К настоящему времени сформировался обширный рынок нейросетевых продуктов. Подавляющее большинство продуктов представлено в виде моделирующего программного обеспечения. Ведущие фирмы разрабатывают также и специализированные нейрочипы или нейроплаты в виде приставок к обычным ЭВМ (как правило, персональным ЭВМ линии IBM PC AT). При этом программы могут работать как без нейро-приставок, так и с ними. В последнем случае быстродействие гибридной ЭВМ возрастает в сотни и тысячи раз.
Перечислим некоторые наиболее извесные и популярные нейросистемы и их производителей.
Пакет программ NeuralWorks Professional II Plus. Это одна из последних версий программного продукта NeuralWorks, разработаного фирмой NeuralWare. Пакет содержит программные модели десятков архитектур нейронных сетей (в том числе, некоторые из рассмотренных в этой книге). Фирма объявила также о выпуске версии пакета для рабочих станций типа SUN и параллельных процессоров nCUBE.
Пакет программ ExploreNet 3000. Разработка фирмы HNC, основанной профессором Робертом Хехт-Нильсеном. Пакет предоставляет широкие фозможности по моделированию и управлению данными. В качестве ускорителя используется аппаратные разработки фирмы HNC - нейропроцессоры ANZA и ANZA+, являющиеся одними из первых аппаратных решений. Фирма предложила также средство для разработки прикладных программ - специализированный язык программирования AXON, основанный на языке C.
Оболочка NeuroShell 2.0. Достоинством этой программы является совместимость с популярным пакетом управления данными MicroSoft Excel, что делает продукт удобным для массового использования.
В России известны также разработки НИИ многопроцессорных вычислительных систем, г.Таганрог (СБИС для цифровых нейрокомпьютеров, имеющая около 100000 вентилей и работающая на частоте 20 МГц), Московского центра нейрокомпьютеров (аппаратные системы на основе транспьютеров). Среди программных систем следует отметить разработки кафедры нейрокибернетики Красноярского университета, системы распознавания образов НИИ нейрокибернетики Ростовского университета и Института прикладной физики в Нижнем Новгороде.
|
|
В 1993 немецкая фирма Simens объявила о выпуске самого быстродействующего на сегодняшний день нейрокомпьютера, названного SYNAPSE-I. Этот нейрокомпьютер в целом представляет собой систему из управляющей (host) машины и специализированного нейропроцессора с локальной памятью для синаптических весов. В каждой нейросетевой парадигме можно выделить относительно небольшой набор операций, специфических для нейронных сетей, который может быть очень эффективно в параллельном режиме выполнен на специализированном процессоре. К таким операциям относятся, например, умножение и сложение матриц и векторов, транспонирование матриц, вычисление пороговых преобразований, параллельное вычисление табличных функций и другие. Оставшиеся фрагменты алгоритма, имеющие развитую логику, но требующие обычно лишь несколько процентов от общего времени вычислений, могут быть успешно выполнены и на обычной ЭВМ. В нейрокомпьютере SYNAPSE-1 в качестве такой host-машины выступает рабочая станция Sun Sparc Station II. Плановое ускорение на нейро-операциях в SYNAPSE-1 будет составлять 8000 раз (!) по сравнению с host-станцией. Для пользователя предусмотрены удобный проблемно-ориентированный на нейросети язык программирования nAPL, среда программирования на языке C++ и удобная UNIX-совместимая операционная система.
|
|
Перечисленные выше нейросистемы являются относительно дорогими и предназначены в основном для профессионального использования. В учебно-исследовательских целях в приложении к этой книге приведена простая программа, реализующая алгоритмы обучения и распознавания однослойного персептрона. Читатель, знакомый с языком программирования Паскаль, может использовать эту программу, снабдив ее модулями ввода-вывода, для экспериментирования с нейроной сетью, а также в качестве введения в технологию создания нейропрограммного обеспечения.
Итоги.
Эта книга завершена, но в нейронауке, разумеется, рано ставить точку. Автор надеется, что этот учебник не только выполнит свою основную функцию - систематическое введение в теорию нейронных сетей - но и поможет приблизиться к ответу на важный вопрос: являются ли искусственные нейронные сети долгожданным магистральным направлением, в котором будет продолжаться развитие методов искусственного интеллекта, или же они окажутся веянием своеобразной моды, как это ранее было с экспертными системами и некоторыми другими аппаратами научных исследований (например, диаграммами Фейнмана), от которых вначале ожидали революционных прорывов. Постепенно, однако, эти методы обнаруживали свои ограничения и занимали соответсвующее (но достойное!) место в общей структуре науки.
Сегодня нейронные сети уже не являются уделом небольшой группы теоретиков. К нейросетевым приложениям подключаются инженеры и исследователи разных специальностей. Особенно радует прогресс в построении удачных нейросетевых моделей исследуемых явлений, полностью базирующихся на экспериментальных данных. Здесь наиболее полно проявляются замечательные свойства искусственных нейронных систем: массивная параллельность обработки информации, ассоциативность памяти и возможность к обучению на опыте. Это открывает новые перспективы для систематизации многочисленной экспериментальной информации в таких областях знаний, где традиционно трудно приживается математический формализм, например, в медицине, психологии и истории.
© 1994, С. А. Терехов, оригинальный текст
© 1998, С. А. Терехов, электронная версия