авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 9 |

«А.Г. КИРЬЯКО ЭЛЕКТРОННЫЙ МОЗГ (его работа и конструкция) г. Санкт-Петербург Альфарет 2007 ...»

-- [ Страница 6 ] --

В отличие от ЭВМ е-нус (мозг) пользуется во всех случаях одними и теми же сигналами (следами). Любой из них несет информацию и сам же может служить сигналом для совершения нужного действия - достаточно установить ассоциативную (условно-рефлекторную) связь между этим сигналом (следом) и сигналом (следом) нужного действия. В этом случае совокупность C1 и C представляет собой одну и ту же совокупность - C и, следовательно, КПД работы мозга по переработке информации равен 1 (если не говорить о каких-то других возможных ограничениях функционирования мозга).

Из этого следует также, что программы мозга не представлены специальной записью, как то имеет место в ЭВМ, а существуют в том же виде, что и прочая информация. Вызов ее совершается обычным путем согласно начальным и текущим требованиям и условиям.

В настоящее время ЭВМ не испытывают указанного ограничения за счет очень быстрого роста скорости переработки информации и объема памяти. При ограничении этого роста проблема насыщения встанет очень остро (достаточно, представить, что развитие hardweare ограничилось бы 386 моделью PC, а программы (softweare) продолжали бы усложняться;

легко понять, что при этом уже давно возможности ЭВМ достигли бы предела).

Вместе с тем, мы не рассматриваем е-нус как замену ЭВМ. Обнаружилось, что ЭВМ имеет свои преимущества перед мозгом (например, долговременность хранения и однозначность воспроизведения огромных массивов информации, скорость передачи и переработки информации и т.п.). В будущем видится некоторый симбиоз этих подходов, позволяющий максимально использовать их положительные качества. Более того, по-видимому, многие схемы и функции е нуса могут быть промоделированы программами ЭВМ, что на первом этапе дает возможность проверки найденных решений простым и доступным путем.

Литература к предисловию.

1. Вулдридж, Д.. Механизмы мозга. М., Мир, 1965.

2. Дейч, С.. Модели нервной системы. М., Мир, 1970.

3. Сеченов И.М. Рефлексы головного мозга. Избр. произв., т. 2, изд. АН СССР, 1952.

4. Павлов И.П. Двадцатилетний опыт. М., Наука, 1973.

5. Hebb D.O. The Organization of Behavior. Univ.Chicago Press, Chicago, 1952.

6. Бехтерев, В. Основы учения о функциях мозга. Выпуск УII С-П., 1907.

7. Рамон-и-Кахал, С.Р. Автобиография. М., 8. Шеррингтон, Ч., Интегративная деятельность нервной системы, Л., 1969.

9. Куффлер, С., Николс, Дж. От нейрона к мозгу. М., Мир, 10. Экклс, Дж. Физиология нервных клеток. М., ИЛ, 1959.

11. Линдсей, П., Норман, Д. Переработка информации у человека. М., Мир, 1974.

12. Brindley, G.S. Proc.Roy.Soc.Lond., 1969, v.B174, p.173.

13. Marr, D..Trans.Roy.Soc. Lond., 1971,v. B262, p.23.

14. Олбус, Дж. Система условных рефлексов робота, моделирующая функции мозжечка. сб.: «Интегральные роботы», вып. 2, М., Мир, 1975.

15. Сентаготаи, Я., Арбиб. Концептуальные модели нервной системы. М., Мир, 1975.

Глава 1. Анализ признаков 1.0. Введение В данной главе излагаются принципы анализа информации, представленной в естественной зрительной или слуховой форме.

2.0. Детерминантная модель природы Природа осознается человеком и животными посредством органов чувств (датчиков) в виде совокупности взаимодействующих объектов. Каждый объект определяется набором своих характеристик (признаков), причем для переработки информации каждая из них должна быть представлена дискретным спектром значений, поскольку кодирование непрерывного спектра характеристик требует бесконечного числа знаков или сигналов.

Существование объектов (т.е. определенность последних) доказывает, что набор характеристик обладает свойством инвариантности. Следует отметить, что в случае кодирования этих характеристик инвариантность становится приближенной. Именно вследствие перехода от непрерывных значений к дискретному набору значений символов, неизменность данной характеристики после кодирования существует только в определенных и притом относительных пределах.

Каждая характеристика из совокупности характеристик, определяющих (детерминирующих) объект (длина, ширина, угол, цвет, частота звука, вкус, запах и т.д. и т.п.), формально может быть представлена некоторой «детерминантной»

осью (det-осью) с дискретным набором координат (det-координат), т.е. спектром значений данной характеристики. Набор det-осей задает детерминантное пространство (det-пространство). С этой точки зрения каждый объект природы в этом пространстве оказывается спроектирован на det-оси и определяется совокупностью своих det-проекций.

Кодируя каждую det-координату некоторым символом (чему в электронной системе соответствует изменение состояния некоторых элементов системы, а в головном мозге, по терминологии Павлова [1,2], появляется "след", изменение состояния синапсов) мы можем получить символическую модель det пространства. По всей видимости, такая модель природы возникает в головном мозге в процессе обучения.

Существование определенных и неизменных, другими словами, инвариантных детерминант объектов природы дает возможность отвести в структуре мозга или электронной машины каждому детерминанту или детерминантной оси отдельную ячейку или набор ячеек - det-ячеек. Связывая эти ячейки в комплексы, мы получим наборы, соответствующие определенным объектам природы и представляющие их информационные модели. (Отметим, что det-ячейки можно условно сопоставить нейронам, но не каждый нейрон представляет собой det ячейку: как известно из нейрофизиологических экспериментов, существует множество нейронов, исполняющих другие функции, чем фиксация детерминант.

Вполне возможно также, что один детерминант кодируется состоянием более, чем одного нейрона).

Таким образом, от мозга (включая в это понятие также и детекторы) в таком случае требуется, чтобы при записи (запоминании) информации он был способен:

- выделять детерминанты любого ощущаемого объекта, - направлять каждый из них в свою ячейку и - связывать их в комплексы.

Для воспроизведения (вспоминания) образа объекта достаточно воспроизвести комплекс детерминант, ему соответствующий, в некотором устройстве, в той же последовательности, в которой он был проанализирован.

Есть основания предполагать, что мозг осуществляет воспроизведение (синтез) зрительной информации в том же устройстве, в котором производится детектирование и первичный анализ: в зрительном детекторе – глазе и в латеральном коленчатом теле (ЛКТ).

Воспроизведение звука осуществляется, очевидно, в голосовом аппарате (но не обязательно с внешним озвучиванием речи или музыки).

Так как det-ячейка по своему обособлению уже соответствует некоторому сообщению, то запись и воспроизведение информации здесь должны осуществляться импульсами возбуждения, не содержащими конкретной информации (как известно, это действительно имеет место в мозге [3,4,5]). В этом заключается существенное отличие е-нуса и мозга от известных кодирующих устройств (например, ЭВМ).

Сопоставляя det-координатам символы речи, можно построить словесную (по другому, речевую) модель природы. Совместное функционирование зрительной и речевой моделей согласно определенным правилам является тем, что мы называем мышлением.

Отметим, что математика представляет собой простейший пример функционирования детерминантной модели природы.

Далее мы рассмотрим принципы анализа зрительной и речевой информации, ведущего к созданию указанных детерминантных моделей (det-моделей) и укажем примеры построения устройств, которые могут произвести такой анализ.

Предлагаемые схемные решения не являются ни единственными, ни окончательными. Их основная цель - иллюстрация развиваемых представлений. В настоящее время разработано множество различных схемных решений, которые более точно могут осуществить нужные преобразования, чем рассмотренные в монографии. Но нет никакой нужды анализировать все эти решения, во-первых, потому что они хорошо известны специалистам, а, во-вторых, конкретная постановка вопросов в будущем можем потребовать существенной модификации современных решений.

3.0. Зрительный отдел переработки информации 3.1. Зрительный детектор.

Экспериментальные исследования показывают, что зрительный детектор человека (глаза) представляет собой устройство первичного анализа изображения, причем необходимость осуществления им ряда приспособительных реакций (световых, механических, химических и т.п.) делает его самостоятельным периферийным отделом анализатора (см. рис. 1.1. 3-го раздела).

Первый вопрос, который здесь возникает: на какие детерминанты следует разбить зрительные изображения, чтобы это взаимно-однозначно соответствовало природе. Другими словами, какие det-координаты использует мозг, чтобы создать мыслительную модель изображений.

На основании общеизвестных фактов можно утверждать, что основное детерминирующее значение в зрительном восприятии несут линии, а цвет и тон дополняющее. (В дальнейшем мы более четко определим понятие линии. На данном этапе линией мы будем называть всякую границу между цветами или различными тонами одного цвета).

Кодирование цвета достаточно изучено и не представляет больших трудностей выделить детерминанты цвета и сопоставить им det-ячейки цвета. Поэтому основное внимание мы уделим многотоновым изображениям одного цвета.

Таким образом, говоря о восприятии изображения одного цвета, мы вправе возложить на детектор (действующий самостоятельно или совместно с некоторыми последующими структурами мозга) обязанность трансформировать изображение в систему линий, взаимно-однозначно связанную с распределением тонов изображения. Математически нетрудно показать, что это можно сделать с точностью до аддитивной постоянной единственным образом, если такими линиями будут эквипотенциальные линии поля яркости изображения.

