Книга Тьюринг. Компьютерное исчисление - Рафаэль Лаос-Бельтра

Компьютер можно назвать мыслящим, если ему удастся обмануть человека, заставив его поверить, что он не компьютер, а человек.

Алан Тьюринг

Эти находки привели Тьюринга к мысли, что мозг человека должен функционировать подобным образом — как компьютер, или, другими словами, как универсальная машина Тьюринга, при этом новорожденного ученый представлял как «дезорганизованную машину». Постепенно человек вырастает, и его мозг медленно организуется, учится, превращаясь ко взрослому возрасту в «универсальную машину». На основе этих догадок появилась искусственная модель нейрона, которой Тьюринг дал название дезорганизованная машина типа В. Этот класс нейронов можно тренировать, то есть цепь, составленную из нейронов такого типа, можно научить распознавать объекты, буквы, числа и так далее. С другой стороны, имелись и другие цепи искусственных нейронов, которые ученый называл дезорганизованной машиной типа А. Эти нейроны нельзя тренировать и невозможно научить, так как в соединениях между ними отсутствует модификатор связи.

Точка зрения Тьюринга на работу мозга в целом совпадала с идеями нейрофизиолога и кибернетика Уоррена Маккалока (1898-1969), а также логика и специалиста по когнитивной психологии Уолтера Питтса (1923-1969), которые в 1943 году представили модель искусственного нейрона, названную моделью Маккалока — Питтса. Она доказывала, что клетки, в особенности нейроны мозга, могут выполнять булевы операции, например вести себя как операторы И, ИЛИ и другие, — так же как и машины Тьюринга.

Описания настоящих моделей нейронов Тьюринга, Маккалока и Питтса стали предвестниками субсимвольного подхода к созданию ИИ. Согласно этой концепции, любой аспект ума или поведения человека и животных возникает, является следствием или объясняется взаимным соединением нейронов в нейронную сеть или цепь. Сегодня на основе субсимвольного подхода разрабатываются и программируются цепи искусственных нейронов — искусственные нейронные сети. В повседневной жизни эти сети широко используются, например при оптическом распознавании символов (OCR), номерных знаков автомобилей на парковках, сканировании, оптимизации расписаний, прогнозе изменения цен и кредитных рисков, распознавании данных на электроэнцефалограмме человека, классификации сигналов радара, разработке «умного» оружия и так далее.

ПОСТРОИТЬ КОМПЬЮТЕР ИЗ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОНОВ

Один из интересных опытов, который мы можем проделать с нейронами Маккалока — Питтса, — это использование их в качестве компонентов компьютера. В таком компьютере арифметические и логические операции будут выполняться внутри микропроцессора в арифметико-логическом устройстве (АЛУ). Нейронные цепи могут выполнять операции, схожие с компьютерными, с помощью логических вентилей, например И, ИЛИ, а также другие операции, свойственные биологическим нейронам. Процедура построения логического вентиля, выполняющего операцию булевой алгебры, начинается с определения соответствующих величин для коэффициентов соединений (w± и w2) и порога активации (U), как показано на схеме.

Комбинируя несколько искусственных нейронов, пошагово соединяя выходы одних со входами других, мы можем получить цепи, эмулирующие операторы И и ИЛИ. Однако можно сделать это проще, с одним нейроном Маккалока — Питтса. Эти простые опыты доказывают, что, как и думали Тьюринг, Маккалок и Питтс, нейрон является автоматом с двумя состояниями: активным, или возбужденным (1), и состоянием покоя (0), а также что нейронная цепь может выполнять функции, схожие с функциями арифметико-логического устройства (АЛУ) компьютера. Используем следующую программу на языке BASIC-256, чтобы показать, что нейрон будет вести себя как вентиль И при следующих входящих (О и 1) и исходящих сигналах.

rem Оператор И

els

wl=0.5:w2=0.5:u=0.5

input "вход 1 = ",el

input "вход 2 = ",e2

total=wl*el+w2*e2

if total