Поиск по сайту >>
НАЗАД

Следует иметь в виду, что дата создания документа - 1990г. Поэтому он предлагается только для того, чтобы ожно было представить, насколько модифицировались с тех пор некоторые представления (они во многом были уточнены и улублены). В настоящее время наилучшим приближением к схемотехнической реализации являются статьи: Апргрейд личности и Алгоритмы сознания. Наиболее же доступным способом войти в предметную область проблематики: Основы понимания психики.

Что такое нейрокомпьютер?

На подобный же вопрос: “Что такое компьютер?” коротко можно было бы ответить, что это методы и средства, основанные на определенных принципах обработки информации. И становится ясно, что в двух словах такое понятие не раскроешь.

В случае нейрокомпьютера подходит то же самое краткое определение, но принципы обработки информации, определенные в разработках по данному проекту, значительно различаются от распространенных. И это различие не просто в степени распараллеливания обработки информации. Так, например, термин “знание” становится ключевым и подразумевает, что оно не отделимо от личности и никаким образом не может быть формализовано.

К проекту прилагается т.н. «Теоретическое обоснование» - популярное и лаконичное изложение основных представлений. Рекомендуется ознакомиться с этим документом перед дальнейшим рассмотрением проекта.

ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЦЕЛЕСООБРАЗНОСТЬ ПРОЕКТА "НЕЙРОКОМПЬЮТЕР"

Страна, первая освоившая использование интеллектуальной технологии, не только будет лидировать на рынке продукции качественно новых областей использования, но и получит преимущество в развитии социальной сферы: образования, коммуникации и т.п.

Вот только некоторые из ближайших возможных применений:

Системы искусственного интеллекта способны поставить на поток языковый перевод научно-технической и художественной литературы, журналов, статей и документации.

Интеллектуальные автоматизированные производства смогут использовать намного более сложные технологические цепочки, независимые от изменяющихся условий с качественно новым методом тестирования и выходного контроля качества.

Системы охраны будут способны узнавать допускаемый персонал по комплексу индивидуальных признаков: внешнему виду, голосу, походке, манере поведения.

Медицинская диагностика и даже лечение могут быть автоматизированы без риска ошибочных оценок настолько как если бы везде использовались только специалисты самого высокого класса.

Множество других применений таких как: надежный подбор профессиональных кадров, системы регулировки дорожного движения и правопорядка на улицах, системы оптимизации бизнеса и маркетинга и многое другое способны принести многомиллиардные прибыли и качественно изменить уровень жизни.

СРОКИ И ВОЗМОЖНЫЕ ТРУДНОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ

Для реализации «нейристорной сети» используются всего два структурных элемента: собственно нейристор и ячейка «синаптического коммутатора». И то и другое представляют собой чрезвычайно простые элементы. Но если производство нейристора не вызывает никаких технологических трудностей, то функциональную реализацию и технологию изготовления ячейки коммутатора еще предстоит отработать.

Более прозаично, но не менее важно отработать оптимальную технологию монтажа нейристорной сети.

После решения вышеперечисленных задач и изготовления необходимого числа комплектующих элементов, построение собственно сети может занять около полугода. Необходимые эксперименты с сетью и ее специализация займут еще около шести месяцев.

Всего на реализацию проекта в оптимальном случае может потребоваться около двух лет.

До сих пор в мире не решены задачи адаптивного распознавания речи, рукописного ввода, перевода текстов, содержащих контекстно-зависимые, сленговые, иносказательные фрагменты и многие другие задачи, требующие интеллектуальных информационных механизмов.

Несмотря на то, что пример реализации таких механизмов налицо - это человек, и к настоящему времени накоплено множество разрозненных экспериментальных данных о работе этих механизмов физиологами и психологами, проблема не решена теоретически: нет взаимосвязанной картины работы, принципов, на которых основываются сложные проявления интеллекта.

