延伸人类智力──人工神经网络

综合报道

徐会川

　　美国航空航天局最近宣布，NASA德莱登飞行研究中心的研究人员已完成对一种革命性的飞行控制系统的评估飞行。在飞机出现主系统失效、作战损坏时，该“飞控”系统能保证飞机安全、受控着陆。该项名为智能飞行控制系统(IFCS)的试验在一架经高度改装的F-15B上进行，重点在为飞机的飞行控制计算机研制出“自学习”神经网络软件。该软件将能把飞机和系统的数据与正常飞行的数据库中数据进行比较，自动调整飞行控制系统。

　　让这套“飞控”系统具有“学习”功能的，是它采用的人工神经网络技术。所谓人工神经网络，就是模拟生物大脑结构和功能的信息处理系统，它是由大量类似大脑神经元的简单处理单元按某种方式相互连接而形成的。如同人类的神经系统一样，人工神经网络可以迅速接收到外界的刺激并迅速做出反应，并且具有自我学习功能、联想存储功能和高速寻找优化解的能力。

　　由于对人脑的神经细胞及其网络结构活动机制的研究取得重大突破，从20世纪80年代末期开始，模仿这种机制运行的神经网络计算机研制已迈出重要步伐。1989年，日本三菱电器公司试制出世界上第一台光学神经网络计算机，该机能识别26个字母。现在，在美国、日本、俄罗斯和西欧诸国，已有多种神经网络器件、神经网络软件包和神经网络计算机问世。

　　美国国防部高级研究计划局的人士认为，人工神经网络计算机是解决机器智能的唯一希望，因此决心像当年支持研制原子弹那样支持这项研究工作。神经网络计算机在美国被列入国防科研项目之中，它在军事上的用途相当广泛，如可用于景物的图像识别、雷达和声纳的信号处理，以及目标识别、自动控制系统、智能机器人等。伊拉克战争中，科学家们利用声纹识别来判断萨达姆的声音是真是假，而声纹识别的技术基础就是人工神经网络计算。

　　向黑客“学习”

　　乔治亚技术学院网际网络安全研究人员指出，运用神经网络运作原理的电脑安全网络可望阻止电脑黑客入侵。“守卫计划”研究人员坎纳迪说，这套网络安全程式与“神经元”很像，因为人脑的神经元会从经验中学习，而这套模拟神经网络也可以自我更新，其原理就是记住入侵事件，并按照黑客的思维倾向“学习”他们的企图，在黑客动手之前找出新的漏洞。而现行的安全系统则需要管理人员根据可能被入侵的情况或系统的弱点不断更新，一旦黑客采取新的途径，清单将持续增加，意即管理人员必须一直追赶。坎纳迪说，动用神经网络，至少可以简化这项过程。

　　然而，神经网的发展还面临着很多不确定因素：首先是如何才能达到高密度的神经元连接集合。总体来说，人工神经网的表现是与其神经元数量成正比的，这个问题可能需要纳米技术来解决。当然，人工神经元的数量与人脑神经元的数量并不是一个数量级的，所以人工神经网络无法代替人类大脑，它只是大脑的延伸。

　　人工神经网络的发展还取决于人类对自身大脑思维运作模式了解的程度，这将是神经网发展的瓶颈。这当然是其交叉学科的特性所造成的，人工神经网真正的发展动力是各种科学齐头并进所带来的。