Министерство образования и науки РФ

ОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра «Прикладная математика и фундаментальная информатика»

РЕФЕРАТ

по дисциплине «История информационных технологий»

Тема: «Нейрокомпьютинг»

Руководитель,

ст. преподаватель, к.и.н._____________________________ Е. Ш. Ефимова

подпись, дата

Исполнитель:

студент гр. _________________________________

подпись, дата

Омск 2011

Содержание

Введение…………………………………………………………стр. 3

1. История развития………………………………………….……стр. 4 – 6

2. История развития искусственного интеллекта в России…….стр. 6 – 7

1. Принцип работы……………………………………….………..стр. 8 – 9

2. Применение нейрокомпьютинга……………………………….стр. 10-11

3. Перспективы развития………………………………………….стр. 12

Заключение………………………………………………………стр. 13

Список источников и литературы……………………………..стр. 14

Введение

Целью этой работы является ознакомление с понятием «нейрокомпьютинг», историей его развития, как в России, так и за рубежом, выяснение перспектив развития искусственного интеллекта.

При выполнении этой работы, был составлен план исследований, изучены различные научные статьи, работы ученых, проанализирована полученная информация. Из имеющихся источников были выбраны более новые данные. А также была переработана практически готовая работа, целью чего являлось сделать научный язык более доступным для понимания людей, не знакомых с этой сферой деятельности.

Наиболее полезными оказались такие источники как: журналы «Открытые системы» и «Нейрокомпьютеры: разработка, применение», а также интернет-источник Википедия, которая помогла понять и объяснить содержание многих научных терминов, использованных в исследуемой литературе.

Нейрокомпьютинг - это вычисления в сетях формальных нейронов, во многом напоминающие обработку информации мозгом. В последнее десятилетие нейрокомпьютинг приобрел чрезвычайную популярность на Западе, где он уже успел превратиться в инженерную дисциплину, тесно связанную с производством коммерческих продуктов.

Основной чертой, отличающей нейрокомпьютеры от современных компьютеров и обеспечивающей будущее этого направления, является способность решать неформализованные проблемы¹, для которых в силу тех или иных причин еще не существует алгоритмов решения.

1. История развития

Термины «нейрокибернетика», «нейроинформатика», «нейрокомпьютеры» вошли в научный обиход недавно — в середине 80-х гг. XX века. Однако электронный и биологический мозг постоянно сравнивались на протяжении всей истории существования вычислительной техники. Например, знаменитая книга Н. Винера^{1 1}«Кибернетика» (1948) имеет подзаголовок «Управление и связь в животном и машине».

Появление нейрокомпьютинга обусловлено объективными причинами: развитие элементной базы, позволяющее на одной плате реализовать полнофункциональный компьютер (модель нейрона), и необходимость решения важных практических задач, поставленных действительностью. Попытки создания ЭВМ, моделирующих работу мозга, предпринимались ещё в 1940-х гг. специалистами по нейронной кибернетике. Они стремились разработать самоорганизующиеся системы, способные обучаться интеллектуальному поведению в процессе взаимодействия с окружающим миром, причём компонентами их систем обычно являлись модели нервных клеток. Однако зарождавшаяся в это же время вычислительная техника и связанные с нею науки, особенно математическая логика и теория автоматов, скорее оказали большее влияние на области исследования, связанные с мозгом.

К концу 50-х гг. сформировался логико-символьный подход к моделированию интеллекта. Его развитие создало такие направления, как эвристическое программирование^{2 2}() и машинный интеллект, и способствовало угасанию интереса к нейронным сетям. К началу 1980-х гг. были созданы условия для возрождения интереса к нейросетевым моделям. Это было связано с накоплением новых данных при экспериментальных исследованиях мозга.

Первыми нейрокомпьютерами были персептроны (математическая и компьютерная модель восприятия информации мозгом ) Фрэнка Розенблатта^{1 1}«Марк-1» (1958) и «Тобермори» (1964), а также «Адалин» (искусственный нейтрон), разработанный Бернардом Уидроу²² и Тедом Хоффом^{3 3}на основе дельта-правила (метод обучения перцептрона по принципу градиентного спуска по поверхности ошибки). В настоящее время «Адалин» является стандартным элементом многих систем обработки сигналов и связи.

В таких прикладных областях деятельности человека, как космология, молекулярная биология, гидрология, охрана окружающей среды, медицина, экономика и многих других, сформулированы проблемы, решение которых потребует вычислительных машин, обладающих колоссальными ресурсами.

На сегодняшний день нижняя граница технических характеристик реализуется только с помощью дорогостоящих уникальных архитектур с несколькими тысячами процессоров. К настоящему времени сформировался обширный рынок нейросетевых продуктов. Подавляющее большинство продуктов представлено в виде моделирующего программного обеспечения. Ведущие фирмы разрабатывают также и специализированные нейрочипы или нейроплаты в виде приставок персональным ЭВМ. Наиболее ярким прототипом супер нейрокомпьютера является система обработки аэрокосмических изображений, разработанная в США по программе «Силиконовый мозг». Объявленная производительность супер нейрокомпьютера составляет 80 петафлопс (80∙10¹⁵ операций в 1 с) при физическом объёме, равном объёму человеческого мозга, и потребляемой мощности 20 Вт.

В июле 1992 г. в Японии была принята программа (действующая и поныне), связанная с созданием координационного исследовательского центра по реализации международного проекта Real World Computing Partnership (RWCP), основной целью которого являлась разработка практических методов решения реальных задач на основе гибких и перспективных информационных технологий.

В настоящее время в рамках развития этого проекта создана трансконтинентальная сеть на базе гетерогенной вычислительной среды, объединяющей Суперкомпьютерный центр в Штутгарте (Германия), Компьютерный центр в Питсбурге (шт. Пенсильвания), Электротехническую лабораторию в Тшукубе (Япония), Компьютерный центр в Манчестере (Великобритания), в которой часть пользовательских компьютеров выполнена по нейросетевой технологии. Пиковая производительность образованного сверхсуперкомпьютера составила 2.2 терафлопс (2200 миллиардов операций в секунду).

На настоящий момент самый мощный суперкомпьютер — Cray XT, известный как Jaguar, занимает первую строчку в рейтинге суперкомпьютеров, его производительность составляет 1,79 петафлопс (1 петафлопс = 1000 терафлопсам, т.е. 1790000 миллиардов в секунду).