22. Нейромережеві технології у фінансово-економічній діяльності

На ринку комерційних програмних продуктів разом з аналітичними інструментами нового покоління, заснованими на застосуванні логіки нечітких множин, — від електронних таблиць (Fuzzy Calc) до експертних систем (Cubi Calc) корпорації Hyper Jodic (США), все більший інтерес для фінансово- економічної діяльності представляють аналітичні інформаційні технології, засновані на використанні нейронних мереж. Нейронні мережі — узагальнена назва груп алгоритмів, які уміють навчатися на прикладах, витягуючи приховані закономірності з потоку даних. Комп'ютерні, які отримали назву нейромережевих, працюють по аналогії з принципами будови і функціонування нейронів головного мозку людини і дозволяють вирішувати надзвичайно широкий круг завдань: розпізнавання людської мови і абстрактних образів, класифікацію станів складних систем, управління технологічними процесами і фінансовими потоками, вирішення аналітичних, дослідницьких, прогнозних завдань, пов'язаних з обширними інформаційними потоками. Будучи могутнім технологічним інструментом, нейромережеві технології полегшують фахівцеві процес ухвалення важливих і неочевидних рішень в умовах невизначеності, дефіциту часу і обмежених інформаційних ресурсів. Відмінною рисою нейронних мереж є їх здатність міняти свою поведінку (навчатися) залежно від зміни зовнішнього середовища, витягуючи приховані закономірності з потоку даних. При цьому алгоритми навчання не вимагають яких-небудь попередніх знань про взаємозв'язки, що існують в наочній області, — необхідно тільки підібрати достатнє число прикладів, що описують поведінку модельованої системи у минулому. Заснована на нейромережах технологія не пред'являє підвищених вимог до точності вхідних даних як на етапі навчання, так і при її використанні (після настройки і вивчення), наприклад, при розпізнаванні симптомів наближення критичних ситуацій, для короткострокових, а іноді і довгострокових прогнозів. Таким чином, нейромережева технологія володіє двома надзвичайно корисними властивостями. 1. Здатністю навчатися на конкретній безлічі прикладів. 2. Умінням стабільно розпізнавати прогнозувати нові ситуації з високим ступенем точності, причому в умовах зовнішніх перешкод, наприклад появи суперечливих або неповних значень в потоках інформації.

23. Загальне поняття про систему штучного інтелекту

Інтелектуальна інформаційна система (ІІС) — це один з видів автоматизованих інформаційних систем, інколи ІІС називають системою, засновану на знаннях. ІІС є комплексом програмних, лінгвістичних і логіко-математичних засобів для реалізації основного завдання: здійснення підтримки діяльності людини і пошуку інформації в режимі розширеного діалогу на природній мові.

У другій половині XX століття було сформульовано поняття штучного інтелекту (artificial intelligence) і запропоновано декілька його визначень. Одним з перших визначень, яке, незважаючи на значну широту трактування, дотепер не втратило своєї актуальності, полягає в представленні штучного інтелекту як: «Спосіб примусити обчислювальну машину думати, як людина».

Актуальність інтелектуалізації обчислювальних систем зумовлена потребою людини знаходити рішення в таких реаліях сучасного світу, як неточність, двозначність, невизначеність, нечіткість і необґрунтованість інформації. Необхідність підвищення швидкості й адекватності даного процесу стимулює створення обчислювальних систем, які через взаємодію з реальним світом засобами робототехніки, виробничого устаткування, приладів та інших апаратних засобів, можуть сприяти його здійсненню.

Обчислювальні системи, в основу роботи яких покладена виключно класична логіка – тобто алгоритми рішення відомих задач, стикаються з проблемами, зустрічаючи невизначені ситуації. На відміну від них, живі істоти, хоча й програють у швидкості, здатні приймати успішні рішення в подібних ситуаціях.

В якості прикладу можна привести обвал фондового ринку 1987 року, коли комп'ютерні програми продавали акції на сотні мільйонів доларів з метою одержати прибуток у декілька сотень доларів, що власне і створило передумови для обвалу. Положення було виправлене після переходу повного контролю за біржовими торгами до протоплазмових інтелектуальних систем, тобто, до людей.

Визначаючи поняття інтелекту як наукову категорію, його слід розуміти, як придатність системи до навчання. Таким чином, одне з найбільш конкретизованих, на наш погляд, визначень штучного інтелекту трактується, як здатність автоматизованих систем здобувати, адаптувати, модифікувати та поповнювати знання з метою пошуку рішень задач, формалізація яких ускладнена.