Конструирование искусственных нейронных ансамблей (ИНА)

Нейрокомпьютинг предоставляет единую методологию решения очень широкого круга практически интересных задач, как правило – ускоряющих и удешевляющих разработку приложений. В число таких задач входят задачи, связанные с необходимостью проявления интеллекта, например такие, как прогнозирование цен, оценка кредитоспособности, оптическое распознавание, обработка изображений, диагностика, лингвистический анализ, и др. Использование нейросетей для решения перечисленных задач предусматривает выполнение типовой последовательности действий с помощью нейрокомпьютеров, или нейропакетов, или отдельных специальных программ.

Интеллект связан со знаниями: приобретением знаний, хранением знаний, поиском, извлечением и преобразованием знаний.

Последовательность приобретения новых знаний в теории познания философами определена в виде таких операций, как: созерцание – накопление – кластеризация – классификация – узнавание – предсказание – прогнозирование.

Для хранения знаний разработаны специальные средства – системы управления базами знаний (СУБЗ).

Знания имеют смысл, раскрывают его. Смысл и знания – динамичны. Для их преобразования используются такие интеллектуальные операции, как рассуждения, умозаключения, планирование, доказательство.

Нейросети способны обучаться на примерах. Умение обучаться на примерах – это интеллектуальная задача.

Распознавание – это ещё одна интеллектуальная задача. У неё есть несколько разновидностей – узнавание, предсказание, прогнозирование, идентификация.

Кластеризация – разделение объектов на группы похожих. Это тоже интеллектуальная задача.

В настоящее время усиливается интерес к использованию искусственных нейронных сетей при получении новых знаний – ещё одной интеллектуальной задачи.

Хранение и обработка знаний, работа со смыслом, рассуждение и умозаключения, планирование, доказательство, проверка на противоречивость и устранение противоречивости – это более сложные интеллектуальные задачи, алгоритмы решения которых и способы использования нейросетей при решении таких задач пока могут быть неизвестны.

Для поиска алгоритмов решения таких задач и способов использования нейросетей для их решения приходится использовать нейросетевые интеллектуальные модели и создавать нейросетевые технологии.