Нейроинформатика и ее приложения Александр Горбань, gorban@cc.krascience.rssi.ru Вычислительный центр СО РАН, Красноярск-36 Что такое нейронные сети? Задачи для нейронных сетей Примеры приложений Истинные преимущества нейронных сетей? Каждый, кто впервые знакомится с нейронными сетями, задает себе вопрос: что такое нейроинформатика? Ответить на него можно по-разному. Можно сказать, что нейроинформатика это способ решения всевозможных задач с помощью искусственных нейронных сетей, реализованных на компьютере. Такой ответ, объясняющий только внутреннюю сущность нейроинформатики, почти никого не удовлетворяет, даже если подробно рассказывать о нейронных сетях, задачах и способах их решения. На самом деле требуется еще определить место нейроинформатики среди других способов решения задач и разобраться, в чем же истинные преимущества нейронных сетей, если таковые существуют? Безусловно, те же самые задачи можно решать и другими способами? Нейросетевые методы далеко не всегда эффективнее традиционных. К тому же, многие нейросетевые методы это просто новая редакция известных математических подходов. Почему же тогда многие предпочитают нейросети? Одни чтобы заработать на модной новинке, другие чтобы поиграть в новую интеллектуальную игрушку, не отстать от моды попробовать новую технологию и так далее. Так в чем же реальные преимущества нейронных сетей? Чтобы ответить на этот вопрос, во-первых, обратимся к десятилетнему опыту применения данной технологии красноярской группой НейроКомп, а во-вторых, попытаемся разгадать логику мирового нейросетевого "бума". Что такое нейронные сети? Термин "искусственные нейронные сети" у многих ассоциируется с фантазиями об андроидах и бунте роботов, о машинах, заменяющих и имитирующих человека. Это впечатление усиливают многие разработчики нейросистем, рассуждая о том, как в недалеком будущем, роботы начнут осваивать различные виды деятельности, просто наблюдая за человеком. Если переключиться на уровень повседневной работы, то нейронные сети это всего-навсего сети, состоящие из связанных между собой простых элементов формальных нейронов. Большая часть работ по нейроинформатике посвящена переносу различных алгоритмов решения задач на такие сети. В основу концепции положена идея о том, что нейроны можно моделировать довольно простыми автоматами, а вся сложность мозга, гибкость его функционирования и другие важнейшие качества определяются связями между нейронами. Каждая связь представляется как совсем простой элемент, служащий для передачи сигнала. Коротко эту мысль можно выразить так: "структура связей все, свойства элементов ничто". Совокупность идей и научно-техническое направление, определяемое описанным представлением о мозге, называется коннекционизмом (connection связь). С реальным мозгом все это соотносится примерно так же, как карикатура или шарж со своим прототипом. Важно не буквальное соответствие оригиналу, а продуктивность технической идеи. С коннекционизмом тесно связан следующий блок идей: * однородность системы (элементы одинаковы и чрезвычайно просты, все определяется структурой связей); * надежные системы из ненадежных элементов и "аналоговый ренессанс" использование простых аналоговых элементов; * "голографические" системы при разрушении случайно выбранной части система сохраняет свои свойства. ............