Buna ziua! aspiranții la „genii ale computerelor”. Scriu în principal pentru generația mai în vârstă, oameni care nu au fost implicați cu computerele în viață, dar astăzi vor să înțeleagă cum funcționează acest mecanism ciudat, care înțelege deja vorbirea noastră și răspunde la întrebările noastre cu vocea lui plăcută.

Omenirea a imitat întotdeauna natura în crearea mecanismelor.

Ea (natura) a sugerat cum să creeze aripi de avion și elicopter, motoare cu rachetă cu reacție și alte invenții. Toate sunt create după asemănarea animalelor, păsărilor, insectelor și altor amfibieni. A sosit în sfârșit momentul să creăm o aparență de „Homo sapiens” și această aparență de persoană rezonabilă este pe masa noastră, în buzunarul nostru, în mașina noastră. Toate acestea dispozitive inteligente(gadget-urile) au corpuri și fețe diferite, dar sunt proiectate și funcționează după aceleași reguli, adesea copiate de la oameni.

Calculatorul și omul – ce au în comun?

Desigur, a compara un computer cu o persoană este ca și cum ai compara o pasăre cu un avion, dar totuși...

Cel mai important lucru la o persoană este creierul său. Deocamdată, bărbatul este în viață. În creierul nostru există secțiuni care controlează imaginea primită de la ochi și alte organe senzoriale. Toate informațiile sunt procesate, unele sunt stocate în memoria temporară, altele sunt înregistrate (rememorate) în memoria pe termen lung, iar unele sunt șterse în „coș” cu posibilitatea de restaurare ulterioară.

Creierul unui computer este procesorul acestuia. Procesorul, la fel ca și creierul, citește informații de la camere video, microfoane, comenzi mouse-ul computerului sau comanda vocală, iar apoi, după procesarea de către procesor, ne oferă o imagine pe monitor sau sunet prin difuzoare. Computerul are, de asemenea, o memorie temporară (CACH), RAMși memoria pe termen lung stocată în diverse discuri(unități flash). În orice moment, putem mai întâi să ștergem toate informațiile inutile în coșul de gunoi și, în timp, să ștergem conținutul acestora ca fiind inutile sau să restabilim documentele șterse accidental.

Computer și sistem uman de alimentare cu energie

O persoană este un produs care funcționează prin procese electrochimice. Fiecare dintre noi este un obiect controlat de câmpuri electrice slabe și reacții chimice. Producem energie prin obținerea de alimente biologice. Avem sistem complex nutriţie.

Un computer, după cum știți, funcționează cu energie electrică, sistemul său de alimentare este asigurat de o sursă de alimentare sau de baterii (baterii). Întregul sistem de alimentare al computerului este conectat prin conductori ultra-subțiri la oameni, acestea sunt vase de sânge, mușchi, nervi și alte conexiuni.

Pregătire om-calculator.

Calculatoarele au apărut în a doua jumătate a secolului trecut. Spre deosebire de oamenii născuți, primele computere au ocupat suprafețe uriașe. Astfel, pe măsură ce o persoană a devenit mai inteligentă și mai mare odată cu vârsta, computerele au devenit din ce în ce mai inteligente. La început, pentru computere au fost create mici programe de calcule. De-a lungul timpului, programatorii au combinat programe gata făcute în grupuri de programe independente. Sistemul a devenit o uniune de mii de programe care lucrează împreună pentru a rezolva probleme complexe. Astfel, umanitatea, prin eforturi comune, a creat procesoare puternice, gestionat de milioane de programe.

În zilele noastre, un computer este deja un tânăr de pământeni complet matur. Are oportunități fantastice în față - conexiuni cu oamenii. Nu pot spune cu certitudine dacă acest lucru este bun sau rău, sunt sigur că „CREATORUL” umanității nu îi va distruge creația. Sper că articolul a fost de folos cuiva.

Mulțumesc anticipat tuturor celor care au distribuit informații pe rețelele sociale.

Ilya 817

Unitate centrală de procesare sau CPU - unitate centrală de procesare (ing. CPU - unitate centrală de procesare, sau unitate centrală de procesare, la propriu) - cea mai componentă importantă orice computer este creierul computerului. Eul este adesea numit, de asemenea, simplu microprocesor sau procesor. Ce rol joacă procesorul într-un sistem informatic? Răspunsul la această întrebare este simplu – cel mai important lucru! Este procesorul care efectuează toate calculele și prelucrarea informațiilor.

Electrozon

4.990 RUR

Microprocesoarele diferă de la unul la altul prin caracteristici de bază precum frecvența ceasului, care se măsoară în (MHz și GHz) și performanță. Astăzi, de regulă, se folosesc procesoare dezvoltate de renumite companii Intel și AMD.

La fel ca toate celelalte componente ale computerului, microprocesoarele au trecut și ele printr-o etapă de dezvoltare de la crearea lor până în prezent. Și acest proces este nesfârșit atâta timp cât se dezvoltă tehnologia.
Să aruncăm o scurtă privire asupra istoriei creării și dezvoltării microprocesoarelor. Așadar, primele procesoare au fost inventate în anii 1940. Pe atunci, tuburile de vid, miezurile de ferită (dispozitive de memorie) și releele electromecanice erau folosite pentru a crea procesoare. Astfel de procesoare nu erau de încredere și aveau performanțe scăzute. Apoi, la mijlocul anilor 1950-60, a devenit posibilă introducerea tranzistoarelor care erau montate pe o placă modernă la acea vreme. Și de-a lungul timpului, a început să fie folosită utilizarea microcircuitelor, ceea ce a accelerat viteza și fiabilitatea procesoarelor de atunci.

compyou.ru

6.030 RUB

La începutul anilor 1970, datorită dezvoltării rapide a tehnologiei, a devenit posibilă crearea unui microprocesor - un microcircuit pe cip al căruia se aflau toate blocurile și elementele principale ale procesorului. Și deja pe 15 noiembrie 1971 Compania Intel a prezentat primul său microprocesor pe 4 biți din lume, 4004, care a fost folosit la microcalculatoare. Acest procesor conținea 2300 de tranzistori, o frecvență de ceas de 92,6 kHz și a costat 300 USD!

