Читать в оригинале

<< ПредыдущаяОглавлениеСледующая >>


§ 6. Замечания о применениях методов обучения распознаванию образов

В приведенных выше примерах можно проследить одну и ту же схему: для каждой конкретной проблемы специалисты указывают формальный способ описания ситуаций, в соответствии с которым образуются векторы, подлежащие классификации. Составляется соответствующая обучающая последовательность, а затем с помощью одного из универсальных алгоритмов обучения распознаванию образов строится нужное решающее правило. Часто оказывается, что полученное правило классификации позволяет разделять ситуации точнее, чем это делают специалисты. Может возникнуть иллюзия, что уже одно применение алгоритмов обучения распознаванию образов само по себе гарантирует успех в решении задач классификации. Это далеко не так.

Прежде всего, заметим, что из пяти приведенных примеров четыре относятся к классификации так называемых абстрактных ситуаций. Как уже отмечалось, структура человеческого распознающего устройства, видимо, не приспособлена к распознаванию абстрактных образов.

Кажущаяся легкость выбора системы формальных описаний ситуаций в приведенных примерах объясняется отнюдь не безразличием к способам формализации информации, а тем, что в рассмотренных примерах существует единственная возможность «разумной» формализации. Так, в задаче о классификации нефтеносных пластов комплекс геофизических измерений был уже определен, в задаче прогнозирования срока службы ламп определены эксплуатационные параметры приборов, в задаче о прогнозе погоды определены синоптические параметры, при составлении программированной истории болезни широко использовались разработки реальных историй болезни. Итак, оказалось, что во всех приведенных задачах уже задолго до появления методов обучения распознаванию образов было ясно, какая информация нужна для классификации и как данная информация может быть формально представлена. Именно этим во многом и объясняется успех применения методов распознавания.

Однако не везде методы распознавания позволили достигнуть успеха в решении конкретных задач. Оказалось, что наиболее трудны для решения такие задачи, как создание буквочитающего автомата и автомата, распознающего речь (акустические сигналы). В различении рукописных знаков ни один из существующих буквочитающих автоматов не может сравниться с искусством различения рукописных знаков человеком.

Чем это можно объяснить? Вероятно тем, что рукописные знаки придумывали сами люди и, естественно, создавали их максимально удобными для своего распознающего аппарата. Теперь, для того чтобы состязаться с человеком в различении рукописных знаков, надо повторить в программе «человеческую распознающую структуру».

 



<< ПредыдущаяОглавлениеСледующая >>