Интеллектуальные системы

За счет такого устройства:

1. анализаторы становятся интеллектуальными – человек видит не отдельные точки, линии, кадры, а объекты, слышит не фонемы, ноты, а слова, мелодии и т.д.
2. происходит использование избыточности информации от сенсоров (например, от правого и левого глаза, иногда еще и звука от того же объекта для следующего):

а) увеличение достоверности  информации от частного сенсора;

б) выработка стратегии  замыкания при нарушении одной  из подсистем восприятия.

3. Межмодальная подсеть может управлять определенной модальностью для достижения конкретной цели.

 

1.в. Структурно-функциональная организация мозга человека.

Мозг у всех живых  развивался путем наслаивания новых структур на более древние и управлением новой структуры над более древней.

Схематически нервная  система: мозг (рис.7.2).

 

 

Каждый уровень обладает своей памятью и память B и C ассоциативна.

 

1.г. Функциональная система.

Самостоятельно организм принимает решения (в основном неосознанно об образе, о действии и т.д.) на основе опережающего результат формировании модели результата. Так как результат должен быть полезен, то принятие решения является одновременно выработкой цели, так как есть много способов получить тот же результат.

Эти представления уточнены в концепции функциональной системы (академик Анохин). Она такова: любая  система организма активизирует минимальное число степеней свободы  компонентов для достижения результата в соответствии с постоянно меняющимися функциональными требованиями. Важно положение: все системы организма независимо от уровня их организации и числа компонентов имеют ту же функциональную архитектуру. Согласно ей принятию решения предшествует его подготовка (блок «афферентный синтез») – это перебор разномодальных информационных моделей объектов и результатов взаимодействия системы с ними в прошлом и сопоставление их с потребностями данного момента, принятие решения означает и выбор программы действий, и формирование модели (образа) ожидаемого результата. Эта модель (в блоке «акцептор действия») сравнивается с результатом, полученным в ходе выполнения выбранной программы действий. Отклонение полученного от ожидаемого ведет к: 1) корректировке программы; 2) построению модели объектов, вызвавших отклонения; 3) построению модели полученных результатов.

 

§2. Объединение бионических принципов.

 

На рис. 7.3. показана структура  координации сигналов In x и In y двух модальностей x и y с помощью анализаторов Ax и Ay и интегрирующего анализатора Axy. Каждый анализатор охватывает один или два уровня организации мозга человека и состоит из блоков предварительного анализа (Пр. А) и последующего анализа (Посл. А) сигнала данной модальности. Если эти уровни рефлекторный и образный, то Пр. А обеспечивает фильтрацию сигналов этой модальности и формирует рефлекторные связи между ними. Блок Посл. А обеспечивает операции над образами данной модальности.

«Принцип работы».

Рассмотрим Ax.

«а» – отфильтрованный сигнал модальности x поступает из Пр. Аx в Посл. Аx. В блоке Посл. Аx на основе информации в его обменной памяти с некоторым опережением представляются образы объектов, дающих сигнал x.

«б» – сигналы, перестраивающие структуру связей блока Пр. Аx и адаптирующий его к восприятию ожидаемых сигналов от объектов среды.

Нижний блок вместе с  блоками Пр. А служит для формирования сигналов управления исполнительными органами. Связь между Аx и Аy на рефлекторном уровне выполняют анализаторно-координационные механизмы А-КМ (например, мозжечок или таламус), а на образном – блок последующего анализа многомодальных образов (Посл. Аxy). Вместе они образуют интегральный анализатор (Инт. А). Он:

• координирует сигналы Аx и Аy;
• формирует эмоции и чувства (А-КМ формирует сигналы перехода от сна к бодрствованию, сигналы мотивации: голод, страх и т.д.).

 Посл. Аxy регулирует тонкие чувства.

Блок лог.А руководит блоками Посл. Аxy, но лог.А руководствуется не чувствами, а смыслом, то есть он оперирует разномодальными образами одного объекта, как одним целым объектом. Нарушение целостности воспринимается, как  несоответствие между внешней и внутренней средой и переживается эмоционально,  Инт. Axy побуждает к действию по устранению нарушения. В блоке лог.А оценивается истинность сформулированных объектов внешней среды и истинность последовательности искусственных образов – знаков (символов) объекта.

Тут действуют законы четкой и нечеткой логики для формирования правильных высказываний (знаний). У нас будет детерминационный анализ (2я часть).

Настройка блока лог.A происходит в ходе длительного обучения в человеческом обществе, и тогда он доминирует над Посл. Аxy.

 

§3. Вопросы реализации бионических принципов на ИНС..

Вопрос об эффекторах не обсуждаем.

Блоки Пр. А близки к оптимальному фильтру Колмогорова-Винера.

Рефлекторная память реализуема на сети Хопфильда. Образная память и блоки Посл. А могут быть выполнены на отдельно связных ИНС. Блок А-КМ выполняет функции решающего блока.

Самые сложные модели биосистем на ИНС называются: Когнитрон, Неокогнитрон (К. Фунушима). Они одномодальны, работают со зрительными образами на самых мощных машинах, обучаются без учителя на наборе входных образов, которые нужно распознать как объекты. Каждый нейрон первого слоя распознает линии и углы определенной ориентации. В последующих слоях уровень абстракции растет, распознаются образы все более сложные, и они все меньше зависят от их положения, размера, ориентации и искажения.

 

 

ТЕМА 8.Система распознавания образов. Системы ЕЯ общения.

