История развития нейрокибернетики реферат

Обновлено: 05.07.2024

Современное поколение является свидетелем стремительного развития науки и техники. За последние триста лет человечество прошло путь от простейших паровых машин до мощных атомных электростанций, овладело сверхзвуковыми скоростями полета, поставило себе на службу энергию рек, создало огромные океанские корабли и гигантские землеройные машины, заменяющие труд десятков тысяч землекопов. Запуском первого искусственного спутника Земли и полетом первого человека в космос наша страна проложила путь к освоению космического пространства.

Содержание

1. Введение
2. Кибернетика
3. Зарождение кибернетики
4. Развитие кибернетики
5. Работы ученых
6. Предмет кибернетики ее методы и цели
7. Место кибернетики в системе наук
8. Кибернетика и философия
9. Кибернетика и сознание
10. ЭВМ и персонильные компьютеры (ПК)
11. Модели мира
12. Заключение

Вложенные файлы: 1 файл

Кибернетика.docx

Введение
Кибернетика
Зарождение кибернетики
Развитие кибернетики
Работы ученых
Предмет кибернетики ее методы и цели
Место кибернетики в системе наук
Кибернетика и философия
Кибернетика и сознание
ЭВМ и персонильные компьютеры (ПК)
Модели мира
Заключение

Однако до середины XX века почти все создаваемые человеком механизмы предназначались для выполнения хотя и весьма разнообразных, но в основном исполнительных функций. Их конструкция предусматривала всегда более или менее сложное управление, осуществляемое человеком, который должен оценивать внешнюю обстановку, внешние условия, наблюдать за ходом того или иного процесса и соответственно управлять машинами, движением транспорта и т. д. Область умственной деятельности, психики, сфера логических функций человеческого мозга казались до недавнего времени совершенно недоступными механизации.

Рисуя картины жизни будущего общества, авторы фантастических рассказов и повестей часто представляли, что всю работу за человека будут выполнять машины, а роль человека сведется лишь к тому, чтобы, наблюдая за работой этих машин, нажимать на пульте соответствующие кнопки, управляющие определенными операциями.

Однако современный уровень развития радиоэлектроники позволяет ставить и разрешать задачи создания новых устройств, которые освободили бы человека от необходимости следить за производственным процессом и управлять им, т. е. заменили бы собой оператора, диспетчера. Появился новый класс машин - управляющие машины, которые могут выполнять самые разнообразные и часто весьма сложные задачи управления производственными процессами, движением транспорта и т. д. Создание управляющих машин позволяет перейти от автоматизации отдельных станков и агрегатов к комплексной автоматизации конвейеров, цехов, целых заводов.

Вычислительная техника используется не только для управления технологическими процессами и решения многочисленных трудоемких научно-теоретических и конструкторских вычислительных задач, но и в сфере управления народным хозяйством, экономики и планирования.

Кибернетика - это наука об управлении сложными системами с обратной связью. Она возникла на стыке математики, техники и нейрофизиологии, и ее интересовал целый класс систем, как живых, так и не живых, в которых существовал механизм обратной связи. Основателем кибернетики по праву считается американский математик Н. Винер (1894-1964), выпустивший в 1948 году книгу, которая так и называлась

Системы изучаются в кибернетике по их реакциям на внешние воздействия, другими словами, по тем функциям, которые они выполняют. Наряду с вещественным и структурным подходом, кибернетика ввела в научный обиход функциональный подход как еще один вариант системного подхода в широком смысле слова.

Общее значение кибернетики обозначается в следующих направлениях:

Становление и успешное развитие любого научного направления связаны, с одной стороны, с накоплением достаточного количества знаний, на базе которых может развиваться данная наука, и, с другой — с потребностями общества в ее развитии. Поэтому не случайно, что размышления о кибернетике Платона и Ампера не получили в свое время дальнейшего развития и были в сущности забыты. Достаточно солидная научная база для становления кибернетики создавалась лишь в течение XIX—XX веков, а технологическая база непосредственно связана с развитием электроники за период последних 50—60 лет.

