Страница:Радио 1993 г. №08.djvu/3

Материал из РадиоВики - энциклопедии радио и электроники
Перейти к: навигация, поиск
Выкупить рекламный блок
Эта страница не была вычитана


ГОРИЗОНТЫ НАУКИ И ТЕХНИКИ

КОГДА ЗАГОВОРИТ КОМПЬЮТЕР?

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ НА ОСНОВЕ ДИНАМИЧЕСКОГО ХАОСА

В Институте радиотехники и электроники Российской академии наук ведется широкий научный поиск по созданию новых информационных технологий на основе перспективного открытия последнего времени, так называемого «динамического хаоса».

О его сути, перспективах использования в информатике читатель узнает из публикуемой статьи.

Результаты исследований в ИРЭ могут найти практическое применение в системах распознавания человеческой речи и рукописного текста, создании ассоциативных баз данных и знаний, в устройствах сжатия информации, телекоммуникации, радиолокации, навигации. 

За наиболее интересную работу по распознаванию образов, представленную на конкурс, творческий коллектив, занимающийся этими проблемами, удостоен в 1092 г. главного приза, учрежденного одним из лидеров в этой области — фирмой Хьюлетт-Поккард.

Представьте себе компьютер, который читает вслух текст, написанный от руки, или слушает лектора, запоминает сообщение, а потом печатает его на принтере. Фантастика? А может быть, если учесть стремительные темпы развития вычислительной техники и информатики, это не такое уж далекое будущее?

В этом году исполняется всего десять лет с момента создания прапрадедушки самых популярных сегодня IBM — совместимых персональных компьютеров (ПК). Едва успел появиться PC XT, как на смену ему пришел PC АТ, потом— ПК на МП 80386, 80486. Сейчас на очереди следующее поколение.

Удивительные темпы! Совсем недавно портативный ПК размерами 36x36 см и массой 4—5 кг считался последним словом техники. Но вскоре его превзошел «блокнотный» ПК, размеры которого 20x28 см, а масса 1,6-2,5 кг. Новейшие «блокнотные» ПК имеют цветной экран размерам 25 см по диагонали, более «легкий» для глаз, чем

любой цветной настольный монитор. Однако и это не все: появляются уже карманные компьютеры. Их масса меньше 500 г, а по функциональным возможностям они приближаются к полномасштабным ПК.

И все же подлинную революцию в информатике можно ожидать в принципиально новом направлении—общении с компьютером с помощью человеческой речи и рукописного текста.

В последние годы достигнут существенный прогресс в общении человека с компьютером. Но для реализации речевого обмена информацией предстоит еще решить серьезные научные и технические проблемы, связанные с распознаванием образов. В частности, при речевом вводе информации компьютер должен различать (распознавать) несколько сотен команд, независимо от того, произносятся они тихо или громко, медленно или быстро, низким или высоким голосом и т. п. Другими словами, принятие решения о поступлении той или иной команды должно происходить в условиях высокой степени изменчивости входного сигнала. И здесь уже оказывается недостаточной классическая теория вычислений, лежащая в основе принципа действия современных компьютеров, базирующаяся на понятии алгоритма.

Хорошим примером алгоритма является процедура деления одного числа на другое. Такие задачи имеют одно общее свойство: они являются структурированными, т.е. их можно описать в виде последовательности операций алгоритма.

Однако распознавание речи и зрительных образов в естественной среде не имеют структуры, которую можно было бы свести к простым алгоритмическим решениям. Именно это отклонение от свойств структурности и отсутствие определенных методов их решения характеризует случайные задачи. Термин «случайные», используемый здесь, непосредственно связан с математическим определением случайности, т. е. с ситуацией, когда отсутствует точное и полное определение.

Для того, чтобы лучше уяснить, в чем заключается сущность случайных задач, обратимся к примеру с распознаванием образа дерева. Несмотря на то, что в изображении деревьев имеется определенная общность (например, каждое дерево состоит из ствола и веток), еще больше в них имеется неповторяющихся деталей. Слишком обобщенное понятие «дерево», основанное на наличии регулярных (общих) свойств, может привести к ошибочной идентификации (например, к классу «деревьев» можно ошибочно отнести телеграфный столб, у которого тоже имеются «ствол» и «ветви»). Следовательно, эффективно работающая программа распознавания деревьев должна обладать достаточно полным списком деревьев, который невозможно уложить в несколько строк машинного кеда.

Таким образом, для решения задач распознавания речи и изображений необходим большой объем памяти. Но и этого еще недостаточно для реализации практически работающей системы. Дело в том, что и входные данные, и хранящаяся в памяти информация будут скорее всего неполными или не совсем точными. А это исключает возможность найти адекватное соответствие между распознаваемыми объектами.

Необходимым звеном практически работающих систем распознавания речи и изображений является наличие непосредственной ассоциативной связи входных данных и хранимой в памяти информации без требования нахождения точного соответствия.

Использование ассоциативных связей— важнейшее свойство биологической памяти, способной при наличии на входе части признаков некоторого объекта воспроизвести всю информацию о нем. Например, цепочка ассоциаций, которая возникает в мозге человека, когда он видит знакомое лицо, — имя, общее отношение к нему или к ней, запах характерного одеколона (для него) или духов и косметики (для нее) и т. д. Аналогично при распознавании речи человек не применяет никакие пошаговые алгоритмы, а использует бессознательный процесс ассоциирования.

Решить проблему создания памяти, обладающей ассоциативными свойствами,

РАДИО № 8, 1993 г. 3