Специфика образной информации
Широкополосность образов имеет далеко идущие последствия. Пусть компьютер манипулирует n-разрядными символами. Количество информации, требуемое для описания произвольного преобразования таких символов составляет
бит. Иными словами, для описания произвольного алгоритма обработки n-разрядных символов потребуется 2n таких символов. Это типичный пример "комбинаторного взрыва".Разрядность n машинных слов |
Длина произвольного алгоритма |
8 | 256 B |
16 | 128 KB |
32 | 16 GB |
… | … |
1024 | 21000 B |
Таблица 1. Длина алгоритма произвольного преобразования n-разрядных символов.
Отсюда и следует качественное различие обработки символьной (малоразрядной) и образной (многоразрядной) информации. Для символов в принципе возможно описать любой способ их обработки. Для образов это в принципе невозможно. Естественно, существуют относительно тривиальные преобразования образов, поддающиеся формализации, т.е. имеющие компактное описание. На таких операциях построены графические ускорители и программные пакеты обработки изображений. Однако, в общем случае операции с образами неформализуемы. Преобразование образов, следовательно, должно основываться на алгоритмах, описанных лишь частично.
Для таких неформализуемых задач частичным описанием алгоритма является некое подмножеством полной таблицы преобразований - множество примеров, или обучающее множество. Возникает новый класс задач - восстановления алгоритма по набору примеров, обучения на примерах.
Процессоры образов должны обладать способностью обобщения конечного числа примеров на потенциально необозримое множество возможных ситуаций, иными словами, способностью предсказуемого поведения в новых ситуациях. В этом своем качестве они противоположны обычным компьютером, где алгоритм в явном виде задает поведение во всех мыслимых ситуациях.
Итак, возникает новая парадигма вычислительных машин: алгоритмы, порождаемые данными в универсальном процессе обучения, специализированные для данного класса операций с образами, адаптированные под конкретные информационные задачи. Это - естественный путь развития вычислительной техники, который обеспечивает одновременно и универсальность и простоту архитектуры таких универсальных спец-процессоров.