Использование нейронных систем в «интеллектуальных информационных технологиях» при поддержке принятия управленческих решений

Важнейшее значение нейронные сети приобретают при построении систем управления и принятия решений. Технологии, основанные на применении «вычислительных» алгоритмов, приводят к тупиковой ситуации, когда традиционно развиваемая элементно-конструкторская база не обеспечивает требуемой производительности компьютеров. Нейросетевые технологии, использующие нетрудоемкий принцип ассоциативного мышления и высокий параллелизм, порождают прорыв в достижении необходимой реальной производительности вычислительных средств.

Конечно, статистические исследования накопленного опыта, моделирование и обработка нужны для обучения или построения обученной нейросети. Однако эти исследования проводятся вне рабочего режима, могут быть совместимы с ним, а также допускать корректирование, модификацию и развитие нейросети в процессе и эксплуатации.

Благодаря логическому методу построения математический аппарат нейронных сетей прост и доходчив, разработка нейросети не дорога, она не требует специальных знаний пользователя. В то же время нейросеть легко допускает включение в рассмотрение новых факторов, изменение решений и т.д.

Воспроизведение принципов работы мозга позволяет создавать действительно  универсальные, помехозащищенные, адаптивные, несложные и развиваемые информационные технологии в экономике, в бизнесе, в управлении сложными системами, в  том числе и социальными, в искусстве, туризме и т.д.

Однако мы осознаем, что Природа  действует в соответствии с законами своего развития. Для того чтобы  реализовать примитивную логическую передаточную функцию, в нейроне  происходит до 240 химических реакций. Создавая интеллект искусственный на принципиальном, логическом уровне, бессмысленно слепо и многотрудно воспроизводить существующие в природе методы, хотя такое моделирование может быть полезно для биологии и медицины. На пути логического создания разума мы не связаны с проблемами энергетики и надежности. Искусственная нейросеть не требует кровоснабжения и не подвергается огню на поражение. И потому мы смело идем по пути абстракции, сублимации и условной имитации, пользуясь богатыми возможностями современного компьютера и логического мышления.

Мы убеждены в необходимости  создания студий Computer An Studio, клубов по интересам и артелей, объединяющих все слои населения, всех возрастов  и профессий, для реализации принципов  искусственного интеллекта: это и  искусство, и наука, и бизнес!

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Барский Л.Б. Параллельные процессы в вычислительных системах: Планирование и организация. -- М.: Радио и связь, 1990.
2. Галушкин Л.И. Теория нейронных сетей. Сер. «Нейрокомпьютеры и их применение... Кн. 1. - М.: ИПРЖР, 2000.
3. Галушкин Л.И. Сфера применения нейрокомпьютеров расширяется. Приложение к журналу «Информационные технологии... - 2001. - № 10.
4. Игнатущенко В.В. Организация структур управляющих многопроцессорных вычислительных систем. -- М.: Энергоатом-иэдат, 1984.
5. Комашинский В.И., Смирнов МЛ. Введение в нейроинформационные технологии. -- СПб.: Тема, 1999.
6. Круглое В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. -- М.: Горячая линия -- Телеком, 2001.
7. Стеру О., Марзуки X., Рубин Ю. Нейроуправление и его приложения / Полрел. А.И. Галушкина. Сер. «Нейрокомпьютеры и их применение*. Кн. 2. - М.: ИПРЖР, 2000.
8. Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю. и др. Нейросетевые системы управления. - СПб.: СПбГУ, 1999.
9. Уоссерман Ф. Нейрокомпьютерная техника. -- М.: Мир, 1992.
10. ЭВМ пятого поколения. Концепции, проблемы, перспективы. -- М.: Финансы и статистика, 1984.