Page 8 - 4524

 толерантність до помилок
 низьке енергоспоживання.
Прилади, побудовані на принципах біологічних нейронів
мають перелічені характеристики, що можна вважати суттє-
вим здобутком у індустрії обробки даних.
Досягнення в галузі нейрофізіології надають початкове
розуміння механізму природного мислення, де збереження
інформації відбувається у вигляді образів, деякі з яких є скла-
дними. Процес зберігання інформації як образів, використан-
ня образів і вирішення поставленої проблеми визначають нову
галузь в обробці даних, яка не використовуючи традиційного
програмування, забезпечує створення паралельних мереж та їх
навчання. В лексиконі розробників та користувачів нейроме-
реж присутні слова, дуже відмінні від традиційної обробки
даних, зокрема, "вести себе", "реагувати", "самоорганізовува-
ти", "навчати", "узагальнювати" та "забувати".
Вивченню людського мозку - тисячі років. З появою су-
часної електроніки, почались спроби апаратного відтворення
процесу мислення. Перший крок був зроблений у 1943 р. З
виходом статті нейрофізіолога Уоррена Маккалоха (Warren
McCulloch) і математика Уолтера Піттса (Walter Pitts) про ро-
боту штучних нейронів і представлення моделі нейронної ме-
режі на електричних схемах.
В 1949 р. опублікована книга Дональда Хебба (Donald
Hebb) "Організація поведінки". В ній досліджена проблемати-
ка налаштування синаптичних зв'язків.
В 1950-х рр. з'являються програмні моделі штучних ней-
ромереж. Перші роботи провів Натаніел Рочестер (Nathanial
Rochester) з дослідної лабораторії IBM. І хоча пізніші реаліза-
ції були успішними, його модель зазнала невдачі, оскільки бу-
рхливий зріст традиційних обчислень залишив у затінку ней-
ронні дослідження.
В 1956 р. Дартмутський дослідний проект з штучного ін-
телекту забезпечив підйом штучного інтелекту, зокрема ней-
ронних мереж. Стимулювання досліджень штучного інтелекту
розгалузилось в двох напрямках: промислові застосування си-
стем штучного інтелекту (експертні системи) та моделювання
мозку.

7