Электронный мозг

В последние двадцать лет электронные машины стали необходимым инструментом во всех областях человеческой Деятельности вследствие информационного взрыва - огромного потока знаний и данных. ЭВМ должны выполнять все более сложные операции за все более короткий отрезок времени. Созданы десятки и десятки типов компьютеров. Они составляют настоящие семьи, сгруппированные в "поколения", сменяющие друг Друга каждые шесть лет. Скорость действия компьютеров каждого нового поколения возрастает в среднем в 10 раз, объем памяти увеличивается в 20 раз по сравнению с предыдущим. Встречаются миниатюрные компьютеры, величиной не больше спичечной коробки, и настоящие гиганты, занимающие целые залы. Независимо от формы и назначения ЭВМ строятся по образцу структуры и функционирования человеческого мозга, поэтому их называют электронным мозгом.

Как и у живого существа, у компьютера имеются устройства, призванные обеспечивать его связь с внешним миром, так называемые периферийные устройства, некоторые из них являются входными, через которые информация поступает в компьютер, Другие - выходными, через которые результат переработки информации выдается в какой-либо символической форме. Мышление человека носит личный и независимый характер. "Мышление" машины управляется человеком и, следовательно, является автоматическим и осуществляется на основании программы. Имеются различные языки программирования, именуемые ФОРТРАН, КОБОЛ, ПЛ-I и т. д. Язык компьютеров является алгоритмическим и основывается на числовом анализе. Машины оснащены так называемой памятью, представленной устройством регистрации, хранения информации и выдачи ее в случае необходимости. Единица информации именуется "бит" и была установлена Шанноном в 1948 г. Это слово происходит от английского сочетания binary digit, что означает двоичный знак. Двоичная или бинарная система известна с внедрением ее в школьные программы, с популяризацией предмета информатики и с использованием ее в компьютерах. В этой системе имеются только две различные цифры: 0 и 1. Числа от 1 до 10 записываются следующим образом: 1, 10, И, 100, 101, 110, 111, 1001, 1010. Для того чтобы лучше понять значение понятия единицы информации, возьмем такой пример: подброшенная вверх монета падает с одинаковой вероятностью одной из сторон вверх: или орлом, или решкой. Это событие, выражающее две альтернативы с равной вероятностью, носит название "бита информации". Следовательно бит соответствует операции выбора из двух вероятностей, которые мы обозначаем через 0 и 1.

Если носителем биологической информации является нервное возбуждение, то носителем сигнала у компьютеров является электрический ток. Электрический ток циркулирует в машине в виде очень коротких импульсов (продолжительностью порядка миллиардных долей секунды). Таким образом достигается высокая скорость действия ЭВМ. Она способна производить в секунду миллионы арифметических действий с числами, состоящими из 10-15 цифр. За несколько минут работы машина может выполнить больше расчетов, чем статистик в течение всей своей жизни. Не следует забывать, что ЭВМ может производить не только огромный объем самых различных математических операций, но и логические операции, такие, как решение шахматных задач, постановка медицинского диагноза, принятие решений, просмотр патентов, автоматическая корректировка с Земли траектории космических спутников и т. д.

Несмотря на ошеломляющие успехи ЭВМ, несмотря на впечатляющее совершенствование их параметров, намечаемое до конца столетия (доведение числа выполняемых операций до 6 200 миллионов в секунду), несмотря на то, что они превосходят человеческий мозг по объему выполняемых операций и скорости действия, ЭВМ все же отстают от их биологической модели, каковой является нейрон, краеугольный камень нервной системы.

Чем же нейрон превосходит самую совершенную кибернетическую машину?

Вспомним некоторые элементарные данные из анатомии. Нейрон - нервная клетка - состоит из тела и отростков, именуемых дендритами; последние служат в качестве входов, через которые в тело клетки поступают импульсы возбуждения. В качестве выходов служат аксоны. Каковы же размеры нейрона? Размеры его тела менее 0,1 мм; длина дендритов изменяется от долей миллиметра до десятков сантиметров, а их диаметр составляет около одной сотой доли миллиметра. Число отростков может быть от нескольких десятков до нескольких сотен. Длина аксонов колеблется от долей миллиметра до 1,5 м.

При передаче возбуждения по нервным волокнам важную роль играют синапсы, то есть места перехода возбуждения от одной клетки к другой. Синапсы передают возбуждение в одном направлении: от окончания аксона одного нейрона на дендриты и тело другого нейрона. Поэтому и нервные волокна проводят импульсы только в одном направлении или от центра к периферии (центробежные нервы), или от периферии к центру (центростремительные нервы). Число синапсов может быть от единицы до нескольких сотен. Особенно много их у Двигательных нейронов спинного мозга.

В мозгу человека имеется около 13-15 миллиардов нейронов, клеток с исключительно сложным строением, которые, несмотря на их незначительные размеры (20 тысячных долей миллиметра), принимают бесконечное число сигналов и перерабатывают их. Таким образом нейроны принимают участие в деятельности мозга в целом. Первым преимуществом мозга по сравнению с компьютером является сосредоточение исключительно сложных функций в исключительно малом объеме, что является свидетельством высокой степени биологической эволюции. Даже в 1990 г., несмотря на все успехи миниатюризации, если бы мы захотели создать кибернетически верную модель человеческого мозга, нам пришлось бы создавать искусственный мозг размером с комнату. Вторым преимуществом является более высокая степень совершенства физиологических процессов в нейроне по сравнению с механическими процессами электронного нейрона.

