Петр Асташенков - Что такое бионика

На рис. 26 показаны процессы восприятия зрительных впечатлений а — человеком и б — новой машиной, названной перцептроном (от слова «перцепция» — восприятие).

Рис. 26. Процессы (восприятия зрительных впечатлений: а — человеком (предположение); б — электронно-вычислительной машиной — перцептроном.

Рис. 27 воспроизводит основные части этой машины, участвующие в воспроизводстве зрительных образов.

Рис. 27. Основные части электронно-вычислительной машины — перцептрона .

«Видеть» ей помогает линза, фокусирующая образ на «сетчатке» из 400 миниатюрных фотоэлементов. Каждый такой образ возбуждает ряд фотоэлементов, это возбуждение передается в ассоциирующие ячейки, общее число которых достигает 512. След в «памяти» остается благодаря тому, что запоминающие элементы, направляющие сигнал на включение реагирующих устройств, могут его усиливать. Однако, сталкиваясь с новым впечатлением, машина, как и человек, сначала допускает ошибки. Но следы в «памяти» постепенно закрепляются, и согласно теории вероятностей удается добиться того, что определенные возбуждения влекут за собой одну и ту же реакцию. Это означает, что машина приобрела определенное «понятие» в отношении окружающих ее условий. Практически оказывается необходимым сделать 15 попыток, после которых машина дает 100 процентов правильных ответов.

Оператор может «научить» машину приходить к нужным заключениям. Этому способствует наличие обратной связи. От реагирующих устройств сигналы обратной связи поступают в запоминающие ячейки, которые вызвали их включение. Эти сигналы увеличивают «силу» запоминающих ячеек, то есть служат как бы «вознаграждением» для той их группы, которая вызвала к действию реагирующие устройства.

У машины предусмотрено ручное управление для выработки нужных понятий. За правильный ответ машина «вознаграждается» (усиливается эффективность действия соответствующих ячеек) и «наказывается» за ошибку (снижается их эффективность).

Следует отметить, что «научить» новую — машину математике так же трудно, как и человека. Поэтому электронная вычислительная машина в производительности счета имеет такое же преимущество перед перцептроном, как и перед человеком.

Чему же реально «научилась» простейшая модель новой машины? Без какой-либо помощи человека она точно определяла расположение геометрических фигур справа и слева от ее «поля зрения». Она оказалась способной «научиться» различать буквы алфавита. Предполагается, что перцептрон сможет распознавать человеческую речь и превращать ее в сигналы, управляющие, скажем, буквопечатанием. Машина способна делать переводы с одного языка на другой, подбор литературы, просмотр патентов. В военном деле считается целесообразным ее использование в наведении управляемых снарядов, самолетовождении. Здесь она может намного облегчить процесс принятия решения, который сейчас целиком возложен на людей. Считается вероятным применить Машины нового типа для воздушной разведки, так как они способны сообщать непредвиденные данные, обнаруживать изменения в обстановке и т. д.

При оценке способности машины распознавать снимки ей было «показано» большое количество фотографий кораблей в море, ракетных установок, самолетов. Оказалось, что правильно «обученная» машина способна различать на снимках одиночные цели, а также объекты, находящиеся в окружении других по форме предметов. Например, уже у первой модели машины правильность опознавания ангаров и капониров достигала 100 процентов, самолета в капонире — 92 процентов, самолетов вне укрытий — 94 процентов.

Не случайно военно-морской флот США заинтересовался созданием образца машины с тысячей запоминающих ячеек. Предполагается, что такая машина не превзойдет по размерам обычного стола. Правда, пока запоминающие ячейки очень сложны и дороги. Поэтому главное внимание конструкторы уделяют разработке компактных, недорогих и надежных запоминающих ячеек. По последним сообщениям, второй образец перцептрона уже построен. Он содержит в 20 раз больше элементов «памяти» и более сложную схему взаимосвязей, чем первая модель. Американская военщина намерена этот усовершенствованный перцептрон уже в ближайшее время применить для автоматической расшифровки результатов воздушной разведки — аэрофотоснимков и опознавания на них целей.