Нейрокомпьютер

Нейрокомпьютер — устройство переработки информации на основе принципов работы естественных нейронных систем. Эти принципы были формализованы, что позволило говорить о теории искусственных нейронных сетей. Проблематика же нейрокомпьютеров заключается в построении реальных физических устройств, что позволит не просто моделировать искусственные нейронные сети на обычном компьютере, но так изменить принципы работы компьютера, что станет возможным говорить о том, что они работают в соответствии с теорией искусственных нейронных сетей.

История

Термины нейрокибернетика, нейроинформатика, нейрокомпьютеры вошли в научный обиход недавно — в середине 80-х годов XX века. Однако электронный и биологический мозг постоянно сравнивались на протяжении всей истории существования вычислительной техники. Знаменитая книга Н. Винера «Кибернетика» (1948) имеет подзаголовок «Управление и связь в животном и машине».

Первыми нейрокомпьютерами были перцептроны Розенблатта: Марк-1 (1958) и Тобермори (1961—1967), а также Адалин, разработанный Уидроу (Widrow) и Хоффом (1960) на основе дельта-правила (формулы Уидроу). В настоящее время Адалин (адаптивный сумматор, обучающийся по формуле Уидроу) является стандартным элементом многих систем обработки сигналов и связи. В этом же ряду первых нейрокомпьютеров находится программа «Кора», разработанная в 1961 году под руководством М. М. Бонгарда.

Большую роль в развитии нейрокомпьютинга сыграла монография Розенблатта (1958).

Идея нейро-бионики (создания технических средств на нейро-принципах) стала интенсивно реализовываться в начале 1980-х гг. Импульсом было следующее противоречие: размеры элементарных деталей компьютеров сравнялись с размерами элементарных «преобразователей информации» в нервной системе, было достигнуто быстродействие отдельных электронных элементов в миллионы раз большее, чем у биологических систем, а эффективность решения задач, особенно связанных задач ориентировки и принятия решений в естественной среде, у живых систем пока недостижимо выше.

Другой импульс развитию нейрокомпьютеров дали теоретические разработки 1980-х годов по теории нейронных сетей (сети Хопфилда, сети Кохонена, метод обратного распространения ошибки).

Основная идея — коннекционизм

В отличие от цифровых систем, представляющих собой комбинации процессорных и запоминающих блоков, нейропроцессоры содержат память, распределённую в связях между очень простыми процессорами, которые часто могут быть описаны как формальные нейроны или блоки из однотипных формальных нейронов. Тем самым основная нагрузка на выполнение конкретных функций процессорами ложится на архитектуру системы, детали которой в свою очередь определяются межнейронными связями. Подход, основанный на представлении как памяти данных, так и алгоритмов системой связей (и их весами), называется коннекционизмом.

Три основных преимущества нейрокомпьютеров:

1. Все алгоритмы нейроинформатики высокопараллельны, а это уже залог высокого быстродействия.
2. Нейросистемы можно легко сделать очень устойчивыми к помехам и разрушениям.
3. Устойчивые и надёжные нейросистемы могут создаваться и из ненадёжных элементов, имеющих значительный разброс параметров.

Разработчики нейрокомпьютеров стремятся объединить устойчивость, быстродействие и параллелизм АВМ — аналоговых вычислительных машин — с универсальностью современных компьютеров.

Современные нейрокомпьютеры

Многолетние усилия многих исследовательских групп привели к тому, что к настоящему моменту накоплено большое число различных «правил обучения» и архитектур нейронных сетей, их аппаратных реализаций и приёмов использования нейронных сетей для решения прикладных задач.

Эти интеллектуальные изобретения существуют в виде «зоопарка» нейронных сетей. Каждая сеть из зоопарка имеет свою архитектуру, правило обучения и решает конкретный набор задач. В последнее десятилетие прилагаются серьёзные усилия для стандартизации структурных элементов и превращений этого «зоопарка» в «технопарк»: каждая нейронная сеть из зоопарка реализована на идеальном универсальном нейрокомпьютере, имеющем заданную структуру.

Основные правила выделения функциональных компонентов идеального нейрокомпьютера (по Миркесу):

1. Относительная функциональная обособленность: каждый компонент имеет чёткий набор функций. Его взаимодействие с другими компонентами может быть описано в виде небольшого числа запросов.
2. Возможность взаимозамены различных реализаций любого компонента без изменения других компонентов.

Постепенно складывается рынок нейрокомпьютеров. В настоящее время широко распространены различные высокопараллельные нейро-ускорители (сопроцессоры) для различных задач. Моделей универсальных нейрокомпьютеров на рынке мало отчасти потому, что большинство из них реализованы для спецприменений. Примерами нейрокомпьютеров являются нейрокомпьютер Synapse (Siemens, Германия), процессор NeuroMatrix. Издаётся специализированный научно-технический журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение». Проводятся ежегодные конференции по нейрокомпьютерам. С технической точки зрения сегодняшние нейрокомпьютеры — это вычислительные системы с параллельными потоками одинаковых команд и множественным потоком данных (MSIMD-архитектура). Это одно из основных направлений развития вычислительных систем с массовым параллелизмом.

Искусственная нейронная сеть может передаваться от (нейро)компьютера к (нейро)компьютеру, так же как и компьютерная программа. Более того, на её основе могут быть созданы специализированные быстродействующие аналоговые устройства. Выделяются несколько уровней отчуждения нейронной сети от универсального (нейро)компьютера: от сети, обучающейся на универсальном устройстве и использующей богатые возможности в манипулировании задачником, алгоритмами обучения и модификации архитектуры, до полного отчуждения без возможностей обучения и модификации, только функционирование обученной сети.

Одним из способов подготовки нейронной сети для передачи является её вербализация: обученную нейронную сеть минимизируют с сохранением полезных навыков. Описание минимизированной сети компактнее и часто допускает понятную интерпретацию.