Procesorul deja depășit de 4 biți a fost înlocuit cu mai modernul Intel 8080 și 16 biți 8086 (care includea 29 de mii de tranzistori și funcționa la o frecvență de 4,77 MHz), care a pus bazele arhitecturii tuturor desktop-urilor moderne. procesoarele computer personal IBM beat este echipat cu un procesor i8088 pe 8 biți (de la o magistrală pe 8 biți).
În 1982, Intel a introdus noul i80286 cu frecvența ceasului(până la 20 MHz) și conținea deja aproximativ 134 de mii. tranzistori și apoi începe cursa pentru supremație pe piața procesoarelor Companii Intelși AMD, care a dat impuls dezvoltării foarte rapide și rapide a tehnologiei. Dar asta e altă poveste.

Spune-le prietenilor

Un organ care coordonează și reglează toate funcțiile vitale ale corpului și controlează comportamentul. Toate gândurile, sentimentele, senzațiile, dorințele și mișcările noastre sunt asociate cu activitatea creierului, iar dacă acesta nu funcționează, persoana intră într-o stare vegetativă: se pierde capacitatea de a efectua orice acțiuni, senzații sau reacții la influențele externe. .

Modelul computerizat al creierului

Universitatea din Manchester a început să construiască primul dintr-un nou tip de computer, al cărui design imită structura creierului uman, relatează BBC. Costul modelului va fi de 1 milion de lire sterline.

Un computer construit pe principii biologice, spune profesorul Steve Furber, ar trebui să demonstreze o stabilitate semnificativă în funcționare. „Creierul nostru continuă să funcționeze în ciuda eșecului constant al neuronilor care alcătuiesc țesutul nostru nervos”, spune Furber. „Această proprietate este de mare interes pentru designerii care sunt interesați să facă computerele mai fiabile.”

Interfețele creierului

Pentru a ridica un pahar la mai multe picioare folosind doar energia mentală, vrăjitorii trebuiau să se antreneze câteva ore pe zi.
În caz contrar, principiul pârghiei ar putea strânge cu ușurință creierul prin urechi.

Terry Pratchett, „Culoarea magiei”

Evident, gloria supremă a interfeței om-mașină ar trebui să fie capacitatea de a controla o mașină doar cu gândul. Și obținerea datelor direct în creier este deja culmea a ceea ce realitatea virtuală poate realiza. Această idee nu este nouă și a fost prezentată într-o mare varietate de literatură științifico-fantastică de mulți ani. Aici sunt aproape toți cyberpunk-urile cu conexiuni directe la cyberdecks și biosoftware. Și controlul oricărei tehnologii folosind un conector standard pentru creier (de exemplu, Samuel Delany în romanul „Nova”) și o mulțime de alte lucruri interesante. Dar science fiction este bună, dar ce se face în lumea reală?

Se dovedește că dezvoltarea interfețelor creierului (BCI sau BMI - interfață creier-calculator și interfață creier-mașină) este în plină desfășurare, deși puțini oameni știu despre asta. Desigur, succesele sunt foarte departe de ceea ce se scrie în romanele științifico-fantastice, dar, cu toate acestea, sunt destul de vizibile. În prezent, lucrările asupra interfețelor creierului și nervoase se desfășoară în principal ca parte a creării diferitelor proteze și dispozitive pentru a ușura viața persoanelor paralizate parțial sau complet. Toate proiectele pot fi împărțite în interfețe pentru intrare (restaurarea sau înlocuirea organelor senzoriale deteriorate) și ieșire (controlul protezelor și altor dispozitive).

În toate cazurile de introducere directă a datelor, este necesar să se efectueze o intervenție chirurgicală pentru a implanta electrozi în creier sau nervi. În cazul ieșirii, vă puteți descurca cu senzori externi pentru efectuarea unei electroencefalograme (EEG). Cu toate acestea, EEG este un instrument destul de nesigur, deoarece craniul slăbește foarte mult curenții creierului și pot fi obținute doar informații foarte generalizate. Dacă sunt implantați electrozi, datele pot fi preluate direct din centrii creierului doriti (de exemplu, centrii motori). Dar o astfel de operațiune este o problemă serioasă, așa că deocamdată experimentele sunt efectuate numai pe animale.

De fapt, omenirea are de mult un astfel de computer „unic”. Potrivit co-fondatorului revistei Wired, Kevin Kelly, milioane de computere conectate la internet telefoane mobile, PDA-urile și alte dispozitive digitale pot fi considerate componente ale unui computer unificat. Ei CPU- acestea sunt toate procesoarele tuturor dispozitivelor conectate, sale hard disk - hard disk-uriși unități flash din întreaga lume, iar RAM este memoria totală a tuturor computerelor. În fiecare secundă, acest computer prelucrează o cantitate de date egală cu toate informațiile conținute în Biblioteca Congresului, iar sistemul său de operare este World Wide Web.

În loc de sinapsele celulelor nervoase, folosește hyperlinkuri similare din punct de vedere funcțional. Ambele sunt responsabile pentru crearea de asocieri între noduri. Fiecare unitate de gândire, cum ar fi o idee, crește pe măsură ce se fac din ce în ce mai multe conexiuni cu alte gânduri. De asemenea, în rețea: un număr mai mare de legături către o anumită resursă (punctul nodal) înseamnă o semnificație mai mare pentru computer în ansamblu. În plus, numărul de hyperlinkuri în World wide web foarte aproape de numărul de sinapse din creierul uman. Kelly estimează că până în 2040, computerul planetar va avea o putere de calcul proporțională cu puterea creierului colectiv a tuturor celor 7 miliarde de oameni care vor locui pe Pământ până în acel moment.

