|
Уважаемая Клеопанда Глу!
>До этой фразы "Что это - ошибка в прогнозе или фальсификация
>результата измерения - решает, увы, оператор, а не сеть." Я
>пока не разглядела принципиальной невозможности применения
>нейросети к решению проблемы. Просто понимаю, что алгоритмы
>будут, вероятно, более сложны.
Алгоритмы конечно будут сложнее. Я дал максимально упрощенный пример работы нейросети, чтобы было понятно, как она работает. Из примера понятно, что нейросеть умеет делать прогноз одной величины на основании заложенных в нее данных при отсутствии алгоритмического закона, связывающего эти данные с этой величиной. Построить такую задачу, например, как определить, не ранее какой даты могла быть сделана какая-то вещь на основании того, каков ее химический состав, методика изготовления, точность обработки поверхности и т.п. можно. И сеть будет давать проноз. Только не требуйте, чтобы она одновременно отвечала на вопрос, принадлежала ли эта вещь, например, Иосифу Сталину.
Ваша настороженность не очень понятна. В моем примере к Вам пришла вещь, которую нейросеть датировала "не ранее 1812" года. При этом дендрохронологический и радиоуглеродный метод датирования датировали ее 12 веком до нашей эры. Кто будет решать, какая датировка правильна? Обучать ли нейросеть, чтобы эту вещь она датировала 12 веком до нашей эры или объявить ее радиоуглеродную датировку фальсифицированной? В этом состоял мой вопрос. И мой ответ, что решать придется оператору. У нейросети нет инструмента принятия решений.
Можно, кстати, привести пример более сложной нейросети, решающей хронологическую задачу, приведенную в прошлом абзаце. Опять имеем большое количество точек на некоторой плоскости, имитирующей начальные условия (сенсорная плата). Имеем хронологическую шкалу (моторную плату), состоящую из не менее большого количества точек. Вновь случайным образом установим связи между точками на сенсорной и на моторной плате. На сенсорной плате устанавливаем некую область точек, которая будет говорить о том, что вещь сделана, например из алюминия. Оператор знает, когда был изобретен алюминий и он заставляет сеть перестроиться так, чтобы при активизации сенсорной платы в районе алюминия она всегда указывала на дату его изобретения или на более позднюю дату. Затем область, на которой стоит клеймо алюминиевого завода привязывается к хронологической шкале датой создания завода или датой появления указанного клейма, и т.д. Наша нейросеть теперь будет выглядеть, как электрическая схема с визуализацией. Приложил ток к сенсроной плате (к точкам, отвечающим конкретной вещи), на моторной плате загорелись огонечки на хронологической шкале, начиная с точки, соответствующей комплексу заданных условий. Красиво? Да. но вопрос остался.
|
