Конструктивная природа информатики: взаимосвязь искусственного и естественного. Процессоры Дж. Хонфилда, с. Гроссберга.

С успехами в развитии новых направлений научной мысли - кибернетики, теории систем, информации наметилась тенденция понимать интеллект как интегральную двуязычную систему, имеющую своей функцией перевод с языка пространственно-временных изображений на символически-операторный язык. В этом случае интеллект - познавательная деятельность любых сложных систем, способных к обучению, целенаправленной переработке информации, саморегулированию.

Человеческий интеллект - это относительно устойчивая структура умственных способностей индивида, связанная с рациональным познанием и позволяющая ему анализировать и оценивать себя и окружающую реальность, определять цели деятельности, принимать решения для реализации этих целей, предвидеть некоторые события. Зачатки интеллекта есть уже у животных, но человеческий интеллект это нечто качественно новое. Он позволяет человеку не только формулировать цели своей деятельности, но отличать плохое от хорошего, изобретать, совершать открытия, устанавливать причинные связи между событиями. Однако главным свойством интеллекта, что мы и пытались отразить в его определении, это способность к абстрактному мышлению, благодаря которому у человека возникает самосознание, способность оценивать себя как бы со стороны, в ракурсе своего отношения с другими индивидами. Воплотить все это в техническом устройстве дело довольно трудное, если не безнадежное.

Коннективизм вырос из разработок в области персептронов и первоначально стоял в стороне от компьютеров. Персептрон создавался как информационная модель нейронной сети в терминах кибернетики. Такие модели строятся на сетях микропроцессоров. При этом подходе искусственный интеллект понимается как процесс, возникающий при передаче информации. Методом коннективизма является численное моделирование распространения активности по сети большего числа простейших пороговых элементов со случайными связями. Это - физически активный подход к созданию искусственного интеллекта. Но чтобы получить гарантию правильного поведения такой системы нужно не только учитывать вероятность процессов внутри нее, но и структурность восприятия. Это создает сложности в работе с такими системами, необходимость воспитания и обучения самого оператора.

Символизм трактует искусственный интеллект как целенаправленную обработку информации (манипулирование символами). Методом такого подхода является логическое программирование компьютера. Его достижением считают уточнение понятия алгоритма. Символический подход позволил структурировать когнитивные процессы в сетях параллельной обработки информации.

Указанные два направления в работах по созданию теории искусственного интеллекта породили бионический и програмно-прагматический подходы к решению этой проблемы. Первое интересовалось проблемами искусственного воспроизведения тех структур и процессов, которые характерны для живого человеческого мозга и которые лежат в основе процесса решения задач человеком. Это направление имеет четко выраженный фундаментальный характер и его развитие невозможно без глубокого изучения мозга специфическими нейрофизиологическими, морфологическими и психологическими методами. В частности, определенное внимание обращается на различие в работе правого полушария мозга, нацеленного на предметное восприятие, и левого - на абстрактное мышление. Программно-прагматического направления занималось созданием программ, которые решали интеллектуальные задачи. Проблема создания искусственного интеллекта рассматривается как часть общей теории программирования. При этом программы искусственного интеллекта ориентируются не только и не столько на решение конкретных интеллектуальных задач, сколько на создание средств, позволяющих автоматически строить программы на решения, когда в таких программах возникнет необходимость.

Таким образом, если одно направление создания искусственного интеллекта интересует в основном чистая наука и для них компьютер - лишь инструмент, обеспечивающий возможность экспериментальной проверки теорий процессов мышления, то интересы второй группы лежат в области техники: они стремятся расширить сферу применения компьютеров и облегчить пользование ими. Многие представители второй группы мало заботятся о выяснении механизма мышления - они полагают, что для их работы это едва ли более полезно, чем изучение полета птиц для изучения самолетостроения.

В нейрокомпьютинге постепенно созревает новое направление, основанное на соединении биологических нейронов с электронными элементами. По аналогии с Software (программное обеспечение) и Hardware (электронное аппаратное обеспечение), эти разработки получили наименование Wetware «влажный продукт». В настоящее время уже существует технология соединения биологических нейронов со сверхминиатюрными полевыми транзисторами с помощью нановолокон.