Проект "Нейрокомпьютер" имеет теоретическое обоснование, естественно и целостно объясняющее известные психофизиологические феномены и эффекты, позволяющее проследить иерархическую структуру адаптивных механизмов, обусловленную эволюционным усложнением механизмов адаптации вплоть до самых сложных проявлений интеллекта.

Компьютерное моделирование отдельных участков нейронных сетей позволит более наглядно и доказательно осветить отдельные аспекты проблемы. Моделирование же целостной адаптивной сети сложностью выше жестко закрепляемых реакций (уровень насекомых) на базе современных компьютеров не представляется возможным и чрезвычайно неестественно для известных принципов организации нейронной сети.

Перечисленные проекты требуют финансовой поддержки вплоть до стадии маркетинга.

Значимость проекта

Предлагается подход к принципиально новому способу восприятия информации и организации ответных действий.

Давно совершаются упорные попытки разработать надежные системы речевого и рукописного ввода информации и команд в компьютер. На первый взгляд не столь сложная задача оказалась неразрешимой для существующей информатики. Причем ни мощность машин, ни изощренность программ не спасали положения. Это было так же неестественно как попытка описать художественное произведение с помощью интегралов.

Любой компьютер начинает резко замедлять работу с увеличением потоков входной информации, которую нужно воспринять и, главное, сопоставить между собой. Это происходит из-за последовательной обработки такой информации, что требует переключения с одного канала ввода-вывода на другой. Начиная с некоторого количества потоков информации каждый данный компьютер уже не укладывается в реальное время отслеживания событий. Многопроцессорные системы не могут здесь внести ничего принципиально нового.

Из года в год растет сложность программного обеспечения и расходы на его разработку. Так, на разработку только одной очередной версии DOS компанией Microsoft было затрачено более десяти миллионов долларов, а это - наиболее простая и ограниченная операционная система. Ведутся работы над совершенствованием таких гигантских оболочек как Windows.

Избежать ошибок при разработке пакетов программ, объемом достигающих 100 мегабайт и более, невозможно и они устраняются постепенно, в ходе обнаружения пользователями. Программист должен очень хорошо понимать архитектуру процессора, способы организации памяти и все режимы работы. Программы, написанные для одной оболочки являются “чужими” для другой. Вообще трудно найти программный продукт, который бы не грешил теми или иными досадными недостатками, а изменить это можно только переделав его. Так появляются все новые и новые версии, за которые нужно платить пользователю.

Все эти достаточно неестественные обстоятельства полностью снимаются если применить метод обработки информации и ответных действий, выработанный природой у живых существ.

Жесткие системы программирования в предлагаемой системе (нейросеть) заменяются на гибкую, непрерывно совершенствующуюся адаптацию к воздействующим условиям (или воздействующей информации). Поэтому в рамках накопленного опыта (адаптация завершилась и находится в режиме отслеживания небольших изменений воздействующих факторов) реакция системы будет практически мгновенной вне зависимости от потоков воздействующей информации.

Не представит какой-либо сложности подключение к нейросети наряду с любыми информационными датчиками и выходными устройствами и классический компьютер для быстрой обработки требующих математических вычислений данных.

Как побочный результат - адаптированная нейросеть по необходимости будет обладать личным отношением к любой воспринимаемой и обрабатываемой информации. “Базовую шкалу значимости” или основы личного отношения необходимо будет задавать жестко до начала адаптивного обучения.

Цель проекта

Целью проекта является построение модели адаптивной нейросети, которая, продемонстрировав свои свойства, откроет чрезвычайно заманчивое и прибыльное направление в информатике с новыми конкретными возможностями практического приложения.

Оценка затрат

Реализация проекта не требует сложнейшей и финансовоемкой работы по созданию программного обеспечения и сложной архитектуры процессорных элементов. Нейросеть строится на базе однотипных элементов - “нейристоров”, связанных “синаптическими” коммутаторами. Расчеты затрат показывают, что проект может быть осуществлён при вложении около 4 миллионов долларов в течение 6 лет.