Социальная потребность в развитии кибернетики на современной ступени общественного развития определяется прежде всего бурным ростом технологического уровня производства, в результате чего доля суммарных физических усилий человека и животных составляет в настоящее время менее 1 % мирового энергетического баланса. Снижение данной величины обусловлено стремительным ростом энерговооруженности работников физического труда, сопровождающимся и значительным повышением его производительности. Вместе с тем так как управление современной техникой требует все больших затрат нервной энергии, а психофизические возможности человека ограничены, то оказывается, что именно они. В значительной степени ограничивали полноценное использование достижений технического прогресса.

С другой стороны, в развитых странах доля работников умственного труда по отношению ко всем работающим приближается уже к 50%, причем дальнейшее возрастание ее является объективным законом общественного развития. А производительность умственного труда, в процессе которого до недавнего времени использовались лишь самые примитивные технические средства повышения его эффективности (арифмометры, конторские счеты, логарифмические линейки, пишущие машинки), практически оставалась на уровне прошлого века.

Если учитывать также непрерывное возрастание сложности технологических процессов, характеризующихся большим количеством разнообразных показателей, то становится ясным, что отсутствие механизации информационных процессов тормозит дальнейшее развитие научно-технического прогресса. Перечисленные факторы в совокупности и обусловили быстрое развитие кибернетики и ее технической базы - кибернетической техники.

Развитие кибернетики как науки было подготовлено многочисленными работами ученых в области математики, механики, автоматического управления, вычислительной техники, физиологии высшей нервной деятельности.

Основы теории автоматического регулирования и теории устойчивости систем регулирования содержались в трудах выдающегося русского математика и механика Ивана Алексеевича Вышнеградского (1831—1895 гг.), обобщившего опыт эксплуатации и разработавшего теорию и методы расчета автоматических регуляторов паровых машин.

Общие задачи устойчивости движения, являющиеся фундаментом современной теории автоматического управления, были решены одним из крупнейших математиков своего времени Александром Михайловичем Ляпуновым (1857—1918 гг.), многочисленные труды которого сыграли огромную роль в разработке теоретических вопросов технической кибернетики.

Работы по теории колебаний, выполненные коллективом ученых под руководством известного советского физика и математика Александра Александровича Андронова (1901—1952 гг.), послужили основой для решения впоследствии ряда нелинейных задач теории автоматического регулирования. А. А. Андронов ввел в теорию автоматического управления понятия и методы фазового пространства, сыгравшие важную роль в решении задач оптимального управления.

Исследование процессов управления в живых организмах связывается прежде всего с именами великих русских физиологов - Ивана Михайловича Сеченова (1829—1905 гг.) и Ивана Петровича Павлова (1849—1936 гг.). И. М. Сеченов еще во второй половине прошлого столетия заложил основы рефлекторной теории и высказал весьма смелое для своего времени положение, что мысль о машинности мозга — клад для физиолога, коренным образом противоречащее господствовавшей тогда доктрине о духовном начале человеческого мышления и психики.

История и направления развития нейрокибернетики

Другие контрольные работы по предмету

Санкт-ПетербургсКИЙ УНИВЕРСИТЕТ управления и экономики

Факультет информационных систем и технологий

Кафедра информационных технологий

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

История и направления развития нейрокибернетики

. Основные направления развития нейрокибернетики

Искусственный интеллект - это направление информатики - самое молодое, возникшее в середине 70-х годов. Однако именно искусственный интеллект определяет стратегические направления развития информатики. Многие из людей считают, что идея о искусственном интеллекте довольна свежа, что сейчас этой идее не более 60 лет, или что эта идея пришла с появлением компьютеров. Но это не так.

Сама концепция искусственного разума, а также роботов как таковых, родилась ещё до нашей эры в древней Греции, именно в мифологии этой страны и зародилась сама идея. Бог-кузнец Гефест создаёт живой доспех, который должен охранять священный огонь на Олимпе. Однако родоначальником искусственного интеллекта считается средневековый испанский философ, математик и поэт Раймонд Луллий, который еще в 13 веке попытался создать механическую машину для решения различных задач, на основе разработанной им всеобщей классификации понятий.

