Ученые пытались создать электронное устройство, которое могло бы имитировать механизм глаза мечехвоста. Они рассчитывают использовать это устройство в телевизионной установке, которая "просматривала" бы рентгеновские снимки, пленку, заснятую с воздуха, или, возможно, снимки Луны. Поскольку такое устройство должно усиливать контраст на краях объектов на снимках, телевизионное изображение будет легче изучать и анализировать.

А Вы знали, что у рака существует "третий глаз"? Его Вы не найдете ни на одной схеме строения животного. Однако, специалисты другой американской фирмы работали над  изучением этого  "третьего глаза" рака - некого светочувствительного органа, находящийся на хвосте животного; этот орган позволяет раку "видеть" то, что происходит позади него, и находить темные места для укрытия.

Датчик на автомобиле для поездки задним ходом можно использовать в различных местах. Больше всего такой датчик пригодится во время парковки автомобиля или в тех случаях, когда нужно уступить дорогу и нет возможности продвинуться вперёд. К сложным случаям можно отнести и переезд через препятствие задним ходом.

Природа чрезвычайно изобретательна. Настолько изобретательна, что "принцип действия" многих из созданных ею систем до сих пор не вполне ясен специалистам.

Одна из проблем - зрение высших животных и, в частности, цветовое зрение.

По легенде, Александр Македонский, хмурясь, рассматривал некую картину, на которой он был изображен верхом на своем знаменитом коне Буцефале. Свой портрет полководец весьма одобрял, но вот конь... Александр выразил свое неудовольствие художнику. Последний оскорбился и потребовал, чтобы к картине подвели коня. Историки утверждают, что, увидев свое изображение, Буцефал обрадовался и стал бить копытами, взволнованный своей импозантностью. https://ok.ru/raytamgdem/topic/68830241024961 Конечно же, достоверность легенды сомнительна, однако здесь интересно другое: видят ли животные формы и краски так же (или почти так же), как люди?

Выяснением этого вопроса занялся немецкий зоолог Б. Гримек. И вот что оказалось. Кони принимают чучело лошади за живое существо, за своего сородича. Этот факт кажется совершенно непонятным, если учесть, что у лошадей высоко развито чувство обоняния.

Результат другого эксперимента еще более удивителен. Нарисовав на большом листе бумаги лошадь в натуральную величину, Гримек прибил эту картину к деревянному щиту и поставил его у стенки. Лошади реагировали на портрет своего сородича очень живо. Они толпились вокруг, старались коснуться мордой головы "лошади" - заводили знакомство. Казалось, их совсем не беспокоило, что от рисунка пахнет лишь бумагой и масляной краской. Эти опыты были проделаны в манеже. А на открытом пространстве лошади просто не замечали портретов.

Львы нападали на чучело зебры и, только принявшись рвать его, обнаруживали ошибку. Когда гепарду показывали фильм об антилопах, он бросался на экран с такой яростью, что если бы он не был привязан, то наверняка изорвал бы экран в клочья.

А как обстоит у животных дело с цветоощущением? Исследования показали, что цветную картину мира, подобную той, которую видим мы, "созерцают" далеко не все живые организмы. Наш глаз можно назвать первоклассной "лейкой", заряженной чрезвычайно чувствительной цветной пленкой; по сравнению с ним, например, глаз кальмара или осьминога - это простая фотокамера с малочувствительной черно-белой пленкой. Собаки и кошки, как показали опыты немецкого ученого Дуэккера, почти не различают цветов, совершенно нечувствительны к ним крысы, хомяки, мыши и кролики. Зрительное восприятие дождевого червя ограничивается в лучшем случае определением направления на светящееся тело. Не только цветного, но и черно-белого изображения для червя не существует. А вот олени отличают серый цвет от других. Кони, овцы, свиньи, серны, белки и куницы различают цвета, но только в некоторых областях спектра. Большинство обезьян различает множество цветов. Особенно велика чувствительность к цвету у шимпанзе. Восприятие цвета зависит от числа и спектральной характеристики приемников, имеющихся в светочувствительных клетках зрительного анализатора того или иного животного. Так, светочувствительные клетки морской свинки обладают одним приемником, поэтому перед ней окружающий мир предстает в виде черно-белой фотографии. У черепахи два приемника, и она смотрит на мир как бы сквозь зеленые очки. Зрение пчел, так же как и человека, трехцветно. Иначе говоря, у них есть приемники, "настроенные" на три разных цвета, и все богатство красок воспринимается как определенная комбинация трех основных цветов. Но если для человека основными являются красный, синий и зеленый, то для пчелы это сине-фиолетовый, желто-зелено-оранжевый и... ультрафиолетовый.

