числе и в средней школе), на которое общество естественно и законно реагирует резко отрицательно. Результатом явилось повсеместно наблюдаемое отвращение к математике и стремление всех правителей отомстить за перенесенные в школе унижения ее изничтожением.

Мягкое моделирование требует гармоничной работы обоих полушарий мозга."

Мягкие модели, о которых говорит Арнольд, это модели, поддающиеся изменениям, точное значение параметров в них не имеет значения. Эта мягкость и представляет главное достоинство нейросетевых моделей, которые лежат в основе архитектур будущих нейрокомпьютеров.

Встречная эволюция мозга и компьютеров

Итак, мы описали особенности двух парадигм обработки информации - "логической" и "образной". Первая доминирует в существующих компьютерах, вторая - лежит в основе работы мозга, хотя человеческий мозг отличает от мозга прочих животных наличие обоих компонент мышления. Для полноценного существования в окружающем нас мире ценны оба способа обработки информации. И они рано или поздно возникают - как в ходе биологической эволюции, так и в процессе эволюции компьютеров, но, что характерно, - в разной последовательности. Биологическая эволюция шла "от образов - к логике". (Вспомним три слоя мозга: древнейший -ориентация в пространстве, более новый - эмоции, и новейшая кора - речь и логика). Компьютеры же, напротив, начав с логики, лишь спустя несколько десятилетий начинают осваивать распознавание образов.

Откуда такое различие в направлениях развития? Что касается развития Жизни - понятно. На ранних этапах эволюции требовалось лишь правильно реагировать на внешние воздействия. Задача понимания законов действительности, их формализации для передачи из поколения в поколение возникла лишь с появлением социальных животных и языка. Мыслить логически -роскошь, доступная лишь тем, кто сумел выжить в миллиардолетней борьбе за существование. А компьютеры? Почему они не пошли по тому же пути? Почему мы узнаем о существовании нейрокомпьютеров на пятом десятке лет компьютерной гонки? Для ответа на этот вопрос, ключевой для понимания перспектив нейрокомпьютинга, необходимо бросить хотя бы беглый взгляд на историю развития компьютеров.

Эволюция компьютеров: от вычислений - к распознаванию образов

Первые компьютеры: супер-калькуляторы

Технические предпосылки создания компьютеров накапливались постепенно. Механические калькуляторы существовали еще со времен Паскаля. Теория универсального компьютера была разработана англичанином Аланом Тьюрингом в 30-х годах. А новую элементную базу (лампы) подготовило широкое распространение радиотехники. Требовался лишь толчок со стороны практики, должна была возникнуть задача, которую было бы невозможно решить без ЭВМ. Такую задачу предоставила Вторая Мировая Война. Для военных нужд потребовался суперкалькулятор. Сначала это были задачи рассчета баллистических траекторий и составления баллистических таблиц корректировки стрельбы. Затем появился новый класс задач, связанных с созданием атомного оружия, и с тех пор военные неизменно выступали как основные заказчики супер-вычислителей.

& Одной из главных задач Лаборатории баллистических исследований министерства обороны США был расчет баллистических траекторий и составление корректировочных таблиц. Каждая такая таблица содержала более 2000 траекторий, и лаборатория ие справлялась с объемом вычислений, несмотря на свой раздувшийся штат: около ста квалифицированных математиков, усиленных несколькими сотнями подсобных вычислителей, окончивших 3-х месячные подготовительные курсы. Под давлением этих обстоятельств в 1943г. армия заключила с расположенным неподалеку Высшим техническим училищем Пенсильванского университета, где в помощь лаборатории был создан специальный вычислительный центр, контракт на $400 тысяч для создания первого электронного компьютера ENIAC. Руководили проектом Джон Мочли и Прес Экерт (последнему в день подписания контракта исполнилось 24 года). ENIAC был построен уже после окончания войны. Он потреблял 130 кВт, содержал 18 ООО ламп, работающих с тактовой частотой 100 кГц, и мог производить 300 операций умножения в секунду.

Таким образом, в момент своего появления компьютеры занимались исключительно вычислениями, что и отразилось в их названии. Вычисления по заранее разработанному алгоритму требовали одного: очень много раз повторять однотипную череду операций. На решение таких - алгоритмических - задач и были нацелены ЭВМ 40-х и 50-х годов.

Последовательная архитектура первых ЭВМ была продиктована их чрезвычайной дороговизной. Это позволяло обойтись минимумом аппаратуры, минимизировать издержки вычислений. Машинные ресурсы всячески экономились, и всю заботу о составлении алгоритмов и переводе их в машинные коды брали на себя люди.

