Нейронные сети активно применяются на финансовых рынках. Например, американский Citibank использует нейросетевые предсказания с 1990 года, и уже через два года после их внедрения, по свидетельству журнала The Economist, автоматический дилинг показывал доходность 25% годовых. Chemical Bank применяет нейросетевую систему фирмы Neural Data для предварительной обработки транзакций на валютных биржах ряда стран, отслеживая подозрительные сделки. Автоматизированные системы ведения портфелей с использованием нейросетей имеются на вооружении и у Deere & Co LBS Capital, причем экспертная система объединяется примерно с 900 нейронными сетями.
В сентябре 1992 года компания HNC, которая до этого занималась производством нейрокомпьютеров, выпустила программный продукт Falcon, позволяющий выявлять и предотвращать в реальном времени подозрительные сделки по краденым кредитным и дебетным картам. Искусственные нейронные сети обучались типичному поведению клиентов и могли обнаруживать резкое изменение характера покупок, сигнализирующее о возможной краже. Ежегодный ущерб крупных банков от подобных преступлений измерялся десятками миллионов долларов, но благодаря внедрению Falcon в 1994 году впервые за всю историю пластиковых карт эти потери пошли на убыль. Аналогичная система была разработана фирмой ITC для мониторинга операций с кредитными картами Visa.
Несколько лет назад крупный канадский банк CIBC для управления рисками и идентификации злоумышленников установил программу KnowledgeSeeker фирмы Angoss. С ее помощью специалисты банка решили выяснить, кто из их клиентов в будущем будет с высокой долей вероятности задерживать выплаты по закладным. Сначала предполагалось, что в первую очередь ими окажутся те, кто и прежде задерживал свои выплаты на несколько дней. Однако исследования показали, что в будущем проблемы с платежами возникнут у тех клиентов банка, которые на фоне регулярных выплат иногда якобы забывали заплатить. Как выяснилось, подобная «забывчивость» была связана с серьезными финансовыми трудностями.
Реклама и маркетинг
Компания Neural Innovation Ltd использовала при работе с маркетинговыми компаниями стратегию прямой рассылки. Вначале она осуществляла рассылку всего 25% от общего числа предложений и собирала информацию об откликах и реакциях потребителей. Затем эти данные поступали на вход нейронной сети, с помощью которой осуществлялся поиск оптимального сегмента потребительского рынка для каждого товара. После этого остальные 75% предложений рассылались уже с учетом найденных закономерностей в указанный сегмент, и эффективность второй рассылки значительно возрастала по сравнению с первоначальной.
При ведении бизнеса в условиях конкуренции компаниям необходимо поддерживать постоянный контакт с потребителями, обеспечивая обратную связь. Для этого некоторые компании проводят опросы потребителей, позволяющие выяснить, какие факторы являются решающими при покупке данного товара или услуги. Анализ результатов подобного опроса — непростая задача, поскольку необходимо исследовать большое количество связанных между собой параметров и выявить факторы, оказывающие наибольшее влияние на спрос. Существующие нейросетевые методы позволяют выяснить это и прогнозировать поведение потребителей при изменении маркетинговой политики, а значит, находить оптимальные стратегии работы компании.
Одно крупное английское издательство, выпускающее газеты, приобрело у фирмы Neural Innovation Ltd систему планирования цен и затрат, построенную на использовании нейронной сети и генетических алгоритмов. На основе накопленных данных эта система позволяла обнаруживать сложные зависимости между затратами на рекламу, объемом продаж, ценой газеты, ценами конкурентов, днем недели, временем года и рядом других факторов. В результате издательство могло подбирать оптимальную стратегию с точки зрения максимизации объема продаж или прибыли.
