Адаптация и творчество 475 чающимися сетями и с помощью таких моделей пытаются понять, как действует мозг при декодировании и интерпретации входных данных. По мнению Моравеца (Университет Карнеги - Меллона), об «искусственном интеллекте» можно будет по-настоящему говорить только тогда, когда эти два подхода, развивающиеся пока независимо, объединятся. 1. Мыслящие машины. Компьютеры, о которых мы до сих пор говорили, -это обычные электронные вычислительные машины, действующие по принципу цифровой обработки информации. Они имеют, с одной стороны, блок памяти, а с другой - обрабатывающее устройство; эти два блока по программе, составленной человеком, обмениваются двоичными сигналами, каждый из которых может принимать значения либо «да», либо «нет». Даже для таких машин уже созданы экспертные системы, благодаря которым они работают по меньшей мере так же эффект эффективно, как лучшие специалисты различных областей человеческого знания.. В последние годы некоторые биофизики -например, Хопфилд из Калифорнийского технологического института, -заинтересовались разработкой так называемых нейрокомпьютеров, функционирование которых гораздо ближе к работе человеческого мозга. Такие компьютеры состоят из сетей, образованных соединенными между собой кремниевыми «нейронами». Роль синапсов здесь играют сопротивления в местах контактов между «нейронами». Преимущество таких сетей состоит в том, что им не обязательно нужно обладать всеми входными данными, чтобы предложить возможное решение проблемы. Их память, как и наша, функционирует по ассоциативному принципу: эти машины способны ассоциировать неполную входную информацию с информацией, уже имеющейся в памяти, и благодаря этому могут формулировать вероятные ответы гипотетического характера («может быть...»). Память диффузно распределена по всей нейронной сети, и при уничтожении части этой сети она не разрушается, а становится лишь менее четкой или более подверженной ошибкам. С помощью подобной сети из нескольких десятков искусственных нейронов, соединенных с матрицей фоточувствительных элементов, Хопфилд смог добиться распознавания, например, буквы А независимо от конкретного варианта ее написания. Именно так ребенок усваивает алфавит. Для этого Хопфилду достаточно было сделать так, чтобы сеть сама могла изменять сопротивление своих связей при каждом предъявлении буквы А, написанной несколько различными способами. На одиннадцатом предъявлении машина распознала букву А за долю секунды. — 409 —
|