Намного позже, а точнее в начале 17 века, возникает легенда о големе (искусственном человеке), весьма распространённая в нынешней современной литературе . Созданный из глины голем был предназначен для выполнения различных чёрных работ и трудных поручений и даже в некотором роде боевых действий (что в легенде является его основной целью). Уже в 1722 году были созданы автоматоны (механические куклы), чьи возможности повторяли возможности современных роботов. Например "Писец (автор Пьер Жаке Дро) в точности мог писать пером предложения вмещающие до 40 букв, при этом максимально копируя движения человека, а также оценивал количество свободного места на строке, следил за приближением края страницы и, естественно, соблюдал все знаки препинания. Среди автоматонов Пьера Жаке были и механизмы копирующие действия музыкантов и даже художников. И все они работали без всяких микросхем. По своей сути, это были очень сложные механизмы, но они не могли мыслить, и их впечатляющие возможности всё таки были ограничены алгоритмами и некотором роде логическими схемами.

В 18 веке Лейбниц и Декарт независимо друг от друга продолжили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук. Эти работы можно считать первыми теоретическими работами в области искусственного интеллекта.

Итак, как только было оформлено само понятие искусственного интеллекта, началась работа над созданием - учёные разделились на два лагеря: на кибернетиков и нейрокибернетиков. Грубо говоря, отказавшись от полного копирования мыслительных процессов, кибернетики решили заменить их логическими схемами и перебором. Именно эти исследования породили современные компьютерные игры. Однако, при всём желании, это нельзя назвать полноценным искусственным интеллектом.

Основу же нейрокибернетики положили другие учёные, которые ещё за несколько лет до того самого семинара пытались воссоздать структуру нашего мозга (упрощённую копию). То есть основная идея нейрокибернетики заключается в создании системы, аутентично повторяющей процессы мышления нашего мозга. Иначе говоря, единственный объект, способный мыслить, - это человеческий мозг. Поэтому любое "мыслящее" устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру.

Таким образом нейрокибериетика ориентирована на программно - аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга. Физиологами давно установлено, что основой человеческого мозга является большое количество связанных между собой и взаимодействующих нервных клеток - нейронов. Поэтому усилия нейрокибернетики были сосредоточены на создании элементов, аналогичных нейронам, и их объединении в функционирующие системы. Эти системы принято называть нейронными сетями, или нейросетями.

В истории исследований в области нейронных сетей, как и в истории любой другой науки, были свои успехи и неудачи. Кроме того, здесь постоянно сказывается психологический фактор, проявляющийся в неспособности человека описать словами то, как он думает.

Способность нейронной сети к обучению впервые исследована Дж. Маккалоком и У. Питтом. В 1943 году вышла их работа "Логическое исчисление идей, относящихся к нервной деятельности", в которой была построена модель нейрона, и сформулированы принципы построения искусственных нейронных сетей.

Крупный толчок развитию нейрокибернетики дал американский нейрофизиолог Френк Розенблатт, предложивший в 1962 году свою модель нейронной сети - персептрон. Устройство умело различать буквы алфавита, но было чувствительно к их написанию, например, буквы А, А и А для этого устройства были тремя разными знаками. Воспринятый первоначально с большим энтузиазмом, он вскоре подвергся интенсивным нападкам со стороны крупных научных авторитетов. И хотя подробный анализ их аргументов показывает, что они оспаривали не совсем тот персептрон, который предлагал Розенблатт, крупные исследования по нейронным сетям были свернуты почти на 10 лет. Несмотря на это, в 70-е годы было предложено много интересных разработок, таких, например, как когнитрон, способный хорошо распознавать достаточно сложные образы независимо от поворота и изменения масштаба изображения.

В настоящее время используются три подхода к созданию нейросетей:

аппаратный - создание специальных компьютеров, плат расширения, наборов микросхем, реализующих все необходимые алгоритмы;

программный - создание программ и инструментариев, рассчитанных на высокопроизводительные компьютеры. Сети создаются в памяти компьютера, всю работу выполняют его собственные процессоры;

Не подошло решение или нужна уникальная работа, оставляй бесплатную заявку и получай расчет на почту!

Санкт-ПетербургсКИЙ УНИВЕРСИТЕТ управления и экономики

Факультет информационных систем и технологий

Кафедра информационных технологий

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

История и направления развития нейрокибернетики

2. Основные направления развития нейрокибернетики

Искусственный интеллект – это направление информатики – самое молодое, возникшее в середине 70-х годов. Однако именно искусственный интеллект определяет стратегические направления развития информатики. Многие из людей считают, что идея о искусственном интеллекте довольна свежа, что сейчас этой идее не более 60 лет, или что эта идея пришла с появлением компьютеров. Но это не так.

