10

Содержание

• Введение
• 1. Опыт применения нейронных сетей в экономических задачах
• 2. Табличный метод - основа искусственного интеллекта
• 3. Мониторинг банковской системы
• Заключение
• Список использованной литературы
• Введение
• Благотворное влияние на развитие нейросетевых технологий оказало создание методов параллельной обработки информации.
• Необходимо выразить признательность замечательному хирургу, философу и кибернетику Н.М. Амосову, вместе с учениками систематизировавшему подход к созданию средств искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход заключается в следующем.
• В основе стратегий ИИ лежит понятие парадигмы -- взгляда (концептуального представления) на суть проблемы или задачи и принцип ее решения. Рассматривают две парадигмы искусственного интеллекта.
• 1. Парадигма эксперта предполагает следующие объекты, а также этапы разработки и функционирования системы ИИ:
• * форматизация знаний -- преобразование экспертом проблемного знания в форму, предписанную выбранной моделью представления знаний;
• * формирование базы знаний <БЗ) - вложение формализованных знаний в программную систему;
• * дедукция -- решение задачи логического вывода на основе БЗ.
• Эта парадигма лежит в основе применения экспертных систем, систем логического вывода, в том числе на языке логического программирования ПРОЛОГ. Считается, что системы на основе этой парадигмы более изучены.
• 2. Парадигма ученика, включающая следующие положения и последовательность действий:
• * обработка наблюдений, изучение опыта частных примеров -- формирование базы данных <БД> системы ИИ;
• * индуктивное обучение -- превращение БД в БЗ на основе обобщения знаний, накопленных в БД. и обоснование процедуры извлечения знаний из БЗ. Это означает, что на основе данных делается вывод об общности той зависимости между объектами, которую мы наблюдаем. Основное внимание здесь уделяется изучению аппроксимирующих, вероятностных и логических механизмов получения общих выводов из частных утверждений. Затем мы можем обосновать, например, достаточность процедуры обобщенной интерполяции (экстраполяции), или процедуры ассоциативного поиска, с помощью которой будем удовлетворять запросы к БЗ;
• * дедукция -- по обоснованной или предполагаемой процедуре мы выбираем информацию из БЗ по запросу (например, оптимальную стратегию управления по вектору, характеризующему сложившуюся ситуацию).
• Исследования в рамках этой парадигмы и ее разработка проведены пока слабо, хотя они лежат в основе построения самообучающихся систем управления (ниже будет приведен замечательный пример самообучающейся системы управления -- правила стрельбы в артиллерии).
• Чем база знаний, общий и обязательный элемент системы ИИ, отличается от базы данных? Возможностью логического вывода!
• Теперь обратимся к «естественному» интеллекту. Природа не создала ничего лучшего, чем человеческий мозг. Значит, мозг является и носителем базы знаний, и средством логического вывода на ее основе независимо оттого, по какой парадигме мы организовали свое мышление, т. е. каким способом заполняем базу знаний. -- учимся!
• Д.А. Поспелов в замечательной, единственной в своем роде, работе [II] освещает высшие сферы искусственного интеллекта -- логику мышления. Цель данной книги -- хотя бы частично препарировать нейросеть как средство мышления, тем самым привлекая внимание к низшему, начальному звену всей цепи методов искусственного интеллекта.
• Отбросив мистику, мы признаем, что мозг представляет собой нейронную сеть, нейросеть, - нейроны, соединенные между собой, со многими входами и единственным выходом каждый. Нейрон реализует достаточно простую передаточную функцию, позволяющую преобразовать возбуждения на входах, с учетом весов входов, в значение возбуждения на выходе нейрона. Функционально законченный фрагмент мозга имеет входной слой нейронов -- рецепторов, возбуждаемых извне, и выходной слой, нейроны которого возбуждаются в зависимости от конфигурации и величины возбуждения нейронов входного слоя. Предполагается, что нейросеть. имитирующая работу мозга, обрабатывает не сами данные, а их достоверность, или, в общепринятом смысле, вес, оценку этих данных. Для большинства непрерывных или дискретных данных их задание сводится к указанию вероятности диапазонов, которым принадлежат их значения. Для большого класса дискретных данных -- элементов множеств -- целесообразно жесткое закрепление нейронов входного слоя.