Количество градаций яркости изображения в общем случае бесконечно, поскольку в общем случае она имеет непрерывное распределение. Путем дифференцирования с устранением некоторой части избыточной информации мы можем заменить непрерывное распределение системой равно-яркостных линий (системой эквипотенциалей), т.е. распределение тонов свести взаимно-однозначно к системе контурных линий (отметим, что эта задача эквивалентна, например, задаче построения рельефных карт). При этом кодирование любого изображения будет сводиться к кодированию системы линий.

Известны различные методы решения этой задачи [6,7]. Отметим, что, по видимому, наиболее гибкой и целесообразной в случае переработки информации в естественном виде является система, осуществляемая головным мозгом человека и других животных и основанная на разделении фоторецепторного слоя на on-off рецептивные поля [5,7].

Но, как известно, материализация различных преобразований информации может быть осуществлена весьма разнообразными средствами. Электронные схемы компьютеров и различного рода анализаторов состоят из совершенного других элементов, работают на другой основе и другим способом производят преобразование сигналов, чем головной мозг человека. Однако результат действий этих элементов и систем во многих случаях является одним и тем же. Эти элементы и схемы - как мозга, так и электронных устройств - и их работа описаны во многих исследованиях. Нет никакого смысла на данном этапе конкретизировать выбор элементов, схем и их взаимосвязей. Мы будем привлекать простейшие из них, обращая основное внимание на результат действий схем, а не на их воплощение.

Рецепторное поле детектора обычно представляет собой круг, но нам легче будет пользоваться прямоугольными формами. Пусть на него попадает некоторое изображение. Для простоты будем рассматривать далее черно-белое изображение (в частности, силуэт). Очевидно, после градиентного преобразования такое изображение должно дать в следующем отделе (слое) анализатора всего один контур (рис.1.1):

Рис. 1. Рецепторные поля (датчики зрения) высших животных для выполнения закона контрастной чувствительности [8,9] составлены обычно из логарифмических рецепторов яркости, уложенных на сфере в виде гексагональной решетки.

(Можно показать, что логарифмирование приходящего сигнала, соответствующее закону Вебера-Фехнера, позволяет повысить точность обработки информации).

Назовем эти датчики абсолютными.

Для осуществления дифференцирования подадим сигналы от каждых двух соседних абсолютных датчиков на разностные ячейки, выходной сигнал которых равен модулю разности поступающих сигналов. Так как сигналы с абсолютных датчиков вне силуэта равны друг другу, так же как сигналы внутри него, то на выходах соответствующих разностных ячеек появится нулевой сигнал. Но сигналы с абсолютных датчиков, лежащих вне и внутри силуэта по его границе не равны друг другу и, следовательно, на выходе разностных ячеек, лежащих на границе силуэта, появится сигнал не равный нулю (условно равный 1) (рис. 1.2).

Рис. 1.2. Обозначения: 1 - слой разностных ячеек;

2 - слой абсолютных ячеек;

единицами и нулями обозначено наличие или отсутствие возбуждения.

Таким образом, на слое разностных ячеек мы получим изображение контура силуэта (рис. 1.3).

Рис. 1.3. Обозначения: 1 - слой разностных ячеек;

2 - слой абсолютных ячеек.

Отметим, что согласно экспериментальным данным подобное преобразование действительно имеет место в зрительном аппарате высших животных [7], но схема преобразования не так проста, как мы это приняли выше.

Предложенную схему анализа можно усложнить, так чтобы она позволяла выделять эквияркостные линии политонового изображения. Пусть, например, на детекторное поле проецируется черно-белая фотография. Так как абсолютные значения яркости (после логарифмирования сигнала) имеют достаточно широкий и непрерывный спектр значений, то амплитуды сигналов на выходах разностных ячеек будут иметь также непрерывный спектр значений (а не два, как в случае силуэта). Другими словами, все разностные ячейки будут в той, или иной степени возбуждены. Нам требуется исключить возбуждение большинства из них (условный 0) и оставить одинаково возбужденными (условная 1) те ячейки, которые лежат на определенных эквипотенциалях. Проще всего, такие эквипотенциали выбрать, отстоящими друг от друга на равном расстоянии U ), а за начальный потенциал выбрать тот, который лежит по периметру ячеек разностного поля. (см. рис. 1.4 ) Рис.1.4. Выделение эквипотенциалей изображения.

Тогда должны возбуждаться только те ячейки, сумма разностей между которыми в определенном направлении, начиная с нулевой, достигает U. Все остальные ячейки должны тормозиться (т.е. обнуляться). На рис. 1.5 представлена такая схема для одномерного распределения тонов (например, по оси X ).

Рис. 1. Обозначения: 1 - слой разностных ячеек;

2 - слой абсолютных ячеек;

3 – сумматор;

4 – тормозная ячейка;

5 – порог.

работающая следующим образом. Сигнал с разностных ячеек идет одновременно на промежуточные и конечные суммирующие ячейки. На промежуточных ячейках сигнал с предыдущих ячеек накапливается (суммируется) и подается вместе с сигналом с очередной разностной ячейки на конечную суммирующую ячейку. Порог этой ячейки равен U. Если сигнал превышает U, то на выходе конечной ячейки появляется сигнал, который одновременно посредством тормозной ячейки уничтожает сигнал на соответствующей промежуточной ячейке. С последующей промежуточной ячейки суммирование начинается заново и анализ повторяется.

Разложение (анализ) изображения на эквипотенциальные линии может быть произведен различными способами и различными средствами. Наши примеры могут не иметь сходства со структурами мозга. Реальная схема детектора человека и животных, разумеется, сложнее, и ее работа еще не до конца понята.

Экспериментальные данные в этой области можно интерпретировать примерно следующим образом. Слой фоторецепторов детектора разбит на области, частично перекрывающие друг друга: на так называемые рецептивные поля примерно шестигранной формы со стороной примерно в 5 фоторецепторов.

Каждое рецептивное поле является on-полем, а шесть окружающих его полей по отношению к центральному организуют одно off-поле. Суммарные сигналы с on и off-полей приходят на одну разностную ячейку, где вычитаются, причем сигнал с каждого фоторецептора off-поля примерно в 6 раз меньше по интенсивности, чем сигнал с одного фоторецептора on-поля при равной освещенности. Можно показать, что в таком случае на слое разностных ячеек происходит выделение линий. Причем дополнительные характеристики ячеек и дополнительные элементы, включенные в эту систему, делают ее достаточно гибкой. Эти представления являются отражением многочисленных экспериментальных данных нейрофизиологии глаза [5,7,8,9,10], но, думается, это вовсе не означает, что электронное моделирование системы должно строго следовать по пути природы.

Совокупность разностных ячеек, на которых производится выделение линий, назовем разностным полем или разностным слоем.

Итак, в результате первичного анализа (после выделения эквипотенциальных линий поля яркости) изображение трансформировано в систему линий. В этом случае детерминанты, которые предстоит кодировать следующие: направление линий, длина линий и их расположение друг относительно друга.

По нашему предположению, основанному на данных нейрофизиологии, выделение этих детерминант происходит не в детекторе (глазах), а в следующих отделах мозга - анализаторе зрительного изображения, причем в этом процессе, по видимому, немалую роль играет система связей детектора с анализатором.

Описанный далее анализатор, схема которого, как нам кажется, находит прямые соответствия со структурами мозга, осуществляет анализ, позволяющий выделить указанные детерминанты 3.2. Выделение детерминант зрительного изображения Поскольку форма линий бесконечно разнообразна, в общем случае невозможно детерминировать сами линии (для этого потребовалось бы бесконечное число детерминант;

может быть, только некоторые виды линий разумно задать отдельными детерминантами, такие, как, например, прямые линии или окружности). Очевидно, разбиением на детерминанты, пригодным для любого вида линий (контуров) является представление каждой из них в виде ломаной линии, причем это представление будет тем точнее, чем мельче прямые отрезки, составляющие ломаную, но, очевидно, тем и сложнее.

Какие детерминанты необходимо и достаточно выделить в этом случае для однозначного отображения кривой линии и какие устройства способны это осуществить? Детерминантами ломаной линии, очевидно, являются:

1) длины прямых отрезков, 2) последовательность их связей и 3) их направления (т.е. углы относительно некоторой системы координат или друг относительно друга).

Очевидно, разностное поле представляет собой круг так же, как и рецептивное поле, но для простоты мы продолжим пользоваться квадратными формами. Для наглядности зададим некоторые произвольные численные характеристики разностного поля. Так, пусть оно насчитывает 104 ячеек и пусть для заданных целей достаточно, чтобы размер самого маленького отрезка ломаной линии укладывался по длине на примерно 10 ячеек. Соответственно с этим разобьем разностное поле на элементы размером 10 х 10 ячеек (см. рис. 1.6):

Рис. 1.6. Обозначение: 1 – элемент разностного поля;

2 – контур.

3.2.1. Выделение детерминант направления Поскольку мы стремимся каждый детерминант выделить в виде отдельного сигнала, то, следовательно, отрезок ломанной определенного направления, лежащий на данном элементе, должен возбудить некоторую ячейку с одним выходом. В качестве иллюстрации можно предложить следующую простую электронную схему: достаточно выходы ячеек элемента разностного поля, возбужденных данным отрезком прямой, подать на схему совпадения [11].

Последняя и будет давать на выходе сигнал, соответствующий наличию отрезка ломаной данного направления. Так как отрезки ломанной могут иметь самое различное направление, то для каждого направления на элементе разностного поля следует предусмотреть свою схему совпадения. Количество направлений должно быть выбрано, исходя из желаемой точности анализа. (рис. 1.7).

