Техника - молодёжи 1964-01, страница 35

Шаги к модели мозга

Электронную модель нервной клетки обычно называют «найристором». Что от нее требуется?

Во-первых, пропускать импульсы без затухания. Во-вторых, при постоянно приложенном «раздражении» посылать импульсы, соответствующие по частота силе раздражении и направлению изменения этой силы. В-третьих, определенным образом реагировать на возбуждающие н тормозящие сигналы, которые поступают на многочисленные входы модели, аналогичные дендрнтам нейрона. Наконец, не пропускать сигналов в обратном направлении, далее — отвечать во всю силу на раздражение, превышающее порог чувствительности, и т. д. Словом, все функции нервной клетнн электронная схема нейрнстора должна воспроизводить полностью и точно.

Одна из наиболее совершенных моделей нейрнстора построена в Институте кибернетики АН УССР. Схема ее приведена на рисунке справа. Она построена на четырех полупроводниковых триодах (рис. слева).

Конечно, свойства клетки не исчерпывают

и не объясняют свойств мозга, состоящего из множества клеток. Машина, ноторая моделирует систему клеток, приобретает новые, интересные способности.

Как, например, машина может отличить осмысленные сочетания слов от бессмысленных? Для этого она должна накопить информацию о «значениях» слов — о том, канне связи между словами, а также их частями — слогами, звуками, более веро-

На схеме приблизительно показан конечный результат процесса обучения машины. Все возможные связи между частями слов н словами уже имеют оценку вероятности, выведенную нз частот повторяемости их сочетании: от почти обязательных (широкие белые) до невозможных (пунктир). Эти связи можно проследить на трех этажах: связи между буквами, образующими слоги, связи между слогами, образующими слова, — в центре и начало связей между словами, образующими осмысленную речь, — вверху (рис. справа).

Л. ТЕПЛОВА

Если графически представить себе кривую роста числа научных работ, то уже в конце XX века она пересечется с кривой роста населения земного шара. Уже сейчас люди начинают захлебываться в океане сведений, фактов, опытов, теорий — в океане знаний, который они же и породили.

Выход может быть один — автоматизация умственного труда.

В чем состоит главный смысл машинной переработки информации?

Представим себе подробную инструкцию, которой должен следовать летчик при испытании самолета. Так вот, подобно атому, система правил, называемая алгоритмом, составляется и для электронно-вычислительной машины. Такая система как бы ведет за руку машину, подсказывает ей косвенные и прямые действия так, что машина вынуждена перебирать множество возможностей и выбирать из своей памяти единственно правильное решение.

И коллектив института добивается, в частности, того, чтобы электронные машины не только освобождали человека от черновой переработки информации, ио и классифицировали бы ее по областям знаний, отбнралн наиболее нужные в каждом отдельном случае материалы несравнимо точнее, чем ато смог бы сделать самый квалифицированный специалист.

Академик Берг подсчитал, например, что одна большая машина сможет прочитать н переработать за два рабочих дня весь многомиллионный книжный фонд Библиотеки имени Ленина.

— Но есть еще один аспект проблемы автоматизации умственного труда,— говорит Юлия Владимировна Капитонова. — Мы получили возможность ставить. математические эксперименты.

Посмотрим, однако, что за этим скрывается. Вот уже более столетня умы. людей волнует н мучит знаменитая теорема Ферма. Она существует, ею пользуются, но и по сей день она... не доказана! Напрасно была назначена специальная премия за доказательство этой теоремы: премии не смогли получить даже очень крупные математики, которые брались за «недоступное» доказательство. Но теорема Ферма от

нюдь не единична! Классическая математика долго строилась на том непреложном принципе, что коль скоро существует теорема, то она должна иметь строгое формальное доказательство. Но на сегодня есть целый ряд теорем, относительно которых были высказаны лишь гипотезы, а доказательства, увы, приведены не были.

— Наши эксперименты, — говорит Юлня Владимировна, — позволяют утверждать, что вычислительные машины смогут доказывать любую теорему, если она в принципе доказуема. Автоматизация доказательства теорем позволит значительно расширить фронт научных исследований, создать новые варианты доказательств, которые помогут найтн более эффективное решение многих сложных проблем математики, физики и других точных наук.

ПРЕДЕЛА НЕТ!

Вот онн, электронные машины, стоят передо мной, очень скромные на вид, похожие на шкафы со срезанными углами. Я хожу по лабораториям института и пытаюсь постичь сущность «электронной мысли», творящей то, что На первый взгляд кажется необъяснимым, невероятным. И, естественно, возникает вопрос: действительно ли эти машины

Редкая фотография

СПРУТ ПРОТИВ СУДНА

Нападение гигантского спрута на английское судно ■ апреле I960 года. Поврежденное судно осталось на плаау, а спрут, после того каи была сделана фотография, скрылся так же неожиданно, как появился.

(См. стр. 38.1

так всемогущи или есть у них предел возможностей?

— Нет,— отвечают мне провожатые.— Мыслящие устройства могут развиваться до бесконечности. И развитие это происходит по общим законам диалектики. Это значит, что по мере усложнения задач машины смогут — мы их научим — самообучаться, создавать для себя новые, все более улучшенные программы, перестраиваться на ходу.

В этом я смог убедиться сам. Ибо в институте сейчас, в частности, учат машины распознавать смысл фраз. Эксперименты показали, что машина уверенно может отличать осмысленную фразу, состоящую нз подлежащего и сказуемого, от бессмысленной. Она быстро «бракует» фразу типа «журавль пишет», но «одобряет», скажем, такую фразу: «журавль летит», то есть объединяет однородные понятия в один класс н дает точные названия этим, новым понятиям.

Теперь с полной уверенностью можно сказать, что делают сегодня «умные» машины: считают быстрее человека, моделируют процессы природы и технические устройства, читают, предсказывают исход футбольных матчей, управляют заводскими агрегатами. Все это и многое другое лишь крохотная доля того, что машины совершат в будущем