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

В соответствии с известными теоремами Ф. Розен­ блатта таким свойством обладает «бесконечный перцеп­ трон», т. е. система с бесконечным числом элементов *. При наличии указанных выше положительных обратных связей свойством самоорганизации с нуля обладают си­ стемы с конечным и сравнительно небольшим числом элементов. Чем больше положительных обратных связей в систе­ ме, тем она совершеннее и тем полнее проявляется свой­ ство самоорганизации. Концепция о роли сложности си­ стемы объединяет современные наиболее прогрессивные идеи из различных отраслей кибернетики: теорию инва­ риантности многоконтурных систем Г. В. Щипанова, теорию надежных систем, состоящих из ненадежных эле­ ментов, теорию самовоспроизводящихся систем Д ж . Ней­ мана и теорию «бесконечного перцептрона» Ф. Розен­ блатта. ВЫВОДЫ Краткая классификация кибернетических обучающих­ ся систем показана на рис. 12. Она отвечает изложен­ ному -выше и потому не требует особых пояснений. Главные выводы, которые можно сделать на данном этапе изучения обучающихся систем, сводятся к следу­ ющему. Как и в живых организмах, способность разных авто­ матических систем к обучению не одинакова. Обучение животных заключается в основном в выработке р я д а условных рефлексов, а обучение человека имеет неогра­ ниченные возможности. Так и среди автоматических си­ стем детерминированные системы обладают только не­ которыми чертами, которые можно назвать обучением. Статистические вероятностные и условно-вероятностные системы значительно больше отображают этот процесс. * Ф. Розенблатт показал [65], что самопроизвольная организа­ ция лерцептрона требует наличия второго ряда реле и добавочных перекрестных связей между ассоциирующими элементами. По-види­ мому, некоторое отступление от первоначальных положений работы [62] не имеет достаточных оснований. 178