附件C：譯文

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

6、 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在經(jīng)歷離開學(xué)術(shù)的范疇進入現(xiàn)實世界的變化。這是一個人們追求工作簡單化的世界。從統(tǒng)計的角度上說，現(xiàn)在設(shè)計的許多網(wǎng)絡(luò)是相當正確的；但對于那些期待計算機能夠解決他們所有問題的使用者而言，感覺還是不夠的。這些網(wǎng)絡(luò)可能只有85%—90%的正確率。不幸的是，只有極少數(shù)的領(lǐng)域能容忍這種誤差水平。
當研究人員仍然致力于改進他們的“創(chuàng)造物”精度時，一些先行者已經(jīng)在為這個技術(shù)尋找用武之地了。
審視這項技術(shù)現(xiàn)在的發(fā)展水平，你很難不被它明朗的前景所折服或是被失敗的現(xiàn)實所影響的。當前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還不能實現(xiàn)把口語翻譯成一臺機器的操作指令，但將來的某一天，它一定能。這一天，錄音機、家庭保安系統(tǒng)、光盤驅(qū)動器和文字處理軟件能被語言簡單地激活，觸摸屏和聲控編輯將取代今天的文字處理軟件，這將使得每個人都能夠愉快的使用電子制表和數(shù)據(jù)庫軟件。但是目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)僅僅進入了少數(shù)的商業(yè)領(lǐng)域，在這些領(lǐng)域中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精度是有意義的，它的結(jié)果可以被視為所期待的確切結(jié)果。
這些應(yīng)用中的大部分都是具有模糊答案的領(lǐng)域。核準放貸就是一個例子，金融機構(gòu)通過保持所能達到的最低壞帳率來賺取更多的錢。那些具有90%精度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)也許是對目前的選擇方法的一種改進。實際上，一些銀行已經(jīng)證明，由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核準的貸款相比那些由傳統(tǒng)中最好的方法核準的貸款，它的壞帳率是最低的。同時一些信用卡公司也在把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于申請篩選。
這種通過分析過去經(jīng)驗尋求未來的新方法也產(chǎn)生它獨有的一些特殊問題。其中一個問題是計算機基于什么樣的理由來給出答案，比如，為什么某個項目貸款被否定了。正如這篇報告一直所提及的，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部形式是個“黑箱”。一些人甚至稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的這種用法為“voodoo工程學(xué)”。解釋一個網(wǎng)絡(luò)是怎樣學(xué)習(xí)并得出一個確定的最佳結(jié)論是困難的。為了推動這種決策過程，一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具制造者已經(jīng)提供了一些程序來說明通過哪一個節(jié)點的哪一個輸入支配著決策的生成過程。在應(yīng)用中，通過這些程序，專家就能夠推斷出為什么某些特殊的數(shù)據(jù)是重要的。
除了上面的這些小應(yīng)用外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在其他的一些更有前途的應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展。這個報告的下一部分將敘述其中的一些并且簡要的敘述它們現(xiàn)在的進展。這樣做是為了幫助讀者意識到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能得以應(yīng)用的各個不同領(lǐng)域，比如，語言處理、符號識別、圖象壓縮、模式識別等。