Моделирование биологических систем

В большей части исследований в области ИИ непосредственным объектом моделирования являются структуры и процессы в нервной системе человека и животных. При модельном подходе к изучению нервной системы в поле зрения исследователя в первую очередь ока­зываются отдельные нервные клетки — нейроны и структуры из взаимосвязанных клеток — нейронные сети.

Нейроноподобные сети. Кора больших полушарий головного мозга человека содержит около 14 млрд. нейронов. Их короткие и длинные отростки — дендриты, по которым поступают входные воз­действия, и аксоны, отводящие выходные реакции, образуют слож­нейшее переплетение связей. Устройство и законы функционирова­ния самого нейрона также очень сложны. Поэтому при моделирова­нии нейронов пользуются упрощенным описанием. Такие упрощен­ные модели нейронных сетей называют нейроноподобными сетями.

Различают два типа нейроноподобных сетей. В первом из них узлами сети являются формальные элементы, описывающие от­дельные нейроны. К сетям такого типа относятся широко известные нейроноподобные сети, разработанные и исследованные У. Маккалоком и У. Питтсом. В сетях второго типа узлами являются формаль ные элементы, соответствующие не отдельным нейронам, а особь их совокупностям — нейронным ансамблям.

Под нейронным ансамблем понимается такая совокупность взаимосвязанных нейронов, которая возбуждается полностью при возбуждении некоторой ее части. Многие исследователи полагают, что
именно нейронный ансамбль, а не отдельный нейрон является функциональной единицей мозга как системы, обеспечивающей слоя
приспособительную деятельность человека или животного.

Как объект модельного описания нейронный ансамбль отличается от отдельного нейрона двумя основными особенностями. Одна из них состоит в том, что выходное возбуждение ансамбля изменяется не­прерывно, а не по закону «да — нет». Ансамбль соответственно мо­жет быть описан как нелинейный преобразователь аналоговой ин­формации, задаваемый набором определенных статических и дина­мических характеристик.

Другая особенность заключается в том, что ансамбль может быть; поставлен в соответствие некоторой содержательной единице — понятию, образу и т.п. элементу, принимающему участие в процессе мыслительной деятельности. Таким образом, нейроноподобная сеть, узлы которой соответствуют ансамблям, становится сетью с семанти­кой, семантической сетью. Это обстоятельство во многом изменяет подход к проблемам синтеза сетей и содержательной интерпретации протекающих в них процессов.

Исследования нейроноподобных сетей, конструируемых как на уровне отдельных нейронов, так и их ансамблей, активно проводятся и при решении задач робототехники.

Добавить комментарий