Да, именно так. Пчела, как мы уже знаем, "видит" незримые для нас ультрафиолетовые лучи, и это помогает ей различать цвета, неразличимые для человека. Так же, как и у человека, зрительный аппарат пчелы снабжен сложнейшим автоматическим регулятором, обеспечивающим независимость окраски от условий освещения. Именно поэтому пчеле, так же как и нам, желтый предмет кажется желтым даже тогда, когда под действием изменившегося солнечного освещения он будет в основном отражать зеленые лучи. Цветовым зрением обладают жуки, мухи и даже древнейшие насекомые - стрекозы. Огромные ячеистые глаза последних, как это удалось недавно установить, обладают интересными особенностями. Оказывается, нижняя их часть ощущает цвета, а верхняя видит все однотонным, причем с наибольшей чувствительностью в голубой области спектра. Это еще раз свидетельствует о том, что природа формировала зрительные анализаторы живых существ не только весьма "продуманно", но и очень рационально, экономно. Действительно, верхняя часть глаза стрекозы всегда смотрит вверх и ей нужно заметить лишь черную мошку на фоне голубого неба. Поэтому цветовое зрение в верхней части глаза было бы для стрекозы уже излишеством! Как мы видим, за многие годы кропотливых исследований ученые собрали немало ценных сведений о цветовом зрении живых существ. Но большая часть добытых данных имеет чисто описательный характер. Для того же, чтобы создать модель органа зрения, которая могла бы различать цвета или опознавать образы, необходимо знать, как работает зрительный анализатор. Как удается, например, человеку отличить красный цвет от зеленого или различные оттенки одного цвета? Почему смесь основных цветов воспринимается как белый цвет? К.о. человек опознает образы - отличает, например, стакан от чашки или узнает своих знакомых? Исследование этой проблемы имеет первостепенное значение прежде всего для понимания работы мозга. Ведь все наше существование протекает в непрерывном контакте с окружающим миром, и, следовательно, наше поведение определяется им все время, без каких-либо исключений. С другой стороны, поскольку количество информации, доставляемой нам зрительно, по крайней мере в 1000 раз превосходит количество информации, получаемой остальными органами чувств, следовало бы использовать принцип организации зрительной системы человека для построения "видящих" автоматов. В отличие от обычной телевизионной системы, передающей только изображения, такие автоматы должны были бы обнаруживать и опознавать те или иные объекты, выполняя до известной степени те же функции, что и зрительная система. Наши глаза всегда готовы воспринять любую частоту из видимого спектра. Они обладают поистине фантастической способностью различать оттенки цвета независимо от того, к какой области видимого света он относится. Специалисты установили, что глаз человека различает около 17 000 оттенков. Вполне возможно, что даже эта цифра преуменьшена и зрение человека еще чувствительнее. А если учесть, что число различимых оттенков может доходить до... 100 миллионов (одних оттенков красного - почти 8 миллионов!), то не подлежит сомнению, что создание автоматов по образу и подобию нашего зрительного анализатора беспредельно расширило бы возможности современной измерительной техники. Сведения о психофизиологии зрения совершенно недостаточны для полного описания процессов цветоощущения и опознавания. Но это совершенно не мешает составлять зрительные тесты и с успехом их применять. Главное, что бы вреда не принесли. Человек обычно не может объяснить, как он распознает образ. Пока физиологам и психологам известны лишь отдельные качественные стороны этого процесса, но не правила и методы, которыми пользуется человек. Не все аспекты зрения человека изучены одинаково подробно, и еще не все здесь достаточно ясно, особенно в отношении механизмов зрительного восприятия. Однако результаты многочисленных экспериментальных исследований, проведенных в последнее время, позволяют все же уже сейчас интерпретировать некоторые особенности этого процесса.

Известно, что в человеческом глазе цветовым зрением ведают клетки сетчатки - колбочки. Известно также, что у человека можно создать ощущение любого цвета, действуя смесью всего трех цветов - красного, зеленого и синего. Свет с длиной волны 0,66 мк - красный, 0,57 мк - желтый. Именно эти цвета и увидит глаз, если его осветить излучением сначала с одной длиной волны, а затем - с другой. Но как только красные и желтые лучи попадут на сетчатку одновременно, мы воспримем это так, словно глаз был освещен единственным источником света с длиной волны... 0,6 мк - оранжевым светом. Но само "смешение сигналов" с разными длинами волн происходит в глазу отнюдь не по тем же законам, на основании которых проектируются супергетеродинные приемники и частотные конверторы. Здесь все несравненно сложнее.

Еще в 1802 г. английский ученый Юнг высказал предположение, которое было развито знаменитым немецким естествоиспытателем Гельмгольцем: глаз различает цвета потому, что колбочки сетчатки представляют собой чувствительные элементы, реагирующие на красный, зеленый и синий свет. Экспериментально были получены кривые зависимости чувствительности "красных", "зеленых" и "синих" элементов сетчатки к излучению разной длины волны. По ним легко определить, какой из элементов будет возбуждаться сильнее, когда на сетчатку падает свет той или другой длины волны, какой - слабее, и выяснить, какой цвет увидит человек при попадании в глаз нескольких лучей разного цвета. Если подобрать цветные лучи так, что все три чувствительных элемента глаза будут возбуждаться одинаково, человек увидит белый цвет. Другими словами, цветной луч мы видим во всех случаях, когда цветочувствительные элементы - колбочки - возбуждены неодинаково. А каким образом они возбуждаются? Как мозг узнает о том, какая из колбочек возбуждена - "красная", "зеленая" или "синяя"? Уже много лет существует хорошо аргументированная фотохимическая теория зрения, которая состоит в следующем. Попадая в глаз, световые лучи вызывают разложение светочувствительных веществ, содержащихся в колбочках, - зрительных пигментов. Освобождающаяся при этом энергия вызывает нервный импульс. Однако полный набор пигментов, находящихся в колбочках, и их природа пока неизвестны. Не вполне ясен пока и механизм возникновения возбуждения и его передачи от колбочек к мозгу. Исследования этих процессов привели к неожиданным результатам.

Возбуждение нервного волокна, связывающего колбочку с соответствующим участком головного мозга, как и любого другого нервного волокна, состоит в изменении электрического потенциала клеток, из которого оно состоит. Электрический потенциал клетки непостоянен. В тот момент, когда она из спокойного состояния переходит в возбужденное, наружная сторона клеточной поверхности становится отрицательно заряженной по отношению к внутренней. Импульс длится одну-две десятитысячные секунды. Затем вновь восстанавливается первоначальное состояние. Возбуждение клетки всегда сопровождается изменением ее потенциала. М. М. Бонгард и А. С. Смирнов предположили, что информация о цвете, воспринимаемом колбочками, заложена в характере изменения потенциалов нервных волокон зрительного нерва. Измерения потенциалов нервных клеток проводились с помощью микроэлектродов - миниатюрных стеклянных капилляров, заполненных раствором, хорошо проводящим электрический ток. Прочные стеклянные стенки изолируют электролит вплоть до самого кончика электрода. Такой микроэлектрод погружают в клетку и соединяют с другим, расположенным снаружи, через весьма чувствительный прибор. Таким образом удается с достаточной точностью измерять клеточные потенциалы, но только в том случае, если диаметр кончика электрода не превышает 0,5 мк. Стоит его увеличить до 1 мк - и он будет повреждать клетку при погружении - вскоре после "укола" клетка погибнет. Исследователей интересовало не столько статическое распределение потенциалов по клетке, сколько характер их изменения при облучении глаза разным светом, поэтому в качестве измерительного прибора был использован осциллограф. Экспериментировали с глазами обыкновенной травяной лягушки. Причем сначала ученые даже не знали, умеет ли лягушка различать цвета! С изменением окраски пучка света, падавшего в глаз, менялись и биотоки сетчатки. Но не всегда. Иногда цвет менялся, а глаз лягушки на это не реагировал. Так удалось выяснить, что у лягушки только два типа цветочувствительных элементов - "голубые" и "красные" - и смесью этих двух цветов у нее можно вызвать ощущение любого цвета. Лягушка видит примерно так же, как и люди-дальтоники, у которых в сетчатке всего два типа цветоприемников. Но тем не менее цветовое зрение у лягушки есть. Как и предполагали исследователи, оказалось, что при воздействии пучками разного цвета нервные волокна передают разные сигналы - одного вида при красном свете и другого при голубом. На красный свет волокна отвечали короткой серией импульсов, частота повторения которых заметно уменьшалась со временем, а при достаточной длительной экспозиции импульсы пропадали совсем. При облучении глаза синим светом частота импульсов, передаваемых нервным волокном, изменялась медленнее. Итак, различие в характере сигналов, возникающих при облучении глаза светом разного цвета, было установлено экспериментально. И сразу же возникла идея о способе моделирования цветового зрения. При проведении опытов было замечено, что законы, по которым нарастает ток фотоэлемента при облучении его синим и красным светом, неодинаковы. (С помощью фотоэлемента экспериментаторы контролировали яркость света, которым облучали лягушку.) Оказалось, что при облучении синим светом скорость нарастания тока фотоэлемента значительно больше, чем при облучении красным. И это наблюдение оказалось весьма полезным. В самом деле, ведь такой прибор можно использовать в качестве цветочувствительного органа, сигналы которого позволят определить, какой цвет он "видит". Для этого следует только подать снимаемые с него импульсы на некоторое устройство, которое могло бы разделять их по крутизне фронтов. Если проходит импульс с крутым фронтом, устройство "решает", что фотоэлемент освещается синим светом; если фронт растянут, значит, свет красный. Такая модель была создана. И она безошибочно отличала красный свет от синего, но только в том случае, если энергетическая яркость обоих пучков оставалась постоянной. Если же яркость пучка синего света постепенно увеличивалась, то модель ошибалась и называла его красным. И с этим ничего нельзя было сделать: ведь для модели соответствующее такому изменению освещенности медленное нарастание тока фотоэлемента служит признаком именно красного цвета. Попутно выяснилось, что человеческий глаз тоже делает такого рода ошибки. Далее. При длительной экспозиции ток фотоэлемента в весьма короткое время достигает некоторой установившейся величины (время нарастания импульса), и только в этом интервале времени модель может определить, красный ли свет падает на нее или синий. По величине установившегося тока об этом судить нельзя. Но и здесь налицо аналогия с особенностью человеческого зрения. Ведь мы видим неподвижные предметы только благодаря непрерывному подергиванию глазных яблок - тремору. Был проделан такой опыт. Непосредственно к глазному яблоку прикреплялся с помощью присоски небольшой диапозитив. Естественно, что он двигался вместе с глазом и на сетчатку проектировалось его неподвижное изображение. И человек переставал видеть картинку, не говоря уже о ее расцветке.

Почему для зрительного восприятия неподвижных предметов нужен тремор? Фотохимическая теория зрения на этот счет не может дать никаких объяснений. А вот почему фотоэлемент (в котором не происходит химических реакций, но с помощью которого модель тем не менее различает цвета) выдает информацию о цвете только за время установления процесса, это ясно из предыдущего. Кстати, роль мышцы, двигающей глаз и т.о. делающей видимыми неподвижные предметы, может в модели с успехом исполнять, например, обтюратор кинопроекционного аппарата. Итак, ученым удалось создать устройство, обладающее цветовым зрением, но эта функция моделируется без помощи каких бы то ни было фотохимических реакций. В приборе используется фотоэффект. На этом основании авторами исследования была выдвинута новая, фотоэлектрическая теория зрения. Однако ни старая - фотохимическая, ни новая - фотоэлектрическая теории не могут пока удовлетворительно объяснить ряда экспериментальных данных, касающихся устройства и функционирования органов зрения. Накопление фактов и обобщения делаются во многих лабораториях мира. Результаты не должны заставить себя ждать. Цветоощущение - это лишь одна сторона проблемы зрения. Другой ее аспект, давно привлекший внимание ученых, - возможность моделирования узнавания, или, как говорят специалисты, работающие в этой области, опознавания образов.

