прикладных задач искусственного интеллекта на основе импульсных нейронных сетей (spiking neural networks, SNN). Для удобства мы будем называть первые нейроморфными системами типа I, а вторые — нейроморфными системами типа II.

Термин «импульсные нейронные сети» появился с лёгкой руки профессора Вольфганга Маасса, который в своей статье 1997 г. предложил разделить нейронные сети на три поколения. К первому он относил нейронные сети на основе нейронов с пороговой функцией активации, ко второму — сети на основе нейронов с непрерывными функциями активации (сигмоидальными, полиномиальными и т. д.), а к третьему — сети, которые в качестве вычислительных единиц используют так называемые импульсные нейроны[1563].

Импульсные нейроны, в отличие от нейронов обычного перцептрона, срабатывают не на каждом из циклов распространения сигнала, а только тогда, когда их мембранный потенциал (т. е. разница в электрическом заряде внутренней и внешней поверхностей клеточной оболочки) достигает определённого значения. Когда нейрон срабатывает, он генерирует сигнал, который передаётся другим нейронам, которые, в свою очередь, увеличивают или уменьшают свои мембранные потенциалы в соответствии с этим сигналом. Несложно убедиться, что источником вдохновения для импульсной модели нейрона послужили работы Луи Лапика, Ходжкина, Хаксли и других нейрофизиологов, занимавшихся изучением распространения электрических сигналов в нервной ткани. Системы уравнений, описывающие накопление потенциала, его утечки, срабатывание нейрона и так далее, могут различаться в различных импульсных моделях. Обычно выбор конкретной модели зависит от области применения нейроморфной системы, именно поэтому модели, лежащие в основах систем типа I, тяготеют к большей биологической достоверности; модели же, лежащие в основе систем типа II, обычно выбираются таким образом, чтобы обеспечить снижение вычислительных затрат и большее удобство применения в используемом типе оборудования. Среди преимуществ систем типа II по сравнению с тензорными процессорами можно назвать их крайне низкий уровень энергопотребления и тепловыделения.

Первые сети третьего поколения (далее — импульсные сети) появились задолго до работ Маасса. Их история не менее интересна, чем история «конвенциональных» искусственных нейронных сетей. У истоков этого направления стоял биофизик Отто Шмитт, известный в качестве автора термина «биомиметика». Старший брат Отто, Фрэнсис, был биологом и изучал в MIT «молекулярную организацию клеток и тканей с особым акцентом на нервные волокна». Отто выбрал близкую тему для исследований в аспирантуре. Он использовал свои знания в области электротехники, стремясь создать искусственные конструкции, способные имитировать распространение импульсов по нервным волокнам. В результате в 1934 г. увидел свет так называемый триггер Шмитта, реализованный на базе электровакуумных триодов. В 1937 г. Шмитт описал его в диссертации под названием «термионный триггер»[1564]. Как и для Ходжкина и Хаксли, источником вдохновения для Шмитта стала нервная система кальмара. В 1940 г. собственную электрическую схему для моделирования работы нерва создал французский исследователь Филипп Фабр, известный в наши дни как изобретатель электроглоттографии[1565]. В своей работе Фабр ссылается на Лапика, а также на ряд исследователей, изучавших нервную проводимость в 1920–1930‑е гг.[1566], [1567] Конечно, все эти ранние работы (как и ряд более поздних) не ставили перед собой задачу создания вычислительных устройств. Действующие электрические модели нейрона в те годы создавались главным образом для исследований в области физиологии и медицины[1568]. Позже, в 1960 г., на заре эпохи интегральных схем, американский инженер Хьюитт Крейн из Стэнфордского исследовательского института предложил концепцию нейристора [neuristor], способного заменить собой все логические элементы цифровой схемы. Впрочем, признавая, что сам по себе нейристор пока что не создан, автор в качестве варианта предлагал ссылаться на его модель как на «эвристор» [heuristor], чтобы приберечь название «нейристор» до того момента, когда такие устройства будут созданы[1569]. Появление таких устройств не заставило себя ждать. Пионерскими работами в этой области стали конструкции Коута и Нагумо.

В 1960–1970-е гг. было предложено множество различных схем реализации нейронных систем, ряд из которых можно отнести к импульсным сетям. Среди интересных проектов в этой области, осуществлявшихся в то время, стоит упомянуть исследования, выполненные в рамках американо-польского научного сотрудничества. Обширная программа совместных исследований финансировалась в начале 1970-х гг. Национальным научным фондом США с использованием польских займов на покупку пшеницы (Польша приобретала американскую пшеницу, что увеличивало её долг перед США, которые снижали размер этого долга на сумму бюджета польской части исследований).

Эта уникальная программа, в рамках которой совместно работали учёные из стран, принадлежавших к разным военно-политическим блокам, была направлена на разработку биполярных и МОП-схем (металл — оксид — полупроводник), подходящих для построения специализированных интегральных схем для искусственных нейронных сетей. Последние с лёгкой руки профессора Николаса Деклариса стали называть микросхемами нейронного типа [neural-type]. С польской стороны проектом руководил доктор Михал Бялко из Гданьского политехнического университета (Politechnika Gdańska), с американской — профессора Декларис и Роберт Ньюкомб из Мэрилендского университета в Колледж-парке (University of Maryland, College Park).

Основными результатами этого исследования в области аппаратного обеспечения стали разработки: на польской стороне — биполярного контура, функционирующего как генератор импульсов, подобный потенциалу действия; на американской стороне — сопутствующей схемы МОП; совместными усилиями — схемы импульсной обработки. Хотя этот проект и не привёл к производству серийных нейроморфных процессоров, некоторые элементы изобретённых в его рамках схем были впоследствии доработаны и использованы в более поздних нейроморфных проектах. Как писал в 2012 г. Ньюкомб: «…все исторические схемы, которые были в основном импульсными, вплоть до 1980-х годов, служили цели шаг за шагом вести нас к более совершенным искусственным нейронным сетям»[1570].

В 1970-е гг. советские учёные рассматривали возможность создания оптической нейристорной логики на основе эффекта индуцированной самопрозрачности[1571]. В наши дни создание оптических нейронных сетей (Optical neural network, ONN) является важной областью фотоники, и в частности нанофотоники[1572].

В конце 1980-х — начале 1990-х годов для создания ONN стали применять голографию[1573]. Используя метод лазерного выжигания стабильных спектральных провалов, можно было добавить ещё одно измерение в голографическую запись, обеспечив тем самым реализацию попарных синаптических соединений для всех точек двух двумерных областей. Таким образом, можно было создать полносвязную оптическую нейронную сеть с двумя слоями — входным и выходным[1574]. За последние 20 лет были созданы оптические аналоги многих нейросетевых моделей, таких как, например, сети Хопфилда[1575], [1576], [1577] или самоорганизующиеся карты Кохонена на базе жидкокристаллических пространственных модуляторов света[1578]. Используя лазеры в качестве источников импульса, можно создать оптические аналоги импульсных нейронных сетей. В качестве элементов фотонных схем для реализации нейронных сетей могут быть использованы электроабсорбционные фотонные модуляторы[1579], оптоэлектронные системы на основе сверхпроводящих джозефсоновских переходов[1580], системы на основе резонансно-туннельных