Sun'iy intellekt tizimlari. Qo'llanma 1 Qo'llanma

Bilimlarni ifodalovchi tillar ta'sir qilish qoidalari va tipik ob'ektlarning xususiyatlari to'plami kabi inson bilimining parchalarini aniq kodlash uchun maxsus mo'ljallangan yuqori darajadagi tillar va tilning yuqori darajasi, iloji boricha, bilimlarni ifodalash mexanizmining texnik tafsilotlari foydalanuvchidan yashiringan. Ko'proq tanish dasturlash tillaridan farqli o'laroq, bilimlarni ifodalash tillari dastur kodlari miqdori bo'yicha juda tejamkor. Bu, asosan, til tarjimonining juda ko'p kichik narsalarga g'amxo'rlik qilishi bilan bog'liq.
Bunday tillarning qayd etilgan afzalliklariga qaramay, ulardan foydalanishda muayyan muammolar mavjudligini unutmaslik kerak.
Mavzu sohasi haqidagi bilimlarni barcha tushunarli "inson" tilida tavsiflashdan ularni kompyuter tomonidan qabul qilinadigan qandaydir rasmiyatchilik shaklida tasvirlashga o'tish ma'lum bir san'atni talab qiladi, chunki bu mumkin emas (hech bo'lmaganda bugungi kunda). bunday transformatsiyani mexanik tarzda qanday amalga oshirishni tasvirlash. Dastur amalga oshirishi mumkin bo'lgan mantiqiy xulosa chiqarish imkoniyatlari bilimlarni ifodalash usulini tanlash bilan bevosita bog'liq bo'lganligi sababli, ESni loyihalash amaliyotidagi qiyinchilik ularni olish emas, balki bilimlarni ifodalashdir.
S.G. TOLMACHEV
SUN'IY INTELLEKT.
NEYRAL TARMOQ MODELLARI
Ta'lim va fan vazirligi Rossiya Federatsiyasi Boltiqbo'yi davlati Texnika universiteti"Voenmeh"
Axborotni qayta ishlash va boshqaruv tizimlari departamenti
S.G. TOLMACHEV
SUN'IY INTELLEKT.
NEYRAL TARMOQ MODELLARI
Qo'llanma
Sankt-Peterburg
UDC 004.8 (075.8) T52
Tolmachev, S.G.
T52 Sun'iy intellekt tizimlari. Neyron tarmoq modellari: o'quv qo'llanma / S.G. Tolmachev; Balt. davlat texnologiya. un-t. - SPb., 2011.132 s
ISBN 978-5-85546-633-1
Sun'iy neyron tarmoqlarning tuzilishi va ishlash tamoyillari haqida asosiy ma'lumotlarni beradi. Rasmiy neyronning ishlashi, neyron tarmoqlarning arxitekturasi va o'qitish turlari bo'yicha tasnifi, turli xil neyron tarmoq muammolarining tipik formulalari va ularni hal qilish usullari ko'rib chiqiladi.
U “Axborot tizimlari va texnologiyalari” va “Axborotni qayta ishlash va boshqarishning avtomatlashtirilgan tizimlari” mutaxassisliklarida tahsil olayotgan yuqori kurs talabalari uchun moʻljallangan.
UDC 004.8 (075.8)
Adabiyotlar: Dr. Tech. fanlar prof., bob. ilmiy. "Granit-Elektron" konserni OAJ xodimi S.N. Sharlar; Cand. texnologiya. fanlari, prof., mudir. Bo'lim. I5 BSTU N.N. Smirnova
Universitet tahririyat-nashriyot kengashi tomonidan tasdiqlangan
KIRISH
Intellektual tizimlarni yaratishning eng kuchli vositalaridan biri bu sun'iy neyron tarmoqlar (ANN) bo'lib, ular inson miyasiga xos bo'lgan asosiy axborotni qayta ishlash mexanizmlarini taqlid qiladi. Ma'lumki, miya inson tomonidan yaratilgan har qanday hisoblash mashinasidan tubdan boshqacha va ko'pincha samaraliroq ishlaydi. Aynan shu fakt ko'p yillar davomida olimlarni sun'iy neyron tarmoqlarni yaratish va tadqiq qilish ustida ishlashga undadi.
Miya juda murakkab axborotni qayta ishlash tizimidir. U o'zining neyronlar deb ataladigan tarkibiy qismlarini tashkil qilish qobiliyatiga ega bo'lib, ular aniq vazifalarni (naqshlarni aniqlash, sensorli signallarni qayta ishlash, motor funktsiyalari) hozirgi eng tezkor kompyuterlarga qaraganda bir necha barobar tezroq bajarishi mumkin. Oddiy ko'rish bunday vazifaga misoldir. Vizual tizimning funktsiyalari atrofimizdagi dunyo haqidagi tasavvurni u bilan o'zaro ta'sir qilish qobiliyatini ta'minlaydigan shaklda yaratishni o'z ichiga oladi. Miya tanib olish vazifalarini (masalan, notanish muhitda tanish yuzni tanib olish) ketma-ket bajaradi va unga 100 ... 200 milodiy vaqt sarflaydi. Kompyuterda kamroq murakkablikdagi shunga o'xshash vazifalar bir necha soat davom etishi mumkin.
Bizning miyamiz kabi mukammal ishlaydigan mashina yasash muammosining kattaligini anglash uchun biz har kuni bajaradigan ba'zi muntazam vazifalar haqida o'ylash kifoya. Aytaylik, siz stolingizda o‘tiribsiz, shu vaqtda xonaga ta’tildan qaytgan hamkasbingiz kirib keladi. U yangi futbolka kiygan, qoraygan yuziga quyoshdan saqlaydigan ko'zoynak taqib olgan va soqolini oldirgani uchun biroz yoshargan ko'rinadi. Uni taniysizmi? Shubhasiz, chunki niqoblash uning rejalariga kirmaydi. Suhbat davomida u sizdan so'raydi: "Men o'qishga bergan kitobim qani?" Siz savolni kitobni qaytarish talabi sifatida izohlaysiz. Keyin stolingizga qarang va
siz kitoblar va qog'ozlar orasida yotgan kitobni ko'rasiz, unga qo'lingizni cho'zing, hujjatlar to'plamidan olib tashlang va uni hamkasbingizga bering. Bunday kundalik vazifalar bizdan ko'p intellektual kuch talab qilmaydi, lekin ularning har birini hal qilish ko'plab aniq hisoblangan qadamlarni o'z ichiga oladi. Bunday muammolarni hal qilishning qiyinligini kompyuter tizimini ob'ektlarni ular tomonidan tanib olish uchun dasturlashga urinish orqali his qilish mumkin tashqi ko'rinish yoki boshqa xususiyatlar, kontekstga qarab qarorlar qabul qilish va boshqalar.
Oddiy misol - ko'rshapalak sonar, ya'ni faol aks-sadoni aniqlash tizimi. Ushbu lokator kerakli ob'ektgacha bo'lgan masofa haqida ma'lumot berishdan tashqari, ob'ektning nisbiy tezligi, alohida elementlarning o'lchami va harakat yo'nalishi kabi parametrlarini hisoblash imkonini beradi. Qabul qilingan signaldan ushbu ma'lumotni olish uchun ko'rshapalakning mitti miyasi murakkab nerv hisoblarini amalga oshiradi.
Inson miyasiga yoki ko'rshapalaklar miyasiga bunday natijalarga erishishga nima imkon beradi? Tug'ilganda, miya odatda tajriba deb ataladigan narsaga asoslangan o'z qoidalarini qurish uchun allaqachon mukammal tuzilgan. Tajriba vaqt o'tishi bilan inson hayotining so'nggi kunlariga qadar to'planadi, ayniqsa, hayotning birinchi ikki yilida keng ko'lamli o'zgarishlar yuz beradi.
Neyronlarning rivojlanishi miyaning plastikligi tushunchasi bilan bog'liq - atrof-muhit sharoitlariga mos ravishda asab tizimini sozlash qobiliyati. Plastiklik inson miyasida asosiy axborotni qayta ishlash birliklari sifatida neyronlarning ishlashida eng muhim rol o'ynaydi. Xuddi shunday, sun'iy neyronlar ANNda sozlangan. Umuman olganda, ANN - bu miyaning muayyan muammoni hal qilish usulini taqlid qiluvchi mashina. Ushbu tarmoq elektron komponentlar (neyroprotsessorlar) yordamida amalga oshiriladi yoki raqamli kompyuterda ishlaydigan dastur tomonidan simulyatsiya qilinadi. Yuqori samaradorlikka erishish uchun ANN hisoblashning elementar hujayralari - neyronlar o'rtasidagi ko'plab o'zaro bog'liqliklardan foydalanadi. Neyron tarmoqlarning ko'plab ta'riflari orasida eng to'g'risi ANNning adaptiv mashina sifatida ta'rifidir: sun'iy neyron tarmog'iu tarqatiladi
eksperimental bilimlarni to'playdigan va ularni keyingi qayta ishlash uchun ta'minlaydigan standart axborotni qayta ishlash elementlaridan iborat parallel protsessor. Neyron tarmoq ikki jihatdan miyaga o'xshaydi:
1) bilim atrof-muhitdan neyron tarmoqqa kiradi
va tarmoq tomonidan o'quv jarayonida foydalaniladi;
2) bilimlarni to'plash uchun sinaptik og'irliklar deb ham ataladigan neyronlararo aloqalar qo'llaniladi.
O'quv jarayonini amalga oshirish uchun qo'llaniladigan protsedura o'rganish algoritmi deb ataladi. Uning vazifasi tarmoq zarur xususiyatlarni olishi uchun ANNning sinaptik og'irliklarini ma'lum bir tarzda o'zgartirishdan iborat.
Og'irliklarni o'zgartirish - bu ANNni o'qitishning an'anaviy usuli. Ushbu yondashuv boshqaruvda qo'llaniladigan moslashuvchan chiziqli filtrlar nazariyasiga yaqin. Biroq, ANN uchun tirik miyadagi neyronlar nobud bo'lishi va yangi sinaptik ulanishlar yaratilishiga asoslanib, o'z topologiyasini o'zgartirish imkoniyati ham mavjud.
Shunday qilib, ANN o'zining hisoblash quvvatini ikkita asosiy xususiyat: parallel taqsimlangan tuzilma va olingan bilimlarni o'rganish va umumlashtirish qobiliyati tufayli amalga oshiradi. Umumlashtirish xususiyati deganda ANN ning o'rganish (o'qitish) jarayonida hisobga olinmagan kirish signallari uchun to'g'ri chiqishlarni yaratish qobiliyati tushuniladi. Ushbu ikkita xususiyat ANNni bugungi kunda hal qilib bo'lmaydigan murakkab ko'p o'lchovli muammolarni hal qilishga qodir bo'lgan axborotni qayta ishlash tizimiga aylantiradi.
Shuni ta'kidlash kerakki, amalda avtonom ANN ko'pincha tayyor echimlarni taqdim eta olmaydi. Ular murakkab tizimlarga birlashtirilishi kerak. Murakkab masalani bir qancha oddiyroq masalalarga bo‘lish mumkin, ularning ba’zilari neyron tarmoqlar yordamida hal qilinadi.
ANNni qo'llash sohalari juda xilma-xildir: matn va nutqni tan olish va tahlil qilish, semantik qidiruv, ekspert tizimlari va qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari, aksiyalar narxlarini bashorat qilish, xavfsizlik tizimlari. ANN dan turli sohalarda foydalanishning bir nechta misollari mavjud.
1. Transport xavfsizligi tizimlari. Amerika firmasi
Science Application International korporatsiyasi ANNdan foydalangan

uning TNA loyihasi. Ishlab chiqilayotgan qurilma qadoqlangan bagajdagi plastik portlovchi moddalarni aniqlashga mo‘ljallangan. Bagaj ikkilamchi nurlanishni keltirib chiqaradigan zarralar bilan bombardimon qilinadi, ularning spektri neyron tarmog'i tomonidan tahlil qilinadi. Qurilma 97% dan yuqori portlovchi moddalarni aniqlash ehtimolini ta'minlaydi va daqiqada 10 ta yukni ko'rish imkoniyatiga ega.
2. Moliyaviy bozorlar uchun neyron tarmoq dasturiy paketlari. American Chemical Bank Neural Data neyron tarmoq tizimidan valyuta birjalaridagi tranzaktsiyalarni oldindan qayta ishlash, "shubhali" operatsiyalarni filtrlash uchun foydalanadi. Citibank 1990-yildan buyon neyron tarmoqlarni bashorat qilishdan foydalanmoqda. Avtomatik diling ko'pchilik brokerlardan oshib ketadigan rentabellikni ko'rsatadi. Aytish mumkinki, seminarda “Sun’iy intellekt Uoll-strit "bir nechta jiddiy jildlar.
3. Yangiliklarning monitoringi va avtomatik rubrikatsiyasi. Joylashtirilgan
matnli xabarlar mavzusini bilish ANN dan foydalanishning yana bir misolidir. Convectis yangiliklar serveri (Aptex Software Inc. mahsuloti) xabarlarni avtomatik toifalarga ajratish imkonini beradi. Kontekstdagi so'zlarning ma'nosini tekshirish orqali Convectis real vaqt rejimida mavzuni taniy oladi va Reuters, NBC, CBS va boshqalar tarmoqlari orqali uzatiladigan matnli xabarlarning katta oqimlarini toifalarga ajrata oladi. Xabarni tahlil qilgandan so'ng, annotatsiya, ro'yxat. kalit so'zlar va sarlavhalar ro'yxati yaratiladi.
4. Uchuvchisiz uchish apparatlarini avtopilot qilish. LoFLYTE (Low-Observable Flight Test Experiment) gipertovushli razvedka samolyoti NASA va AQSh Havo kuchlari uchun Accurate Automation Corp tomonidan ishlab chiqilgan 2,5 m uchuvchisiz reaktiv samolyotdir. kichik innovatsion tadbirkorlikni qo‘llab-quvvatlash dasturi doirasida. Bu tajribaning yangi tamoyillarini o'rganish uchun eksperimental ishlanma. U neyron tarmoqlarni o‘z ichiga oladi, ular avtopilotga uchuvchining uchish texnikasini taqlid qilish orqali o‘rganish imkonini beradi. Vaqt o'tishi bilan neyron tarmoqlar boshqaruv tajribasini o'zlashtiradi va axborotni qayta ishlash tezligi ekstremal va favqulodda vaziyatlarda tezda chiqish yo'lini topishga imkon beradi. LoFLYTE tovushdan tez parvozlar uchun moʻljallangan, bunda uchuvchining reaksiya tezligi parvoz rejimidagi oʻzgarishlarga adekvat javob berish uchun yetarli boʻlmasligi mumkin.
Hozirgi vaqtda ANN hisoblash tushunchasining muhim kengaytmasi hisoblanadi. Ular allaqachon bir qator qiyin muammolarni engish imkonini berdi va hozirgi kunga qadar faqat odam qila oladigan muammolarni hal qila oladigan yangi dasturlar va qurilmalarni yaratishga va'da berdi. Zamonaviy neyrokompyuterlar asosan dasturiy mahsulotlar ko'rinishida qo'llaniladi va shuning uchun ularning imkoniyatlaridan "parallelizm" uchun kamdan-kam foydalanadi. Haqiqiy parallel neyrokompyuterlar davri nutq, video, statik tasvirlar va boshqa turdagi majoziy ma'lumotlarni qayta ishlash uchun mo'ljallangan ixtisoslashtirilgan neyrochiplar va kengaytiruvchi kartalarning apparat vositalarining bozorda paydo bo'lishi bilan boshlanadi.
ANNni qo'llashning yana bir sohasi ulardan foydalanishdir.
v ixtisoslashtirilgan dastur uchun emas, balki ma'lumotlarni qayta ishlash uchun mo'ljallangan robot agentlari jismoniy ish... Intellektual yordamchilar foydalanuvchilarning kompyuter bilan o'zaro aloqalarini osonlashtirishi kerak. Ularning o'ziga xos xususiyati "xo'jayin" ning xatti-harakatlarini kuzatish va tahlil qilish orqali ulardan nima talab qilinishini iloji boricha yaxshiroq tushunish istagi bo'ladi. Kashf qilishga urinish
v Ushbu xatti-harakatlarda ba'zi qonuniyatlar mavjud, aqlli agentlar ma'lum operatsiyalarni bajarish uchun o'z xizmatlarini zudlik bilan taklif qilishlari kerak, masalan, yangiliklar xabarlarini filtrlash, foydalanuvchi ishlayotgan hujjatlarni zaxiralash va hokazo. Shuning uchun ma'lumotlarni umumlashtirish va ulardagi naqshlarni topishga qodir ANNlar bunday dasturiy ta'minot agentlarining tabiiy tarkibiy qismidir.
1. KOMPYUTERLAR VA MIYA
1.1. Biologik neyron
Inson asab tizimini uch bosqichli tuzilish sifatida soddalashtirish mumkin. Ushbu tizimning markazi neyronlar tarmog'idan tashkil topgan miyadir (1.1-rasm). U axborot oladi, tahlil qiladi va tegishli qarorlar chiqaradi. Retseptorlar atrof-muhit va ichki organlardan kelgan signallarni neyron tarmoq (miya) tomonidan qabul qilinadigan elektr impulslariga aylantiradi. Retseptorlar bizning miyamiz va tashqi dunyo o'rtasidagi aloqani ta'minlaydi, unga vizual, eshitish, ta'm, hid va taktil ma'lumotlar oqimini amalga oshiradi. Ef-

Fektorlar miya tomonidan ishlab chiqarilgan elektr impulslarini mushaklar, ichki organlar va tomirlar devorlarini boshqaradigan chiqish signallariga aylantiradi. Shunday qilib, miya yurakning ishini, nafas olishni, qon bosimini, haroratni nazorat qiladi, qondagi kislorodning zarur miqdorini saqlaydi va hokazo. Oraliq neyronlar sezuvchi neyronlardan olingan axborotni qayta ishlaydi va uni effektor neyronlarga uzatadi.
Guruch. 1.1. Asab tizimining soddalashtirilgan diagrammasi
Shuni ta'kidlash kerakki, miya ikki turdagi hujayralardan iborat: glial hujayralar va neyronlar. Va glial hujayralarning roli juda muhim bo'lib tuyulsa-da, ko'pchilik olimlar, asosan, bitta ulangan tarmoqqa birlashgan neyronlarni o'rganish orqali miya ishini tushunish mumkin deb hisoblashadi. Ushbu yondashuv sun'iy neyron tarmoqlarini (ANN) qurishda qo'llaniladi.
Shuni ta'kidlash kerakki, boshqa fikrlar ham mavjud. Ba'zi tadqiqotchilarning fikricha, asosiy jarayonlar neyron tarmog'ida emas, balki hujayralarning o'zida, ya'ni ularning sitoskeletida, mikronaychalar deb ataladigan joyda sodir bo'ladi. Bu nuqtai nazarga ko'ra, xotira ham, hatto ong ham hujayra ichidagi tuzilmalardagi oqsillarning o'zgarishi va ular bilan bog'liq kvant effektlari bilan belgilanadi.
Miyadagi neyronlar soni 1010 ... 1011 deb baholanadi. Biologik neyronda quyidagi strukturaviy birliklarni ajratish mumkin (1.2-rasm):
hujayra tanasi (soma);
dendritlar - boshqa neyronlardan ma'lumot to'playdigan ko'plab shoxlangan qisqa (1 mm dan ortiq bo'lmagan) nerv tolalari;
akson - yagona ingichka uzun (ba'zan bir metrdan ortiq) nerv tolasi. Akson impuls o'tkazuvchanligini va ta'sirni boshqa neyronlarga yoki mushak tolalariga o'tkazishni ta'minlaydi. Uning oxirida akson ham shoxlanadi va boshqa neyronlarning dendritlari bilan aloqa hosil qiladi;
Ushbu o'quv qo'llanma Prolog dasturlash asoslari, qidiruv muammolarini echish, ehtimollik usullari, neyron tarmoqlar asoslari va semantik tarmoqlar yordamida bilimlarni ifodalash tamoyillarini o'z ichiga oladi. O‘quv qo‘llanmaning har bir bo‘limi amaliy va laboratoriya ishlari bilan ta’minlangan. Qo'shimchalarda SWI-Prolog muhiti, neyron tarmog'ining qisqacha tavsiflari mavjud
Ushbu o'quv qo'llanma Prolog dasturlash asoslari, qidiruv muammolarini echish, ehtimollik usullari, neyron tarmoqlar asoslari va semantik tarmoqlar yordamida bilimlarni ifodalash tamoyillarini o'z ichiga oladi. O‘quv qo‘llanmaning har bir bo‘limi amaliy va laboratoriya ishlari bilan ta’minlangan. Ilovalarda SWI-Prolog muhiti, NeuroGenetic Optimizer neyron tarmoqlarini modellashtirish dasturi va Semantik bilimlarni vizualizatsiya qilish dasturining qisqacha tavsiflari mavjud.Oliy taʼlim boʻyicha Federal davlat taʼlim standartining joriy talablariga javob beradi.Muhandislik-texnika yoʻnalishida oʻqiyotgan universitet talabalari uchun. dalalar.

kitob" Sun'iy intellekt tizimlari. Qo'llanma»Muallif Bessmertniy Igor Aleksandrovich BookGuide tashrif buyuruvchilar tomonidan baholandi va uning o'quvchi reytingi 10 balldan 0,00 ballni tashkil etdi.

Bepul ko'rish uchun quyidagilar taqdim etiladi: referat, nashr, sharhlar, shuningdek yuklab olish uchun fayllar.
Qo'llanma o'quvchilarni sun'iy intellekt tarixi, bilimlarni taqdim etish modellari, ekspert tizimlari va neyron tarmoqlari bilan tanishtiradi. Intellektual tizimlarni tahlil qilish, ishlab chiqish va amalga oshirishda qo'llaniladigan asosiy yo'nalishlar va usullar tavsiflanadi. Bilimlarni ifodalash modellari va ular bilan ishlash usullari, ekspert tizimlarini ishlab chiqish va yaratish usullari ko'rib chiqiladi. Kitob o'quvchiga domen ma'lumotlar bazalarini mantiqiy loyihalash va ProLog tilida dasturlash ko'nikmalarini egallashga yordam beradi.
Pedagogika oliy o'quv yurtlari talabalari va o'qituvchilari, umumta'lim maktablari, gimnaziyalar, litseylar o'qituvchilari uchun.