Розділ 7. МИСЛЕННЯ. МОЗОК І КОМП'ЮТЕР

Якщо оглянутися й окинути неупередженим поглядом історію світового комп'ютингу, неминуче виявляєш: величезний корабель комп'ютерного приладобудування знаходиться в русі. Він повільно, але впевнено розвертається від чисто рахункової техніки, через машини з масовим паралелізмом до так званого біокомп'ютера – машини, що повинна увібрати в себе все найкраще, властиве "рахунковому залізу" і живому людському мозку.

І якщо раніше біологічні, еволюційні питання були для професійного комп'ютерщика цікаві не більше, ніж екологічні, політичні та інші чисто людські проблеми, то тепер усі змінилося. Як у процесі біологічної еволюції виникали і розвивалися біологічні системи обробки інформації? Як удосконалювалися забезпечувані цими системами кібернетичні властивості організмів?

Усе це нині – професійні комп'ютерні питання. А тому не гріх і оглянути сьогодні, що ми, люди, зуміли зробити і чого не зуміли ще в силу різних причин на довгій звивистій доріжці, наприкінці якої написано: "біокомп'ютер".

7.6.1. Еволюційне моделювання

7.6.2. Нейрон ні мережі і нейрокомпьютер

Останнім часом також активно ведуться роботи з побудови моделей обробки інформації в нервовій системі. Більшість моделей ґрунтується на схемі формального нейрона У. МакКаллока й У. Піттса, відповідно до якої нейрон являє собою граничний елемент, на входах якого є збудливі і гальмівні синапси; у цьому нейроні визначається зважена сума вхідних сигналів (з урахуванням ваги синапсів), а при перевищенні цією сумою порога нейрона виробляється вихідний сигнал.

У моделях вже побудовані нейронні мережі, що виконують різні алгоритми обробки інформації: асоціативна пам'ять, категоризація (розбиття множини образів на кластери, що складаються з подібних один до одного образів), топологічно коректне відображення одного простору змінних в інший, розпізнавання зорових образів, інваріантне щодо деформацій і зрушень у просторі розв'язування задач комбінаторної оптимізації. Переважне число робіт стосується дослідження алгоритмів нейромереж із прагматичними цілями. Передбачається, що практичні задачі будуть розв'язуватися нейрокомп'ютерами – штучними нейроподібними мережами, створеними на основі мікроелектронних обчислювальних систем.

Спектр задач для розроблюваних нейрокомп'ютерів досить широкий: розпізнавання зорових і звукових образів, створення експертних систем і їхніх аналогів, керування роботами, створення нейропротезів для людей, що втратили слух або зір. Достоїнства нейрокомп'ютерів – паралельна обробка інформації та здатність до навчання.

Незважаючи на надзвичайну активність досліджень щодо нейронних мереж і нейрокомп'ютерів, багато чого в цих дослідженнях насторожує. Адже досліджувані алгоритми мають вигляд ніби "вирваного шматка" із загального осмислення роботи нервової системи. Часто досліджуються ті алгоритми, для яких вдається побудувати хороші моделі, а не ті, що найбільш важливі для розуміння властивостей мислення, роботи мозку і для створення систем штучного інтелекту. Задачі, розв'язувані цими алгоритмами, відірвані від еволюційного контексту, в них практично не розглядається, як і чому виникли ті чи інші системи обробки інформації. Насторожує також надмірна спрощеність розуміння роботи нейронних мереж, адже тут нейрони осмислені лише як підсумовуючі порогові елементи, а навчання мережі відбувається шляхом модифікації синапсів.

Ряд дослідників, щоправда, розглядають нейрон як значно складнішу систему обробки інформації, припускаючи, що основну роль у навчанні відіграють молекулярні механізми всередині нейрона. Усе це вказує на необхідність максимально повного розуміння роботи біологічних систем обробки інформації і властивостей організмів, забезпечуваних цими системами. Одним з важливих напрямків досліджень, що сприяють такому розумінню, напевно, може бути аналіз того, як у процесі біологічної еволюції виникали "інтелектуальні" властивості біологічних організмів.

7.6.3. "Інтелектуальні винаходи" біологічної еволюції