Вокруг Света: Журнал "Вокруг Света" №4 за 2004 год

В течение тысячелетий на долгом пути эволюции эфемероиды адаптировались ко всем превратностям весны, и ныне эта группа растений процветает, образуя в наших лесах сплошные красочные ковры, богатство которых — лучшее свидетельство ее успеха.

Максим Клепиков

Компьютеры сегодня могут практически все, нейрокомпьютеры — многое. Чаще всего их «всемогущество» зависит от четкого следования алгоритму, иногда — от правильной адаптации программы к поступающим данным, а порой –– от возможности на собственном опыте обучаться выполнению поставленных задач. Причем в последнем случае даже разработчики компьютерных программ не всегда понимают причины подобной сообразительности машин.

Человек всегда стремился окружать себя разнообразными приспособлениями, помогающими ему быть быстрее, сильнее и умнее. Люди давно осознали, что некоторые вычислительные задачи гораздо удобнее решать с помощью специальных механических и электрических машин. Однако реализовать эту мечту оказалось непросто. Первые арифмометры начали активно эксплуатировать только с середины XIX века, а первые ЭВМ появились всего каких-нибудь 50 лет назад. Электронные устройства, призванные усиливать интеллектуальные и творческие силы человека, оказались сложны не только в разработке и изготовлении. Кроме «железа» необходимы были программы, заставляющие машину производить совершенно определенные действия. Таким образом, впервые в истории человеческой цивилизации появились вещи, способные приносить пользу только в том случае, если в них будут установлены некие тексты-программы, дарящие бездушной машине частичку человеческого разума.

Программирование — достаточно своеобразное занятие, поскольку сочинять программы приходится на особом компьютерном языке, мало похожем на человеческий. И хотя большинство слов в этом языке пишется английскими буквами, в обычных лексических словарях их не найти. Роль же грамматических правил играют законы логики. Причем строгие законы программирования и обоснования правил составления безошибочных алгоритмов были разработаны математиками еще в 1930-х годах.

Успехи традиционного подхода — когда человек четко задает машине определенную задачу — поистине огромны и вполне устраивают пользователей, стремящихся получить конкретный результат. Однако далеко не все жизненные задачи удается решить путем жесткого программирования действий электронной машины, поэтому одной из важнейших на сегодня задач для кибернетики является создание интеллектуальных систем, способных к самообучению и не нуждающихся в услугах квалифицированных программистов. Разработчики таких обучаемых компьютеров вполне резонно решили воспользоваться методом копирования принципов работы человеческого мозга, и, судя по достигнутым результатам, некоторые из этих умных машин уже приблизились к имитации того, как Homo Sapiens думает и анализирует.

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.