Від абака до нейрокомп’ютера

"За час життя всього лише одного покоління поряд з людиною виріс дивний новий вид: обчислювальні та подібні до них машини, з якими, як він виявив, йому доведеться ділити світ. Ні історія, ні філософія, ні здоровий глузд не можуть підказати нам , Як ці машини вплинуть на наше життя в майбутньому, бо вони працюють зовсім не так, як машини, створені в епоху промислової революції. "

Людина протягом свого існування на земній кулі завжди намагалася полегшити свою працю і покращити умови життя з тією завидною сталістю, з якою будь-яка система прагне мінімум енергії. Досі залишається загадкою, що ж є двигуном прогресу: природна лінь, властива кожному homo sapiens, допитливий розум наших предків та сучасників чи щось інше. Але саме це щось, чи то лінощі чи щось інше, і є причиною того, що наші житла перетворилися з холодних печер, обвішаних шкурами звірів, на затишні квартири з центральним опаленням та освітленням, а обчислювальні засоби пройшли довгий шлях розвитку від абака до високопродуктивних машин нового покоління, однією з яких є нейрокомп'ютер.

Частина 1. Що таке нейрокомп'ютер?

Перш ніж розпочати розмову про нейрокомп'ютерів і про те, що в них такого хорошого, визначимо як сам термін "нейрокомп'ютер", так і поняття, безпосередньо пов'язані з ним.

Нейрокомп'ютер – це обчислювальна машина нового покоління, реалізована на основі спеціалізованої елементної бази з використанням штучних нейронних мереж (ІНС).

У свою чергу, ІНС - це система, що навчається, що складається з безлічі однотипних, простих і взаємодіючих між собою процесорів (штучних нейронів) і імітує роботу нейронів людського мозку.Навчання ІНС по Менделю та Макларену є "процесом, у якому вільні параметри нейронної мережі адаптуються внаслідок її безперервної стимуляції зовнішнім оточенням". Таким чином, навчання ІНС є аналогом програмування для звичайних комп'ютерів. Методи навчання чи, як ще кажуть, тренування чи настроювання параметрів нейронних мереж отримали назву нейропарадигм. Найвідоміші з них наведені в таблиці 1. Одним з методів навчання ІНС, що найчастіше використовуються, є алгоритм зворотного поширення помилки.

Таблиця 1
Назва нейропарадигми	Де застосовується
Неокогнітрон	Для розпізнавання рукописного тексту та ієрогліфів
Мережа Хопфілда	Для пошуку та відновлення даних за їх фрагментами
Машина Больцмана	Для розпізнавання зображень та сигналів радарів
Зворотне поширення помилки	Для синтезу мови, контролю руху роботів, оцінки ефективності капіталовкладень

Архітектурою нейрокомп'ютера є MSIMD (чи MIMD), тобто. структура з паралельними потоками однакових команд та множинним потоком даних, що забезпечує високий паралелізм розрахунків. Один з батьків теорії ІНС М. Мінський висунув гіпотезу, згідно з якою продуктивність звичайної паралельної обчислювальної системи з процесорів N зростає пропорційно логарифму N, в той час як застосування нейросистем дозволяє збільшити швидкодію не в логарифм N раз, а в N раз.

Частина 2. Злети та падіння

Якщо простежити етапи розвитку нейротехнологій, можна помітити, що щирий інтерес до них із боку громадськості нерідко змінюєтьсяпрохолодою.

Вперше про створення обчислювальних систем, які працювали за принципом людського мозку, вчені серйозно заговорили на початку другої половини минулого століття. І ці ідеї були лише плодом фантазії кількох дослідників, а мали під собою чітке наукове обгрунтування. Адже людський мозок, що складається з мережі нейронів (нервових клітин), є високоефективною і паралельною системою обробки інформації, змоделювавши яку, можна було б отримати комп'ютер неймовірної швидкодії. Незабаром з'явилися роботи таких відомих вчених, як Д. Хебб, М. Мінський, Ф. Розенблат та ін, які заклали основи побудови штучних нейронних мереж. Вже на початку 60-х років були побудовані перші ІНС, найвідомішими з яких є персептрон (перцептрон, від англ. perceptron) Ф. Розенблатта, "Адалін" В. Уідроу та система "Альфа" А. Г. Івахненко. Робота кипіла, фантазія вчених малювала зовсім неймовірне майбутнє.

Однак невдовзі М. Мінським, професором Массачусетського технологічного інституту, було доведено, що нейронні мережі, побудовані на персептронах, хоч і прості з погляду технічної реалізації, але не здатні вирішити багато різноманітних завдань. Це спричинило спад досліджень у цій галузі, який тривав на початок 80-х.

Поява нових парадигм (машина Больцмана, мережа Хопфілда та інших.), і навіть стрімко зростаюча потреба у високопродуктивних ЕОМ сприяли відродженню інтересу до ІНС. Ідея побудови "електронного мозку" отримала розвиток у працях Д. Хопфілда, Ф. Уоссермена, Б. Уідроу, Т. Кохонена, С. Гроссберга та інших. У середині 80-х років у США, Японії та країнах Європейського Союзу стартують державні дослідницькі програми, спрямовані наналагодження масового виробництва нейрокомп'ютерів до 2000 року. Найбільші їх представлені у таблиці 2.

Таблиця 2
Назва програми	Країна	Час проведення	Обсяги фінансування
DARPA	США	1987-1995 р.р.	$400 млн.
Human Frontier	Японія	1988-1996 р.р.	$6600 млн.
BRAIN	ЄС	1988-1996 р.р.	$10 млн.

