Экспертное заключение на работу Бощенко И.В. "Нейроквад"
Данная работа носит научно-исследовательской характер. В своей основе она имеет, безусловно, новые подходы, основанные на теории нечеткой логики, теории информации, методах фильтрации, последних исследованиях в области нейробиологии и нейронных сетей. Вводятся новые понятия и определения, показывается их непротиворечивость и полнота. Строится новая модель нейрона, более сложного по своей структуре, чем все предлагаемые ранее модели биологических аналогов. За счет использования методов фильтрации и нечеткой логики на самом элементарном уровне в нейроне появляются дополнительные функциональные возможности. В частности, возможно реализовать операцию исключающего ИЛИ, которая в принципе не реализуема на основе классических нейросетей. Реализация ассоциативной памяти становится более эффективной, поскольку каждый нейрон может как передавать и обрабатывать, так и долговременно сохранять получаемую им информацию.
Излагаются принципы создания нового типа нейронных сетей - Нейроквада. Вычислительные структуры, построенные на основе Нейроквада, имеют высокую степень надежности и отказоустойчивости. Это объясняется наличием специализации нейронов и различными областями их действия. Нейроквад предполагает ввод самых разнообразных типов данных: дискретных и аналоговых. При этом структура сети не требует изменения. Под действием входной информации происходит переобучение нейросети. Из работы пока не очевиден метод обучения, который необходим для правильного функционирования Нейроквада. Его разработка является сложной и нетривиальной задачей, поскольку существующие методы обучения нейронных сетей не укладываются в принципы функционирования Нейроквада. Тем ни менее, предлагаемая модель нейронной сети является значительно менее проблемно ориентированной, т.е. не привязанной к некоторому классу задач, в отличие от всех современных моделей нейронных сетей. Наиболее ярко ее преимущества должны проявиться в задачах,
не имеющих формальных решений - качественное черно-белое, цветное, инфракрасное бинокулярное видение, расширяемое за счет диапазона радиоволн, рентгеновского и гамма излучения, последующее распознавание образов, анализ данных, прогнозирование, аппроксимация, создание самообучающихся систем и искусственного интеллекта. Функционирование Нейроквада наиболее близко описывает функционирование головного мозга человека. Применение нового вида нейронных сетей открывает перспективы для моделирования деятельности головного мозга человека и обработки широкого диапазона графической, звуковой и видеоинформации, но на более качественном уровне. Реализация подобной нейросети на аппаратном или программно-аппаратном (гибридном) уровне позволит использовать ее преимущества, например, для управления наземным транспортом, в качестве автопилота, для создания интеллектуальных игрушек, биопротезов, систем прогнозирования торгов на биржах, систем многокритериального анализа информации самой разной природы и т.д.
Данная работа позволяет достичь более весомых результатов, чем работы Imagination Engines Inc. (США) и ряда других разработчиков в области искусственного интеллекта. Считаю данную научно-исследовательскую работу очень перспективной, новой и не имеющей аналогов в мире.
| Профессор кафедры прикладной математики механико-математического факультета ЮУрГУ, к.т.н. Г. А. Никитин. |
 |
 |