К моменту появления первых ЭВМ война уже кончилась, но потребность в вычислениях осталась. Правда в 50-х годы приобрести ЭВМ могли себе позволить лишь крупные научные центры и государственные учреждения. В 60-х, после появления серийных ЭВМ, центральный компьютер появился и в коммерческих фирмах.

От вычислений - к обработке символов

Переход к транзисторам, а потом - внедрение интегральных схем, делало компьютеры все более доступными. Удешевление машинного времени позволяло перекладывать на них все больше рутинной работы, должным образом формализованной и созревшей, таким образом, для автоматизации.

Движущей силой нового, "демократического" этапа развития вычислительной техники стала автоматизация труда информационных работников - белых воротничков. До появления ЭВМ автоматизация производства затрагивала, в основном, труд рабочих - синих воротничков. Работа же с информацией по-прежнему опиралась на бумажную технологию прошлых веков. По мере усложнения производства это приводило к постоянному разрастанию штатов и росту издержек. Использование компьютеров для автоматизации конторского труда давало максимальную экономическую отдачу. Появилась концепция "безбумажного офиса", основанная на компьютерной обработке символьной информации - как числовой, так и текстовой. Компьютеры перестали восприниматься только как калькуляторы, а превратились в средства работы с текстовыми документами, хранения и обработки баз данных.

Новое качество придало компьютерным технологиям появление персональных ЭВМ и распространение компьютерных сетей. Эти два новшества приблизили компьютер к рядовому человеку и сделали для него потенциально доступной всю информацию, накопленную в мире. Выход компьютеров "в массы" сопровождался, с одной стороны, невиданными ранее темпами

удешевления электронной обработки данных, с другой - качественной "гуманизацией" компьютерного интерфейса.

От символов - к образам

Именно интерфейс пользователя, делающий удобным и комфортным человеко-машинное общение стал двигателем нового этапа развития ЭВМ. Узким местом, снижающим эффективность человеко-машинного симбиоза, является неспособность современных ЭВМ оперировать сенсорной или, более обще - образной информацией. Человек, мозг которого ориентирован именно на такого рода информацию, является сейчас единственным связующим звеном между миром абстрактных символов, перерабатываемых компьютерами, и внешним миром.

Неспособность компьютеров видеть, слышать и ощущать не позволяет им освободить людей от их теперешних обязанностей "универсальных манипуляторов" и контролеров при машинном производстве. Отсутствие сенсорного восприятия мира компьютерами делает доступные им модели мира беспомощными. Компьютерный "кретинизм" мешает в человеко-машинном общении, не дает возможности объяснить компьютерам самые элементарные для человека понятия.

Между тем, уже сейчас стоимость компьютерной обработки информации и стоимость человеческого мышления почти сравнялись.

& В мозгу человека около 10** нейронов, из которых ежемоментно активизировано примерно 10*, работащих с характерной частотой 10 Гц. Принимая в качестве зарплаты "белого воротничка" $30,000 в год получим оценку стоимости обработки информации человеком: Человек: (Ю" оп/с 3 с/год) / (30 ООО $/год ) = Ю" оп/$

Вычисления на современном персональном компьютере производительностью 10 оп/с при амортизации около $300 в год стоят лишь на порядок меньше: Универсальный процессор: (10 оп/с 3 10 с/год) / (3 00 $/год ) = 10 оп/$. Специализированные процессоры (например, сигнальные процессоры DSP), как правило, дают дополнительный выигрыш в стоимости вычислений примерно на порядок: Специализированный процессор: (10* оп/с 3 10 с/год) / (3 00 $/год ) = 10" оп/$, примерно сравниваясь с человеком при таком способе сопоставления.

Конечно, не следует относиться к этим оценкам слишком уж серьезно, т.к. "операции" в этих случаях имеют совершенно разный смысл. Нейрон обрабатывает -Ю* аналоговых значений синапсов, тогда как процессоры оперируют единичными, хотя и 32-разрядными операндами. Однако, принимая во внимание перспективы аиачоговых СБИС, позволяющих повысить производительность на 3-4 порядка, "экономическое" превосходство компьютеров - вопрос ближайшего будущего, в пределах нанешнего поколения людей. И победа Deep Blue над Каспаровым - лишь первая ласточка грядущих перемен.

Следовательно, становится экономически целесообразным переложить все рутинные человеческие функции на компьютеры: все, что может быть формализовано немедленно превращается в программные продукты и включается в производственный процесс.

Однако, наращивание темпов компьютеризации наталкивается на ограниченные возможности современных компьютеров в решении неалгоритмизируемых задач - обработке образов. Это и есть то узкое место, которое сейчас резко сужает возможные области применения компьютеров и, соответственно, - емкость потенциального рынка. Искусственные нейросети призваны "расшить" это узкое место, обеспечив компьютерам способность оперировать образной информацией.