Și ce anume creierul uman? Un mecanism biologic demult depășit. Materia noastră cenușie funcționează cu viteza primei procesor Pentium, model 1993. Cu alte cuvinte, creierul nostru funcționează la o frecvență de 70 MHz. În plus, creierul nostru funcționează pe un principiu analog, așa că nu poate fi vorba de comparație cu metoda digitală de prelucrare a datelor. Aceasta este principala diferență dintre sinapse și hiperlinkuri: sinapsele, reacționând la mediul lor și la informațiile primite, schimbă cu pricepere organismul, care nu are niciodată două stări identice. Hyperlinkul, pe de altă parte, este întotdeauna același, altfel încep problemele.

Cu toate acestea, trebuie să admitem că creierul nostru este semnificativ mai eficient decât orice sistem artificial creat de oameni. Într-un mod complet misterios, toate abilitățile de calcul gigantice ale creierului sunt localizate în craniul nostru, cântărește puțin peste un kilogram și, în același timp, necesită doar 20 de wați de energie pentru a funcționa. Comparați aceste cifre cu cei 377 de miliarde de wați care, conform calculelor aproximative, sunt consumați în prezent de un singur computer. Aceasta, apropo, reprezintă până la 5% din producția globală de electricitate.

Simplul fapt al unui astfel de consum monstruos de energie nu va permite niciodată computerului unificat să se apropie de eficiența creierului uman. Chiar și în 2040, când puterea de calcul a computerelor devine vertiginoasă, consumul lor de energie va continua să crească.

Ideea centrală a lucrărilor faimosului Ray Kurzweil este inteligența artificială, care va domina în cele din urmă toate sferele vieții oamenilor. În noua sa carte, Evoluția minții, Kurzweil dezvăluie potențialul nesfârșit al ingineriei inverse a creierului uman.

În același articol, Turing a raportat o altă descoperire neașteptată cu privire la probleme de nerezolvat. Problemele de nerezolvat sunt cele care sunt bine descrise printr-o soluție unică (care poate fi demonstrată că există), dar (care poate fi de asemenea arătată) nu pot fi rezolvate de nicio mașină Turing (adică de nicio mașină). Ideea existenței unor astfel de probleme contrazice în mod fundamental conceptul care s-a format la începutul secolului al XX-lea. dogma că toate problemele care pot fi formulate sunt rezolvabile. Turing a arătat că numărul de probleme nerezolvabile nu este mai mic decât numărul de probleme rezolvabile. În 1931, Kurt Gödel a ajuns la aceeași concluzie când a formulat „teorema incompletității”. Aceasta este o situație ciudată: putem formula o problemă, putem demonstra că are o soluție unică, dar în același timp știm că nu vom reuși niciodată să găsim această soluție.

Turing a arătat că mașinile de calcul funcționează pe baza unui mecanism foarte simplu. Deoarece o mașină Turing (și, prin urmare, orice computer) își poate determina funcția viitoare pe baza rezultatelor sale anterioare, este capabilă să ia decizii și să creeze structuri de informații ierarhice de orice complexitate.

În 1939, Turing a proiectat calculatorul electronic Bombe, care a ajutat la descifrarea mesajelor compilate de germani folosind mașina de codare Enigma. Până în 1943, o echipă de ingineri cu participarea lui Turing finalizase mașina Colossus, numită uneori primul computer din istorie. Acest lucru a permis Aliaților să descifreze mesajele create de o versiune mai sofisticată a Enigma. Mașinile Bombe și Colossus au fost proiectate pentru a îndeplini o singură sarcină și nu au putut fi reprogramate. Dar și-au îndeplinit funcția cu brio. Se crede că, parțial datorită lor, Aliații au putut anticipa tacticile germane pe tot parcursul războiului, iar Royal Air Force a reușit să învingă forțele Luftwaffe de trei ori mai mari decât ele în Bătălia Marii Britanii.

Pe această bază John von Neumann a creat computerul arhitecturii moderne, reflectând a treia dintre cele mai importante patru idei ale teoriei informației. În cei aproape șaptezeci de ani de atunci, nucleul de bază al acestei mașini, numită mașina von Neumann, a rămas practic neschimbat - la fel ca microcontrolerul din dvs. maşină de spălat, și în cel mai mare supercomputer. Într-un articol publicat la 30 iunie 1945, intitulat „First Draft Report on EDVAC”, von Neumann a subliniat ideile de bază care au ghidat de atunci dezvoltarea informaticii. O mașină von Neumann conține o unitate centrală de procesare în care sunt efectuate operațiuni aritmetice și logice, un modul de memorie în care sunt stocate programe și date, memorie de masă, un contor de programe și canale de intrare/ieșire. Deși articolul a fost destinat uzului intern ca parte a proiectului, a devenit Biblia pentru creatorii de computere. Așa se face că uneori un simplu raport de rutină poate schimba lumea.

Mașina Turing nu a fost concepută pentru scopuri practice. Teoremele lui Turing nu au fost preocupate de eficiența rezolvării problemelor, ci au descris mai degrabă gama de probleme care ar putea fi rezolvate teoretic de un computer. În schimb, scopul lui von Neumann a fost să creeze conceptul unui computer real. Modelul său a înlocuit sistemul Turing pe un bit cu un sistem pe mai mulți biți (de obicei un multiplu de opt biți). O mașină Turing are o bandă de memorie în serie, așa că programele petrec foarte mult timp mișcând banda înainte și înapoi pentru a înregistra și a prelua rezultate intermediare. În schimb, într-un sistem von Neumann, memoria este accesată la întâmplare, permițându-vă să preluați imediat orice date necesare.

Una dintre ideile cheie ale lui von Neumann este conceptul de program stocat, pe care l-a dezvoltat cu zece ani înainte de crearea computerului. Esența conceptului este că programul este stocat în același modul de memorie cu acces aleatoriu ca și datele (și adesea chiar în același bloc de memorie). Acest lucru vă permite să reprogramați computerul pentru a rezolva sarcini diferiteși creați cod auto-modificabil (în cazul unităților de înregistrare), care oferă posibilitatea recursiunii. Până atunci, aproape toate computerele, inclusiv Colossus, au fost create pentru a rezolva probleme specifice. Conceptul de program stocat a permis computerului să devină cu adevărat mașină universală, corespunzând ideii lui Turing despre universalitatea computerului automat.

