Человек ленив. Ленив настолько, что не покладая рук веками трудится ради создания умных машин-помощников. Машины уже освободили человека от физического труда. Но человеку этого мало, и теперь он хочет заставить машину думать вместо себя. Конечно, пока "мыслящие машины", способные существовать без вмешательства и контроля со стороны человека, существуют только в научной фантастике. Тем не менее работы по созданию разумного компьютера, или нейрокомпьютера, ведутся давно и весьма успешно. В том числе в нашей стране.
Основное различие в поведении современного компьютера и человека заключается в том, что машина не способна к самообучению: она лишь делает вычисления по заложенной в нее неизменной программе. Предопределенная логика, используемая в компьютере, характерна для левого полушария человеческого мозга. А вот наше правое полушарие обрабатывает информацию по законам интуитивной, нечеткой логики. Ее-то как раз и не хватает компьютеру для того, чтобы он смог стать самообучающимся.
Компьютер, способный к самообучению, или нейрокомпьютер, еще предстоит создать. Несмотря на то что основы нейрокомпьютинга были заложены практически одновременно с появлением первых ЭВМ (первые работы по нейрокомпьютерам датированы 1943 годом), ему долгое время не уделяли большого внимания. Приставка "нейро-" была чуть ли не ругательной.
Однако несколько лет назад интерес к нейрокомпьютерам начал быстро расти. Оборот на рынке нейротехнологий в прошлом году составил более $2 млрд — на 40% больше, чем в 1996 году. Нечеткая логика находит эффективное применение в компьютерных системах распознавания образов, программах для анализа финансовой деятельности, системах телекоммуникаций. В будущем нейронные сети станут объектом первостепенной важности: по оценке главы Microsoft Билла Гейтса, через 10 лет 90% ресурсов вычислительных систем будет занято распознаванием образов. Таким образом, нейрокомпьютинг будет играть ключевую роль при проектировании будущих поколений компьютеров.
Уровень исследований в области нейротехнологий в России достаточно высок. Этой проблемой в нашей стране занимаются несколько научно-исследовательских групп — в Арзамасе-16, Снежинске (бывшем Челябинске-70), в красноярском "Нейрокомпе", в Москве в ФИАН им. Лебедева, НТЦ "Модуль" и Нейрокомпьютерном центре. Так, разработанная снежинской группой совместно с лабораторией ФИАН нейроускорительная плата позволяет производить повторяющиеся вычисления на серийном процессоре Pentium в 20 раз быстрее. Работы пока идут без привлечения существенных инвестиций. Впрочем, со стороны отечественных инвесторов их ждать и не приходится, а западные фирмы предпочитают покупать не разработки, а людей.
Сергей Шумский, руководитель лаборатории нейротехнологий ФИАН, рассказал, что лаборатория вела переговоры с компанией "Демос" по поводу финансирования проекта недорогого программно-аппаратного комплекса для проведения видеоконференций в Интернете. "Демос" не пожелал инвестировать в долгосрочный инновационный проект.
Хотя уже сейчас ясно, что деньги в эту область скоро придут. ФИАН предлагает продукт, спрос на который сейчас максимален: нейросетевой анализ финансовых рынков с целью их прогнозирования. Сама идея инвестирования — вложение денег с целью получения дохода в будущем — основана на применении прогнозирования. Поэтому предсказание финансовых временных рядов лежит в основе всей индустрии инвестиций. А значит, инструмент, позволяющий участнику рынка предсказывать временные ряды с эффективностью, на сколь угодно малую величину превосходящей эффективность предсказаний его конкурентов, становится мощным оружием. Таким инструментом может выступать нейронная сеть. Создание программно-вычислительного комплекса для ведения финансового анализа с привлечением нейротехнологий стоит от $10 000 до $100 000, что на несколько порядков ниже годового оборота средней инвестиционной компании. На создание комплекса требуется от нескольких месяцев до года.
