Глава 1. Введение в проблему распознавания объектов и явлений

§ 1.1. Качественное описание задачи распознавания

Распознавание образов — объектов, сигналов, ситуаций, явлений или процессов — представляет собой едва ли не самую распространенную задачу, с которой человеку приходится сталкиваться и решать ежечасно, ежеминутно, а порой и ежесекундно практически от первого до последнего дня своего существования. Для решения этой задачи человек использует огромные ресурсы своего мозга, включая одновременно, параллельно около 7—8 миллиардов нейронов. Именно это дает возможность людям практически мгновенно узнавать друг друга, с большой скоростью читать печатные и рукописные тексты — литературные, музыкальные, шахматные, безошибочно водить автомобили в сложном потоке уличного движения современного города, осуществлять отбраковку деталей на конвейере, дешифрировать аэро- и космические фотоснимки, разгадывать коды, древнюю египетскую клинопись и иероглифы народа майя. Распознавание представляет собой задачу преобразования входной информации, в качестве которой уместно рассматривать некоторые параметры, признаки распознаваемых образов в выходную, представляющую собой заключение о том, к какому классу относится распознаваемый образ. Именно поэтому, учитывая, что кибернетика есть наука об общих законах преобразования информации в сложных системах, распознавание образов представляет собой один из разделов этой науки.

Потребности комплексной механизации и автоматизации производства и создания надежных помощников человека — роботов, необходимость в широких масштабах решать задачи технической и медицинской диагностики, метеорологического прогноза, формализованной оценки общественных, экономических и социологических явлений и процессов, определения наиболее вероятных направлений их трансформации предопределили значительные усилия научной и инженерной мысли, направленные на решение теоретических и прикладных вопросов проблемы распознавания.

Для того чтобы в полном объеме оценить все значение этой проблемы, достаточно сказать, что создание искусственного интеллекта — это, по-видимому, прежде всего построение распознающих систем, приближающихся по своим возможностям к возможностям человека в решении задач распознавания.

Настоящая книга посвящена обсуждению основных задач, возникающих при построении систем распознавания, — их формальной постановке и методам решения. Однако прежде полезно

рассмотреть содержательную интерпретацию задачи распознавания. Выполним это на примере задачи распознавания стороной А самолетов стороны В.

Для решения задачи стороне А следует прежде всего провести детальный анализ всей доступной информации об авиации стороны В и определить, какими типами или классами самолетов сторона В располагает. В качестве принципа классификации (разбиение на классы) в данном случае уместно использовать, например, характер основной задачи, для решения которой предназначен данный тип самолета. В результате можно выделить, например, классы бомбардировщиков, истребителей, штурмовиков и т. д. После этого следует определить, с помощью каких параметров или признаков можно описать выделенные классы самолетов, а затем из полученного перечня исключить те признаки, относительно которых не представляется возможным определить их значения применительно к каждому классу самолетов.

Далее в соответствии с техническими возможностями средств наблюдения за самолетами (радиолокаторы, акустические средства, лазеры, оптические устройства и т. д.) из полученного перечня признаков надо выделить те признаки, которые могут быть реально определены (например, крейсерская имаксимальная скорости, предельная высота полета, число и тип двигателей, длина фюзеляжа, размах крыльев и др.). И, наконец, на основе априорных данных следует описать на языке выбранных признаков каждый класс самолетов.

В данном случае одни признаки имеют качественный характер (тип двигателей), другие — количественный (скорость, высота полета и т. д.). Поэтому в описании классов должны содержаться сведения как о том, присущи или не присущи каждому классу те или иные признаки качественного характера, так и о возможных диапазонах или законах распределений значений признаков, имеющих количественные выражения, для каждого класса.

На этом подготовительную работу можно считать завершенной, поскольку накоплена и проанализирована априорная информация о самолетах, произведена их классификация, выбрана система признаков и описаны все классы самолетов на языке этих признаков.

Теперь положим, что с помощью каких-либо средств наблюдения в результате проведения опытов найдены некоторые признаки неизвестного, подлежащего распознаванию самолета. Сопоставление полученных апостериорных данных об этом самолете с данными, заключенными в априорном описании всех классов самолетов на языке признаков, позволяет в принципе определить к какому классу относится неизвестный самолет, т. е. произвести его распознавание.

Рассмотренный пример содержит качественное описание задачи распознавания и не позволяет уяснить, как производить разбиение объектов на классы, как накапливать и обрабатывать априорную информацию, из каких соображений осуществлять выбор признаков

и как описать на их языке классы, на основе каких методов сопоставлять апостериорную и априорную информацию, т. е. распознавать неизвестный объект.

В то же время пример дает возможность составить представление о задаче распознавания в следующей трактовке. Имеется некоторая совокупность объектов или явлений. В соответствии с выбранным принципом классификации она подразделена на ряд классов, т. е. составлен алфавит классов. Разработан словарь признаков, на языке которого описывается каждый класс объектов. Созданы технические средства, обеспечивающие определение признаков, а на вычислительных средствах системы распознавания реализован алгоритм распознавания, позволяющий сопоставлять апостериорные данные о неизвестном объекте с априорной информацией и на основе сопоставления определять, к какому классу он может быть отнесен.

Когда появляется объект, подлежащий распознаванию, с помощью технических средств наблюдений проводятся опыты и определяются его признаки. Данные о признаках неизвестного объекта поступают на вход алгоритма распознавания, который, используя апрнорные описания классов, определяет, к какому классу может быть отнесен этот объект.