O altă proprietate importantă a unei mașini von Neumann este că fiecare instrucțiune conține un cod de operație care specifică o operație aritmetică sau logică și adresa operandului din memoria computerului.

Conceptul lui Von Neumann de arhitectură computerizată a fost reflectat în proiectul EDVAC, la care a lucrat cu Presper J. Eckert și John Mauchly. Calculatorul EDVAC nu a devenit operațional până în 1951, când au existat deja alte calculatoare cu programe stocate, cum ar fi Manchester Small Experimental Machine, ENIAC, EDSAC și BINAC, toate acestea fiind create sub influența lucrării lui von Neumann și cu participarea lui Eckert. și Mauchly. Von Neumann a fost, de asemenea, implicat în dezvoltarea unora dintre aceste mașini, inclusiv ultima versiune ENIAC, care a folosit principiul programului stocat.

Calculatorul de arhitectură von Neumann a avut mai mulți predecesori, dar niciunul dintre ei - cu o singură excepție neașteptată - nu poate fi numit o adevărată mașină von Neumann. În 1944, Howard Aiken a lansat Mark I, care era reprogramabil într-o oarecare măsură, dar nu folosea un program stocat. Aparatul a citit instrucțiunile de pe cardul perforat și le-a executat imediat. Nici mașina nu a oferit salturi condiționate.

În 1941, omul de știință german Konrad Zuse (1910–1995) a creat computerul Z-3. De asemenea, a citit programul de pe bandă (în acest caz, codificat pe bandă) și, de asemenea, nu a efectuat ramuri condiționate. Interesant este că Zuse a primit sprijin financiar de la Institutul German de Inginerie Aeronautică, care a folosit acest computer pentru a studia fâlfâitul aripii unei aeronave. Cu toate acestea, propunerea lui Zuse de a finanța înlocuirea releelor ​​cu tuburi radio nu a fost susținută de guvernul nazist, care a considerat dezvoltarea tehnologiei informatice „nu are importanță militară”. Acest lucru, mi se pare, a influențat într-o oarecare măsură rezultatul războiului.

De fapt, von Neumann a avut un predecesor strălucit și a trăit cu o sută de ani mai devreme! Matematicianul și inventatorul englez Charles Babbage (1791–1871) și-a descris motorul analitic în 1837, care se baza pe aceleași principii ca și computerul lui von Neumann și folosea un program stocat imprimat pe cărți perforate pe mașini de țesut jacquard. Memoria mașinii cu acces aleatoriu conținea 1.000 de cuvinte cu 50 de zecimale fiecare (echivalentul a aproximativ 21 de kiloocteți). Fiecare instrucțiune conținea un cod operațional și un număr de operand - la fel ca în limbajele moderne de computer. Sistemul nu folosea ramuri sau bucle condiționate, așa că era o adevărată mașină von Neumann. Complet mecanică, se pare că a depășit atât capacitățile de design, cât și de organizare ale lui Babbage însuși. A creat părți ale mașinii, dar nu a lansat-o niciodată.

Nu se știe cu siguranță dacă pionierii calculatoarelor din secolul al XX-lea, inclusiv von Neumann, erau conștienți de munca lui Babbage.

Cu toate acestea, crearea mașinii lui Babbage a marcat începutul dezvoltării programării. Scriitoarea engleză Ada Byron (1815–1852), Contesa de Lovelace, singurul copil legitim al poetului Lord Byron, a devenit primul programator de computere din lume. Ea a scris programe pentru Babbage's Analytical Engine și le-a depanat în capul ei (din moment ce computerul nu a funcționat niciodată). Acum programatorii numesc această verificare a tabelului de practică. Ea a tradus un articol al matematicianului italian Luigi Menabrea despre motorul analitic, adăugând propriile ei comentarii semnificative și remarcând că „motorul analitic țese modele algebrice precum un războaie jacquard țese flori și frunze”. Poate că ea a fost prima care a menționat posibilitatea de a crea inteligenţă artificială, dar a concluzionat că motorul analitic „nu este capabil să vină cu nimic singur”.

Ideile lui Babbage par uimitoare având în vedere epoca în care a trăit și a lucrat. Cu toate acestea, până la mijlocul secolului al XX-lea. aceste idei au fost practic uitate (și redescoperite abia mai târziu). Von Neumann a fost cel care a inventat și formulat principiile cheie ale funcționării unui computer în forma sa modernă și nu degeaba mașina von Neumann continuă să fie considerată modelul principal al unui computer. Totuși, să nu uităm că mașina von Neumann face schimb constant de date între module individuale și în cadrul acestor module, așa că nu ar putea fi creată fără teoremele lui Shannon și metodele pe care acesta le-a propus pentru transmiterea și stocarea fiabilă a informațiilor digitale.

Toate acestea ne duc la a patra idee importantă, care depășește concluziile Adei Byron despre incapacitatea computerelor de a gândi creativ și ne permit să găsim algoritmii cheie folosiți de creier, care pot fi apoi folosiți pentru a transforma un computer într-un creier. Alan Turing a formulat această problemă în articolul „ Calculatoare and Mind”, publicată în 1950, care descrie acum binecunoscutul test Turing pentru a determina apropierea AI de inteligența umană.

În 1956, von Neumann a început să pregătească o serie de prelegeri pentru prestigiosul Silliman Readings de la Universitatea Yale. Omul de știință era deja bolnav de cancer și nu a putut să-și susțină prelegerile sau chiar să termine manuscrisul pe care s-au bazat prelegerile. Cu toate acestea, această lucrare neterminată este o prezicere genială a ceea ce eu personal îl percep drept cel mai dificil și important proiect din istoria omenirii. După moartea omului de știință, în 1958, manuscrisul a fost publicat sub titlul „Computer and Brain”. S-a întâmplat că ultima lucrare a unuia dintre cei mai străluciți matematicieni ai secolului trecut și unul dintre fondatorii tehnologiei informatice s-a dovedit a fi dedicată analizei gândirii. Acesta a fost primul studiu serios al creierului uman din punctul de vedere al unui matematician și informatician. Înainte de von Neumann, tehnologia computerelor și neuroștiința erau două insule separate, fără o punte între ele.

