мереж ЕОМ і високопродуктивних суперЕОМ традиційної архітектури в останні роки істотно підвищився інтерес до розробки і створення комп'ютерів нетрадиційного типу і, перш за все, нейрокомп'ютерів. Пов'язано це з тим, що, незважаючи на високу продуктивність сучасних суперЕОМ, що наближається до гранично допустимої, все ще залишається багато практично важливих проблем, для вирішення яких потрібні більш потужні і більш гнучкі обчислювальні засоби. Вони необхідні для глобального моделювання процесів в екосистемах, при вирішенні завдань нейрофізіології, штучного інтелекту, метеорології, сейсмології і т. п. Необхідні вони і при створенні систем управління адаптивних інтелектуальних роботів.
Нейрокомп'ютер - це ЕОМ нового покоління, в якій аналогом програмування є перебудова структури в ході навчання. Ефективність його роботи досягається специфічної архітектурою, де елементи працюють паралельно. Створення нейрокомп'ютера базується на основі вивчення організації нейронних структур мозку. p> Нейроінтеллект - це модель реальної мережі нейронів, що представляє собою ієрархічно організоване паралельне з'єднання простих адаптивних елементів, взаємодіючих з об'єктами зовнішнього світу аналогічно тому, як це має місце в біологічних об'єктах. Основні особливості нейрокомп'ютерів полягають у їх здатності до самоорганізації і навчання на прикладах (Самопрограмування і самоорганізація). Найбільш перспективною галуззю застосування є робототехніка - створення роботів з елементами штучного інтелекту. Для створення нейрокомп'ютера необхідно вирішити питання про окремі елементи, топології зв'язків між елементами і правилах зміни ваг зв'язків між елементами.
В якості окремих елементів нейрокомп'ютера були представлені: предетекторов, детектори новизни і тотожності, модулятори, мнемонічні елементи, семантичні елементи і командні нейроподібних елементи.
Основні принципи топології зв'язків між елементами визначаються принципом кодування, основаннoм на тому, що окремим значенням параметра кодованого сигналу ставляться у відповідність певні мічені лінії. Правило зміни ваг зв'язків визначається принципом Хебба, в якому йдеться, що синоптичні контакти, задіяним безпосередньо перед розривом нейрона, підвищують свою ефективність. Синапси, задіяні, але не супроводжувані розрядом нейрона її знижують.
Бортові ЕОМ таких роботів повинні сприймати великі обсяги інформації, що надходить від багатьох паралельно функціонуючих датчиків, ефективно обробляти цю інформацію і формувати керуючі впливу на виконавчі системи в реальному масштабі часу. Більше того, керуючі комп'ютери інтелектуальних роботів повинні оперативно вирішувати завдання розпізнавання образів, самонавчання, самооптимізації, самопрограмування, т. е. ті завдання, які вельми складні для традиційних ЕОМ і суперЕОМ. Тому залишається актуальною необхідність у пошуку нових підходів до побудови високопродуктивних ЕОМ нетрадиційної архітектури. Серед таких підходів центральне місце займає нейрокомп'ютерних підхід.
Його суть полягає у розробці принципів побудови нових мозкоподібних архітектур надпродуктивних обчислювальних систем - нейрокомп'ютерів. Подібно мозку, такі системи повинні мати глобальним паралелізмом, самонавчанням, самооптимізації, самопрограмуванням та іншими властивостями біологічних систем. Очікується, що нейрокомп'ютери в принципі зможуть вирішити багато з тих проблем, що стримують подальший розвиток науково-технічного прогресу.
За сучасними уявленнями нейрокомпьютер (НК) - це система, призначена для організації нейрообчислення шляхом відтворення інформаційних процесів, що протікають в нейронних мережах мозку. Структурною одиницею НК служить специфічний процесор - нейропроцесори (НП), імітує інформаційне функціонування окремих нервових клітин - нейронів. Нейропроцесори зв'язуються один з одним в нейроподібних структури, імітують нейронні мережі мозку. З цієї причини, чим точніше НП відтворює інформаційну діяльність нервових клітин, і чим ближче конфігурації штучних нейронних мереж до конфігурацій мереж природних, тим більше шансів відтворити в НК самонавчання, самопрограмування та інші властивості живих систем.
З точки зору обчислювальної техніки, кожен нейропроцесори являє собою спеціалізоване процесорний пристрій, що реалізовується програмним, апаратним або програмно-апаратним способом. У той же час цей пристрій має ряд особливостей. По-перше, НП відтворює не довільно обраний набір операцій, а тільки ті операції, які біологічно обумовлені і необхідні для опису процесів переробки інформації в нервових клітинах. По-друге, при апаратній реалізації нейропроцесор_в вони, подібно нейронам мозку, зв'язуються один з одним індивідуальними лініями передач послідовних кодів. При великому числі процесорних елементів така зв'язок більш ефективна, ніж зв'язок нейропроцесор_в по загальній шині або за допомогою індивіду...
