Квантовые компьютеры и нейрокомпьютеры

 

3.3. Нейроподобный элемент.

 

На нейроподобный элемент поступает набор входных сигналов x1...хn (или входной вектор ), представляющий собой выходные сигналы других нейроподобных элементов. Этот входной вектор соответствует сигналам, поступающим в синапсы3 биологических нейронов. Каждый входной сигнал умножается на соответствующий вес связи w1…wn – аналог эффективности синапса. Вес связи является скалярной величиной, положительной для возбуждающих и отрицательной для тормозящих связей. Взвешенные весами связей входные сигналы поступают на блок суммации, соответствующий телу клетки, где осуществляется их алгебраическая суммация и определяется уровень возбуждения нейроподобного элемента S:

 

Выходной сигнал нейрона у определяется путем пропускания уровня возбуждения S через нелинейную функцию f:

,

где и — некоторое постоянное смещение (аналог порога нейрона). Обычно используются простейшие нелинейные функции: бинарная

 

 

 

 

 

 

сигмоидная:

 

 

В такой модели нейрона пренебрегают многими известными характеристиками биологического прототипа, которые некоторые исследователи считают критическими. Например, в ней не учитывают нелинейность пространственно-временной суммации, которая особенно проявляется для сигналов, приходящих по возбуждающим и тормозящим синапсам, различного рода временные задержки, эффекты синхронизации и частотной модуляции, рефрактерность4 и т. п. Несмотря на это нейроподобные сети, простроенные на основе таких простых нейроподобных элементов, демонстрируют ассоциативные свойства, напоминающие свойства биологических систем.

 

3.4. Нейроподобные сети (НПС)

 

Что такое искусственные нейронные сети? Что они могут делать? Как они работают? Как их можно использовать? Эти и множество подобных вопросов задают специалисты из разных областей.

Что же такое нейроподобная сеть? Это искусственный аналог биологической сети, по своим параметрам максимально приближающийся к оригиналу. Нейроподобные сети прошли длинный путь становления и развития, от полного отрицания возможности их применения до воплощения во многие сферы деятельности человека.

Современные цифровые вычислительные машины способны с высоким быстродействием и точностью решать формализованные задачи с вполне определенными данными по заранее известным алгоритмам. Однако в тех случаях, когда задача не поддается формализации, а входные данные неполны, зашумлены или противоречивы, применение традиционных компьютеров становится неэффективным. Альтернативой им становятся специализированные компьютеры, реализующие нетрадиционные нейросетевые технологии. Сильной стороной этих комплексов является нестандартный характер обработки информации. Она кодируется и запоминается не в отдельных ячейках памяти, а в распределении связей между нейронами и в их силе, поэтому состояние каждого отдельного нейрона определяется состоянием многих других нейронов, связанных с ним. Следовательно, потеря одной или нескольких связей не оказывает существенного влияния на результат работы системы в целом, что обеспечивает ее высокую надежность.

Высокая «естественная» помехоустойчивость и функциональная надежность касаются как искаженных (зашумленных) потоков информации, так и в смысле отказов отдельных процессорных элементов. Этим обеспечиваются высокая оперативность и достоверность обработки информации, а простая дообучаемость и переобучаемость НПС позволяют при изменении внешних факторов своевременно осуществлять переход на новые виды решаемых задач.

Приведенные выше преимущества нейросетевой обработки данных определяют области применения НПС:

• обработка и анализ изображений;
• распознавание речи независимо от диктора, перевод;
• обработка высокоскоростных цифровых потоков;
• автоматизированная система быстрого поиска информации;
• классификация информации в реальном масштабе времени;
• планирование применения сил и средств в больших масштабах;
• решение трудоемких задач оптимизации;
• адаптивное управление и предсказание.

