комната.  Мозг знает,  что  должен делать  глаз  - всматриваться в  даль или
читать  мелкий шрифт в книге.  И  он  немедленно определяет, какого  размера
должен быть зрачок, в  зависимости от освещенности или от цели обзора. Затем
он сравнивает  эти  размеры с  существующим  состоянием зрачка,  после  чего
приказ  направляется  мышцам  и   они  прикрывают  диафрагму  хрусталика  на
соответствующую величину.
     Эта работа производится непрерывно, с абсолютной точностью - до десятых
долей миллиметра.
     Разве не так работает кибернетическая машина?
     Возникает вопрос: можно ли построить модель мозга? И если  раньше мы не
торопились   ответить  на  этот  вопрос,   долго  и  мучительно  сопоставляя
возможности  радио и  электроники,  то сегодня,  на  новом  уровне  развития
техники, мы уверенно отвечаем: да, можно!
     ...Академик Виктор Михайлович Глушков возглавляет Институт кибернетики,
находящийся  в пригороде Киева.  Среди  огромного  количества интереснейших,
чрезвычайно важных и нужных  для развития народного  хозяйства нашей  страны
проблем  институт  занят сегодня  и  проблемой  моделирования  человеческого
мозга.
     - Конечно,  весь  процесс  моделирования  мы должны  начинать с  самого
простого,-  рассказывает Глушков,- с создания модели ячейки мозга,  с модели
нейрона. Пускай в мозгу этих клеток бесчисленное множество -  миллиарды, но,
познав состояние одной клетки, взаимосвязь ее с другими, мы сумеем,  как нам
думается, создать модель этой клетки и ее взаимосвязи в машине. Если условно
оценить  стоимость  лишь  одной модели  клетки, предположим,  в  10  копеек,
затраты на моделирование всего мозга будут исчисляться колоссальной цифрой -
в  несколько  миллиардов  рублей.  Но,-  улыбается он,- давайте  начинать  с
малого.
     Мы отлично  понимаем, что  следовать тем принципам, по которым работает
наш мозг, при создании новой машины неприемлемо.  Надо искать обходные пути,
копии, аналогии, замены. Только тогда мы сможем добиться реального успеха. И
вот  перед нами первая  модель маленького кирпичика разума - нейрона. Машина
называется "Нейристор".
     Что требуется от "Нейристора"?
     Пропускать  без затухания  импульсы. Посылать импульсы, соответствующие
силе раздражения. Реагировать  на возбуждающие и тормозящие сигналы, которые
поступают на вход и выход модели.
     "Нейристор" обязан  не пропускать сигналы  в обратном направлении.  При
превышении порога  чувствительности  он не  должен  захлебываться, но обязан
отвечать не во всю свою силу.
     Все это в какой-то степени копирует работу клетки мозга.
     Одна   из   возможных   схем   "Нейристора"    построена   на   четырех
полупроводниковых элементах.  По  сравнению с микроскопически  малой клеткой
живого мозга "Нейристор"  - гигант. Чтобы из таких приборов  сложить машину,
моделирующую  мозг,  вероятно, потребуется объем небоскреба, а  может  быть,
даже целого квартала города.
     Но работники института  уверены, что эту преграду они  тоже преодолеют.
Происходит    постоянный   процесс   беспредельного   уменьшения   элементов
кибернетической машины.  Когда-то употреблялись  лампы.  Сейчас  выпускаются
устройства, изготовленные печатным  способом, и схемы  собирают из крохотных
элементов. Схема, по объему занимающая несколько квадратных миллиметров, уже
может запоминать до 500 тысяч знаков.
     Как и у людей,  у ЭВМ существует несколько поколений. И это не метафора
- в технике электронные машины различают именно по поколениям.
     Первое поколение вычислительных  машин занимает  десятилетие с  1946 по
1956 год и характеризуется применением
     электронных  ламп.   Машины  эти  требовали   много  энергии,  огромных
площадей.  Скорость  их  работы, надежность  и  долговечность  желали  много
лучшего.
     На смену этим машинам пришли ЭВМ второго поколения. Они  действовали на
полупроводниках,  которые имели  малые размеры, не  нуждались  в охлаждении,
были надежными и быстрыми в работе.
     На   место  неуверенных,   медлительных  гигантов  пришли  надежные   и
расторопные карлики.
     Однако  этот  процесс  продолжался   -   развитие  ЭВМ  шло   по   пути
миниатюризации  и  увеличения надежности. Машины третьего поколения работают
на тонких пленках, которые именуются интегральными схемами.
     Тончайшие пленки (стотысячная доля миллиметра!) наносятся  напылением в
вакууме друг на друга  в  десятки слоев,  образующих  сложные  разветвленные
схемы. В  одном кубическом  дециметре  их  может  быть  до  350  тысяч,  100
миллионов  приборов  в  одном  кубическом  миллиметре   -  уму  непостижимая
конструкция!
     Но  на   этом  не   остановилась  человеческая   мысль.   Применить   в
конструировании   оптико-электронные   устройства,   заставить   не   только
электричество, но и свет трудиться для обработки  информации.  В этом случае
на  место электроники придут лазеры,  вводимые, в действие  импульсами света
длительностью в стомиллиардную долю секунды.
     Фантастическое быстродействие, предельно  малые  и  надежные машины  на
новой основе составят четвертое поколение  машин, где вычислительной ячейкой
станет молекула, атом.  Но уже  существуют  проекты машин  пятого поколения,
которые   будут   отличаться   принципиально  новой   системой   переработки
информации.
     Эти машины условно названы машинами "картинной логики". Они в состоянии
перерабатывать исходные данные не значками, не строчками, а целыми массивами
информации.
     Вычислительный элемент в этих  машинах  будет воспринимать одновременно
не строку, не страницу,  а  десятки тысяч  картин, каждая  из  которых будет
состоять  из 1010 знаков. Полмиллиона  томов информации в состоянии вместить
одновременно "память" такой  машины. Эти машины, допускающие 1020 операций в
секунду,  произведут  подлинную  революцию  в электронной технике,  значение
которой сегодня даже трудно определить. Стремительное развитие ЭВМ  голосует
за возможность существования пятого поколения машин.
     -  Придет  день, и мы сумеем построить модель мозга,- говорит Глушков,-
по  весу своему соизмеримую с  весом живого  мозга человека.  Тем более, что
последние исследования  говорят  о  том, что конструкция мозга не может быть
беспредельно сложной.  Она должна  быть значительно проще, чем мы до сих пор
предполагали.
     Об этом очень  интересно рассказывает в своей книге "Конструкция мозга"
Эшби.
     Касаясь моделирования  процессов, происходящих в человеческом мозге  на
инженерном уровне, ученый приводит один характерный пример: