Перспективные нейросетевые технологии

16.4. Диагностика

Представляется, что диагностика – самое прямое назначение рассматриваемых логических нейросетей. Действительно, именно в этой области непосредственно проявляется принцип логического мышления на основе причинно-следственных связей вида "если , то ".

Рис. 16.5. Диагностика

Это относится как к техническим, так и к медицинским системам. Более того, практически всегда отсутствующая полнота информации, зачастую ее противоречивость, нечеткость проявлений, "зашумленность", приводят к актуальности принципа ассоциативного мышления, основанного на опыте коллектива экспертов (в медицине – консилиума).

Рассмотрим фрагмент проекта системы диагностики, которая призвана решить пример, предложенный в "Стратегии обучения и самообучения" (рис. 16.5).

Рецепторный слой отображает жалобы больного, симптомы и результаты анализов. Нейроны выходного слоя связаны с высказываниями (текстами), определяющими диагноз или рекомендации дальнейших действий по его уточнению.

Итак, рассмотрим жалобу { болит голова, болит живот, болит левый указательный пальчик }.

По-видимому, этой информации недостаточно для вынесения приговора. Должны быть рекомендованы дальнейшие действия медицинского персонала по дифференциации диагноза. Такие действия связаны с максимальным возбуждением нейронов выходного слоя из области дальнейших рекомендаций. В частности, здесь же формируются запросы о ковырянии в носу на сон грядущий, о чистоте рук и т.д.

При выполнении этих рекомендаций, т.е. при возбуждении рецепторов, их отображающих (например рецепторов, соответствующих результатам анализа мочи), использованное возбуждение нейронов выходного слоя снижается с помощью связей с отрицательными весами.

Таким образом, учитываются все рекомендации по стратегии поиска диагноза. Окончательный диагноз определяется тогда, когда максимально возбудится нейрон выходного слоя из соответствующей области.

Данный пример свидетельствует о той грандиозной и только коллективной, технически оснащенной глубине познаний человечества, воплощенной в столь несложной обученной нейронной сети.

16.5. Тестирование в сфере образовательных услуг

Работникам высшего образования хорошо известны насущные проблемы в условиях их деятельности:

• общественно низкая значимость труда, выражающаяся в презрительной кличке "бюджетник";
• отсутствие непосредственного влияния уровня образования на надежды, связанные с будущим жизненным успехом студента;
• профанация идеи платного образования, поставившего преподавателя в зависимость от милости студента-"платника" (рис. 16.6);
• предельное повышение нагрузки и т.д. и т.п.

В этих условиях "головная боль" не покидает несчастного преподавателя весь день такой его благородной, творческой и гуманистической деятельности.

Понимая преходящий характер исторических трудностей, мы спешим на помощь. Мы хотим хоть как-то снизить психологическую нагрузку доцента-профессора, дать ему простой и ясный механизм для формализованного, единственно верного принятия разнообразных решений. Помочь хотя бы при проведении тестирования, в том числе – в период экзаменационной сессии.

(Мы не собираемся строить систему принятия решений. Мы освещаем и без того светлые идеи дяди Рамзая.)

Рис. 16.6. В защиту платного образования

Ограничим факторное пространство для создания базы знаний следующими событиями:

А = {множество студентов, согласно списка группы};
      В = {студент-"бюджетник",
           студент-"целевик", 
           студент-"платник"};
      С = {множество тестов, упорядоченных по невозрастанию сложности}
      D = {множество возможных баллов, получаемых студентами на
           прошедшей ранее аттестации}.

Множество принимаемых решений по тестированию студента:

• Какой по сложности тест предложить студенту (в заданной точке факторного пространства) первым?

• Что делать, если он: а) ответил правильно, б) ответил неправильно? Указывает ли это на то, какую стратегию опроса продолжать далее?

  Здесь три возможности:

  • закончить тестирование;
  • продолжить тестирование в сторону повышения сложности тестов;
  • продолжить тестирование в сторону понижения трудности тестов.
• Какая оценка должна быть зафиксирована в зависимости от обрабатываемой точки факторного пространства и от результата тестирования?

Представляется, что адекватная логическая нейронная сеть является однослойной. Однако длительный процесс тестирования диктует необходимость обратных связей (подобно системе диагностики). Действительно, если вы нечаянно задали студенту-"платнику" трудный тест, вам на это должны мягко, но непреклонно указать. Система может с помощью обратной связи снизить допустимую сложность теста на входе, потребовать смены теста. Аналогично, в этом же случае она должна ограничить ваше рьяное стремление докопаться до истины и оценить знания по заслугам.

Несомненно, стратегия тестирования успевающего студента должна отличаться от стратегии тестирования "середнячка". И т.д. и т.д.

Как видим, подобная СПР не только позволяет скрыть за формальной оболочкой наши вынужденные неправедные действия, но и значительно поднять настроение философским отношением к действительности.