В общем-то, принципы мозговой деятельности известны и активно используются. Мы применяем незримые таблицы в нашей памяти, принудительно и вольно заполняемые за партой, за рулем, с министерским портфелем и без него, крутя головой на шумной улице, за книгой, у станка и у мольберта. Мы учимся, учимся всю жизнь: и школьник, проводящий бессонные ночи за букварем, и умудренный опытом профессор. Ибо с теми же таблицами мы связываем не только принятие решений, но и двигаемся, ходим, играем в мяч.

Если противопоставить ассоциативному мышлению математические вычисления, то каков же их вес в жизни человека? Как шло развитие человека, когда он вообще, не умел считать? Пользуясь ассоциативным мышлением, умея интерполировать и экстраполировать, человек накапливал опыт. (Кстати, вспомним тезис Д. Менделеева: Наука начинается тогда, когда начинают считать.) Можно спросить читателя: Сколько раз сегодня Вы считали? Вы водили автомобиль, играли в теннис, торопились на автобус, планируя свои действия. Представляете, сколько бы Вам пришлось высчитывать (да еще где взять алгоритм?), для того чтобы поднять ногу на тротуар, минуя бордюр? Нет, мы ничего не вычисляем ежеминутно, и это, пожалуй, основное в нашей интеллектуальной жизни, даже в науке и бизнесе. Механизмы ощущений, интуиции, автоматизма, которые мы, не в силах объяснить, адресуем подкорковому мышлению, на деле являются нормальными механизмами ассоциативного мышления с помощью таблиц базы знаний.

И главное, мы делаем это быстро! Как же нам не задуматься, пытаясь постичь и воспроизвести развитию образной памяти, продукт роста в процессе Развития. Мы полагаем это вполне материально воплощенным и потому реализуемым искусственно, подвластным моделированию и воспроизведению.

Сформулируем теперь достаточный, сегодняшний принцип построения нейросети, как элемента ИИ:

1. Следует признать, что основа имитации нейро-структуры мозга -- это метод табличной интерполяции.

2. Таблицы заполняются или по известным алгоритмам вычислений, или экспериментально, или экспертами.

3. Нейросеть обеспечивает высокую скорость обработки таблиц за счет возможности лавинообразного распараллеливания.

4. Кроме того, нейросеть допускает вход в таблицу с неточны- ми и неполными данными, обеспечивая приблизительный ответ по принципу максимальной или средней похожести.

5. Задача нейросетевой имитации мозга заключается в преобразовании не самой исходной информации, а оценок этой информации, в подмене информации величинами возбуждения рецепторов, искусно распределенных между видами, типами, параметрами, диапазонами их изменения или отдельными значениями.

6. Нейроны выходного слоя каждой подструктуры своим возбуждением указывают на соответствующие решения. В то же время эти сигналы возбуждения на правах исходной опосредованной информации могут использоваться в следующем звене логической цепочки без внешнего вмешательства в рабочем режиме.

3. Мониторинг банковской системы

В [23] приводится пример блистательного применения самоорганизующихся карт Кохонена (SOM -- Self-Organizing Map) [24] для исследования банковской системы России в 1999 -- 2000 гг.

В основе мониторинга лежит рейтинговая оценка на основе автоматического выполнения одной процедуры: по многомерному вектору параметров банков на экране компьютера высвечивает. Обращается внимание на то, что нейросетевые технологии позволяют строить наглядные функции многих переменных, как бы преобразуя много- мерное пространство в одно-, двух- или трехмерное. Для каждого отдельно взятого исследования различных факторов необходимо строить свои SOM. Прогноз возможен лишь на основе анализа временного ряда оценок SOM. Новые SOM необходимы и для продления цепочки выводов, с подключением данных извне, например политического характера.

Такой подход, несомненно, эффективен и результативен. Но представляется, что по сравнению с потенциалом мозговых нейроструктур он сдерживает размах и смелость мысли, не позволяет тянуть длинные цепочки посылка-следствие, совмещать анализ с прогнозом, оперативно учитывать складывающуюся ситуацию и вводить в рассмотрение новые факторы и опыт экспертов. Следует согласиться с тем, что мозгу все это подвластно, и мы вновь обращаемся к его структурам, предлагая проект программных средств системы мониторинга.

