Нейрокомпьютер
Для решения некоторых задач требуется создание эффективной системы искусственного интеллекта, которая могла бы обрабатывать информацию, ни затрачивая много вычислительных ресурсов. И разработчиков “укутала”: мозг и нервная система живых организмов позволяют решат задачи управления и эффективно обрабатывать сенсорную информацию, а это огромный плюс для создаваемых вычислительных систем. Именно это послужила предпосылкой создания искусственных вычислительных систем на базе нейронных систем живого мира. Специалисты, добившись нужных итогов в этой области, создадут компьютер с большими возможностями.
Создание компьютера на основе нейронных систем живого мира основывается на теории перцептронов, разработчикам которой был Розенблатт. Он предложил понятие перцептрона - искусственной нейронной сети, которая может научатся распознанию образов. Предположим, что есть некоторая зенитно-ракетная установка, задача которой - распознать цель и определить наиболее опасную с их. Тоже есть два самолета достоверного соперника: штурмовик и бомбардировщик. Зенитно-ракетная установка, используя оптические средства, фотографирует самолеты и отправляет получившиеся съемки на вход нейронной сети (при целиком сфотографированном самолете нейронная сеть скоро распознает его). Но когда съемок получился плохо, то именно тут используются основные свойства нейронной сети, одно с которых - возможность к самообучения. Например, на съемку отсутствует одно крыло и хвостовая часть самолета. Через некоторое (приемлемое) время нейронная сеть сама дорисовывает отсутствующие части и определяет тип этого самолета и следующие действия по отношению к его.