Опыт, накопленный исследователями в области нейроинформатики, показывает, что при помощи аппарата нейронных сетей возможно удовлетворение крайне острой потребности практикующих психологов и исследователей в создании психодиагностических методик на базе их опыта, минуя стадию формализации и построения диагностической модели. Таким образом, данная работа посвящена исследованию вопроса о возможности развития психологической интуиции у нейросетевых экспертных систем.

Целью данной работы являлось исследование следующих аспектов применения нейронных сетей к психологическим задачам:

изучение функционирования нейронных сетей при решении классических задач психодиагностики;

изучение возможностей и механизма интуитивного предсказания нейросетью отношений между людьми на основе их психологических характеристик;

Для более детального уяснения механизма интуиции искусственных нейронных сетей при решении психологических задач, характеризующихся чрезвычайно высокой размерностью пространства входных сигналов, требовалось также создание программной модели нейроимитатора с оптимизацией объема нейронной сети для решения конкретной задачи.

Для достижения указанных целей были поставлены следующие задачи:

-              оценить принципиальную применимость нейросетей для решения психологических задач;

-              оценить применимость интуитивного подхода, когда нейронная сеть выдает рекомендации минуя создание дескриптивной реальности;

-              разработать логическую структуру программного обеспечения, представляющего собой программную модель нейроимитатора и наилучшим образом соответствующего решению задач данного класса;

-              реализовать в данной программе алгоритм оценки необходимого для данного задачника объема нейронной сети при помощи выборочной константы Липшица.

Для решения этих задач в диссертационной работе сделано следующее:

В первой главе показан круг задач, связанных с компьютерной психодиагностикой и диагностической интуицией. Выполнен обзор методов создания психодиагностических методик, освещен круг применяемых при этом математических методов и алгоритмов. В связи с этим проведено развернутое обзорное исследование алгоритмов восстановления зависимостей и методов безусловной оптимизации, а также приведены основные сведения, касающиеся аппарата нейронных сетей.

Во второй главе описывается серия экспериментов, направленных на проверку гипотезы о применимости нейронных сетей к задачам психодиагностики. На материале скользящего контроля по обучающей выборке из 273 примеров исследуется качество (погрешность) постановки психологического диагноза нейронной сетью на базе стандартного теста ЛОБИ.

Проводится исследование возможности применимости нейронных сетей как аппарата психодиагноста - исследователя при определении и оптимизации структуры психологических тестов.

Исследуется влияние структуры психологических тестов на диагностическую интуицию искусственной нейронной сети.

В третьей главе анализируется серия экспериментов, направленных на проверку гипотезы о возможности интуитивного предсказания нейросетью отношений между людьми на основе их психологических качеств, объективно описываемых психологическим тестом. Исследование проведено на материале 48 исследуемых и 474 пар взаимных выборов.

Проведена работа по определению оптимальной структуры нейронной сети для предсказания социального статуса исследуемых на основе опросника.

Произведена оценка погрешности прогноза статуса исследуемых в группе, выполнено сравнение ее с расстоянием между случайными примерами.

Выполнено перекрестное межгрупповое, а также общее для всех групп исследование с целью выяснения внутригрупповой локальности психологической интуиции нейронной сети.

На базе оценок значимости входных параметров нейронной сети проведена оценка избыточности базового опросника, исследовано влияние минимизации опросника на качество предсказания статуса исследуемых в группе.

Произведена оценка погрешности прогноза отношений между двумя исследуемыми, выполнено сравнение ее с расстоянием между случайными примерами.

В четвертой главе описана идеология, структура объектов и алгоритмы функционирования нейроимитатора с автоматически наращиваемым объемом сети.

Выполнена проработка математической постановки задачи обучения нейронной сети с поэтапным исчерпанием ошибки.

Исследована необходимость применения математического аппарата нейронных сетей для решения данной задачи.

Сформулирован подход к решению задачи оценки необходимого объема нейронной сети при помощи сетевой и выборочной констант Липшица.

Выполнена проработка объектно-ориентированной структуры программного нейроимитатора, исследована возможность применения такой же (или подобной) структуры для построения классических нейонных сетей.

Доработаны согласно с требованиям объектно-ориентированного программирования классические алгоритмы обучения нейронных сетей.

