Шпаргалка по концепциям современного естествознания

Предполагается, что практические задачи будут решаться нейрокомпьютерами – искусственными нейро-подобными сетями, созданными на основе микроэлектронных вычислительных систем. Спектр задач для разрабатываемых нейрокомпьютеров достаточно широк: распознавание зрительных и звуковых образов, создание экспертных систем и их аналогов, управление роботами, создание нейропротезов для людей, потерявших слух или зрение. Достоинства нейрокомпьютеров – параллельная обработка информации и способность к обучению.

Несмотря на чрезвычайную активность исследований, многое в них настораживает. Ведь изучаемые алгоритмы выглядят как бы «вырванным куском» из общего осмысления работы нервной системы. Часто исследуются те алгоритмы, для которых удается построить хорошие модели, а не те, что наиболее важны для понимания свойств мышления, работы мозга и для создания систем искусственного интеллекта. Задачи, решаемые этими алгоритмами, оторваны от эволюционного контекста, в них практически не рассматривается, каким образом и почему возникли те или иные системы обработки информации. Настораживает и упрощенность понимания работы нейронных сетей. Ряд исследователей рассматривает нейрон как значительно более сложную систему обработки информации, предполагая, что основную роль в обучении играют молекулярные механизмы внутри нейрона. Все это указывает на необходимость максимально полного понимания работы биологических систем обработки информации и свойств организмов, обеспечиваемых этими системами. Одним из важных направлений исследований может быть анализ того, как в процессе биологической эволюции возникали «интеллектуальные» свойства биологических организмов.

Распознавание образов, сжатие информации, ассоциативная память – эти функции являются необходимыми для различных устройств с искусственным интеллектом. И создатели компьютерной техники уже достаточно продвинулись в этом направлении. Так, если сравнивать мощность искусственных и естественных нейросетей по емкости памяти и скорости работы, то искусственные нейро-сети уже превзошли уровень мухи, хотя еще не достигли уровня таракана.

72. ПРОБЛЕМА ВИРТУАЛЬНОЙ РЕАЛЬНОСТИ

Процесс познания человеком мира вышел на новый виток. И этот новый уровень связан с разработкой и реализацией комплексной проблемы «виртуальная реальность» (Virtual Reality), активно развивающейся в США, Японии и Европы. Важным отличием «виртуального» подхода от предыдущих методов компьютерного моделирования процессов, происходящих в сложных системах, является возможно более полное использование знаний об особенностях поведения человека, о человеческом мозге, о процессах обработки образной информации, о взаимодействии сенсорных каналов (зрительного, слухового, тактильного и пр.), о формировании у нас обобщенного образа мира.

Любое попадание на новый уровень – результат глубокой проработки и обобщения результатов работы на предыдущих уровнях. Поэтому в проблеме «виртуальной реальности» существенное место занимает цветная и трехмерная графика, интерактивные системы общения человека и машинны.

Использование полисенсорной информации и обратных связей привело к невиданному прогрессу в разработке аппаратуры (видео-, аудио-, сенсоров-шлемов, специальных перчаток с датчиками)и программных средств. Все это позволяет в реальном масштабе времени создать «эффект присутствия» как в глубине образа, так и на его поверхности, анализировать и отображать полученные знания с различной степенью детализации образа, интенсификации проявления различных его свойств, в различных ракурсах.

Первостепенную роль в разработке проблемы «виртуальной реальности» играют такие особенности «человеческого фактора», знания о которых получаются в результате нейропсихолингвистических исследований. К подобным особенностям относятся, в частности, обработка полисенсорной (иногда еще ее называют полимодальной) информации, адаптивная обратная связь, «взгляд изнутри» на объект, специфика механизмов межполушарной асимметрии мозга.

При изучении процессов восприятия человеком знаний о мире больше внимания традиционно уделялось этапам восприятия, формирования и, конечно, их компьютерному представлению. В настоящее же время на передний план выходят проблемы понимания и интерпретации знаний, полученных по различным сенсорным каналам (имеются в виду цветовые оттенки, шероховатость поверхности, трехмерное полизвучание и т. п.).