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 |   ...   | 6 | 7 || 9 |

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

-- [ Страница 8 ] --

2) составить список всех инвариантов письменной речи (они частично совпадают с инвариантами устной речи, но имеют некоторые отличия);

3) выяснить полезность классификации инвариантов речи по различным признакам или категориям (по алфавиту, по грамматическим признакам, по их связи в языке, и т.п.);

4) составить правила введения инвариантов в тех случаях, когда эти правила существуют (например, правила проставления точки, запятой и т.д., правила порядка следования инвариантов - предлог перед другим предлогом или корнем, суффикс после корня, но не наоборот, и т.д.);

5) составить список запрещенных связей (т.е. составить список порядка следования инвариантов), которые никогда не осуществляются;

6) составить правила разбиения на инварианты данного естественного языка;

7) составить правила определения (выявления) и, если понадобится, список инвариантов (операторов), т.е. слов, выражающих в данном языке управление записью, воспроизведением и переработкой информации. Т.е., конкретно говоря, речь идет об описании таких операторов, которые должны осуществлять управление движением волны информации (например, инварианты-операторы, инициирующие или поддерживающие запись, воспроизведение или переработку информации, остановку, повторение, возврат, переход к другой волне информации и т.д.). К этим операторам, как мы говорили в предыдущих книгах, относятся, прежде всего, глаголы в повелительном наклонении, вопросы, а также в определённой мере модальные глаголы и вспомогательные глаголы, и некоторые другие условные конструкции в языке. Многие из этих операторов потребуют составления подпрограмм их выполнения, как это мы рассмотрели в книге. Среди них - такие важные операторы как "запоминай" и "воспроизводи", запускающие программы записи и воспроизведения.

На основании полученных выше данных необходимо написать подпрограмму автоматического разбиения текста, вводимого с клавиатуры, на инварианты таким образом, чтобы каждый из них мог найти адрес этого инварианта, записанного в ПЗУ.

3.2. Подпрограмма подготовки материала для обучения и программа обучения е-нуса.

Эти подпрограммы взаимосвязаны и, в основной своей части, должны материализовать вышеуказанные операторы управления (описывать выполнение распоряжений и вопросов, а также организовать формальные связи между абстракциями разного уровня посредством глаголов-связок). Будем считать обе программы одной программой обучения.

Полезно разделить ее на части, которые отражают особенности обучения человека:

а) Начальное (несамостоятельное) обучение (имеет место для человека примерно с 2 до 6 лет): информация записывается в виде пар вопрос-ответ (дети в указанном возрасте задают до 400-500 вопросов в день, на которые отвечают взрослые).

б) Полусамостоятельное обучение (у человека - примерно с 7 до 18 лет): читая, изучая, задавая вопросы себе и находя ответы самостоятельно или с помощью преподавателей.

в) Самостоятельное обучение (у человека - начиная с 18 лет): когда ответы мозг получает, в основном, самостоятельно.

Разумеется, и подпрограмма, и материал обучения должны быть построены так, чтобы обучение происходило со скоростью, соответствующей возможностям е-нуса воспринимать и перерабатывать информацию (примерно соответствующей скоростям ввода информации в современной ЭВМ). В этом смысле особенно важна подготовка массива материала для обучения, поскольку, скорость обучения, прежде всего, будет лимитироваться скоростью ввода информации. Полезно материал разбить на массивы, соответствующие пунктам а, б и в:

а) Массив начального знания в виде пар "вопрос-ответ", позволяющий начать самостоятельное обучение и мышление.

б) Массив знаний, соответствующий кратким энциклопедиям и справочникам (определения, краткие описания, правила, соответствующие образы и т.п.).

в) Массив знаний специализации, позволяющий начать самостоятельный поиск и выбор знаний в соответствие с поставленными или возникающими целями.

Но пункты б) и в), фактически не являются ноисами. Следовательно, необходимо предусмотреть подпрограмму поиска информации по заданному вопросу (требованию) в массивах по пунктам б) и в), о которой мы скажем ниже.

3.3. Подпрограмма обращения к системе образов с учетом их связей с языком Согласно нашим исследованиям запоминание образов осуществляется аналогично записи речевой информации, если в распоряжении мозга имеются инвариантные элементы соответствующего изображения. Но, очевидно, для анализа зрительной информации, описанной в предыдущей книге, необходима специальная оптическая система, осуществляющая разложение на такие элементы. Должна ли она быть обязательно такой, как зрительная система и зрительный анализатор головного мозга человека, или существует возможность сделать это иначе электронными средствами - например, электронно-оптической камерой и соответствующими программами переработки изображений? По видимому, второй вариант вполне возможен и даже предпочтителен, поскольку не требует наличия столь сложного анализатора как глаз и зрительный анализатор мозга, а анализ может быть осуществлен программными средствами. Но при этом потребуется специальный распределитель (структура и подпрограмма), помещающая детерминанты в правильном порядке в ячейках е-нуса.

Хранение и переработка инвариантов изображения может быть осуществлена тем же образом, как и инвариантов речи (см. ниже).

3.4. Подпрограмма поиска и выдачи информации Очевидно, прежде всего, должно быть сформулировано задание на поиск, включающее требование и граничное условие достаточности (т.е. условие, при котором можно считать, что найденная информация достаточна для ответа, решения данного вопроса). Поиск может вестись е-нусом как перебор всех линий информации, связанных с данным заданием на поиск (т.е. с данными начальными инвариантами), пока не будет найдена информация, удовлетворяющая начальным требованиям. Другой возможностью может быть, когда е-нус дает задание ЭВМ воспользоваться программами поиска традиционной ЭВМ.

Задание на выдачу информации на терминалы, по-видимому, нетрудно организовать посредством определенных операторов.

3.5. Подпрограмма выбора программы переработки информации (мышление) Речь идет о выборе конкретной программы из множества подпрограмм переработки информации, поскольку различные задания требуют существенно различных действий. Грубо говоря, каждый глагол в повелительном наклонении должен быть инициатором специальной программы (в одном из предыдущих разделов мы посвятили достаточно места анализу таких программ). Выбор в этом случае заключается в запуске и поддержке такой программы.

3.6. Подпрограмма, позволяющая е-нусу обращаться к существующим программам ЭВМ Поскольку имеются существенные различия между е-нус программой и традиционными программами ЭВМ, встает вопрос о взаимодействии этих программ. Очевидно, здесь речь может идти только о создании соответствующих операторов обращения и извлечения информации из постоянной памяти ЭВМ, а также постановке задачи к ЭВМ для решения определенной проблемы.

4.0. Программа, моделирующая детерминантную модель – e-BOS Такую программу можно условно назвать Операционной Системой е-нуса (e Brain Operation System - e-BOS), поскольку она должна поддерживать работу всех остальных программ, но сама не связана с получением конечного результата.

Мы предполагаем, что e-BOS должен храниться не на жестком диске, а в ПЗУ.

Только в этом случае е-нус сможет работать со скоростью, не меньшей скорости человеческого мозга. Текущие данные должны хранится, как обычно, в ОЗУ, перерабатываться в арифметическом устройстве микропроцессора, а затем, если это необходимо, фиксироваться в ПЗУ или на жестком диске. На жестком диске разумно хранить большие массивы знаний, необходимые как справочные данные, а также образы, поскольку они занимают большой объем памяти. Разумно выделить некоторую определенную часть памяти жесткого диска для фиксации промежуточных результатов, которые потом должны будут переписаны в ПЗУ (промежуточная память).

