Профессор Знаев

КАКИЕ ГЛАЗА НУЖНЫ КОМПЬЮТЕРУ?

Итак, наши приемники всех видов внеш­ней информации фиксируют ее, передают дальше, в результате она попадает в мозг и заставляет его принимать решения — опре­делять нужные действия по отношению

к внешнему миру. Возьмем еще раз для при­мера глаз человека, все-таки он основной по­ставщик потока сведений об окружающей среде. Но теперь рассмотрим его не отдель­но, в качестве только датчика, а уже в связи со всем каналом передачи информации.

Световые лучи, идущие от какого-либо наблюдаемого предмета, пройдя всю систему глазного яблока, попадают, как вы помните, на сетчатку, представляющую собой огромное количество нервных окончаний. Возбуждение этих окончаний передается далее по зритель­ному нерву в мозг, где и формируется пред­ставление о том, что мы рассматриваем.

Давайте остановим свое внимание на не­скольких, крайне важных для конструкторов искусственных «разумных» машин моментах.

Первый — ввод информации. Вспомните, как он производится в компьютере. Конечно, в основном через клавиатуру. Неужели этот спо­соб эффективнее, чем непосредственное воспри­ятие интересующих нас объектов — предметов или текстов — с помощью зрения? Ответ дав­но для всех ясен, и попытки снабдить самые разные, — как стационарные, так и автоном­ные — устройства сканирующими, считываю­щими системами непрерывно предпринимают­ся. Предсказывают, что широкое распростра­нение «зрячих» компьютеров не за горами.

Второе замечание. Вы наблюдаете за бе­гущим животным. Что для вас значит дви­жение зрительно? Смещение предмета отно­сительно фона, скажем, бегущей лошади в сравнении с покоящимся пейзажем. Так вот, наши глаза останавливаются на животном, оно для нас неподвижно, его изображение в центре сетчатки. А смещение, сдвиг по сет­чатке окружающего пейзажа, на самом деле «стоящего», и фиксируется как факт движе­ния. Это качество природного органа зрения уже используется в видеокамерах, в них точ­но так же работает электронная система ста­билизации изображения.

Когда-то создатель науки об управлении Н. Винер сказал: «Кошка не бежит прямо к месту, где находится мышь, а движется к ее будущему положению». Умение живых су­ществ предугадывать развитие событий по получаемой зрительной информации пытались воплотить роботостроители в электронных футболистах. В ноябре 1997 года прошел пер­вый в истории турнир, в котором они приня­ли участие. Победу одержали механизмы, чуть лучше других бегающие, внимательнее смотрящие, а главное, умеющие предвидеть развитие игры — куда через мгновение сдви­нется соперник и покатится мяч.

И третий эффект, о котором мы уже упо­минали: как обозначить то, что мы видим? Этот процесс, предполагают ученые, происхо­дит так, словно мы сличаем наблюдаемое с картотекой имеющихся в нашей библиотеке-мозге образов. Например, если вам предъ­явить фотографию какого-либо участка город­ской улицы, на которой стоит велосипед, и попросить отыскать его на снимке, то вы это сделаете практически мгновенно. Однако, если разрезать фото на несколько прямоугольни­ков, перетасовать их, и сложить в произволь­ном порядке, то ту же самую поисковую за­дачу вы будете решать заметно дольше.

Что это значит? Мы видим не только сам объект, но воспринимаем его вместе с окру­жением. Стоит окружению измениться, как мозгу кажется, что его картотеку смешали, и ему необходимо время, чтобы вновь навес­ти в ней порядок.

Все это — малая толика проблем, с ко­торыми сталкиваются создатели электрон­ной техники, постоянно «советуясь» с при­родными системами получения и обработки информации.