Структура нейросети и способы обучения. Логические функции, лежащие в основе мониторинга, преимущественно основаны на конъюнкции логических значений переменных, отображающих диапазоны изменения параметров или показателей банков.

В [23] представлены следующие показатели:

* собственный капитал;

* сальдированные активы;

* ликвидные активы;

* обязательства до востребования;

* вклады населения;

* коэффициент ликвидности;

* бюджетные средства.

Можно расширить систему показателей:

* объем инвестиций в эпоху бурно развивающейся экономики;

* объем прибыли;

* прошлый рейтинг и значение миграции;

* отчисления в фонд поддержки науки и образования;

* налоговые отчисления;

* отчисления в пенсионный фонд;

* отчисления в благотворительный и культурный фонд;

* участие в программах ЮНЕСКО и т.д.

Такой простой вид логической функции при переходе в область действительных переменных говорит о достаточности однослойной нейросети, содержащей входной слой рецепторов и выходной слой, на котором формируются результаты мониторинга.

При построении входного слоя необходимо учитывать не только текущие показатели, но и динамику изменения рейтинга за прошлые периоды времени. Выходной слой должен отражать не только рейтинг, но и экспертные рекомендации, а также другие решения и выводы.

Целесообразен простейший вид обучения -- построение базы знаний, который соответствует концепции создания нейросети под задачу: непосредственное введение связей оператором-исследователем вручную -- от рецепторов к нейронам выходного слоя в соответствии с причинно-следственными связями. Тем самым сеть создается уже обученной.

Тогда передаточная функция тоже будет простейшей и основанной на суммировании величин возбуждения на входе нейрона, умноженных на вес связи:

Задание веса связей га по сравнению с грубым заданием всех весов, равных единице, целесообразнее в связи с возможным желанием оператора или эксперта в разной степени учитывать влияние различных показателей.

Порог h отсекает заведомо неприемлемые выводы, упрощая дальнейшую обработку (например, нахождение среднего). Коэффициент приведения к обусловлен следующими соображениями.

Максимальное значение V может достигать п. Для того чтобы значение рейтинга находилось в некотором приемлемом диапазоне, например в [0, 1], значения возбуждения надо преобразовать, положив к = Уп.

Принятые выше допущения позволяют оперативно вводить изменения и уточнения оператором -- экспертом -- пользователем, развивать сеть, вводя новые факторы и учитывая опыт. Для этого оператору достаточно, щелкнув мышью, выделить рецептор, а затем нейрон выходного слоя и связь установлена! Осталось только приблизительно назначить вес введенной связи из диапазона [0,1].

Здесь следует сделать очень Важное Замечание (ОВЗ), касательно всего материала книги и предназначенное очень внимательному читателю.

Ранее, рассматривая обучение, мы четко классифицировали исходные эталонные ситуации, принимая достоверность каждого компонента, равной единице. Проводя затем трассировку и прокладывая динамические пути возбуждения, мы также полагали веса связей, равными единице (или некоторому максимальному постоянному значению). Но ведь учитель сразу может получить дополнительную степень свободы, принимая во внимание факторы в той степени и с теми весами, которые он задаст! Сделаем допущение, что разные факторы в разной степени влияют на результат, и такое влияние заложим на этапе обучения принудительно.

Например, известно, что накануне войны население в огромном количестве закупает мыло, спички и соль. Значит, наблюдая за этим фактором, можно прогнозировать скорое начало войны.

Создавая нейросеть для анализа исторических или социальных событий, следует выделить один или несколько рецепторов, возбуждение которых соответствует разному уровню закупок мыла, соли и спичек одновременно. Возбуждение этих рецепторов должно передаваться, влиять (наряду с другими факторами) на степень возбуждения нейрона выходного слоя, соответствующего заявлению Скоро война!

Тем не менее, интенсивная закупка мыла, спичек и соли необходимое, но не такое уж достаточное условие наступления войны. Оно может свидетельствовать, например, о бурном возрождении туризма в район Главного хребта Кавказа. В словах не такое уж заключается смысл нечеткой логики [5], позволяющей учитывать не непреложность события, не булеву переменную да -- нет, а некоторое промежуточное, неопределенное, взвешенное состояние типа "влияет, но не так уж, прямо, что обязательно...". Поэтому связи (все или некоторые), исходящие из данного (данных) рецептора, положим равными некоторой предполагаемой величине, меньшей единицы и корректируемой впоследствии, которая отражает влияние возбуждения рецептора на вывод.

Таким образом, одновременная закупка мыла, соли и спичек учитывается дважды: уровень закупки будет отображен в степени возбуждения соответствующих рецепторов, а характер влияния закупки на вывод Скоро война! - с помощью весов синапсических связей.

Согласитесь, что при построении одноуровневых сетей такой подход напрашивается сам собой и реализуется предельно просто.

Структура экрана рецепторов. Основную часть его составляет окно прокрутки, в котором можно просматривать и задавать состояние рецепторного слоя, несомненно, не способного поместиться на статическом экране.

В окне прокрутки указаны показатели и их оценочные значения в диапазоне [0, 1] для соответствующих рецепторов. Это вероятностные значения, основанные на достоверности, интуиции, экспертных оценках. Оценки предполагают охват нескольких рецепторов. Например, оценка того, что собственный капитал составляет не то 24, не то 34, не то 42 тыс. у. е., но скорее всетаки 24, может привести к приблизительной оценке задаваемых величин возбуждения 0.6,0.2 и 0.2 рецепторов, соответствующих диапазонам (20 - 25], (30 - 35], (40 - 45]. На экране отображены статически задаваемые показатели, такие, как рейтинг в результате прошлых измерений, выборочные ранее найденные показатели, а также показатели политической, социальной и экономической конъюнктуры. (Их обилие и развитие могут все-таки потребовать прокрутки.)

Следует также отобразить управление прокруткой и меню основных действий:

* переход на экран выходного слоя;

* статистическая обработка результатов (предполагает переход к выходному экрану);

* введение новой связи;

* введение нового рецептора;

* введение нового нейрона выходного слоя (предполагает переключение экранов);

* введение нового показателя и т.д.

Структура экрана выходного слоя. Экран выходного слоя (рис.8.3) отображает систему концентрических (вложенных) прямоугольников или других плоских фигур, отражающих распространение рейтинга по убыванию. В центре экрана яркими точками отмечены самые преуспевающие банки или предполагаемые идеальные образы. Каждому элементу экрана жестко соответствует нейрон выходного слоя. В результате мониторинга может максимально возбудиться нейрон, соответствующий эталону, однако, скорее всего, высветится точка экрана, не совпадающая ни с каким эталоном, являющаяся промежуточной или усредненной.

Рис. - 8.3. Экран выходного слоя

Несомненно, следует предусмотреть меню для операции усредненной оценки рейтинга, демонстрации категории преуспевания, выдачи сигналов предупреждения, текстов заключений, рекомендуемых стратегий развития, сохранения данных для дальнейшего развития и т.д.

Обучение нейросети. Для обучения нейросети на основе экспертных оценок следует задать диапазоны допустимых параметров, позволяющие считать банк идеально преуспевающим, имеющим максимальный рейтинг. Фиксируя несколько точек, координаты которых (множества значений параметров) удовлетворяют допустимым значениям рейтинга для известных или предполагаемых (с учетом возможных вариантов) банков, можно получить несколько идеальных представителей. Соответствующие им нейроны, т.е. элементы экрана выходного слоя, выделяют произвольно, рассредоточивая по области экрана. Желательно, чтобы эталоны с большим рейтингом располагались ближе к центру.

Далее переходят к подобному же заполнению охватывающего прямоугольника, на основе следующей рейтинговой категории и т.д. до банков-аутсайдеров.

Для проведения подобной работы экспертами предварительно формируется таблица (табл. 1).

Нейронам, отображающим банки, на экране соответствуют величины их возбуждения -- рейтинги.

Методика мониторинга. Обученная система, которая поступает в распоряжение пользователя после высококвалифицированной экспертизы экономистов и политиков, готова к использованию в рамках CASE-технологии CASE -- Computer Aided Software Engineering.

Таблица 1 - Экспертные оценки для обучения нейросети

При этом пользователь реализует свое право на дополнительное обучение, уточнение (например, весов связей, для усиления или ослабления влияния некоторых показателей на основе собственного опыта), введение дополнительных показателей для эксперимента на свой риск и т.д.