Рис. 1.7. Обозначения: 1 – элемент разностного поля;

2 – полосы возбуждения;

3 – схемы совпадения;

4 – сигналы с ячеек полосы возбуждения;

5 – ячейки направления.

Объединим ячейки направлений так, чтобы ячейки одного направления лежали в одном уровне и над теми элементами разностного поля, от которых они возбуждаются. Это требование следует из необходимости сохранения связности изображения при его трансформации. В противном случае различные части изображения могут попасть в различные места системы и затруднить анализ и синтез изображения. Назовем эти уровни "уровнями направления" (см рис. 1.8):

Рис.1.8. Обозначения: 1 – разностное поле;

2– схемы совпадения;

3 – вертикаль в точке пересечения отрезков;

4 – набор уровней направления.

Отрезки ломаной линии могут иметь непрерывное распределение направлений, но схема должна выделить только счетное их количество, которое будет определять точность кодирования направления. Пусть нам достаточно различать 30 направлений (от 0 до 1800);

остальные сводятся к этим 30 (т.е. каждое направление будет инвариантным в пределах +/- 30).

В том случае, если возбудится один из рядов разностных ячеек, то обязательно возбудится, лежащий над ним (см. рис. 1.8), параллельный ему ряд ячеек соответствующего направления. Отклонение линии на фоторецепторном слое от данного направления приведет к возбуждению уже других разностных ячеек, в связи с чем ячейки данного уровня направления перестанут реагировать.

Предусмотрев 30 таких слоев - уровней направления, мы детерминируем все направлений. Параллельное самому себе перемещение изображения прямого отрезка вызовет последовательное возбуждение соседних рядов (полос) ячеек только одного уровня направления;

вращение изображения отрезка вызовет последовательное возбуждение рядов ячеек разных уровней направления.

(Разумеется, вследствие приближенной инвариантности, будет существовать некоторое перекрытие действия рядов, как в первом, так и во втором случае).

Существование таких эффектов подтверждается прямыми опытными данными [5,12].

3.2.2. Выделение детерминант длины Перейдем к кодированию длины отрезков ломаной линии. Каждый отрезок выделен тем, что расположен на своем уровне направления. Следовательно, нам достаточно говорить только о ячейках одного какого-то уровня направления.

Поскольку на длине прямого отрезка ячейки уровня направления возбуждены подряд, то их количество пропорционально длине отрезка.

При этом переход от одного отрезка ломаной к другому, с ним связанному (т.е.

точка их пересечения) находится на одной вертикали, проходящей через две ячейки схем совпадения разных уровней направления (рис. 1.9):

Рис. 1.9. Обозначения: 1 – поле разностных ячеек;

2 – ломаная линия;

3 – вертикаль в точке пересечения ломаных;

4 – возбужденные ячейки.

Схему, кодирующую длину по количеству возбужденных ячеек, нетрудно организовать, например, на основе дифференциального анализатора импульсов. В последнем случае достаточно выходы ячеек каждой полосы уровня направления подключить к суммирующей ячейке, выход которой подать на многоканальный анализатор с числом каналов, равным числу ячеек на полосе уровня направления (рис. 1.10):

Рис. 1.10. Обозначения: 1 – полоса уровня направления;

2 – сумматор;

3 – анализатор длин;

4 – каналы длин отрезков.

Ячейки анализатора должны иметь пороги, величина которых возрастает от ячейки к ячейке на определенную величину. Если сигнал превышает порог данной ячейки, то он проходит на следующую, которая посылает тормозной сигнал на предшествующую ячейку, запрещая ей выдать сигнал на выходе. Если такого запрещения нет, появляется сигнал на выходе данной ячейки, соответствующий величине суммарного сигнала, а значит, и длине полосы уровня направления.

Каждый выход анализатора будет при этом возбуждать одну det-ячейку длины.

Вместе с тем, каждая суммирующая ячейка является det-ячейкой наличия линии данного направления, расположенной в определенном месте уровня направления.

Если выходы сумматорных ячеек на одном и том же уровне направления (всех вместе или по группам) подать на схему, возбуждающуюся при наличии хотя бы одного сигнала, то такая схема будет служить det-ячейкой наличия отрезка данного направления. Другими словами, ее возбуждение будет стимулироваться возбуждением прямого отрезка определенного направления на разностном поле, в каком бы месте он не был расположен, а также при перемещении отрезка параллельно самому себе.

Таким образом, мы можем организовать три типа det-ячеек, которые полностью задают детерминанты направления и длины любых отрезков линий с разностного поля (рис. 1.11). На этом рисунке на каждый уровень направления приходится количество детерминантных ячеек длины, равное числу ячеек в полосе (в нашем примере - 1000 штук).

Рис. 1.11. Обозначения: 1 – контур, аппроксимированный ломаной линией;

2 – возбужденная det-ячейка длины отрезка ломаной;

3 – набор det-ячеек длины;

4 – анализатор длин.

3.2.3. Выделение детерминант концов отрезков Для того, чтобы детерминировать полностью сам контур (аппроксимированный ломаной линией) необходимо кроме длины и направления каждого отрезка ломаной линии задать следующие детерминанты:

- угол между каждыми двумя соседними (пересекающимися) отрезками;

- координаты конца каждого отрезка, на котором данный угол строится, ибо один и тот же угол можно построить на обоих концах отрезка (рис. 1.12).

Рис. 1. Рассмотрим, как можно выделить указанные детерминанты.

Начнем с детерминирования концов отрезка. Наиболее просто «начало» и «конец» отрезка можно задать, связав с данным отрезком коллинеарный ему единичный вектор (орт) направления отрезка, т.е. детерминируя данный отрезок, как вектор. Для задания орта, исходя только из наличия самого отрезка, необходимо среди способностей детектора предусмотреть возможность сканирования изображения, сначала, быть может, довольно случайного, а затем по мере обучения, все более связанного с направлением линий контура.

Пусть детектор просматривает линию параллельно ей самой (рис. 1.13):

Рис. 1.13. На рисунке стрелка указывает направление просмотра линии.

Строгая параллельность в действительности не обязательна: детектор (глаз) может совершать весьма сложное движение - достаточно только, чтобы в нем имелась составляющая, коллинеарная запоминаемому отрезку. В этом случае возбуждение ячеек некоторой полосы соответствующего уровня направления будет происходить последовательно в направлении движения детектора, а этого вполне достаточно для детерминирования орта данного отрезка: например, подав выходы ячеек полосы попарно на схемы совпадения с соответствующей задержкой более ранних сигналов по отношению к более поздним (рис. 1.14):

Рис. 1.14. Обозначения: 1 – полоса ячеек направления;

2 - схемы совпадения;

3 – элемент задержки;

4 – det-ячейка орта Б-А;

5 - det-ячейка орта А-Б.

Если глаз просматривает отрезок от точки А к точке Б, то возбуждается ячейка (А,Б);

если от точки Б к точке А, то возбуждается ячейка (Б,А). Если выходы всех схем совпадения одного орта объединить в виде отдельной ячейки, то эти ячейки будут служить det-ячейками орта направления для каждой полосы уровня направления (А,Б) или (Б,А).

3.2.4. Выделение детерминант углов Рассмотрим теперь детерминацию углов. Как нетрудно видеть, точка, в которой пересекаются два отрезка, составляющие угол, лежит на одной вертикали, проходящей через два соответствующих уровня направления, в которых лежат два отрезка, составляющие угол. Такое совпадение положения двух точек на одной вертикали дает возможность создать сигнал о наличии угла между соответствующими отрезками. Для этого достаточно ячейки всех уровней направления, находящиеся на одной вертикали, подсоединить к схеме совпадения, которая дает выходной импульс уже при наличии двух сигналов на входе (с каких то двух уровней направления) (рис. 1.15):

Рис. 1. Система схем совпадения (количество их будет равно количеству ячеек в уровне направления, в нашем примере около 104) образует систему (плоскость, уровень) осевых ячеек, которую назовем осевой плоскостью (рис. 1.16):

Рис. 1.16. Обозначения: 1 – детекторное поле;

2 – один из углов ломаной;

3 – угловая вертикаль;

4 – возбужденная ячейка осевой плоскости;

5 – осевая плоскость;

6 – сигнал наличия угла;

7 – уровни направления.

Используя ее можно организовать систему det-ячеек для углов. Очевидно, количество возможных углов определится количеством пар уровней направления (в нашем случае C30 = 435 ). Удобно составить систему угловых det-ячеек в виде матрицы, к двум сторонам которой подводятся сигналы с каждого уровня i (i = 1,2,3,...,30), направлений. Обозначая уровень через получим матрицу ij (рис. 1.17):

Рис. 1. Каждая ячейка матрицы (det-ячейка угла) представляет собой схему совпадения с тремя входами: двумя - с уровней направления и одного - с плоскости осевых ячеек. Выход с ячейки матрицы подается на детерминантную ячейку угла. Сигналы ii, очевидно, соответствуют наличию на одном уровне двух параллельных отрезков и могут быть использованы для их фиксации и сравнения. Причем, если в одно из плеч схемы совпадения ввести задержку, как это сделано для детерминирования орта направления, то в зависимости от порядка обхода - сканирования контура детектором - возбуждаются две разные ячейки, симметричные относительно диагонали матрицы: ik или ki. (На рис. показаны возбужденные ячейки для разных направлений обхода контура, рассмотренного на рис. 14).

Итак, мы выделили достаточное число инвариантных детерминант зрительного изображения, из которых можно составить любой контур.

