На этом шаге мы проведем небольшое сравнение искусственных и естественных нейронных сетей.
Человеческий мозг - самое невероятное вычислительное устройство из существующих. Он не способен обрабатывать числа так же быстро, как микропроцессор, но с его способностью адаптироваться к незнакомым ситуациям, изучать новые навыки и проявлять творческий подход не сравнится ни одна из известных машин. С момента появления первых компьютеров ученые были заинтересованы в моделировании механизмов мозга. Нервные клетки мозга называются нейронами. Нейроны в мозге связаны между собой соединениями, которые называются синапсами. Для питания этих сетей нейронов, также известных как нейронные сети, по синапсам подается электричество.
Приведенное здесь описание биологических нейронов является грубым упрощением ради аналогии. На самом деле у биологических нейронов есть такие части, как аксоны, дендриты и ядра, о
которых вы, возможно, знаете из курса биологии средней школы. А синапсы в действительности являются промежутками между нейронами, в которых выделяются нейротрансмиттеры, обеспечивающие прохождение этих электрических сигналов.
Несмотря на то что ученые выделили части и определили функции нейронов, подробности того, каким образом биологические нейронные сети образуют сложные модели мышления, до сих пор не вполне понятны. Как они обрабатывают информацию? Как формируют оригинальные мысли? Большая часть наших знаний о том, как работает мозг, основана на рассмотрении его на макроуровне. Сканирование мозга методом функциональной магнитно-резонансной томографии (МРТ) показывает, где течет кровь, когда человек выполняет определенную деятельность или обдумывает конкретную мысль (рисунок 1).
Рис.1. Исследователь изучает изображения головного мозга, полученные посредством МРТ. MPT-изображения мало что говорят нам о том, как функционируют отдельные нейроны или как организованы нейронные сети
Эта и другие макротехнологии могут привести к выводам о том, каким образом связаны различные части мозга, но они не объясняют тайны того, как отдельные нейроны помогают в развитии новых мыслей.
Группы ученых мечутся по всему земному шару, стремясь раскрыть секреты мозга, но вот что следует учесть: в человеческом мозге приблизительно 100 000 000 000 нейронов и каждый из них может быть связан с десятками тысяч других нейронов. Даже на компьютере с миллиардами логических элементов и терабайтами памяти современные технологии не позволяют построить модель одного человеческого мозга. Очевидно, в обозримом будущем человек по-прежнему будет оставаться самым сложным универсальным объектом изучения.
Универсальная обучающая машина, эквивалентная человеческим способностям, является целью так называемого сильного искусственного интеллекта (ИИ), также известного как общий искусственный
интеллект. В данный исторический момент это все еще относится к области научной фантастики. Слабый ИИ - это тип ИИ, который нам встречается ежедневно: компьютеры, интеллектуально
решающие конкретные задачи, на которые они были предварительно настроены.
Если биологические нейронные сети все еще не полностью изучены, то каким образом их моделирование стало эффективным вычислительным методом? Действительно, цифровые нейронные сети, известные как искусственные нейронные сети, построены под впечатлением от биологических нейронных сетей, но на этом сходство заканчивается. Современные искусственные нейронные сети не претендуют на то, чтобы работать подобно своим биологическим аналогам. На самом деле это было бы невозможно прежде всего потому, что мы не до конца понимаем принципы работы биологических нейронных сетей.
На следующем шаге мы начнем знакомиться с искусственными нейронными сетями.