По заказу ММВБ уже сделана программа, предназначенная для анализа деятельности российских банков, а также расширен Microsoft Excel для нейросетевой обработки электронных таблиц. Успешным оказалось и сотрудничество с "Прайм-ТАСС": сейчас лаборатория Шумского делает для этого агентства нейрорубрикатор, который будет осуществлять тематический контекстный поиск данных с новостной ленты. А нейросетевой продукт лаборатории, который можно пощупать руками,— "Нейрориэлтер" (пример нейронной сети, производящей оценку недвижимости в зависимости от совокупности всех определяющих ее параметров: метража, этажности, удаленности от центра и т. д.) — вы можете найти в Интернете по адресу: http://canopus.lpi.msk.su/neurolab/NNgallery/NNlive/nnrieltor/Neurielt.html
Потребность в такого рода продуктах в России быстро растет. Компания "Тора-центр", продающая в России зарубежные программы для проведения финансового анализа, ежегодно удваивает объемы продаж (в 1997 году оборот фирмы составил около $1 млн). Однако, по мнению российских разработчиков, у зарубежных программ есть существенный недостаток: они не учитывают местной специфики, их трудно дорабатывать и приспосабливать к имеющимся информационным ресурсам.
При соответствующей поддержке Россия может оказаться первой страной, создавшей "живой" компьютер. Потенциал российских специалистов в этой области весьма велик. К тому же нейрокомпьютинг — область, инвестиции в которую окупаются довольно быстро. Неполных три десятилетия тому назад Билл Гейтс создал операционную систему (ОС) для персонального компьютера — и стал богатейшим человеком в мире. По его же мнению, через десять лет ОС будет на 90% представлять собой нейросеть. Так стоят ли нейротехнологии того, чтобы вкладывать в них деньги?
С применением нейрокомпьютинга разработаны:
Автопилотируемый гиперзвуковой самолет-разведчик. Реактивный беспилотный самолет LoFLYTE длиной 2,5 м был разработан в 1996 году для NASA и ВВС США фирмой Accurate Automation Corp. Экспериментальная разработка предназначена для исследования новых принципов пилотирования: с помощью нейронных сетей автопилот будет обучаться, копируя приемы летчика. Со временем нейросети перенимают опыт управления, а скорость обработки информации позволяет быстро находить выход в экстремальных и аварийных ситуациях. LoFLYTE предназначен для полетов со скоростью в 4-5 раз превышающей скорость звука, когда быстроты реакции пилота недостаточно для адекватного восприятия изменений режима полета.
Системы безопасности в аэропортах. Американская фирма SAIC использовала нейронные сети в своем проекте TNA. TNA — это ящик стоимостью $750 тыс., способный обнаруживать пластиковую взрывчатку в упакованном багаже. TNA бомбардирует багаж медленными нейтронами, вызывающими вторичное гамма-излучение, спектр которого анализируется нейронной сетью. Система просматривает десять мест багажа в минуту и обнаруживает взрывчатку с вероятностью, превышающей 97%.
Нейросети на финансовых рынках. Американский Citibank использует нейросетевые предсказания с 1990 года. В 1992 году, по информации The Economist, автоматический дилинг демонстрировал доходность 25% годовых, что намного выше показателя большинства брокеров. Chemical Bank использует нейросистему фирмы Neural Data для предварительной обработки трансакций на валютных биржах 23 стран, фильтруя "подозрительные" сделки. Fidelity of Boston использует нейросети при управлении портфелями с суммарным объемом $3 млрд.
Система распознавания краденых кредитных карт. Основанная в 1986 году, HNC Software Corp. сегодня — лидер на рынке контроля трансакций по пластиковым картам. Ее основной продукт Falcon, выпущенный в сентябре 1992 года, контролирует сейчас более 220 млн карточных счетов, выявляя и предотвращая подозрительные сделки, в том числе, возможно, и по краденым кредитным и дебетовым картам. Искусственные нейросети обучаются понимать типичное поведение клиентов и распознают резкую смену характера покупок, которая может означать, что карточка была украдена. Клиентами HNC Software являются 16 из 25 крупнейших эмитентов пластиковых карт.
Рубрику ведет ВЛАДИМИР ГЕНДЛИН