Несколько лет назад компания GoalAssist Corporation выполнила заказ крупной маркетинговой фирмы, которой требовалось исследовать стратегию поощрительных товаров (когда, например, присылая несколько этикеток с покупок, покупатель получает бесплатный сувенир). Обычные методы прогнозирования отклика потребителей в данном случае оказались неточными, в результате чего спрос на некоторые поощрительные товары оказался слишком высоким и многим покупателям пришлось подолгу ждать получения приза, в то время как другие подарки остались невостребованными. Чтобы повысить точность прогнозирования поведения потребителей, были использованы нейронные сети, обучающиеся на основе накопленной статистики. Для решения задачи применялись пакеты NeuroShell Classifier и NeuroShell Predictor компании Ward Systems Group (http://www.wardsystems.com/), а средняя ошибка предсказаний составила всего около 4%.
Здравоохранение
В свое время в США была введена в действие система обнаружения мошенничеств в области здравоохранения. Было подсчитано, что потери бюджета от такого рода фальсификаций составляют около 730 млн. долл. в год. Создание специализированной нейросетевой системы заняло у фирмы ITC более года и обошлось всего в 2,5 млн. долл. Тестирование новой системы показало, что нейронная сеть позволяет обнаруживать 38% случаев мошенничества, тогда как использовавшаяся до нее экспертная система давала только 14%. Для настройки нейронной системы были применены также методы нечеткой логики и генетической оптимизации.
В медицинской диагностике нейронные сети нередко используются вместе с экспертными системами. Компанией «НейроПроект» была создана система объективной диагностики слуха у грудных детей. Общепринятая методика диагностики состоит в том, что в процессе обследования регистрируются отклики мозга в ответ на звуковой раздражитель, проявляющиеся в виде всплесков на электроэнцефалограмме. Для диагностики слуха ребенка опытному эксперту-аудиологу необходимо провести около 2 тыс. тестов, нейронная сеть способна с той же достоверностью определить уровень слуха уже по 200 наблюдениям в течение всего нескольких минут, причем без участия специалиста.
Приведенные примеры показывают, что технологии нейронных сетей применимы практически в любой области, а в таких задачах, как распознавание образов и прогнозирование котировок акций, они стали уже привычным и широко используемым инструментом. Повсеместное проникновение нейронных технологий в другие области — только вопрос времени. Конечно, внедрение новых наукоемких технологий — процесс сложный, однако практика показывает, что инвестиции не только окупаются и приносят выгоду, но и дают тем, кто их использует, ощутимые преимущества.
Перспективы
настоящее время искусственные нейронные сети являются важным расширением понятия вычисления. Они уже позволили справиться с рядом непростых проблем и обещают создание новых программ и устройств, способных решать задачи, которые пока под силу только человеку. Современные нейрокомпьютеры используются в основном в программных продуктах и поэтому редко задействуют свой потенциал «параллелизма». Эпоха настоящих параллельных нейровычислений начнется с появлением на рынке большого числа аппаратных реализаций — специализированных нейрочипов и плат расширений, предназначенных для обработки речи, видео, статических изображений и других типов образной информации.
Со временем должна появиться и бытовая техника, подстраивающаяся под своего владельца, предвестником которой можно считать нейросетевой блок адаптивного управления в новом пылесосе фирмы Samsung. Системы безопасности будут узнавать своих хозяев по голосу, внешнему виду и ряду других уникальных характеристик. Получат развитие и системы жизнеобеспечения «умных» электронных домов, которые станут еще более адаптивными и обучаемыми. На производстве и в различных промышленных системах интеллектуальные нейросетевые контроллеры смогут распознавать потенциально опасные ситуации, уведомлять о них людей и принимать адекватные и, что самое главное, своевременные меры. Потоки данных в вычислительных сетях и сетях сотовой связи тоже будут оптимизироваться с помощью нейротехнологий.