Мы показали, что основой мыслительной деятельности мозга являются условные и безусловные рефлексы. Как мы отмечали, они являются отражением причинно-следственных связей, как тех, которые действительно существуют в природе, так и тех, которые человек создает сам (в качестве предположений или временных постулатов). Воплощением причинно-следственных связей (т.е.

безусловных и условных рефлексов) в компьютерных программах являются условные и безусловные переходы, которые, таким образом, должны быть признаны основой работы предлагаемого варианта е-нуса.

Проще всего будет описать е-нус-программу, перечислив, что именно она должна делать:

1. Выделить (в ПЗУ) массив адресов, под которыми должны будут располагаться детерминанты речи (о выборе которых мы говорили выше). Этот массив данных можно назвать массивом det-ячеек.

2. Вызов адреса det-ячейки ПЗУ должен вызывать на выходном устройстве (экране или принтере) соответствующий инвариант речи (если это не запрещено специальным распоряжением).

3. Все детерминанты при воспроизведении должны следовать друг за другом непрерывно.

4. При наборе на клавиатуре некоторого детерминанта речи должен вызываться нужный адрес и фиксироваться сам факт набора как некоторый такт.

5. При наборе на клавиатуре последовательности, состоящей из детерминантов речи, должно фиксироваться (считаться) тактовое расстояние между детерминантами.

6. При наборе на клавиатуре некоторого детерминанта речи воспроизвести этот детерминант на выходном устройстве (если это не будет запрещено специальным распоряжением).

7. Выделить массив адресов, взаимно-однозначно связанных с массивом адресов det-ячеек определенным, нижеописанным образом. Назовем эти адреса связными, а содержимое памяти, соответствующее данному связному адресу назовем ячейкой связи (или bond-ячейкой).

8. Для каждой det-ячейки выделяется такое количество bond-ячеек, которое определяется строением данного языка и известно заранее из анализа языка (в другом варианте программы это число может определяться в процессе обучения е нуса, а не вводится заранее). Каждая bond-ячейка определяет связь данной det ячейки с одной какой-то другой det-ячейкой, но эта связь не приводит к непосредственному возбуждению последней. (Чтобы иметь представление о величинах, скажем, что количество bond-ячеек для одной det-ячейки составляет некоторый процент от количества всех det-ячеек (разный для каждой det-ячейки) от 0 до 100%;

таким образом, количество bond-ячеек в несколько раз превышает количество det-ячеек).

9. При возбуждении (вызове) определенной det-ячейки в общем случае вызываются все "её" bond-ячейки, но количество может быть иным в зависимости от текущих условий.

10. Для каждой bond-ячейки выделяется массив адресов, количество которых в общем случае (но не обязательно: это также связано со строением реального языка) равно числу тактов в волне информации (т.е. длине волны информации), выбранному для данного е-нуса. Например, если в волне информации 7 det-ячеек (т.е. 7 тактов покрывают длину волны), то на одну bond-ячейку должно быть выделено 7 таких адресов - ячеек (которые мы назовем весовыми или w ячейками).

11. Все w-ячейки, принадлежащие к одной bond-ячейке, квалифицируются по тактовой принадлежности от 1-го до n-го такта (где n - число тактов в волне информации). Другими словами, существует одна w-ячейка первого такта (обозначим ее w1-ячейка), одна ячейка второго такта - w2-ячейка, и т.д. до ячейки n-го такта - wn-ячейки.

12. Содержимое w-ячеек составляет число от нуля и выше (реально - не очень большое), записываемое туда в процессе обучения. (Но при дублировании е-нуса эти числа могут быть внесены в систему извне путем специальной загрузки).

Числа, хранящиеся в w-ячейках, в основном и определяют информацию, хранящуюся в памяти е-нуса. Внесение этих чисел в w-ячейки является основным следствием записи (запоминания) информации е-нусом. Извлечение этих чисел из w-ячеек является основой воспроизведения (вспоминания) информации.

4.1. Подпрограмма, поддерживающая запись информации.

Сначала мы опишем программу записи информации, связанную с какой-либо одной det-ячейкой. Предполагая, что det-ячейки уже загружены инвариантами речи и кодами образов, рассмотрим, как записывается информация для создания волны информации. Для ускорения процессов, все текущие данные вызываются в ОЗУ, преобразуются, и те из них, которые необходимо, записываются в промежуточную память на жестком диске или прямо в ПЗУ.

Задаем управление е-нуса на подпрограмму "запись информации". Она поддерживает следующую программу.

Инварианты (или другими словами, детерминанты) речи вводятся с клавиатуры в некоторый буфер, а затем потактно "возбуждают" соответствующие det-ячейки (здесь слово "возбуждение" имеет особый смысл, который мы поясним далее). Это означает, что следующая det-ячейка не возбуждается (т.е. следующий инвариант хранится в буфере), пока не закончено выполнение данного такта. Такт - это не временная переменная, а числовая (можно говорить также об условной координате).

В системе выделяются ячейки связи - bond-ячейки и ячейки «веса» связи - w ячейки, функционирующие следующим образом. Возбуждение det-ячейки заключается в посылке сигнала в определенную ("свою") bond-ячейку, которая с учетом номера такта помещает в соответствующую w-ячейку число. Рассмотрим изменение состояния w-ячеек данной det-ячейки за n-тактов, где число n означает число тактов в волне информации.

0-вой такт. Вызывается данная det-ячейка, т.е. 1-вая ячейка в данном счете ячеек волны информации. Это может быть первая по тексту ячейка или любая ячейка текста, которая в данном счете тактов (или на данной длине волны информации) считается первой (см. также далее).

1-ый такт. Вызывается следующая по тексту det-ячейка (2-ая det-ячейка).

Вызывается bond-ячейка связи 1-ой и 2-ой det-ячеек. С учетом того, что система находится на первом такте, вызывается w1-ячейка данной bond-ячейки и в нее помещается число (например, единица), которая теперь там хранится.

2-ой такт. Вызывается следующая по тексту det-ячейка (3-ья det-ячейка).

Вызывается bond-ячейка связи 1-ой и 3-ей det-ячеек. С учетом того, что система находится на втором такте, вызывается w2-ячейка данной bond-ячейки и в нее помещается число (единица), которая там хранится. И т.д. до конца волны информации.

………………………………………………………………………………… n-ый такт. Вызывается следующая по тексту det-ячейка ((n+1)-ья det-ячейка).

Вызывается bond-ячейка связи 1-ой и (n+1)-ячейки. С учетом того, что система находится на n-ом такте, вызывается wn-ячейка данной bond-ячейки и в нее помещается число (единица), которая там хранится.

На следующем такте мы выходим за границу волны информации по отношению к 1-ой ячейке. Эта ячейка больше не должна принимать участия в процессе (т.е. должна или полностью «обнулиться», или, может быть, перейти в состояние пониженной активности, когда она не мешает записи и воспроизведению, но может быть легче воспроизведена, чем другие ячейки;

это поможет повторить при надобности запись- воспроизведение).

Почти одновременно, со сдвигом на один такт, вышеописанная программа записи повторяет те же шаги для каждой det-ячейки по тексту по мере их вызова, параллельно с программами для предыдущих ячеек. Другими словами, после вызова 2-ой det-ячейки по тексту, она рассматривается как первая на своей длине волны информации, а все последующие по отношению к ней как 2-ая, 3-ья и т.д до n-ой. И так до конца текста. Таким образом, в общем случае должно быть задействовано n одинаковых программ записи информации на одной длине волны информации.

