Куклы из кремниевой долины   ::   Форсайт Р

В результате электрические импульсы перераспределялись между элементами нейросети. Примитивные перцептроны различали буквы, даже если они были перевернуты "вверх ногами".

Это не рисунок абстракциониста - это фрагмент нейросети.

Однако вплоть до середины 80-х годов нейросети не получали нового развития. Более перспективными казались традиционные компьютеры. Но в жизни нередко бывает, что в лоне какого-либо явления зарождается другое, впоследствии его отрицающее. Так произошло и здесь - появление мощных чипов (быстродействующих интегральных схем) для суперкомпьютеров стало одновременно базой для создания нового поколения перцептронов. Второй, и, возможно, главной, причиной возрожденного интереса к ним послужили успехи нейробиологии.

Стало известно, что нервная система находится все время в процессе перестройки. Связи между миллиардами нейронов - этими своеобразными микробиопроцессорами - непостоянны. Заложенные в них гены программируют появление отростков в направлении более мощного импульса.

Искусственную нейросеть можно сравнить с демократическим государством: и здесь, и там элементы структуры сами определяют свою деятельность, строя связи сообразно изменяющимся условиям. Традиционный же компьютер напоминает тоталитарное государство: действие элементов определяется центральным органом, который реализует расписанную по шагам программу. Кто знает, не сказались ли социальные перемены, которые происходят в последние годы, и на поисках компьютерщиков?

Одним из первых практических результатов нового витка в развитии перцептронов стала машинная модель нейронной структуры "Неток", разработанная в конце 80-х годов в университете Дж. Гопкинса (США). Она способна самообучаться разговорной речи. "Неток" содержит 300 искусственных нейронов (простейших процессоров) и более 10 тыс. связей между ними. Для тренировки этой модели использовался словарь из 500 слов; в ее входном слое копировались стереотипы, соответствующие 55 возможным фонемам и позволяющие формировать звуки с помощью синтезатора речи. Дальнейшая тренировка с привлечением 1000 слов позволила составить собственный словарь из 20 тыс. слов.

Исходя из опыта работы с "Неток" и другими нейросистемами, специалисты обращают особое внимание на их способность распознавать образы в условиях недостающей информации. (Так, мы, увидев лишь часть предмета, можем узнать его.) Отмечается высокая надежность нейросистем - незначительное влияние отказов отдельных нейронов на результаты решения задачи.

Американские и японские фирмы, учитывая эти преимущества, начали вводить модули нейросетей в персональные ЭВМ. Подобные гибриды успешно справляются с решением сложных логических задач. А калифорнийская фирма "Синаптикс" уже испытывает модели сетчатки глаза и уха человека. Вообще, если верить прогнозу специалистов, работающих в системе Пентагона, через 5 лет нейрокомпьютеры по уровню сложности приблизятся к нервной системе пчелы. Они позволят без труда обнаруживать в воздушном пространстве малозаметные летательные аппараты типа "Стелз", о которых подробно рассказывалось в "ТМ" № 5 за 1989 год. Неудивительно, что американское военное ведомство готово щедро финансировать как конкретные разработки, так и фундаментальные исследования в этой области.

Строение нейрокомпьютеров подобно сетчатке глаза, состоящей из трех слоев: 1 - колбочки и палочки, реагирующие на световые фотоны; 2 промежуточный слой, собирающий сигналы с первого; 3 - наружный слой нейронов, отростки которых формируют зрительный нерв, идущий в головной мозг.

Нейронные структуры уже применяются в устройствах поиска эластичных взрывчатых веществ в аэропорту имени Дж. Кеннеди (Нью-Йорк).