Намного позже, а точнее в начале 17 века, возникает легенда о големе (искусственном человеке), весьма распространённая в нынешней современной литературе . Созданный из глины голем был предназначен для выполнения различных чёрных работ и трудных поручений и даже в некотором роде боевых действий (что в легенде является его основной целью). Уже в 1722 году были созданы автоматоны (механические куклы), чьи возможности повторяли возможности современных роботов. Например “Писец” (автор Пьер Жаке Дро) в точности мог писать пером предложения вмещающие до 40 букв, при этом максимально копируя движения человека, а также оценивал количество свободного места на строке, следил за приближением края страницы и, естественно, соблюдал все знаки препинания. Среди автоматонов Пьера Жаке были и механизмы копирующие действия музыкантов и даже художников. И все они работали без всяких микросхем. По своей сути, это были очень сложные механизмы, но они не могли мыслить, и их впечатляющие возможности всё таки были ограничены алгоритмами и некотором роде логическими схемами.

Итак, как только было оформлено само понятие искусственного интеллекта, началась работа над созданием – учёные разделились на два лагеря: на кибернетиков и нейрокибернетиков. Грубо говоря, отказавшись от полного копирования мыслительных процессов, кибернетики решили заменить их логическими схемами и перебором. Именно эти исследования породили современные компьютерные игры. Однако, при всём желании, это нельзя назвать полноценным искусственным интеллектом.

Основу же нейрокибернетики положили другие учёные, которые ещё за несколько лет до того самого семинара пытались воссоздать структуру нашего мозга (упрощённую копию). То есть основная идея нейрокибернетики заключается в создании системы, аутентично повторяющей процессы мышления нашего мозга. Иначе говоря, единственный объект, способный мыслить, – это человеческий мозг. Поэтому любое “мыслящее” устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру.

Таким образом нейрокибериетика ориентирована на программно – аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга. Физиологами давно установлено, что основой человеческого мозга является большое количество связанных между собой и взаимодействующих нервных клеток – нейронов. Поэтому усилия нейрокибернетики были сосредоточены на создании элементов, аналогичных нейронам, и их объединении в функционирующие системы. Эти системы принято называть нейронными сетями, или нейросетями.

Способность нейронной сети к обучению впервые исследована Дж. Маккалоком и У. Питтом. В 1943 году вышла их работа “Логическое исчисление идей, относящихся к нервной деятельности”, в которой была построена модель нейрона, и сформулированы принципы построения искусственных нейронных сетей.

Крупный толчок развитию нейрокибернетики дал американский нейрофизиолог Френк Розенблатт, предложивший в 1962 году свою модель нейронной сети — персептрон. Устройство умело различать буквы алфавита, но было чувствительно к их написанию, например, буквы А, А и А для этого устройства были тремя разными знаками. Воспринятый первоначально с большим энтузиазмом, он вскоре подвергся интенсивным нападкам со стороны крупных научных авторитетов. И хотя подробный анализ их аргументов показывает, что они оспаривали не совсем тот персептрон, который предлагал Розенблатт, крупные исследования по нейронным сетям были свернуты почти на 10 лет. Несмотря на это, в 70-е годы было предложено много интересных разработок, таких, например, как когнитрон, способный хорошо распознавать достаточно сложные образы независимо от поворота и изменения масштаба изображения.

В настоящее время используются три подхода к созданию нейросетей:

– аппаратный – создание специальных компьютеров, плат расширения, наборов микросхем, реализующих все необходимые алгоритмы;

– программный – создание программ и инструментариев, рассчитанных на высокопроизводительные компьютеры. Сети создаются в памяти компьютера, всю работу выполняют его собственные процессоры;

– гибридный – комбинация первых двух. Часть вычислений выполняют специальные платы расширения (сопроцессоры), часть – программные средства;

Как это не удивительно, первые нейросетевые компьютеры появились ещё 60 лет назад, а сейчас сама технология уже довольно сильно вошла в нашу жизнь. Сейчас эти компьютеры отвечают за прогнозирование экономических и финансовых показателей, предсказание возможных осложнений у больных в послеоперационный период, диагностику автомобильных и авиационных двигателей, управление атомными электростанциями ,стиральными машинами и многим, многим другим. Одна из фирм предлагает использование нейрокомпьютеров для управления адаптивной фокусирующей системой управления мощным лазерным оружием. Во многих аэропортах США при досмотре багажа для выявления наркотиков, взрывчатых веществ, ядерных и других материалов используются все те же нейрокомпьютеры. 60% кредитных карточек в США проходят контроль с применением нейрокомпьютерной технологии. И глядя на это легко понять, что будущее искусственного интеллекта именно за нейрокибернетикой.