Новизна

-              Впервые исследовано поведение искусственных нейронных сетей при решении задач психодиагностики, показана принципиальная возможность такого применения.

-              Впервые проведена работа по интуитивному предсказанию моделью нейронной сети взаимоотношений между людьми на основе их объективных характеристик (психологических тестов), минуя построение описанной реальности и изучение социальной истории исследуемых.

-              Впервые проведена работа по оптимизации структуры психодиагностических методик на основе исследования механизма психологической интуиции программных нейроимитаторов.

-              Реализована никогда ранее не применявшаяся полутораслойная структура нейронной сети, позволяющая реализовать автоматическое изменение числа нейронов в зависимости от потребностей задачи, позволяет не только исследовать, но и контролировать процесс воспитания психологической интуиции искусственных нейронных сетей.

-              Впервые применена выборочная константа Липшица для оценки необходимой для решения конкретной задачи структуры нейронной сети.

Практическая значимость

Полученные в работе результаты дают подход к раскрытию механизма интуиции нейронных сетей, проявляющейся при решении ими психодиагностических задач. Показывается также путь использования понимания механизма психологической интуиции нейросетевых экспертных систем в существенном упрощении процесса формирования диагностических моделей. Результаты представляют интерес для теории создания психодиагностических методик, позволяют рекомендовать нейронные сети для применения в данной области. Представленный в работе нестандартный для компьютерных методик интуитивный подход к психодиагностике, заключающийся в исключении построения описанной реальности, позволяет сократить и упростить работу над психодиагностическими методиками. Исследование механизма интуиции нейронных сетей при предсказании психологической совместимости в группе и парной совместимости дает важный материал для осмысления механизма данного явления. Идеология, апробированная при создании программного имитатора нейронной сети, открывает путь к оптимизации структуры искусственных нейронных сетей по принципу достаточного для данной задачи объема. Созданная для данной программы структура объектов является универсальным аппаратом для моделирования сложных функций при помощи сетей автоматов и нахождения локальных экстремумов этих функций при помощи методов безусловной оптимизации.

Положения выносимые на защиту:

-                     Для решения классической задачи психодиагностики по порождению описанной реальности с вероятностью правильного ответа около 95% может быть использована искусственная нейронная сеть полносвязной структуры с параметром нейрона равным 0.4 и числом нейронов равным 2.

-                     Искусственная нейронная сеть полносвязной структуры из 16 нейронов с параметром преобразователя равным 0.1 способна порождать интуитивный прогноз социометрического эксперимента. Исходные данные для прогноза могут быть ограничены объективной психологической картиной исследуемых, сбор информации об их социальной истории необязателен. Относительная погрешность такого прогноза составляет 25-30%.

-                     Раскрытие механизма интуиции нейронных сетей при помощи аппарата вычисления значимости входных параметров позволяет упрощать психодиагностические модели, сокращая размерность пространства признаков.

-                     Нейронная сеть полутораслойной структуры способна решать задачу восстановления зависимости по обучающей выборке при помощи алгоритма поэтапного исчерпания ошибки наращиванием объема сети.

-                     Применение выборочной константы Липшица в алгоритме наращивания сети позволяет ограничить избыточность числа нейронов и объема сети.

Публикации. Основные результаты работы опубликованы в 11 печатных работах.

Апробация работы. Материалы диссертации были представлены на Всероссийском семинаре «Нейроинформатика и ее применение» в 1994 и 1995 годах, на конгрессе «Новые концепции раскрытия высших функций мозга» в 1995 году в японском городе Тохва, на всемирном нейросетевом конгрессе в Вашингтоне в июле 1995 года, в двух докладах на международном симпозиуме «Нейроинформатика и нейрокомпьютеры» в Ростове на Дону в сентябре 1995 года, на круглом столе по вопросам интеллектуальных технологий краевой конференции «Проблемы информатизации региона» в 1996 году, на 3-ей международной конференции «Математика, компьютер, образование» в Дубне в 1996 году. Последние результаты, полученные при создании полутораслойного предиктора доложены на конференции «Проблемы информатизации региона»-97. Разработанные методики оценки и прогноза совместимости в учебных группах используются в повседневной деятельности ФАР КГТА.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17