Нейроподобные растущие сети новая технология обработки информации (стр. 1 из 3)

Нейроподобные растущие сети – новаЯ технологиЯ обработки информации

Ященко В. А.

Институт математических машин и систем АН Украины, г. Киев, Украина

Введение. История развития Computer science свидетельствует о неуклонно растущем уровне информационных технологий и интеллектуализации вычислительных систем.

Становление новой информационной технологии тесно связано с развитием искусственного интеллекта и обусловлено (по утверждению Г.Поспелова) тем, что в теории искусственного интеллекта были разработаны логико-лингвистические модели, позволяющие формализовать конкретные знания об объектах и протекающих в них процессах [1].

В.М.Глушков уделял большое внимание проблемам обработки информа­ции и разработки интеллектуальных систем. В своих работах он подчеркивал важность интеллектуализации процессоров с двух позиций. Он говорил: "Идея интеллектуализации процессоров, решая свою основную задачу - упрощение общения пользователя с ЭВМ, способствует в то же время и решению другой важнейшей задачи - увеличению производительности ЭВМ"[2]. Действительно, использование макроопераций в вычислительном процессе существенно повышает общее быстродействие ЭВМ. Так, ЭВМ "МИР-2" успешно конкурировала в скорости выполнения ряда аналитических преобразований с большими ЭВМ.

Национальный японский проект ЭВМ пятого поколения также следует расценивать как дальнейшее развитие идей интеллектуализации вычислительной техники.

Другим компьютерным течением, получившим развитие параллельно с развитием ЭВМ с традиционной архитектурой, являются нейрокомпьютеры. Все возрастающий интерес к нейроинтеллектуальным системам объясняется значительными трудностями, возникающими при классической реализации искусственного интеллекта, и успехами в области разработки нейрокомпьютеров и систем на их основе. В нейронных сетях, применяемых в нейрокомпьютерах, в отличие от традиционных ЭВМ, элементы имеют множество параллельных соединений, и информация распределяется по всей сети, осуществляя параллельные вычисления. Это позволяет решать задачи в реальном времени на высоком интеллектуальном уровне.

С целью поддержки фундаментальных исследований в этом направлении в Японии с 1993 года принята программа “Real world computing program”. Ее основная цель- создание адаптивной, эволюционирующей ЭВМ. Проект рассчитан на 10 лет. Основой разработки является нейротехнология, используемая для распознавания образов, обработки семантической информации, управления роботами, которые способны адаптироваться к окружающей обстановке.

Анализ современного состояния Computer science показывает, что в настоящее время вычленились составляющие, которые фактически превратились в отдельные научные направления, уже имеющие явно выраженные признаки отдельных научных дисциплин. Это нейрокомпьютерные дисциплины и дисциплины, изучающие классические формы ЭВМ.

В истории развития науки подобная дифференциация знаний не является специфичной только для Computer science. Дифференциация и обособление научных знаний в отдельные научные дисциплины является историческим фактом. Этот факт стал для Л. фон. Берталанфи исходной позицией в разработке общей теории систем. Главная цель этой теории определена Берталанфи как синтез научных знаний, выработанных отдельными научными дисциплинами, в единое целое - знания об окружающей человека действительности.

“Общая теория систем определяет совокупность общесистемных свойств реальных систем, в которой центральное положение занимает свойство иерархичности. Оно состоит в том, что каждая данная система является метасистемой по отношению к составляющим ее подсистемам и одновременно подсистемой системы более высокого ранга (уровня), выступающей по отношению к ней метасистемой. Из этого следует, что мир является системой, знания о которой должны быть сведены в целое путем установления связей и отношений между отдельными научными дисциплинами. Это означает, что знания, выработанные каждой научной дисциплиной, представляют собой части целого и должны быть подвергнуты операции синтеза путем выявления связей и отношений между частями. А связи и отношения могут быть выявлены только проведением междисциплинарных исследований” [3].

Таким образом, вычленение и обособление научных знаний в Computer science, следует считать объективным процессом, который должен завершиться синтезом этих знаний в единое целое. Этот синтез открывает возможность, благодаря междисциплинарным исследованиям, выработать знания о тех закономерностях, которые являются общими для дисциплин, образующих междисциплинарную область, так как познать эти закономерности, находясь в рамках каждой отдельной дисциплины нельзя.

