ебільшені, і обсяг таких робіт був значно скорочений.
Проте в Наприкінці 80-х років інтерес до цієї області знову пробудився у зв'язку з появою абсолютно нових можливостей. Комп'ютери перших поколінь були, по суті, послідовними процесорами, тобто в кожен даний момент здійснювали тільки одну операцію; переробка інформації носила лінійний характер, хоча і йшла з неймовірно великою швидкістю. Однак сам принцип лінійних операцій накладав обмеження на швидкість роботи машини, тому що сигнали з однієї частини комп'ютера в іншу не можуть передаватися швидше, ніж зі швидкістю світла. Ця межа отримав назву обмеження фон Неймана. Коли нові покоління супермашин наблизилися впритул до цієї межі, розробники комп'ютерних моделей звернули, нарешті, увагу на те, що справжній мозок працює зовсім інакше. Він виробляє безліч операцій одночасно, причому в здійсненні якоїсь однієї функції беруть участь різні частини нейронної мережі, а кожна окрема клітина може виконувати різні функції. Обмеження, накладається швидкістю передачі сигналів, можна бьію б подолати, якби вдалося створити комп'ютери, більш подібні з мозком, тобто здатні здійснювати різні операції не тільки послідовно, але й паралельно. p> Результатом був вибух інтересу до нових конструктивних рішень, заснованим на принципі паралельної і розподіленої обробки інформації (ПРО). З'явилося нове перспективне покоління машин, зацікавило і військових, і промисловість, і розробників штучного інтелекту, хоча, зрозуміло, тільки два перші члена цієї тріади несли витрати по їх створенню. Ось один з показників масштабів цього інтересу: наприкінці 80-х років Директорат Європейської спільноти з наукових досліджень порахував, що Європа відстає від США і Японії в експлуатації цих нових систем, і виділив 50 млн. екю (близько 50 млн. доларів США) на роботи з моделювання нервової функції на основі ПРО. Коли в 1986 році Девід Румелхарт і Джеймс Клелланд з їх колегами з Массачусетського технологічного інституту випустили великий двотомник статей з перспектив застосування ПРО для моделювання мозку, в день надходження його в продаж, кажуть, було продано 6000 примірників.
Новий підхід до моделювання відомий під назвою "коннекціонізма". Подібно як і раніше підходу, він заснований на припущенні, що мозок складається з ансамблів нейронів з численними зв'язками між ними. Належним чином ' з'єднані групи нейронів можуть навчатися таким чином, що вони будуть сортувати та класифікувати вхідні сигнали і поступово змінювати свої властивості по мірі надходження нової інформації. Однак на відміну від моделей колишнього, персептронного типу кожен елемент "пам'яті" не укладено тут в одній-єдиній клітці або парі пов'язаних клітин: замість цього функція пам'яті є властивістю нейронної мережі як цілого. Крім того, якщо в Персептрон моделях окремі функціональні одиниці мережі повинні були отримувати сигнали прямо із зовнішнього світу і відповідно змінювати свої властивост...
