реальные конкурентные преимущества, их цена может быть довольно высока - порядка $10 -гораздо выше, чем стоимость нейро-hardware.

& Испанская компания SEMP занимается повышением эффективности обслуживания кредитных карт VISA, эмитируемых испанскими банками. Количество подобных транзакций - от 500,000 до 1,000,000 в день. Нейросетевая система, разработанная для нее учеными из Мадридского Института Инженерии Знаний (Institute de Ingenieria del Conocimiento), уменьшила вероятность несанкционированного использования карт на 30-40% для основных каналов мошенничества.

Нейросетевой консалтинг

Описание рынка нейро-продуктов будет не полным без упоминания о нейро-консалтинге. Вместо того, чтобы продавать готовые программы либо инструменты для их разработки, можно торговать и услугами. Например, до изобретения радио большим спросом пользовались барометры, как инструменты предсказания погоды. Теперь же мы просто узнаем погоду по радио или TV, а не предсказываем ее кустарными методами. Некоторые задачи, например такие, как предсказание рыночных временных рядов, являются настолько сложными, что доступны лишь настоящим профессионалам. Не каждая компания может позволить себе издержки, ассоциируемые с передовыми научными разработками (например, постоянное участие в международных конференциях). Поэтому приобретают популярность фирмы, единственной продукцией которых являются предсказания рынков. При большом числе клиентов цена таких предсказаний может быть весьма умеренной.

& Примером здесь может служить Prediction Company, основанная в 1991 году физиками Дойном Фармером и Норманом Паккардом - специалистами в области динамического хаоса. Первый до этого руководил группой исследования сложных систем в ядерной лаборатории Лос Аламоса, а второй работал в Институте Перспективных Исследований в Приистоне (где когда-то трудился Эйнштейн). Продукция компании пользуется большим успехом среди Швейцарских банков, скупаюш;их прогнозы "на корню" для игры на фондовых и валютных рынках.

©А.Ежов и С.Шумский, 1998 Таблица 4. Секторы рынка нейросетевых программных продуктов

Рынок нейропродукции

Объем рынка нейропродукции, структуру которого мы попытались выше очертить, растет стремительными темпами: по разным оценкам - от 30% до 50% в год, перевалив недавно за миллиард долларов (Рисунок 2).

миллионны $

1600Г 1400 1200 1000 800 600 400 200 О

89 90 91 92 93 94 95 96 97

Рисунок 2. Рост объемов продаж нейропродукции

& Такой же рост наблюдался в начале 80-х годов на формирующемся в то время рынке персональных компьютеров. Миллиардный оборот тогда явился сигналом для вступления на этот рынок гиганта компьютерной индустрии - IBM. Все мы прекрасно помним как в результате

Приложения нейрокомпьютинга

Какие задачи решают нейросети

Нейросети наиболее приспособлены к решению широкого круга задач, так или иначе связанных с обработкой образов. Вот список типичных постановок задач для нейросетей:

Аппроксимация функций по набору точек (регрессия)

Классификация данных по заданному набору классов

Кластеризация данных с выявлением заранее неизвестных классов-прототипов

Сжатие информации

Восстановление утраченных данных

Ассоциативная память

Оптимизация, оптимальное управление

Этот список можно было бы продолжить и дальше. Заметим, однако, что между всеми этими внешне различными постановками задач существует глубокое родство. За ними просматривается некий единый прототип, позволяющий при известной доле воображения сводить их друг к другу.

Возьмем, например, задачу аппроксимации функции по набору точек. Это типичный пример некорректной задачи, т.е. задачи не имеющей единственного решения. Чтобы добиться единственности, такие задачи надо регуляризировать - дополнить требованием минимизации некоторого регуляризирующего функционала. Минимизация такого функционала и является целью обучения нейросети. Задачи оптимизации также сводятся к минимизации целевых функций при заданном наборе ограничений. С другой стороны, классификация - это ни что иное, как аппроксимация функции с дискретными значениями (идентификаторами классов), хотя ее можно рассматривать и как частный случай заполнения пропусков в базах данных, в данном случае - в колонке идентификаторов класса. Задача восстановления утраченных данных, в свою очередь - это ассоциативная память, восстанавливающая прообраз по его части. Такими прообразами в задаче кластеризации выступают центры кластеров. Наконец, если информацию удается восстановить по какой-нибудь ее части, значит мы добились сжатия этой информации, и т.д.

Многие представители разных наук, занимающихся перечисленными выше задачами и уже накопившими изрядный опыт их решения, видят в нейросетях лишь перепев уже известных им мотивов. Каждый полагает, что перевод его методов на новый язык нейросетевых схем ничего принципиально нового не дает. Статистики говорят, что нейросети - это всего лишь частный

возникшей конкуренции за деньги конечного пользователя преобразился весь компьютерный мир...

Нейрокомпьютеры и их программные эмуляторы, естественно, интересны не сами по себе, а как инструмент решения практических задач. Только в этом случае нейропродукция будет обладать потребительской стоимостью и иметь соответствующий объем рынка. Где же и как используется нейросетевая продукция сегодня?