Підтримка з боку країн і величезні інвестиції призвели до формування цілої промисловості апаратного та програмного забезпечення для нейрообчислювачів. Тоді, у 90-х роках, було налагоджено виробництво засобів моделювання ІНС та створено перші комп'ютери, акселератори, чіпи та програми з приставкою "нейро". За спостереженнями компанії Busines Communications Company Inc., наприкінці 1992 року обсяг світового ринку нейротехнологій становив $120 млн. (hardware) та $50 млн. (software). До 2000 року ці показники зросли у 5-6 разів.

За оцінками фахівців, найближчим часом очікується значне технологічне зростання в галузі проектування нейронних мереж та нейрокомп'ютерів. За останні роки вже відкрито чимало нових можливостей ІНС, а роботи в цій галузі стають важливим внеском у промисловість, науку та мають велике економічне значення.

Частина 3. Області застосування нейрокомп'ютерів

Нейровичислители та ІНС можуть бути використані для вирішення великого класу складних (погано формалізованих) завдань з різних галузей людського життя. Зокрема, нейрокомп'ютерні технології успішно застосовуються при аналізі споживчого ринку, проектуванні та оптимізації мереж зв'язку, розпізнаванні мови, управлінні.цінами та виробництвом, дослідження попиту, обслуговування кредитних карток, медичної діагностики, виявлення фальсифікацій, розпізнавання символів тощо. Типові завдання, які вирішуються за допомогою нейронних мереж та нейрокомп'ютерів, представлені на малюнку.

Поки існує потреба у високопродуктивних обчислювачах, нейрокомп'ютери не залишаться без роботи. Область їх застосування розширюється і розширюватиметься, тому що ці потужні обчислювальні машини є найуспішнішими ЕОМ нового покоління.

Частина 4. Нейрокомп'ютери та нейроприскорювачі

Нейрокомп'ютер слід відрізняти від нейроемуляторів, типових ЕОМ з масовим паралелізмом, реалізують базові функції нейрологики на програмному рівні, і нейроприскорювачів, стандартних обчислювальних систем зі спеціальними платами розширення, т.к. він є функціонально закінчений обчислювальний пристрій. Іншими словами, якщо ви встановлюєте на вашому ПК програму, що моделює нейронну мережу, і починаєте вирішувати з її допомогою завдання оптимального розподілу грошових інвестицій, ваш комп'ютер можна буде назвати нейроемулятором. Якщо ж ви придбаєте плату IBM ZISC 036 і встромите її в PCI слот на материнській платі, то ваш комп'ютер можна вважати нейроприскорювачем. Ну а якщо ви вирішите проміняти вашого залізного друга на комп'ютер Synapse-1, то ви станете щасливим власником нейрокомп'ютера.

На сьогоднішній день велику популярність набули нейроприскорювачі, що випускаються у вигляді плат та модулів, реалізованих на базі ПЦОС, ПЛІС або спеціалізованих нейрочіпів. Хоча і серед нейрокомп'ютерів, що випускаються у вигляді конструктивно-автономних систем, є комерційні моделі. Але таких пристроїв значно менше. Приклади нейроприскорювачів: картка IBMZISC 036, Fujitsu Neuro-Turbo, Siemens Synapse 2 та Synapse 3, DSP60V6 компанії "Інструментальні системи", NeuroMatrix NMT403 ночно-технічного центру "Модуль" та ін.

ZISC 036 - нейропроцесор фірми IBM, орієнтований рішення широкого кола завдань від розпізнавання образів до класифікації і містить 36 нейронів, кожен із яких є незалежний процесор. Характеристики нейрочіпа ZISC 036:

36 нейронів;
можливість з'єднання кількох процесорів (каскадування);
від 1 до 64 компонент у вхідному векторі;
напруга живлення 5V;
споживана потужність – 1 W при 16 MHz;
частота – 0-20 MHz;
CMOS-технологія;
вхідний вектор завантажується через 35 мкс, результат з'являється через 05 мкс.

Найвідомішими "повноцінними" комерційними нейрокомп'ютерами є: Synapse-1 компанії Siemens Nixdorf, "Силіконовий мозок" (США) та "Ембріон" (Україна).

Машини Synapse-1, що мають скалярну багатопроцесорну архітектуру і пам'ять, що нарощується, використовуються для розпізнавання мови, зображень, образів і мають неймовірну швидкість самонавчання. Характеристика нейрокомп'ютера Synapse-1:

процесорна плата з матрицею із восьми ПЦОС МА16;
продуктивність 3,2 мільярда операцій множення (16х16 біт) та додавання (48 біт) в секунду;
пам'ять вагів 128 Мб;
будову даних на базі Motorola MC68040;
пристрій керування на базі Motorola MC68040.

Сьогодні сотні компаній займаються розробкою та виробництвом нейрочіпів, проте лише деякі з них постачають свою продукцію на ринок. Інші обслуговують військовий комплекс чи виробляють одиничні товари для спеціальних цілей.

В даний час архітектура фон Неймана вже не може задовольнити всі потреби, що наростають, у високопродуктивних обчислювальних системах. Тому все більше уваги приділяється принципово новим способам організації обчислювального процесу, які дозволяють досягти максимально можливого паралелізму розрахунків. Однією з перспективних сьогодні ідей є моделювання роботи людського мозку, реалізоване в нейрокомп'ютерах. Проте їм доведеться пройти ще довгий шлях у розвитку, т.к. левова частка всіх напрацювань у цій галузі поки що залишається незатребуваною.

Можна припустити, що поступи в нейробіології спричинять справжній прорив у галузі нейрокомп'ютерних технологій. Багато вчених схильні вважати, що запуск людини в космос або створення водневої бомби на тлі такого тріумфу здадуться не такими вже вражаючими досягненнями, якими ми вважаємо їх сьогодні.