Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе

Скачать в pdf «Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе»


Следовательно, становится экономически целесообразным переложить все рутинные человеческие функции на компьютеры: все, что может быть формализовано немедленно превращается в программные продукты и включается в производственный процесс.


Однако, наращивание темпов компьютеризации наталкивается на ограниченные возможности современных компьютеров в решении неалгоритмизируемых задач — обработке образов. Это и есть то узкое место, которое сейчас резко сужает возможные области применения компьютеров и, соответственно, — емкость потенциального рынка. Искусственные нейросети призваны “расшить” это узкое место, обеспечив компьютерам способность оперировать образной информацией.


Символы и образы, алгоритмы и обучение


Трудности современной схемотехники


Главное отличительное свойство образов — большая информационная насыщенность, или, выражаясь языком электротехники, широкополосность информации. Иными словами, образ характеризуется числом бит на порядки превосходящим информационную размерность символа. Сравните 32-64-разрядные машинные слова современных ЭВМ и графические образы, характеризуемые мегабайтами информации. При этом, образ является единым информационным объектом. Многие его атрибуты (например, связность областей) являются глобальными — их нельзя вычленить, обрабатывая отдельные части образа независимо.


Можно, конечно, обрабатывать образы последовательно, шаг за шагом, небольшими порциями — символами, как это до сих пор и делают компьютеры. Машинные слова современных процессоров имеют размерности от 16 до 64. Однако, это с неизбежностью замедляет вычисления. Повышение параллелизма за счет увеличения разрядности универсальных процессоров идет медленно и с большим трудом, т.к. сопровождается резким усложнением их


структуры. Согласно эмпирическому закону Рента, число элементов современных электронных


4 8


схем, оперирующих л-разрядной информацией растет как п ‘ (см. Рисунок 4).


Число вентилей N

Рисунок 4. Эмпирическая зависимость числа вентилей в микропроцессорах от количества входов-выходов.


Очевидно, что эта тенденция, распространенная на размерность п > 100, приводит к нереалистичным размерам электронных схем. Следовательно, коренное увеличение быстродействия, требуемое для обработки образов в реальном времени, должно сопровождаться не менее коренным изменением схемотехники. Должны появиться специализированные процессоры образов, построенные на новых принципах, отличных от используемых в универсальных компьютерах.

Скачать в pdf «Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе»