Для моделей искусственного интеллекта с преимущественно параллельными вычислениями, разумеется, наиболее подходят параллельные компьютеры. В настоящее время главным препятствием для моделирования параллельных процессов на последовательных машинах является их крайне низкое результирующее быстродействие. Хотя большинство реализуемых на последовательных машинах программ плохо переносятся на параллельные машины, для соотносительных моделей этот переход осуществляется естественно и легко. Например, мы — при наличии 100 процессоров и сети, содержащей 20 000 элементов,— можем отвести каждый процессор под 200 элементов.
Остается чисто техническая проблема — как разбить сеть на участки, но основная идея довольно проста. Пока, правда, не совсем ясно, как управлять системой и влиять на ее поведение, а это главный теоретический вопрос и в области параллельных машин. В настоящее время во многих лаборатории создаются компьютеры, содержащие сотни отдельных процессоров. Наша исследовательская группа университета в Рочестере сотрудничает с фирмой «Баттерфлай мультипроцессор» компании «Болт, Беранек и Ньюмен». Мы предполагаем, что летом 1985 г. у нас будет рабочая система со 128 процессорами. Параллельная версия имитатора, построенного ма сетевых принципах, является основной разработкой фирмы «Баттерфлай».
По-видимому, представление в виде параллельной сети — наилучший метод программирования большинства задач на многопроцессорной системе. Конечно, искусственно разбивать задачу на 256 равных частей было бы трудно, но возможен другой подход — используя естественный параллелизм задачи, выразить его в явном виде, а затем с помощью компилятора перевести на любое имеющееся оборудование. Именно такой подход выработала исследовательская группа Калтеха для решения физических задач, и его можно.
Видимо, применить и для многих задач ИИ. Не исключено. Что полезность такого подхода объясняется случайными обстоятельствами, но, возможно, этот успех как-то связан с тем фактом, что естественный интеллект, безусловно, развивался в «параллельной среде».