История проекта

В начале 1989 года был заключен договор о сотрудничестве между НТПК “Демос” (Научно-Технический и Производственный Коллектив) и НИИ Автоматики АН Кыргызстана на 5 лет для работ по тематике “Нейрокомпьютер”. Был составлен план работ, обеспеченный тематическими руководителями, на основе выработанных ранее представлений, автором которых является Петрийчук Н.Д..

Для реализации программы “Нейрокомпьютер” НТПК “Демос” в 80х годах была предусмотрена широкая междисциплинарная интеграция, что на начальной стадии было реализовано в заключении договоров о сотрудничестве с КГМИ г. Фрунзе, Университетом Дружбы Народов г. Москвы, Институтом кардиологии г. Тюмень (НИИ КиПК СО АМНН СССР), ВЦ Новосибирсого Академгородка.

Существовавшая в б. СССР монополизация науки приводила к тому, что развиваемые центральной “научной школой” представления о банках “знаний” (экспертные системы) не только сами оказались в тупике, но и всячески блокировали альтернативные научные представления, “оценивая” их только со своей позиции. Это и усиливающиеся реформаторские тенденции в обществе так или иначе срывали работы в этой области.

Основные теоретических представления по проблеме были формализованы в виде междисциплинарного популярного издания “Бытие судьбы” (рецензенты: А.А.Брудный, д.ф.н., чл.-корр. АН Кыргызстана и Е.М.Бебинов, к.м.н., с.н.с. НИИ КиПК СО АМНН СССР).

Кроме того, удалось внедрить нейристорный блок управления в адаптивную систему ультразвуковой расходометрии, опытный образец которой был создан в Проектно-конструкторском технологическом институте “Метрология и Автоматика” г. Фрунзе.

Проводились широкие обсуждения выработанной концепции, в частности, в Новосибирском Академгородке, в беседах со специалистами и учеными АН Кыргызстана.

В 1995 г. получен Российский патент на основополагающие идеи. Заявленный Способ моделирования адаптивных связей представляется теоретической основой, пригодной для подхода к практической реализации. На его основе возможно построение адаптивных механизмов, планирование физиологических и других исследований, затрагивающих вопросы адаптации.

В настоящее время стало возможно на основе определенных подготовительных работ создание модели описываемой системы, способной на основе накапливаемых сведений, обработанных задаваемой системой значимости, образовывать гибкую и постоянно обновляемую базу знаний- решений в любых областях науки и техники, обороне, здравоохранении, образовании и др. сферах практического приложения. Данная база знаний, в отличие от существующих систем, способна воспринимать все многообразие поступаемой информации одновременно и оперативно, без затрат времени на “обдумывание”, реагировать на меняющуюся ситуацию.

Обоснование состоятельности подхода

Существует огромное количество работ по данной проблеме, претендующих на свою состоятельность и попытка определить адекватность той или иной - означает, как минимум, затрату интеллектуальных сил на понимание ее сущности. Вместе с тем есть немало признаков, характеризующих состояние этих работ, по которым можно осуществить предварительный отбор.

Работа должна давать ясные и непротиворечивые ответы на известные вопросы нейрофизиологии (организация памяти, психические феномены, интеллектуальные механизмы и т.п.) так, чтобы все многообразие накопленного эмпирического опыта находило естественное объяснение.

Кроме того, работа должна давать вполне достаточно определенные представления о способах практической реализации модели.

Работы, настолько смелые, что удовлетворяют этим требованиям и в то же время с позиции стороннего эксперта достаточно логичные и понимаемые, заслуживают внимания для более детального рассмотрения.

Предлагается рассмотреть настоящий проект в форме цикла обсуждений с участием автора и инициативной группы, которая впоследствии становится рабочей группой реализации проекта.

Для такого обсуждения необходимо подобрать инициативную группу (представляется оптимальным количество в 4 человека) члены которой молоды и живо интересуются данной проблематикой, но не имеют собственных разработок в этой области, затрудняющих непредвзятое понимание нового для них подхода. Эти члены, кроме того, должны обладать высокими интеллектуальными способностями и достаточной коммуникабельностью для последующей работы в случае успеха.