На данный момент, принято считать, что роботы, и искусственный интеллект уже плотно вошли в нашу жизнь. Всё чаще и чаще мы слышим о появлении роботов с более новыми и совершенными возможностями. Но много ли людей задаются вопросом, если роботы становятся более дешёвыми, и некоторые их возможности уже превышают возможности человека, не заменят ли они нас в один прекрасный момент?

Но в то же время, не стоит ударяться в фантастику, и забывать, что весь этот искусственный интеллект, это, в общем, очень грубая имитация интеллекта как такового. Можно сказать, что нынешние роботы и андроиды это просто очень усложнённые автоматоны. Так как машины не думают. Пока что они только делают вычисления и принимают решение руководствуясь набором логических схем.

Одним из тех, кто стоял у истоков зарождения нейрокибернетики в России, был выдающихся ученый, профессор Ростовского госуниверситета Александр Борисович Коган, столетие со дня рождения которого мы отмечаем в 2012 году. Своими работами, выполненными в 70-80-е годы прошлого столетия, А. Б. Коган привлек внимание научной общественности к новой научной дисциплине – нейрокибернетике. И именно он был основателем и первым директором научно-исследовательского института нейрокибернетики, института, который носит его имя и который в 2011 отметил 40-летие с момента основания.

Наличие оригинальной концепции и существенного экспериментального задела, открывавших новые пути решения очень важных прикладных задач, побудили Государственный комитет по науке и технике, Правительство Российской Федерации к принятию решения об организации в Ростовском университете НИИ нейрокибернетики. В качестве перспективной цели институту была поставлена задача на базе комплексных исследований принципов и механизмов организации работы мозга животных и человека создать опережающий научно-технический задел для решения проблемы синтеза принципиально новых технических систем адаптивного управления, а также разработка методов оптимизации функционального состояния человека-оператора.

Создание института нейрокибернетики в России стало мощным импульсом для организации широкого фронта поисковых исследований, ранее выполняемых силами группы энтузиастов во главе с заведующим кафедрой человека и животных, руководителем лаборатории биофизики, проф. А.Б.Коганом. В ходе проверки базовой гипотезы с использованием разнообразных нейрофизиологических и нейроморфологических исследований и экспериментов, математического моделирования А.Б.Коганом, его соратниками и учениками были сформулированы основополагающие представления этого направления, ряд из которых не потеряли своего значения и сегодня. Следствием мультидисциплинарности предметной области стало формирование уникального по своему составу научного коллектива, включающего специалистов в области нейроанатомии, нейрофизиологии, нейрохимии, психологии, биофизики, математического моделирования, электро- и робототехники. Содружество профессионалов в разных областях уже в течение первого десятилетия существования института дало свои плоды. Наиболее интересные результаты были получены при изучении нейронной организации дыхательного центра (А.А.Чумаченко, В.Н.Ефимов), рецепторов растяжения речного рака (В. Д. Цукерман), зрительной коры мозга крыс (А.Г. Сухов, Л. Н. Подладчикова, С. А.Чебкасов). Тесное взаимодействие экспериментальных и теоретических исследований позволяло разработать теоретическую базу для создания нового класса моделей и устройств, имитирующих нейробиологические механизмы. Экспериментально были верифицированы нейронные ансамбли, свойства которых подтверждали основные положения гипотезы о вероятностно-статистической организации мозга (С. А. Шибкова, Л. Д. Карпенко, А. Г. Сухов, Л. Н. Подладчикова, Б. М. Владимирский).

В период интенсивных исследований на нейронном уровне в НИИ НК был разработан целый ряд уникальных методических подходов, которые значительно опережали мировой уровень нейрофизиологии 70-80-х годов и в настоящее время сформировались как самостоятельные ветви экспериментальной нейробиологии. В частности, были разработаны техники культуры нервной ткани, выполнены исследования нейроонтогенеза на курином эмбрионе, разработана технология изготовления блоков микроэлектродов, с помощью которой были получены принципиально новые сведения о функциональной организации нейронных сетей мозга.

