Нейрокибернетический подход

Этот подход основан на построении самоорганизующихся систем, состоящих из множества элементов, функционально подобных нейронам головного мозга.

На идею создания подобных систем натолкнули два простых вопроса:

- Каким местом человек думает?

- Как он это этим местом делает?

Возникла наивная гипотеза, что за нас думают нейроны. Причем "думать", с точки зрения нейрона – это возбуждаться! Если вас что-то или кто-то возбуждает, это означает, что вас заставляют думать?! А перевозбудиться – это значит сильно задуматься?!

Основную идею этого подхода можно сформулировать следующим образом:

Единственный объект, способный мыслить, – это мозг. Поэтому любое "мыслящее" устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру.

Таким образом, нейрокибернетика ориентирована на программно-аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга. Физиологами давно установлено, что основой человеческого мозга является большое количество (до 1011) связанных между собой и взаимодействующих нервных клеток – нейронов. Поэтому усилия нейрокибернетики были сосредоточены на создании элементов, аналогичных нейронам, и их объединении в функционирующие системы. Эти системы принято называть нейронными сетями.

Пионерами в области создания нейросетей были Мак-Каллоком, Питтс и Розенблатт. В 1958 г. Фрэнк Розенблатт продемонстрировал компьютерную модель электронного устройства, названную им персептроном (англ. perceptron), а в 1960 г. – первую действующую машину "Марк-1", моделирующую совместную работу человеческого глаза и мозга.

Машина могла распознавать некоторые из букв, написанные на карточках, подносимых к датчикам изображения ("глазам" машины). Она умела различать буквы алфавита, но была чувствительна к их написанию. Например, буквы А, А и А для этого устройства были тремя разными знаками. Постепенно в 70-80 годах количество работ по этому направлению искусственного интеллекта стало снижаться.

Слишком неутешительны были первые результаты. Авторы объясняли неудачи малой памятью и низким быстродействием существующих в то время компьютеров.

С появлением сверхбольших интегральных схем, суперкомпьютеров, новых, более удачных моделей искусственных нейронных сетей (например, модель "Хопфилда") интерес к нейросетям снова стал расти.

Основная область применения нейрокомпьютерных технологий сегодня – это задачи распознавания образов, например идентификация объектов по результатам фотосъемки из космоса.