§ 5. Две задачи конструирования обучающихся устройств

Итак, перед конструктором обучающихся устройств стоят две задачи:

- какой набор решающих правил заложить в обучающееся устройство;

- как среди множества решающих правил выбирать нужное.

Трудности при решении данных задач носят различный характер. Так, первая задача неформальная: класс функций определяется конструктором на основании имеющихся в его распоряжении сведений о тех задачах, которые предстоит решать обучающемуся устройству.

Вторая, напротив, может быть формализована и имеет строгие схемы решения. По существу, то, что в настоящее время называется теорией обучения распознаванию образов,– это теоретические вопросы, связанные с решением второй задачи.

К сожалению, пока нет сколько-нибудь общих принципов выбора класса решающих правил. Правда, иногда существует возможность «подсмотреть», каким классом решающих правил природа снабдила живые существа. Так, при изучении зрительного анализатора лягушки были обнаружены нейроны, которые возбуждаются при появлении отдельных геометрических фигур, таких как «прямая» или «угол».

В рамках схемы Розенблатта это значит, что существуют элементы , реагирующие на появление элементарных геометрических объектов. Такие «нейроны» можно предусмотреть в искусственном зрительном анализаторе.

Но как выяснить, какие решающие правила могут оказаться полезными при классификации абстрактных образов, например при постановке диагнозов?

Если методика поиска класса функции, предназначенного для решения задач классификации зрительной или акустической информации, сводится к тому, чтобы по возможности выяснить, какой класс функций используют живые существа, то для задач классификации абстрактной информации такой путь неприемлем. Ведь, если умение классифицировать зрительные и акустические сигналы вырабатывалось в процессе эволюции с момента появления первых живых существ и формирование нужных для этого классов функций проходило многие миллионы лет, то необходимость классификации абстрактных понятий возникла у человека всего лишь несколько тысяч лет назад и вряд ли за столь короткий период у человека произошли значительные эволюционные изменения. Поэтому при поиске класса решающих правил, специализированных для решения задач классификации абстрактных образов, вряд ли стоит выяснять, какой класс решающих правил использует человек. Скорее следует искать класс решающих правил, отличный от «человеческого».

Забегая вперед, отметим, что, как показали эксперименты, человек недостаточно хорошо справляется с классификацией абстрактной информации. Так, если при решении «человеческих» задач, таких как классификация геометрических фигур, классификация мелодий, ни одна из существующих узнающих машин не может сравниваться с аппаратом восприятия человека, то при классификации абстрактной информации интуиция человека уступает машине.

Подобные примеры будут приведены ниже.

Определение класса решающих правил выходит за пределы статистического аспекта теории распознавания образов. В дальнейшем будем полагать, что класс решающих функций определен, а задача заключается в том, чтобы найти в нем нужную функцию, используя обучающую последовательность фиксированной длины.