Медицинская сестра ввела результаты последних анализов пациента. Через несколько секунд компьютер выдал заключение : "Выздоровление проходит успешно... Вероятность повышения артериального давления... Рекомендуются...". Заключение было получено программой, разработанной по заказу Института протезирования РАМН. В ее основу был положен новый для российского рынка аналитический инструмент - нейронная сеть. В этом конкретном случае задача диагностики не решалась никакими другими методами в течение уже достаточно длительного времени, несмотря на серьезные усилия квалифицированного персонала. А нейросеть к тому же еще давала очень точный прогноз. Почему?

Невероятно, но факт: нейронные сети, которые на Западе давно применяются для решения задач прогнозирования и распознавания практически повсеместно, до самого последнего времени были почти неизвестны в России (См.:"Курс-Н", ?1, 1996 г."Электронный разум для банков XXI века?"). И только в середине прошлого года начались первые крупные поставки нейросетевых программных пакетов на российский рынок - сначала по заказам банкиров, а потом для научных и других приложений.

Своей популярностью нейронные сети обязаны одному изумительному свойству заложенных в них идей: - они способны обучаться на множестве примеров, впоследствии "узнавая" в потоке информации черты ранее встреченных образов и ситуаций. Благодаря этой способности нейронные сети в большом почете у военных и политиков, медиков и финансистов, специалистов по обработке изображений и представителей многих других профессий, имеющих дело с неполной, неточной и не поддающейся анализу информацией.

Как оказалось, очень легко и у нас научить нейронную сеть оценивать недвижимость или цену продажи подержанного "жигуленка". После этого обученная нейросеть запрашивает от оператора "персоналки" ответы на те вопросы, которые ее интересуют, например, число комнат, район и, конечно, площадь, или год выпуска машины, пробег и еще кое-что, мгновенье - и на экране цена квартиры или "легковушки" с точностью обычно лучшей, чем 5% без выезда к клиенту, на чем риэлторская контора и продавцы "сэконд хэнд" могут сэкономить очень даже не мало. Весьма многие организации, уже работающие на российском финансовом рынке, успешно прогнозируют фьючерсы на валютной бирже, динамику торгов по ГКО и оптовые цены, причем, в большинстве случаев точность оценок на базе "холодного рассудка" нейронных сетей, не подверженных усталости и иллюзиям, почти повсеместно в 2-3 раза выше, чем у приличного достаточно опытного брокера.

В отдельных случаях точность нейросетевого предсказания достигает еще лучших по сравнению с человеком значений, что, впрочем, вполне объяснимо. Если обычно люди принимают решение по двум-трем параметрам типа "дорого ли", дешево ли", "пригодится ли", профессионалы в какой-то области могут учесть (правильно учесть!) до пяти обстоятельств, которые влияют на результат, то границей для исключительно одаренного в какой-то узкой сфере гения оказываются всего лишь шесть входных параметров. Вообразите, что самые простые нейросетевые пакеты, удобные для практического использования и домохозяйками, и финансовыми директорами, например, "Brain Maker", уже сейчас оперируют (успешно и очень быстро!) в пространствах размера и 40, и 100, а если вы не очень торопитесь с ответом, то и 500 переменных! Можно работать и с форматами до нескольких тысяч параметров в каждом из случаев, в которых нейросетям предлагается сотрудничать с человеком. Однако, как мы уже отмечали в первой статье, проблемой для задач высокой размерности оказывается само обучение сети, которое еще долго будет вопросом искусства, интуиции и удачи. Конечно, и программисты, и финансисты все равно преодолевают эти и другие не менее серьезные трудности, о чем свидетельствует быстрое распространение нейросетевых технологий в столице и, пока в меньшей степени, в регионах.

Именно поэтому достаточная мощность пакета Brain Maker Professional фирмы СSS (США) в сочетании с легкостью освоения и удобным интерфейсом обусловили его успех на рынке России. Он уже успешно выдержал более 120 инсталляций, в основном для банкиров, финансистов и аналитических отделов крупных фирм. Кстати, приведенный в начале статьи пример использования нейронных сетей в медицине также относится к неожиданному для медиков исключительно успешному результату использования пакета BrainMaker, хотя в интерфейсе конечного продукта, поставленного "на боевое дежурство", трудно узнать черты оригинального американского пакета.

Назначение пакета BrainMaker - решение задач, для которых пока не найдены формальные методы и алгоритмы, а входные данные неполны, зашумлены и противоречивы. Первоначально разработанный фирмой Loral Space Systems по заказу NASA и Johnson Space Center, пакет BrainMaker был вскоре адаптирован для коммерческих приложений и сегодня используется в 17000 промышленных и финансовых фирм, а также оборонными ведомствами США для задач прогнозирования, оптимизации и моделирования ситуаций.

