Praktyczny sukces

Trzeci wreszcie obszar, w którym trudno oczekiwać dobrych wyników przy stosowaniu sieci neuronowych, związany jest z zadaniami wymagającymi wieloetapowego rozumowania - na przykład wieloetapowego rozstrzygania o prawdziwości lub fałszywości pewnych sekwencji stwierdzeń logicznych (program uprawnienia budowlane na komputer).

Sieć na ogół usiłuje rozwiązać postawiony problem jednokrokowo - jeśli się jej to uda, wynik jest dostępny natychmiast i jest to duży praktyczny sukces. Jeśli jednak trzeba przeprowadzić pewien ciąg rozumowania, a zwłaszcza jeśli trzeba podać dokumentację tego ciągu częściowych uzasadnień końcowego wniosku (na przykład w systemach ekspertowych) - sieć okazuje się tworem zupełnie nieprzydatnym i wszelkie próby jej zastosowania prowadzić muszą do frustrujących niepowodzeń. Może więc nie będziemy musieli tak całkiem oddawać własnych mózgów na złom (program uprawnienia budowlane na ANDROID)?

Jak widać z przytoczonej dyskusji, technika sieci neuronowych ma wiele zalet, ma jednak także dziś jeszcze wiele niedogodności i braków, o których często nie wiedzą jej zwolennicy, a które przeciwnicy wykorzystują do dyskredytowania generalnych możliwości konekcjonizmu jako dyscypliny naukowej. W wielu dyskusjach brakuje odniesień do konkretów i ferowane nadmiernie ogólne sądy - zarówno pozytywne, jak i negatywne - wnoszą w istocie jedynie typowy „szum informacyjny” (uprawnienia budowlane).

Tekst ten ma na celu obiektywne i bezstronne przedstawienie zalet i wad techniki sieci neuronowych na najbardziej typowym i pozornie najlepiej znanym przykładzie ich zastosowania - rozpoznawaniu obrazów (program egzamin ustny). Autor wykonał - osobiście lub przy udziale współpracowników, studentów, doktorantów, a nawet amatorów symulujących sieci neuronowe na domowych komputerach - setki eksperymentów z uczeniem sieci rozpoznawania różnych obrazów: ręcznie pisanych liter i cyfr, portretów ludzi, odcisków palców, preparatów mikroskopowych, obrazów przemysłowych dla potrzeb robotyki itp.

Liczba naturalna

Na bazie tych doświadczeń rysuje się wyważony - to znaczy pozbawiony zarówno entuzjastycznego przesadnego zaufania do techniki sieci neuronowyh, jak i emocjonalnego ich odrzucania - sąd na temat ich możliwości, ograniczeń i ciekawych właściwości. Przedstawieniu tego sądu, który jak większość prawdziwych sądów nie jest ani jednoznacznie pozytywny, ani całkowicie negatywny - poświęcony był prezentowany artykuł (opinie o programie).

Dowód Goedla pozwala nam sądzić, że punkt widzenia wyższego poziomu może zawierać w sobie moc wyjaśniającą, której po prostu nie ma na poziomach niższych. Co przez to rozumiem? Przypuśćmy, że ktoś podaje nam, jako wyrażenie arytmetyki formalnej, Goed- lowską formułę nierozstrzygalną G. Załóżmy także, że nie wiemy nic o numeracji Goedlowskiej. Pytanie, na które mamy dać odpowiedź, brzmi: „Dlaczego wyrażenie to nie jest twierdzeniem arytmetyki formalnej?”

Jesteśmy już przyzwyczajeni do takich pytań; na przykład na to samo pytanie dotyczące formuły S0 = 0 [„liczba naturalna następna po 0 równa się 0” - przyp. tłum.] mielibyśmy gotową odpowiedź: „Jej negacja, formuła ~S0 = 0, jest twierdzeniem." To. łącznie z naszą wiedzą o niesprzeczności arytmetyki formalnej, stanowi wyjaśnienie, dlaczego dane wyrażenie nie jest twierdzeniem. Nazywam to wyjaśnianiem „wewnątrz systemu” (segregator aktów prawnych).

A co z G? Wyjaśnienie „wewnątrz systemu” działające dla „S0 = 0″ nie stosuje się do G, ponieważ ~G nie jest twierdzeniem. Osoba nie obeznana z arytmetyką formalną będzie zawiedziona tym. że nie jest możliwe postąpienie z G zgodnie z tymi samymi regułami. Przecież jako zdanie arytmetyczne nie wygląda ono podejrzanie. Rzeczywiście, gdy przekształci się G w wyrażenie poprzedzone kwantyfikatorem ogólnym, wówczas każda formuła będąca wynikiem zastąpienia w G zmiennych wartościami liczbowymi jest do wywiedzenia (promocja 3 w 1).