Технологии искусственного интеллекта в биотехнических системах

 
 
 
 
 

Я. А. Фурман 

В. В. Севастьянов 

К. О. Иванов 

 

 

 

 

Технологии  

искусственного интеллекта  
в биотехнических системах 

 

 
 
 

Конспект лекций 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Йошкар-Ола 

2020 

УДК 606:61:004.41 
ББК  58:32.813 
         Ф 95 
 

 

Рецензенты: 

кандидат технических наук, доцент Поволжского государственного 

технологического университета В. Н. Леухин; 

кандидат медицинских наук, врач невролог, зам. главного врача  

Центра патологии речи и нейрореабилитации РМЭ Н. Ю. Глазунова 

 
 

Печатается по решению  

редакционно-издательского совета ПГТУ 

 

 
 

Фурман, Я. А. 

Ф 95       Технологии искусственного интеллекта в биотехнических систе
мах: конспект лекций / Я. А. Фурман, В. В. Севастьянов, К. О. Иванов. – Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет, 2020. – 64 с. 
ISBN 978-5-8158-2153-8 

 

Конспект лекционных занятий предназначен для формирования у обучающихся 

представления об использовании искусственного интеллекта в здравоохранении, а 
также знакомства с алгоритмами и программным обеспечением для анализа сложных медицинских данных. Рассмотрены основные принципы проектирования биомедицинских экспертных систем с использованием технологии искусственного интеллекта. Особое внимание уделено методам и алгоритмам в области машинного 
обучения и искусственных нейронных сетей. 

Для студентов направлений 12.03.04 и 12.04.04 «Биотехнические системы и техно
логии», изучающих дисциплины «Электрические явления на клеточном уровне» и 
«Технологии искусственного интеллекта в диагностике, мониторинге и управлении». 

 

УДК 606:61:004.41 

ББК 58:32.813 

 
ISBN 978-5-8158-2153-8 
© Я. А. Фурман, В. В. Севастьянов, 
К. О. Иванов, 2020 
© Поволжский государственный  

 
технологический университет, 2020 

ОГЛАВЛЕНИЕ 

 

Предисловие ............................................................................................. 4 

Список используемых сокращений ........................................................ 6 

Введение ................................................................................................... 7 

Лекция 1 (вводная). Общие сведения о системе и технологии  

искусственного интеллекта .................................................... 8 

Лекция 2. Системы искусственного интеллекта с алгоритмом 

на основе теории обработки сигналов ................................ 12 

Лекция 3. Особенности работы электронных вычислительных  

машин как элементов систем искусственного интеллекта ....19 

Лекция 4. Биологический аналог параллельной организации 

обработки информации ........................................................ 24 

Лекция 5. Особый характер задач, решаемых в системах 

искусственного интеллекта ................................................. 31 

Лекция 6. Элементная база нейрокомпьютеров .................................. 35 

Лекция 7. Формируемые нейронные сети для решения  

простейших формализованных задач ................................. 42 

Лекция 8. Обучение нейронной сети .................................................... 49 

Лекция 9. Медицинские приложения систем искусственного 

интеллекта на базе нейронных сетей .................................. 55 

Заключение ............................................................................................. 60 

Методические замечания для преподавателей ................................... 61 

Библиографический список .................................................................. 63 

 

 

 
 

ПРЕДИСЛОВИЕ 

Предлагаемое вниманию читателей издание соответствует тре
бованиям Федерального государственного образовательного стандарта и предназначено обучающимся по направлению подготовки магистратуры 12.04.04 – «Биотехнические системы и технологии» для 
использования на лекционных занятиях по дисциплине «Технологии 
искусственного интеллекта в мониторинге, диагностике и управлении». Цель его – повышение качества усвоения учебного материала, 
развитие самостоятельности и инициативности студентов. Конспект 
лекций рассчитан на студентов как дневной, так и заочной форм обучения, а также преподавателей. 

Издание структурировано по лекционным занятиям, что упро
щает работу с ним. Каждая лекция сопровождается контрольными вопросами, что позволит обучающимся систематизировать изученный 
материал, а преподавателю – эффективно проверять самостоятельную 
работу студентов и осуществлять оценку качества результатов обучения. Кроме-того, в конце книги приводятся методические замечания, 
содержащие рекомендации преподавателям по использованию пособия при подготовке и проведению практических занятий. 

В первой (вводной) лекции определено содержание таких поня
тий, как «система», «технология искусственного интеллекта», алгоритм работы системы. 

