В настоящее время под искусственным нейроном рассматривают обобщенную модель, состоящую из аналогов дендритов (воспринимателей сигналов, передающих нервные импульсы в тело нейрона) и синапсов, входов сумматора, сумматора (аналога тела нейрона), выходов сумматора (аналогов аксона – проводника импульсов от тела нейрона наружу). Каждый из входов сумматора имеет свой вес, отсюда главная особенность искусственного нейрона – настраиваемость всех его весовых коэффициентов (весов синаптических связей).
Ныне насчитывается около 200 разновидностей архитектур (структурных типов) нейронных сетей, например, радиально-базисные сети, многослойные сети Хопфилда, самоорганизующиеся сети Кохонена, рекуррентные (динамические) сети, когнитроны, неокогнитроны… Наиболее известным является персептрон (восприниматель) Розенблатта, по сути, представляющий собой "черный ящик", который настраивается на решение какой-либо конкретной задачи. В нем реализуются входные, выходные и скрытые слои нейронов. Эта модель была предложена в 1958 г. Ф. Розенблаттом и представляет собой 1-й класс нейронных сетей.
Существует несколько способов программно-аппаратной реализации нейрокомпьютеров (при этом используется любой подходящий материальный носитель). Программная эмуляция нейронных сетей (нейроимитаторы) базируется на реализации алгоритма обучения (нейросетевого алгоритма). На базе супер-ЭВМ (многопроцессорных ЭВМ) строятся нейронные сети большого объема. Следующие типы программно-аппаратной реализации НК: на основе программируемых логических интегральных схем и сверхбольших интегральных схем (нейрочипов), к таким относятся 64-разрядные микропроцессоры со статической суперкалярной архитектурой NM6403 и NM6404 – Neuro Matrix, выпускаемые московской фирмой "Модуль" по технологии Samsung. В оптических НК задачи реализуются на элементах оптики. И, наконец, самые передовые технологии – квантовые НК (нанонейрокомпьютеры), имеющие атомно-молекулярные размеры, в том числе ДНК-компьютеры. Преимущество таких компьютеров в том, что они могут решать задачи, превосходящие по своей сложности в тысячи и более раз задачи, которые способны решать любые цифровые (даже самые продвинутые) ЭВМ. А так как все материальные объекты состоят из наноструктур (элементарных частиц, атомов, молекул, макромолекул), то наиболее перспективным представляются разработки именно в этом направлении.
Сухой остаток
Итак, подытожим. Отличительными особенностями нейрокомпьютеров являются: 1) в качестве элементного базиса выступают не элементы пороговой логики (триггеры, регистры, счетчики), а искусственные нейроны – простейшие процессорные элементы с настраиваемыми связями (весами); 2) НК не программируются, а обучаются на примерах; 3) НК позволяют решать плохо формализованные задачи; 4) в силу параллельной архитектуры они имеют потенциально высокое быстродействие и отказоустойчивость (нейроны в нейрочипах более продуктивны, так как могут взаимозаменять друг друга); 5) по критерию "эффективность (качество)/стоимость" они превосходят другие типы ЭВМ.
Самое главное, с помощью НК можно решать плохо формализованные задачи, которые трудно алгоритмизируются, но успешно решаются человеком. Например, распознавание образов, классификация (кластеризация) данных, прогнозирование (предсказание), аппроксимация функций – замена сложных математических объектов более простыми и приближенными (нейросеть – универсальный аппроксиматор-заменитель), оптимизация (решение сложных линейных уравнений) и многое другое.
Практически НК будут использоваться в авиации (управление, навигация, контроль, диагностика, выбор оптимального маршрута), медицине (диагностика, прогнозирование, "кибернетический двойник" – нейросетевая модель человека, на которой проигрываются варианты лечения), бизнесе, финансах, политике (прогнозирование ситуаций, выбор решений – альтернатив), информационной безопасности (биометрические системы идентификации, распознавание лиц и изображений, системы обнаружения атак), энергетике (прогнозирование потребления электроэнергии, диагностика режимов и технического состояния агрегатов), строительстве (виброзащита, управление колебаниями – защита от землетрясений), космосвязи (обработка изображений со спутников) и во многих других областях экономики, политики и социокультурной жизни общества.
Прогнозируется, что к 2030 г. НК сравнятся с человеческим интеллектом. Уже сейчас разработкой и внедрением нейрокомпьтерной техники в мире занимаются свыше 300 фирм и фактически все университеты. Американцы, например, тратят на развитие информационно-вычислительной техники, значительную часть в котором ныне уделяют НК, порядка 2 миллиардов долларов в год. В России, к сожалению, цифры на несколько порядков ниже.
