История биологии с начала XX века до наших дней

Значение перцептронов состоит еще и в том, что они являются одной из первых моделей распознающей системы, не содержащей врожденных, «жестких» механизмов классификации и способной обучаться распознаванию различных образов из довольно широкого класса. В основе схемы перцептрона лежат идеи модели Фэрли и Кларка, дополненные представлениями о слоистой структуре сетчатки. Первый слой образуют рецепторные элементы, случайно связанные с элементами второго слоя — ассоциативными, которые воздействуют на элементы третьего слоя — выходные. После проекции образа на слой рецепторов срабатывает какой-то из выходных элементов. Бели он соответствует образу, который действовал на рецепторы, то эффективность связей, которые были при этом активированы, возрастает; в случае ошибки эффективность сработавших связей ослабевает.

В работах Ф. Розенблатта (1959), В.М. Глушкова (1962) и других были выяснены реальные возможности и недостатки трехслойных перцептронов. Исследовались также и более сложные многослойные перцептроны с возвратными связями. Одним из принципиальных недостатков перцептрона, обусловленных наличием большого числа случайных связей между элементами, является довольно медленное обучение. Впрочем, эта же конструктивная особенность обеспечивает их надежность: выход из строя нескольких элементов перцептрона на качестве его работы сказывается незначительно.

Важное направление в теории сетей, моделирующих деятельность мозга, развивается в последние годы Г. Бриндли и Д. Марром (1969).

Процесс обучения можно анализировать и с иной точки зрения. Так, в работах Р. Буша и Ф. Мостеллера (1955), Р. Аткинсона, Г. Бауэра и Э. Кротерса (1965) обучение рассматривается как некоторый стохастический процесс анализа ситуаций и выбора решений. Их исследования базируются на попытках формального анализа психологических особенностей обучения и образуют комплекс, получивший название математической психологии. В этой области также построен ряд интересных математических моделей.

Всякая модель обучения рассматривает взаимодействие обучающейся конструкции (сети, автомата, программы) и внешней среды. М.Л. Цетлиным (1961) предложена и проанализирована модель обучения конечного автомата в случайной среде. Биологическим аналогом процесса такого рода может быть обучение животного в Т-образном лабиринте, когда за поворот вправо и влево животное штрафуется случайным образом с разными вероятностями. Цетлин предложил простую конструкцию автомата, который обучается вести себя в таких условиях оптимальным образом. В его работах рассмотрен ряд примеров коллективного поведения простейших автоматов и показано, что системы из достаточно простых элементов, обладающих небольшими возможностями, способны реализовать достаточно сложные формы «целесообразного» поведения.

Важное значение в организации и управлении поведением имеют механизмы предсказания, учитывающие характер изменения ситуации. Концептуальной моделью такого механизма (предиктора) является положение об «акцепторе действия» П.К. Анохина (1933). В работе Л.В. Крушинского (1966) и других авторов предложена модель экстраполяционного рефлекса как одного из видов прогнозирующего поведения.

Н.А. Бернштейн (1961) подробно разработал идею, согласно которой люди в процессе деятельности, а животные в процессе жизни формируют в мозгу некоторую модель внешнего мира, содержащую, в частности, план будущего поведения. Эта модель развивается по мере приобретения опыта.