* Данный текст распознан в автоматическом режиме, поэтому может содержать ошибки

тюрные модели нейрона, отражающие все его функцио­ нальные свойства, будут созданы к 1965 г. Транзисторные модели. В лаборатории электроники фирмы Дженерал Электрик нейрон моделируется при -помощи транзисторного усилителя с устройством памя­ ти, имеющего сорок пять входов и один выход. Модель разрабатывается для систем классификации входных сигналов, подобных перцептрону. Другая транзисторная модель разработана фон Форстером в Иллинойском университете. Молекулярные модели. Использование молекулярных усилителей в качестве моделей нейронов значительно уменьшит габариты моделей. Однако молекулярные мо­ дели еще не созданы. Модели, использующие разветвленные линии задерж­ ки — нейристоры. В Стэнфордском исследовательском институте Д ж . Крейн построил модель, воспроизводя­ щую основные свойства нейрона на основе разветвленной линии-задержки. Входной импульс без затухания прохо­ дит до разветвления, где раздваивается, и часть его поступает в противофазе на вход. Таким образом, мо­ дель, восприняв и запомнив один импульс, не принимает другого, что соответствует возбужденному состоянию нейрона. Если модель выдает импульс наружу, она к а к бы разрядится и снова будет готова к восприятию сле­ дующего импульса. Такая модель может заменить триг­ гер во всех элементах логического действия кибернети­ ческих систем. Все перечисленные выше модели имеют два основных недостатка: во-первых, они моделируют только некото­ рые свойства нейрона; во-вторых, габариты и стоимость их не позволяют построить систему, содержащую около миллиарда элементов. Первый недостаток имеет значение только при созда­ нии обучающихся систем разомкнутого типа. Д л я си­ стем обратной связи модель нейрона может только при­ ближенно воспроизводить его действительные функции. Так, Фрэнк Розенблатт (автор перцептрона) придержи­ вается взгляда, что наличие порога срабатывания не обязательно для нейронов, из которых можно построить универсальную обучающуюся систему. Очевидно, при создании технических систем не следу­ ет ^слепо копировать природу. Известно, что в природе, 149