3. применение ии

3. 1. нейросети

Нейросети – это область ИИ, нашедшее наиболее широкое применение. Нейронная сеть представляет собой совокупность большого числа сравнительно простых элементов – нейронов. В основу искусственных нейронных сетей положены следующие черты живых нейронных сетей, позволяющие им хорошо справляться с интеллектуальными задачами:

þ простой обрабатывающий элемент - нейрон;

очень большое число нейронов участвует в обработке информации;

þ один нейрон связан с большим числом других нейронов;

þ изменяющиеся по весу связи между нейронами;

þ массированная параллельность обработки информации.

Нейросети предпочтительны там, где имеется очень много входных данных, в которых скрыты закономерности. Целесообразно использовать нейросетевые методы в задачах с неполной или «зашумлённой» информацией, а также в таких, где решение можно найти интуитивно. Преимущества нейросети становятся видны тогда, когда довольно часто изменяются «правила игры».

Нейросети применяются

þ В экономике для предсказания рынков, оценки риска невозврата кредитов, предсказания банкротств, автоматического рейтингования, оптимизации товарных и денежных потоков, автоматического считывания чеков и форм.

þ Медицина: обработка медицинских изображений, мониторинг состояния пациентов, диагностика, факторный анализ эффективности лечения, очистка показаний приборов от шумов.

þ Авиация: обучаемые автопилоты, распознавание сигналов радаров, адаптивное пилотирование сильно поврежденного самолета.

þ Связь: сжатие видео-информации, быстрое кодирование-декодирование, оптимизация сотовых сетей и схем маршрутизации пакетов.

þ Интернет: ассоциативный поиск информации, электронные секретари и агенты пользователя в сети, фильтрация информации в push-системах, рубрикация новостных лент, адресная реклама, адресный маркетинг для электронной торговли.

þ Политические технологии: анализ и обобщение социологических опросов, предсказание динамики рейтингов, выявление значимых факторов, объективная кластеризация электората, визуализация социальной динамики населения.

þ Автоматизация производства: оптимизация режимов производственного процесса, комплексная диагностика качества продукции (ультразвук, оптика, гамма-излучение и т. д.), мониторинг и визуализация многомерной диспетчерской информации, предупреждение аварийных ситуаций, робототехника.

3. 2. модель бюджета рф

Независимый экспертный совет по стратегическому анализу проблем внешней и внутренней политики при Совете Федерации НИИ искусственного интеллекта представил проект "Технология нового поколения на основе недоопределенных вычислений и ее использование для разработки экспериментальной модели макроэкономики РФ". Появилась возможность просчитывать исход любого действия или предложения, касающегося бюджета страны, на много лет вперед.

Система позволяет видеть как изменится доходная часть, дефицит бюджета, объем промышленного производства в ответ, скажем, на увеличение налогов. Также можно посмотреть, сколько денег в прошлом году уплыло из бюджета: электронная машина, по уверению ученых, легко сможет справиться и с такой задачей. Ей даже не надо будет объяснять понятие "черный нал».

Можно решить и обратную задачу. Например, а что надо сделать, чтобы к 2000 году объем производства увеличился или, скажем, хотя бы не падал. Машина укажет нижнюю и верхнюю границу значений в том и другом случае для отпускаемых бюджетных денег по всем параметрам, так или иначе влияющим на производство.

Кроме того, можно узнать не по гороскопу и без помощи магов возможную последовательность "критических" и "удачных" моментов в развитии экономики страны при заданных исходных данных.

Разработчики проекта создали пока лишь демонстрационную модель, охватывающую около 300 параметров и период от 1990-го до 1999 года. Но для нормальной работы необходимо не менее 1000 параметров. И такая работа может быть проведена, если на нее будут отпущены средства. Надо провести множество прикладных работ, необходимы фундаментальные исследования по обоим основным составляющим проекта - математической и экономической. Здесь нужна серьезная государственная материальная поддержка.

Первый опыт по применению данной технологии в экономическом моделировании был проведен в 1987-1988 гг., когда НИИ ИИ вместе с Институтом экономики СО АН создал демонстрационную систему "Модель экономики СССР до 2000 года".

Внедрение действующей компьютерной модели макроэкономики и госбюджета РФ позволит автоматизировать подготовку исходных параметров госбюджета очередного года, согласование окончательного варианта для утверждения в парламенте, поддержку, оценку и контроль исполнения бюджета на всех его этапах. Экономический эффект внедрения модели может оказаться равным нескольким процентам ВВП.

заключение

Так возможен ли всё-таки ИИ? Если под ИИ понимать разумную электронную машину, способную мыслить подобно человеку, то, скорее всего, нет, по крайней мере на сегодняшний день. Во-первых, недостаточно изучены устройство человеческого мышления, механизмы функционирования интеллекта. Во-вторых, технология ещё не располагает достаточными вычислительными мощностями для реализации столь сложной системы, и, к тому же, сомнителен сам факт возможности создания искусственного разума на базе широко используемых на сегодня машин с двоичным представлением информации.

Если ИИ считать вычислительной программой, решающей интеллектуальные задачи математически, путём расчленения нестандартной задачи до элементарных инструкций, то можно сказать, что фундамент искусственного интеллекта уже заложен, и последний достаточно широко применяется.

Повсеместное использование ИИ создаёт предпосылки для перехода на качественно новую ступень прогресса, даёт толчок новому витку автоматизации производства, а значит и повышению производительности труда. Я уверен, что капиталовложения в дальнейшее исследование и разработку систем ИИ принесут существенную финансовую отдачу и будут полезны всему человечеству.

Литература:

1. Кирсанов Д. Может ли машина мыслить? // http://www.symbol.ru/dk/articles/uc-6.html.

2. Дрейфус Х. Чего не могут вычислительные машины.- М.: Прогресс, 1979.

3. Винер Н. Кибернетика и общество. – М, 1958.

4. Минский М., Пейперт С. Перцептроны – М, 1971.

5. Брушлинский А.В. Возможен ли искусственный интеллект?

6. Ноткин Л.И. Искусственный интеллект и проблемы обучения.

7. Нейрокомпьютинг http://www.com2com.ru/dav.

8. Степанов В. С. Фондовый рынок и нейросети // Мир ПК 1998 №12.

9. Недорезова Е. Искусственныйинтеллект поможет сенаторам // http://www-koi8.rbc.ru/documents/vck/40/400404.html.