Опознавание образа заключается в выборе одного образа из системы образов, накопленных и классифицированных по определенным признакам. Для человека - это выбор из системы образов, сложившихся в течение его жизни. Проделаны эксперименты, однозначно подтверждающие первостепенную роль выбора в процессе опознавания. Подсчитано, что число образов типа "печь", "стул", "стол" и т. д. составляет у взрослого человека всего около 1000. Достаточно четкое изображение любого из этих предметов-образов будет с большой долей вероятности (или попросту - почти наверное) опознано человеком. Как нам это удается? Каждый светочувствительный элемент сетчатки человеческого глаза (палочки и колбочки) воспринимает проектируемое на нее хрусталиком изображение, образуя своеобразное мозаичное панно. Каждый элемент мозаики имеет определенный тон - от черного до белого. В самом деле, ведь палочки и колбочки расположены на некотором расстоянии друг от друга и реагируют на яркость только того участка объекта, который проектируется на каждую из них в отдельности. Поэтому падающее на сетчатку изображение имеет вид густо расположенных точек, отличающихся по яркости, а расстояние между ними соответствует расстоянию между светочувствительными элементами. Такое изображение очень похоже на обыкновенное газетное клише. В нем яркость отдельных элементов не изменяется хаотически, а в основном определяется распределением яркости по объекту. Весьма немногочисленные элементы изображения, соответствующие границе между разными по тону его участками, значительно отличаются по яркости от своих соседей. Такие элементы образуют контурные линии, и именно с ними связана наибольшая часть информации. В этом легко убедиться, если вспомнить, например, как легко по шаржу, дающему очень неполное представление об оригинале, узнать человека. При опознавании сложного образа не требуется его расчленение на все простейшие конфигурации, из которых состоит сам образ, хотя, если это потребуется, зрительная система может детально проанализировать изображение, подобно тому как это делается в передающих телевизионных трубках. (Такая аналогия, разумеется, весьма поверхностна. Речь идет о том, чтобы просмотреть изображение "все как есть".) Однако такое подробное рассмотрение изображения было бы избыточным. Для опознания образа необходимо выделить в его изображении лишь главное, первостепенное, устранив избыточность, которую создают детали, имеющие малую информационную ценность. Избыточность может быть устранена путем исключения многократно повторяющихся сигналов от "статичной", не меняющейся информации - ведь не видят же лягушки неподвижных предметов. Кроме того, информация об образе кодируется. Применительно к зрительной системе (как и к любой другой системе обработки информации) кодирование представляет собой наиболее экономный способ описания образа. Т.о., зрительная система не просто переносит в наш мозг информацию о распределении яркости на отдельных участках сетчатки, а уже с момента, когда на ней появляется изображение, выделяет его характерные элементы, признаки, "не обращая внимания" на те его участки, которые не несут информации об увиденном. Мозг получает эту информацию и удерживает ее - человек запоминает образ. Дальнейшее как будто несложно. В нашей памяти хранятся признаки некоторого количества образов, накопленные в процессе "обучения", т. е. попросту за время, прошедшее с тех пор, когда мы в раннем детстве стали "опознавать" окружающие нас предметы. Мозг, воспринимающий какой-либо образ, сравнивает признаки последнего с соответствующими признаками, хранящимися в памяти, и в случае обнаружения их сходства решает, что именно видит человек. Однако на самом деле, для того чтобы облегчить опознавание, мозг еще раз обрабатывает информацию, поступающую от зрительного анализатора, - человек формализует образ. Мозг продолжает работу, начатую органами зрения, - он выделяет из всех признаков, о которых в каждом случае сообщает глаз, лишь наиболее существенные, характерные для данного образа или группы образов. На основании этих сведений человек, видевший, например, овчарку и бульдога, с уверенностью скажет, что такса - собака, несмотря на то что животные этих трех пород несколько отличаются друг от друга по внешности. Или, скажем, для ребенка, видевшего лошадь только лежащей или стоящей, не составит труда опознать ее, если она будет бежать.

