без привлечения к экспериментам человека или животных. Таким образом, были решены многие практические и морально-этические проблемы.

Существуют два взаимно обогащающих друг друга направления исследований в области нейронного моделирования, ставящих перед собой различные цели:

1) понять функционирование нервной системы человека на уровне физиологии и психологии (нейробиологическое направление);

2) создать ИНС, выполняющие функции, сходные с функциями мозга (прагматическое, «техническое» направление).

Первая формальная модель искусственного нейрона была предложена в 1943 году известным американским физиологом Уорреном Мак-Каллоком и его учеником Вальтером Питтсом. Тогда же ими было сформулировано фундаментальное утверждение о том, что любая функция нервной системы, которая может быть логически описана с помощью конечного числа слов, может быть реализована сетью искусственных нейронов.

В 50-е - 60-е годы группой ученых были созданы первые ИНС путем объединения биологических и физиологических подходов в процессе их моделирования. Реализованные вначале как электронные сети, позднее они были перенесены и адаптированы в компьютерных средах моделирования, где активно исследуются и сегодня. В этот период активно работают многие выдающиеся ученые в области ИНС: М. Минский, Ф. Розенблатт, Б. Уидроу и др. Ими разрабатываются ИНС, состоящие из одного слоя искусственных нейронов с обучением, называемые персептронами, широкое применение которых позволило получить качественно новые результаты при решении таких задач, как предсказание погоды, анализ электрокардиограмм, искусственное зрение. Уже тогда стали предполагать, что ключ к интеллекту найден. Однако эта иллюзия быстро рассеялась, ИНС не могли решать задачи, внешне очень схожие с теми, которые прежде ими удачно решались. М. Минский и С. Пайперт с математической точки зрения строго доказали, что используемые в то время однослойные ИНС принципиально неспособны решать многие простые задачи, в том числе реализовать логическую функцию «ИСКЛЮЧАЮЩЕГО ИЛИ». Убедительность доказанных Минским теорем, а также его авторитетность, в научном мире окончательно подвели черту исследованиям по ИНС, выразившимся почти двадцатилетним перерывом в развитии данного научного направления.

Однако несколько наиболее активных ученых, таких как Т. Кохонен, С. Гроссберг, Дж. Андерсон и др., продолжили исследования. В связи с плохим финансированием данной тематики исследования, опубликованные в период с 70-х по 80-е годы, сильно разбросаны по многочисленным журналам, некоторые из которых малоизвестны. Нарастание научной активности в данном направлении исследований носило взрывной характер. Так, уже в 1987 г. было проведено четыре крупных международных конференции по искусственным нейронным сетям и опубликовано свыше 500 научных сообщений. Таким образом, постепенно появился теоретический фундамент, на основе которого сегодня конструируются мощные многослойные ИНС.

Сегодня существует много практических примеров, демонстрирующих впечатляющие возможности ИНС: их научили превращать текст в фонетическое представление, которое затем превращается в речь; другие ИНС могут распознавать рукописные буквы, сжимать изображения и т.д. Разработано много различных алгоритмов обучения ИНС, имеющих свои специфические преимущества. Необходимо подчеркнуть, что ни одна из сегодняшних ИНС не является идеальной, т.к. все они имеют ограниченные возможности обучаться и вспоминать.

Для улучшения существующих моделей ИНС требуются значительные усилия. Должны быть развиты новые технологии, улучшены существующие методы и расширены теоретические основы, прежде чем данная область сможет полностью реализовать свои потенциальные возможности.

Среди различных направлений в моделировании ИНС за рубежом следует отметить исследования, проводимые С. Гроссбергом, Д. Е. Руммельхартом, Дж. Андерсоном, Р. Хехт-Нильсоном, К. Фукушима, Б. Коско и др., а в нашей стране - Н. М. Амосовым, А. И. Галушкиным, А. К. Горбанем, В. Л. Дуниным-Барковским и многими другими.

Ниже перечислены основные этапы развития и достижения в области ИНС за период с 1947 по 1990гг.

Сегодня в мире издается более 20 специализированных периодических научных изданий, посвященных вопросам проектирования и применения ИНС. В России с 1992 года издается журнал «Нейрокомпьютер».