Глава II. Задача обучения машин распознаванию образов

§ 1. Задача имитации

Какую же задачу решает программа, моделирующая процесс выработки понятий? Попытаемся формализовать постановку такой задачи.

Некто, для определенности будем говорить учитель, предъявляет машине ситуации и о каждой сообщает, к какому из  классов она относится. Для простоты будем полагать , так как при любом другом числе классов последовательным разделением на два класса можно построить разделение и на  классов. Для этого достаточно провести  разделений по принципу: первое – отделяет элементы первого класса от всех остальных, а -е – элементы -го класса от всех остальных.

Будем считать, что входная ситуация описывается вектором . Координаты этого вектора могут выражать яркости точек изображения при распознавании зрительных образов, энергию в различных полосах спектра для звуковых образов, значения симптомов в задачах медицинской диагностики, значения параметров систем в технических задачах распознавания и т. д.

Последовательность ситуаций с указанием, к какому классу они относятся, называется обучающий последовательностью.

Задача заключается в том, чтобы построить такую программу, которая, используя обучающую последовательность, вырабатывала бы правило, позволяющее классифицировать вновь предъявляемые «незнакомые» ситуации (вообще говоря, отличные от входивших в обучающую последовательность) примерно так же, как учитель.

Иначе говоря, программа должна имитировать учителя.

Слово «учитель» здесь понимается широко. В частности, это может быть человек (например, при обучении распознаванию рукописных знаков). Здесь цель обучения – классифицировать рукописные знаки примерно так, как это умеет человек. Под учителем может пониматься и природа. Так, одной из важных задач медицинской дифференциальной диагностики является различение центрального рака легкого от воспаления легкого по рентгенологическим данным и клинической картине болезни.

Здесь в качестве материала обучения берутся случаи с точно установленными диагнозами (верифицированные). Цель обучения – выработать правило, позволяющее по клиническим данным дифференцировать заболевания примерно так же, как с помощью верификации.