Разумеется, потребность в фиксации каких-либо особенностей изображения приведет к введению дополнительных схем для выделения соответствующих детерминант. Более того, разбиение на детерминанты само по себе не является однозначным;

следовательно, и набор схем для их выделения также может быть различным. Предлагаемая схема является одной из простейших, но не единственно возможной. В ее пользу говорят прямые экспериментальные данные изучения зрительного анализатора кошек, обезьян и человека [5,12].

Общая схема анализатора представлена на рис. 1.18:

Рис. 1. Обозначения к рис. 1.18: 1- слой разностных ячеек детектора (разностное поле);

2 - контур изображения, аппроксимированный ломаной линией;

3 направление сканирования контура;

4 - уровни направления;

5 - возбужденные ячейки полосы направления;

6 - плоскость осевых ячеек;

7 - сумматорные ячейки;

8 - детерминантная ячейка наличия отрезка данного направления;

9 - анализаторы длин;

10 - возбужденные детерминантные ячейки длины;

11 - линии связи с матрицей углов;

12 - матрица детерминантных ячеек углов.

Рассмотрим вкратце также второй отдел переработки информации, играющий не менее важную роль в материализации мышления, чем зрительный: отдел речи.

4.0. Речевой отдел переработки информации 4.1. Детектор речи Строение уха (детектора звуков) и восприятие музыкальных тонов человеком довольно хорошо изучены. По-видимому, нет оснований сомневаться в правильности так называемой теории места и тонотипической организации музыкальной памяти [13,14]. Восприятие речи человеком до сих пор пытаются свести, по существу, к музыкальному восприятию. По нашему мнению, именно поэтому до сих пор не раскрыт механизм анализа речи человека.

Звуки речи составляют изменяющийся во времени амплитудный и частотный рисунок (речевое изображение), который, по всей видимости, преобразуется в ухе в интегральный, изменяющийся во времени, рельеф прогиба базилярной мембраны. Отдельные характерные пучности (горбы) этого рельефа соответствуют частотному составу звуковых символов и анализируются музыкальным анализатором. Но весь рельеф в целом, по нашему предположению, анализируется другим анализатором, появившимся у человека в процессе эволюции и которым не обладают другие животные - анализатором речи.

4.2. Анализатор речи По нашему предположению анализ изгиба базилярной мембраны осуществляется аналогично тому, как происходит анализ зрительного изображения: возбуждение слоя волосковых клеток, представляющее потенциальный рельеф "звукового изображения" (см., например, рис.1), всегда можно разложить на отрезки, углы и пр. детерминантные элементы и зафиксировать в соответствующих det-ячейках. Причем сканирование изображения детектором здесь не требуется, так как изгибной рисунок сам непрерывно перемещается по базилярной мембране. Как будет видно из следующего исследования, это движение во времени помогает фиксировать в памяти и речь, и зрительное изображение.

В случае электронного моделирования речевой отдел может быть значительно упрощен, если пользоваться только письменной речью. В этом случае датчиком может служить клавиатура компьютера. Это делает ненужным использование анализатора речи, так как инвариантные элементы речи будут набираться ударами клавиш. После соответствующей записи (запоминании) информации, о которой речь будет идти в дальнейших главах, воспроизведение речи будет осуществляться также в письменном виде на экране компьютера. (Нынешние электронные средства позволяют анализировать и синтезировать звуковую речь на основании письменной, что дает дополнительные возможности, но не относится к теме исследования работы мозга).

Разложение письменной речи на инвариантные элементы (детерминанты) не представляет собой значительной трудности в случае любого известного языка. В простейшем случае можно ограничиться разложением речи на слоги, которые являются естественными инвариантами языка. (Среди письменностей живых языков этим требованиям удовлетворяют, например, индийская, китайская и японская системы письма).

Литература к главе I 1. Павлов И.П. Двадцатилетний опыт (Классики науки). М., Наука, 1973.

2. Уолтер Грей. Живой мозг. М., Мир, 1966.

3. Вулдридж Д. Механизмы мозга. М., Мир, 1965.

4. Коут А. В поисках роботов. М., Мир, 1970.

5. Куффлер С., Николс Дж. От нейрона к мозгу. М., Мир, 1979.

6. Дуда Р., Харт П.. Распознавание образов и анализ сцен. М., Мир, 1976.

7. Линдсей П., Норман Д. Переработка информации у человека. М., Мир, 1974.

8. Кравков С.В. Глаз и его работа. М.-Л., 1950.

9. Теория связи в сенсорных системах. М., Мир, 1964.

10. Подвигин Н.Ф. Динамические свойства нейронных структур зрительной системы. Л., Наука, 1979.

11. Цитович А.П. Ядерная радиоэлектроника. М., Наука, 1967.

12. Мозг. Сб. ст. перев. с англ., М., Мир, 1982.

13. Бехтерев В. Основы учения о функциях мозга. Вып. YII. С.-П., 1907.

14. Дейч С. Модели нервной системы. М., Мир, 1970.

Глава 2. Принципы записи и воспроизведения информации на адаптивных связях 1.0. Введение В первой главе мы показали, как может быть организована система выделения (анализа) инвариантных характеристик (признаков) зрительного и речевого сообщения, называемых нами детерминантами. Результат анализа заключается в возбуждении определенных ячеек (электронных схем), однозначно соответствующих тому или иному признаку (детерминанту) информационного сообщения. Такие ячейки называются нами det-ячейками, и, практически, большинство ячеек памяти, согласно нашим представлениям, является det ячейками каких-либо признаков, из которых строятся информационные модели природных объектов.

Очевидно, что в норме информационные модели организуются и функционируют по законам, являющимся отражением тех законов, согласно которым взаимодействуют соответствующие им объекты природы.

Взаимодействия (взаимосвязи) объектов природы определяются принципом причинно-следственной связи. Следовательно, функционирование детерминантной модели природы возможно только в том случае, если причинно следственная связь каким-то способом осуществляется в головном мозге.

Поскольку причинно-следственная связь является строго временной связью, (следствие следует во времени за причиной), то по нашему предположению, основанному на работах Павлова и его последователей [1,2], моделью причинно следственной связи является условно-рефлекторная связь, которая, как мы покажем ниже, стала основой памяти мозга.

2.0. Принципы организации памяти Согласно нашей гипотезе запоминание как зрительной, так и речевой информации организовано детерминатными ячейками, снабженными адаптивными связями, об устройстве которых мы скажем ниже. Способ записи, как той, так и другой информации не должен иметь существенных отличий, поскольку информация кодируется только наличием (условно говоря, местом) расположения det-ячеек, а не их содержимым.

Запоминание данного изображения (в простейшем случае контура) заключается в таком связывании детерминантных ячеек между собой, что при их возбуждении на детекторном поле или отдельном устройстве воспроизведения появилось связное изображение всех элементов этого контура. (Схему синтеза воспроизведения мы в целях краткости изложения здесь рассматривать не будем, отметив только, что по принципу действия она должна быть обратной схеме анализа: каждый сигнал с det-ячейки должен вызвать на детекторном поле изображение соответствующего элемента).

Такое объединение детерминантных ячеек можно считать некоторой det ячейкой более высокого уровня информативности, поскольку она будет содержать не отдельные элементы объекта, а их совокупность. Для краткости назовем такую ячейку uni-ячейкой (от union - объединение). Очевидно, несколько связанных между собой uni-ячеек определяют либо uni-ячейку более высокого уровня абстрагирования или же сам объект. Характерно, что каждая det-ячейка, входящая в данную uni-ячейку, может с другими det-ячейками образовать новую uni-ячейку, описывающую другой объект (рис.2.1):

Рис. 2. Емкость такой памяти, называемой нами комбинаторной, теоретически, безгранична. Если, например, каждое изображение объединяет 50 det-ячеек, а C1000 всего последних в системе 1000, то в такой памяти можно записать n изображений (здесь C m число размещений из m объектов по n).Некоторые естественные ограничения снижают возможности во много раз, но, тем не менее, объем такой памяти, очевидно, огромен (учитывая, что в коре головного мозга более сотни миллионов det-ячеек).

Для организации такой памяти следует, прежде всего, ответить на три основных вопроса:

1) как организуется связь det-ячеек в uni-ячейки;

2) как разграничиваются uni-ячейки друг от друга;

3) как воспроизводится информация, содержащаяся в uni-ячейке.

Рассмотрим эти вопросы по порядку. Пусть схеме, описанной в главе 1, предложен для анализа некоторый контур, аппроксимированный многоугольником (для простоты - треугольником) (рис.2.2). Элементами, определяющими его, являются стороны, углы и порядок их следования, которые и выделяются в качестве детерминантов изображения.

Рис.2.2.

В результате анализа изображения мы получили некоторую uni-ячейку, содержащую все элементы треугольника в виде det-ячеек. Совокупность det-ячеек условно назовем блоком памяти (БП) (на самом деле именно как отдельный блок такая структура не существует, но в упомянутом смысле удобно оперировать этим понятием).

Основной вопрос теперь в том, какими связями необходимо обеспечить эти det-ячейки, чтобы возможно было воспроизведение целостного объекта?

Предположим, что det-ячейки связаны адаптивными связями. Основным элементом электронной схемы такой связи является элемент с управляемой проводимостью (сопротивлением). В простейшем случае (который, по-видимому, как раз и осуществляется в головном мозге) им является канал - синапс (упрощенно говоря, резистор), проводимость которого (или обратная ей величина - сопротивление) меняется по сигналу со схемы совпадения, подключенной к данным двум det-ячейкам, связь между которыми необходимо установить (рис.

2.3):

Рис.2.3.