Становление НИИ нейрокибернетики пришлось на годы, когда интерес к нейрокибернетике как в СССР, так и во всем мире в силу ряда объективных и субъективных факторов упал. Резкое сокращение финансирования, в первую очередь, со стороны военно-промышленного комплекса, привело к тому, что институт, располагая рядом приоритетных разработок, оказался не готов к серьезному техническому прорыву на основе использования новейших технологий. Однако, используя существующие технологии, в институте были выполнены разработки, не имевшие аналогов в мире. Иллюстрацией этого может стать создание специальных визуальных сенсоров для систем распознавания образов (А.И.Самарин), в создании которых специалисты института опередили своих западных коллег почти на полтора десятка лет.

Создание более реалистичных моделей нейрона и нейронных сетей позволяют, в т.ч., ученым НИИ НК, уже сегодня создавать модели, позволяющие с высокой точностью распознавать расположение источника звука в пространстве и демонстрирующие неизвестные ранее особенности слухового восприятия (Р. А. Тикиджи-Хамбурьян). Сейчас среди множества разработок для института нейрокибернетики является приоритетной разработка пакета программ NeuroCAD 2.01, предназначенного для конструирования многомерных моделей нейронных сетей и исследования пространственно-временной динамики активности нейронов, создание реалистических нейросетевых моделей, имитирующей временную динамику реальной активности нейронов зрительной коры (Р. А. Тикиджи-Хамбрьян и др.).

нейрокибернетика искусственный интеллект

2. Основные направления развития нейрокибернетики

Разработка и внедрение интеллектуальных систем управления в различных областях науки и техники обусловила интерес многочисленных исследователей к нейрокибернетике. Исследования в этой области сопровождаются разработкой новых авторских моделей и методов обучения нейронных и нейроподобных сетей, а также устройств для их моделирования. Рассмотрим некоторые направления развития более подробно.

Часть работы скрыты для сохранения уникальности. Зарегистрируйся и получи фрагменты + бесплатный расчет стоимости выполнения уникальной работ на почту.

ригиналу. Совершенствовались и способы передачи управляющих воздействий на протез со стороны организма. Прелагалось использование мышечных биопотенциалов в качестве управляющих сигналов.

Возможность замены естественных сердечных клапанов, разрушенных в результате патологических процессов, на искусственные клапаны открыло новую страницу в кардиохирургии. Успехи развившейся хирургии сердечных клапанов стимулировали к созданию полностью искусственного человеческого сердца, что стало возможным благодаря проведению многоцентровых исследований и многомиллиардным инвестиционным программам.

Мозговые имплантанты в настоящее время привлекают пристальное внимание специалистов многих областей. Работами отделения нейрофизиологии института экспериментальной медицины, руководимого Н.П. Бехтеревой, заложены краеугольные камни данного направления. При помощи методики хронических глубинных внутримозговых электродов были получены фундаментальные знания относительно физиологии глубинных структур головного мозга человека и их роли в обеспечении психической деятельности. Раскрыты механизмы, обеспечивающие долговременную память, определена роль гибких и жестких звеньев мозговых систем как одного из физиологических принципов функционирования головного мозга человека. Обнаруженные в ходе исследований механизмы формирования устойчивого патологического состояния позволили выполнить сложные нейрохирургические вмешательства на подкорковых структурах с целью коррекции нарушенных функциональных внутримозговых взаимоотношений. Сегодня применяются мозговые имплантанты при лечении эпилепсии, торсионной дистонии, паркинсонизма, эндогенной депрессии. Есть надежда, что в ближайшем будущем мозговой код психической деятельности человека будет раскрыт. А это значит, что человечество впервые получит доступ к управлению эмоциями, памятью, творчеству и мыслительным процессам через реализацию какого-то, пока еще неизвестного нейрокомпьютерного интерфейса. Это ознаменует принципиально новый этап эволюции человека – появление homo intellectus, или homo informaticus. Коррекция нарушенных функций организма в целом и отдельных органов также нашла свое отражение в современной высокотехнологичной медицине. Широкое распространение получили кардиостимуляторы. Активная часть кардиостимулятора в виде внутрикамерного электрода соприкасается с миокардом, выполняя роль искусственного водителя сердечного ритма, компенсируя, тем самым, нарушенную функцию проводящей системы сердца.

