Файл: Применение нейронных сетей в экономике.pdf

ВВЕДЕНИЕ

Современная экономика немыслима без информации. Тысячи предприятий, миллионы налогоплательщиков, триллионы рублей, биржевые котировки, реестры акционеров - все эти информационные потоки необходимо оценить, обработать, сделать необходимые выводы, принять правильное решение.

Современный специалист - экономист должен уметь принимать обоснованные решения. Для этого наряду с традиционными знаниями, такими как основы менеджмента, основы внешнеэкономической деятельности, банковское дело, административное управление, налогообложение он должен владеть информацией по построению информационных систем.

Интеллектуальные технологии – один из последних этапов развития аналитических технологий. Аналитическими технологиями называют методики, которые на основе каких-либо моделей, алгоритмов, математических теорем позволяют по известным данным оценить значения неизвестных характеристик и параметров. Простейший пример аналитической технологии - теорема Пифагора, которая позволяет по длинам сторон прямоугольного треугольника определить длину его третьей стороны. Другим примером являются способы, с помощью которых обрабатывает информацию человеческий мозг.

Аналитические технологии нужны в первую очередь людям, принимающим важные решения - руководителям, аналитикам, экспертам, консультантам. Доход компании в большой степени определяется качеством этих решений – точностью прогнозов, оптимальностью выбранных стратегий. Наиболее распространены аналитические технологии, используемые для решения следующих задач: для прогнозирования курсов валют, цен на сырье, спроса, дохода компании, уровня безработицы, числа страховых случаев, и т.д.

Как правило, для реальных задач бизнеса и производства не существует четких алгоритмов решения. Раньше руководители и эксперты решали такие задачи только на основе личного опыта. С помощью современных аналитических технологий строятся системы, позволяющие существенно повысить эффективность решений.

Искусственный интеллект является сейчас “горячей точкой” научных исследований. В этой точке, как в фокусе, сконцентрированы наибольшие усилия кибернетиков, лингвистов, психологов, философов, математиков и инженеров. Именно здесь решаются многие коренные вопросы, связанные с путями развития научной мысли, с воздействием достижений в области вычислительной техники и роботики на жизнь будущих поколений людей. Здесь возникают и получают права гражданства новые методы научных междисциплинарных исследований. Здесь формируется новый взгляд на роль тех или иных научных результатов и возникает то, что можно было бы назвать философским осмыслением этих результатов.

Цель курсовой работы заключается в исследовании понятия системы искусственного интеллекта, прогнозирования на основе нейронных сетей в финансах и бизнесе, рассмотрение примеров применения нейронных сетей на практике.

Задача состоит в анализе достоинств и недостатков каждой нейронной технологии в зависимости от параметров внедрения.

ПОНЯТИЕ "СИСТЕМА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА"

1.1. Понятие и классификация систем искусственного интеллекта

Существует много различных подходов к классификации информационных систем:

– по степени структурированности решаемых задач;

– по автоматизируемым функциям;

– по степени автоматизации реализуемых функций;

– по сфере применения и характеру использования информации, в частности, по уровням управления.

Известно, что при обучении людей существуют различные уровни предметной обученности: воспроизведение (память); решение стандартных задач (умения, навыки); решение нестандартных, творческих задач (знания, активное интеллектуальное понимание).

Интеллект может проявляется в различных областях, но мы рассмотрим его возможности в решении задач, т.к. эта область проявления является типичной для интеллекта. Задачи бывают стандартные и нестандартные. Для стандартных задач известны алгоритмы решения. Для нестандартных они неизвестны. Поэтому решение нестандартной задачи представляет собой проблему.

Само понятие "стандартности" задачи относительно, относительна сама "неизвестность": т.е. алгоритм может быть известен одним и неизвестен другим, или информация о нем может быть недоступной в определенный момент или период времени, и доступной – в другой. Поэтому для одних задача может быть стандартной, а для других нет. Нахождение или разработка алгоритма решения переводит задачу из разряда нестандартных в стандартные.

В математике и кибернетике задача считается решенной, если известен алгоритм ее решения.^[1]

Разработка алгоритма решения задачи связано с тонкими и сложными рассуждениями, требующими изобретательности, опыта, высокой квалификации.

Считается, что эта работа является творческой, существенно неформализуемой и требует участия человека с его "естественным" опытом и интеллектом. Здесь необходимо отметить, что существует технология решения изобретательских задач (ТРИЗ), в которой сделана попытка, по мнению многих специалистов, довольно успешная, позволяющая в какой-то степени формализовать процедуру решения творческих задач.

Интеллектуальными считаются задачи, связанные с разработкой алгоритмов решения ранее нерешенных задач определенного типа.

Отличительной особенностью и одним из основных источников эффективности алгоритмов является то, что они сводят решение сложной задачи к определенной последовательности достаточно простых или даже элементарных для решения задач. В результате нерешаемая задача становится решаемой. Исходная информация поступает на вход алгоритма, на каждом шаге она преобразуется и в таком виде передается на следующий шаг, в результате чего на выходе алгоритма получается информация, представляющая собой решение задачи. Алгоритм может быть исполнен такой системой, которая способна реализовать элементарные операции на различных шагах этого алгоритма.^[2]

Существует ряд задач, таких, как распознавание образов и идентификация, прогнозирование, принятие решений по управлению, для которых разбиение процесса поиска решения на отдельные элементарные шаги, а значит и разработка алгоритма, весьма затруднительны. Из этих рассуждений вытекает следующее определение интеллекта: интеллект представляет собой универсальный алгоритма, способный разрабатывать алгоритмы решения конкретных задач.^[3]

Исходя из вышесказанного, можно сделать вывод о том, что в нашем случае наиболее подходит классификацией ИС, основанная на критерии, позволяющем оценить "степень интеллектуальности ИС", т.е. на критерии "степени структурированности решаемых задач".

Существуют следующие классы систем искусственного интеллекта:^[4]

1. Системы с интеллектуальной обратной связью и интеллектуальными интерфейсами.

2. Автоматизированные системы распознавания образов.

3. Автоматизированные системы поддержки принятия решений.

4. Экспертные системы (ЭС).

5. Генетические алгоритмы и моделирование эволюции.

6. Когнитивное моделирование.

7. Выявление знаний из опыта (эмпирических фактов) и интеллектуальный анализ данных (data mining).

8. Нейронные сети.

Системы с интеллектуальной обратной связью и интеллектуальными интерфейсами:

Интеллектуальный интерфейс (Intelligent interface) - интерфейс непосредственного взаимодействия ресурсов информационного комплекса и пользователя посредством программ обработки текстовых запросов пользователя.

Примером может служить программа идентификация и аутентификация личности по почерку. Аутентификация – это проверка, действительно ли пользователь является тем, за кого себя выдает. При этом пользователь должен предварительно сообщить о себе идентификационную информацию: свое имя и пароль, соответствующий названному имени.^[5]

Идентификация – это установление его личности.

И идентификация, и аутентификация являются типичными задачами распознавания образов, которое может проводиться по заранее определенной или произвольной последовательности нажатий клавиш.

Системы с биологической обратной связью (БОС). Это системы, поведение которых зависит от психофизиологического (биологического) состояния пользователя:

Мониторинг состояния сотрудников на конвейере с целью

обеспечения высокого качества продукции.

Компьютерные тренажеры для обучения больных с функциональными нарушениями управлению своим состоянием.

Компьютерные игры с БОС.

Системы с семантическим резонансом. системы, поведение которых зависит от состояния сознания пользователя и его психологической реакции на смысловые стимулы.

Системы виртуальной реальности.^[6]

Виртуальная реальность (ВР) – модельная трехмерная (3D) окружающая среда, создаваемая компьютерными средствами и реалистично реагирующая на взаимодействие с пользователями.

Технической базой систем виртуальной реальности являются современные мощные персональные компьютеры и программное обеспечение высококачественной трехмерной визуализации и анимации. В качестве устройств ввода-вывода информации в системах ВР применяются виртуальные шлемы с дисплеями, в частности шлемы со стереоскопическими очками, и устройства 3D-ввода, например, мышь с пространственно управляемым курсором или "цифровые перчатки", которые обеспечивают тактильную обратную связь с пользователем.

Автоматизированные системы распознавания образов:^[7]

Система распознавания образов - это класс систем искусственного интеллекта, обеспечивающих:^[8]

– формирование конкретных образов объектов и обобщенных образов классов;

– обучение, т.е. формирование обобщенных образов классов на основе ряда примеров объектов, классифицированных (т.е. отнесенных к тем или иным категориям – классам) учителем и составляющих обучающую выборку;

– самообучение, т.е. формирование кластеров объектов на основе анализа неклассифицированной обучающей выборки;

– распознавание, т.е. идентификацию (и прогнозирование) состояний объектов, описанных признаками, друг с другом и с обобщенными образами классов;

– измерение степени адекватности модели;

решение обратной задачи идентификации и прогнозирования (обеспечивается не всеми моделями).

Автоматизированные системы поддержки принятия решений:

Системы поддержки принятия решений (СППР) – это компьютерные системы, почти всегда интерактивные, разработанные, чтобы помочь менеджеру (или руководителю) в принятии решений управления, объединяя данные, сложные аналитические модели и удобное для пользователя программное обеспечение в единую мощную систему, которая может поддерживать слабоструктурированное и неструктурированное принятие решения. СППР находиться под управлением пользователя от начала до реализации и используется ежедневно. Предназначена для автоматизации выбора рационального варианта из исходного множества альтернативных в условиях многокритериальности и неопределенности исходной информации.

Экспертные системы:^[9]

Экспертная система (ЭС) – это программа, которая в определенных отношениях заменяет эксперта или группу экспертов в той или иной предметной области. ЭС предназначены для решения практических задач, возникающих в слабо структурированных и трудно формализуемых предметных областях.

Исторически, ЭС были первыми системами искусственного интеллекта, которые привлекли внимание потребителей. Экспертные системы используются в маркетинге для сегментации рынка и выработке маркетинговых программ, а также в банковском деле для определения тенденции рынка, трейдинг для программирования котировок акций и валют, в аудите для подготовки заключений о финансовом состоянии предприятий.

Генетические алгоритмы и моделирование эволюции:

Генетические Алгоритмы (ГА) – это адаптивные методы функциональной оптимизации, основанные на компьютерном имитационном моделировании биологической эволюции.

Когнитивное моделирование:^[10]