Первоначально канал имеет сопротивление, близкое к бесконечности, и связь между двумя ячейками 1 и 2 отсутствует. При возбуждении ячеек, если сигналы с них перекрываются (совпадают) во времени, схема совпадения срабатывает и создает на выходе сигнал управления, который уменьшает сопротивление резистора на некоторую величину и усиливает связь между det-ячейками.

Повторное возбуждение ячеек должно привести к усилению этой связи. Благодаря этому в процессе тренировки одна ячейка приобретает способность все сильнее возбуждать другую ячейку. Перекрытие сигналов, очевидно, имеет место, если: 1) ячейки возбуждаются одновременно;

или: 2) ячейки возбуждаются одна вслед за другой, но более ранний выходной сигнал растягивается или задерживается до прихода второго сигнала.

При сканировании изображения глазами возбуждение детерминантных ячеек происходит в определенной последовательности. Для фиксации последовательности возбуждения введем два отдельных канала связи для каждой пары детерминантных ячеек (рис.2.4), так что один канал запоминает, когда ячейка 2 возбуждается вслед за ячейкой 1, а другой - в противоположном направлении:

Рис. 2.4.

Временная последовательность (или одновременность) поступления входных сигналов на детерминантные ячейки определяет обособленность каждой uni ячейки. Поскольку данное изображение (сообщение) поставляет только определенный набор признаков, то укрепляются связи только между определенными det-ячейками. Но поскольку заранее неизвестно, какие детерминантные ячейки войдут в uni-ячейку (ибо неизвестно, какие изображения придется фиксировать мозгу), то, следовательно, в принципе желательно охватить связями как можно больше det-ячеек. С другой стороны, техническое осуществление этого вызывает серьезные трудности и желание уменьшить число связей. Это можно осуществить, не ухудшая качества работы устройства, если при записи соблюдать некоторые ограничивающие условия. Например, если при запоминании изображения контура мы рассматриваем его последовательно, то незачем предусматривать связи непосредственно между det-ячейками длин, а также непосредственно между det-ячейками углов: достаточно иметь только связи между ними и ячейками ортов. В таком случае запись и воспроизведение изображения контура будут иметь следующую последовательность связей:

орт 1 длина 1 угол 1 орт 2 длина 2 угол 2 и т.д. до орт 1, т.е. именно так, как мы обычно строим ломаную линию при словесном ее задании.

Подобных условий, упрощающих строение мозга и облегчающих его функционирование, может быть задано множество.

Рассмотрим теперь более конкретно, как должна происходить запись и воспроизведение информации на основе детерминантной модели природы.

3.0. Основные требования для осуществления записи и воспроизведения информации на основе детерминантной модели Для упрощения исследования и сравнения с экспериментальными данными в дальнейшем будем иметь в виду запись и воспроизведение информации в речевой форме.

Пусть запись некоторого сообщения содержится в цепочке det-ячеек 1,2,3,4,5,6, причем, каждая из них соединена адаптивной связью со всеми ячейками, составляющими блок памяти, и, следовательно, может входить в другие подобные цепочки. Очевидно, что для правильного воспроизведения сообщения необходимо, чтобы возбуждение шло последовательно по ячейкам 1,2,3,4,5,6 и ни на одной из них не отклонилось на другие ячейки, не входящие в эту цепочку.

Например, конкретно, сигнал от ячейки 4 должен пройти к ячейке 6 через 5 и не отклониться на ячейке 5 куда-либо в сторону (рис. 2.5):

Рис.2.5.

Очевидно, воспроизведение информации не может управляться внешним возбуждением, а может опираться только на внутренние возможности и уже имеющуюся информацию мозга.

Существует ли такой механизм перемещения возбуждения, который, опираясь на само сообщение, правильно его прочитывает? Оказывается, существует, но для его правильного функционирования должны выполняться два условия:

1) необходимо, чтобы особым образом была произведена запись сообщения;

2) необходимо наличие некоторого начального инициирующего сообщения, включающее воспроизведение именно данной информации.

Это начальное сообщение может быть как внешним, так и внутренним, исходящим из каких-то требований организма или предыдущих размышлений;

как было показано в других частях книги, начальное сообщение обычно задается в форме вопроса или требования.

Рассмотрим, как реализуются эти условия.

Начнем с поясняющего примера. Как известно, в любом языке возможность перехода от одной буквы к другой не произвольна (и не может быть произвольна для любой системы знаков, передающей информацию). Возможность перехода от двух последовательных букв к третьей еще более ограничена, и т.д., т.е.

предыдущие буквы как бы определяют выбор последующих и тем точнее, чем их больше. (Для простоты мы о буквах и фонемах говорим как о тождественных понятиях, не различая устную и письменную речь). Например, по словарю Ожегова на букву «с» указано около 3900 слов;

на сочетание из двух букв «со» около 590;

на «соб» - 40;

на «соба» - 8;

на «собак» - 3 и одно единственное слово «собака» однозначно завершает этот перечень букв.

Предположим, что система связей det-ячеек организована так, что любая det-ячейка возбуждается благодаря возбуждению нескольких предыдущих в данной цепочке ячеек, причем, чем многочисленнее ряд последних, тем сильнее возбуждение данной ячейки. Очевидно, что для функционирования такого механизма требуется инициирующее возбуждение начального ряда ячеек этой цепочки, внешнее по отношению к ней.

Таким образом, по нашему предположению, возбуждение извне последовательности ячеек 1,2,3,4,5 должно однозначно привести к возбуждению ячейки 6. Возбуждение ячеек 2,3,4,5 делает переход к 6 менее однозначным;

если возбуждены только ячейки 3,4,5, то вероятность возбуждения ячейки 6 еще меньше, а возрастает вероятность возбуждения какой-то посторонней для данной цепочки ячейки, и т.д..

Пусть сообщение содержится в цепочке из n ячеек 1,2,3,...k,...n. Предположим, что для однозначного возбуждения любой k-той ячейки требуется в среднем пять возбужденных ячеек перед ней. Следовательно, для возбуждения 6-той ячейки необходимо возбудить ячейки 1,2,3,4,5;

для возбуждения 7-ой ячейки - номера 2,3,4,5,6;

для 8-ой - 3,4,5,6,7;

и т.д. до конца последовательности. Причем, первые пять ячеек должны быть возбуждены извне по отношению к данной последовательности ячеек (вопросом, требованием, напоминанием и т.п.

способом), а дальше возбуждение должно распространяться самостоятельно.

Такое распространение мы называем волной возбуждения (рис.2.6):

Рис. 2.6.

Рассмотрим возможность осуществления волны возбуждения на основе адаптивных связей.

4.0. Принципы записи и воспроизведения информации посредством адаптивных связей Во-первых, очевидно, следует определить начальное состояние (состояние покоя) det-ячеек, не испытывающих возбуждение. По-видимому, прежде всего, должна быть исключена возможность спонтанного возбуждения det-ячеек. Для этого достаточно, чтобы в исходном состоянии det-ячейки находились в заторможенном состоянии и только процесс развития волны возбуждения мог выводить их из этого состояния. Для этого, как нетрудно понять, торможение должно обладать некоторым порогом, таким, что определенной величины возбуждение ячейки, участвующей в организации волны, могло превысить этот порог. По-видимому, для осуществления торможения ячеек, не участвующих в создании волны возбуждения, а также для поддержания и регулировки развития волны возбуждения необходима дополнительная структура, которую мы назовем Блоком Управления Записью и Воспроизведением (сокращенно БУЗВ), о функциях которого мы подробнее поговорим ниже.

Прежде всего, выясним, в чем должна заключаться запись информации, чтобы ее воспроизведение могло быть осуществлено указанным выше способом. Пусть, например, требуется запомнить и затем воспроизвести стихотворение Пушкина «Зимний вечер»: «Буря мглою небо кроет, и т.д.».

В дальнейшем мы будем говорить о буквах как о детерминантах и ячейках одновременно. В процессе чтения или прослушивания стиха буквы возбуждают в соответствующей временной последовательности однозначно им соответствующие детерминантные ячейки (рис.2.7.):

Рис.2.7.

Для простоты будем считать, что длительности сигналов от каждой буквы и промежутки между ними одинаковы и равны (например, 5 ms) (рис. 2.8):

Рис. 2.8.

Предположим, что запись удовлетворяет следующим требованиям:

а) совпадение импульсов с ячеек должно быть тем меньше (больше), чем дальше (ближе) друг от друга в тексте расположены буквы;

б) адаптивная связь (через регулируемый канал, резистор) должна быть тем сильнее, чем длительнее совпадение (т.е. изменение сопротивления канала должно зависеть от длительности совпадения сигналов: чем оно длительнее, тем сопротивление меньше).

Для этого достаточно на входах схем совпадения задержать или растянуть импульсы примерно в одинаковое число раз;

тогда соответственно подобранная схема совпадения будет оказывать воздействие на канал (резистор) в течение всего времени перекрытия импульсов (рис. 2.9):


Рис.2.9.

Воздействие это будет, как нетрудно видеть, тем меньше, чем дальше друг от друга по времени расположены буквы, и наоборот. Причем, чем больше растяжение сигнала с каждой буквы, тем все более дальние буквы перекрываются.

(Все эти свойства находят свое экспериментальное подтверждение в свойствах аксонов, дендритов и сомы нейронов мозга [3,4]).

Предположим, что растяжение происходит в 10 раз (до 50 ms) (рис.2.10.):

Рис.2.10.

Предположим также, что при 10-кратном повторном чтении стиха перекрытие в 50 ms создает такую проводимость канала, что он пропускает (или генерирует) импульс величиной А0 (при однократном повторе - импульс 0,1 А0, и т.п.). Пусть стих прочтен дважды. Полагая, что соответствующие связи между буквами изменились именно так, как мы предложили в условии б), рассмотрим, как происходит в таком случае воспроизведение текста.