Очень эффективный способ быстрого обучения нейросети состоит в том, чтобы использовать специализированные ускоряющие платы, просто вставляемые в ПК. Такие платы в сотни и тысячи раз сокращают время работы нейросистем. Правда, и цена такого акселератора уже существенно выше, чем у IBM PC. Первая нейроплата CNAPS была поставлена в Россию по заказу аналитиков крупной зерновой компании "ОГО" и уже успела зарекомендовать себя при решении сложных финансовых задач, ускорив обучение сети в 1000 раз.

А недавно нейронные сети неожиданно получили дополнительную очень серьезную поддержку своего прикладного использования из несколько необычной области. Дело в том, что процедуры обучения нейронной сети (самое трудное в нейротехнологии) могут быть отнесены к тем специальным задачам оптимизации, для которых за последнее время развиты новые методы, получившие название генетических алгоритмов, так как они имеют своим образным прототипом именно процессы биологической эволюции и наследования признаков. Однако для финансовых оценок подобные методы позволили уменьшить срок учебы нейросети еще во много раз и одновременно делать эти сети немного "умнее".

Напомним, что наиболее эффективными российскими результатами в области прикладных нейросетевых систем, обычно существенно улучшающими оценки соответствующих вполне квалифицированных специалистов, являются:
- прогнозирование котировок фьючерсов;
- краткосрочная динамика курсов валют ;
- прогноз оптовых цен на продукты питания;
- оценка кредитных рисков;
- ряд задач медицинской и промышленной диагностики ;
- построение высокодоходного футбольного тотализатора;
- прогноз развития чрезвычайных ситуаций.

Нейронные сети прижились также в ЦБ РФ, в налоговой инспекции Москвы, в нескольких нефтяных компаниях, у медиков, в ВУЗах и ряде ведомств.

А вообще в мире до недавнего времени проводились ежегодно многие десятки конференций по применению нейротехнологий в бизнесе. Это неудивительно, так как сети могут обучаться чему угодно. В этом отношении они совершенно не отличаются от самого человека, так как используют именно его опыт обучения в процессе получения образования. Передайте опыт ваших лучших менеджеров нейросетевому предсказателю - и он будет делать это заведомо не хуже их, а когда обобщит и свои наработки, его ценность превысит все самые смелые мечты. Конечно, это пока очень не просто, как технологически, так и психологически.. Но и тут уже есть первые успехи. Будут и серьезные результаты. Но к этому нужно готовиться.

Наиболее широко на Западе дорогие нейросетевые системы распространены все же в банковской сфере. Там затраты в миллионы долларов не кажутся чрезмерными. Почти также относятся к ним военные ведомства. А у компаний поменьше успешно применяются отдельные специализированные нейрокомпьютеры или акселераторы. Прочие же пользователи считают возможным обходиться программными системами, что вполне может быть рекомендовано пока и у нас.

Итак, нейронные сети, свыше десяти лет успешно завоевывая весь деловой мир, начали появляться и на нашем рынке. Те, кто заблаговременно подготовился к их приходу - будь то коммерческий банк, компьютерный торговый дом или "вольный стрелок"-программист, уже получают большие конкурентные преимущества и оч-ч-чень (?) весомые дивиденты. Надо только помнить, что нейросеть - это не электрочайник, она не начнет работать без серьезной настройки, проведенной профессионалами. Тем не менее, тот, кто всерьез заинтересуется перспективами использования нейронных сетей, обязательно найдет возможность преодолеть довольно невысокий барьер освоения, поскольку для начала любая организация может ограничиться несколькими тысячами долларов для покупки минимальной конфигурации программных средств и инсталляции работоспособной системы подготовки данных, обучения сети и последующего прогнозирования или принятия других решений и рекомендаций.

Наиболее простой путь приобретения нейросетевых и генетических пакетов, систем для обработки данных и принятия решений с использованием нечеткой логики, составляющих новую волну искусственного интеллекта для бизнеса, а также систем извлечения знаний из разнообразных баз данных, которые могут затем быть также встроены в нейросетевые комплексы - все эти и многие другие программные комплексы для бизнеса в количестве почти 50 специализированных пакетов могут быть продемонстрированы с разнообразными приложениями в московском "ТОРА-Центре" в Столешниковом переулке после предварительного звонка по т. (095)229-3286, где также помогут подобрать консультантов по тем или иным вопросам применения деловых программных средств, самую новейшую литературу по нейросетевым и многим другим новейшим компьютерным подходам в деловой сфере, а также решат на высоком уровне ваши задачи методами нейросетевых и близким к ним технологий искусственного интеллекта.

Так что деловым людям опять нужно поторопиться, потому что догонять других всегда дороже.

TORA-Centre (c) 1995-98