4.2. Подпрограмма, поддерживающая воспроизведение информации.

Задаем управление е-нуса на подпрограмму "воспроизведение информации".

Она поддерживает следующую программу.

Набираем на клавиатуре начало некоторого запомненного текста, который е нус должен воспроизвести. Достаточно набрать некоторое число инвариантов, в количестве не больше длины волны информации.

Программа разбиения на инварианты вызывает потактно соответствующие инварианты в ПЗУ и посылает их в ОЗУ. Там над ними производятся действия по тактам воспроизведения.

0-ой такт.

а) если до этого в ОЗУ хранились адреса каких-то других det-ячеек, их содержимое обнуляется;

б) Производится внешнее (с клавиатуры) возбуждение 1-ой det-ячейки.

в) резервируется адрес для 1-ой det-ячейки в ОЗУ, в котором хранится соответствующий инвариант;

г) подается сигнал вывода соответствующего инварианта на дисплей (или принтер);

1-ый такт.

а) содержимое всех адресов в ОЗУ обнуляется, кроме 1-ой det-ячейки;

б) подается сигнал "просмотра" всех связей, которыми 1-ая det-ячейка связана в ПЗУ с другими det-ячейками;

в) если в результате просмотра обнаружены det-ячейки, с которыми 1-ая det ячейка имеет w1-ячейки с содержимым больше нуля, то в ОЗУ организуются, во первых, адреса, под которыми записаны инварианты соответствующих det-ячеек, а во-вторых, адреса-сумматоры этих det-ячеек, в каждый из которых загружается число (например, равное весу, т.е. единица, но может быть и любое другое число).

г) Производится внешнее (из буфера) возбуждение 2-ой det-ячейки.

д) Подается сигнал вывода соответствующего инварианта на дисплей (или принтер);

е) резервируется адрес для 2-ой det-ячейки в ОЗУ, который должен совпасть с адресом 2-ой det-ячейки, если она уже организована по пункту в);

ж) резервируется адрес, связанный с адресом для 2-ой det-ячейки в ОЗУ, который называется сумматором 2-ой det-ячейки, и помещается в нее число (единица).

з) производится подсчет содержимого сумматорных ячеек:

- поскольку при записи этого текста 2-ая det-ячейка стояла на расстоянии одного такта после 1-ой det-ячейки, то по пункту в) для нее уже вызван сумматор и новая операция вызова ничего не меняет, но добавление единицы дает в этом сумматоре уже число 2;

2-ой такт.

а) содержимое всех адресов в ОЗУ обнуляется, кроме 1-ой и 2-ой det-ячеек;

б) подается сигнал "просмотра" всех связей, которыми 1-ая det-ячейка связана с другими det-ячейками (в ПЗУ);

в) если в результате просмотра обнаружены det-ячейки, с которыми 1-ая det ячейка имеет w2-ячейки с содержимым больше нуля, то в ОЗУ организуются, во первых, адреса, под которыми записаны инварианты соответствующих det-ячеек, а во-вторых, адреса - сумматоры этих det-ячеек, в которые загружается единица.

г) подается сигнал "просмотра" всех связей, которыми 2-ая det-ячейка связана с другими det-ячейками;

д) если в результате просмотра обнаружены det-ячейки, с которыми 2-ая det ячейка имеет w1-ячейки с содержимым больше нуля, то в ОЗУ организуются, во первых, адреса, под которыми записаны инварианты соответствующих det-ячеек, а во-вторых, адреса - сумматоры этих det-ячеек, в которые загружается единица.

е) Производится внешнее (из буфера) возбуждение 3-ей det-ячейки.

ж) Подается сигнал вывода соответствующего инварианта на дисплей (или принтер);

з) резервируется адрес для 3-ей det-ячейки в ОЗУ, который должен совпасть с адресом 3-ей det-ячейки, если она уже организована по пункту в) или д);

и) резервируется адрес, связанный с адресом для 3-ей det-ячейки в ОЗУ, который называется сумматором 3-ей det-ячейки, и помещается в нее число (единица).

к) производится подсчет содержимого сумматорных ячеек:

- поскольку при записи этого текста 3-ья det-ячейка стояла на расстоянии 2-х тактов после 1-ой det-ячейки, то по пункту в) для нее уже вызван сумматор и новая операция вызова ничего не меняет, но добавление единицы дает в этом сумматоре уже число 2;

- поскольку же при записи этого текста 3-ья det-ячейка стояла на расстоянии 1 го такта после 2-ой det-ячейки, то по пункту д) для нее уже вызван сумматор и новая операция вызова ничего не меняет, но добавление единицы дает в этом сумматоре уже число 3. (т.е. в сумматоре 3-ей det-ячейки имеется число 3).

3-ий такт.

а) содержимое всех адресов в ОЗУ обнуляется, кроме 1-ой, 2-ой и 3-ей det ячеек;

б) подается сигнал "просмотра" всех связей, которыми 1-ая det-ячейка связана с другими det-ячейками (в ПЗУ);

в) если в результате просмотра обнаружены det-ячейки, с которыми 1-ая det ячейка имеет w3-ячейки с содержимым больше нуля, то в ОЗУ организуются, во первых, адреса, под которыми записаны инварианты соответствующих det-ячеек, а во-вторых, адреса- сумматоры этих det-ячеек, в которые загружается единица.

г) подается сигнал "просмотра" всех связей, которыми 2-ая det-ячейка связана с другими det-ячейками;

д) если в результате просмотра обнаружены det-ячейки, с которыми 2-ая det ячейка имеет w2-ячейки с содержимым больше нуля, то в ОЗУ организуются, во первых, адреса, под которыми записаны инварианты соответстующих det-ячеек, а во-вторых, адреса- сумматоры этих det-ячеек, в которые загружается единица.

е) подается сигнал "просмотра" всех связей, которыми 3-ая det-ячейка связана с другими det-ячейками;

ж) если в результате просмотра обнаружены det-ячейки, с которыми 3-ая det ячейка имеет w1-ячейки с содержимым больше нуля, то в ОЗУ организуются, во первых, адреса, под которыми записаны инварианты соответствующих det-ячеек, а во-вторых, адреса- сумматоры этих det-ячеек, в которые загружается единица.

з) Производится внешнее (из буфера) возбуждение 4-ой det-ячейки.

и) Подается сигнал вывода соответствующего инварианта на дисплей (или принтер);

к) резервируется адрес для 4-ой det-ячейки в ОЗУ, который должен совпасть с адресом 4-ой det-ячейки, если она уже организована по пункту в) или д) или ж);

л) резервируется адрес, связанный с адресом для 4-ой det-ячейки в ОЗУ, который называется сумматором 4-ой det-ячейки, и помещается в нее число (единица).

м) производится подсчет содержимого сумматорных ячеек:

- поскольку при записи этого текста 4-ая det-ячейка стояла на расстоянии 3-х тактов после 1-ой det-ячейки, то по пункту в) для нее уже вызван сумматор и новая операция вызова ничего не меняет, но добавление единицы дает в этом сумматоре уже число 2;

- поскольку же при записи этого текста 4-ая det-ячейка стояла на расстоянии 2 х тактов после 2-ой det-ячейки, то по пункту д) для нее уже вызван сумматор и новая операция вызова ничего не меняет, но добавление единицы дает в этом сумматоре уже число 3.

