Развитие нейрокибернетики.

В рамках первого подхода, получившего название «нейрокибернетики», объектами исследований являются структура и механизмы работы мозга человека, а конечная цель заключается в раскрытии тайн мышления. Нейрокибернетика ориентирована на программно-аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга, а необходимыми этапами исследований в нейрокибернетике являются построение моделей на основе психофизиологических данных, проведение экспериментов с ними, выдвижение новых гипотез относительно механизмов интеллектуальной деятельности, совершенствование моделей и т. д.

Поскольку из физиологии известно, что основой человеческого мозга является множество (до 10²¹) связанных друг с другом нервных клеток – нейронов, то усилия нейрокибернетики были сосредоточены на создании элементов, аналогичных нейронам, и их объединении в функционирующие системы. Такие системы известны под названием нейронных сетей или нейросетей. Модели первых нейросетей были предложены в 1956-1965 гг. американскими учеными Ф. Розенблаттом и П.Мак-Каллоком и представляли собой системы зрительного восприятия и распознавания, т.е. моделировали взаимодействие человеческого глаза с мозгом. Созданное этими учеными устройство получило название перцептрона (perceptron). Это устройство обладало способностью различать буквы алфавита, но не было чувствительно к их написанию: так буквы А и А для этого устройства являлись разными знаками. Появление машины, способной обучаться понятиям и распознавать предъявляемые объекты, оказалось чрезвычайно интересным не только физиологам, но и представителям других областей знания, и породило большой поток теоретических и экспериментальных исследований. Но постепенно в 70-80 гг. количество работ по данному направлению ИИ стало сокращаться: слишком неутешительными оказались первые результаты. Неудачи своих экспериментов авторы объясняли незначительным быстродействием существовавших в то время компьютеров.

Однако в 1980-х годах в Японии в рамках проекта «ЭВМ V поколения» был создан первый нейрокомпьютер, или компьютер VI поколения. К тому времени ограничения, связанные с объемами памяти и быстродействием компьютеров, были практически сняты; появились транспьютеры, представляющие собой параллельно работающие компьютеры с большим числом процессоров. Транспьютерная технология – это лишь один из десятков современных подходов к аппаратной реализации нейросетей, моделирующих иерархическую структуру человеческого мозга. Выделяют три подхода к созданию нейросетей:

·        аппаратный, включающий создание специальных компьютеров, нейрочипов, плат расширения и наборов микросхем, реализующих все необходимые алгоритмы;

·        программный, включающий создание программ и инструментариев, рассчитанных на высокопроизводительные компьютеры. В этом случае сети создаются в памяти компьютера, и все работы выполняют его собственные процессоры;

·        гибридный, представляющий собой комбинацию первых двух подходов. При гибридном подходе часть вычислений выполняют специальные платы расширения (сопроцессоры), а часть – программные средства.

Сегодня основной областью применения нейрокомпьютеров по-прежнему остается распознавание образов, например, идентификация объектов по результатам аэрофотосъемки из космоса. Задача обучения распознаванию образов тесно связана с другой интеллектуальной задачей – проблемой перевода с одного языка на другой, а также обучения машины языку. Так, при достаточно формальной обработке и классификации основных грамматических правил и приемов пользования словарем можно создать вполне удовлетворительный алгоритм для перевода научного или делового текста. Для некоторых языков такие системы были созданы еще в конце 1960-х годов. Однако для того, чтобы связно перевести большие блоки текста, в котором используется разговорная лексика, необходимо понимать его смысл. Работы над программами, реализующими эту задачу, ведутся уже давно, но до полного успеха в данной области предстоит еще многое сделать. Существуют также программы, обеспечивающие диалог между человеком и машиной на «урезанном» естественном языке.