Третья обмотка питается переменным током, четвертая — представляет собой выход модели нейрона. Как же сигнал поступает на выход? Когда нет сигнала во второй обмотке, в четвертой не индуктируется э. д. с., так как в один полупериод магнитодвижущая сила будет совпадать с потоком
При имитации сложных нервных связей можно использовать и другие отверстия магнитного сердечника.
Какое значение все это имеет для техники? Оказывается, очень большое. Среди других задач усовершенствования электронных машин изучение процесса передачи информации нейронами дает возможность поставить вопрос об обеспечении высокой надежности действия этих машин. Известно, что при решении некоторых задач электронной вычислительной машине приходится проделывать, например, более десяти миллионов умножений. Поскольку в машине применяется двоичная система записи чисел, она десять миллионов раз будет умножать друг на друга тридцатизначные числа. Всего приходится выполнять 1010 элементарных актов. Чтобы эти вычисления дали безошибочный результат, вероятность ошибки должна быть меньше 10-10. Обеспечить такое положение даже с помощью самых совершенных радиоэлектронных средств (транзисторов, ферритов и т. д.) пока не удается. Всегда может оказаться в схеме одна ненадежная деталь, которая и вызовет ошибку. Как же выйти из этого положения? Как создать надежную машину из недостаточно надежных порой деталей?
И ученые вспомнили о механизме передачи информации нейронами. Специалисты рассудили так. Отдельные элементы машины могут сделать две независимые друг от друга ошибки: не подать импульса, когда он требуется, и подать его, когда он не нужен. Следовательно, желательно иметь устройство, которое бы занималось восстановлением первоначальных данных. Это устройство должно подключаться к множеству входных цепей органов переключения. Такая схема есть не что иное, как воспроизведение процесса передачи информации нейронами. Как мы видели из рис. 22, синапсы В-нейронов являются окончаниями случайно сцепленных боковых отростков А-нейронов.
Выше отмечалось, что нейрон с очень высокой вероятностью возбуждается лишь тогда, когда импульсы получат определенное число синапсов. Отсюда следует вывод: можно иметь не одну, а несколько, например три, параллельно работающие машины. Они соединяются со смесителем, где устанавливаются совпадения хотя бы двух из трех результатов вычисления, и дальнейшие операции ведутся на основе совпавших результатов. Так «большинством голосов» устанавливается, что считать достоверным для дальнейшей работы. Таким путем можно строить машины, у которых вероятность ошибки может быть резко снижена.
Смеситель в этом случае выполняет функции нейрона. Поэтому сейчас ученые активно исследуют вопрос о том, какие бы автоматы можно было построить из нейронов. Все глубже изучаются сами нейроны. Теория нейронных автоматов открывает широкие возможности для совершенствования электронных вычислительных машин, повышения их надежности, улучшения переключателей, совершенствования их «памяти» в десятки раз. Характерно, что на первом симпозиуме в США по бионике большинство докладов было посвящено воспроизведению функций нервных клеток (нейронов), самообучающимся и самоприспосабливающимся машинам. В США ряд фирм разрабатывает электрические аналоги нейронов, чтобы с помощью их собрать схемы, обладающие большой скоростью обработки информации и свойством «самоорганизации».
Теперь о «памяти» электронных вычислительных машин. Выше, на рис. 20, мы в число непременных частей машины включили оперативную и долговременную «память». Такое разделение «памяти» происходит оттого, что технически трудно в едином устройстве воплотить требования быстродействия и большой емкости. Поэтому оперативное запоминающее устройство имеет небольшую емкость, но обеспечивает быстрые запись и съем числа. В долговременном запоминающем устройстве требуется больше времени для считывания, но емкость его весьма велика. Какие существуют технические устройства «памяти»?