Александр Кириченко - Основы теории искусственных нейронных сетей

Изучение человеческого мозга началось очень давно.

В 1791 году итальянский врач, анатом и физиолог, один из основателей электрофизиологии Луиджи Гальвани (1737—1798) издал «Трактат об электрических силах при мышечном движении», основанный на его выводах о наличии в живых организмах гальванического электричества [1].

О Луиджи Гальвани известно:

Дата рождения‎: ‎9 сентября 1737

Дата смерти‎: ‎4 декабря 1798 (61 год)

Место рождения‎: ‎Италия, Болонья‎, Папская область

Место работы‎: ‎Болонский университет

В 1759 г. он окончил Болонский университет

В 1763 году синьор Гальвани становится профессором.

В 1791 г. – Гальвани заметил сокращение мышц препарированной лягушки при прикосновении нервных окончаний к металлическим стержням (медному и цинковому). С этим было связано начало активного изучения нервной системы живых организмов.

С появлением современной электроники начались попытки аппаратного моделирования нейрофизиологических процессов вплоть до самого сложного – мышления. Самым значительным событием стало появление электронных вычислительных машин.

Первым цифровым вычислительным устройством, а также первой электронной вычислительной машиной стал компьютер ABC (Atanasoff and Berry Computer) [2]. Задуманный в 1939 году, компьютер создавался в целях решения систем линейных уравнений. В 1942 году он был успешно собран и протестирован. Дальнейшая разработка была приостановлена из-за того, что Атанасов покинул Университет штата Айова, будучи призванным на военную службу в связи со вступлением США во Вторую мировую войну.

Для ABC были характерны использование электронных ламп, двоичной системы счисления, наличие триггерной памяти и набираемой на коммутационной доске компьютерной программы.

Работа Джона Винсента Атанасова и Клиффорда Берри над вычислительной машиной долгое время не была широко известна, пока в 1960-х годах она не всплыла в ходе конфликта по поводу того, кто являлся первым изобретателем электронного компьютера. Первоначально считалось, что первым компьютером являлся ENIAC, однако в 1973 году Федеральный районный суд США постановил отозвать патент ENIAC и заключил, что ABC является первым «компьютером», изобретателем которого являлся John Vincent Atanasoff, американский физик, математик и инженер-электрик болгарского происхождения:

В мае 1930 года Атанасов защитил докторскую диссертацию в Висконсинском университете в Мадисоне. Работал ассистент-профессором математики и физики в Государственном колледже штата Айова.

Что касается нейросетевых технологий, то в 1943 г. вышла статья нейрофизиолога Уоррена Маккалоха (Warren McCulloch) и математика Уолтера Питтса (Walter Pitts) про работу искусственных нейронов и представление модели нейронной сети на электрических схемах.

1949 г. – опубликована книга Дональда Хебба (Donald Hebb) «Организация поведения», где исследована проблематика настройки синаптических связей между нейронами.

1950-е гг. – появляются программные модели искусственных нейросетей. Первые работы были проведены Натаниелом Рочестером (Nathanial Rochester) из исследовательской лаборатории IBM.

В 1956 году на конференции в Дартмутском университете было принято решение об образовании нового научного направления – искусственный интеллект (ИИ). Английское название: artificial intelligence содержит слово intelligence, которое означает «умение рассуждать разумно».

Единого ответа на вопрос, чем занимается искусственный интеллект, не существует. Среди исследователей ИИ до сих пор не существует какой-либо доминирующей точки зрения на критерии интеллектуальности, систематизацию решаемых целей и задач, нет даже строгого определения науки «Искусственный Интеллект ».

Наиболее горячие споры в философии искусственного интеллекта вызывает вопрос возможности мышления как творения человеческих рук. Вопрос «Может ли машина мыслить?», который подтолкнул исследователей к созданию науки о моделировании человеческого разума, был поставлен Аланом Тьюрингом в 1950 году.

Наиболее устоявшимся является мнение, что интеллект тесно связан с представлением и использованием знаний, машинным творчеством, и затрагивает такие направления, как инженерия знаний, представление знаний, роботы, искусственные нейронные сети, машинное обучение, глубокое обучение, нейронный процессор.