Нейронное программирование диалоговых систем. Сергей Толкачев
Читать онлайн книгу.способов передачи данных, и у разработчиков появилась возможность применять как комбинации различных устройств (компьютеры, телефоны, радио и телевидение), так и новые функционально-активные объекты, вместо пассивных страниц текста, для организации общения с человеком.
Рис. 5. Статический, динамический и интерактивный Веб
Гипертекстовые ссылки внутри страниц, которые первоначально образовывали статические сети, интенсивно развиваются, трансформируясь в динамические образования, в которых они интегрируются вместе со сложными структурами хранимых данных (рис. 5). Страницы превращаются в активные системы, которые в свою очередь, объединяются в кластеры, которые могут порождать новые структуры, и так далее, что удивительно напоминает поведение биологических или физических групп взаимодействующих объектов и вполне соответствует представлениям Буша о следах, которые человек может оставлять в системах знаний.
Рис. 6. Вольтамперная характеристика транзистора
В своем отчете по структуре ЭВМ фон Нейман использует нейрон в качестве прототипа для базовых вычислительных элементов автоматической цифровой вычислительной системы и модель биологической нервной системы лежит в основе его более общих рассуждений о вычислительных структурах. Поскольку проблема, которую решали разработчики ЭВМ, в то время имела исключительно вычислительный характер, фон Нейман рассматривает в первую очередь арифметические свойства нейрона и использует его как цифровой двоичный элемент, который может выполнять базовые математические функции.
Появившиеся в 1948 году транзисторы, обладающие двумя устойчивыми состояниями (рис. 6), оказались вполне удачным решением для представления двоичных данных, и аналогии между транзистором и нейроном, как двоичными устройствами, надолго закрепились в теории и практике вычислительной техники. В это же время в других направлениях электроники широко используется свойство транзисторов по преобразованию сигнала в зоне переходного процесса между устойчивыми состояниями. Такое преобразование в транзисторах всегда носит приблизительный характер и обладает искажениями, которые могут быть в определенной степени скомпенсированы при помощи различных дополнительных элементов. Дуализм транзистора, в котором дискретность сочетается с непрерывностью, является хорошим примером комбинации точных и приблизительных (fuzzy) свойств в одном устройстве. Нейрон вполне соответствует этой аналогии, соединяя в себе определенную устойчивость вместе с промежуточными приблизительными состояниями, которые он может сохранять в зависимости от характера возбуждения и своего функционального назначения.
Если допустить, что информационный усилитель (рис. 7) имеет структуру, в общем виде похожую на структуру усилителя электрических сигналов, тогда в качестве универсального источника