Компьютеры и человеческий мозг
Существует подобие между мозгом и цифровым компьютером: оба оперируют электронными сигналами, оба состоят из большого количества простых элементов, оба выполняют функции, являющиеся, грубо говоря, вычислительными. Тем не менее существуют и фундаментальные отличия. По сравнению с микросекундными и даже наносекундными интервалами вычислений современных компьютеров нервные импульсы являются слишком медленными. Хотя каждый нейрон требует наличия миллисекундного интервала между передаваемыми сигналами, высокая скорость вычислений мозга обеспечивается огромным числом параллельных вычислительных блоков, причем количество их намного превышает доступное современным ЭВМ. Диапазон ошибок представляет другое фундаментальное отличие: ЭВМ присуща свобода от ошибок, если входные сигналы безупречно точны и ее аппаратное и программное обеспечение не повреждены. Мозг же часто производит лучшее угадывание и приближение при частично незавершенных и неточных входных сигналах. Часто он ошибается, но величина ошибки должна гарантировать наше выживание в течение миллионов лет.
Первые цифровые вычислители часто рассматривались как «электронный мозг». С точки зрения наших текущих знаний о сложности мозга, такое заявление оптимистично, да и просто не соответствует истине. Эти две системы явно различаются в каждой своей части. Они оптимизированы для решения различных типов проблем, имеют существенные различия в структуре и их работа оценивается различными критериями.
Некоторые говорят, что искусственные нейронные сети когда-нибудь будут дублировать функции человеческого мозга. Прежде чем добиться этого, необходимо понять организацию и функции мозга. Эта задача, вероятно, не будет решена в ближайшем будущем. Надо отметить то, что современные нейросети базируются на очень упрощенной модели, игнорирующей большинство тех знаний, которые мы имеем о детальном функционировании мозга. Поэтому необходимо разработать более точную модель, которая могла бы качественнее моделировать работу мозга.
Прорыв в области искусственных нейронных сетей будет требовать развития их теоретического фундамента. Теоретические выкладки, в свою очередь, должны предваряться улучшением математических методов, поскольку исследования серьезно тормозятся нашей неспособностью иметь дело с такими системами. Успокаивает тот факт, что современный уровень математического обеспечения был достигнут под влиянием нескольких превосходных исследователей. В действительности аналитические проблемы являются сверхтрудными, так как рассматриваемые системы являются очень сложными нелинейными динамическими системами. Возможно, для описания систем, имеющих сложность головного мозга, необходимы совершенно новые математические методы. Может быть и так, что разработать полностью удовлетворяющий всем требованиям аппарат невозможно.
Несмотря на существующие проблемы, желание смоделировать человеческий мозг не угасает, а получение зачаровывающих результатов вдохновляет на дальнейшие усилия. Успешные модели, основанные на предположениях о структуре мозга, разрабатываются нейроанатомами и нейрофизиологами с целью их изучения для согласования структуры и функций этих моделей. С другой стороны, успехи в биологической науке ведут к модификации и тщательной разработке искуственных моделей. Аналогично инженеры применяют искусственные модели для реализации мировых проблем и получают положительные результаты, несмотря на отсутствие полного взаимопонимания.
Объединение научных дисциплин для изучения проблем искусственных нейросетей принесет эффективные результаты, которые могут стать беспримерными в истории науки. Биологи, анатомы, физиологи, инженеры, математики и даже философы активно включились в процесс исследований. Проблемы являются сложными, но цель высока: познается сама человеческая мысль.
Приложение Б.
Алгоритмы обучения
Искусственные нейронные сети обучаются самыми разнообразными методами. К счастью, большинство методов обучения исходят из общих предпосылок и имеет много идентичных характеристик. Целью данного приложения является обзор некоторых фундаментальных алгоритмов, как с точки зрения их текущей применимости, так и с точки зрения их исторической важности. После ознакомления с этими фундаментальными алгоритмами другие, основанные на них, алгоритмы будут достаточно легки для понимания и новые разработки также могут быть лучше поняты и развиты.