- поскольку же при записи этого текста 4-ая det-ячейка стояла на расстоянии 1 го такта после 3-ой det-ячейки, то по пункту д) для нее уже вызван сумматор и новая операция вызова ничего не меняет, но добавление единицы дает в этом сумматоре уже число 4. (т.е. в сумматоре 4-ой det-ячейки имеется число 4).

Аналогично схема должна действовать при наборе последующих инвариантов текста вплоть до конца волны информации (точнее, до ячейки, которую при воспроизведении мы считаем достаточной по счету для начала гарантированного воспроизведения остальной информации, т.е. для продолжения волны информации). Очевидно, при переходе к инварианту, следующему за инвариантом, играющим в данном случае роль конца волны информации, полезно, чтобы первый инвариант больше не участвовал в подсчете сумм (т.е. был обнулен или перешел в полувозбужденное состояние). Задать это можно несколькими способами. Например, при выводе на дисплей последнего инварианта в волне информации вывести из программы счета первый инвариант.

Теперь перейдем к вопросу о дальнейшем самостоятельном воспроизведении текста е-нусом. По нашему предположению достаточно набрать какой-то небольшой кусок ранее запомненного текста, чтобы е-нус начал далее самостоятельно воспроизводить (т.е. выводить на дисплей или принтер) оставшуюся его часть до конца.

Для того, чтобы это стало возможно, необходимо ввести в программу воспроизведения дополнительные возможности. А именно, на каждом такте строку: "Подается сигнал вывода соответствующего инварианта на дисплей (или принтер)" следует поместить в конец каждого такта и дополнить следующим образом:

"Сравнивается содержимое всех сумматоров в ОЗУ между собой и выбирается сумматор с наибольшим значением суммы. Отыскивается соответствующая этому сумматору det-ячейка. Если на данном такте был введен какой-либо инвариант извне (например, с клавиатуры), то он выводится на дисплей или принтер. Если нет - то выводится инвариант, соответствующей det-ячейки с наибольшим числом в сумматоре (если таких ячеек несколько, выводится любой из них, но только один)".

Рассмотрим, как теперь е-нус продолжит воспроизводить запомненный текст.

Предположим, что мы сделали именно вышеприведенные 3-такта, т.е. набрали на клавиатуре 4-е первых инварианта текста, а затем хотим, чтобы е-нус продолжил самостоятельно печатать оставшуюся часть текста. Длину волны информации примем больше 4-х инвариантов. Как должна быть усовершенствована в этом случае программа?

4-ый такт.

а) содержимое всех адресов в ОЗУ обнуляется, кроме 1-ой, 2-ой, 3-ей и 4-ой det-ячеек;

б) подается сигнал "просмотра" всех связей, которыми 1-ая det-ячейка связана с другими det-ячейками (в ПЗУ);

в) если в результате просмотра обнаружены det-ячейки, с которыми 1-ая det ячейка имеет w4-ячейки с содержимым больше нуля, то в ОЗУ организуются, во первых, адреса, под которыми записаны инварианты соответствующих det-ячеек, а во-вторых, адреса - сумматоры этих det-ячеек, в которые загружается единица.

г) подается сигнал "просмотра" всех связей, которыми 2-ая det-ячейка связана с другими det-ячейками;

д) если в результате просмотра обнаружены det-ячейки, с которыми 2-ая det ячейка имеет w3-ячейки с содержимым больше нуля, то в ОЗУ организуются, во первых, адреса, под которыми записаны инварианты соответствующих det-ячеек, а во-вторых, адреса - сумматоры этих det-ячеек, в которые загружается единица.

е) подается сигнал "просмотра" всех связей, которыми 3-ая det-ячейка связана с другими det-ячейками;

ж) если в результате просмотра обнаружены det-ячейки, с которыми 3-ая det ячейка имеет w2-ячейки с содержимым больше нуля, то в ОЗУ организуются, во первых, адреса, под которыми записаны инварианты соответствующих det-ячеек, а во-вторых, адреса-сумматоры этих det-ячеек, в которые загружается единица.

з) подается сигнал "просмотра" всех связей, которыми 4-ая det-ячейка связана с другими det-ячейками;

и) если в результате просмотра обнаружены det-ячейки, с которыми 4-ая det ячейка имеет w1-ячейки с содержимым больше нуля, то в ОЗУ организуются, во первых, адреса, под которыми записаны инварианты соответствующих det-ячеек, а во-вторых, адреса-сумматоры этих det-ячеек, в которые загружается единица.

к) Производится внешнее (из буфера) возбуждение 4-ой det-ячейки. Если не производится, то делается переход к пункту о).

л) Подается сигнал вывода соответствующего инварианта на дисплей (или принтер);

м) резервируется адрес для 4-ой det-ячейки в ОЗУ, который должен совпасть с адресом 4-ой det-ячейки, если она уже организована по пункту в) или д) или ж);

н) резервируется адрес, связанный с адресом для 4-ой det-ячейки в ОЗУ, который называется сумматором 4-ой det-ячейки, и помещается в нее число (единица).

о) производится подсчет содержимого сумматорных ячеек:

- поскольку при записи этого текста 5-ая det-ячейка стояла на расстоянии 4-х тактов после 1-ой det-ячейки, то по пункту в) для нее уже вызван сумматор и новая операция вызова ничего не меняет, но добавление единицы дает в этом сумматоре уже число 1;

- поскольку при записи этого текста 5-ая det-ячейка стояла на расстоянии 3-х тактов после 1-ой det-ячейки, то по пункту в) для нее уже вызван сумматор и новая операция вызова ничего не меняет, но добавление единицы дает в этом сумматоре уже число 2;

- поскольку же при записи этого текста 5-ая det-ячейка стояла на расстоянии 2 х тактов после 2-ой det-ячейки, то по пункту д) для нее уже вызван сумматор и новая операция вызова ничего не меняет, но добавление единицы дает в этом сумматоре уже число 3.

- поскольку же при записи этого текста 5-ая det-ячейка стояла на расстоянии 1 го такта после 3-ой det-ячейки, то по пункту д) для нее уже вызван сумматор и новая операция вызова ничего не меняет, но добавление единицы дает в этом сумматоре уже число 5. (т.е. в сумматоре 4-ой det-ячейки имеется число 5).

п) сравнивается содержимое всех сумматоров в ОЗУ между собой и выбирается сумматор с наибольшим значением суммы. Отыскивается соответствующая этому сумматору det-ячейка.

р) Если на данном такте был введен какой-либо инвариант извне (например, с клавиатуры после буфера), то он выводится на дисплей, а затем начинается следующий такт работы е-нуса. Если нет - то выводится инвариант соответствующей det-ячейки с наибольшим числом в сумматоре (если таких ячеек несколько, выводится любой из них, но только один).

с) Поскольку наибольшая сумма в 5-ой ячейке, то подается сигнал вывода соответствующего инварианта на дисплей;

т) резервируется адрес для 5-ой det-ячейки в ОЗУ, который должен совпасть с адресом 5-ой det-ячейки, если она уже организована по пункту в) или д) или ж);

у) резервируется адрес, связанный с адресом для 5-ой det-ячейки в ОЗУ, который называется сумматором 5-ой det-ячейки, и помещается в нее число (единица).

ф) совершается переход к следующему такту.

Аналогично воспроизводятся и последующие инварианты.

4.3. Подпрограмма, поддерживающая переработку информации (мышление) Мышление человека базируется на способности мозга задавать вопросы самому себе и осуществлять поиск информации для ответа на эти вопросы (т.е.

