Ограниченная емкость памяти ДАП, ложные
Ограниченная емкость памяти ДАП, ложные ответы и некоторая непредсказуемость поведения привели к рассмотрению ее как устаревшей модели искусственных нейронных сетей.
Этот вывод определенно является преждевременным. ДАП имеет много преимуществ: она совместима с аналоговыми схемами и оптическими системами; для нее быстро сходятся как процесс обучения так, и процесс восстановления информации; она имеет простую и интуитивно привлекательную форму функционирования. В связи с быстрым развитием теории могут быть найдены методы, объясняющие поведение ДАП и разрешающие ее проблемы.
Сети APT являются интересным и важным видом систем. Они способны решить дилемму стабильности-пластичности и хорошо работают с других точек зрения. Архитектура APT сконструирована по принципу биологического подобия; это означает, что ее механизмы во многом соответствуют механизмам мозга (как мы их понимаем). Однако они могут оказаться не в состоянии моделировать распределенную память, которую многие рассматривают как важную характеристику функций мозга. Экземпляры APT представляют собой «бабушкины узелки»; потеря одного узла разрушает всю память. Память мозга, напротив, распределена по веществу мозга, запомненные образы могут часто пережить значительные физические повреждения мозга без полной их потери.
Кажется логичным изучение архитектур, соответствующих нашему пониманию организации и функций мозга. Человеческий мозг представляет существующее доказательство того факта, что решение проблемы распознавания образов возможно. Кажется разумным эмулировать работу мозга, если мы хотим повторить его работу. Однако контраргументом является история полетов; человек не смог оторваться от земли до тех пор, пока не перестал имитировать движения крыльев и полет птиц.
Оптические нейронные сети предлагают огромные выгоды с точки зрения скорости и плотности внутренних связей. Они могут быть использованы (в той или иной форме) для реализации сетей фактически с любой архитектурой.
В настоящее время ограничения электронно-оптических устройств создают множество серьезных проблем, которые должны быть решены прежде, чем оптические нейронные сети получат широкое применение. Однако учитывая, что большое количество превосходных исследователей работает над этой проблемой, а также большую поддержку со стороны военных, можно надеяться на быстрый прогресс в этой области.
Как когнитрон, так и неокогнитрон производят большое впечатление с точки зрения точности, с которой они моделируют биологическую нервную систему. Тот факт, что эти системы показывают результаты, имитирующие некоторые аспекты способностей человека к обучению и познанию, наводит на мысль, что наше понимание функций мозга приближается к уровню, способному принести практическую пользу.
Неокогнитрон является сложной системой и требует существенных вычислительных ресурсов. По этим причинам кажется маловероятным, что такие системы реализуют оптимальное инженерное решение сегодняшних проблем распознавания образов. Однако с 1960 г. стоимость вычислений уменьшалась в два раза каждые два-три года, тенденция, которая, по всей вероятности, сохранится в течение как минимум ближайших десяти лет. Несмотря на то, что многие подходы, казавшиеся нереализуемыми несколько лет назад, являются общепринятыми сегодня и могут оказаться тривиальными через несколько лет, реализация моделей неокогнитрона на универсальных компьютерах является бесперспективной. Необходимо достигнуть тысячекратных улучшений стоимости и производительности компьютеров за счет специализации архитектуры и внедрения технологии СБИС, чтобы сделать неокогнитрон практической системой для решения сложных проблем распознавания образов, однако ни эта, ни какая-либо другая модель искусственных нейронных сетей не должны отвергаться только на основании их высоких вычислительных требований.