Электронный мозг

Известно, что воздействие на тело нейрона слагается из суммы действий на все входы и предшествующих сигналов. Нейрон начинает действовать, если это воздействие превышает пороговое значение. Тогда на выходе нейрона возникает стандартный с и гнал. Интересно, что сразу после возбуждающего действия импульса пороговый уровень нейрона резко возрастает до бесконечности. Это означает, что никакой новый сигнал не может заставить нейрон сработать. Что касается импульса торможения, то он является запретительным сигналом, который делает невозможным срабатывание нейрона под действием импульсов, поступающих с других входов. Эти механизмы по своему совершенству и точности сводят к нулю возможность ошибки (Для ЭВМ такой результат предусматривается достичь в 2050 году). Конечно, изучение процесса передачи информации нейронами способствует дальнейшему совершенствованию ЭВМ, повышению их надежности в работе. Если, например, ЭВМ для решения какой-нибудь проблемы должна выполнить свыше 10 миллионов операций умножения, следовательно 10¹⁰ элементарных действий, вероятность ошибки для получения надежного результата должна быть ниже 10¹⁰. Между тем до настоящего времени подобное условие не обеспечено Даже при использовании самых совершенных технических средств.

Как можно построить надежную машину из Деталей, недостаточно надежных в работе? Решение подсказывает механизм передачи информации нейронами. Вот какие соображения высказывают специалисты: некоторые элементы машины могут выдавать две независимые друг от друга ошибки: могут не выдать импульс тогда, когда требуется, и могут его выдать тогда, когда он не нужен. Следовательно, возникает потребность в устройстве, которое постоянно восстанавливало бы первоначальные данные. Такое устройство должно подключаться к большому числу входных контуров входного блока. Подобная схема представляет собой не что иное, как воспроизводство процесса передачи информации нейронами.

Мы видели, что нейрон возбуждается только тогда, когда импульсы восприняты определенным числом синапсов. Отсюда кибернетики сделали вывод, что для устранения любой возможности ошибки необходимо использовать не менее трех ЭВМ, которые работали бы параллельно. Это походит на устройство, где устанавливается совпадение, по крайней мере, Двух из трех результатов расчета, а дальнейшие операции производятся на основании совпавших результатов. Таким образом "большинством голосов" устанавливается, что именно следует считать верным для дальнейшей работы машины, и можно создавать машины, где вероятность ошибки очень мала.

Некоторые выводы, сделанные на основе изучения процесса запоминания в человеческом мозгу, были перенесены на ЭВМ, призванные запоминать и использовать в дальнейшем определенную информацию.

Информация, которая записывается на барабан, магнитную ленту или диск, непрерывно перемещается по замкнутой цепи. Цифра фиксируется счетчиком импульсов. Если нужно высчитать какое-либо число, в регистр вводят его адрес. Специальное устройство следит за совпадением числа в счетчике и в регистре адреса. Только когда это совпадение будет установлено, число пропускают через входные каналы. При регистрации указывается также адрес места, где должно быть зарегистрировано новое число, а старое число исключается из памяти машины ("забывается"). Подобный порядок циркуляции памяти в схеме с линией задержки имеет много общего с функционированием памяти у человека. "Если бы мы создали нейронную сеть из искусственных нейронов, она бы обеспечила исключительную память, что приблизило бы электронные машины к порогу совершенства", - писал в 1968 г. венгерский бионик Р. Тарьян.

Новые ЭВМ начиная с третьего поколения используют так называемую аналоговую память мозга. Человек выбирает из своей памяти необходимую информацию в сочетании с образами реальных предметов. На аналогии с этим процессом основываются ассоциативные устройства запоминания. В этих устройствах поиск данных ведется не просто на основе адреса, а по индексу распознавания самой информации. Во многие типы усовершенствованных ЭВМ были введены ассоциативные устройства запоминания, в которых характеристики информации записываются на карточки, магнитные ленты и т. д., чем достигается большее сходство с биологическим механизмом запоминания. Появились "умные машины", - перцентрон, астрон, нейристон, которые не довольствуются запоминанием программ, но и "учатся" понимать без помощи человека определенные необычные обстоятельства, в которые они поставлены, и действовать адекватным образом, то есть выбирать самое наилучшее решение в соответствии с этими обстоятельствами.

Первоначально оператор обучает машину, чтобы она сама приходила к необходимым выводам. Этому способствует наличие обратной связи. От реагирующих устройств сигналы обратной связи направляются в запоминающие ячейки, вызвавшие их соединение. Эти сигналы увеличивают "силу" запоминающих ячеек, то есть служат своего рода "вознаграждением" той группы, которая привела в действие реагирующие устройства. В случае ошибки она подвергается "наказанию" в виде снижения эффективности ячеек. Для того чтобы машина приобрела определенное понимание окружающей среды, необходимы 10-20 попыток.

Посредством дальнейшего приближения механизмов самообучения и самопрограммирования к модели нейронных сетей и их системе запоминания были созданы очень хитроумные кибернетические машины. Некоторые из них используются для воздушной и морской разведки, для автоматического управления космическими кораблями, для передачи на Землю аппаратурой космических станций отобранных и проанализированных фотографий, для прогнозов погоды, другие предназначены для слежения за речью и печатания текста с голоса.

Хотя человеческий мозг, высшая форма организации живой материи, еще не изучен полностью, он служит самой плодотворной и вызывающей волнение биологической моделью, исходным пунктом современной научно-технической революции.