Всё, что каким-либо образом воспринимает, перерабатывает информацию и определённым образом реагирует на результаты этого восприятия и переработки, можно считать организованной системой. На данный момент времени известны два вида таких систем: живые (биологические) и неживые (технические). Если существуют гибридные системы, то это, скорее, далеко-далеко в глубинах Вселенной (если там что-нибудь, кроме звёзд, пыли и вакуума, вообще существует) или в секретных лабораториях военной промышленности. Безусловно, не хотелось бы считать человека с протезом типа "искусственное ухо" гибридной системой. Но именно этот пример показывает, что люди (читай "биологические организованные системы") стремятся "породниться" с техникой, "записать" к себе в "родственники" технические организованные системы. Не надо искать скепсис в последних фразах, ибо его там нет. Возможно, есть некий налёт парадоксальности, но вышеупомянутая тенденция имеет свою логику. Ведь, кто их создал, эти системы (да всю технику, которая "на службе человечеству")? Человек создал, и его стремление сделать созданное своими руками (или, скорее, "мозгами") совершенным (будь то картина, табурет или процессор семейства Intel) не является в какой-либо степени непоследовательным и чуждым природе.
Людям, так уж сложилось, свойственно осуществлять научный подход к решению любой проблемы. Так, в процессе решения проблемы "породнения" с машинами, возникла новая наука – бионика. Скорее, это ветвь или один из разделов более фундаментальной науки – кибернетики (невольно вспоминается тост из "Кавказской пленницы", но, если "копнуть поглубже", то здесь не до смеха, а, скорее, до слёз). Бионика же "рассматривает" и "придумывает" методы, и вообще всевозможные подходы и способы создания технических организованных систем, по своим характеристикам и функциональности приближающихся к живым организмам. Другими словами, осуществляется попытка использовать многомиллиарднолетний опыт живой природы для решения инженерно-технических задач. Так и "вертится на языке" назвать этот процесс продолжением эволюции живых существ. Для чего это людям? Им (нам, нам!) нужны помощники.
Не секрет, что современные компьютеры и сделанные на основе процессоров образцы всевозможной техники, во многом превосходят человека (точность, быстродействие, например). Но, при этом есть ряд недостатков и у этих точных и быстрых устройств. Среди них такие немаловажные по значимости, как относительно плохая приспосабливаемость к неординарным ситуациям (это свойство всё еще сложно реализовать программным путём) и относительно низкая надёжность (в силу огромного числа элементов). Устранение таких недостатков чисто техническими методами, очевидно, находится на грани целесообразности, особенно в свете ясности иного подхода. А именно – использовать в качестве некоего прообраза нужные свойства (в плане функционирования, восстановления, организации, обучаемости, регуляции и др.) живых организмов. Недостижимое пока что для машин совершенство и единство структуры и функций, выработанное в процессе эволюции, высочайшая надёжность и динамичная приспособляемость к беспрестанно изменяющимся внешним и внутренним состояниям, позволили бы в комбинации присущими достоинствами, шагнуть на ступень выше самого человека.
Homo sapiens – человек разумный. Хоть он и сам так себя именует, должно ему хватить разума не переступить грань, совершенствуя окружающий мир, чтобы не задавить своё личное совершенство. Говоря иными словами, машина-помощник легко может превратиться в машину-хозяина, если позволить ей лишнее. В этом смысле задача бионики – не увлечься слепым заимствованием характеристик биологически объектов; отбирать сверхкритично и осторожно лишь полезные и необходимые свойства. Скажем, если запрограммировать необходимость "отдыха" кибернетической системы с целью восстановления собственных энергоресурсов, то может случиться так, что однажды эта система станет автономной и непредсказуемой.
Но это пока уровень заоблачных высот, а здесь, на земле, ведутся исследования и ищутся пути сделать технику похожей на людей, людей разумных. Исследования проносят массу интереснейших и неожиданнейших результатов. Скажем, такой аспект, как восприятие информации. Большинство живых организмов воспринимает основную часть всей информации (свыше 90%) посредством органов зрения. В то же время, зрение лягушки воспринимает лишь события, влияющие на её самосохранение (т.е. защита от естественных врагов и добывание пропитания) и напрочь не видит остальной световой картины мира. Некая дискретность, а в то же время огромнейший диапазон чувствительности присущи и глазу человека. Пяти квантов энергии достаточно, чтобы появилось световое ощущение и, наряду с этим, реализована возможность непосредственного восприятия солнечных лучей. Высокая помехоустойчивость человеческого глаза достигается за счёт подсознательного использования методов дискретного бинарного кодирования информации. Кодируются также электроимпульсы на входе слухового нерва человека с последующим распределением между его волокнами. Паук (его слуховой орган расположен на конце ноги) слышит звуки с частотами от 20 Гц до 50 кГц (человек – от 18 Гц до 20 кГц, моль – от 10 Гц до 10 кГц; причём последняя декодирует звуковую информацию, вырабатывая свои, собственные, синхронизирующие сигналы) благодаря волоконной фильтрации частот. Известны некоторые виды рыб, обнаруживающие запах 0.00000000000001 г (!) вещества, растворённого в 1 л воды. Столь высокие показатели в чистоте и точности восприятия информации дают весомый повод бионике, как науке, использовать модели основных органов восприятия для создания аналогичных входных каналов в технических устройствах.
Основой нервной системы (присущей всему живому) является её главная функциональная единица – нейрон. Одной из особенностей его функционирования является то, что он – пороговый элемент, срабатывающий и выдающий импульс возбуждения, когда уровень сигнала на его входе превосходит определённое, пороговое, значение. Плюс к этому, через синапсы поступают сигналы раздражения, которые суммируются, образуя пространственно-временную "лавину". Если упростить (ну, очень сильно упростить) структуру нейрона, то получится блок-схема модели нейрона, где видны n входов, на которые поступают сигналы x1, x2, ... , xn, причём, значения этих сигналов могут быть двух типов – 0 и 1 (т. е., отсутствие сигнала (ноль) – тоже сигнал). Далее сигналы воздействуют, посредством синаптических контактов (для них тоже существуют определённые значения – s1, s2, ..., sn), и, при достижении порогового значения p, происходит возбуждение нейрона. Очевидно, это условие запишется так:
В возбуждённом состоянии нейрон производит импульс (сигнал) y=1. Этот сигнал, в свою очередь, тоже является дискретным и принимает значения 1 и 0 (последнее при состоянии покоя, когда неравенство для p не удовлетворяется и суммарный уровень сигнала не достигает порогового значения). Очевидно, что характеристики s и p, в отличие от входных и выходных сигналов x и y, являются непрерывными и принимают более разнообразные значения, нежели 0 и 1.
Следует сказать, что данная модель далеко не единственная (в силу большого упрощения реальной нервной клетки), но, возможно, исследуя и пытаясь создать прообраз нервной деятельности, человек стоит на пороге сотворения искусственного интеллекта.
