Системы команд
Микропрограммные автоматы
У фон-неймановских процессоров команды исполняются последовательно, в соответствии с порядком размещения в памяти, и только команды условных и безусловных переходов нарушают этот порядок. "Младшие родственники" фон-неймановских процессоров, микропрограммные автоматы, часто имеют более мощное средство управления последовательностью исполнения: каждая команда автомата имеет битовое поле, содержащее номер следующей по порядку исполнения команды и, таким образом, одновременно является и функциональной командой, и командой безусловного перехода. Методы реализации условных переходов в устройствах такого типа отличаются большим разнообразием.
Такая структура команды облегчает размещение программы в памяти (логически последовательные команды могут быть размещены в любых свободных участках), но приводит к значительному увеличению длины команды – и потому применима лишь в устройствах с очень небольшой длиной адреса команды, т. е. с маленькой программной памятью. Микропрограммные автоматы обычно компенсируют это ограничение сложной структурой каждой отдельной команды – длина таких команд достигает нескольких сотен битов и, в действительности, они содержат по отдельной команде для каждой из функциональных подсистем автомата. Но все равно, сложность программ для таких устройств невелика по сравнению с программами для фон-неймановских процессоров общего назначения, и их часто называют не программами, а микрокодом.
Программируемые логические матрицы (ПЛМ), микропрограммные автоматы и фон-неймановские процессоры представляют собой непрерывный спектр устройств возрастающей сложности – причем далеко не всегда можно с уверенностью отнести конкретное устройство к одной из перечисленных категорий. Простая ПЛМ не может сохранять предыдущее состояние и способна только преобразовывать текущие состояния своих входов в состояния своих выходов. Замкнув некоторые из выходов ПЛМ на некоторые из ее входов через простое запоминающее устройство (регистр) мы получаем более сложное устройство, обладающее памятью. Простые микропрограммные автоматы реализуются на основе ПЛМ и нескольких регистров. Более сложные автоматы содержат много регистров и специализированные функциональные устройства, такие, как счетчики и сумматоры.
Типичный современный фон-неймановский процессор общего назначения, такой, как Pentium VI, представляет собой сложный микропрограммный автомат, микрокод которого интерпретирует коды команд х86.
С помощью процессора, не имеющего команд перехода, нельзя реализовать алгоритм, который имел бы циклы или условные операторы. Следовательно, такой "процессор" пригоден лишь для осуществления вычислений по фиксированной формуле или генерации фиксированных последовательностей сигналов. В наше время такие функции обычно реализуются при помощи программируемых логических матриц.
Нейросети
Впрочем, существуют весьма сложные системы, представляющие собой набор примитивных "процессоров", не имеющих команд перехода, – речь идет о так называемых нейросетях. Идея нейросетей была позаимствована у нервных систем высших животных, которые представляют собой сложносоединенную сеть специализированных клеток, нейронов. Каждый нейрон представляет собой довольно примитивное аналоговое устройство, пороговый сумматор: он имеет много (иногда много тысяч) входов и один выход. Каждый вход нейрона имеет свой вес, возможно отрицательный.
Нейрон суммирует сигналы со всех своих входов с учетом их весов, и, если результат превосходит некоторый порог, начинает генерировать сигнал на выходе. Суммирование бывает как линейное, так и нелинейное, когда вместо самого сигнала используется некоторая монотонная его функция. Например, если в качестве функции использовать логарифм, нейрон из сумматора превратится в умножитель.
Кажущаяся примитивность одиночного нейрона компенсируется их большим количеством, сложной системой связей между нейронами и их способностью "обучаться", изменяя коэффициенты входов (веса) и пороговое значение. Биологические нейросети могут расти, создавая дополнительные соединения. Некоторые комплексы биологических нейронов имеют фиксированную структуру связей и записанные на генетическом уровне веса. Простые поведенческие реакции, обусловленные такими нейронами, называют безусловно-рефлекторными, а сложные комплексы таких реакций – инстинктом.
Нейрофизиологические исследования показывают, что, во всяком случае, первичный анализ видимого изображения (выделение контуров, объединение их в фигуры) мозг млекопитающих осуществляет как нейросеть. Есть весьма убедительные доводы в пользу того, что остальные функции мозг выполняет по тому же принципу – хотя точная анатомическая локализация многих функций восприятия, распознавания образов, мышления, памяти и координации движений до сих пор неизвестна, в мозге пока не обнаружены структуры, которые могли бы работать иначе, чем нейросеть.
Успехи биологических нейросетей поражают воображение разработчиков электронных вычислительных и управляющих систем. Даже если отвлечься от часто упоминаемых в литературе задач распознавания образов, задача координации движений в том виде, в каком ее решает мозг млекопитающих, выходит далеко за пределы возможностей самых современных вычислительных систем.
Действительно, тело млекопитающего (например, человека) с точки зрения теоретической механики представляет собой систему многих тел (туловища, головы, сочленений конечностей), связанных вязко-упругими соединениями (мышцами и сухожилиями). При этом далеко не все эти тела можно адекватно описать как твердые: тот факт, что туловище способно изгибаться и скручиваться, используется человеком почти во всех движениях и для сохранения равновесия, и для придания движению дополнительного усилия, и для других целей.