Хотя еще Паскаль, Декарт и другие мыслители мечтали о вычислительных машинах, они были изобретены лишь около 50 лет назад после появления быстродействующих цифровых компьютеров. Эти машины получили большое признание и теперь используются фактически во всех областях современной жизни. Любопытно, что компьютеры стали важным инструментом ученых, изучающих познание; они повлияли на то, как люди рассматривают собственную психику. Первоначально такие устройства предназначались для быстрого выполнения множества сложных математических операций. Однако вскоре обнаружилось, что они могли выполнять функции, напоминающие решение проблем человеком. Это навело на мысль о создании долгожданного интеллектуального робота.
В 1956 году Герберт Саймон, профессор Технологического института Карнеги (теперь Университет Карнеги-Меллона) в Питсбурге, объявил аудитории: «В Рождество Аллен Ньюэлл и я изобрели мыслящую машину». Вскоре после этого заявления компьютер Саймона и Ньюэлла (названный Johniac в честь Джона фон Нейманна смог доказать математическую теорему. Но действительно крупное достижение было сделано в концептуальном отношении, а не в вычислениях. Саймон и Ньюэлл показали не только, что компьютер способен к моделированию одного ограниченного аспекта человеческой мысли, но также и то, что компьютеры и их разнообразные внутренние сети могли построить модель того, как человек мыслит. Хотя Саймон и Ньюэлл разрабатывали тему решения проблем на более общем уровне и не занимались созданием теории нервных или электронных механизмов обработки информации, идея о том, что компьютеры могли моделировать человеческое познание, очень воодушевила психологов. Родилась новая метафора.
Логика компьютерной метафоры была такова:
«Дайте мне дюжину мощных компьютеров, имеющих специальные программы, и я воспроизведу мышление врача, адвоката, торговца и даже нищего и вора».
В действительности, если бы компьютерные программы могли работать согласно тем же правилам и процедурам, что и человеческий разум, они должны были бы быть способны выполнять функции, не отличимые от выполняемых людьми. Компьютеры могли выполнять действия, которые, казалось, были разумны, так возникло название «искусственный интеллект» (ИИ). «Брак» между когнитивными психологами и специалистами по вычислительной технике обещал быть счастливым. Психологи могли описать правила и процедуры, которым мы следуем, когда воспринимаем информацию, храним ее в памяти и думаем, в то время как специалисты по вычислительной технике могли создать программы, которые будут имитировать эти функции.
Однако «медовый месяц» не прошел в эйфории. К сожалению, то, что компьютеры делают хорошо (быстро выполняют математические операции и соблюдают управляемую правилами логику), люди делают намного хуже. А что хорошо получается у людей (делать обобщения, выводы, понимать сложные паттерны и испытывать эмоции), у компьютеров получается плохо или вообще не получается. Например, если я попрошу, чтобы вы нашли корень квадратный из 2,19 вручную, вероятно, вам потребуется несколько минут; компьютер может решить эту задачу за миллисекунды. Однако, если я спрошу вас, знаете ли вы Сашу Сидорова, который живет в Москве, учится на специалиста по клеточной биологии, вы могли бы сказать: «Да, я знаю, о ком вы говорите, но его имя — Сергей, и он живет не в Москве, а в городе Пушкино». Компьютеры не могут дать такого ответа... пока еще.
Нейронные сети
Тем не менее «брак» продолжается, и второе поколение когнитивно-компьютерных специалистов работает над созданием компьютеров, которые в определенной степени похожи на мозг. Они заполнены слоями связанных между собой электронных копий нейронов, их «аппаратные средства» имитируют «пользовательское обеспечение» мозга, и они содержат программы, которые воспроизводят функции органических нейронных сетей. Эти новые компьютеры иногда называют нейронными сетями, и их работа больше похожа на действия людей, чем более ранние версии таких машин. Они способны делать обобщения и понимать сложные визуальные паттерны, медлительны при математических вычислениях и делают глупые ошибки. Хотя у них все еще отсутствуют эмоции, они, несомненно, являются доказательством значительного прогресса, достигнутого в данной области.
Компьютерная аналогия пряталась на заднем плане когнитивной психологии в течение большего периода ее краткой истории. Иногда эта аналогия использовалась наоборот: не компьютеры моделировались по образцу мышления людей, а люди начинали думать, что мозг был на самом деле очень сложным компьютером. Мы теперь знаем, что есть фундаментальные различия между работой компьютеров и мозга. Однако компьютерная метафора продолжает оказывать глубокое и в целом положительное влияние на развитие когнитивной психологии.
Нейронная сеть (также искусственная нейронная сеть, ИНС) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети У. Маккалока и У. Питтса. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.
Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и/или «зашумленных», частично искажённых данных. Википедия
Спасибо за внимание!