Цель и задачи . Исходя из этого,была определенацель – разработать новую технологию обработки информации, основанную на синтезе знаний выработанных сложившимися в Computer science направлениями.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- в результате синтеза знаний, заключенных в технологиях обработки информации в нейронных сетях, семантических сетях, растущих пирамидальных сетях и интеллектуальных системах, разработать новую нейроподобную структуру;

- описать топологию и логику функционирования этой структуры, сформулировать определения и разработать правила ее построения;

- разработать математический аппарат построения новой структуры;

- для повышения уровня интеллектуализации ЭВМ разработать модель представления знаний на базе новой структуры.

Из проведенных междисциплинарных исследований было установлено, в новую информационную структуру должны быть “погружены” функции, обеспечивающие “жизнеспособность” интеллектуальных систем.

К этим функциям относятся:

а) восприятие – функция, обеспечивающая прием и трансформацию визуальной, текстовой, звуковой и др. видов информации во внутреннее представление системы, обработку визуальной информации и соотнесение ее с обработкой текстовой информации, а также порождение визуальных образов на основе внутреннихпредставлений хранимых в системе;

б)представление знаний и их обработка функция, формирующая понятия, обеспечивающая накопление, обобщение, структурирование и классификацию знаний о внешнем мире (о проблемной области);

в)общение и обучение – функция, преобразующая во внутренние образы различные текстовые, речевые, зрительные и др. сообщения. Система, обеспечивающая поддержку данной функции, должна воспринимать вопросы, адресуемые ей и синтезировать ответы и свои вопросы, обучаться решению проблем возникающих в процессе ее функционирования;

г) поведение функция, вырабатывающая механизмы поведения системы с целью адекватного взаимодействия с окружающей средой.

С целью синтеза новой информационной технологии были проанализированы технологии обработки информации в семантических сетях, растущих пирамидальных сетях (РПС), разработанных и исследованных профессором В.П.Гладуном [4], и нейросетях. Ни одна из этих технологий полностью не удовлетворяет требованиям, предъявляемым к синтезируемой структуре (не содержит всей совокупности вышеперечисленных функций).

Однако анализ показал, что РПС содержат привлекательный механизм восприятия, структурирования, обобщения и классификации информации одновременно с перестройкой (ростом) самой структуры сети. Но в РПС отсутствует механизм определения весовых коэффициентов связей между вершинами сети и порогов возбуждения самих вершин. В результате РПС лишаются свойств пластичности сети и тем самым лишаются возможности обработки неточной информации, чем в совершенстве обладают нейронные сети.

Нейронные сети создавались как аналоги биологических нейронов, организованных в некотором соответствии с анатомией мозга. В связи с этим нейронные сети моделируют многие свойства, присущие мозгу. Так, они обучаются на примерах и извлекают существенные признаки из поступающей информации. Отклик сети после обучения может быть до некоторой степени нечувствителен к небольшим изменениям входных сигналов. Эта способность выделять образ сквозь искажения важна для распознавания образов в реальном мире. Она позволяет преодолеть требования строгой точности, предъявляемые обычным компьютером, и открывает путь к системе, которая может иметь дело с окружающим нас миром. В то же время, несмотря на многочисленные достоинства и успешные применения нейронных сетей, они имеют ряд недостатков, ограничивающих их возможности.

Нейроподобные растущие сети .В результате синтеза знаний, выработанных различными направлениями Computer science, получены новые знания, имеющие отражение в новой структуре – нейроподобных растущих сетях (н-РС),на основекоторых, сохраняя преимущества технологий обработки информации в нейронных сетях, РПС и интеллектуальных системах, осуществляется новая технология обработки информации. В теории нейроподобных сетей основными понятиями являются понятия структуры, раскрывающей схему связей и взаимодействия между элементами сети, а также понятие архитектуры.

Нейроподобные сети представляются следующими категориями:

топологическая (пространственная) структура - это граф связей элементов сети; логическая структура определяет принципы и правила установления связей, а также логику функционирования сети; физическая структура - схема связей физических элементов сети (в случае аппаратной реализации нейроподобной сети); архитектура сети определяется как принципы построения сети, выражающие единство физической и логической структур.

Класс н-РС состоит из однослойных, многослойных, многомерных однослойных и многомерных многослойных нейроподобных растущих сетей, а также из однослойных, многослойных, многомерных однослойных и многомерных многослойных рецепторно-эффекторных нейроподобных растущих сетей [5,6]. Топологическая структура нейроподобных растущих сетей представляется связным ориентированным графом. Логическая структура описывается правилами построения и функционирования сети.