Беседы о бионике - [187]

Другая система — "Кибертрон" — способна самостоятельно выбирать оптимальный подход к решению различных задач. Одной из задач может быть, например, диагностирование заболевания по виду электрокардиограмм. Машине предъявляют ленты с графической записью биотоков сердца больного, и она точно ставит диагнозы. "Кибертрон" можно также использовать для оценки метеорологических данных.

На основе элементов с характеристиками нейристоров инженеры создали устройство, воспроизводящее процессы запоминания, опознавания и заучивания. Подобная модель нашла применение в машине В. Тейлора, которая после экспонирования различных предметов, например букв, узнавала их при повторной демонстрации. На элементах MIND собран прибор, успешно выполняющий логическую функцию опознавания многочисленных вариантов входных рисунков, составленных из нескольких информационных сигналов.

По заданию ВВС США ряд американских фирм ведет разработки так называемых "познающих" машин на артронах. В электронной машине, созданной одной американской фирмой, пути прохождения сигнала между воспринимающими чувствительными элементами и артронами, а также между отдельными артронами изменяются по случайному закону до тех пор, пока не будут выбраны оптимальные пути. Когда машина приступает к решению новой задачи, она, несмотря на предыдущее "обучение", возвращается в первоначальное состояние, характеризующееся случайными путями прохождения сигнала. Возможность "обучения" обеспечивается наличием четырех быстродействующих переключателей в соединительных цепях логических схем каждого артрона с его выходом.

Считают, что подобные машины могут быть использованы для следующих целей:

улучшение методов автоматического предсказания погоды;

автоматическое управление беспилотными космическими летательными аппаратами для исследования планет;

создание быстродействующих командных машин для штабов войсковых подразделений, что позволит вырабатывать решения при подготовке и проведении различных операций;

управление оборудованием, работающим в опасных условиях.

В литературе описана самоприспосабливающаяся система управления полетом реактивных самолетов. Система анализирует свою работу путем сравнения реакции самолета с решением электронного устройства, и разностный сигнал используется для воздействия на органы управления самолетом. Автоматическое управление осуществляется при изменившихся окружающих условиях (плотности и скорости воздуха) без измерения этих величин. Система не требует предварительного программирования условий полета с учетом летных характеристик самолета.

Считают, что адаптивные, самоприспосабливающиеся автопилоты, которые обладают свойством непрерывно проверять положение в пространстве летательного аппарата и корректировать любые отклонения от заданного положения при изменяющихся условиях полета, можно с успехом использовать также на ракетах и даже на космических кораблях.

Итак, начало положено. Созданы машины, воспроизводящие некоторые функции нервной системы человека. Один из создателей теории автоматического управления Уильям Эшби сказал по этому поводу: "С тех пор, как был разработан первый перцептрон "Марк-1", мы знаем, что мозг и вычислительные машины представляют собой просто различные варианты в принципе одинаковых машин". Было время, когда создатель перцептрона, доктор Розенблат, утверждал, что его детище — это не просто машина для распознавания образов, а — ни много, ни мало — модель мозга.

Однако это утверждение встретило весьма серьезные возражения.

Дело здесь прежде всего в количественных отличиях. Перцептрон моделирует — и весьма несовершенно — только функции зрительного анализатора человека. А зрение — только одно из пяти его чувств. Далее. Число ассоциативных ячеек перцептрона, которое определяет его "умственные способности", равнялось в первой модели всего 512. Оно столь ограничено прежде всего вследствие трудностей технического порядка и, в частности, из-за чрезвычайной сложности монтажной схемы; в самом деле, от каждой из 400 рецепторных ячеек перцептрона отходит 40 выходных проводников, подключаемых в случайном порядке к 512 ассоциативным ячейкам, каждая из которых имеет от 10 до 100 выходов.

А между тем число нейронов в мозгу человека порядка 10 миллиардов. Если распространить тезис Эшби на обычные цифровые вычислительные машины, то и тогда разница между числом их переключающих элементов и числом нейронов в центральной нервной системе оказывается весьма существенной: самые большие из современных вычислительных машин имеют сотни тысяч таких элементов.

По ряду своих параметров мозг представляет собой настолько высокосовершенную "конструкцию", что, как полагают ученые, вряд ли удастся искусственно воспроизвести ее в течение ближайших 50 лет. Очень выпукло выразил эту мысль английский физик Дж. Томсон в своей книге "Предвидимое будущее": "Тот сложный инструмент, которым все мы обладаем, или, если хотите, каковым мы все являемся, с его 10 миллиардами рабочих деталей и бесчисленным множеством возможных связей, неизмеримо превосходит все то, что мы когда-либо, по-видимому, сумеем создать, и он так непохож на организованную материю, которую мы, физики, изучаем!"