способность поддерживать диалог сам с собой - авто-диалог). Фактически, в этом заключается процедура мышления, как такового. Для осуществления авто-диалога необходимо выполнить ряд требований:

1. необходимо уметь ставить вопросы (требования) в различной ситуации.

2. необходимо уметь поддерживать вопрос (требование) в памяти так, чтобы можно было бы в любой момент вернуться к нему после остановки.

3. необходимо уметь оценивать, насколько ответ удовлетворителен и не требует ли дальнейшей проработки (критерий завершенности).

Осуществлению этих требований помогает устройство и способ функционирования мозга. Нетрудно проследить на живом мозге, что ассоциативная память устроена так, что при возбуждении какого-либо слова (понятия, вопроса, требования и т.д.) возбуждаются все его связи с другими словами (понятиями, образами и т.д.), которые связаны (были связаны при записи) с этим словом и т.д. Только потом это возбуждение конкретизируется в определенную волну информации, идущую по конкретным ячейкам.

Вместе с тем, благодаря наличию целого поля ячеек возбуждения ("поля мышления") у мозга есть обширный выбор других путей развития волны возбуждения, других попыток решить заданный вопрос, возможность искать различные решения данного вопроса и т. д.. Это и является основой, позволяющей мозгу мыслить, т.е. искать различные решения проблемы.

Как мы видели, способность создавать "поле мышления" присуща мозгу уже благодаря его устройству и функционированию программы воспроизведения. Все, что требуется от подпрограммы, поддерживающей переработку информации (мышление), это усилить и поддержать функционирование и использование "поля мышления". По-видимому, это должно быть возложено на подпрограмму управления е-нусом и на подпрограммы переработки информации, как таковые.

4.4. Подпрограмма обращения к образам объектов природы и работа с ними, Если говорить об использовании образов тем же способом, как речь, необходимо выделить массив адресов, каждый из которых связан, с одной стороны, со словом, которое характеризует этот образ, а с другой - связан с рисунком, записанным в памяти. Под словом и рисунком подразумевается цепочка det-ячеек, на которые раскладываются эти понятия. Для того чтобы можно было по слову восстановить рисунок, необходимо, чтобы волна информации, прошедшая по инвариантам слова (словесного выражения) переходила на ячейки, содержащие инварианты рисунка. Должно учитываться своеобразие воспроизведения рисунка (на экране, принтере и т.д.) по сравнению с речью. Речь воспроизводится в качестве линейной цепи инвариантов. Рисунок может воспроизводиться в качестве двух- (и даже трех-) мерного массива инвариантов. Под этим мы подразумеваем, что каждый инвариант рисунка не обязательно связан только с одним каким-то инвариантом, но может быть одновременно связан с несколькими инвариантами, составляющими этот рисунок.

Это должно быть предусмотрено как способом запоминания, так и специальными программами. Очевидно, в последнем случае, каждый рисунок должен нести еще метку, идентифицирующую данный набор ячеек именно как рисунок.

Но как мы говорили, можно использовать образы, не раскладывая их на инварианты, а как цельное изображение, хранящееся на жестком диске. В этом случае можно выделить массив кодов, каждый из которых постоянно с одной стороны связан со словом (цепочкой речевых инвариантов), а с другой связан с адресом рисунка, хранящемся на жестком диске. Например, пусть рисунок "яблоко" стоит под кодом 010011101. Этот код должен вызываться при возбуждении цепочки речевых инвариантов слова "яблоко" (например, в момент поступления распоряжения "покажи, воспроизведи образ, рисунок "яблоко"").

Код, в свою очередь, должен вызвать рисунок яблока с жесткого диска и вывести его на экран (принтер).

4.5. Программа управления функциями и программами е-нуса.

При программном моделировании в е-нус-программе, очевидно, необходимо выделить программу, условно соответствующую управляющему устройству (БУ).

В дальнейшем мы будем говорить об этой программе как об устройстве.

Основной функцией управления управляющего устройства является управление волнами информации. В чем должно заключаться управление?

Перечислим некоторые из основных процедур, которые должно выполнять управляющее устройство:

1. Поддержка распространения волны информации 2. Поддержка записи информации.

3. Поддержка воспроизведения информации.

4. Кратковременная остановка волны и поддержание ее в этот промежуток времени в полувозбужденном состоянии.

5. Продолжение распространения волны после остановки по той же цепочке (мысли) или отклонение на другую цепочку.

6. Переход на новую цепочку (мысль), т.е. развитие новой волны на основе предыдущей волны, возврат к предыдущей волне.

7. Долговременная остановка волны (на день, месяц, год) и стирание информации в данной цепочке ячеек (забывание) по требованию извне или изнутри.

Рассмотрим эти функции более подробно.

1. Поддержание волны.

Основным сигналом (детерминантом, распоряжением) для поддержания волны являются внешние или внутренние распоряжения, сформулированные на основе глаголов в повелительном наклонении: "вспомни", "воспроизведи", "скажи", и т.п., или на основе вопросов, требующих воспроизведения.

Эти сигналы должны включить все функции действия программы поддержки воспроизведения волны информации. А также поддерживать в более высоком состоянии возбуждения все ячейки волны по сравнению с ячейками, которые в волну не входят.

2. Остановка волны Основным сигналом (детерминантом, распоряжением) для остановки волны являются внешние или внутренние распоряжения, сформулированные на основе глаголов в повелительном наклонении: "остановись", "постой", и вообще любой вопрос или требование, которое заставляет мозг перейти к другой волне информации. При этом возбуждение ячеек прерванной волны не должны исчезнуть, а эта цепочка должна перейти в состояние, из которого будет легче снова воспроизвести эту волну, чем начать новую. Как это сделать - тема программы управления. Например, если в сумматорных ячейках сохраняется некоторое число, меньшее первоначального (т.е. они не обнуляются до конца), то воспроизведение данной цепочки может быть облегчено.

Интересно, как возникает сигнал остановки по требованию "изнутри" мозга.

Если некоторая волна развивается, то других волн, а значит, других сигналов нет.

Таким образом, остановка изнутри происходит только в том случае, когда волна не может развиваться далее. В реальном случае остановка часто происходит при наличии случайного возбуждения другой информационной волны (посторонние слова, звуки;

образ, вызванный тем, что взгляд упал на какой-то посторонний предмет и т.д.). Такой останов может быть сделан искусственно по приказу самого человека, если этот приказ он связал с определенным событием (например, с назначенным временем).

Раздел 3. Сравнение экспериментальных данных функционирования головного мозга животных и человека с работой электронного мозга 1.0. Введение. Человеческий и электронный мозг Мозг является уникальным биологическим устройством для переработки информации, представляемой в наиболее простой и естественной форме. Е-нус представляет собой электронное устройство на основе электронных приборов, моделирующее только одну функцию мозга – его способность мыслить.

Таким образом, из рассмотрения выпадают такие важные части мозга, как моторная и вегетативная, составляющие, по-видимому, основную его массу. Кроме того, в отличие от мозга е-нус составлен из существенно других элементов, не способных самостоятельно развиваться и приспосабливаться в процессе обучения.

Несмотря на это, указанная модель позволяет убедительно и просто истолковать и связать такое множество известных на сегодня фактов, что не оставляет сомнения в том, что она действительно является моделью человеческого мозга.

Краткому сопоставлению известных экспериментальных фактов строения мозга и его функционирования со строением и функционированием е-нуса посвящена эта глава.