В умении человека отвлекаться от несущественного заложена основа нормальной деятельности его мозга. Ведь если бы зрительный анализатор человека был подобен телевизионной системе, не сортирующей передаваемую информацию по степени важности, то многообразие впечатлений внешнего мира быстро переполнило бы его мозг. В самом деле, зрительный нерв состоит примерно из 1 миллиона волокон. По ним с сетчатки в течение 0,1 сек поступает в мозг такое же количество сведений об элементах изображения, а за несколько минут эта цифра возрастет до десятков миллиардов и превысит общее число нейронов в коре больших полушарий. Таким образом, емкость всего мозга, а не только его зрительных отделов, была бы израсходована в течение нескольких минут. Так в чем же состоит трудность моделирования процесса опознавания? Ведь уже теперь существуют машины с памятью огромной емкости, которые могли бы запомнить колоссальное количество признаков и сравнивать по ним образы, подлежащие опознаванию. Что же касается избыточности информации в образах, то конструктор мог бы, вероятно, придумать некое устройство, которое устраняло бы ее. Так и поступают, когда создается машина, которая должна решать какую-либо одну задачу или узкую совокупность задач. Однако наличие у машины большой памяти нисколько не может помочь при моделировании опознавания по той причине, что для работы любой вычислительной машины нужно составить программу, в которой задача опознавания была бы полностью формализована. Таким образом, едва ли не самую важную часть "работы по опознаванию" должен проделать в этом случае сам программист. Далее, ограничивая объем поступающей в машину информации, исключая все "ненужное", мы опять-таки выполняем за нее часть работы и при этом ограничиваем ее возможности. Ведь то, что в одной ситуации несущественно, в другой может оказаться весьма существенным. Итак, для моделирования процесса опознавания было необходимо создать машину, которая сама составляла бы для себя программу, сама определяла бы, что существенно для решения данной задачи, и не обращала бы внимания на избыточную (для данной задачи) информацию. Иными словами, конструировать обучающуюся машину следует так, чтобы она могла, подобно человеку, накапливать в процессе обучения некоторый опыт и в соответствии с ним самостоятельно выбирать линию поведения и сортировать получаемую информацию по степени ее важности. Устройство, справляющееся с такими обязанностями, будет весьма близко к мозгу человека. Однако моделирование психической деятельности человека - чрезвычайно трудная задача. Дело в том, что люди сами не знают достаточно подробно - а в этом случае именно подробности определяют успех дела, - как они учатся, как приобретают опыт, каким образом и какие именно признаки образов, хранящиеся в памяти человека, используются в процессе опознавания, как протекает этот процесс и т. д. Мозг функционирует "сам по себе", "автоматически", его работа проходит мимо нашего сознания, и ее очень трудно анализировать. Для того чтобы разобраться в деятельности мозга, необходимы обстоятельные физиологические и психологические исследования. Но уже тех сведений самого общего характера, которыми располагают специалисты сегодня, оказалось достаточно для создания первых, еще очень несовершенных, но тем не менее действующих обучающихся машин, которые могут опознавать образы. У нас и за рубежом уже построены машины, которые по окончании курса обучения могут уверенно опознавать рукописные знаки и простые геометрические фигуры, например круг и прямоугольник. Рисунок ниже -/Упрощенная схема перцептрона, поясняющая принцип его действия. Р - рецепторные (чувствительные) ячейки; A - ассоциирующие ячейки; Э - эффекторная ячейка/:

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 рисунке ниже. Рисунок ниже -/Блок-схема перцептрона. 1 - поле рецепторов; 2 - случайные соединения; 3 - блок ассоциирующих ячеек; 4 - эффекторные ячейки/:

