-9сек). Такие модели будут занимать объем обычной пишущей машинки. По быстродействию эти системы превзойдут возможности человеческого глаза, опознающего объект за время порядка 10 мксек.
Предполагается, что запоминающие возможности ЭЛТ, снабженных электронной системой сканирования мишени по двум координатам, позволят осуществить тот качественный скачок в моделировании нервной системы глаза, которого можно достичь только при развитии параллельных вычислительных систем, предлагаемых доктором Форстером. Безусловно, эти системы будут чрезвычайно сложны. Так, в первой модели системы, разрабатываемой в лаборатории под руководством Гассела, запоминающие возможности ЭЛТ использованы только на 64% (растр разложения трубки состоит из 400 строк по 400 точек в каждой). В экспериментальной системе матрица разложения состояла всего из 256 строк по 256 точек в каждой. Но и тогда общее число чувствительных элементов уже составляло 65 536. (В центральной ямке сетчатки глаза содержится всего 30 000 чувствительных элементов.) Конечно, такие сверхсложные системы могут создаваться только на основе новых твердотельных устройств и микроминиатюрной электронно-оптической техники. Но даже в таком случае электронная модель глаза, очевидно, не сможет воспринимать информацию, связанную с изменениями направления движения, яркости и цвета предметов. Пока она способна узнавать только двумерный образ предмета. Однако в дальнейшем параллельная вычислительная система, снабженная уже двумя передающими камерами, сможет моделировать и объемное зрение. По утверждению разработчиков, создание такой системы будет способствовать развитию вычислительного устройства "Numa Rete", считывающего со скоростью 20 000 предметов в секунду случайные объекты независимо от их размера, места расположения, формы и освещенности. Каждый считываемый предмет имеет определенные границы (края). Устройство "Numa Rete" содержит плоскую матрицу из 400 фотоэлементов и, по существу, считывает именно края, фиксируя границы предметов. В этом смысле его можно назвать "детектором границ". Этот принцип в настоящее время положен в основу работы электронных моделей зрительных анализаторов и получил название "логики близости" (Neighborhood Logic). Д-р Форстер пояснил существо логики такого типа следующим образом. Каждый одномерный линейный объект представляет собой препятствие для света и имеет два "конца". Если путь света на "детектор границ" преграждает N объектов, то возбуждаются 2N нервных волокон. Следовательно, общее число объектов, находящихся в поле зрения сетчатки, равно половине возбужденных нервных волокон.
В параллельной вычислительной системе сканирование ведется по двум координатам и фиксируется не только общее число объектов N, но и отдельно число объектов Nc, ограниченных изогнутыми поверхностями. В такой системе осуществляется электронное сканирование реального изображения, запечатленного на мишени запоминающей трубки. Этот метод позволяет моделировать процесс восприятия контура изображения, опознавания предмета и относительной оценки его особенностей на основе постепенного исследования степени контрастности соседних элементов черно-белого изображения и интервалов яркости цветного изображения, а не на основе восприятия всего предмета в целом. В этом и проявляется логика близости. Использование логики близости в вычислительных системах позволит со временем опознавать такие особенности зрительных образов, как форма, топологическая связь, движения образа, мерцания и т. д.
Сейчас еще трудно сказать, насколько сложной будет работа, которую смогут выполнять будущие системы, построенные по образу и подобию зрительного анализатора человека. Их можно будет научить быстро отыскивать нужную фотографию и выделять в ней по неуловимым для человека признакам интересующую его информацию, безошибочно диагностировать болезни по рентгенограммам, определять характер "событий", следы которых фотографируют с экранов осциллографов или в пузырьковых камерах. Они смогут выполнять функции операторов у пультов управления, им можно будет поручать ввод данных в вычислительную машину, определение глубины залегания полезного геологического слоя, наведение беспилотных аппаратов, астронавигацию, сортировку почтовой корреспонденции, наблюдение за уличным и железнодорожным движением и многое другое. Одна машина, будучи обучена выполнению тех или иных функций, сможет научить всему, что умеет сама, сколько угодно других. "Зрячие" машины совершат в технике революцию, которая будет равноценна появлению самих электронных машин.
Беседа тринадцатая. На пути к искусственному мозгу
Что может быть для человека важнее его собственного мозга? Однако наши сведения о структуре и функциях мозга в настоящее время еще весьма неполны, зачастую основаны лишь на догадках. О нем мы знаем значительно меньше, чем о других органах. Давно ли, например, считалось непреложной истиной, что живые существа лишены "магнитного чувства"? Но вот проделали такой опыт. Человеку в состоянии гипноза внушили определенные зрительные образы: яркий солнечный день, тихое лесное озеро, цветы на лугу... И вдруг этот образ начал искажаться, как на экране испорченного телевизора, затягиваться туманной дымкой, разрушаться и исчезать. Что же произошло? А это к одному из центров больших полушарий, заведующему формированием зрительных образов, поднесли постоянный магнит, забаву школьника, и, как оказалось, магнитное поле непосредственно повлияло на процессы, происходящие в этом центре.