 

§1. Принцип действия и технология распознавателей лиц.

Распознавание лиц производится сравнением с шаблонами в БД. Входом устройства является набор лиц, а  выходом – метка класса. Для работы могут использоваться разные принципы, основанные на формулах Байеса, или на методе ближайших соседей, или на ИНС-технологии.

Наиболее эффективны сейчас ИНС-технологии, которые распознают лицо на стандартных ПК.

Схема использования  многослойных ИНС (система узнавания лиц).

 

 

Выходной нейрон номер 1 с максимальной активностью, он указывает на принадлежность к распознаваемому классу. Из K примерно одному.

Результат работы распознавателя лиц.

В США в 2002 году проверялись  различные алгоритмы распознавания  лиц в задачах:

1. «верификация» (тот ли это человек, за которого он себя выдает);
2. «идентификация» (кто это).

Наилучшие результаты по верификации для лиц внутри помещения  составляет 90% верного, 1% ложного; вне помещений – 50% верного, 1% ложного при размере базы 120000. При видеомониторинге и при распознавании лица среди группы лиц результат примерно такие же, как и при распознавании пользователя.

Есть системы двухступенчатого распознавания на базе ИНС-технологии:

• первая – распознаватель классов:

• человек?
• или группа лиц?
• транспортное средство?

• вторая – распознаватель внутри классов.

Результаты: в первой ступени 90-99% верных, но и ложных 65%.

Доступ к системам.

С 1993 года есть коммерческие разработки с БД на тысячи лиц.Inspector+ (module face control).

 

§2.Диалоговые системы общения текстовыми и речевыми ЕЯ сигналами.

Общая структура диалоговых систем.

Интеллектуальные диалоговые системы содержат:

• интеллектуальный анализ (распознавание, «понимание») – распознавание объектов, определение имени класса объектов, к которым они относятся, выявление отношений между ними, – часто делается в два этапа;
• интеллектуальный синтез (использование модели мира) – есть преобразователь знаний в текст или речь.

 

Структура текстовой  диалоговой системы с традиционной технологией (система «ПОЭТ», 1982г.).

 

А	– словарь основ
Б	– таблица аффиксов
В	– грамматика
Г	– семантическая сеть
Д	– факты
1	– анализ морфологический
2	– анализ синтаксический
3	– анализ семантический
4	– вывод ответа (в семантической интерпретации)
5	– синтез семантический
6	– синтез синтаксический
7	– синтез морфологический

 

В этой системе знания о языке разделяются на лингвистические и проблемные. Первые хранятся в зонах словаря АБВ. Вторые – в семантической сети Г. Г делится на абстрактную (общие понятия и категории) и конкретную (конкретные сущности в Д).

При семантическом анализе (3,4) синтаксическая структура запроса преобразовывается в семантический граф. При интерпретации (4) семантический граф запроса сравнивается с семантической сетью (Г). При этом выясняется  контекст запроса. Семантический граф ответа вырабатывается на базе графа запроса с внесением в него смысловой информации, получаемой на этапе интерпретации.

 

Системы анализа и  синтеза речи и преобразование текст→речь.

Текст характеризуется большой изменчивостью в реализации звуковых единиц (фонем) даже у одного говорящего. Это приводит к необходимости параллельной обработки для общения в масштабе реального времени. ЕЕ желательно выполнять с помощью ИНС.  Есть традиционные распознаватели слитной речи, больших словарей и изолированных слов.

Рассмотрим структуру системы  «Речь-текст».

 

A – модели слов (эталоны и их последовательности векторов признаков).

0 этап – микрофон (рис.8.5).

Отрезок сигнала длительностью T₁ дискретизируется, и к отсчетам применяется преобразование типа дискретного преобразования Фурье. Получается конечный дискретный спектр k_i(f) – это вектор признаков для речевого отрезка T₁.

I этап – вычленение последовательностей векторов признаков на ряде отрезков длительностью T₁, T₂...

II этап – сравнение последовательности векторов с последовательностью векторов эталонных слов («вычисление локальных метрик»).

III этап – временное выравнивание и вычисление мер соответствия признаков слов.

IV этап – тоже, что и III, но для предложений.

V этап – классификация последовательности векторов признаков.

Этап II может быть выполнен на ИНС: однослойной или многослойной иерархической. В последнем случае первый слой выделяет класс (например, слово), а последние слои классифицируют это слово внутри класса.

 

Синтез речи.

У нас есть уже упоминавшаяся  система «Мышь» (чтение произвольного  текста на русском языке голосом  из группы голосов). В Белоруссии создан сайт с подобной коммерческой системой. В Японии создан  мобильный телефон, который в реальном масштабе времени произносит текст абонента одним из пятидесяти записанных голосов, ранее общавшихся по этому аппарату людей.

Есть ИНС система университета Хопкинса из трех слоев (всего примерно 330 нейронов): входной слой состоит из семи групп по 29 нейронов, внутренний – 80 нейронов, выходной – 26 нейронов. Система выдает коды для синтеза фонем, коды согласовываются с синтезатором речи DEC Talk. Одновременно с данной буквой синтезируются 3 предыдущих и 3 последующих буквы для учета контекста. В начале обучения на выходе звучит один тон, а в конце обучения вполне членораздельная речь, с коэффициентом распознания речи 95%.

 

Примеры диалоговых систем.

1. http://www.kiberry.ru (K – человек, который беседует, «Kiberry» – Агент).
2. http://www.alicebot.org (K – пользователь, Loren – агент)