Журнал "Вокруг Света" №4 за 2004 год - страница 12
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.
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.
Импульсы, поступившие к нейрону по нескольким дендритам, суммируются с учетом не только их силы, но и длительности. Если общий импульс превышает некий пороговый уровень, то нейрон возбуждается и формирует собственный импульс, передаваемый далее по аксону. Причем пропускная способность синапсов может изменяться со временем, а значит, модифицируется поведение и соответствующего нейрона, и всей нейронной сети в целом.
Примерно так же работают и электронные нейроны, только роль импульса возбуждения в этом случае выполняет электрическое напряжение, а возбудимость нейрона моделируется некой функцией, зависящей от суммы входных сигналов. Причем сигналы-напряжения, пришедшие по разным проводам-дендритам, перед суммированием умножаются на разные коэффициенты. Естественно, что в процессе обучения и настройки нейросети изменяют именно те коэффициенты, с которыми происходит суммирование сигналов. Коэффициенты, с которыми складываются сигналы, — это как раз и есть та долговременная память, в которой хранится алгоритм работы обученной нейросети. К электрическому аксону подключаются входы нейронов следующего уровня сети, и таким образом реализуется требуемый параллельный вычислитель, способный распознавать и классифицировать поступающие на вход сигналы.
Основное свойство как природных, так и искусственных нейросетей — это возможность изменения силы взаимосвязи между нейронами. Структура нервной системы нашего мозга и нейрокомпьютера остается практически неизменной на протяжении всего жизненного цикла, и изменениям в процессе обучения и адаптации подвергаются только пропускная способность синапсов и весовые коэффициенты, с которыми складываются сигналы в электронном аналоге мозга.
Хорошо нам знакомые условные и безусловные рефлексы есть не что иное, как устойчивые связи, возникающие между рецепторами и нейронами в процессе исполнения той или иной команды. Но если взять, к примеру, такое естественное для человека действие, как отдергивание руки от горячего предмета, то в этом случае все связи возникли еще до появления его на свет и обучения не требуется.
А такой навык, как езда на велосипеде, приобретается только в результате тренировок и, как правило, с учителем. Научившись же управляться с двухколесной машиной, человек ездит на ней совершенно «автоматически» и лишь в критической ситуации включает мозг, пытаясь восстановить равновесие или избежать возникшей опасности.