Успехи традиционного подхода — когда человек четко задает машине определенную задачу — поистине огромны и вполне устраивают пользователей, стремящихся получить конкретный результат. Однако далеко не все жизненные задачи удается решить путем жесткого программирования действий электронной машины, поэтому одной из важнейших на сегодня задач для кибернетики является создание интеллектуальных систем, способных к самообучению и не нуждающихся в услугах квалифицированных программистов. Разработчики таких обучаемых компьютеров вполне резонно решили воспользоваться методом копирования принципов работы человеческого мозга, и, судя по достигнутым результатам, некоторые из этих умных машин уже приблизились к имитации того, как Homo Sapiens думает и анализирует.
Электронные конкуренты и помощники
Человеческий мозг состоит «всего» из нескольких десятков миллиардов нейронов и нескольких сотен миллиардов связей между ними, причем время реагирования отдельно взятого нейрона измеряется сотыми долями секунды. С высоты «понимания» современных суперкомпьютеров, осуществляющих в секунду десятки триллионов операций, это непозволительно мало. Ведь даже обычный процессор Intel Pentium 4 содержит около 200 миллионов транзисторов, а подключаемая к нему оперативная память имеет объем до 4 Гб, и при этом на простейшую логическую или арифметическую операцию он тратит меньше одной миллиардной доли секунды. Современные нейросети по своей мощности пока достаточно скромны — они достигли только уровня нервной системы улитки или дождевого червя. Однако даже простейшие нейрочипы, содержащие по 64 нейрона со 128 входами каждый, гораздо быстрее решают задачи распознавания электронных изображений, чем их традиционные собратья, снабженные миллионами транзисторов.
Насколько востребованы обычные ЭВМ, всем хорошо известно. Применение же нейрокомпьютеров более специфично и узко. Их используют для диагностики и распознавания, предсказания результатов забегов на ипподроме и цен на акции, оптимизации инвестиций в производство и минимизации транспортных расходов. Основными заказчиками обученных нейросетей пока являются военные, но уже недалеко то время, когда новая технология найдет массовое применение.
Мозговые аналогии
Основным элементом любого нейрокомпьютера является электронный аналог живого нейрона. Биологический нейрон имеет несколько нервных отростков — дендритов, принимающих нервные импульсы, и один-единственный отросток — аксон, способный передавать импульс возбуждения дальше. Аксон, разветвляясь, контактирует с дендритами других нейронов, соединяясь с ними через специальные образования — синапсы, которые влияют на силу передаваемого следующим нейронам импульса.