Настало время, когда сама национальная безопасность страны зависит от успешных разработок и скорейшего внедрения новейших информационных и биологических технологий. Нанотехнологии и нейрокомпьютеры в своем влиянии на общественный прогресс приобретают все большее значение. Научно-исследовательский и опытно-конструкторский потенциал нашей страны еще достаточно велик, необходимо задействовать его полностью, а для этого нужна поддержка властей, и прежде всего – адекватные финансовые вливания в эту сферу.
Прорыв в будущее [25]
На одном из заседаний Башкирского отделения Научного совета РАН по методологии искусственного интеллекта завкафедрой математики и информатики БИСТ профессором М. Доломатовым был прочитан интереснейший доклад на тему нанотехнологий. Так что же такое нанотехнология и с чем ее едят?
Мизерные устройства
Греческое слово "нанос" означает "гном", им обозначают миллиардные части целого. Нанотехнологии – область прикладной науки и техники, занимающаяся изучением свойств объектов и разработкой устройств размеров порядка нанометра (по системе единиц СИ, 10−9 метра).
Историк науки Ричард Букер отмечает, что историю нанотехнологии создать сложно из-за неопределенности самого этого понятия. Чарльз Пул, автор книги "Введение в нанотехнологию", приводит такой пример: в Британском музее хранится так называемый "Кубок Ликурга", изготовленный древнеримскими мастерами, – он содержит микроскопические частицы золота и серебра, добавленные в стекло. При различном освещении кубок меняет цвет – от темно-красного до светло-золотистого. Но это не означает, что в Риме была использована нанотехнология.
Обычные и нанотехнологии
Вещество может иметь качественно новые физические и химические свойства, если оно очень мелко раздроблено. Частицы размерами от 1 до 1000 нанометров обычно называют "наночастицами". Так, например, оказалось, что наночастицы некоторых материалов имеют очень хорошие каталитические и адсорбционные свойства. Другие материалы показывают удивительные оптические свойства: например, сверхтонкие пленки органических материалов применяют для производства солнечных батарей. Уже сегодня ученым удалось добиться взаимодействия искусственных наночастиц с природными объектами наноразмеров – рибосомами, белками, нуклеиновыми кислотами… Наночастицы могут организовываться в пространственные структуры. Такие структуры также проявляют необычные химические и физические свойства.
Нанотехнологии качественно отличаются от традиционных инженерных дисциплин, потому что это технологии микромира, или пограничной области между нашим и квантовым миром. Обычные технологии металлов, химические технологии в таких масштабах совершенно изменяются. Очень сильно начинают проявляться квантовые свойства вещества. Это дает возможность разработки таких устройств, как молекулярные машины, нанороботы, квантовые компьютеры, молекулярные компьютеры и прочее.
Нанотехнологии и современный мир
Уже к 2004 году мировые инвестиции в сферу разработки нанотехнологий почти удвоились по сравнению с 2003 годом и достигли $10 млрд. Мировыми лидерами по общему объему капиталовложений в этой сфере стали Япония и США. На долю США ныне приходится примерно треть всех мировых инвестиций в нанотехнологии. Много в этой области работают Европейский Союз, Япония, Канада, Китай, Южная Корея, Израиль, Сингапур, Бразилия и другие государства. В США одни только федеральные ассигнования на нанотехнологические программы и проекты выросли с $464 млн. в 2001 году до $1 млрд. в 2005-м. В 2006 году США выдели на эти цели дополнительно $1,1 млрд. Еще $4 млрд. в 2006 году потратили на те же цели американские корпорации. На Западе нанолаборатории создают гиганты большого бизнеса – например, General Electric, IBM, Bell, BASF, крупные университеты. Прогнозы показывают, что к 2015 году общая численность персонала различных отраслей нанотехнологической промышленности может дойти до 10 млн. человек, а суммарная стоимость товаров, производимых с использованием наноматериалов, приблизится к $1 трлн.
Начало
В 1931 году немецкие физики Макс Кнолл и Эрнст Руска создали электронный микроскоп, который впервые позволил исследовать нанообъекты. В 1968 году Альфред Чо и Джон Артур разработали теоретические основы нанотехнологии при обработке поверхностей. В 1974 году японский физик Норио Танигучи ввел слово "нанотехнологии", которым предложил называть малые устройства, размером один микрон и меньше. В 1981 году германские физики Герд Бинниг и Генрих Рорер создали микроскоп, способный различать атомы. В 1985 году американские физики Роберт Керл, Хэрольд Крото и Ричард Смэйли создали с помощью электронной микроскопии технологию, позволяющую точно измерять предметы диаметром нанометр, появились манипуляторы для работы с такими объектами. В 1989 году Дональд Эйглер, инженер фирмы IBM, выложил название своей фирмы атомами ксенона. В 1998 году появились первые наноустройства. Голландский физик Сеез Деккер создал транзистор на основе нанотехнологий.