Поиск:
ИСТОРИЯ СОЗДАНИЯ
Разработки теории нейронных сетей, нейроматематики и нейрокомпьютеров тесно взаимосвязаны. С одной стороны развитие нейроматематики способствует развитию теории нейронных сетей, которая в свою очередь направляет развитие технических разработок нейрокомпьютеров, с другой – уровень развития технических средств определяет диапазон возможностей для построения нейронных сетей и неройсетевых алгоритмов решения задач.
Считается, что теория нейронных сетей, как научное направление, впервые была обозначена в классической работе МакКаллока и Питтса 1943 г., в которой утверждалось, что, в принципе, любую арифметическую или логическую функцию можно реализовать с помощью простой нейронной сети.
Аппаратные разработки нейрокомьтеров начались в 1950- е гг. и велись параллельно с работами над универсальными ЭВМ; постепенно сфера применения нейрокомпьюетров расширялась вследствие роста числа сложных формализуемых и неформализуемых задач, реализовать решение которых на классическом компьютере почти невозможно. Первый в мире нейрокомпьютер «MARK 1» или перцептрон (математическая и компьютерная модель восприятия информации мозгом (кибернетическая модель мозга) создан в 1958 г. американским нейрофизиологом Ф. Розенблаттом.
Уоррен Мак-Каллок и Уолтером Питтс
Фрэнк Розенблатт со своим перцептроном «Марк-1»
Перцептрон был предназначен для классификации объектов. Он состоит из трёх типов элементов, а именно: поступающие от сенсоро сигналы передаются ассоциативны элементам, а затем реагирующим элементам.
На этапе обучения “учитель” сообщает перцептрону к какому классу принадлежит предъявленный объект. Обученный перцептрон способен классифицировать объекты, в том числе не использовавшиеся при обучении, делая при этом очень мало ошибок. Примерно в это же время вышла работа Минского и Пейперта, указавшая ограниченные возможности простейшего перцептрона.
Результаты Минского и Пейперта погасили энтузиазм большинства исследователей, особенно тех, кто работал в области вычислительных наук.
Ряд специализированных и экспериментальных нейрокомпьютеров разрабатывался в 1960-70-е гг. 20 века. В конце 1980-х гг. активизировались разработки цифровых нейрокомпьютеров, что связано с развитием микроэлектроники. Было достигнуто быстродействие отдельных электронных элементов в миллионы раз большее, чем у биологических систем, а эффективность решения задач, особенно связанных задач ориентировки и принятия решений в естественной среде, у живых систем пока недостижимо выше.
Другой импульс развитию нейрокомпьютеров дали теоретические разработки 1980-х годов по теории нейронных сетей (сети Хопфилда, сети Кохонена, метод обратного распространения ошибки).
В настоящее время широко распространены различные высокопараллельные нейро-ускорители (сопроцессоры) для различных задач. Моделей универсальных нейрокомпьютеров на рынке мало отчасти потому, что большинство из них реализованы для спецприменений.