2.0. Сравнение электронных и нейронных схем переработки информации Наряду со ссылками на литературные источники мы сочли необходимым в качестве основания для сравнения приводить цитаты из работ ведущих исследователей структур и функций мозга. Это поз волит, мы надеемся, лучше оценить правильность полученных нами результатов.

2. 1. Зрительный отдел Зрительный отдел является наиболее изученным и представи тельным по числу экспериментальных результатов, причем последние в определенной мере характеризуют ситуацию и в других отделах переработки информации.

При изучении зрительного отдела основное внимание в экспериментах было уделено выявлению характера активности одиночных клеток – нейронов - и их взаимосвязей друг с другом. При регистрации активности одиночной клетки первая задача состоит в том, чтобы найти ее рецептивное поле (рецептивным полем нейрона называется область сетчатки, сигналы от которой воздействуют на активность этого нейрона). Взаимосвязи нейронов определялись как электрическим, так и анатомическим путем.

2.1.1. Детектор 2.1.1.1. Основной психофизический закон восприятия информации Этот закон - закон Вебера-Фехнера [6,7,11], относящийся и к другим системам восприятия, существует в двух формулировках:

дифференциальной (Вебер, 1846), называемой законом контрастной чувствительности, и интегральной (Фехнер,18б0).

Закон контрастной чувствительности зрения гласит: глаз в равной степени реагирует не на одинаковую абсолютную разность яркости двух объектов R = R1 R2, а на одинаковую относительную разность R R (где R в знаменателе есть среднее из R1 и R2, причем R мало);

другими словами, изменение ощущения U пропорционально R R : U = k R R, где k = const.

Закон Вебера-Фехнера можно сформулировать следующим образом: ощущение пропорционально логарифму возбуждения:

U = k ln R + C = k ln( R R0 ) C = ln(1 R0 ) - постоянная интегрирования где Так как материальными передатчиками ощущений являются нервные импульсы, постоянной амплитуды, а уровень ощущения определяется частотой, то закон Вебера-Фехнера можно переформулировать следующим образом: частота импульсов, проходящих по нервному каналу, пропорционально логарифму физического возбуждения.

Здесь следует отметить, что, хотя с математической точки зрения оба закона представляют собой две формы (дифференциальную и интегральную) одного и того же закона, с точки зрения систем переработки информации эти законы не тождественны: для материализации каждого из них или для перехода от одного из них к другому требуются особые отличные друг от друга электронные системы.

Существуют основания считать, что детекторы (органы чувств) животных осуществляют сначала логарифмирование, а затем дифферен цирование полученного сигнала. Логарифмирование позволяет резко изменить масштаб диапазона воспринимаемых возбуждений, который в натуральных единицах достигает очень большой величины. Так, например, минимальная и максимальная яркости, воспринимаемые ч е л о в е к о м, о тл ич а ю тс я в 1 0 1 6 р а з [ 4 ].

Рассмотрев ниже строение и работу элементов сетчатки, мы покажем, что она действительно способна выполнясь такие функции.

2.1.1.2. Строение сетчатки (рис. 1) Рис. 1.1. Буквами на схеме строения сетчатки обозначены: К — колбочка, П — палочка, Н — ножки рецепторов. Типы клеток сверху вниз: г — горизонтальные, кб — колбочковые биполярные, пб — палочковые биполярные, плб — плоские биполярные, а — амакриновые, г — ганглиозные, где начинаются волокна зрительного нерва. Рецепторы объединены в поля (показано одно из них).

ON-область поля под действием света вырабатывает сигнал (включена), OFF область молчит (выключена). Возможна и обратная реакция частей поля. Их сигналы попадают в В-клетку (световую-bright) и D-клетку (темновую-dark).

Ганглиозная клетка суммирует эффект и посылает свой сигнал в НКТ — наружное коленчатое тело (в подкорке), а то, в свою очередь, - в зрительную зону коры головного мозга.

Как известно [2,3,4,11], первичная переработка зрительной информации начинается на фоторецепторах сетчатки глаза, состоящих из палочек и колбочек. Последние связаны с биполярными клетками, которые в свою очередь соединены с ганглиозными клетками;

аксоны последних составляют зрительный нерв, соединяющий сетчатку со структурами головного мозга. Помимо этой прямой связи есть клетки, которые осуществляют преимущественно поперечное (или боковое - латеральное) взаимодействие. Это горизонтальные и амакриновые клетки.

Остановимся на основных свойствах клеток сетчатки, связанных с характером их отклика на различного типа внешнее световое возбуждение.

Освещение фоторецептора позвоночных всегда вызывает гипер поляризацию (изменение полярности), величина которой градуально (т.е. непрерывно) зависит от интенсивности вспышки света. Причем рецепторы могут также активировать друг друга посредством горизонтальных клеток и прямым электрическим взаимодействием.

Горизонтальные клетки, получающие входы от многих рецепторов, дают несколько видов устойчивой реакции на освещение, но ни один тип не генерирует распространяющихся импульсов. Так как горизонтальные клетки снабжаются сигналами от рецепторов значительной области сетчатки, их рецептивные поля намного больше полей биполярных или ганглиозных клеток. Кроме того, горизонтальные клетки соединяются друг с другом посредством электрических кон тактов, что еще больше может увеличивать размеры рецептивных полей.

Биполярные клетки реагируют на свет продолжительной деполя ризацией и гиперполяризацией.

Амакриновые клетки не имеют связей с рецепторами;

они связаны лишь с биполярными и другими амакриновыми клетками. По-видимому, они образуют обратные связи с биполярными клетками и связи с ганглиозными клетками.

Для ганглиозных клеток (и вообще для нейронов зрительной системы мозга) характерна постоянная импульсация в состоянии покоя даже в отсутствие освещения. Ответ на освещение состоит, следовательно, в усилении или ослаблении текущих разрядов. Суще ствуют лишь два основных типа рецептивных полей ганглиозных клеток:

с on (т.е. возбуждающим) - центром и off (т.е. тормозящей) периферией, и наоборот. Все рецептивные поля имеют приблизительно концентрическую форму. В геометрическом центре каждого поля находится ганглиозная клетка.

Другая постоянная особенность состоит в том, что имеющий форму круглого пятна центр и окружающая его кольцевая зона (периферия) всегда находятся в антагонистических отношениях. Поэтому при одновременном освещении их реакции направлены на подавление друг друга. Смежные ганглиозные клетки собирают информацию от близких областей сетчатки. Такая организация сохраняется на всех уровнях зрительных проводящих путей, 2.1.1.3. Анализ работы сетчатки Попытаемся осмыслить эти данные с точки зрения принципов переработки информации. Для того, чтобы можно было сравнить работу сетчатки и детектора е-нуса, отбросим в этом сравнении элементы, которые по своей природе отсутствуют у той или другой системы.

Предложенная конструкция детектора е-нуса не обладает I) бинокулярностью, 2) возможностью механически следить за движущимся объектом, 3) различением цветов, 4) адаптивностью и т.п.

свойствами глаза и мозга. И, разумеется, в детекторе нет соответствующих структур, что затрудняет идентификацию всех элементов глаза и мозга. (Отметим, что введение таких структур не представляет сегодня неразрешимой задачи). Речь в дальнейшем будет идти только о структурах, обрабатывающих плоские неподвижные черно-белые изображения (запечатленные, например, на фотографии или фотопленке).

