Оптические вычисления - Арратуна Р.
Скачать (прямая ссылка):
в воображении образ исключительно совершенной компьютерной техники.
Например, наличие памяти обычно связывают с интеллектом, однако даже
ранние варианты компьютеров включали в себя некоторые виды памяти.
Рабочее определение ИИ может быть кратко описано как наделение
компьютеров теми качествами, которые приближают их к процессам мышления
человека и при этом заметно отличаются от способа работы традиционных
компьютеров.
Важной характеристикой систем ИИ является ввод и использование новых
знаний в каждой операции вычислений. Специалисты по компьютерам затратили
большие усилия на то, чтобы выяснить, как наилучшим образом следует
представлять знания в вычислительных машинах. Были разработаны
многочисленные методики создания, накопления и обработки символьных
структур данных. Эти структуры, или элементы знания, могут быть
использованы для описания объектов, событий, знаний о тех или иных
действиях и знаний о том, что уже известно (или метазнания). В целом
такой набор символьных структур называют базой знаний системы ИИ.
Почему оптическая обработка информации выглядит привлекательной для
выполнения символьных операций или вычислений? Данная глава предназначена
дать достаточно подроб-
272
Часть IV. Символьные вычисления и искусственный интеллект
ный ответ на поставленный вопрос, но рассмотрение ограничено лишь
вопросами, связанными с производительностью вычислений и совместимостью
разных режимов работы. Требования к производительности вычислений
являются следствием сравнения характеристик производительности
электронных цифровых компьютеров и машин, использующих язык Лисп, иначе
Лисп-машин. Буквально Лисп означает "обработка списков", данный язык
символьных вычислений широко распространен в США в научной среде,
связанной с проблемами ИИ. На рис. 10.1 представлена производительность
вычислений ряда систем ИИ в зависимости от скорости выполнения операций
[1, 2]. В качестве единицы измерения интеллекта используется липе, или
число логических выводов в секунду, поскольку в настоящее время для
систем ИИ не существует функционального эквивалентного /<3-тестаи. Из
данных, представленных иа рисунке, видно, что Лисп-машины имеют весьма
низкое быстродействие по сравнению с современным поколением
"суперкомпьютеров" и мультипроцессоров.
Потребность в резком увеличении скорости обработки данных в системах ИИ,
в настоящее время ограниченной предель-
Рис, 10.1, Тенденции в цифровых и аналоговых вычислительных технологиях
(по данным ИИЭР).
¦) IQ-тест - система тестов, направленная на определение коэффициента
интеллектуальности, показателя умственного развития, уровня имеющихся
знаний. - Прим. перев.
Глава 10. Оптика и символьные вычисления
273
ными возможностями современных архитектур монопроцессор-ных систем,
является основным стимулом для исследования схем параллельной обработки,
что направлено на повышение быстродействия и расширения круга
практических приложений компьютерных систем ИИ. Необходимость
использования методов параллельной обработки информации указывает на
потенциальный синергизм между символьной и оптической видами обработки.
Представляется интересным тот факт, что цифровые суперкомпьютеры
выполняют функции ИИ с большей скоростью, чем специальные машины ИИ. В
частности, это обстоятельство можно понимать в том смысле, что именно
повышение быстродействия является важным и универсальным средством в
преодолении "узких" мест в задачах ИИ. Это также можно интерпретировать и
таким образом, что архитектуры, сконструированные для увеличения
пропускной способности цифровых систем, будут полезны для символьных
систем, и наоборот. Задача описания характерных свойств вычислительных
структур, обладающих необходимыми функциональными возможностями, в
настоящее время представляет собой глобальную тему для рассмотрения и
требует использования практически всех областей компьютерной техники и
математики.
Второй фактор, потенциально связывающий оптическую и символьную обработки
данных, связан с проблемой совместимости операций, и вытекает из
необходимости выполнять операции корреляции, поиска и сравнения для
различных символьных данных. При этом многие из этих операций не требуют
высокой точности вычислений. А при использовании оптики в символьных
вычислениях, по-видимому, удастся избежать традиционной "ахиллесовой
пяты" оптических вычислений- трудности достижения точности вычислений
более нескольких битов. В дополнение к этому наличие тесной связи между
символьными вычислениями и вычислениями корреляционных функций (и
изоморфных им) может предоставить великолепную возможность улучшения
характеристик символьных вычислительных систем с помощью оптических
корреляторов.
В разд. 10.2 описаны основные свойства символьных вычислений и проводится
сравнение их с распространенными методиками цифровых вычислений. Изложены
наиболее важные понятия символьных вычислений и ИИ. Затем рассматривается
круг проблем, которые, по-видимому, будут встречаться в будущем на пути
