От символов - к образам

Именно интерфейс пользователя, делающий удобным и комфортным человеко-машинное общение стал двигателем нового этапа развития ЭВМ. Узким местом, снижающим эффективность человеко-машинного симбиоза, является неспособность современных ЭВМ оперировать сенсорной или, более обще - образной информацией. Человек, мозг которого ориентирован именно на такого рода информацию, является сейчас единственным связующим звеном между миром абстрактных символов, перерабатываемых компьютерами, и внешним миром.

Неспособность компьютеров видеть, слышать и ощущать не позволяет им освободить людей от их теперешних обязанностей “универсальных манипуляторов” и контролеров при машинном производстве. Отсутствие сенсорного восприятия мира компьютерами делает доступные им модели мира беспомощными. Компьютерный "кретинизм" мешает в человеко-машинном общении, не дает возможности объяснить компьютерам самые элементарные для человека понятия.

Между тем, уже сейчас стоимость компьютерной обработки информации и стоимость человеческого мышления почти сравнялись.

1 В мозгу человека около 10¹⁰ нейронов, из которых ежемоментно активизировано примерно 10⁸, работащих с характерной частотой 10² Гц. Принимая в качестве зарплаты "белого воротничка" $30,000 в год получим оценку стоимости обработки информации человеком:
Человек: (10¹⁰ оп/c 3 10⁷ c/год) / (30 000 $/год) = 10¹³ оп/$
Вычисления на современном персональном компьютере производительностью 10⁷ оп/с при амортизации около $300 в год стоят лишь на порядок меньше:
Универсальный процессор: (10⁷ оп/c 3 10⁷ c/год) / (3 00 $/год) = 10¹² оп/$.
Специализированные процессоры (например, сигнальные процессоры DSP), как правило, дают дополнительный выигрыш в стоимости вычислений примерно на порядок:
Специализированный процессор: (10⁸ оп/c 3 10⁷ c/год) / (3 00 $/год) = 10¹³ оп/$,
примерно сравниваясь с человеком при таком способе сопоставления.
Конечно, не следует относиться к этим оценкам слишком уж серьезно, т.к. "операции" в этих случаях имеют совершенно разный смысл. Нейрон обрабатывает ~10⁴ аналоговых значений синапсов, тогда как процессоры оперируют единичными, хотя и 32-разрядными операндами. Однако, принимая во внимание перспективы аналоговых СБИС, позволяющих повысить производительность на 3-4 порядка, “экономическое” превосходство компьютеров - вопрос ближайшего будущего, в пределах нанешнего поколения людей. И победа Deep Blue над Каспаровым - лишь первая ласточка грядущих перемен.

Следовательно, становится экономически целесообразным переложить все рутинные человеческие функции на компьютеры: все, что может быть формализовано немедленно превращается в программные продукты и включается в производственный процесс.

Однако наращивание темпов компьютеризации наталкивается на ограниченные возможности современных компьютеров в решении неалгоритмизируемых задач - обработке образов. Это и есть то узкое место, которое сейчас резко сужает возможные области применения компьютеров и, соответственно, - емкость потенциального рынка. Искусственные нейросети призваны “расшить” это узкое место, обеспечив компьютерам способность оперировать образной информацией.