Page 343 - ЭВМ

Базовый транспьютер описываемой системы, носящий название
«Кронос», предполагалось выполнять как развиваемый модуль в раз-
личных вариантах, от широко распространенного в то время компью-

тера «Электроника-60» (аналог процессора PDP-11 фирмы DEC) и
до вариантов в виде процессоров космического применения, имеющих
наименование «Салют-21»–«Салют-24». Архитектура указанных про-
цессоров была ориентирована на поддержку языков высокого уровня СИ,
Модула-2, Оккам и обеспечивала использование любого из этих про-

цессоров как в мультипроцессорной системе, так и отдельно, в част-
ности, в виде БЦВМ подвижных объектов. Главной особенностью
описываемого транспьютера являлось использование для обмена
между транспьютерными узлами сверхскоростной шины с интерфей-

сом TSB, что обеспечивало минимальные потери процессорного
времени для обмена данными в сети с последующей заменой этого
интерфейса на еще более скоростную оптическую сеть.
Описываемая мультитранспьютерная система «Марс» была реа-
лизована в виде действующего макетного образца, а основной эле-

мент системы – процессор из серии «Салют» – был выполнен в бор-
товом исполнении на отечественных радиоэлектронных элементах,
но не был доведен до космического применения из-за прекращения
финансирования разработки.

10.3. НЕЙРОИНФОРМАТИКА, ЭЛЕМЕНТЫ
НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Наш мозг – это своего рода великолепный компьютер. Он спо-
собен с невероятной быстротой интерпретировать неточную инфор-
мацию, поступающую от органов чувств: различает шепот в шумной
комнате, лицо в полутемном переулке, улавливает скрытый смысл

слов. Самое удивительное то, что мозг умеет обучаться самостоятель-
но, он умеет без каких-либо явных указаний создавать внутренние
представления, благодаря которым и проявляет перечисленные спо-
собности. Пока мы многое не знаем о том, каким образом мозг обуча-

ется обрабатывать информацию, поэтому в настоящее время сущест-
вует множество теорий и гипотез на этот счет. А на основе уже полу-
ченных знаний предпринимаются попытки создания моделей нервной
системы, в частности, с использованием искусственных нейронных
сетей [67; 69; 73–77]. Поскольку наши знания о нейронах далеко

332