Von Neumann începe povestea descriind asemănările și diferențele dintre un computer și creierul uman. Având în vedere epoca în care a fost creată această lucrare, pare surprinzător de exactă. Omul de știință observă că semnalul de ieșire al unui neuron este digital - axonul fie este excitat, fie rămâne în repaus. La acea vreme era departe de a fi evident că semnalul de ieșire putea fi procesat analog. Procesarea semnalului în dendritele care conduc la neuron și în corpul neuronului este analogică, iar von Neumann a descris această situație folosind o sumă ponderată a semnalelor de intrare cu o valoare de prag.

Acest model al modului în care funcționează neuronii a condus la dezvoltarea conexionismului și la utilizarea acestui principiu pentru a crea atât programe hardware, cât și programe de calculator. (Așa cum am descris în capitolul anterior, primul astfel de sistem, și anume programul IBM 704, a fost creat de Frank Rosenblatt de la Universitatea Cornell în 1957, imediat după ce manuscrisul prelegerilor lui von Neumann a devenit disponibil.) Acum avem modele mai complexe care descriu combinații de intrări neuronale, dar ideea generală a procesării semnalului analogic prin modificarea concentrației de neurotransmițători este încă valabilă.

Pe baza conceptului de universalitate a calculatoarelor computerizate, von Neumann a ajuns la concluzia că, chiar și cu diferența aparent radicală între arhitectura și unitățile structurale ale creierului și ale computerului, folosind mașina von Neumann putem simula procesele care au loc în creier. Postulatul invers, însă, nu este valabil, deoarece creierul nu este o mașină von Neumann și nu are un program stocat (deși în cap putem simula funcționarea unei mașini Turing foarte simple). Algoritmii sau metodele de funcționare ale creierului sunt determinate de structura acestuia. Von Neumann a concluzionat pe bună dreptate că neuronii ar putea învăța modele adecvate pe baza semnalelor de intrare. Cu toate acestea, pe vremea lui von Neumann nu se știa că învățarea are loc și prin crearea și distrugerea conexiunilor dintre neuroni.

Von Neumann a mai subliniat că viteza de procesare a informațiilor de către neuroni este foarte scăzută - de ordinul a sute de calcule pe secundă, dar creierul compensează acest lucru prin procesarea simultană a informațiilor din mulți neuroni. Aceasta este o altă descoperire evidentă, dar foarte importantă. Von Neumann a susținut că toți cei 10 10 neuroni din creier (această estimare este, de asemenea, destul de precisă: conform ideilor de astăzi, creierul conține de la 10 10 la 10 11 neuroni) procesează semnale în același timp. Mai mult, toate contactele (în medie de la 10 3 la 10 4 per neuron) sunt numărate simultan.

Având în vedere starea primitivă a neuroștiinței la acea vreme, estimările și descrierile lui von Neumann ale funcției neuronale sunt remarcabil de precise. Cu toate acestea, nu pot fi de acord cu un aspect al lucrării sale, și anume ideea capacității de memorie a creierului. El credea că creierul își amintește fiecare semnal pentru viață. Von Neumann a estimat durata medie de viață a omului la 60 de ani, care este de aproximativ 2 x 10 9 secunde. Dacă fiecare neuron primește aproximativ 14 semnale pe secundă (care este de fapt cu trei ordine de mărime mai mică decât valoarea adevărată) și există în total 10 10 neuroni în creier, se dovedește că capacitatea de memorie a creierului este de aproximativ 10 20 de biți. După cum am scris mai sus, ne amintim doar o mică parte din gândurile și experiențele noastre, dar chiar și aceste amintiri nu sunt stocate ca informații de nivel scăzut bit cu bit (ca într-un videoclip), ci mai degrabă ca o secvență de ordin superior. imagini.

Așa cum von Neumann descrie fiecare mecanism în funcționarea creierului, el demonstrează simultan modul în care un computer modern ar putea îndeplini aceeași funcție, în ciuda diferenței aparente dintre creier și computer. Mecanismele analogice ale creierului pot fi modelate folosind mecanisme digitale, deoarece computerul digital poate simula valori analogice cu orice grad de acuratețe (și acuratețea informațiilor analogice din creier este destul de scăzută). De asemenea, este posibil să se simuleze paralelismul masiv al funcției creierului, având în vedere superioritatea vastă a computerelor în viteza de calcul în serie (această superioritate a crescut și mai mult de la von Neumann). În plus, putem efectua procesare paralelă a semnalului în computere folosind mașini von Neumann paralele - așa funcționează supercalculatoarele moderne.

Având în vedere capacitatea oamenilor de a lua decizii rapide la viteze neuronale atât de mici, von Neumann a concluzionat că funcțiile creierului nu ar putea implica algoritmi lungi, secvențiali. Când un jucător de la treia bază primește mingea și decide să o arunce în prima bază și nu în a doua bază, el ia această decizie într-o fracțiune de secundă - timp în care fiecare neuron abia are timp să finalizeze câteva cicluri de excitare. Von Neumann ajunge la concluzia logică că capacitatea remarcabilă a creierului se datorează faptului că toți cei 100 de miliarde de neuroni pot procesa informații simultan. După cum am menționat mai sus, cortexul vizual face inferențe complexe în doar trei sau patru cicluri de declanșare neuronală.

Plasticitatea semnificativă a creierului este cea care ne permite să învățăm. Cu toate acestea, computerul are o plasticitate mult mai mare - metodele sale pot fi complet schimbate prin schimbare software. Astfel, un computer poate imita creierul, dar inversul nu este adevărat.