Вычислим, как возбудятся ячейки, следующие за «Я», принимая время перекрытия согласно рис. 2.10:

(М): А0 [0,2x0,02x10 (с «Б») + 0,004x20 (с «У») + 0,004x30 (с «Р»)+ 0,004x40 (с «Я»)] = 0,4 А (Г): А0x0,004 [0 (с «Б») +10 (c «У») + 20 (c «Р») + 30 (с «Я») = 0,24 А (Л): А0x0,004 [0 (с «Б») + 0 (c «У») + 10 (c «Р») + 20 (с «Я») = 0,12 А (О): А0x0,004 [0 (с «Б») + 0 (c «У») + 0 (c «Р») + 10 (с «Я») = 0,04 А (Ю): Таким образом, распределение возбуждений ячеек будет таким, как изображено на рис. 2.11:

Рис.2.11.

Буква «М» получает наибольшее возбуждение из всех ячеек, так или иначе связанных с первыми четырьмя, и может быть выделена и воспроизведена. (Для этого в простейшем случае, например, достаточно, чтобы схемы воспроизведения букв имели порог порядка 0,25 - 0,30 А0;

причем, очевидно, скорость перемещения возбуждения по ячейкам-буквам должна быть согласована со скоростью воспроизведения этих букв, посредством, например, обратных связей). Затем необходимо, чтобы возбуждение ячеек У, Р, Я, М создало наибольший импульс на букве Г, и т. д.. Ячейки, уже не способные оказать влияние на воспроизведение (в данном случае, например, буква «Б»), должны автоматически или по сигналу блока управления потерять потенциал возбуждения и перейти в заторможенное состояние (состояние покоя).

4.1. Запоминание и воспроизведение неподвижных изображений Мы рассмотрели принципы записи и воспроизведения изображения в случае, когда сигналы об элементах изображения вводятся последовательно во времени.

Встает вопрос: возможно ли в принципе запоминание объекта, сигналы об элементах которого поступили в систему (е-нус) одновременно? Очевидно, определяющим условием создания (записи) uni-ячейки в этом случае будет именно одновременность поступления сигналов. Такая запись вполне возможна посредством тех механизмов, что мы рассмотрели.

Но это условие существенно затрудняет воспроизведение uni-ячейки.

Рассмотрим для примера запоминание изображения яблока. Очевидно, если создание uni-ячейки этого изображения не будет сопровождаться созданием еще какой-либо другой uni-ячейки, воспроизведение изображения яблока не будет возможно: мозг просто не будет знать о существовании такого изображения.

Обычный случай запоминания неподвижного изображения - это сопровождение его словесным описанием (присвоение названия). Мы показываем ребенку яблоко и произносим: "яблоко". Можно предположить, что det-ячейки (т. е., фактически, uni-ячейка) слова "яблоко" вызывают det-ячейки (т.е., опять таки, uni-ячейку) изображения яблока по той же схеме, что нами рассмотрена выше.

Таким образом, рассматривая det-ячейки, как частный случай uni-ячеек, мы можем говорить о записи и воспроизведении информации на основе адаптивных связей между uni-ячейками. В этом случае не имеет большого значения, как создана uni-ячейка: либо при помощи последовательного во времени закрепления связей между det-ячейками данной uni-ячейки, либо одновременного.

В связи с этим мы должны промоделировать еще одну особенность памяти головного мозга: это возможность поддерживать в памяти вызванное (вспомненное) изображение (например, изображение яблока в предыдущем примере). В отношении е-нуса эта возможность мозга соответствует способности поддерживать достаточно долгое время возбуждение det-ячеек некоторой uni ячейки. Очевидно, такая способность е-нуса может быть осуществлена несколькими путями (введением некоторого "центра сосредоточенности", который после соответствующего обучения будет способен поддерживать внимание мозга на определенном предмете;

посредством понижения порогов срабатывания ячеек по сигналу с блока управления и создания некоторой циркуляции сигналов, и т. п.), о чем мы поговорим в соответствующем месте.

4.2. Запоминание и воспроизведение движения объекта Следует также ответить на вопрос о том, как память запечатлевает движение изображений. Очевидно, для получения записи движущегося объекта достаточно запечатлеть его положение в последовательные моменты времени и связать между собой эти изображения во времени (примерно так, как происходит в кинематографе разбивка движения на кадры). Механизм разбиения на кадры в случае кинематографа является внешним - при помощи затвора. Есть основание считать, что в случае мозга имеется внутренний механизм разбиения на кадры посредством периодического отключения датчика от остальной схемы. Можно предположить, что связь между "кадрами" - uni-ячейками осуществляется посредством тех же адаптивных связей, что и между det-ячейками, как мы предположили выше.

Заключение.

Отметим, что при сравнении с данными опыта det-ячейки можно рассматривать как нейроны, а каналы связи (условно, резисторы) как синапсы, но не следует забывать, что det-ячейка, соответствующая в нашей модели одной букве, в реальной системе (мозге) может быть представлена несколькими связанными нейронами, соответствующими совместно одной фонеме. Кроме того, формирование связей в головном мозге может происходить за счет роста аксонов и дендритов, что совершенно исключено в случае электронной машины, где их существование должно быть предусмотрено заранее.

Целью данной главы было доказать принципиальную возможность записи и воспроизведения информации на адаптивных связях, характерную для человеческого мозга, а также выяснить принципиальную возможность схемного осуществления этих функций. Очевидно, эта цель достигнута. Но следует отметить, что, к сожалению, точность описанного выше довольно простого принципа записи-воспроизведения информации оставляет желать лучшего.

Анализ показывает, что описанная в этой главе схема записи и распространения волны возбуждения (которую можно назвать линейной) работает безошибочно только в некоторых частных случаях.

Анализу трудностей линейной схемы записи-воспроизведения информации на адаптивных связях и поиску схемных решений, ликвидирующих их, будет посвящена глава 4.

Литература к главе 1. Павлов И.П. Двадцатилетний опыт. М., Наука, 1973.

2. Грей, Уолтер. Живой мозг. М., Мир, 1966.

3. Вулдридж Д.. Механизмы мозга. М., Мир, 1965.

4. Адам, Д.. Восприятие, сознание, память. М., Мир, 1983.

5. Куффлер, С., Николс, Дж.. От нейрона к мозгу. М., Мир, 1979.

6. Мозг. Сб. статей, переводов с англ.. М., Мир, 1982.

Глава 3. Принципы обучения электронного мозга В формальном смысле термин "обучение" означает "осуществление записи информации и программ действия» в определенных структурах организма.

Именно в таком смысле мы будет в дальнейшем пользоваться термином "обучение".

1.0. Типы обучения До сих пор мы говорили о е-нусе, как об устройстве, изначально подготовленном к самостоятельной работе, как если бы это была обычная ЭВМ (компьютер). Но е-нус по своей природе, как машина, работа которой основана на адаптивных (обучающихся) связях, имеет ряд особенностей отличающих его от компьютера. Главные из них следующие:

1) компьютер «от рождения», т.е. согласно своей конструкции способен воспринимать информацию (после установки - инсталляции программ человеком) и перерабатывать ее под наблюдением человека. Е-нус «от рождения» не умеет ни воспринимать информацию, ни перерабатывать ее: этому он должен научиться из внешних источников;

2) в отличие от компьютера е-нус должен после обучения уметь сам отбирать и накапливать нужную информацию и самостоятельно ее перерабатывать.

Возникает вопрос: можно ли обучить устройство, которое ничего не умеет?

По-видимому, нельзя, так как такое устройство не умеет и обучаться.

Противоречит ли этому выводу факт обучаемости детей? Очевидно, нет, так как мозг родившего ребенка уже обладает рядом умений, которые позволяют начать обучение: это инстинктивная деятельность, способствующая обучению спонтанные мышечные движения, любопытство, стремление подражать, и мн.

др.). Другими словами, устройство, подобное мозгу, для того, чтобы быть обучаемым, должно иметь конструктивно заложенные в него центры, способствующие обучению. Эти центры мы будем в дальнейшем называть мотивационными. Основная их функция - побуждать к некоторому целенаправленному действию, а в случае достижения успеха сигнализировать об этом с тем, чтобы запомнить именно это действие.

Разумеется, в отличие от мозга ребенка е-нус, создаваемый искусственно, может быть наделен некоторыми дополнительными по сравнению с мозгом ребенка механизмами, позволяющими ускорить обучение.

Рассмотрим теперь, в чем заключается и как протекает обучение.

Элементарным актом обучения является, например, выработка условного рефлекса (УР’а) по Павлову. Наиболее просто вырабатываются УР’ы основанные на безусловных рефлексах (БУРах). Например, условный рефлекс слюноотделения на звонок вырабатывается посредством впрыскивания слабого раствора кислоты в ротовую полость животного после включения звонка.

Слюноотделение на кислоту является безусловным рефлексом (БУР’ом), т.е.

автоматической реакцией, которой не надо обучать. А реакция слюноотделения на звонок вырабатывается только в процессе обучения. Изобразить выработку УР’а можно следующим образом (рис. 3.1):


а) б) Рис. 3. Обозначения: 1 - ухо, 2 - слуховой центр, 3 - язык, 4 -вкусовой центр, 5 слюнная железа, 6 - нервный центр, управляющий слюноотделением, 7 - условная и 8 - безусловная связи.

