7862366442

SZTUCZNE SIECI NEURONOWE W SYSTEMACH INFORMACYJNO-WYSZUKIWAWCZYCH

Wiesław Babik Uniwersytet Jagielloński,

Uniwersytet Śląski

Przetwarzanie informacji, sztuczne sieci neuronowe, rodzaje sieci neuronowych, systemy informa cyjno- wy szu ki wa wcze

Sztuczne sieci neuronowe budzą coraz większe zainteresowanie na całym świecie. Ich koncepcja powstała przed ponad pięćdziesięcioma laty na gruncie interdyscyplinarnym, najpierw neurofizjologii i matematyki, a następnie bio-niki i biocybernetyki. Sieci neuronowe są metodą reprezentacji, a przede wszystkim przetwarzania i strukturalizowania informacji Prof. R. Tadeusiewicz, autor syntetyzującej monografii w języku polskim poświęconej sieciom neuronowym, wyjaśnia, że są to „bardzo uproszczone modele mózgu” [10].

Główną ideą wykorzystywania własności neuronów i ich struktur jako naturalnych systemów przetwarzających informację jest przełamywanie ograniczenia wyrażającego się w sposobie przetwarzania informacji przez komputer, a mianowicie przetwarzania sekwencyjnego i prostego przechowywania informacji. Za cel postawiono sobie stworzenie teoretycznych (matematycznych) i technicznych środków przetwarzania równoległego, przy równoczesnym uczeniu się systemu [7]. Obecnie ta dziedzina badań i zastosowań sieci neuronowych nazywana jest neurokomputeringiem [1]¹ lub neurokomputingiem [6].

Celem artykułu jest prezentacja sztucznych sieci neuronowych oraz przegląd niektórych prób ich wykorzystania w systemach wyszukiwania informacji (siw).

1. Rys historyczny

Używając sieci neuronowych jako systemów przetwarzania informacji często zapomina się o ich korzeniach, czyli o źródłach, z jakich wywodzi się ta nowoczesna technika. Podstawy neurokomputeringu opierają się na fundamentalnych odkryciach biologów śledzących tajniki naszego mózgu.² Biologiczny

43

1

   Neurokomputering jest dyscypliną inżynierii związaną z sieciami neuronowymi jako niepro-gramowanymi adaptacyjnymi systemami przetwarzania informacji, które w odpowiedzi na zadanie stawiane im ze strony ich otoczenia wytwarzają skojarzenia między obiektami [4],

2

   Punktem wyjścia pionierskich teoretycznych i aplikacyjnych modeli struktur systemu nerwowego, a nawet całego mózgu, powstałych w latach sześćdziesiątych byty obserwacje funkcjonowania prostych organizmów żywych, m.in. mózgu ośmiornicy, czy systemu wzrokowego kraba. W tym też okresie na Uniwersytecie w Stanford (USA) B. Widrow podjął próbę skonstruowania sieci MADALINE (Multiple - ADALINE) uznanej za pierwszą oferowaną komercyjnie konstrukcję neurokomputera, budowanego przez ponad 20 lat i stosowanego w radarach, modemach i urządzeniach telekomunikacyjnych do tzw. adaptacyjnego przetwarzania sygnałów