Диагностические системы. Спектр микроэлектронных устройств, позволяющих регистрировать отдельные биохимические и электрофизиологические показатели, достаточно широк. С их помощью можно определять значение важнейших гомеостатических показателей (концентрацию глюкозы, важнейших электролитов, рН крови, давление крови, температуру тела и др.). Подобные устройства могут быть имплантированы в тело человека и собирать, таким образом, важнейшую информацию о текущем состоянии основных, либо частных показателей, в зависимости от поставленной задачи и патологического состояния. При наличии хронического заболевания подобный мониторинг мог бы оказаться крайне полезен. Информация с имплантированных датчиков может поступать по сети на сервер и при помощи программного обеспечения формировать базу данных пациента. При помощи таких систем можно осуществлять контроль за состоянием физиологических показателей множества пациентов, находящихся в любом отдалении как друг от друга, так и от сервера. Оценку поступающей информации производит специалист, дает рекомендации, осуществляет текущую медикаментозную коррекцию. В качестве специалиста может выступать и экспертная система.

При создании любых механических или электронных устройств перед исследователем стоит ряд вопросов, от успешности решения которых зависит и успешность применения данных устройств. Среди целого круга вопросов можно выделить методологические, технологические (биологическая адекватность, миниатюризация, минимальная травматичность при максимальной эффективности), техническое совершенство, а также социально-правовые и психологические, морально-этические и философские проблемы.

Основной проблемой когнитивной науки является ограниченные возможности человеческого мозга. И хотя нейробиология, биохимия, генетика способны значительно увеличить его потенциал, он имеет пределы развития, обусловленные биологией. Нейрокибернетика может решить эту проблему. Эта наука рассматривает мозг и компьютер как единое целое, что расширяет возможности увеличения скорости и объема познания практически до бесконечности.

В истории исследований в области нейрокибернетики, как и в истории любой другой науки, были свои успехи и неудачи. В 1970-1980 гг. количество работ по этому направлению искусственного интеллекта стало снижаться. Слишком неутешительны оказались первые результаты. Авторы объясняли неудачи малой памятью и низким быстродействием существующих в то время компьютеров.

Таким образом, нейрокибернетика ориентирована на программно-аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга. Физиологами давно установлено, что основой человеческого мозга является большое количество (до 1021) связанных между собой и взаимодействующих нервных клеток — нейронов. Поэтому усилия нейрокибернетики были сосредоточены на создании элементов, аналогичных нейронам, и их объединении в функционирующие системы. Эти системы принято называть нейронными сетями, или нейросетями.

Первые нейросети были созданы Розенблаттом и Мак-Каллоком в 1956-1965 гг. Это были попытки создать системы, моделирующие человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом. Устройство, созданное ими тогда, получило название пер-септрона (perceptron). Оно умело различать буквы алфавита, но было чувствительно к их написанию. Например, буквы Л, А и Л для этого устройства были тремя разными знаками. Постепенно в 70-80 годах количество работ по этому направлению искусственного интеллекта стало снижаться. Слишком неутешительны были первые результаты. Авторы объясняли неудачи малой памятью и низким быстродействием существующих в то время компьютеров.

Транспьютерная технология — это только один из десятка новых подходов к аппаратной реализации нейросетей, которые моделируют иерархическую структуру мозга человека. Основная область применения нейрокомпьютеров сегодня —

это задачи распознавания образов, например идентификация объектов по результатам аэрофотосъемки из космоса.

Можно выделить 3 подхода к созданию нейросетей:

1. Аппаратный — создание специальных компьютеров, нейрочипов, плат расширения, наборов микросхем, реализующих все необходимые алгоритмы.

2. Программный — создание программ и инструментариев, рассчитанных на высокопроизводительные компьютеры. Сети создаются в памяти компьютера, всю работу выполняют его собственные процессоры.

3. Гибридный — комбинация первых двух. Часть вычислений выполняют специальные платы расширения (сопроцессоры), часть — программные средства.

Более глубокое рассмотрение этого чрезвычайно перспективного и интересного направления исследований искусственного интеллекта выходит за рамки данной книги. Подробнее см. работы [Соколов, Вейткявичус, 1989; Амамия, Танака, 1993].

Читайте также: