Реферат: Нейроинформатика и ее приложения
Конечный результат неоднозначен если стартовать с другой начальной карты связей, то можно получить другую логически прозрачную структуру. Каждой базе данных отвечает несколько вариантов явных знаний. Можно считать это недостатком технологии, но я полагаю, что, наоборот, технология, дающая единственный вариант явных знаний, недостоверна, а множественность результатов является фундаментальным свойством производства явных знаний из данных.
Простой пример: нейронная сеть обучалась предсказывать результаты выборов президента США по ряду экономических и политических показателей. Обученные сети были минимизированы по числу входных параметров и связей. Оказалось, что для надежного предсказания исхода выборов в США достаточно знать ответы всего на пять вопросов, приведенных ниже в порядке значимости:
1. Была ли серьезная конкуренция при выдвижении от правящей партии?
2. Отмечались ли во время правления существенные социальные волнения?
3. Был ли год выборов временем спада или депрессии?
4. Произвел ли правящий президент значительные изменения в политике?
5. Была ли в год выборов активна третья партия?
От использования остальных признаков нейросеть отказалась. Более того, эти пять «симптомов» политической ситуации в стране входят в распознающее правило двумя «синдромами». Пусть ответы на вопросы кодируются числами: +1 «да» и -1 «нет». Первый синдром есть сумма ответов на вопросы 1, 2, 5. Его естественно назвать синдромом политической нестабильности (конкуренция в своей партии плюс социальные волнения плюс дополнительная оппозиция). Чем он больше, тем хуже для правящей партии. Второй синдром разность ответов на вопросы 4 и 3 (политическое новаторство минус экономическая депрессия). Его наличие означает, что политическое новаторство может, в принципе, уравновесить в глазах избирателей экономический спад. Результаты выборов определяются соотношением двух чисел значений синдромов. Простая, но достаточно убедительная политологическая теория, чем-то напоминающая концепцию то ли Маккиавелли, то ли Ленина («единство партии прежде всего, оно является важнейшим слагаемым политической стабильности»).
Именно нейросетевая технология производства знаний, по-моему, является «точкой роста», которая по-новому развернет нейроинформатику, преобразует многие разделы информатики и создаст новые.
Примеры приложений
Насколько мы можем судить по открытой печати, приложения нейронных сетей распределены примерно следующим образом: более 60% рынка занимают финансовые и военно-технические приложения; медицинские приложения тоже находятся на весьма почетном месте около 10%.
Большинство приложений, созданных красноярской группой «НейроКомп» связано с решением задач классификации. Работы ведутся в нескольких направлениях: медицинская диагностика, проблемы психологической совместимости, педагогика и социология. Кроме того, наше программное обеспечение использовалось другими исследователями для предсказания колебаний уровня Каспийского моря и прогноза климатических изменений, а также для решения задач технической диагностики, космической навигации и др. Наши сети обучаются методами, основанными на минимизации ошибки. Все они подробно описаны в работе .
Основные пользовательские преимущества нейросетевого ПО перед другими системами его «демократичность» (врачи практически самостоятельно создавали себе экспертные системы) и универсальность, способность справиться с большим спектром задач. Кроме того, нейроимитаторы с успехом могут использоваться и в медицинских исследованиях.
Вот несколько характерных примеров построенных систем.
Пример 1. Измерение накопленной дозы радиоактивного облучения
Даже небольшая величина накопленной дозы радиоактивного облучения заметно влияет на состояние многих органов и систем организма, прежде всего, иммунной и эндокринной. Традиционные методы позволяют достаточно точно оценить состояние этих систем, однако часто бывает трудно установить, чем вызвано изменение их параметров: повышенной дозой облучения или самостоятельным заболеванием.
Исследователи стремились выявить связи между накопленной дозой радиоактивного облучения и комплексом иммуннологических, гормональных и биохимических параметров крови человека, создать метод, позволяющий по этим параметрам судить о величине дозы. Для этого был применен нейросетевой классификатор. Обучающими примерами являлись перечисленные параметры (всего 35) у полутора сотен человек, занятых в производстве на предприятии атомной промышленности.
Среди обследуемых был проведен дозиметрический контроль, и по величине накопленной дозы они были разделены на 3 класса. 4-й класс составили люди, величина дозы у которых была в пределах естественных фоновых значений.
При статистическом анализе обучающей выборки по большинству параметров не выявлялось достоверных различий между классами, а имеющиеся различия не прослеживались по всем классам. Однако нейросеть, используя весь комплекс параметров, полностью обучилась распознавать класс каждого примера. При тестировании на выборке с заранее известными ответами класс определялся правильно в 100% случаев. Обученной сетью были протестированы 140 человек, проживающих в зоне влияния предприятия атомной промышленности, но не занятых на производстве.
По данным нейросети только у 3 человек величина накопленной дозы была в пределах естественного фона; у 51 человека определялась слабая доза, у 82 средняя, и у 4 человек сильная.
Пример 2. Ранняя диагностика злокачественных опухолей сосудистой оболочки глаза
Меланомы сосудистой оболочки глаза составляют 88% всех внутриглазных опухолей, но их можно распознать лишь на поздней стадии развития. Традиционные методы выявления заболевания на ранней стадии не вполне надежны, довольно сложны и дорогостоящи.
Предлагаемый способ ранней диагностики меланом хориоидеи включает применение нового лабораторного метода, разработанного в Красноярском межобластном офтальмологическом центре им. Макарова, и интерпретацию получаемых данных нейросетевым классификатором.
Лабораторный метод основан на косвенном измерении содержания пигмента (меланина) в ресницах. Полученные данные спектрофотометрии, проведенной на нескольких частотах для каждого глаза, а также некоторые общие характеристики обследуемого (пол, возраст и др.), подаются на входные синапсы 43-нейронного классификатора. Нейросеть решает, имеется ли у пациента опухоль, и если да, то определяет стадию развития заболевания, выдавая при этом процентную вероятность своей уверенности. Даже при подозрении на наличие опухоли больной может быть направлен на дальнейшее углубленное обследование. Таким образом, данная технология может использоваться для скрининговых профилактических обследований населения.
Стартовое обучение нейросетевого классификатора было проведено на параметрах 195 обследованных людей с ранними и поздними стадиями опухолей, а также не имеющих опухоли. Нейроклассификатор обладает способностью дальнейшего накопления опыта по мере использования.
Пример 3. Новая классификация иммунодефицитов
Если хорошей предсказывающей или диагностической системы построить не удается, возникает предположение о «скрытых параметрах», неучтенных и неизмеренных свойствах. Наблюдаемые параметры зависят от них, поэтому и не удается построить хорошей зависимости.
Одна из простейших форм предположения о скрытых параметрах гипотеза о качественной неоднородности выборки. Она означает, что скрытые параметры принимают сравнительно небольшое конечное число значений и всю выборку можно разбить на классы, внутри которых существенные скрытые параметры постоянны.
Достаточно большая нейронная сеть может освоить любую непротиворечивую обучающую выборку, однако, как показывает практика, если достаточно малая нейронная сеть не может обучиться, то из этого можно извлечь полезную информацию. Если не удается построить удовлетворительную регрессионную зависимость при заданном (небольшом) числе нейронов и фиксированной характеристике («крутизне» функции активации) каждого нейрона, то из обучающей выборки исключаются наиболее сложные примеры до тех пор, пока сеть не обучится. Так получается класс, который предположительно соответствует одному значению скрытых параметров. Далее обучение можно продолжить на отброшенных примерах и т.д.