Множество надежд в отношении нейронных сетей сегодня связывают именно с аппаратными реализациями, но пока время их массового выхода на рынок, видимо, еще не пришло. Они или выпускаются в составе специализированных устройств, или достаточно дороги, а зачастую и то и другое. На их разработку тратится значительное время, за которое программные реализации на самых последних компьютерах оказываются лишь на порядок менее производительными, что делает использование нейропроцессоров нерентабельным. Но все это только вопрос времени — нейронным сетям предстоит пройти тот же путь, по которому еще совсем недавно развивались компьютеры, увеличивая свои возможности и производительность, захватывая новые сферы применения по мере возникновения новых задач и развития технической основы для их разработки.
Это и понятно, так как предпосылки для появления компьютеров тоже накапливались постепенно: механические калькуляторы были созданы еще во времена Паскаля, теория универсальных вычислений была разработана в 30-х годах Аланом Тьюрингом, а лампы и развитие радиоэлектроники подготовили создание элементной базы для первых ЭВМ. Вторая мировая война поставила задачу расчета баллистических траекторий, для решения которой понадобились мощные калькуляторы, роль которых сыграли ЭВМ 40-х годов, производящие вычисления по разработанному алгоритму, много раз повторяющему одну и ту же последовательность операций.
Переход к транзисторам, а затем к интегральным схемам делал компьютеры все более дешевыми и доступными. Они перестали использоваться как простые вычислители, им стали поручать более интеллектуальные задачи: работу с документами, обработку и анализ данных. Соответственно развивался и интерфейс взаимодействия пользователей и компьютеров, который с момента появления первых ЭВМ был узким местом этих устройств, существенно снижающим эффективность работы с ними. Компьютеры не могли читать, понимать речь, распознавать другую образную информацию: их основным языком были буквы и цифры. Поэтому сначала человеку пришлось учить язык компьютера и программировать в двоичных и машинных кодах, но впоследствии компьютер начал учить язык человека. Тумблеры-переключатели, а затем командная строка превратились в графические интуитивно понятные интерфейсы, а теперь уже речь идет о системах, которые будут в состоянии общаться с человеком на одном языке. Скорее всего, эта задача будет возложена на будущие операционные системы, которые станут заниматься не только распознаванием образов, но и интеллектуальной фильтрацией и поиском информации с учетом интересов пользователя. И, конечно, для решения этих задач будут использоваться нейронные сети, реализованные программно или аппаратно.
Другой областью применения нейронных сетей является их использование в специализированных программных агентах — в роботах, предназначенных для обработки информации, а не для физической работы. Интеллектуальные помощники должны облегчать пользователям работу с информацией и общение с компьютером. Их отличительной чертой будет стремление как можно лучше понять, что от них требуется, за счет наблюдения и анализа поведения своего хозяина, стараясь обнаружить в этом поведении некоторые закономерности и своевременно предложить свои услуги для выполнения определенных операций, например для фильтрации новостных сообщений, с советами по разрешению возникшей проблемы или для резервного копирования документов, над которыми пользователь работает. Именно поэтому нейронные сети, способные обобщать данные и находить в них закономерности, являются естественным компонентом подобных программных агентов.
Должен измениться и интерфейс взаимодействия пользователя с сетью, который будет основываться на интеллектуальных агентах (см. статью «Интеллектуальные агенты семантического Web’а» в № 10 за прошлый год) — новом виде программного обеспечения, получившем название agentware. Агенты будут взаимодействовать не только со своим пользователем, но и с другими такими же агентами и со специальными сервисами. Вследствие этого в сети появится своего рода новый социум с самообучающимися агентами, которые будут принимать решения от имени пользователя, и пока еще трудно сказать, к чему это приведет.
Но все это, естественно, дело отдаленного будущего. Сегодня же нейронные сети используются для работы в относительно узких областях, и неизвестно, доверят ли им когда-нибудь решение вопросов, которые требуют понимания социального контекста. Между тем нейронные сети уверенно продолжают проникать в нашу жизнь, и примеров тому немало. Чего только стоит развлекательный робот AIBO — электронная самообучающаяся собака с элементами искусственного интеллекта, выпускаемая Sony. Ну что, вы готовы к встрече с будущим?
