Та поради тези проблеми дето споменах по горе, реших да опитам друг подход... е не че съм първия... а сега само се уча...
Една теоритична забежка: Често в областа на изкуствения интелект и особено в областта на конекционистките подходи(към които спадат и невронните мрежи) се говори за Complexity Problem или Mass Complexity Problem. Свързано е с идеята че поведението приемано за интелигентно е свързано със наличието на структури способни да извършват масивни изчисления (такива като невроните в мозъка, които по същество представляват паралевлно свързани "прости" процесори наброяващи трилиони единици в чов. мозък). Такива структури обаче притежават и масивна по своята сложност вътрешна (пък и външна)динамика. Тази сложност води до две неща а) невъзможност за научен анализ на подобни съществуващи системи и от там до невъзможност за дизайн на такива - което се решава частично с изплозването на еволюционии техники. б) невъзможност за хардуерно изграждане на такива системи поради факта че все още не съществуват подобни технологии ... е поне до скоро.
--- КРАИ на теоритичната забежка ----
Та по тази причина се опитвам да си направя специализиран хардуер за симулация на невронните мрежи и гентичните алгоритми. В момента има такива няколко сериозно проекта основно в US и също в Белгия и Япония които имат за цел да релаизират машина за работа с 100 млр. неврона, а вече има изградена за работа с 34млн.-100 млн. неврона. ,т.н. CAM Brain Machine разработена от проф. Хуго Дегарис.
Лошото е че такава една машинка има цена от $500 хил. нагоре и скоро не мисля да си я купувам.
Та по въпроса за момента мисля да подходя с използването нa FPGA или CPLD чипове но още не съм решил на кои. Ще изкисква някой експерименти и за съжаление не сам много по хардуера ама ще се справя надявам се с малко четене.
Та ако някой има идея по отношение на специализиран хардуер да рекне нещо ... или по друг вапрос свързан с невронни мрежи, конекционизъм и други подобни