Что такое бионика

Одна из американских фирм построила бионическую обучающуюся машину для быстрого опознавания и классификации трехмерных объектов, имеющих форму шара, куба, пирамиды и эллипсоида. Это качество, по мнению специалистов США, оказывается очень ценным при просмотре, анализе, отборе фотографий на разведывательных спутниках перед передачей их на Землю. И не только в этом случае, но и при распознавании мест запуска снарядов или самих снарядов с борта самолетов или спутников, а также обнаружении боеголовок ракет среди ложных целей.

Такая бионическая машина состоит из объектива, 400 фотоэлементов, усилителей сигналов фотоэлементов, ассоциативного блока «памяти», состоящего из 400 простых логических схем, ответных логических устройств и цифровых логических устройств, указывающих форму наблюдаемого объекта. Выход каждого усилителя соединен (по случайному закону) со входами девяти логических схем блока «памяти».

Как же работает такая бионическая машина? Когда оптическое изображение проектируется на фотоэлементы, сигналы от них после усиления поступают в логические схемы ассоциативной «памяти», оттуда — на два ответных логических устройства. Вот здесь-το и происходит процесс обучения машины. На входе ответных устройств сигналы «взвешиваются», то есть в зависимости от того, способствует или нет наличие этого сигнала правильному опознаванию, он либо усиливается, либо ослабляется. Это достигается благодаря уменьшению или увеличению сопротивлений на входе ответных логических схем.

Из моделей нейронов создаются целые сети, которые предназначаются для имитации тех или иных функций нервной системы. Конструируются сети, меняющие свои параметры в соответствии с изменениями характера раздражений, а также сети, предназначенные для запоминания данных и способные к «обучению».

На втором симпозиуме по бионике сообщалось, что в США создана обучающаяся машина на нейронной сети из 102 мемисторов. Мемисторы — это жидкие элементы, конструктивно оформленные в виде небольших пластмассовых сосудов объемом в одну треть кубического сантиметра. Сосуды заполнены электролитом и имеют электроды. Действие элементов основано на изменении сопротивления от 3 до 100 ом. Сеть из таких мемисторов имитирует работу зрительного органа человека при распознавании образов. На базе этой машины предполагается создать устройство для решения комплексных навигационных задач, предсказания погоды и т. п.

В США разрабатывается также машина, предназначенная для распознавания речи и печатания текста с голоса. Специалисты занимаются также проблемой преобразования набора чисел в записанный на магнитную ленту человеческий голос. Этот голос вводится в электронно-вычислительную машину, и она производит математический анализ звуков. А затем из полученных чисел вновь воссоздается (синтезируется) человеческая речь, также записанная на магнитную пленку. Подобный анализ и синтез речи будут очень ценными для сужения каналов связи.

Большое значение для связи в особых случаях боевого применения военной техники, например самолетов, будет иметь преобразование речевого спектра частот в механические колебания. Эти механические колебания будут восприниматься не ухом, а кожей человека.

Дело в том, что в летящем самолете шум мешает приему звуковых сигналов органами слуха. Кожа восприимчива к частотам, в девять раз меньшим, чем частоты, воспринимаемые ухом (1000–4000 гц). Поэтому, когда преобразовали звуковые частоты в механические колебания, операторы могли определять некоторые звуки при помощи пальцев, находящихся на вибраторе. Кроме снижения влияния шума такая передача обладает и большей скрытностью.

Исследования в области обучаемых и самообучающихся машин ведутся и в СССР. Как сообщил в одном из своих выступлений в печати известный советский ученый В. М. Глушков, в Вычислительном центре Академии наук УССР (теперь он называется Институтом кибернетики) электронную машину «обучали» смыслу фраз на русском языке. Программа была предусмотрена такая: машине сообщается некоторое число осмысленных фраз; затем в процессе проверки она правильно отсортировала осмысленные фразы от бессмысленных, причем делала это не только для тех фраз, которые она усвоила в процессе «обучения», но и для незнакомых ей фраз.

При моделировании на машине процесса «обучения» смыслу фраз на русском языке можно было имитировать различные типы «обучения» — от голой зубрежки до склонности к поспешным обобщениям и неуемному фантазированию.

Одним из сотрудников Института автоматики и телемеханики Академии наук СССР была выдвинута гипотеза компактности, позволяющая объяснить процесс обучения и искусственно воспроизвести его. В настоящее время гипотеза компактности проверяется на животных.