День сегодняшний.

Сейчас нейросетевые технологии применяют во многих областях. Например, когда необходимо решить задачи такого рода: неизвестен алгоритм решения, но имеется множество примеров; исходные данные искажены или противоречивы; имеются большие объемы входной информации. Нейронные сети применяются для решения задач классификации, распознавания образов, оптимизации, прогнозирования и для многих других. Нейротехнологии используются также для распознавания текста со сканеров, проверок достоверности подписей, прогнозирования экономических показателей (например, прогнозирования курса валют), управления технологическими процессами и робототехникой, и прочее, прочее, прочее...

Стоит особо отметить, что нейронные сети не нуждаются для решения задач в заранее составленном математическом алгоритме, они сами вырабатывают методику решения задачи в процессе обучения. В этом коренное отличие нейросетевых компьютеров от компьютеров классических, и их главное преимущество. Математический аппарат работы нейронных сетей несложен. Программирование не требует профессиональных изощрений: на каждом шагу - умножение вектора на матрицу с накоплением суммы. Сложность представляет адаптация алгоритма обучения нейронной сети под конкретную задачу - подбор и моделирование сети, предварительная обработка информации, оценка результатов.

Также нейронные сети имеют возможность роста. При этом сохраняется их структура и значительно увеличивается эффективность обработки информации. Достаточно сложно организованная сеть способна сама себя развивать. Это свойство может очень широко использоваться программистами будущего, которые смогут создавать небольшие нейронные сети и "доращивать" их до необходимой информационной мощности и емкости.

Нейронное железо.

Первый в мире нейрокомпьютер, созданный в 1958 году Фрэнком Розенблаттом. Эта машина основана на понятии перцептрона. Перцептрон — это одна из первых моделей нейросетей. Несмотря на свою простоту, перцептрон способен обучаться и решать довольно сложные задачи.

23 июня 1960 года в Корнелльском университете, был продемонстрирован первый нейрокомпьютер — «Марк-1», который был способен распознавать некоторые из букв английского алфавита.

Отчёт по первым результатам появился ещё в 1958 году — тогда Розенблаттом была опубликована статья «Перцептрон: Вероятная модель хранения и организации информации в головном мозге». Но подробнее свои теории и предположения относительно процессов восприятия и перцептронов он описывает 1962 году, в книге «Принципы нейродинамики: Перцептроны и теория механизмов мозга».

В экспериментах с Марком 1 принимал непосредственное участие Алан Тьюринг, один из основоположников вычислительной техники и искусственного интеллекта. Тьюринг полагал, что компьютеры в конце концов смогут мыслить как человек. Результаты своих исследований он опубликовал в статье «Вычислительные машины и разум», в которой в частности был предложен мысленный эксперимент (ставший известным как тест Тьюринга), заключающийся в оценивании способности машины мыслить: способен ли человек, беседуя с невидимым собеседником, определить, общается ли он с другим человеком или искусственным устройством.

Тест Тьюринга и предложенный в нём подход моделирования мышления до сих пор не был решён и остаётся предметом острых научных дискуссий. Основными недостатками современных компьютеров, отличающих их от мозга живых существ, являются их неспособность к самообучению и неустойчивость к аппаратным сбоям, когда при поломке одного компонента вся система выходит их строя. К тому же, современные компьютеры фон Неймановской архитектуры не обладают рядом возможностей, с лёгкостью выполняемых человеческим мозгом, таких как ассоциативная память и способность решать задачи классификации и распознавания объектов, кластеризация или прогнозирование.

Для того чтобы ускорить программы, моделирующие работу нейронных сетей, были разработаны различные модели нейропроцессоров. Да-да, уже сегодня вы можете купить нейроускоритель и проапгрейдить своего "боевого коня". В 1989 году фирма Intel представила свою модель нейропроцессора - i80170NX ETANN (Electrically Trainable Analog Neural Network). Процессор i80170NX эмулирует работу 64 биологических нейронов, каждый из которых имеет 128 входов. Данные, поступающие на входы и выходы процессора, аналоговые, но функции управления, установки и чтения весовых коэффициентов - цифровые. Вышедшая несколько позже, в 1993 году, модель i80160NC была уже полностью цифровой. Кроме того, в ней присутствовал алгоритм обучения, отсутствовавший у ее предшественницы. Понятно, что с тех пор утекло много воды. Фирмой Intel выпускаются специализированные нейронные микросхемы, которые применяются в военно-прикладных задачах НАТО, что не позволяет приподнять над ними завесу секретности. Такие изделия используются в системах наведения высокотехнологичного оружия, комплексах криптоанализа, программах идентификации по отпечаткам пальцев и тому подобного.

Нашим ответом империализму была разработанная НТЦ "Модуль" микросхема NM6403, появившаяся на мировом рынке нейропроцессоров в 1998 году. Нейропроцессор, созданный российскими инженерами, выпускается фабриками Samsung и позволяет решать ряд уникальных задач. Его технические характеристики следующие: тактовая частота - 40 МГц; напряжение питания - от 3 до 3,6 вольт; потребляемая мощность - до 1,6 ватт. Основные вычислительные узлы - управляющие RISC-ядро и векторный сопроцессор. Производительность нейропроцессора составляет 120 миллионов операций в секунду для 32-битовых операндов. Более полную информацию вы можете получить на сайте производителя. К слову, НТЦ "Модуль" продает свое детище. Стоит сравнительно недорого - около 50 долларов США.

Также выпускается ряд "нейроплат" на базе NM6403 в формате PCI, CompactPCI, VME с драйверами под Windows и Linux. Вся продукция комплектуется специализированным программным обеспечением и обеспечивается технической поддержкой. Продукцией НТЦ "Модуль" заинтересовались крупнейшие мировые производители в сфере информационных технологий и связи. Так, Fujitsu планирует применять нейропроцессорную архитектуру для средств связи, требующих обработки и передачи видеосигналов в реальном времени. Нейрочип показал себя высокопроизводительным процессором широкого применения для встраиваемых систем. Особенно он хорош для криптографии, обработки видеоданных и радиолокации.

Немецкие специалисты создали компьютерный чип Spikey, который имитирует работу головного мозга. Подобные нейроморфные чипы уже существуют, но до сих пор они могли имитировать одну конкретную схему мозга. Spikey, напротив, может воссоздать любую из схем.