Când von Neumann a comparat capacitățile activității creierului masiv paralel cu puținele computere din timpul său, părea clar că creierul era mult diferit. mai multa memorie si viteza. Astăzi, primul supercomputer a fost deja construit, conform celor mai conservatoare estimări, satisfăcând cerințele funcționale necesare pentru a simula funcțiile creierului uman (aproximativ 10 16 operații pe secundă). (După părerea mea, computerele cu această putere vor costa în jur de 1.000 USD la începutul anilor 2020.) În ceea ce privește capacitatea de memorie, ne-am mutat și mai departe. Lucrarea lui Von Neumann a apărut chiar la începutul erei computerelor, dar omul de știință era încrezător că la un moment dat vom fi capabili să creăm computere și programe de calculator, capabil să imite creierul uman; de aceea și-a pregătit prelegerile.

Von Neumann era profund convins de accelerarea progresului și de impactul său semnificativ asupra vieții oamenilor în viitor. La un an după moartea lui von Neumann, în 1957, colegul său matematician Stan Ulam l-a citat pe von Neumann spunând la începutul anilor 1950 că „fiecare accelerare a progresului tehnologic și schimbări în modul în care trăiesc oamenii dă impresia că o anumită singularitate majoră din istorie se apropie. „o rasă umană dincolo de care activitatea umană așa cum o cunoaștem astăzi nu mai poate continua.” Aceasta este prima utilizare cunoscută a cuvântului „singularitate” pentru a descrie progresul tehnologic uman.

Cea mai importantă înțelegere a lui Von Neumann a fost asemănarea dintre computer și creier. Rețineți că o parte a inteligenței umane este inteligența emoțională. Dacă presupunerea lui von Neumann este corectă și dacă suntem de acord cu afirmația mea că un sistem non-biologic care reproduce satisfăcător inteligența (emoțională și de altă natură) a unei persoane vii are conștiință (vezi capitolul următor), va trebui să concluzionăm că între computer (cu software-ul corect)Şi conştient Există o asemănare clară în gândire. Deci, avea dreptate von Neumann?

Majoritatea computerelor moderne sunt mașini complet digitale, în timp ce creierul uman folosește atât tehnici digitale, cât și analogice. Cu toate acestea, metodele analogice pot fi reproduse cu ușurință digital cu orice grad de acuratețe. Specialist american în domeniu tehnologie informatică Carver Mead (n. 1934) a arătat că tehnicile analogice ale creierului pot fi reproduse direct în siliciu și a implementat acest lucru sub formă de așa-numite cipuri neuromorfe. Mead a demonstrat că această abordare ar putea fi de mii de ori mai eficientă decât simularea digitală a metodelor analogice. Dacă vorbim despre codificarea algoritmilor neocorticali redundanți, ar putea avea sens să folosim ideea lui Mead. O echipă de cercetare IBM condusă de Dharmendra Modhi folosește cipuri care imită neuronii și conexiunile acestora, inclusiv capacitatea lor de a forma noi conexiuni. Unul dintre cipuri, numit SyNAPSE, modulează direct 256 de neuroni și aproximativ un sfert de milion de conexiuni sinaptice. Scopul proiectului este de a simula un neocortex format din 10 miliarde de neuroni și 100 de trilioane de conexiuni (echivalentul creierului uman), folosind doar un kilowatt de energie.

În urmă cu peste cincizeci de ani, von Neumann a observat că procesele din creier au loc extrem de lent, dar sunt caracterizate de paralelism masiv. Circuitele digitale moderne funcționează de cel puțin 10 milioane de ori mai repede decât comutatoarele electrochimice ale creierului. În schimb, toate cele 300 de milioane de module de recunoaștere ale cortexului cerebral acționează simultan și un cvadrilion de contacte între neuroni pot fi activate în același timp. Prin urmare, pentru a crea computere care pot imita în mod adecvat creierul uman, sunt necesare memorie adecvate și performanțe de calcul. Nu este nevoie să copiați direct arhitectura creierului - aceasta este o metodă foarte ineficientă și inflexibilă.

Cum ar trebui să fie computerele corespunzătoare? Multe proiecte de cercetare au ca scop modelarea învățării ierarhice și recunoașterea modelelor care apar în neocortex. Eu însumi fac cercetări similare folosind modele Markov ierarhice ascunse. Estimăm că modelarea unui ciclu de recunoaștere într-un singur modul de recunoaștere al neocortexului biologic necesită aproximativ 3000 de calcule. Majoritatea simulărilor sunt construite pe un număr semnificativ mai mic de calcule. Dacă presupunem că creierul efectuează aproximativ 10 2 (100) cicluri de recunoaștere pe secundă, obținem număr total 3 x 10 5 (300 mii) calcule pe secundă pentru un modul de recunoaștere. Dacă înmulțim acest număr cu numărul total de module de recunoaștere (3 x 10 8 (300 de milioane, conform estimărilor mele)), obținem 10 14 (100 de trilioane) calcule pe secundă. Dau aproximativ același sens în cartea „Singularitatea este aproape”. Prevăd că simularea funcțională a creierului necesită viteze de 10 14 până la 10 16 calcule pe secundă. Estimarea lui Hans Moravec, bazată pe extrapolarea datelor pentru procesarea vizuală inițială în tot creierul, este de 10 14 calcule pe secundă, ceea ce este același cu calculele mele.

Mașinile moderne standard pot rula la viteze de până la 10 10 calcule pe secundă, dar cu ajutorul resurselor cloud productivitatea acestora poate fi crescută semnificativ. Cel mai rapid supercomputer, computerul japonez K, a atins deja o viteză de 10 16 calcule pe secundă. Având în vedere redundanța masivă a algoritmilor de neocortex, se pot obține rezultate bune folosind cipuri neuromorfe, ca în tehnologia SvNAPSE.