Приведем другой, не менее разительный факт, с которым не так давно столкнулись ученые. Оказывается, если воздействовать слабым электрическим током на так называемую интерпретационную, или толковательную, область, занимающую на поверхности больших полушарий головного мозга часть обеих височных долей, то в сознании человека пробуждаются, казалось бы, безвозвратно утраченные воспоминания. Оживают случайно слышанные, забытые мелодии, возникают давно угасшие мысли...
В каких глубинах подсознания хранились эти картины, представления и звуки давно минувших лет? Как научиться вызывать определенные воспоминания и рационально использовать таким образом необъятную кладовую человеческой памяти? Ответы на все эти вопросы пока еще не получены.
И все же, как ни далеки мы от полного познания сущности всех неимоверно сложных процессов, происходящих в нашем мозгу, нам удалось создать немало замечательных "мозгоподобных" машин, о которых лет двадцать тому назад — это можно смело сказать, не греша против истины, — не мечтал даже сам Норберт Винер, "отец кибернетики". Эти машины предсказывают погоду, в сотни тысяч раз быстрее человека производят сложные вычисления, отменно играют в шахматы, расшифровывают древние письмена, на расстояниях в сотни километров управляют технологическими процессами в цехах и на целых заводах, самостоятельно читают, переводят и записывают тексты, вычисляют траектории полетов космических кораблей и наиболее экономично планируют на десятилетия вперед производство целых отраслей промышленности, сберегая миллионы часов человеческого труда.
Однако, при всех своих "способностях", современные кибернетические машины во многом уступают возможностям человеческого мозга. Наш мозг, как известно, выполняет несоизмеримо более сложные задачи регулирования и управления, чем любая кибернетическая машина. Более того, он в совершенстве и с большой легкостью осуществляет ряд функций, которые пока не по силам электронным автоматам. В частности, мы имеем в виду решение широкого круга задач без предварительного программирования, распознавание образов и многое другое.
Глубокое изучение процессов мышления, исследования в области теории самоорганизующихся и обучающихся систем имеют для бионики первостепенное значение. Следует признать, что здесь получено еще очень мало результатов, которые можно было бы использовать для полноценного моделирования и воспроизведения высшей нервной деятельности человека. Пока мы можем только сказать, что определился большой круг проблем, от решения которых в принципе зависит реализация этого грандиознейшего и сложнейшего из человеческих замыслов.
В беседе "Зрячие машины" мы упомянули о том, что мозг обладает способностью сопоставлять, анализировать и обобщать получаемую им информацию. Существенно, что при этом он выделяет из нее и запоминает наиболее важное и после закрепления образовавшихся связей освобождает память для новых сообщений. Эту его особенность удалось промоделировать средствами современной электроники; однако, хотя ассоциативная память перцептронов оказалась достаточно эффективной, до сих пор неясно, верно ли она воспроизводит данную функцию мозга.
Человек всегда помнит больше, чем ему кажется. Однажды полученные впечатления могут уходить из центра внимания, но не изглаживаются из памяти окончательно. Так, например, французскому рисовальщику Гюставу Доре (автору широко известных иллюстраций в книгах "Гаргантюа и Пантагрюэль" Ф. Рабле, "Дон Кихот" М. Сервантеса и др.) издатель однажды поручил сделать рисунок с фотографии какого-то альпийского вида. Доре ушел, не захватив с собой фотографию. На следующий день он принес совершенно точную копию. Известно также, что самый удачный портрет президента Линкольна был написан провинциальным почитателем, видевшим его всего лишь один раз. По свидетельству современников, Юлий Цезарь и Александр Македонский знали в лицо и по имени своих солдат, а ведь их было очень много — 30 тысяч. Рассказывают, что Моцарт точно записал большую и сложную симфонию, услышанную только один раз. Композитор А. К. Глазунов легко восстановил утраченные партитуры больших музыкальных произведений. С. В. Рахманинову достаточно было один раз услышать фортепьянный концерт, чтобы точно воспроизвести его. А. Алехин помнил все сыгранные шахматные партии и, не глядя на доски, мог одновременно играть с 30 — 40 партнерами.
Установлено с абсолютной точностью, что мимо наших глаз и ушей ничто не проходит бесследно, только не все воспринимаемое мы успеваем осознать. Так, недавно в