Предположим, пользователь исследует ситуацию, сложившуюся вокруг банка "Инвест-Туда-и-Обратно". Естественно, он не располагает сколько-нибудь удовлетворительной информацией о целесообразности собственных вложений и поэтому приступает к скрупулезному сбору данных, в результате чего получает приблизительные, вероятные, разноречивые характеристики для моделирования.

С помощью экрана рецепторов пользователь задает значения их возбуждения исходя из вполне достоверных данных, но иногда учитывая варианты или -- или (частично возбуждая разные рецепторы), иногда по наитию, иногда просто пропуская показатели. Такие показатели, как рейтинг в прошлом и миграция, пока неизвестны, но полученный результат предполагается использовать в дальнейшем.

После ввода данных на экране выходного слоя яркая точка вблизи области аутсайдеров красноречиво свидетельствует о защите гражданского права ненасильственного выбора решения о целесообразности вложения праведно накопленного капитала.

Координаты этой точки на экране определяются по известной формуле нахождения среднего по координатам высветившихся нейронов тех банков, которым близок контролируемый банк, и по величинам их возбуждения. Но по этим же формулам на основе рейтингов высветившихся банков находится рейтинг исследуемого банка!

Пользователь может принять решение о дополнении базы знаний и, следовательно, нейросети информацией о новом банке, что целесообразно, если совет экспертов подверг существенной критике получившийся результат и указывает тем самым на ошибку нейросети. Достаточно только воспользоваться опцией. Дополнить, в результате выполнения которой инициируется диалог компьютера с пользователем:

- Вы хотите изменить рейтинг -- Да.

- Новое значение рейтинга --...

- Сохранить!

Тогда нейрон выходного слоя с найденными координатами ставится в соответствие новому банку. Формируются его связи с теми рецепторами, которым было сообщено возбуждение при вводе информации о банке. Вес каждой связи полагается равным введенной пользователем величине возбуждения соответствующего нейрона-рецептора. Теперь база знаний дополнена таким же образом, как список пристрелянных установок артиллерийской батареи после поражения очередной цели.

Однако значительное принудительное изменение рейтинга может потребовать перемещения высветившейся точки в область банков с соответствующим уровнем рейтинга, т.е. необходимо за данным банком закрепить другой нейрон выходного слоя, в другой области экрана. Это также устанавливается в результате диалога компьютера с пользователем.

Корректировка и развитие. Выше мы уже упоминали о необходимости и возможности постоянного уточнения и развития нейросети. Можно изменять представление о продвинутости банка-эталона (реального или идеального) и дополнять базу знаний, т.е. данную нейросеть. Можно корректировать веса связей как меры влияния отдельных показателей на выходной результат.

Можно вводить новые показатели с их весами, рассматривать новые решения и устанавливать степень влияния на них тех же или новых показателей. Можно приспособить нейросеть для решения смежных задач с учетом влияния отдельных показателей на миграцию банков (переход с одного рейтингового уровня на другой) и т.д.

Наконец, можно, приобретя данный программный продукт с дружественным интерфейсом и прекрасным сервисом, с развитым набором функций преобразования нейросети, переделать ее для совершенно другой задачи, например для увлекательной игры в железнодорожную рулетку, на которой мы намерены остановиться ниже.

В заключение отметим, что в экономике и бизнесе, а также в управлении сложными объектами преобладают системы принятия решений, где каждая ситуация образуется на основе неизменного числа факторов. Каждый фактор представлен вариантом или значением из исчерпывающего множества, т.е. каждая ситуация представляется конъюнкцией, в которой обязательно участвуют высказывания относительно всех факторов, по которым формируется нейросеть. Тогда все конъюнкции (ситуации) имеют одинаковое число высказываний. Если в этом случае две отличные друг от друга ситуации приводят к разным решениям, соответствующая нейросеть является совершенной. Привлекательность таких нейросетей заключается в их сводимости к однослойным. Если провести размножение решений (см. подразд. 5.2), то получим совершенную нейросеть (без обратных связей).

К построению совершенной нейросети можно свести задачу настоящего раздела, подразд. 6.2, а также, например, задачу оценки странового риска и др.

Заключение