În ceea ce privește cerințele de memorie, avem nevoie de aproximativ 30 de biți (aproximativ 4 octeți) pentru fiecare pin cu unul dintre cele 300 de milioane de module de recunoaștere. Dacă în medie opt semnale sunt potrivite pentru fiecare modul de recunoaștere, obținem 32 de octeți per modul de recunoaștere. Dacă luăm în considerare că greutatea fiecărui semnal de intrare este de un octet, obținem 40 de octeți. Adăugați 32 de octeți pentru contactele din aval și obținem 72 de octeți. Observ că prezența ramurilor ascendente și descendente duce la faptul că numărul de semnale este mult mai mare de opt, chiar dacă ținem cont că multe module de recunoaștere folosesc un sistem comun de conexiuni extrem de ramificat. De exemplu, recunoașterea literei „p” poate implica sute de module de recunoaștere. Aceasta înseamnă că mii de module de recunoaștere de nivel următor sunt implicate în recunoașterea cuvintelor și expresiilor care conțin litera „p”. Cu toate acestea, fiecare modul responsabil de recunoașterea „p” nu repetă acest arbore de conexiuni care alimentează toate nivelurile de recunoaștere a cuvintelor și frazelor cu „p” toate aceste module au un arbore comun de conexiuni;

Cele de mai sus sunt valabile și pentru semnalele din aval: modulul responsabil pentru recunoașterea cuvântului măr va spune tuturor celor mie de module din aval responsabile pentru recunoașterea „e” că imaginea „e” este așteptată dacă „a”, „p”, „p” sunt deja recunoscute „ și „l”. Acest arbore de conexiuni nu se repetă pentru fiecare modul de recunoaștere a cuvântului sau a frazei care dorește să informeze modulele de nivel inferior că imaginea „e” este așteptată. Acest copac este comun. Din acest motiv, o estimare medie a opt semnale în amonte și opt în aval pentru fiecare modul de recunoaștere este destul de rezonabilă. Dar chiar dacă creștem această valoare, nu va schimba prea mult rezultatul final.

Deci, luând în considerare 3 x 10 8 (300 de milioane) module de recunoaștere și 72 de octeți de memorie pentru fiecare, constatăm că dimensiunea totală a memoriei ar trebui să fie de aproximativ 2 x 10 10 (20 de miliarde) de octeți. Și aceasta este o valoare foarte modestă. Calculatoarele moderne convenționale au acest tip de memorie.

Am efectuat toate aceste calcule pentru a estima aproximativ parametrii. Având în vedere că circuitele digitale sunt de aproximativ 10 milioane de ori mai rapid decât rețelele neuronii din cortexul biologic, nu trebuie să reproducem paralelismul masiv al creierului uman - procesarea paralelă foarte moderată (comparativ cu trilioane de paralelism din creier) va fi suficientă. Astfel, parametrii de calcul necesari sunt destul de realizabili. Capacitatea neuronilor creierului de a se reconecta (nu uitați că dendritele creează în mod constant noi sinapse) poate fi simulată și cu ajutorul unui software adecvat, deoarece programele de calculator sunt mult mai flexibile decât sistemele biologice, care, după cum am văzut, sunt impresionante, dar au limite.

Redundanța creierului necesară pentru a obține rezultate invariante poate fi cu siguranță reprodusă într-o versiune pentru computer. Principiile matematice pentru optimizarea unor astfel de sisteme de învățare ierarhică auto-organizate sunt destul de clare. Organizarea creierului este departe de a fi optimă. Dar nu trebuie să fie optim - trebuie să fie suficient de bun pentru a permite crearea de instrumente care să compenseze propriile limitări.

O altă limitare a neocortexului este că nu are mecanism de eliminare sau chiar de evaluare a datelor conflictuale; Acest lucru explică parțial ilogicitatea foarte comună a raționamentului uman. Pentru a rezolva această problemă avem o abilitate foarte slabă numită gandire critica, dar oamenii îl folosesc mult mai rar decât ar trebui. Neocortexul computerului ar putea include un proces care identifică datele conflictuale pentru revizuirea ulterioară.

Este important de reținut că proiectarea unei întregi regiuni a creierului este mai ușoară decât proiectarea unui singur neuron. După cum s-a spus deja, mai multe nivel înalt ierarhiile modelelor sunt adesea simplificate (există o analogie cu un computer aici). Înțelegerea modului în care funcționează un tranzistor necesită o înțelegere detaliată a fizicii materialelor semiconductoare, iar funcțiile unui singur tranzistor real sunt descrise prin ecuații complexe. Un circuit digital care înmulțește două numere conține sute de tranzistori, dar una sau două formule sunt suficiente pentru a crea un model al unui astfel de circuit. Un computer întreg, format din miliarde de tranzistori, poate fi modelat folosind un set de instrucțiuni și o descriere a unui registru pe mai multe pagini de text folosind câteva formule. Programe pentru sisteme de operare, compilatoarele sau asamblatorii de limbi sunt destul de complexe, dar modelarea unui program proprietar (de exemplu, un program de recunoaștere a limbii bazat pe modele Markov ierarhice ascunse) se reduce și la câteva pagini de formule. Și nicăieri în astfel de programe nu veți găsi o descriere detaliată a proprietăților fizice ale semiconductorilor sau chiar arhitecturii computerului.

Un principiu similar este valabil și pentru modelarea creierului. Un anumit modul de recunoaștere al neocortexului, care detectează anumite imagini vizuale invariante (de exemplu, fețe), filtrează frecvențele audio (limitând semnalul de intrare la un anumit interval de frecvență) sau estimează proximitatea temporală a două evenimente, poate fi descris în multe mai puține detalii specifice decât cele reale interacțiuni fizice și chimice care controlează funcțiile neurotransmițătorilor, canalelor ionice și ale altor elemente ale neuronilor implicați în transmiterea impulsurilor nervoase. Deși toate aceste detalii trebuie luate în considerare cu atenție înainte de a trece la următorul nivel de complexitate, multe pot fi simplificate atunci când se modelează principiile de funcționare ale creierului.

Secolul trecut a marcat un salt major în dezvoltarea umană. După ce au trecut printr-o cale dificilă de la primer la Internet, oamenii nu au reușit să rezolve principalul mister care a chinuit mintea marilor de sute de ani, și anume cum funcționează creierul uman și ce este capabil de el. ?