Если отождествить слой фоторецепторов со слоем абсолютных ячеек детектора е-нуса, слой ганглиозных клеток - со слоем разностных ячеек первого или второго уровней, сопоставив остальным слоям различные сумматорные уровни, то схему переработки информации удобно изобразить следующим образом (рис.1.2).

Информация представлена рельефом некоторой скалярной величины R( x, y ) - яркостью, амплитудой или потенциалом сигнала, распределенными на плоскости XOУ. Преобразование информации заключается в такой трансформации рельефа, которая выделила бы наименьшее количество признаков, но сохранила бы взаимно-однозначную связь с начальным рельефом. Каждый слой клеток здесь осуществляет некоторое преобразование, описываемое оператором Li. На языке электроники это означает, что существует некоторая система, которая совершает U требуемое преобразование Li, причем полное преобразование представляет собой последовательность U 3 = L3 L2 L1 R( x, y ).

Рис. 1.2.

Для восстановления информации в первоначальном виде необходимо L1 ;

тогда при иметь систему, совершающую обратные преобразования i воспроизведении мы получим:

U 31 = L1 1 L1 L1U 3 = L1 1 L1 L1 L3 L2 L1 R ( x, y ) = R( x, y ) 23 (Решение вопроса о том, действительно ли восстановление изобра жения совершается на сетчатке или это имеет место в головном мозге, мы отложим до анализа данных работы зрительной коры мозга).

Изменение масштаба в плоскости ХОУ не будем считать преобра зованием информации, поскольку при этом ценность информации, т.е.

количество передаваемого сообщения не меняется.

Отметим, что для облегчения понимания работы детектора удобно представлять себе изображение в виде горного рельефа некоторого участка земной поверхности, где высота рельефа сопоставляется с величиной яркости, а преобразования, выполняемые детектором, сравнивать с теми, которые должны выполнить картографы, чтобы каким-либо способом условно изобразить горы на карте. Существует, как известно, много способов осуществления этого. Причем задача картографа и детектора в этом случае математически тождественны и по этому поводу можно развить весьма общую теорию. (Часть информации, как известно и в мозге, и на карте мы задаем в словесной форме, например, данные о цвете или о геологических породах).

Рассмотрим, что нам известно, исходя из экспериментальных данных, и что мы можем предположить о работе схемы преобразований, исходя из общих представлений.

Во-первых, следует предположить, что логарифмирование совер шается сразу в фоторецепторах, а не в каких-либо последующих слоях (хотя, впрочем, нельзя пока отвергать возможность, что эту роль играют биполярные клетки).

Гиперполяризационная реакция фоторецепторов, по нашему мнению, не связана с требованиями теории преобразования информации, а обусловлена какими-то биологическими причинами, ибо информационная ценность положительной и отрицательной полярности одинакова.

Какое преобразование совершают биполярные клетки, из опытных данных не совсем понятно. Привлекательна гипотеза о том [4], что именно биполярные клетки осуществляют разделение на on- или off области и производят суммирование в пределах этих областей, отводя на ганглиозные клетки только on- или off - сигналы, т.е. оказывая или возбуждающее, или тормозное воздействие.

В этом случае амакриновые клетки, по-видимому, помогают организовать эти области, а также, быть может, регулируют их размер [8], сравнивая и усредняя отклики фоторецепторов на возбуждение.

Ганглиозные клетки, по-видимому, являются обычными интегри рующими нейронами и могут отвечать на on- и off - раздражение каждый.

Из данных повседневного опыта следует, что мозг должен уметь выделять контурные линии, тона, цвета и некоторые другие характеристики изображения. Экспериментальные факты говорят о том, что, по крайней мере, начало этого процесса опосредуется в сетчатке, но с полной уверенностью сказать, до какой стадии доводится этот процесс именно в сетчатке, пока нет возможности.


Поэтому дальнейшие наши рассуждения, хотя и подкреплены рядом экспериментальных данных, в основе носят все-таки гипотетический характер (см. также по этому вопросу [4]).

Предположим следующую архитектонику сетчатки:

а) вся сетчатка разбита на примерно шестиугольные области, непрерывно примыкающие друг к другу (сотовая структура);

рецепторы каждой из них подают через биполярную клетку сигналы на одну ганглиозную клетку (каждая шестиугольная область соответствует абсолютной ячейке детектора е-нуса, а ганглиозная - разностной ячейке первого или второго уровня) б) Размеры абсолютных ячеек меняются в направлении от центральной ямки к периферии так, что в центральной ямке она содержит один или несколько рецепторов, а на периферии - гораздо больше (до тысячи). (Именно поэтому ячейки не могут иметь строго шестиугольную форму;

впрочем, форма, по-видимому, и не играет особой роли).

в) Шесть шестиугольных областей - абсолютных ячеек, окружающих любую центральную область - ячейку, подают свои сигналы через одну (или несколько) биполярных клеток на ганглиозную клетку центральной области, причем полярность сигналов с этих 5-ти областей меняется биполярными клетками на противоположную сравнительно с сигналом с центральной ячейки.

г) Биполярную клетку, обслуживающую центральную область, назовем on биполяром, а клетку, инервирующую периферическую область - off биполяром, Предположим, что каждый из них обладает своим коэффициентом передачи сигнала - k on и k of.

Д) Каждая ганглиозная клетка производит суммирование сигнала с центральной области с сигналами окружающих ее областей (т.е.

кольцевой зоны).

Прежде чем переходить к рассмотрению принципа действия такой сетчатки, докажем, что ее устройство не противоречит экспериментальным данным.

Очевидно, что центральную ячейку - область следует отождествить с on- или off - центральным рецептивным полем, а шесть областей - ячеек вокруг него организуют одно on- или off периферийное кольцевое рецептивное поле.

По нашей схеме количество ганглиозных клеток должно быть примерно равно количеству абсолютных ячеек. Исходя из этого можно вычислить, сколько рецепторов в среднем приходится на центральную ячейку (т.е. центральное рецептивное поле). Поскольку число ганглиозных клеток, оцениваемое по числу их аксонов в зрительном нерве, составляет около 800 тыс., а количество рецепторов в сетчатке около 120 млн., то на одну ганглиозную клетку в среднем приходится 120 млн/800 тыс. = 150 рецепторов - вполне приемлемая величина с учетом того, что в центральной ямке на одну ганглиозную клетку приходится один фоторецептор, а на периферии до тысячи [4, стр.172].

Согласуется наша схема и с данными о количестве биполяров.

Действительно, если кольцевые ячейки подают свой сигнал через один или несколько биполяров, а центральная ячейка - через отдельный биполяр, то число биполяров должно быть не менее, чем в 2 раза превышать число ганглиозных клеток. Действительно [б, т.2], "слой биполяров в центральной части сетчатки содержит в 2-3 раза большее число клеток, чем слой рецепторов (а значит и ганглиозных клеток - А.К.). Каждый биполяр соединен с несколькими рецепторами".

Остановимся еще на особенностях функционирования суммирующей ячейки - нейрона. Не вдаваясь в подробности его устройства (которые в настоящее время хорошо известны [1,З] нейрон можно представить себе как сосуд, в который поступают порции (+) и (-) вещества медиатора (возбуждающие и тормозящие), в равном количестве уничтожающие друг друга. Если остаток представлен (+) веществом, то нейрон генерирует цуг импульсов, частота и длительность которого определяются количеством (+) - вещества. (Простая модель такой системы: две трубки, соединенные с баком, одна из которых подводит, а другая откачивает жидкость). Но, каково бы ни было количество (-) - вещества, нейрон не способен генерировать импульсы. Таким образом, информация, которую переносит (-) - вещество теряется. Фактически это связано с тем, что частота не может быть отрицательной по своему физическому смыслу. Поэтому переход от отрицательного амплитудного сигнала к частотному в прямом смысле невозможен. Как известно, в электронике это ограничение снимается простым способом: сигнал переменной полярности переводят в область положительных значений, прибавляя к нему постоянный положительный потенциал достаточной величины.