Во второй лекции рассмотрены алгоритмы работы систем на ос
нове теории обработки сигналов, приведены примеры построения системы на основе распознавания образов. 

Третья лекция посвящена особенностям работы ЭВМ как эле
ментов систем искусственного интеллекта. Приведены структурные 
схемы таких систем, показан алгоритм их работы. 

В четвертой лекции рассмотрены вопросы организации обра
ботки информации на клеточном уровне, дается понятие об устройстве нейрона и нейронной сети. 

В пятой лекции раскрывается различный характер задач, решаемых 

в системах искусственного интеллекта. Отмечается сложность решения 
задач, относимых к трудноформализуемым и неформализуемым. 

Шестая лекция посвящена элементной базе нейрокомпьютеров. 

Здесь также рассмотрены функции активации и технология построения нейронных сетей. 

В седьмой лекции обобщены принципы формирования нейрон
ных сетей и приведены примеры их структурного построения и математического описания. 

В материале восьмой лекции на примере алгоритма Хеба пока
заны примеры обучения нейронной сети, а также особенности построения устройств искусственного интеллекта на базе экспертных 
систем. 

В заключительной, девятой, лекции представлены примеры по
строения медицинских систем искусственного интеллекта, таких как 
ранняя диагностика злокачественных опухолей, определение недостаточности иммунной системы. 

Кратко изложенный здесь лекционный материал последова
тельно отражает концепцию появления и развития систем искусственного интеллекта и позволит студентам самостоятельно получить базовые знания по дисциплине без использования сторонних источников информации. В то же время любознательных и заинтересованных 
читателей мы отсылаем к дополнительной литературе, представленной в библиографическом списке. 

 
 

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ 

 

АЛУ – арифметико-логическое устройство 
АСУ – автоматическая система управления 
АЦП – аналого-цифровой преобразователь 
БМУ – блок микропрограммного управления 
ВС – вычислительная система 
ДЗУ – долговременное запоминающее устройство 
ИИ – искусственный интеллект 
МКС – международная космическая станция 
НК – нейрокомпьютер  
НС – нейронная сеть 
ОЗУ – оперативное запоминающее устройство 
РО – распознавание образов 
СИИ – система искусственного интеллекта 
ТИИ – технология искусственного интеллекта 
УВВ – устройство ввода/вывода 
ЦАП – цифроаналоговый преобразователь 
ЭВМ – электронно-вычислительная машина 
ЭС – экспертная система 
ЭЭГ – электроэнцефалограмма  

 
 
 
 

ВВЕДЕНИЕ 

 
Искусственный интеллект (ИИ) позволяет наделять машины воз
можностями, имитирующими интеллектуальное поведение человека 
и его способность рассуждать. Машины управляются программным 
обеспечением, поэтому ИИ имеет много общего с интеллектуальными программами, контролирующими поведение машин. Наука об 
искусственном интеллекте разрабатывает теории и методологии, позволяющие машинам оценивать окружающую обстановку и реагировать на различные ситуации так, как на них реагировал бы человек.  

В современном мире искусственный интеллект задействуется во 

многих областях, принимая самые разнообразные формы, и круг его 
применений чрезвычайно быстро расширяется. Среди наиболее популярных областей использования ИИ можно отметить компьютерное 
зрение, обработку естественного языка, распознавание речи, игры, 
робототехнику и экспертные системы. При этом внедрение систем искусственного интеллекта в медицину является одним из важнейших 
трендов современного здравоохранения.  

На сегодняшний день искусственный интеллект используется в 

медицине для прогнозирования заболеваний, выявления групп пациентов с высоким риском заболеваний, организации профилактических мер, автоматизации и оптимизации процессов в больнице, автоматизации и повышения точности диагностики, адаптации терапии и 
состава лекарств для каждого отдельного пациента, снижения травматичности при проведении хирургических манипуляций. 

Работы в области искусственного интеллекта тесно связаны с изу
чением свойств человеческого мозга. Исследователи полагают, что понимание принципов работы мозга сделает создание ИИ вполне осуществимой задачей. Имитируя процессы, происходящие в человеческом 
мозге в процессе обучения, мышления и принятия решений, появится 
возможность создать машину, способную делать то же самое.  

В настоящем конспекте лекций рассмотрены современные под
ходы к построению подобных систем искусственного интеллекта. На 
основе анализа процессов, происходящих в теле биологического 
нейрона, дается представление о построении искусственных нейронных сетей, способных решать задачи прогнозирования и распознавания образов. Приведена информация о теории систем и возможных 
направлениях использования искусственного интеллекта в медицине.