Попытки применения нейросетевых подходов в медицине были предприняты с немалым успехом группой НейроКомп. При помощи нейросетевых экспертных систем были решены задачи прогнозирования осложнений инфаркта миокарда, ранней диагностики и дифференциальной диагностики злокачественных опухолей сосудистой оболочки глаза, моделирования лечения и прогнозирования его непосредственных результатов у больных облитерирующим тромбангиитом, дифференциальной диагностики «острого живота», изучения иммунореактивности.

Вообще, на пути применения искусственных нейронных сетей к задачам из области биологии, медицины и психологии можно ожидать несколько важных результатов. Во-первых, нейронные сети, работая по неявным алгоритмам и решая задачи, не имеющие явного решения, по механизму решения задач приближаются к человеческому мозгу, что может дать важный материал для изучения процессов высшей нервной деятельности. Во-вторых, нейросети могут служить в качестве математического инструмента для научных исследований при поиске взаимосвязей и закономерностей в больших информационных структурах, изучения взаимного влияния различных факторов и моделирования сложных динамических процессов.

В силу этого разработка методов нейросетевого моделирования и анализа информации является актуальной задачей.

Раздел информационной науки, называемый нейроинформатикой и начавшийся в свое время еще работами Розенблатта над теорией обучения сетей перцептронов пережил несколько бумов и спадов. В настоящий момент самые общие представления о нейроинформатике таковы:

Принципы работы нейрокомпьютеров напоминают взаимодействие клеток нервной системы - нейронов через специальные связи - синапсы. Основой работы самообучающихся нейропрограмм является нейронная сеть, представляющая собой совокупность нейронов - элементов, связанных между собой определенным образом.

Обучение нейронной сети достигается путем подстройки параметров - весов синапсов и характеристик преобразователей с целью минимизации ошибки определения примеров обучающей выборки - пар вида «требуемый выход - полученный выход».

В обучении используется алгоритм сверхбыстрого вычисления градиента функции ошибки по обучаемым параметрам при помощи аппарата двойственных функций. Наличие методов, позволяющих получать в высокопараллельном (при наличии соответствующего аппаратного обеспечения) режиме градиент функции ошибки позволяет использовать для обучения нейронных сетей обширный аппарат методов безусловной оптимизации многомерных функций.

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;