Până în zilele noastre, acest organ rămâne cel mai puțin studiat, dar acesta a fost cel care a făcut din om ceea ce este acum - cea mai înaltă etapă a evoluției. Creierul, continuând să-și păstreze secretele și misterele, continuă să determine activitatea și conștiința unei persoane în fiecare etapă a vieții sale. Niciun om de știință modern nu a reușit încă să dezvăluie toate posibilitățile de care este capabil. De aceea, un număr mare de mituri și ipoteze nefondate sunt concentrate în jurul unuia dintre cele mai importante organe ale corpului nostru. Acest lucru poate indica doar că potențialul ascuns al creierului uman nu a fost încă explorat, dar deocamdată abilitățile sale depășesc limitele ideilor deja stabilite despre activitatea sa.

Structura creierului

Acest organ constă dintr-un număr mare de conexiuni care creează o interacțiune stabilă între celule și procese. Oamenii de știință sugerează că, dacă această conexiune este reprezentată ca o linie dreaptă, lungimea ei va fi de opt ori distanța până la Lună.

Fracția de masă a acestui organ în masa corporală totală nu este mai mare de 2%, iar greutatea sa variază între 1019-1960 de grame. Din momentul nașterii până la ultima suflare a unei persoane, el desfășoară activitate continuă. Prin urmare, trebuie să absoarbă 21% din tot oxigenul care intră constant în corpul uman. Oamenii de știință au întocmit o imagine aproximativă a asimilării informației de către creier: memoria acestuia poate conține de la 3 la 100 terabytes, în timp ce memoria calculator modern V în acest moment actualizat la o capacitate de 20 terabyte.

Cele mai comune mituri despre computerul biologic uman

Țesuturile neuronale ale creierului mor în timpul vieții corpului, iar altele noi nu se formează. Aceasta este o eroare pe care Elizabeth Goode s-a dovedit absurdă. Țesutul nervos și neuronii sunt reînnoiți în mod constant, iar conexiunile noi le înlocuiesc pe cele moarte. Cercetările au confirmat că în zonele de celule distruse de accident vascular cerebral, corpul uman este capabil să „crească” material nou.

Creierul uman este deschis doar 5-10%, toate celelalte posibilități nu sunt folosite. Unii oameni de știință au explicat acest lucru prin faptul că natura, după ce a creat un mecanism atât de complex și dezvoltat, a venit cu sistem de protectie, protejând organul de sarcina excesivă. Acest lucru este greșit. Se știe cu încredere că creierul este implicat 100% în timpul oricărei activități umane, doar că în momentul efectuării oricăror acțiuni, părțile sale individuale reacţionează una câte una.

Superputeri. Ce poate surprinde mintea umană?

Unii oameni care nu dau în exterior semne că au abilități incredibile pot avea abilități cu adevărat incredibile. Ele nu apar în toată lumea, dar oamenii de știință spun că antrenamentul intensiv regulat al creierului poate dezvolta superputeri. Deși secretul „selectării” persoanelor care ar putea avea dreptul de a fi numiți geniu nu a fost încă dezvăluit. Unii oameni știu să iasă cu competență din situații dificile, în timp ce alții simt că se apropie pericolul la nivel subconștient. Dar următoarele superputeri sunt mai interesante din punct de vedere științific:

• Capacitatea de a efectua operații matematice de orice complexitate fără ajutorul unui calculator sau calcule pe hârtie;
• Capacitatea de a crea creații geniale;
• Memoria fotografică;
• Citirea rapidă;
• Abilitati extrasenzoriale.

Cazuri uimitoare de dezvăluire a abilităților unice ale creierului uman

De-a lungul întregii istorii a existenței umane, au apărut un număr mare de povești care confirmă faptul că creierul uman poate avea abilități ascunse, se poate adapta la situații în schimbare și poate schimba anumite funcții din partea afectată în partea sănătoasă.

Viziunea sonarului. Această abilitate se dezvoltă de obicei după pierderea vederii. Daniel Kish a reușit să stăpânească tehnica de ecolocație inerentă liliecilor. Sunetele pe care le scoate, cum ar fi clicurile pe limbă sau pe degete, îl ajută să meargă fără baston.

Mnemonice– o tehnică unică care vă permite să percepeți și să vă amintiți orice cantitate de informații, indiferent de natura acesteia. Mulți oameni îl stăpânesc la vârsta adultă, dar americanul Kim Peak are acest dar înnăscut.

Darul previziunii. Unii oameni susțin că pot vedea viitorul. În acest moment, acest fapt nu a fost pe deplin dovedit, dar istoria cunoaște mulți oameni pe care o astfel de abilitate i-a făcut celebri în întreaga lume.

Fenomene de care este capabil creierul uman

Carlos Rodriguez, la vârsta de 14 ani, și-a pierdut peste 59% din creier în urma unui accident, dar încă duce o viață complet normală.

Yakov Tsiperovici, după moartea clinică și o ședere de o săptămână în stare comatoasă, a încetat să doarmă, mănâncă puțin și nu îmbătrânește. Au trecut trei decenii de la acel moment, iar el este încă tânăr.

Fenias Gage a suferit o accidentare groaznică la mijlocul secolului al XIX-lea. O rangă groasă i-a trecut prin cap, lipsindu-l de o bună parte din creier. Medicina acelor ani nu era suficient de avansată, iar medicii prefigurau moartea lui iminentă. Cu toate acestea, bărbatul nu numai că nu a murit, dar și-a păstrat și memoria și claritatea conștiinței.

Creierul uman, ca și corpul său, trebuie supus unui antrenament constant. Acestea pot fi fie programe complexe, special concepute, fie cărți de citit, rezolvarea de puzzle-uri și probleme logice. În același timp, nu ar trebui să uităm de saturarea acestui organ cu substanțe nutritive. De exemplu, amplificatorul de activitate cerebrală HeadBooster http://hudeemz.com/headbooster are un număr mare de ele. Dar totuși, doar antrenamentul constant permite creierului să se dezvolte și să-și crească în mod constant capacitățile.