Основные положения теории деятельности головного мозга и математическая модель нейрона были разработаны У. Маккалоком и Ч. Питтсом в 1943 году и опубликованы в статье «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной деятельности», которая была издана на русском языке в сборнике «Автоматы» только спустя 13 лет. Согласно предложенной модели мозг представляет собой ансамбль нейронов, имеющих одинаковую структуру. Каждый нейрон реализует некоторую функцию, называемую пороговой, над входными значениями. Если значение функции превышает определенную величину – порог (что характеризует суммарную значимость полученной нейроном информации), нейрон возбуждается и формирует выходной сигнал для передачи его другим нейронам. Пройдя путь от рецепторов (слуховых, зрительных и других) через нейронные структуры мозга до исполнительных органов, входная информация преобразуется в набор управляющих воздействий, адекватных ситуации.

Отдельные нейроны, соединяясь между собой, образуют новое качество, которое, в зависимости от характера межнейронных соединений, имеет различные уровни биологического моделирования:

• группа нейронов;
• нейронная сеть;
• нервная система;

мыслительная деятельность;

• мозг.

Другими словами, нейроподобная сеть — это параллельная связная сеть простых адаптивных элементов, которая взаимодействует с объектами реального мира аналогично биологической нервной системе. С инженерной точки зрения такая сеть представляет собой сильно распараллеленную динамическую систему с топологией направленного графа, которая может выполнять переработку информации посредством изменения своего состояния в ответ на постоянный или импульсный входной сигнал.

В настоящее время основными направлениями реализации НПС являются: программная реализация на цифровых ЭВМ традиционной архитектуры; программно-аппаратная реализация в виде сопроцессоров к ЭВМ общего назначения; аппаратная реализация путем создания нейрокомпьютеров на базе нейроплатв виде параллельных нейроподобных структур.

Ранние варианты реализации НПС относятся к первым двум из указанных направлений. Первое направление характеризуется универсальностью, дешевизной и низкой скоростью обучения и функционирования НПС. Для второго направления характерна высокая скорость моделирования функционирования НПС, но при этом существуют серьезные физические ограничения числа моделируемых элементов и связей между ними, а также возможностей обучения и до обучения. По мере развития элементной базы ЭВМ стало возможным самостоятельное развитие третьего направления, которое положило начало индустрии нейрокомпьютеров, представляющих совокупность аппаратных и программных средств для реализации моделей нейронных сетей.

На сегодняшний день известно уже более 200 различных парадигм5 нейронных сетей (не только детерминированных, но и вероятностных), десятки НПС реализованы в специализированных кристаллах и платах, на их основе созданы мощные рабочие станции и даже суперкомпьютеры. Современные технологии достигли того рубежа, когда стало возможным изготовление технической системы из 3…4 млрд. нейронов (именно такое количество их в мозгу человека). Однако их соединение продолжает оставаться проблемой.

 

3.5 Обучение нейроподобной сети

 

Одно из важнейших свойств нейроподобной сети — способность к самоорганизации, самоадаптации с целью улучшения качества функционирования. Это достигается обучением сети, алгоритм которого задается набором обучающих правил. Обучающие правила определяют, каким образом изменяются связи в ответ на входное воздействие. Многие из них являются развитием высказанной Д. О. Хеббом идеи о том, что обучение основано на увеличении силы связи (синаптического веса) между одновременно активными нейронами. Таким образом, часто используемые в сети связи усиливаются, что объясняет феномен обучения путем повторения и привыкания. Математически это правило можно записать следующим образом:

,

где wij(t) и wij(t+1) – значение веса связи от i-го к j-му нейрону соответственно до и после его изменения, б — скорость обучения, yi и yj –выходные сигналы i-го и j-го нейронов. В настоящее время существует множество разнообразных обучающих правил (алгоритмов обучения).

 

Глава IV

Может ли компьютер мыслить?

 

4.1 Реально ли компьютерное  мышление?

 

Наконец я подошел к заключительной главе своей работы. В предыдущих главах была изложена сущность построения систем искусственного интеллекта, было рассказано о нейро и квантовых компьютерах, а так же нейронных сетях, здесь же, анализируя полученную мною из различных литературных источников информацию, я попытаюсь окончательно ответить на вопрос: «Может ли компьютер мыслить?»

