神经计算机。发明和生产的历史

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神经计算机是一种基于自然神经系统操作原理的信息处理设备。这些原理被形式化，使得讨论人工神经网络的理论成为可能。神经计算机的问题是构建真实的物理设备，这不仅可以在传统计算机上模拟人工神经网络，而且可以改变计算机操作的原理，使它们可以按照与人工神经网络的理论。

神经控制论、神经信息学、神经计算机这些术语最近才开始在科学中使用——二十世纪 80 年代中期。然而，在整个计算史上，电子大脑和生物大脑一直被不断地进行比较。 N.维纳的名著《控制论》（1948）的副标题是“动物和机器中的控制和通信”。

第一个神经计算机是 Rosenblatt 的感知器：Mark-1 (1958) 和 Tobermory (1961-1967)，以及由 Widrow 和 Hoff (1960) 基于 delta 规则（Widrow 公式）开发的 Adalin。 Adaline（Widrow 学习自适应加法器）现已成为许多信号处理和通信系统的标准功能。在第一台神经计算机的同一系列中，有“Kora”程序，该程序于 1961 年在 M. M. Bongard 的领导下开发。

神经计算机
F. Rosenblatt 与计算机“Mark-1”

位于其系统单元中的计算机的许多元素（设备）只能分为五个主要组。它们是中央处理单元、存储器、总线、电源和众多模数和数模转换器（ADC 和 DAC）。

处理器直接连接到快速（随机）内存的元素。它也称为随机存取存储器 (RAM) 或随机存取存储器。当您关闭计算机的电源时，它会被清除并且其中的所有数据都会丢失。

即使在计算机关闭后，数据仍保留在非易失性存储器中。大多数情况下，它的体积比 RAM 大，尽管速度没有那么快。这些是硬盘、软盘和光盘、磁带等。数据通过总线在系统单元的设备之间传输。

ADC 和 DAC 将信息从模拟形式转换为数字形式：转换为一组数字，通常是二进制，反之亦然。 ADC 和 DAC 被称为控制器。任何控制器都包含一个微处理器，这意味着它是一台计算机，但不是安装它的通用计算机，而是专用计算机。

程序被“焊接”在微电路中，这些微电路在计算机启动时执行，并且可以说是激活它，将通过电线连接的许多部件变成一个整体——变成一个可以使用的通用信息转换器。

微处理器技术已经接近基本极限。戈登摩尔的预测定律指出，微电路中晶体管的密度每年半都会翻一番。令人惊讶的是，在过去的二十年里，它一直在执行。然而，按照这条定律，到 2010-2020 年晶体管的尺寸应该减少到四个或五个原子。正在考虑许多替代方案。

能够以指数方式提高计算机处理能力的技术包括分子或原子技术； DNA和其他生物材料；三维技术；基于光子而不是电子的技术，最后是使用基本粒子的量子技术。

进入 XNUMX 世纪，计算技术将不仅与通信和机械工程相融合，还将与生物过程相融合，这将开辟诸如创造人工植入物、智能组织、智能机器、“活”计算机和人机的机会。杂种。

今天，微电子领域最有前途的领域之一是神经计算机。他们的设备或架构与传统计算机不同。微电路在结构上类似于人脑的神经网络。这就是名字的由来。

因此，神经计算机的特征。他有学习能力，这意味着他能够处理传统计算机无法完成的任务。他的主要王牌是解决没有清晰算法或大量信息流的问题。因此，神经计算机今天已经在金融交易中使用，它们有助于预测汇率和股票的波动。很明显，军方并没有袖手旁观。识别图像的神经计算机可以纠正导弹沿给定路线的飞行。

从本质上讲，神经计算机已经成为神经网络信息处理方法领域新一波研究和发展的旗帜，几乎完全取代了“神经控制论”一词。与创建人工智能 (AI) 系统的早期工作相关的希望自然而然地转移到了神经计算机，神经计算机在广义上被理解为“人工大脑”的原型——一种应该以类似于人类大脑的方式构建和运行的智能系统。人类的大脑。前缀“神经”强调了这种系统与传统计算机之间的区别以及与大脑的功能接近。

交互系统神经计算机的调整 - PC

真实的情况很快就迫使我们将“神经计算机”一词的理解缩小到人工神经网络。在大多数现代作品中，这个术语（或术语“神经计算”）用于指基于对各个级别的元素、结构、交互和功能进行建模来构建人工智能系统的方法框架内的整个工作范围神经系统的。在现代意义上，神经计算机是一种专门的软件或硬件实现的计算设备，用于模拟神经网络的操作。

苏联第一台硬件神经计算机于 1988-1989 年开发。基于集成随机神经网络的思想。这项工作是在技术科学博士的指导下进行的。当时尼古拉·米哈伊洛维奇已经将该部门移交给了E.M.库苏利亚。第一个神经计算机模型（1989）是在国内元件基础上创建的，是个人计算机的前缀。在后续的布局中，使用了更高级的元素基础。 1992年，与日本WACOM公司一起开发了最新版本的神经计算机，并针对模式识别问题进行了实验测试。

原型神经计算机

该部门随后的工作与神经网络信息技术的发展有关。创建了高效的神经网络分类器，用于纹理识别、语音识别人、手写字符识别、连续书写单词等任务。尽管这些工作具有应用性质，该部门保留了阿莫索夫灌输的解决人工智能问题的全球方法，即从整体上看待问题并为下一次“突破”积累经验的能力。

作者：Musskiy S.A.

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