Варианты а) и б) равносильны по наблюдаемому эффекту, поэтому до сих пор у нейрофизиологов нет определенности в том, какой из них реализуется в нервной системе животных. Вполне возможна и реальна смешанная схема. Но для нашего исследования представляет интерес другой факт.

Нетрудно видеть, что схема выработки УР’а в данном случае аналогична схеме выработки связи между det-ячейками речевого отдела (например, в конкретном случае письменной речи;

см. гл. 2). И в том, и в другом случаях основной и характерной чертой механизма установления связи между некоторыми центрами (ячейками) является полностью детерминированное внешнее возбуждение нервных центров, между которыми эти связи возникают. Назовем такой тип обучения первым (или детерминированным). Это наиболее простой тип обучения, который легко реализуется у животных в любом возрасте.

Существует более сложный тип обучения, с которым полезно ознакомиться на примере обучения ребенка моторным реакциям (мышечным действиям), которые должны возникать в ответ на речевое требование. Например, требуется обучить ребенка совершать действия согласно следующим требованиям: «возьми», «подними», «иди» и т.п. Ребенку подают игрушку и говорят: «возьми». Как известно, в начальный период обучения ребенок не реагирует желанным для родителей образом на слова, т.е. никакой связи между словом и действием, или, упрощено, между речевой ячейкой и мышечной, не возникает. Но со временем, после ряда повторений, как мы знаем, такие связи появляются. Как происходит научение? Изобразим предполагаемую схему связей (рис. 3.2) и сравним ее со схемой детерминированного обучения (рис. 3.1).

Рис. 3. Обозначения: 1 - ухо, 2 - слуховой центр, 3 - моторный центр, 4 - мышца, 5 условная связь, 6 - безусловная связь.

Нетрудно видеть, что в систему по рис. 3.2 извне поступает только один сигнал - «слово». Подать другой сигнал извне в моторный центр невозможно, поскольку для этого не существуют подводящие пути. Более того, любое движение вызывается действием не одной какой-то мышцы, которой можно было бы сопоставить одну det-ячейку, а совместным действием нескольких мышц, чему соответствует возбуждение uni-ячейки (быть может, в случае е-нуса будет полезно предусмотреть такие пути, облегчающие обучение, но это тема другого исследования). Но для образования УР’а совершенно необходимо наличие возбуждения моторного центра определенными сигналами. Откуда они берутся и каким образом становятся определенными, детерминированными?

Как известно, эволюция наделила животных рядом инстинктов, которые инициируют множество движений ребенка: стремление двигать конечностями, ползти, хватать, доставать и т.п. Все эти двигательные реакции должны, очевидно, инициироваться каким-то центром, посылающим сигналы в моторную область мозга. Поскольку такой центр не может быть у ребенка запрограммирован первоначально на точную работу мышц, то его активность в начальный период обучения является случайной. Это соответствует тому факту, что поиск ребенком правильных движений является процессом случайным. Назовем этот центр блоком случайной активности (БСА).

Изобразим предполагаемую схему с учетом существования БСА (рис. 3.3):

Рис. 3. Обозначения: 1 - ухо, 2 - слуховой центр, 3 - моторный центр, 4 - мышца, 5 блок случайной активности, 6 - условная связь, 7 - безусловная связь,.

Существенным отличием рассматриваемой схемы установления связей от первого типа обучения является наличие недетерминированных сигналов, организуемых самой системой. Желаемого результата организм достигает методом проб и ошибок, и только та связь, сигнал через который соответствует этому результату, подвергается изменению (обучается). Для установления именно нужной связи, по-видимому, необходим еще сигнал, свидетельствующий о достижении результата, так называемый, сигнал удовлетворения. Очевидно, для этого в системе должны быть предусмотрены соответствующие обратные связи, а также некоторые центры "удовлетворения" (т.е. сигнализации об удачном завершении действия).

Назовем такой тип обучения вторым или недетерминированным.

Недетерминированность делает этот тип обучения значительно более сложным, чем предыдущий. Между тем, он имеет для жизнедеятельности животных основополагающее значение. Достаточно сказать, что обучение артикуляции звуков должно происходить именно по второму типу, поскольку действие воспроизводящего аппарата речи целиком основано на мышечных движениях, заранее недетерминированных.

Осталось отметить, что для правильного протекания процесса мышления абсолютно необходим еще один способ обучения, который мы назовем третьим или самообучением. Он заключается в усвоении тех знаний, которые человек приобрел в результате собственных размышлений над некоторым вопросом. Для осуществления этого способа необходимо, чтобы мозг мог запоминать или не запоминать информацию, найденную в процессе собственных размышлений, по собственному распоряжению (желанию) мозга без каких-либо внешних побудителей. По-видимому, для этого требуются дополнительные структуры.

Ниже мы рассмотрим простейшие схемы детерминированной и недерминированной моделей обучения е-нуса, а также самообучения.

2.0. Детерминированная модель обучения е-нуса 2.1. Описание схемы Для простоты мы рассмотрим письменно-речевую модель, в которой детектор представляет собой клавиатуру, а воспроизводящее устройство - либо экран компьютера, либо принтер. Письменно-речевая модель, для которой связи могут быть предусмотрены заранее, т.е. детерминированы конструктивно, представляет собой важный пример модели с детерминированным обучением.

Исходя из принципов работы е-нуса (см. главы 1 и 2) можно предложить несколько схем, осуществляющих это обучение. Рассмотрим одну из них, изобразив связи только в пределах одного такта (рис. 3.4), но подразумевая, что адаптивные связи имеются между всеми det-ячейками:

Рис. 3. Обозначения: БД - блок детектирования, БП - блок памяти, БУ - блок управления, БВ - блок воспроизведения,, 1 - генераторная ячейка БУ, 2 – управляющая ячейка БУ, 3 - порог ячейки БП.

Предположим, что блок управления (БУ) состоит из ячеек двух родов:

управляющей и генераторной (обоснование этого предположения мы изложим в главе, посвященной БУ). Предположим также наличие адаптивных связей между управляющими ячейками блока управления.

Пользуясь нейрофизиологической терминологией, адаптивные элементы будем для краткости называть синапсами и рассматривать их как входы det-ячеек (нейронов);

проводник, по которому следует выходной сигнал будем называть аксоном, а его ответвления - коллатералями.

Зададим свойства ячеек и связей указанной схемы, а именно, предположим далее, что:

1) связь ячеек блока детектирования (БД) с боком памяти является генетической (т.е. прямой, неадаптивной);

2) совпадение по времени сигнала с БД с сигналом на любом синапсе det ячейки приводит к частичному открыванию линии связи, т.е. к обучению этого синапса;

3) в противоположность этому предположим, что совпадение сигналов по времени на двух или более синапсах одной и той же ячейки не приводит к открыванию ни одного из них;

4) потенциал ячеек может снижаться, во-первых, единовременно за счет разряда через порог, а, во-вторых, непрерывно за счет утечки зарядов, обусловленной конструктивными особенностями ячейки;

5) аксон и коллатерали обладают свойством задержки и ослабления сигналов (связанных, например, с длиной и толщиной нервных волокон соответственно).

6) предположим, что по сигналу извне управляющая ячейка БУ посредством генераторной изменяет высоту порога на det-ячейке. В простейшем случае это может быть реализовано наложением соответствующего потенциала на ячейку (на сому нейрона) или путем изменения частоты сигнала, следующего с генераторной ячейки, а также множеством других путей, причем в нормальном состоянии поддерживается некоторый средний уровень порога;

7) пусть одна из коллатералей ячейки блока памяти (БП) (т.е. det-ячейки) связана генетической связью с управляющей ячейкой БУ, комплиментарной ей, а другая - имеет генетический вход на комплиментарной ей ячейке блока воспроизведения (БВ) (это означает, что по сигналу на этом входе печатная машинка отпечатает знак, соответствующий данной det-ячейке).

8) аксон или одна из коллатералей ячейки БВ является линией обратной связи, по которой следует сигнал завершения такта;

его действие может, например, заключаться в том, что, когда он поступает на управляющую ячейку БУ, последняя через генераторную ячейку БУ повышает порог на соответствующей det-ячейке.

Покажем, что предлагаемая схема (рис. 3.4) способна в принципе фиксировать и воспроизводить письменную информацию в соответствие с принципами, изложенными в главе 2. Предположим, как и прежде, что речь идет о записи и воспроизведении стихотворения Пушкина «Зимний вечер».

2.2. Запись информации Для записи информации (мы будем иметь в виду по-прежнему строки из стихотворения Пушкина «Зимний вечер») необходимо так изменить состояние адаптивных связей det-ячеек, чтобы оно взаимно-однозначно соответствовало введению ряда знаков-букв, составляющих заучиваемое стихотворение.

Поочередно нажимая клавиши БД "Б", "У", "Р" и т.д., мы посылаем некоторые стандартные сигналы на комплиментарные им ячейки БП: "Б"-БП, "У"-БП, "Р"-БП и т.д.. Примем, как это известно для мозга [2], что сигналы представляют собой цуги импульсов неизменной амплитуды, причем длина цуга и частота его заполнения могут меняться в соответствие с задачами переработки информации.

На входах ячеек происходит преобразование «частота + длительность цуга амплитуда». Когда на накопительном элементе ячейки (соме нейрона) суммарный потенциал от всех поступающих на ее входы сигналов превышает некоторый порог, ячейка генерирует цуг тем большей частоты, чем более превышает суммарный потенциал уровень порога;

длительность цуга определяется периодом времени наличия такого потенциала. Одновременно за счет разрядки элемента ячейки (сомы) амплитуда потенциала непрерывно снижает свое значение, так что суммарный потенциал может вообще не успеть достигнуть порогового значения. Пороговый уровень может быть изменен извне. В нейронах головного мозга это делается, по-видимому, не за счет изменения самого порога, а подачей дополнительных положительных или отрицательных сигналов на сому нейрона (относительное регулирование порога);

в е-нусе изменение порогового уровня может быть и абсолютным.