Уверенно утвердительный ответ на вопрос в заголовке темы моей работы уже давно дали многие выдающиеся ученые, в том числе:

• профессор массачусетского технологического института Норберт Винер «Вопрос. Говорят, что вычислительные машины думают. Так ли это? Ответ. Если иметь в виду нынешнее положение вещей, то вычислительные машины могут обучаться. Вычислительные машины могут учиться улучшать свою работу путем ее анализа. Что вещи такого рода получат гораздо большее развитие в будущем в этом, я думаю, не приходится сомневаться»

• директор киевского института кибернетики академик Виктор Михайлович Глушков «Необходимо, однако, подчеркнуть, что никаких априорных ограничений для автоматизации интеллектуальной деятельности не существует. Нередко в качестве доказательства наличия таких ограничений приводят знаменитую теорему Гёделя о неполноте арифметики… Данный аргумент, однако, неубедителен...» Перед современными учёными, занимающимися сегодня изучением и созданием систем искусственного интеллекта встают сегодня две следующие проблемы:

• может ли компьютер мыслить обычным образом, как все люди, т. е. понимать устную и письменную речь, переводить с одного языка на другой, узнавать людей и др. объекты, отвечать на вопросы и т. п.;

• может ли компьютер мыслить творчески, т. е. решать творческие задачи, которые пока что могут решать только очень немногие из людей.

В эпоху компьютерной эйфории прошлого века этот вопрос занимал всех. Со временем накал дискуссий ослаб: люди решили, что ЭВМ – нечто иное и чуждое и похожей на человека она не будет. Так в чём же отличие компьютерного мышления от мышления человека?

Отвечать на эти вопросы, естественно, нужно порознь. При этом нужно учитывать, что категории простого и сложного в живой природе и человеческой цивилизации зачастую определяются по-разному.

Так, в различного рода созданных человеком машинах широко используются вращающиеся детали, а в живой природе они не используются никогда. Живые летающие существа используют машущие крылья, в созданных же человеком летательных аппаратах они не используются. Живые наземные существа передвигаются на ногах, а в созданных человеком наземных транспортных средствах вместо ног используются колеса.

Еще пример. В математике для человека простейшими являются операции сложения, вычитания, умножения и деления. А дифференцирование и интегрирование полагаются гораздо более сложными математическим операциями. В аналоговой же радиоэлектронике простейшими для реализации являются математические операции дифференцирования, интегрирования, сложения и вычитания, а умножение и деление – гораздо более сложными операциями. И подобных примеров можно привести множество. Поэтому не должен вызывать слишком большого удивления тот факт, что для человека и для компьютера сравнительная сложность разных видов мышления является неодинаковой.

Так, для человека более простым является обычное мышление и гораздо более сложным творческое мышление. А для компьютера, наоборот, обычное мышление является более сложным и более простым – творческое мышление. Поэтому общепринятая в настоящее время последовательность работ, когда преобладающее внимание уделяется соответствующей обычному человеческому мышлению проблеме искусственного интеллекта, позволяющей в перспективе понять работу человеческого мозга, а исследование механизмов творческого мышления откладывается на потом, является неверной. Поскольку проблемы искусственного интеллекта являются очень сложными, они будут решены еще очень не скоро.

По этому поводу директор института имени Алана Тьюринга в Глазго доктор Дональд Мичи в 1984г. писал: «…существует множество … естественных задач; многие из них для человека настолько тривиальны, что решая их он, редко осознает, что проявляет замечательные способности, к которым на современном уровне развития вычислительной техники невозможно даже подступиться. Среди этих задач – владение естественным языком, понимание устной речи, умение разобраться в окружающей обстановке через зрительное восприятие».

Про это же в 2004 г. профессор Харьковского национального университета В. М. Куклин писал: «Природа, конечно, подсказывает нам, как создать искусственный интеллект, но люди пока не способны повторить достижения природы даже в минимальной степени. Похоже, что человек совершает только первые и неуверенные шаги к осознанию того, какими удивительными… способностями он обладает, а также каким уникальным явлением природы он сам по себе является». В то же время проблема использования персональных компьютеров для высокоэффективной помощи человеку в решении его творческих задач, т. е. проблема компьютерного интеллекта, может быть успешно решена в кратчайшие сроки. Почти все необходимые для этого программно-технические средства уже созданы.