Нейронный подход. 
Возможности применения технологий искусственного интеллекта в компьютерных играх

На некотором этапе развития информатики многие ученые стали понимать, что создателям вычислительных машин есть чему поучиться у биологии. Среди них был нейрофизиолог и поэт-любитель Уоррен Маккалок, обладавший, как и Винер, философским складом ума и широким кругом интересов. В 1942 г. Маккалок, участвуя в научной конференции в Нью-Йорке, услышал доклад одного из сотрудников Винера о механизмах обратной связи в биологии. Высказанные в докладе идеи перекликались с собственными идеями Маккалока относительно работы головного мозга. В течение следующего года Маккалок в соавторстве со своим 18-летним протеже, блестящим математиком Уолтером Питтсом, разработал теорию деятельности головного мозга. Эта теория и являлась той основой, на которой сформировалось широко распространенное мнение, что функции компьютера и мозга в значительной мере сходны. Исходя отчасти из предшествующих исследований нейронов (основных активных клеток, составляющих нервную систему животных и человека в частности), проведенных Маккаллоком, они с Питтсом выдвинули гипотезу, что нейроны можно упрощенно рассматривать как устройства, оперирующие двоичными числами. Двоичные числа, состоящие из цифр единица и нуль, — рабочий инструмент одной из систем математической логики. Английский математик XIXв. Джордж Буль, предложивший эту остроумную и мощнейшую систему, показал, что логические утверждения можно закодировать в виде единиц и нулей, где единица соответствует истинному высказыванию, а нуль — ложному, после чего этим можно оперировать как обычными числами. В 30-е годы XX в. пионеры информатики, в особенности американский ученый Клод Шеннон, поняли, что двоичные единица и нуль вполне соответствуют двум состояниям электрической цепи (включено-выключено), поэтому двоичная система идеально подходит для электронно-вычислительных устройств. Маккалок и Питтс предложили конструкцию сети из электронных «нейронов» и показали, что подобная сеть может выполнять практически любые вообразимые числовые или логические операции. Далее они предположили, что такая сеть в состоянии также обучаться, распознавать образы, обобщать, т. е. она обладает всеми чертами интеллекта. Теории Маккаллока-Питтса в сочетании с книгами Винера вызвали огромный интерес к разумным машинам. В 40−60-е годы все больше кибернетиков из университетов и частных фирм запирались в лабораториях и мастерских, напряженно работая над теорией функционирования мозга и методично припаивая электронные компоненты моделей нейронов. Из этого кибернетического, или нейромодельного, подхода к машинному разуму скоро сформировался так называемый «восходящий метод» — движение от простых аналогов нервной системы примитивных существ, обладающих малым числом нейронов, к сложнейшей нервной системе человека и даже выше. Конечная цель виделась в создании «адаптивной сети», «самоорганизующейся системы» или «обучающейся машины» — все эти названия разные исследователи использовали для обозначения устройств, способных следить за окружающей обстановкой и с помощью обратной связи изменять свое поведение в полном соответствии с господствовавшей в те времена бихевиористской школой психологии, т. е. вести себя так же как живые организмы. Однако отнюдь не во всех случаях возможна аналогия с живыми организмами. Но дело здесь не только во времени. Основной трудностью, с которой столкнулся «восходящий метод» на заре своего существования, была высокая стоимость электронных элементов. Слишком дорогой оказывалась даже модель нервной системы муравья, состоящая из 20 тыс. нейронов, не говоря уже о нервной системе человека, включающей около 100 млрд. нейронов. Даже самые совершенные кибернетические модели содержали лишь несколько сотен нейронов. Столь ограниченные возможности обескуражили многих исследователей того периода.

В настоящее время нейронный подход является, по мнению ряда ученых, наиболее продуктивным, так как при этом создается структура, изоморфная человеческому мозгу, что, соответственно повышает вероятность появления систем искусственного интеллекта уже в ближайшем будущем. Элементная база и принципы функционирования современных компьютеров практически исчерпали себя, и компьютерная индустрия стоит на пороге коренной ломки, которая может пойти по пути использования моделей нейронов, что может существенно упростить работу с компьютером и повысить его вычислительную мощность.