"Василий Захарченко. Разговор с электрическим мозгом " - читать интересную книгу автора

Что хотите, но это здорово,- от трудовых команд до электронного
композитора...

МАШИНА ВИДИТ, СЛЫШИТ, ГОВОРИТ

Как удивительно работает человеческий глаз! Тайну его деятельности еще
не полностью разгадали ученые. Но уже сегодня они думают о создании машины,
способной видеть.
- Зачем это нужно? - скажут те, кто плохо знаком с проблемами
кибернетики и автоматизации.
- Как - зачем? В этом случае машина еще более приближается к
человеческому мозгу, становится более послушным и чутким помощником
человека, гораздо легче может общаться с ним без посредников.
Видящая машина способна обучиться грамоте. Она может различать не
только буквы, цифры и детали машин. Она сможет работать сборщиком на
конвейере, лаборантом в институте и даже наборщиком. Обучи машину грамоте,
дай ей любую рукопись, и она прекрасно встанет за машину - линотип. Однако
проблема видения и узнавания для кибернетических машин - одна из самых
сложных.
Посмотрите, как мы пишем. У каждого свой почерк - не бывает, чтобы два
человека писали совершенно одинаково. Вот я рассматриваю записи великих
людей мира - Маркса, Ленина, Пушкина, Наполеона, Достоевского, Маяковского.
Какое разнообразие почерков! Но мы читаем знаки, нанесенные на бумагу, и
воспринимаем мысли великих людей, навечно запечатленные в сознании
человечества, при помощи буквы, слова, фразы.
По каким же признакам мы способны понимать различные почерки? Очевидно,
при самом различном написании букв есть необходимое, в чем-то устойчивое
единообразие, которое дает возможность не путать букву "а" с "о", букву "б"
с "в".
Представьте себе электронный глаз, состоящий из 60 фотоэлементов. Перед
этим глазом кибернетической машины ставятся цифры, написанные совершенно
по-разному: и твердо, и округло, и жестко, и еле нацарапанные на листке
бумаги*
Зачем? Да машину нужно научить общности восприятия, отучить от машинной
узости.
Такие машины уже существуют. Пока они осваивают начатки знаний.
Известный исследователь М. М. Бонгард работает в этом направлении - он
"натаскивает" машину, заставляя ее привыкать к различным изображениям. И
когда после такой тренировки перед электронным глазом ставили цифры или
буквы в новом, незнакомом начертании, машина их узнавала.
Удивительное и неожиданное предложение сделал советский математик Э. М.
Браверман. Он создал так называемую гипотезу "компактных множеств".
Каждое изображение буквы или цифры, написанных по-разному, вызывает как
бы ряд близко лежащих точек в машине. Множество изображений дает и множество
точек, которые группируются достаточно компактно, чтобы в массе своей
определить тот или иной знак.
И когда машина, в соответствии с усвоенной программой, неожиданно
знакомится с новой цифрой или буквой, то по тому, к какому множеству точек
будет отнесена эта буква или цифра, машина опознает ее.
Американцы предложили узнающую машину, названную ими "Перцептрон".