Теперь мы можем использовать связи между нейронами для выполнения булевых операций. Например, подав на вход третьего нейрона сигналы от обоих этих нейронов, мы можем реализовать правило "если он выглядит как утка и крякает как утка, то это утка". Все, что нам нужно сделать, - это построить третий нейрон таким образом, чтобы он срабатывал только в том случае, если оба его входных нейрона срабатывают. Таким образом, и "выглядит как утка", и "крякает как утка" должны быть истинными, чтобы вывод, представленный третьим нейроном ("это утка"), был истинным.

Здесь описана простая схема, необходимая для реализации булевой операции "и". Маккалох и Питтс в своей статье показывают, как реализовать многие другие. Реализация операции "или" очень похожа, однако сила связей от каждого нейрона должна быть настолько сильной, чтобы одного входа было достаточно, чтобы выходной нейрон сработал. В данном случае нейрон "это утка" сработает, еслисработает нейрон "выглядит как утка"или нейрон "крякает как утка" (или оба). Авторы даже показывают, как объединить несколько булевых операций. Например, чтобы реализовать утверждение типа "X, а не Y", нейрон, представляющий X, подключается к выходному нейрону с силой, достаточной для того, чтобы он сработал. Но нейрон, представляющий Y, ингибирует выходной нейрон, то есть не дает ему сработать. Таким образом, выходной нейрон будет работать только в том случае, если нейрон, представляющий X, работает, а нейрон, представляющий Y, - нет (см. рис. 4).

Эти схемы, призванные представить то, что могут делать сети настоящих нейронов, стали называться искусственными нейронными сетями.

Рисунок 4

Способность разглядеть логику во взаимодействии нейронов пришла к Маккаллоху благодаря его проницательному глазу. Будучи физиологом, он знал, что нейроны устроены сложнее, чем можно было предположить по простым рисункам и уравнениям.У них есть мембраны, ионные каналы и развивающиеся пути. Но для теории не нужна была вся их сложность. Поэтому, подобно художнику-импрессионисту, использующему только необходимые мазки, он намеренно выделил только те элементы нейронной активности, которые требовались для истории, которую он хотел рассказать. Тем самым он продемонстрировал артистизм, присущий построению моделей: решение о том, какие факты должны быть на первом плане, - субъективный и творческий процесс.

Радикальная история, которую Маккалох и Питтс рассказали с помощью своей модели - о том, что нейроны выполняют логическое исчисление, - была первой попыткой использовать принципы вычислений, чтобы превратить проблему "разум-тело" в проблему "разум-тело". Сети нейронов теперь были наделены всей мощью формальной логической системы. Подобно цепочке падающих домино, как только определенные истинностные значения попадали в нейронную популяцию (скажем, через органы чувств), каскад взаимодействий мог вывести истинностные значения новых и других утверждений. Это означало, что популяция нейронов могла выполнять бесконечные вычисления: интерпретировать сенсорные данные, делать выводы, формировать планы, рассуждать в спорах, производить вычисления и так далее.

Этим шагом Маккалох и Питтс продвинули изучение человеческой мысли и одновременно сбросили ее с трона. Разум" утратил свой статус таинственного и бесплотного, как только его опустили на твердую землю - то есть свели его грандиозные способности к стрельбе нейронов. Если воспользоваться цитатой из Леттвина, мозг теперь можно считать "машиной, мясистой и чудесной, но все же машиной". Еще более смело ученик Маккаллоха Майкл Арбиб позже заметил, что эта работа "убила дуализм".

Рассел, как известно, сетовал на то, что, несмотря на 20 лет, потраченных на ее написание, и на то влияние, которое она оказала на логиков и философов, Principia мало повлияла на практикующих математиков. Ее новый взгляд на основания математики просто не имел большого значения для тех, кто занимался математикой; он не изменил их повседневную работу. То же самое можно сказать об открытии Маккаллоха и Питтса для нейробиотиков того времени. Биологи, физиологи, анатомы - ученые, которые занимались физическим изучением нейронов в поисках деталей их работы, - мало что почерпнули из теории. Отчасти это объяснялось тем, что было неочевидно, какие эксперименты должны следовать из нее. Но, возможно, это также связано с очень техническими обозначениями в статье и ее не слишком привлекательным стилем изложения. В обзоре по нервной проводимости, написанном три года спустя, автор называет работу Маккалоха-Питтса "не для неспециалиста" и замечает, что для того, чтобы работа в таком стиле была полезной, "физиологам необходимо ознакомиться с математической технологией или математикам хотя бы излагать свои выводы на менее грозном языке". Возможно, стена между разумом и телом и рухнула, но стена между биологом и математиком устояла.

Была отдельная группа людей - группа, обладавшая необходимыми техническими знаниями, - которая проявляла интерес к логическому исчислению нейронов. В послевоенное время серия встреч, организованных филантропическим фондом Мейси, собрала биологов и технологов, многие из которых хотели использовать биологические открытия для создания мозгоподобных машин.Маккаллох был одним из организаторов этих встреч, а среди его коллегбыли "отец кибернетики" Норберт Винер и Джон фон Нейман, изобретатель современной компьютерной архитектуры, на создание которой его непосредственно вдохновили нейроны Маккаллоха-Питтса. Как описал это Леттвин 40 лет спустя: "Вся область неврологии и нейробиологии проигнорировала структуру, смысл и форму теории Маккаллоха и Питтса. Вместо этого те, кого она вдохновила, стали теми, кому суждено было стать поклонниками нового предприятия, которое теперь называется искусственным интеллектом".

* * *

На прошлой неделе Военно-морской флот продемонстрировал зародыш электронного компьютера под названием Perceptron, который, как ожидается, станет первым неживым механизмом, способным "воспринимать, распознавать и идентифицировать окружающую среду без обучения и контроля со стороны человека". [...]

"Д-р Фрэнк Розенблатт, психолог-исследователь из Корнельской аэронавтической лаборатории, Буффало, штат Нью-Йорк, разработчик перцептрона, провел демонстрацию. По его словам, машина станет первым электронным устройством, которое будет думать как человеческий мозг. Как и люди, Perceptron сначала будет совершать ошибки, "но по мере накопления опыта он будет становиться мудрее", - сказал он.

Это краткое изложение из статьи под названием "Электронный "мозг" учит себя сам" появилось в номере New York Times от 13 июля 1958 года напротив письма редактору о продолжающихся дебатах о том, вызывает ли курение рак. Фрэнк Розенблатт, 30-летний архитектор проекта, выходил за рамки своей подготовки в области экспериментальной психологии, чтобы создать компьютер, способный соперничать с самыми передовыми технологиями того времени.

Компьютер, о котором идет речь, был выше инженеров, которые им управляли, и примерно в два раза длиннее. С обеих сторон он был закрыт различными панелями управления и механизмами считывания информации. Для его создания Розенблатт попросил привлечь трех "профессионалов" и связанный с ними технический персонал на 18 месяцев, а сметная стоимость составляла 100 000 долларов (около 870 000 долларов сегодня). Слово "перцептрон", по определению Розенблатта, является общим термином для определенного класса устройств, которые могут "распознавать сходство или идентичность между паттернами оптической, электрической или тональной информации". Перцептрон - компьютер, построенный в 1958 году, - технически относился к подклассу, известному как "фотоперцептрон", поскольку на вход ему подавался сигнал с камеры, установленной на штативе в одном конце машины.

Перцептрон, как и модели, представленные в работе Маккаллоха-Питтса, представлял собой искусственную нейронную сеть. Это была упрощенная копия того, что делают настоящие нейроны и как они соединяются друг с другом. Но вместо того, чтобы оставаться математической конструкцией, существующей только в виде чернил уравнений на странице, перцептрон был физически реализован. Камера обеспечила 400 входов для этой сети в виде сетки датчиков света размером 20x20. Затем провода случайным образом соединили выходы этих датчиков с 1 000 "ассоциативных единиц" - небольшими электрическими цепями, которые суммировали свои входы и в результате переключались на "вкл" или "выкл", как нейрон. Выход этих ассоциативных блоков становился входом для "ответных блоков", которые сами могли быть "включены" или "выключены". Количество единиц ответа было равно количеству взаимоисключающих категорий, к которым могло относиться изображение. Так, если бы ВМС хотели использовать перцептрон, скажемопределения наличия или отсутствия реактивного самолета на изображении, было бы два блока ответа: один для реактивного самолета и один для отсутствия реактивного самолета. На конце машины, напротив камеры, находился набор лампочек, которые позволяли инженеру узнать, какой из блоков реагирования активен, то есть к какой категории относится входной сигнал.

Реализованная таким образом искусственная нейронная сеть была большой и громоздкой, полной переключателей, штепсельных плат и газовых трубок. Такая же сеть, состоящая из настоящих нейронов, была бы меньше крупинки морской соли. Но достижение такой физической реализации было важно. Это означало, что теории о том, как вычисляются нейроны, можно будет проверить в реальном мире на реальных данных. Если работа Маккаллоха-Питтса была направлена на теоретическое доказательство, то перцептрон воплотил ее на практике.