"Е.М.Миркес. Учебное пособие по курсу Нейроинформатика " - читать интересную книгу автора

третью - и не надо каждый раз проектировать специализированную ЭВМ -
нейрокомпьютер сделает все сам и почти не хуже.
Б. Вместо программирования - обучение. Нейрокомпьютер учится - нужно
только формировать учебные задачники. Труд программиста замещается новым
трудом - учителя (может быть, надо сказать - тренера или дрессировщика).
Лучше это или хуже? Ни то, ни другое. Программист предписывает машине все
детали работы, учитель - создает "образовательную среду", к которой
приспосабливается нейрокомпьютер. Появляются новые возможности для работы.
В. Нейрокомпьютеры особенно эффективны там, где нужно подобие
человеческой интуиции - для распознавания образов (узнавания лиц, чтения
рукописных текстов), перевода с одного естественного языка на другой и т. п.
Именно для таких задач обычно трудно сочинить явный алгоритм.
Г. Гибкость структуры: можно различными способами комбинировать простые
составляющие нейрокомпьютеров - нейроны и связи между ними. За счет этого на
одной элементной базе и даже внутри "тела" одного нейрокомпьютера можно
создавать совершенно различные машины. Появляется еще одна новая профессия -
"нейроконструктор" (конструктор мозгов).
Д. Нейронные сети позволяют создать эффективное программное обеспечение
для высокопараллельных компьютеров. Для высокопараллельных машин хорошо
известна проблема: как их эффективно использовать - как добиться, чтобы все
элементы одновременно и без лишнего дублирования вычисляли что-нибудь
полезное? Создавая математическое обеспечения на базе нейронных сетей, можно
для широкого класса задач решить эту проблему.
Если перейти к еще более прозаическому уровню повседневной работы, то
нейронные сети - это всего-навсего сети, состоящие из связанных между собой
простых элементов - формальных нейронов. Значительное большинство работ по
нейроинформатике посвящено переносу различных алгоритмов решения задач на
такие сети.
Ядром используемых представлений является идея о том, что нейроны можно
моделировать довольно простыми автоматами, а вся сложность мозга, гибкость
его функционирования и другие важнейшие качества определяются связями между
нейронами. Каждая связь представляется как совсем простой элемент, служащий
для передачи сигнала. Предельным выражением этой точки зрения может служить
лозунг: "структура связей - все, свойства элементов - ничто".
Совокупность идей и научно-техническое направление, определяемое
описанным представлением о мозге, называется коннекционизмом (по-английски
connection - связь). Как все это соотносится с реальным мозгом? Так же, как
карикатура или шарж со своим прототипом-человеком - весьма условно. Это
нормально: важно не буквальное соответствие живому прототипу, а
продуктивность технической идеи.
С коннекционизмом тесно связан следующий блок идей:
1) однородность системы (элементы одинаковы и чрезвычайно просты, все
определяется структурой связей);
2) надежные системы из ненадежных элементов и "аналоговый ренессанс" -
использование простых аналоговых элементов;
3) "голографические" системы - при разрушении случайно выбранной части
система сохраняет свои полезные свойства.
Предполагается, что система связей достаточно богата по своим
возможностям и достаточно избыточна, чтобы скомпенсировать бедность выбора
элементов, их ненадежность, возможные разрушения части связей.