Intellektual kompyuter tizimlarini rivojlantirishning asosiy usullari orasida quyidagilar ajralib turadi:
1. Axborotni qayta ishlashda yuqori darajadagi parallelizmga ega bo'lgan, muayyan vazifani qismlarga bo'lish va ularni bir vaqtning o'zida qayta ishlash, shu bilan umumiy hisoblash vaqtini sezilarli darajada qisqartirish mumkin bo'lgan kompyuterlar;
2. Axborotni uzatishda elektron signallar o‘rniga optikadan foydalanadigan kompyuterlar. Kompyuterlar o'rtasida ma'lumotlarni uzatish uchun optik signallar allaqachon qo'llanila boshlandi;
3. Neyron tarmoqlari bo'lgan kompyuterlar, bizning zamonaviy tushunchamizga ko'ra, miya qanday ishlashiga o'xshash tarzda ishlaydigan mashinalar.
Neyron tarmoqlar kuchli va bugungi kunda eksperimental ma'lumotlarda muhim ma'lumotlar etishmayotgan va mavjud ma'lumotlar juda shovqinli bo'lgan holatlarda muammolarini hal qilishning eng yaxshi usuli hisoblanadi. Neyron tizimlarini amalga oshirishda ruxsat etilgan yuqori darajadagi parallellik operatorga kirish imkoni bo'lmagan ma'lumotlar hajmini ruxsat etilgan o'lchash vaqtlaridan qisqaroq ishlashni ta'minlaydi.
Neyrologiya hozirda rivojlanish bosqichida. Neyron tarmoqlar nazariyasi va qo'llanilishi sohasidagi ishlanmalar turli yo'nalishlarda davom etmoqda:
neyronlar to’plamida murakkab xatti-harakatni amalga oshirishi mumkin bo'lgan yangi chiziqli bo'lmagan elementlarni qidirish jarayonlarida va yana ko’plab sohalarda izlanishlar olib borilmoqda.
Matematik modellashtirish an'anaviy ravishda ushbu tadqiqotlarda muhim o'rin tutadi.
Biologik neyron. Miyaning hujayra tuzilishining elementi nerv hujayrasi - neyrondir. Neyron o'z tuzilishidagi boshqa biologik to'qimalar hujayralari bilan juda ko'p umumiy xususiyatlarga ega: neyronning tanasi plazma membranasi bilan o'ralgan bo'lib, uning ichida sitoplazma, yadro va hujayraning boshqa tarkibiy qismlari mavjud. Biroq, nerv hujayrasi o'zining funktsional maqsadi bilan boshqalardan sezilarli darajada farq qiladi. Neyron boshqa neyronlarga ma'lumotni qabul qilish, elementar o'zgartirish va keyingi uzatishni amalga oshiradi.
Neyronlarning shakli juda xilma-xil bo'lib, bu ularning asab tizimidagi joylashishiga va ularning ishlash xususiyatlariga bog'liq. Shaklda. 1.1. "Tipik" neyronning tuzilishi diagrammasi ko'rsatilgan. Hujayra tanasida ikki turdagi ko'plab shoxlanish jarayonlari mavjud. Yoyilgan daraxt tojiga o'xshashligi uchun dendritlar deb ataladigan birinchi turdagi proektsiyalar boshqa neyronlarning nerv impulslari uchun kirish kanallari bo'lib xizmat qiladi. Bu impulslar 3 dan 100 mikrongacha bo'lgan o'lchamdagi soma yoki hujayra tanasiga kirib, uning o'ziga xos qo'zg'alishini keltirib chiqaradi, keyin esa ikkinchi turdagi chiqarish jarayoni - akson bo'ylab tarqaladi.
Aksonlarning uzunligi odatda dendritlar hajmidan sezilarli darajada oshadi, ba'zi hollarda o'nlab santimetr va hatto metrga yetadi. Gigant kalmar aksoni taxminan bir millimetr qalinlikda bo'lib, uni kuzatish neyronlar orasidagi nerv impulslarini uzatish mexanizmini aniqlashtirishga xizmat qildi.
Neyronlar bog'lanishning ikkita xarakterli turini hosil qiladi - konvergent, bir darajadagi ko'p sonli neyronlar keyingi darajadagi kamroq miqdordagi neyronlar bilan aloqada bo'lganda va divergent, bunda ierarxiyadan keyingi qatlamlarning ko'payib borayotgan hujayralari bilan aloqalar o'rnatiladi. Konvergent va divergent ulanishlarning kombinatsiyasi neyron tarmoq ishonchliligining hal qiluvchi omili bo'lgan axborot yo'llarining bir necha marta takrorlanishini ta'minlaydi. Ba'zi hujayralar o'lganda, omon qolgan neyronlar tarmoqning ishlashini saqlab turishga qodir. Neyron tarmoqlarning ikkinchi turiga ta'sir doirasi cheklangan neyronlar tomonidan tashkil etilgan lokal tarmoqlar kiradi.
Mahalliy tarmoqlarning neyronlari ma'lumotlarni bir ierarxiya darajasida qayta ishlaydi. Bunday holda, funktsional mahalliy tarmoq nisbatan izolyatsiya qilingan tormoz yoki qo'zg'atuvchi tuzilma hisoblanadi. Divergent yagona kirish tarmoqlari ham muhim rol o'ynaydi. Bunday tarmoq bazasida joylashgan buyruq neyroni bir vaqtning o'zida ko'plab neyronlarga ta'sir qilishi mumkin va shuning uchun bitta kirishga ega tarmoqlar barcha turdagi neyron tarmoq tizimlarining murakkab kombinatsiyasida muvofiqlashtiruvchi element sifatida ishlaydi.
|