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. Предполагалось, что это должно значительно увеличить опознавательные способности перцептрона. Но вернемся к модели "Марк-1". Она оказалась способной опознавать любую букву после того, как последняя была показана устройству 15 раз; после каждого верного ответа перцептрон получал "подтверждение" от эффекторов в ассоциирующие ячейки (за этим следил оператор, обучавший машину). Читающие машины типа "перцептрон" успешно справлялись только с печатными буквами или с буквами, написанными от руки, но печатным, очень четким шрифтом. При этом текст оказывался "по плечу" машине, если каждая буква или цифра была отделена от соседних промежутком. В противном случае перцептрон "терялся". Это ограничение возможностей машины, вытекающее из несовершенства ее конструкции, уже преодолено: создана машина, способная читать обычный рукописный текст, в котором одна буква непосредственно переходит в следующую. Машина читает слова, написанные любым почерком, лишь бы он был разборчив. Интересен принцип построения, позволивший создать такую машину. Следящий штифт воспринимающего устройства как бы сам собой, а на самом деле с помощью весьма сложной автоматики, следует за темной линией, образующей букву. Электронное устройство учитывает, анализирует и ненадолго запоминает движения штифта. Далее машина сравнивает длину, высоту и кривизну отдельных элементов букв, а также расстояние между ними и порядок их следования с соответствующими элементами, которые она запомнила в процессе обучения, и, наконец, опознает буквы, читает их одну за другой. Интересно, что при чтении рукописных текстов успех дела очень часто зависила от способности читающего угадать смысл небрежно написанного слова из связи с предыдущими и последующими, а угадывать приходится из-за 1-2-х непонятных букв в слове. Машина справлялась и с этой задачей. Когда читающее устройство сообщало о том, что написана некая буква, которая лишает слово смысла, другое устройство, которое следило за порядком в словах, заставляя штифт вернуться и прочесть ее заново. При чтении русского текста это устройство стало бы принимать меры, если бы ему было сообщено о слове, начинающемся с буквы "ь", сочетаниях типа "врж", "счп" и т. д. Перцептроны представляют собой новый класс "интеллигентных" машин. Это определение может вызвать сомнения, но тем не менее оно отражает существо дела. Новые машины обучаются. При этом они запоминают, "усваивают" не все подряд, а только то, что необходимо для успеха дальнейшей "деятельности". Они анализируют, сопоставляют, обобщают. А это и есть то самое мышление, которое "выводит всеобщее из отдельных вещей", как говорил великий Авиценна. Машины, опознающие буквы и цифры, отличающие круги от треугольников, "мыслят", но еще в очень скромных масштабах. Рисунок ниже -/Блок-схема электронной модели глаза/:

