Система команд такой машины должна состоять из следующих типов команд.

Одна команда копирования (из памяти в обработку и наоборот), имеющая два основных варианта: “расширенное копирование”, с дополнением данных от дополняющей структуры и “суженное копирование”, с усечением данных. Вариантов конкретного выполнения множество, от “полного усечения”, запоминания “только структуры” или выделения ее для “чисто логического” анализа, до “полного расширения”, когда чисто логическая структура достраивается данными “снизу” по умолчанию.

Варианты задаются самой задачей в процессе исполнения установкой порогов “по входам”.

Одна команда сравнения или согласования структур (запомненной, взятой из памяти – суммы всего предыдущего опыта жизни, и текущей, которая является “задачей”). Варианты выполнения: “нижний” – сравнение “только данных”; “верхний” – сравнение “только связей” или “только структур”; “полный”.

Варианты задаются порогами по входам, находящимся выше слоя “собственно данных”.

Две метакоманды интерпретации результата, аналогичные функциям гиперуровня некоторой грамматики: соединение двух или более структур и их надстройка; декомпозиция структуры, перекодирование ее как двух разных “полупустых” структур.

И, наконец, одна команда принудительного гашения – точный аналог “самого верхнего тормозящего сигнала” в высоком нейроне (большой пирамиде). По способу устройства машины должны запускаться все структуры данных сразу (вся зона “имеющая отношение к задаче”), если некоторые элементы (нейроны, большие пирамиды) при первом же (или некотором) запуске дают “точное решение”, то все остальные структуры надо просто “погасить”, как не имеющие отношения к делу – они будут только мешать.

Таким образом, имеем всего шесть базовых команд. Однако отметим, что возможно формирование практически неограниченного априори множества “сложных макрокоманд” путем настройки связей на четырех верхних уровнях (запоминания порогов “сервисных нейронов” этих уровней), это будет определять уже “сложную специализацию”, конкретную настройку каждого отдельного экземпляра машины.

Дисциплина распределения памяти. Данные статичны относительно поля памяти, “привязаны” к основанию “высоких нейронов” (микропроцессоров). Выделяются зоны, привязанные к функциям (речевая, зрительная и т.п.), общая решающая зона, по-видимому, также распределяется по характеру задач, но уже не “аппаратно”, а по типу данных и порядку их поступления в процессе обучения (программирования).

Для повышения эффективности логическая зона делится на большие отсеки, ориентированные на выполнение команд “верхнего” и “нижнего” варианта и “декомпозиции”, и “слияния” (т.е. “образная” и “логическая”, “синтетическая” и “аналитическая” половины).

Но закрепление не жесткое, в случае необходимости положение зон может меняться (например, при выходе из строя части “общего поля”). Полностью динамическими являются лишь связи на четырех верхних уровнях, через “транспортные нейроны”.

Дисциплина обслуживания процессов. Обозначим ее как ACAR (ALL CRACH – ALL RESET). RESET, а не RESTORE по существу, так как данные в памяти “неподвижны”, система “безадресная” и потому уничтожаются и создаются только связи и только на период решения одной задачи, на самых нижних уровнях связей возможно на период решения цепочки однородных задач.

В зависимости от задачи, запускается одна или несколько “специализированных” или “общих” зон целиком и сразу. Задачи повышенного статуса (типа смертельной опасности) запускают весь ресурс сразу.

“Лишние”, не имеющие отношения к делу структуры, “гасятся” практически сразу функцией декомпозиции и командой принудительного гашения. Остальные постепенно достраиваются и, наконец, образуют “структуру – решение” или “структуру – противоречие”, например, две эквивалентные, что автоматически означает новый запуск машины. Но это запуск с другими порогами отсечки по разным уровням входов, т.е. с другими данными, другой “интерпретацией данных”, либо другой гипотезой – другой постановкой задачи.

Таким образом, общая структурная схема одна для всех без исключения задач. “Текст задачи” – та же структура, то есть различие между “программой” и “данными” не нужно, собственно “программ” как таковых и нет, есть входные задания, описания задач.

Операционная система (монитор ресурса) просто не нужна – ее полностью заменяет дисциплина ACAR. Драйверы нижнего уровня заданы коммутацией и распределением зон, субдрайверы (безусловные низовые рефлексы) на уровне постоянной коммутации нижних связей данных. Более высокие ранги утилит и мониторов – на уровне полупостоянных и постоянных связей данных. Собственно данные имеют только одно “медленное” движение – загружаются в память при обучении и уходят, стираются дообучением.

Для поддержания баланса деревьев данных (т.е. нижних структур) должен непрерывно функционировать процесс фоновой активности с необходимыми потоками внешних данных или данных – умолчаний, так как при разбалансе деревьев основные команды будут работать неправильно. Дополнительно, в результате этого процесса, происходящего во всех структурах, обеспечивается “многомерный” и непрерывный кэш данных (благодаря перемещению и псевдоперемещению связей) и достигается оптимизация “размещения” данных (хотя сами они относительно поля памяти не движутся).

Более или менее близким аналогом программ, обеспечивающих этот процесс поддержания структуры для адресной (например, фон Неймановской) машины можно считать драйверы (безусловные рефлексы, т.е. аналоги аппаратных микропрограмм), субдрайверы и нижние утилиты (безусловные рефлексы поведения), загружаемые в ПЗУ при начальном формировании операционной системы.

Наконец, машина обладает еще одним фундаментальным свойством, которое уже упоминалось выше. Действует она одновременно и как аналоговая, и как цифровая и как все промежуточные гибридные варианты. Более того, в разных актах запуска одной и той же задачи, одни и те же элементы аппаратуры и “блоки” имеют разное соотношение “аналогового” и “цифрового” представлений.

Перейдем к рассмотрению нескольких возможных вариантов “блок-схемы” вертикальной машины (рис.10).

На рис. 10 использованы следующие обозначения:

а) абстрактная машина:

Z – зона “зеркала”, трехмерная память для двух трехслойных структур данных;

S – структура (метаструктура), S,S’ – “выходы”.

б) оптическая машина:

1, 1’ – трехслойная оптическая (голографическая) память для “запомненной” и “воспринимаемой” структур данных;

2 – пучки “малых” оптических волокон;

3 – “сумматор” волновых фронтов;

4 – “большое волокно” – формирователь структуры – решения;

- “синфазный” и “парафазный” выходы.

с) нейрон:

Т – тело;

Ш – шипиковый механизм;

В – волокна “обучающих” и “рабочих” входов;

АБ – аксонный бугор;

ВВ – волокна “верхних связей”;

А – аксонное волокно.

Дальнейшие подробности, функциональное назначение остальных типов нейронов и других компонентов мозга установить, в принципе, не трудно, даже путем логического анализа, сопоставления логики работы системы в целом и топологии связей элементов.

К тому же в выборе конкретных числовых параметров существует большая свобода – это очевидно из изложенного здесь и известного объема существующего экспериментального материала.

При абсолютно жестком, одинаковом принципе действия “высокого нейрона” и унитарной общей схеме их соединения, количество входов каждого типа меняется от экземпляра к экземпляру более чем на порядок, то же можно сказать и про соотношение количества входов разного типа (уровня). То есть при абсолютной жесткости принципа устройства наблюдается большая свобода реализации.

Естественно предположить, что в выборе параметров, например порогов, диапазонов их изменения (регулирования) и дискретности регулирования свобода будет еще большая.

Получается, что все принципиальные вещи относительно конструкции и работы интеллектуальной машины здесь уже сказаны, расписаны почти на уровне некоторого аванпроекта, и практически можно приступать к формированию технического задания на проект реализации информационной машины.