Нейронное программирование диалоговых систем - страница 12

Появившиеся в 1948 году транзисторы, обладающие двумя устойчивыми состояниями (рис. 6), оказались вполне удачным решением для представления двоичных данных, и аналогии между транзистором и нейроном, как двоичными устройствами, надолго закрепились в теории и практике вычислительной техники. В это же время в других направлениях электроники широко используется свойство транзисторов по преобразованию сигнала в зоне переходного процесса между устойчивыми состояниями. Такое преобразование в транзисторах всегда носит приблизительный характер и обладает искажениями, которые могут быть в определенной степени скомпенсированы при помощи различных дополнительных элементов. Дуализм транзистора, в котором дискретность сочетается с непрерывностью, является хорошим примером комбинации точных и приблизительных (fuzzy) свойств в одном устройстве. Нейрон вполне соответствует этой аналогии, соединяя в себе определенную устойчивость вместе с промежуточными приблизительными состояниями, которые он может сохранять в зависимости от характера возбуждения и своего функционального назначения.

Если допустить, что информационный усилитель (рис. 7) имеет структуру, в общем виде похожую на структуру усилителя электрических сигналов, тогда в качестве универсального источника информации в такой схеме может быть использован Интернет, входные и выходные сигналы могут быть представлены посредством аудио и текстовых сообщений устной или письменной речи, а преобразователь может быть реализован в виде некоторой виртуальной машины – Neural Virtual Machine (NVM), которая может быть загружена в персональную ЭВМ или иное устройство, аналогично Java Virtual Machine (JVM). Такой информационный усилитель может быть встроен в самые разнообразные системы. Можно предположить, что уже в недалеком будущем успехи нано-технологии позволят иметь сенсорные устройства, встроенные непосредственно в человеческий организм, и в этом случае форма общения будет отличаться от речевой. Именно поэтому мы надеемся, что нейронные модели являются тем самым адаптивным механизмом, способным к естественной интеграции с будущими симбиозными человеко-машинными системами.

Рис. 7. Информационный усилитель

Продолжая поиск аналогий, которые могут помочь нам в проектировании такого усилителя, обратимся к работе И. М. Сеченова «