По последним сообщениям американской печати, в Лаборатории применения вычислительных методов в биологии Иллинойского университета разрабатывается электроннооптическая модель нервной сети человеческого глаза. В основу создаваемой модели будет положен метод параллельного счета, воспроизводящий особенности передачи информации от ганглиозных узлов сетчатки в соответствующие нервные центры коры больших полушарий головного мозга. Однако в настоящее время на первом этапе исследований отрабатывается экспериментальный образец последовательной модели нервной сети глаза, состоящей из ряда запоминающих электроннолучевых трубок (ЭЛТ) (рис. 13). Информация от соседних элементов изображения, попадающих в поле зрения телекамеры, будет считываться двухкоординатным сканирующим устройством и накапливаться на мишенях запоминающих ЭЛТ. С мишени предыдущей трубки она будет налагаться на мишень последующей трубки системы. Таким образом, на мишени последней трубки будет накоплена вся информация, соответствующая характеристике контура в целом. Идея параллельной модели нервной сети человеческого глаза заключается в одновременной параллельной обработке элементарной информации, на основе которой накапливаются уже исчерпывающие сведения, необходимые для опознавания. По словам руководителя работ доктора Форстера, в дальнейшем предполагается создать еще и компактные усовершенствованные образцы систем, обрабатывающих информацию за очень короткий срок (примерно за 10-9сек). Такие модели будут занимать объем обычной пишущей машинки. По быстродействию эти системы превзойдут возможности человеческого глаза, опознающего объект за время порядка 10 мксек. Предполагается, что запоминающие возможности ЭЛТ, снабженных электронной системой сканирования мишени по двум координатам, позволят осуществить тот качественный скачок в моделировании нервной системы глаза, которого можно достичь только при развитии параллельных вычислительных систем, предлагаемых доктором Форстером. Безусловно, эти системы будут чрезвычайно сложны. Так, в первой модели системы, разрабатываемой в лаборатории под руководством Гас-села, запоминающие возможности ЭЛТ использованы только на 64% (растр разложения трубки состоит из 400 строк по 400 точек в каждой). В экспериментальной системе матрица разложения состояла всего из 256 строк по 256 точек в каждой. Но и тогда общее число чувствительных элементов уже составляло 65 536. (В центральной ямке сетчатки глаза содержится всего 30 000 чувствительных элементов.) Конечно, такие сверхсложные системы могут создаваться только на основе новых твердотельных устройств и микроминиатюрной электронно-оптической техники. Но даже в таком случае электронная модель глаза, очевидно, не сможет воспринимать информацию, связанную с изменениями направления движения, яркости и цвета предметов. Пока она способна узнавать только двумерный образ предмета. Однако в дальнейшем параллельная вычислительная система, снабженная уже двумя передающими камерами, сможет моделировать и объемное зрение. По утверждению разработчиков, создание такой системы будет способствовать развитию вычислительного устройства "Numa Rete", считывающего со скоростью 20 000 предметов в секунду случайные объекты независимо от их размера, места расположения, формы и освещенности. Каждый считываемый предмет имеет определенные границы (края). Устройство "Numa Rete" содержит плоскую матрицу из 400 фотоэлементов и, по существу, считывает именно края, фиксируя границы предметов. В этом смысле его можно назвать "детектором границ". Этот принцип в настоящее время положен в основу работы электронных моделей зрительных анализаторов и получил название "логики близости" (Neighborhood Logic). Д-р Форстер пояснил существо логики такого типа следующим образом. Каждый одномерный линейный объект представляет собой препятствие для света и имеет два "конца". Если путь света на "детектор границ" преграждает N объектов, то возбуждаются 2N нервных волокон. Следовательно, общее число объектов, находящихся в поле зрения сетчатки, равно половине возбужденных нервных волокон. В параллельной вычислительной системе сканирование ведется по двум координатам и фиксируется не только общее число объектов N, но и отдельно число объектов Nc, ограниченных изогнутыми поверхностями. В такой системе осуществляется электронное сканирование реального изображения, запечатленного на мишени запоминающей трубки. Этот метод позволяет моделировать процесс восприятия контура изображения, опознавания предмета и относительной оценки его особенностей на основе постепенного исследования степени контрастности соседних элементов черно-белого изображения и интервалов яркости цветного изображения, а не на основе восприятия всего предмета в целом. В этом и проявляется логика близости. Использование логики близости в вычислительных системах позволит со временем опознавать такие особенности зрительных образов, как форма, топологическая связь, движения образа, мерцания и т. д. Я Вам представила изыскания ученых ХХ века, на тот момент было ещё трудно сказать, насколько сложной будет работа, которую смогли бы выполнять будущие системы, построенные по образу и подобию зрительного анализатора человека. Но уже тогда было известно. что их можно будет научить быстро отыскивать нужную фотографию и выделять в ней по неуловимым для человека признакам интересующую его информацию, безошибочно диагностировать болезни по рентгенограммам, определять характер "событий", следы которых фотографируют с экранов осциллографов или в пузырьковых камерах. Они смогут выполнять функции операторов у пультов управления, им можно будет поручать ввод данных в ЭВМ, определение глубины залегания полезного геологического слоя, наведение беспилотных аппаратов, астронавигацию, сортировку почтовой корреспонденции, наблюдение за уличным и железнодорожным движением и многое другое. Одна машина, будучи обучена выполнению тех или иных функций, сможет научить всему, что умеет сама, сколько угодно других. В ХХI веке "Зрячие" машины совершили в технике революцию, которая равноценна появлению самих ЭВМ.