Научная электронная библиотека
Монографии, изданные в издательстве Российской Академии Естествознания
4.3. Нейронные компьютеры (нейрокомпьютеры)
Для решения некоторых задач требуется создание эффективной системы искусственного интеллекта, которая могла бы обрабатывать информацию, не затрачивая много вычислительных ресурсов. Мозг и нервная система живых организмов позволяют решать задачи управления и эффективно обрабатывать сенсорную информацию, а это огромное преимущество для создаваемых вычислительных систем. Именно это послужило предпосылкой создания искусственных вычислительных систем на базе нейронных систем живого мира. Специалисты, добившись нужных результатов в этой области, смогут создать компьютер с огромными возможностями. Создание компьютера на основе нейронных систем живого мира базируется на теории персептронов, разработчиком которой был Фрэнк Розенблатт, предложивший понятие персептрона искусственной нейронной сети, способного распознавать образы.
Пусть имеется некоторая зенитно-ракетная установка, задача которой – распознать цель и определить наиболее опасную из них. Также имеется два самолета вероятного противника: штурмовик и бомбардировщик. Зенитно-ракетная установка, используя оптические средства, фотографирует самолеты и отправляет полученные снимки на вход нейронной сети (при полностью сфотографированном самолете нейронная сеть быстро распознает его). Но если снимок получился плохо, то именно здесь используются основные свойства нейронной сети, одно из которых – возможность самообучения. Например, на снимке отсутствует одно крыло и хвостовая часть самолета. Через некоторое приемлемое время нейронная сеть сама дорисовывает отсутствующие части и определяет тип этого самолета и дальнейшие действия по отношению к нему. Из распознанных изображений штурмовика и бомбардировщика оператор данной зенитно-ракетной установки выберет для уничтожения более опасный самолет. Перспективность создания нейрокомпьютеров по теории Розенблатта состоит в том, что персептронные структуры, имеющие свойства мозга и нервной системы, имеют ряд особенностей, помогающих при решении сложных задач. Это параллельность обработки информации, способность к обучению и к автоматической классификации, высокая надежность, ассоциативность.
Нейронные компьютеры – это совершенно новый тип вычислительной техники, иногда связываемый с биокомпьютерами. Нейрокомпьютеры можно строить на базе нейрочипов, которые функционально ориентированы на конкретный алгоритм, на решение конкретной задачи. Для решения задач разного типа требуется нейронная сеть разной топологии (топология – специальное расположение вершин, в данном случае нейрочипов, и пути их соединения). Возможна эмуляция нейрокомпьютеров (т.е. моделирование их функций), как с помощью компьютерных программ для ПК и суперЭВМ, так и с помощью программно-аппаратных средств, реализованных на цифровых сверхбольших интегральных схемах.
Информация в нейронной сети распределена в межнейронных связях. Исчезновение одной или нескольких связей не приводит к уничтожению всей информации в работающей системе, что делает возможным создание специальной военной распределенной сети, в которой уничтожение целых слоев не приведет к уничтожению всей сети. Таким образом, развитие технологии нейронных компьютеров приведет к созданию мощной вычислительной системы, решающей сложные задачи управления и обработки информации.