Выводы главы 1
Применяемый в психодиагностике математический аппарат недостаточно удовлетворяет современным требованиям.
Насущной является потребность во внедрении в психодиагностические методики математического аппарата, связанного с распознаванием образов и восстановлением зависимостей.
Существующие математические методы и алгоритмы слишком сложны и трудоемки для применения их специалистами - предметниками, в том числе и психодиагностами и не позволяют компьютерным методикам непосредственно по прецедентам перенимать опыт человека-специалиста.
Использование математического аппарата нейронных сетей при создании нейросетевых экспертных психологических систем позволяет свести к минимуму требования к математической подготовке их создателей.
Глава 2. Решение нейросетями классических задач психодиагностики
2.1 Классический эксперимент
Специфические особенности математического аппарата нейронных сетей, детально описанные в [36], [41] и опыт их применения в различных областях знания (см. например [5], [8], [10], [13], [84], [86]) подсказали возможность решения при их помощи и психологических задач.
Предполагалось проверить несколько возможностей использования нейронных сетей, а именно:
- Во первых - ожидалось решение серьезной проблемы, возникающей у разработчиков и пользователей компьютерных психологических тестов, а именно адаптивности методик. Математическое построение современных объективных диагностических тестов основано на сравнении, сопоставлении выявленного состояния с нормой, эталоном [21], [71]. Однако понятно, что нормы выработанные для одной социокультурной группы вовсе не обязательно являются таковыми же для другой (в качестве примера можно привести сложности, которые приходится преодолевать при адаптации зарубежных методик). Нейросетевые же имитаторы обладают полезной в данном случае особенностью дообучаться по тому материалу, который предоставит конкретный исследователь.
- Во вторых - предполагалось использование нейросетевого имитатора как рабочего средства исследователя.
- В третьих - оценка возможности создания при помощи нейронных сетей новых, нестандартных тестовых методик. Предполагалось проверить возможность выдачи непосредственных рекомендаций по преобразованию реального состояния объекта, минуя стадию выставления диагноза (построения "измеренной индивидуальности" [26]).
Исследование было выполнено с применением нейросетевых программных имитаторов объединения "НейроКомп" [36], [41], [70], [85], [87] на психологическом материале, собранном в Красноярском гарнизонном военном госпитале.
В первую очередь предстояло выяснить, доступен ли нейросетям тот уровень диагностики, который уже достигнут при помощи стандартных психологических тестов. Для получения результатов максимальной достоверности была выбрана достаточно проверенная клинической практикой психологическая методика ЛОБИ [57] (Личностный Опросник Бехтеревского института). Кроме того, немаловажным фактором в выборе именно этого теста было и то, что методика четко алгоритмизована и имеет реализацию в виде компьютерного теста.
Итак задачей эксперимента было определить, насколько адекватно нейросетевой имитатор может воспроизвести результаты типовой психологической методики в постановке диагноза пациенту.
Рассмотрев данную задачу, а также имеющиеся в наличии нейросетевые программы было решено воспользоваться нейросетевым имитатором MultiNeuron (описание пакета см. в [85], [87]).
Пакет программ MultiNeuron представляет собой программный имитатор нейрокомпьютера, реализованный на IBM PC/AT, и, в числе прочих функций, предназначен для решения задач n-арной классификации. Данный пакет программ позволяет создавать и обучать нейросеть для того, чтобы по набору входных сигналов (например, по ответам на заданные вопросы) определить принадлежность объекта к одному из n (n<9) классов, которые далее будем нумеровать целыми числами от 1 до n. Необходимая для обучения выборка была составлена из результатов обследования по методике ЛОБИ 203 призывников и военнослужащих проходящих лечение в Красноярском гарнизонном военном госпитале и его сотрудников. При этом было получено 12 файлов задачника для MultiNeuron (по гармоническому типу выборка содержала недостаточно данных - 1 пример с наличием данного типа).