МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
«ТЮМЕНСКИЙ ИНДУСТРИАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
КАФЕДРА КИБЕРНЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ
РЕФЕРАТ по дисциплине «Информатика»
Тема: История развития нейрокибернетики
Выполнил:
студент группы
АТПб-18-2
Соловьёв В.И.
Проверил:
доцент каф. КС, к.п.н. Сенкевич Л.Б.
Введение
Более 60 лет назад вместе со словом «кибернетика» в наш мир буквально ворвался огромный поток совершенно новых идей и представлений. Сложность задач, решаемых человеком в современном мире, потребовала создания таких информационных технологий, при использовании которых компьютер не только берет на себя однотипные, многократно повторяющиеся операции обработки данных, но и сам может «обучаться», используя накопленный опыт профессионалов в интересующей его области. Реальностью все более «кибернетизированного» мира стали «думающие» компьютеры, обыгрывающие чемпионов мира, роботы, умеющие играть в футбол и общаться со своим хозяином, нейропротезы, позволяющие слышать глухим, ходить и манипулировать предметами лицам, лишенным конечностей. На повестке дня создание систем BCI (BrainComputer Interface), способных обеспечить человеку возможность коммуникации и управления внешними объектами буквально силой своей мысли - все это стало возможным благодаря развитию технологий систем «искусственного интеллекта», а так же одному из направлений кибернетики - нейрокибернетики.
1. Нейрокибернетика. История развития и направление изучения «искусственного интеллекта»
Искусственный интеллект - это направление информатики - самое молодое, возникшее в середине 70-х годов. Однако именно искусственный интеллект определяет стратегические направления развития информатики. Многие из людей считают, что идея о искусственном интеллекте довольна свежа, что сейчас этой идее не более 60 лет, или что эта идея пришла с появлением компьютеров. Но это не так.
В понятие «искусственный интеллект» вкладывается различный смысл - от признания интеллекта у ЭВМ, решающих логические или даже любые вычислительные задачи, до отнесения к интеллектуальным лишь тех систем, которые решают весь комплекс задач, осуществляемых человеком, или еще более широкую их совокупность.
Сама концепция искусственного разума, а также роботов как таковых, родилась ещё до нашей эры в древней Греции, именно в мифологии этой страны и зародилась сама идея. Бог-кузнец Гефест создаёт живой доспех, который должен охранять священный огонь на Олимпе. Однако родоначальником искусственного интеллекта считается средневековый испанский философ, математик и поэт Раймонд Луллий, который еще в 13 веке попытался создать механическую машину для решения различных задач, на основе разработанной им всеобщей классификации понятий.
Намного позже, а точнее в начале 17 века, возникает легенда о големе (искусственном человеке), весьма распространённая в нынешней современной литературе. Созданный из глины голем был предназначен для выполнения различных чёрных работ и трудных поручений и даже в некотором роде боевых действий (что в легенде является его основной целью). Уже в 1722 году были созданы автоматоны (механические куклы), чьи возможности повторяли возможности современных роботов. Например
"Писец” (автор Пьер Жаке Дро) в точности мог писать пером предложения, вмещающие до 40 букв, при этом максимально копируя движения человека, а также оценивал количество свободного места на строке, следил за приближением края страницы и, естественно, соблюдал все знаки препинания. Среди автоматонов Пьера Жаке были и механизмы, копирующие действия музыкантов и даже художников. И все они работали без всяких микросхем. По своей сути, это были очень сложные механизмы, но они не могли мыслить, и их впечатляющие возможности всё таки были ограничены алгоритмами и некотором роде логическими схемами.
В 18 веке Лейбниц и Декарт независимо друг от друга продолжили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук. Эти работы можно считать первыми теоретическими работами в области искусственного интеллекта.
Задумываться о создании искусственного интеллекта человечество начало только в 1950 году, именно тогда возник вопрос: «Может ли машина думать?». Возможности новых компьютеров в плане скорости вычислений уже начинали превышать человеческие возможности, поэтому в учёном сообществе возникает вопрос: каковы границы возможностей компьютеров и достигнут ли машины уровня развития человека?
Развитие искусственного интеллекта как научного направления стало возможным только после создания ЭВМ. Это произошло в 40-х гг. XX в. В это же время И.Винер (1894- 1964) создал свои основополагающие работы по новой науке - кибернетике. А в 1956 им же на одном из семинаров в Стэндфордском университете был предложен термин «искусственный интеллект». Семинар был посвящен разработке логических, а не вычислительных задач. Вскоре после признания искусственного интеллекта самостоятельной отраслью науки произошло разделение на два основных направления: нейрокибернетику и кибернетику.
