Искусственный интеллект - [157]
При разработке нейронных сетей для решаемой нами задачи мы использовали именно сигмоид, поскольку эта функция обладает свойством усиливать слабые сигналы и тем самым предотвращает насыщение от больших сигналов, которые соответствуют тем областям аргумента, где сигмоид имеет пологий наклон.
Выходное значение сигмоида лежит в интервале (0; 1), а область чувствительности для входов чуть шире интервала (-1;1). Поскольку при решении реальных задач приходится иметь дело с различными значениями, то для подачи данных на вход сети используются алгоритмы шкалирования данных (к примеру, алгоритм минимакса). Такие алгоритмы, используемые на этапе предварительной обработки данных, называются пре-процессированием, а на этапе заключительной обработки - пост-процессированием (Bishop (1995)).
Существует множество различных алгоритмов обучения нейронных сетей, однако наиболее часто используется алгоритм обратного распространения ошибки (error back propagation), входящий в группу алгоритмов «обучения с учителем». Этот итеративный градиентный алгоритм обучения используется с целью минимизации среднеквадратичного отклонения текущих от требуемых выходов многослойных сетей с последовательными связями. При этом сигналы ошибки от выходов нейронной сети распространяются к ее входам, т.е. в направлении, обратном прямому распространению сигналов, с целью соответствующей подстройки весов синапсов. Таким образом, ошибки нейронной сети служат для оценки производных функции ошибок по отношению к регулируемым весам.
Подробное описание алгоритма обратного распространения ошибки приводится в книге «Искусственные нейронные сети» (Круглов, Борисов (2002)).
2. Эволюционные вычисления, т.е. автономное и адаптивное поведение компьютерных приложений. Прежде всего, эта отрасль затрагивает аспекты самовосстановления и самоконфигурирования сложных систем, состоящих из одновременно функционирующих модулей. Помимо этого, к эволюционным вычислениям относятся автономные агенты, несущие в себе функции электронного секретаря, ассистента, отбирающего нужные сведения в Интернете и т.д.
Примером такого агента может быть свободно распространяемая программа, разработанная фирмой GATOR (\v\v\v. gator, com). хотя мнения ее пользователей неоднозначно. Многие фирмы называют GATOR «сетевым паразитом», поскольку ее агент, следя за предпочтениями пользователя Интернет, навязывает ему посещение сайтов со смежной тематикой и тем самым наносит финансовый ущерб, поскольку уводят пользователя к конкуренту. Однако быстрый и хаотичный рост Web-пространства, несомненно, приведет к появлению интеллектуальных автономных агентов нового поколения, способных к самообучению, взаимодействию с себе подобными и проявляющим самостоятельность при принятии решений. Однако отношение общества к таким «работникам» пока трудно предсказать.
3. Экспертные системы (ЭС), создание которых традиционно считается классическим занятием специалиста по ИИ. Под ЭС понимают систему (чаще всего воплощенную в виде компьютерной программы), основанную на знаниях экспертов, помогающую специалисту при принятии решений. В каждой области человеческой деятель-
носги существуют знания, которые трудно формализовать математическими формулами, что и обусловило появление ЭС, а сама задача получения знаний выделилась в новое направление инженерии знаний (четкая формулировка знаний эксперта-специалиста и внесение их в базу знаний компьютера).
Для ответа на поставленные пользователем вопросы требуется система извлечения ответов, называемая машиной логического вывода или интерпретатором. В качестве такой системы, компанией PDC был предложен особый инструмент в программировании приложений ИИ - декларативный язык программирования Visual Prolog (или язык Программирования ЛОГики), работа которого основана на исчислении предикатов первого порядка. Полное описание языка и обзор по экспертным системам можно найти в книге (Адаменко, Ку-чуков (2003)). Как уже было сказано, Visual Prolog язык декларативный, что отличает его от традиционных процедурных языков типа С и Basic. В процедурных языках программист должен четко прописать пошаговый алгоритм решения задачи, а в декларативном языке нужно предоставить только описание задачи и основные правила для ее решения. Урезанную по возможностям версию языка Visual Prolog (Visual Prolog 6.1 Personal Edition) можно бесплатно скачать с сайта www.visual-prolog.com.
Из наиболее известных примеров ЭС можно отметить экспертносправочную систему Сус (en-Cyc-lopedia), разработанную компанией Сусогр (www.cvc.com). Эта система содержит более 1 млн. утверждений, охватывает все области знаний и способна делать логические выводы. Кстати, широко известный «скрепыш» - помощник офисных приложений компании Microsoft (Office Assistant), является ни чем иным как самоорганизующейся экспертной системой, в задачу которой входит конфигурирование справочной системы Microsoft Office в соответствии с часто затрагиваемыми темами. Для этих целей «скрепыш» постоянно отслеживает поведение пользователя в рамках семейства офисных программ.
