Логические нейронные сети



Нейросетевые технологии и нейрокомпьютеры


Итак, располагая знаниями о ситуациях на входе управляющей системы и реакциях на каждую из них, получаем таблицу. В одном столбце, так называемом запросном поле, - вектор-ситуация, в другом, ответном поле - принимаемое решение. Такая идея ситуационного управления высказана Д.А. Поспеловым [23] еще в 1970-х годах.

Для ее воплощения можно применить технологии построения ассоциативной памяти, столь широко используемой в современных вычислительных системах. Если между ситуациями ввести операции отношения, то можно построить операции вида "найти ближайшую величину слева (справа)", "найти ближайшие включающие границы" и т.д. Идея ассоциативной ЭВМ давно реализована, например в STARAN [15] (1977 г.).

На основе вышесказанного строится самообучающаяся система, в режиме обучения дополняющая базу знаний (ту самую таблицу в ассоциативной памяти) с помощью моделирования ситуаций и принимаемых решений и выдающая решение в рабочем режиме согласно таблице на основе интерполяции.

Однако необходимость выхода на большие размерности ограничивает возможность построения "большой" ассоциативной памяти по существующей технологии. Ведь такая память, даже при реализации единственной операции, основана на одновременном сравнении входного вектора с запросными частями всех ее регистров и с выдачей содержимого ответного поля в случае совпадения.

Выходит, что мозг не может непосредственно хранить таблицы, а моделирует их с помощью нейросетевых механизмов? Можно вспомнить, что исходные предложения (например, Кохонена) по применению нейросетей касались именно ассоциативной памяти.

Зачем же нам следовать столь неловкому воплощению?

Ответ может быть лишь таким: все хорошо к месту. Просто более тщательно следует определять области разумного применения каждого из различных средств решения задач искусственного интеллекта. И как можно раньше уйти от опасных для здоровья вопросов философски-мистического характера.

Хотя и следует вновь заглянуть "в зеркало".

Где мы используем принцип нейросети непосредственно, а не косвенно, - посредством расчета, анализа баз знаний и т.д.? По-видимому, обязательно там, где мы получаем первичную информацию для последующих выводов: органами зрения, слуха, обоняния, осязания. На этом же уровне мы способны провести первичную классификацию и принять оперативное решение: убежать от стремительно приближающегося автомобиля, надеть противогаз и т.д.

Значит, в нашей жизнедеятельности, требующей разнообразного проявления, существует такая ниша, эффективная на самом низком уровне животного состояния, где решение должно быть сверхоперативным, скорее - рефлекторным, не допускающим анализа. Этому способствует высокий параллелизм сети. Именно высокий параллелизм, наряду с исключением сложных расчетов, обусловил взрыв интереса к системам искусственного интеллекта в начале 1980-х годов, когда остро встала задача разработки вычислительных средств сверхвысокой производительности.

И этим мы вновь затронули важный вопрос актуальности аппаратной реализации нейросети или нейрокомпьютеров, т.к. программная модель на непараллельном компьютере лишена свойства высокого параллелизма мозга и ограничивает выход на "большие" нейросети.

Этот параллелизм выражается в том, что одновременно обрабатывается большое число цепочек нейронов. При этом каждый нейрон обрабатывается хотя и по одному алгоритму, но - по разным его ветвям: один, в конце концов, возбудится, другой нет; связи нейрона индивидуальны и изменяются не идентично связям других нейронов и т.д.

Тогда, ставя задачу разработки параллельного вычислительного устройства - нейрокомпьютера, способного имитировать работу нейросети с учетом ее достоинств по реализации высокой производительности, следует учесть, что:

  • необходимо распределять нейроны (точнее, нейроподобные элементы или соответствующие им программные процедуры) между процессорами НК, синхронизируя обработку нейронов в соответствии с матрицей следования. Т.е. необходимо реализовать способ распараллеливания по информации;
  • одинаковые на всех процессорах программы одновременно обрабатываемых нейронов в общем случае должны выполняться по разным ветвям.

При программной реализации нейросети перечисленные требования соответствуют SPMD-технологии ("одна программа - много потоков данных") [9], привлекательность которой обоснована для многих приложений параллельного решения задач высокой сложности.

Привлекательна реализация "большой" нейросети на основе сетевых технологий.

При аппаратной реализации НК (или его аппаратной поддержке) также необходимо учесть следующее требование: один нейроподобный элемент должен делить время между имитацией многих нейронов. Жесткая аппаратная имитация нейросети, соответствующая связи "один нейроподобный элемент - один нейрон", неэффективна, т.к. ограничивает возможную размерность моделируемой сети.

Учитывая специализацию нейрокомпьютера при применении сетевых технологий в рамках построения более сложных управляющих систем, целесообразно, чтобы НК использовался как сопроцессор под управлением мощного и универсального компьютера-монитора. Это же обусловлено разнообразными функциями "учителя" по формированию, заданию и регулировке параметров, по обучению и по дальнейшему применению результатов. В рамках сегодняшних компьютерных технологий НК должен дополнять персональный компьютер как его внешнее устройство и "врезаться" в существующие ОС.

***

Итак, мы знаем языки логического вывода, экспертные системы, самообучающиеся системы управления. Но в природе первично воплощены лишь нейросети!

Почему же мы, располагая столь богатым арсеналом средств искусственного интеллекта, в основе своей (как нам кажется!) опирающихся далеко не на одни только нейросети, самодовольно недоумеваем, отчего они не были первоначально заданы Природой, а явились плодом нашей творческой гениальности? И мы кощунственно вопрошаем:

- Ты что, Господи, не мог додуматься до этого Сам?

И посылается нам догадка с Неба: о Великой Целесообразности, о непрерывности и преемственности Развития, о предлагаемом Базисе, требующем Надстройки, о вечной Причинно-Следственной Вытекаемости… Мозг - конструктивно целесообразен, развиваем, универсален, самодостаточен. Мозг - основа, на которой еще не то можно построить!

Здесь можно привести пример колеса, не существующего в живых организмах. Какова должна быть длина нерва, чувствующего обод колеса? Значит, колесо должно быть отделено от живого существа! Но не рожать же матери отдельно ребенка, отдельно - колесо к нему. И сказал Господь Человеку:

- Я дам тебе разум, а колесо ты сделаешь сам…

Нет, додумался Он, Высший Разум, - посредством средства, вложенного в нас… Мы сыграли роль слепых исполнителей предназначенного, предопределенного, предсказанного… Словно микробы в желудочно-кишечном тракте - в заблуждении о личном счастье и сытости, - в действительности мы работаем на Волю Создателя, помогая Ему в главной и глобальной установке на Развитие.

<


Содержание  Назад