Если после цикла обсуждений будут устранены все трудности в терминологическом и гносеологическом взаимопонимании, а в результате возникнет общая уверенность в правильности теории и понимании путей достижения практических результатов, можно будет считать, что есть достаточные основания для начала работ по данному проекту.

Реализация проекта

Проект реализуется в течение 6 лет с общими финансовыми затратами в размере $4.300.000. Распределение затрат по годам приведена в таблице.

Для успешного осуществления проекта необходимо проведение дополнительной научно-исследовательской и опытно-конструкторской работы по созданию базового элемента нейросети - так называемого “синаптического коммутатора”. Исходя из определеных требований к нему - это нетривиальная, но вполне разрешимая задача. Сама по себе разработка такого устройства предоставляет большие и неожиданные перспективы его использования в электронной технологии.

Затем предстоит разработать технологию оптимального использования конструкции синаптических коммутаторов в составе стандартной интегративной платы, содержащей элементарный “слой нейристоров”.

Серьезную проблему представит разработка новой технологии осуществления межплатных соединений, учитывая огромное число этих соединений. Приведенные ниже итоги расчетов по трудозатратам и финансовым затратам исходят из наихудшего предположения, что новую технологию соединений создать не удастся и весь монтаж будет осуществляться “классическим” в электронной промышленности методом.

Этапы реализации:

Год Наименование этапа Срок испол. в мес. Штат: чел.
1 Подбор основной рабочей группы специалистов проекта 1 4
  Подготовка раб. группы в ходе обсуждения проблемы 2 4
  Подбор группы разработчиков для НИР и ОКР (научно-исследовательской и опытно-конструкторской работы) 1 6
  НИОКР: предварительный литературный и технический поиск по разработке синаптического коммутатора 6 10
  моделирование по НИОКР 2 10
2 моделирование по НИОКР 1 10
  ОКР1: разработка варианта коммутатора 2 10
  ОКР1: изготовление опытной партии коммутатора 2 10
  ОКР1: испытания коммутаторов 1 10
  Заказ коммутаторов для малой нейросети 130.000 шт 3 10
  ОКР2: разработка стандартной платы нейросети 2 10
3 ОКР2: разработка стандартной платы нейросети 1 10
  ОКР2: опытная партия плат, испытания 2 10
  ОКР2: заказ плат для малой нейросети 2500 шт. 3 10
  ОКР3: разработка малой нейросети 3 10
  ОКР3: подбор и обучение группы монтажников 9 чел. 1 10
  ОКР3: монтаж малой сети 2 10
4 ОКР3: монтаж малой сети 2 19
  ОКР3: отладка и проверка сети 3 19
  ОКР3: развитие сети, эксперименты, отчеты, показательные специализации малой нейросети 4 19
  ОКР4: разработка полной нейросети для конкретной специализации 3 19
5 ОКР4: заказ коммутаторов 1.300.000 шт. 3 19
  ОКР4: заказ плат 25000 шт 3 19
  ОКР4: заказ конструктивов 3 19
  ОКР4: набор и обучение монтажников 200 чел. 2 220
  ОКР4: монтаж полной нейросети 1 220
6 ОКР4: монтаж полной нейросети 4 220
  ОКР4: отладка 4 220
  ОКР4: развитие, испытания, эксперименты, сдача, отчеты 4 20

 

Общие финансовые затраты на проект в $ USA:

год реализации проекта затраты на оплату труда затраты на материалы, оборудование, комплектацию основные фонды аренда и амортизация накладные, транспортные и непредвиденные расходы
1 37000 8700 50000 6000 6000
2 45000 209000 20000 7000 6000
3 55000 49500 10000 7500 9000
4 85000 11000 10000 8000 10000
5 310000 2358000 40000 13000 12000
6 680000 152000 20000 15000 25000
Итого: 1212000 2788200 150000 56500 68000

Cумма затрат: $4274700