Итак, как только было оформлено само понятие искусственного интеллекта, началась работа над созданием - учёные разделились на два лагеря: на кибернетиков и нейрокибернетиков. Грубо говоря, отказавшись от полного копирования мыслительных процессов, кибернетики решили заменить их логическими схемами и перебором. Именно эти исследования породили современные компьютерные игры. Однако, при всём желании, это нельзя назвать полноценным искусственным интеллектом.
Основу же нейрокибернетики положили другие учёные, которые ещё за несколько лет до того самого семинара пытались воссоздать структуру нашего мозга (упрощённую копию). То есть основная идея нейрокибернетики заключается в создании системы, аутентично повторяющей процессы мышления нашего мозга. Иначе говоря, единственный объект, способный мыслить, - это человеческий мозг. Поэтому любое "мыслящее" устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру.
Таким образом, нейрокибериетика ориентирована на программно аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга. Физиологами давно установлено, что основой человеческого мозга является большое количество связанных между собой и взаимодействующих нервных клеток - нейронов. Поэтому усилия нейрокибернетики были сосредоточены на создании элементов, аналогичных нейронам, и их объединении в функционирующие системы. Эти системы принято называть нейронными сетями, или нейросетями.
В истории исследований в области нейронных сетей, как и в истории любой другой науки, были свои успехи и неудачи. Кроме того, здесь постоянно сказывается психологический фактор, проявляющийся в неспособности человека описать словами то, как он думает.
Способность нейронной сети к обучению впервые исследована Дж. Маккалоком и У. Питтом. В 1943 году вышла их работа "Логическое исчисление идей, относящихся к нервной деятельности", в которой была построена модель нейрона, и сформулированы принципы построения искусственных нейронных сетей.
Крупный толчок развитию нейрокибернетики дал американский нейрофизиолог Френк Розенблатт, предложивший в 1962 году свою модель нейронной сети -- персептрон. Устройство умело различать буквы алфавита, но было чувствительно к их написанию, например, буквы А, А и А для этого устройства были тремя разными знаками. Воспринятый первоначально с большим энтузиазмом, он вскоре подвергся интенсивным нападкам со стороны крупных научных авторитетов. И хотя подробный анализ их аргументов показывает, что они оспаривали не совсем тот персептрон, который предлагал Розенблатт, крупные исследования по нейронным сетям были свернуты почти на 10 лет. Несмотря на это, в 70-е годы было предложено много интересных разработок, таких, например, как когнитрон, способный хорошо распознавать достаточно сложные образы независимо от поворота и изменения масштаба изображения.
В 1982 году американский биофизик Дж. Хопфилд предложил оригинальную модель нейронной сети, названную его именем. В последующие несколько лет было найдено множество эффективных алгоритмов: сеть встречного потока, двунаправленная ассоциативная память и др. В Японии в рамках проекта «ЭВМ V поколения» был создан первый нейрокомпьютер, или компьютер VI поколения. К этому времени ограничения по памяти и быстродействию были практически сняты. Появились транспьютеры -- параллельные компьютеры с большим количеством процессоров. Транспьютерная технология стала только одной из десятка новых подходов к аппаратной реализации нейросетей, которые моделируют иерархическую структуру мозга человека. От транспьютеров был один шаг до нейрокомпьютеров, моделирующих структуру мозга человека. Основная область применения нейрокомпьютеров - распознавание образов.
В настоящее время используются три подхода к созданию нейросетей:
аппаратный - создание специальных компьютеров, плат расширения,наборов микросхем, реализующих все необходимые алгоритмы;
программный - создание программ и инструментариев, рассчитанныхна высокопроизводительные компьютеры. Сети создаются в памяти компьютера, всю работу выполняют его собственные процессоры;
гибридный - комбинация первых двух. Часть вычислений выполняютспециальные платы расширения (сопроцессоры), часть - программные средства;
Как это не удивительно но первые нейросетевые компьютеры появились ещё 60 лет назад, а сейчас сама технология уже довольно сильно вошла в нашу жизнь. Сейчас эти компьютеры отвечают за прогнозирование экономических и финансовых показателей, предсказание возможных осложнений у больных в послеоперационный период, диагностику автомобильных и авиационных двигателей, управление атомными электростанциями, стиральными машинами и многим, многим другим. Одна из фирм предлагает использование нейрокомпьютеров для управления адаптивной фокусирующей системой управления мощным лазерным оружием. Во многих аэропортах США при досмотре багажа для выявления наркотиков, взрывчатых веществ, ядерных и других материалов используются все те же нейрокомпьютеры. 60% кредитных карточек в США проходят контроль с применением нейрокомпьютерной технологии. И глядя на это легко понять, что будущее искусственного интеллекта именно за нейрокибернетикой.
На данный момент, принято считать, что роботы, и искусственный интеллект уже плотно вошли в нашу жизнь. Всё чаще и чаще мы слышим о появлении роботов с более новыми и совершенными возможностями. Но много ли людей задаются вопросом, если роботы становятся более дешёвыми, и некоторые их возможности уже превышают возможности человека, не заменят ли они нас в один прекрасный момент?
Но в то же время, не стоит ударяться в фантастику, и забывать, что весь этот искусственный интеллект, это, в общем, очень грубая имитация интеллекта как такового. Можно сказать, что нынешние роботы и андроиды это просто очень усложнённые автоматоны. Так как машины не думают. Пока что они только делают вычисления и принимают решение руководствуясь набором логических схем.
Одним из тех, кто стоял у истоков зарождения нейрокибернетики в России, был выдающихся ученый, профессор Ростовского госуниверситета Александр Борисович Коган, столетие со дня рождения которого мы отметили в 2012 году. Своими работами, выполненными в 70-80-е годы прошлого столетия, А. Б. Коган привлек внимание научной общественности к новой научной дисциплине - нейрокибернетике. И именно он был основателем и первым директором научно-исследовательского института нейрокибернетики, института, который носит его имя и который в 2011 отметил 40-летие с момента основания.
Наличие оригинальной концепции и существенного экспериментального задела, открывавших новые пути решения очень важных прикладных задач, побудили Государственный комитет по науке и технике, Правительство Российской Федерации к принятию решения об организации в Ростовском университете НИИ нейрокибернетики. В качестве перспективной цели институту была поставлена задача на базе комплексных исследований принципов и механизмов организации работы мозга животных и человека создать опережающий научно-технический задел для решения проблемы синтеза принципиально новых технических систем адаптивного управления, а также разработка методов оптимизации функционального состояния человека-оператора.
Создание института нейрокибернетики в России стало мощным импульсом для организации широкого фронта поисковых исследований, ранее выполняемых силами группы энтузиастов во главе с заведующим кафедрой человека и животных, руководителем лаборатории биофизики, проф. А.Б.Коганом. В ходе проверки базовой гипотезы с использованием разнообразных нейрофизиологических и нейроморфологических исследований и экспериментов, математического моделирования А.Б.Коганом, его соратниками и учениками были сформулированы основополагающие представления этого направления, ряд из которых не потеряли своего значения и сегодня. Следствием мультидисциплинарности предметной области стало формирование уникального по своему составу научного коллектива, включающего специалистов в области нейроанатомии, нейрофизиологии, нейрохимии, психологии, биофизики, математического моделирования, электро- и робототехники. Содружество профессионалов в разных областях уже в течение первого десятилетия существования института дало свои плоды. Наиболее интересные результаты были получены при изучении нейронной организации дыхательного центра (А.А.Чумаченко, В.Н.Ефимов), рецепторов растяжения речного рака (В. Д. Цукерман), зрительной коры мозга крыс (А.Г. Сухов, Л. Н. Подладчикова, С. А.Чебкасов). Тесное взаимодействие экспериментальных и теоретических исследований позволяло разработать теоретическую базу для создания нового класса моделей и устройств, имитирующих нейробиологические механизмы. Экспериментально были верифицированы нейронные ансамбли, свойства которых подтверждали основные положения гипотезы о вероятностностатистической организации мозга (С. А. Шибкова, Л. Д. Карпенко, А. Г. Сухов, Л. Н. Подладчикова, Б. М. Владимирский).
В период интенсивных исследований на нейронном уровне в НИИ НК был разработан целый ряд уникальных методических подходов, которые значительно опережали мировой уровень нейрофизиологии 70-80-х годов и в настоящее время сформировались как самостоятельные ветви экспериментальной нейробиологии. В частности, были разработаны техники культуры нервной ткани, выполнены исследования нейроонтогенеза на курином эмбрионе, разработана технология изготовления блоков микроэлектродов, с помощью которой были получены принципиально новые сведения о функциональной организации нейронных сетей мозга.