В дальнейшем для удобства анализа процесса записи информации в связи с обучением мы зададим ряд произвольных цифровых значений.

Пусть нормальная высота порога det-ячеек равна 200 мВ, а потенциал det ячейки после поступления на нее нормального сигнала с БД и преобразования «частота - амплитуда» равен 210 мВ. Пусть также после прохождения такого сигнала через порог на выходе det-ячейки появляется цуг определенной длины, например, 40 ms;

а потенциал с учетом той и другой разрядки держится на ячейке несколько дольше, например, 45 ms. Среднее время распространения цуга с выхода данной det-ячейки до входов всех остальных det-ячеек, с которыми она связана, пусть составляет примерно 10 ms. В таком случае промежуток времени между последовательным нажатием клавиш пишущей машинки t включая время распространения сигнала от БД должен удовлетворять неравенству 5 t 10 ms, при котором имеет место наиболее полное перекрытие сигналов для ячеек «Б» и «У», а время перекрытия «Б» с последующими ячейками «Р», «Я»

t = 10 ms имеем ряд и т.д. последовательно сокращается. Например, при перекрытий согласно рис.3.5: 40;

30;

20;

10;

0 ms. При t = 7,5 ms времена перекрытия выходного сигнала с «Б» со входными сигналами на «У», «Р» и т.д.

составят ряд: 40;

35;

27,5;

20;

12,5;

5;

0 ms.

Рис.3. Обозначения: 1 - время существования потенциала на det-ячейке, 2 – граница существования импульса от "Б" на входах прочих ячеек, 3 - времена перекрытия импульсов, 4 - промежуток времени t между поступлением импульсов на ячейки.

Отметим, что, по-видимому, для мозга из-за внешних и внутренних причин все количественные параметры имеют существенный разброс значений, что, несомненно, затрудняет его обучение по сравнению с письменно-речевой модель е-нуса, у которого все сигналы могут быть стандартизированы. (Интересно, что вариация параметров предлагаемой модели, приводит к определенным нарушениям записи и воспроизведения информации, сопоставимыми с неправильностями речи у детей, наблюдаемыми во время обучения).

Предполагая, как и прежде, что изменение проводимости каналов связи (или, по терминологии, принятой в исследованиях по ИИ, "коэффициентов связи") пропорционально временам перекрытия сигналов, заключаем, что описываемая система способна фиксировать информацию именно так, как это изложено в главе 2. Рассмотрим, как должны действовать остальные части схемы по рис. 3.4, чтобы это могло быть полностью реализовано.

Каждая det-ячейка, по нашему предположению, имеет на комплиментарной ей управляющей ячейке БУ возбуждающий неадаптивный вход. Таким образом, det ячейка выступает по отношению к управляющей ячейке БУ в качестве детекторной ячейки. Благодаря этому между управляющими ячейками БУ в процессе обучения могут устанавливаться такие же связи, как и между det ячейками БП, если эти связи адаптивные, и торможение будет касаться только определенных цепочек det-ячеек. В случае, если БУ имеет сетевое строение и генетические связи между своими ячейками, то возбуждение данной управляющей ячейки будет распространяться по БУ в виде круговой волны с центром на этой ячейке. И в том, и в другом случае пороги на det-ячейках, составляющих цепочку сообщения, возрастут. Это не может сказаться на записи информации за исключением одного случая.

В этом случае возбуждение управляющей ячейки «Б»-БУ должно привести к повышению порога на комплиментарной ей det-ячейке «Б»-БП, что, очевидно, нарушает процесс записи информации, так как задерживает выходной сигнал с «Б»-БП, следующий на другие ячейки. Поэтому необходимо предусмотреть возможность ликвидации влияния «Б»-БУ на порог «Б»-БП. Для этого, например, достаточно подать с выхода «Б»-БП сигнал по отдельной коллатерали на генераторную ячейку «Б»-БУ такой, чтобы он запретил повышение порога и даже снизил бы его уровень, например, до 100 мВ, причем за очень короткое время.

Длительность времени опрокидывания должна, по-видимому, составлять малую долю длительности выходного цуга, в нашем случае порядка 1-2 ms. Именно за счет этого может быть растянут выходной цуг, поскольку разряд ячейки через порог 100 мВ должен длиться дольше, чем через порог в 200 мВ. Благодаря этому мы получаем механизм регулировки растяжения выходного сигнала, от длительности которого зависит обучаемость дальних ячеек в цепочке. Интересно, что при этом возможно целенаправленное обучение генераторной ячейки «Б»-БУ за счет совпадения сигналов с «Б»-БП и с управляющей ячейки «Б»-БУ.

2.3. Воспроизведение информации Итак, предположим, что запись стихотворения произведена тем способом, который мы описали выше. Рассмотрим, как должна действовать схема по рис.

3.4. и 3.5. в случае воспроизведения информации. (Далее под буквами будем одновременно понимать и соответствующие им ячейки) Завершение обучения заключается в том, что достаточно теперь последовательно возбудить, например, "Б"-, "У"-, "Р"-, "Я"-БД, чтобы суммарный потенциал от сигналов с этих ячеек на "М"-БП превысил нормальный порог мВ. Благодаря этому "М"-БП способна преодолеть порог и возбудить управляющую ячейку "М"-БУ, которая через другие ячейки БУ повышает пороги на всех прочих ячейках БП, например, до 250 мВ, так что ни одна ячейка БП не может его преодолеть. При этом "М"-БУ посылает сигнал повышения порога на свою генераторную ячейку, но "М"-БП, одновременно воздействуя на нее, противодействует этому и вызывает понижение порога на самой себе до 100 мВ.

Опрокидывание "М"-БП приводит к появлению на ее выходе цуга большой длительности, который поступает на "Г"-, "Л"-, "О"-, "Ю"-БП и увеличивает их потенциал пропорционально глубине обученности связей. До этого наибольший потенциал имела среди них ячейка "Г"-БП благодаря особенностям записи. С ячейки "М"-БП согласно схеме сопротивлений связей самый большой сигнал поступает тоже на "Г"-БП. Поэтому на "Г"-БП потенциал достигает порогового значения значительно раньше, чем на остальных ячейках БП (при правильном расчете схемы на этих ячейках потенциал в это время вообще не должен достигать 200 мВ.) Одновременно "М"-БП посылает сигнал на "М"-БВ, где происходит воспроизведение буквы "М". После этого с "М"-БВ сигнал обратной связи поступает на управляющую ячейку "М"-БУ и отменяет пороги в 250 мВ на ячейках БП, приводя их в первоначальное состояние 200 мВ. Этот сигнал означает конец такта воспроизведения буквы "М" и начало- разрешение такта воспроизведения буквы "Г". Поскольку потенциал на "Г"-БП превышает к этому времени 200 мВ, происходит ее опрокидывание и воспроизведение.

Аналогично происходит воспроизведение и следующих букв "Л", "О" и т.д.

3.0. Недетерминированная модель 3.1. Общие принципы организации Поскольку недетерминированная модель близка по принципам действия мозгу, введем обозначения, позволяющие удобно производить сравнение с известными нейрофизиологическими данными.

Весь мозг (е-нус) разобьем на отделы: отдел речи (ОР), отдел зрения (ОЗ), отдел моторный (ОМ), отдел сомато-сенсорный (ОСС) и т.п. Каждый отдел разделим на тракты, выполняющие отдельные функции: пусть ОР состоит из тракта слуха (ТС) и тракта артикуляции (ТА). (Отметим, что по принципу действия ТА относится к моторному отделу, но важность в системе переработки информации человека требует включения его в отдел речи). ОМ пусть делится на тракты, приводящие в движение отдельные мышечные группы. И т.д.

Каждый тракт включает в себя функциональные блоки: блок детектирования, блок памяти, блок управления и прочие (отметим в связи с этим, что блок воспроизведения речи теперь мы будем изучать более подробно под названием тракта артикуляции, считая вместе с тем его одним из представителей трактов моторного отдела). Для краткости будем записывать, например, яч-БД-ТС, что означает "ячейка блока детектирования тракта слуха". под БД мы, как и прежде, подразумеваем детектор, соответствующий органу чувств совместно с анализатором, т.е. весьма сложную систему, представление о которой дает глава 1.

Исходя из единообразия требований к системе переработки информации, мы можем заключить, что любой отдел е-нуса и мозга должен содержать по крайней мере:

1) блок, поставляющий информацию, т.е. БД или его аналог;

2) блок памяти, фиксирующий информацию;

3) блок управления деятельностью всех других блоков;

4) блок воспроизведения информации, связывающий мозг с внешним миром.

Отсюда следует основной принцип организации е-нуса и мозга - принцип подобия отделов: все отделы головного мозга и е-нуса в функциональном плане построены однотипно и подобны друг другу структурно. Этот принцип определяет вертикальное строение отделов е-нуса и мозга. Поскольку детерминантная модель удовлетворяет всем требованиям записи и воспроизведения информации в е-нуса, предположим, что все тракты е-нуса имеют аналогичное строение, характеризующееся разбиением их на группы комплиментарных ячеек. Подобное строение е-нуса и мозга находит себе серьезное экспериментальное и теоретико-биологическое обоснование [3].



Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 9 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.