Читать «Беседы о бионике» онлайн - страница 314
Изот Борисович Литинецкий
Одна из первых систем для опознавания геометрических образов была создана в США группой ученых под руководством доктора Розенблата. Система была названа перцептроном (от английского "perception" — восприятие), а ее первая модель — "Марк-1". Очень упрощенная схема модели представлена на рис. 11.
Электроннооптические преобразователи системы, воспринимающие световые сигналы от изображения и преобразующие их в электрические сигналы (эта часть системы воспроизводит функции светочувствительных элементов глаза — рецепторов), образуют матрицу из 400 рецепторов (фотоэлементов), каждый из которых имеет два выхода. При освещении фотоэлемента на одном из его выходов появляется положительный, а на другом — отрицательный сигнал. Каждый выход рецептора соединен с несколькими ассоциирующими ячейками (ячейками памяти), которых в системе 512. Эти соединения имеют совершенно случайный, беспорядочный характер: ведь физиологи, как известно, считают, что связи между ассоциирующими клетками мозга также организованы без определенной системы, случайно.
Таким образом, сигнал от одного рецептора, скажем Рз, возбуждает не отдельный ассоциирующий элемент, в котором накапливается определенная информация, а, как видно из рис. 11, большинство элементов памяти. Если алгебраическая сумма сигналов, поступающих в какую-либо ассоциирующую ячейку от рецепторных, больше нуля и превышает некоторую пороговую величину (в простейшем случае — положительное напряжение, снимаемое с соответствующего выхода рецептора), то такая ассоциирующая ячейка возбуждается и посылает сигнал в эффекторную (реагирующую) ячейку. Суммарная величина сигналов, поступающих в эффекторную ячейку, сравнивается в ней с заранее установленным пороговым значением, и, если она оказывается больше порога, эффекторная ячейка срабатывает.
При этом может произойти ложное срабатывание (учитывая случайный характер монтажных соединений, оно вполне возможно), т. е. эффекторная ячейка может сработать, когда предъявленный перцептрону объект не должен опознаваться. Тогда оператор, занимающийся "обучением" перцептрона, изменяет параметры ассоциирующих ячеек (служащих аналогами нейронов) и добивается от устройства правильной реакции. Таким же методом вырабатывается правильная реакция перцептрона и в противоположном случае, когда подлежащий опознаванию объект остается неопознанным. После некоторого периода "обучения" перцептрон в дальнейшем "самостоятельно" принимает правильные решения. Блок-схема перцептрона приведена на рис. 12.
Американские военные проявили к новой машине живейший интерес. По заданию Управления исследований ВМФ США ее эффективность проверяли при расшифровке фотоснимков. Эксперименты показали, что перцептрон обеспечивает надежное опознавание "одиночных целей и целей, окруженных другими по форме объектами". Было отмечено, в частности, что опыты по опознаванию самолетов и ангаров оказались весьма успешными (100% случаев опознавания ангаров и 92% случаев опознавания самолетов в укрытиях). Исследования были проведены с целью повышения эффективности использования фотоснимков, сделанных с метеорологических и разведывательных спутников — "воздушных шпионов". Дело здесь в том, что в настоящее время для расшифровки фотографий, сделанных за один час работы аппаратуры разведывательного спутника "Самос", требуется затратить десятки тысяч человеко-часов. Поэтому результаты, подтвердившие эффективность первого перцептрона, были должным образом оценены и спустя некоторое время была начата разработка новой его модели "Марк-2"; число фоторецепторов в ней было увеличено в 10 раз, а емкость памяти — в 20 раз. Предполагается, что это должно значительно увеличить опознавательные способности перцептрона.