Таким образом, если требуется, чтобы (-) - медиатор в данном устройстве действительно переносил информацию, необходимо, чтобы к нему подходил один независимый синапс выделяющий постоянное количество возбуждающего медиатора, которое при любом соотношении (+) и (-) - медиаторов с остальных синапсов могло нейтрализовать остаток (-) - медиатора. Из этого вытекает два важных следствия: I) такой нейрон в состоянии покоя (т.е. в отсутствии сигналов на всех его входах) должен генерировать сигнал постоянной частоты.

Эксперименты показывают, что это для многих нейронов действительно имеет место, 2) независимый синапс может служить активным регуляторным входом (особенно при каких-либо перегрузках), поскольку снижение его активности уменьшает частоту сигнала на выходе нейрона (и наоборот) без изменения активности остальных входов. В этом случае полезно было бы подчинить этот вход блоку управления мозга. Возможно, именно так работают различные адаптивные системы организма.

Рассмотрим по порядку, какие преобразования совершает каждый слой клеток сетчатки, представленной нашей моделью.

I. Фоторецепторы. На фоторецепторы падает некоторое одноцветное изображение, определяемое следующим распределением яркости R = R ( x, y ), (2.1) R, имеет размерность энергия/ед. площади (например, Дж/м2) где В результате фотохимической реакции разложения родопсина энергия света превращается в электрический ток, который изменяет потенциал клетки по сравнению с первоначальным (по экспериментальным данным, понижает потенциал). Мы предполагаем, что, либо в связи с особенностями фотохимической реакции, либо благодаря устройству проводящих путей фоторецептора, потенциал на его выходе связан с яркостью законом Вебера Фехнера:

[ ], U ph = k ph ln R ( x, y ) R0 (2.2) где k ph - коэффициент пропорциональности, измеряемый как и U ph в вольтах R0 - постоянная размерности (В). (Знак минус учитывает гиперполяризацию);

(энергия/ед.площади), задаваемая самой сетчаткой. В связи с ее выбором, проанализируем график функции (2.2) (см. рис.1.3):

Рис. 1.3.

1 потенциал R R0 U ph должен менять знак на Как можно видеть, при R R0 1, противоположный, что не наблюдается на опыте. Более того, при потенциал U ph т.е. при очень малых яркостях быстро стремится к бесконечности, что конечно невозможно. Таким образом, для выполнения (2.2), совместимого с физически надежной и наблюдаемой ситуацией необходимо соблюдение условия:

R R0 1, (2.3) R0 наименьшим из тех, Этого можно достичь двумя способами: I) выбрать которые встречаются на практике. Но глаз имеет дело с весьма широким диапазоном яркостей, меняющимся и во времени, и в пространстве. Обусловить R величину генетически очень трудно, а, главное, это приведет к существенной нестабильности работы устройства. 2) Нам кажется более R0 несколько меньшим величины приемлемым другой путь: выбрать минимальной яркости, присутствующей на рассматриваемом изображении.

Поскольку информация переносится изменением яркости, а не ее абсолютной величиной, то никакой потери информации при этом не происходит. Подстройка глаза к данной яркости действительно существует и называется адаптацией. По нашему предположению она заключается в выборе величины R0 для данного изображения.

2. Биполяры. По нашей схеме биполяры, во-первых, суммируют сигналы с фоторецепторов, принадлежащих on или off - областям;

во-вторых, меняют полярность одной из них (для определенности положим, что с on - области), и, в-третьих, умножают их на безразмерные коэффициенты передачи k on и k of. Таким образом, они осуществляют следующие операции:

N on N on U i = k on ki ln Rion R0, (2.4) а) on - биполяр: U on = k on i =1 i = N off N off = k on U i = k off ki ln Rioff R0, (2.5) б) off - биполяр: U off i =1 i = N on и N off - количество фоторецепторов в on или off -областях.

где Из (2.4) и (2.5) следует, что биполяры осуществляют также и усреднение сигналов с фоторецепторов своей области, поскольку для соседних фоторецепторов k i и Ri могут несколько отличаться.

3. Ганглиозные клетки. Предположим, что ганглиозная клетка суммирует сигналы своих биполяров и трансформирует суммарный потенциал в частоту.

Пусть также у нее имеется дополнительный синапс;

создающий постоянный потенциал, способный уничтожить суммарный отрицательный потенциал от биполяров. Это преобразование математически можно записать в виде:

( ) U gan = k gan U on + U off + U 0, (2.6) где k gan - коэффициент трансформации (Герц/Вольт).

( ) Рассмотрим отдельно сумму U on + U off. Для простоты воспользуемся квадратными on и off - ячейками (рис.1.4):

Рис. 1.4.

ln R R0 = f [ ] R( x, y ), можно записать:

Обозначая = Bon S on f [R ( x, y )] U on + U off Boff S on { f [R( x x, y y )] + f [R (x x, y )] +, (2.7) + f [R (x x, y + y )] +... + f [R ( x, y y )]} где S onn = S off - площадь одной ячейки-клетки, Bon, Boff = const.

R( x, y ) монотонное и медленное, нетрудно В случае, если изменение x и y за дифференциалы, что фигурная скобка показать, принимая содержит величину 8 f [R ( x, y )], и, следовательно, все выражение (2.7) может быть переписано в виде:

U on + U off = ( Bon 8 Boff ) S on ln R R0, (2.8) Bon = 8Boff Boff ' Из (2.8.) следует, что при сетчатка не будет реагировать на диффузное освещение. При Bon Boff = B Bon, Boff ' ' ганглиозные клетки воспроизводят изображение полностью, но существенно уменьшают его яркость.


Покажем теперь, что резкие изменения яркости при этом сохраняются, хотя и ослабевают. Рассмотрим темный силуэт яркости R1 на более светлом фоне яркости R2 (условно изображенный на рис.1.5):

Рис. 1.5.

Пусть для простоты контурная линия проходит по границам ячеек.

Подсчитаем ответы ганглиозных клеток, лежащих внутри контура (фон I), вне контура (фон 2), на границе внутри контура и вне контура (граница I и 2).

[ ] Фон I U 1 = k gan ( Bon B ' off ) S on ln R1 R0 + U 0, (2.10а) [( B + U ], Фон 2: U 2 = k gan B ' off ) S on ln R2 R0 (2.106) on Граница I:

[ ) U 1 = k gan Bon S on ln R1 R0 5Boff S on ln R1 R ] 3Boff S on ln R2 R0 + U 0 =, [ ] = k gan (8Bon ln R1 R0 5B'off ln R1 R0 3B'off ln R2 R0 ) S on + U (2.10в) Граница 2:

[ ) U 2 = k gan (8Bon ln R2 R0 5B'off ln R2 R 8, (2.10г) ] 3B'off ln R1 R0 ) S on + U Подставляя сюда Bon = Boff + B, ' (2.11) получим:

U 1 = k gan [B S on ln R1 R0 + U 0 ], (2.12а) U 2 = k gan [B S on ln R2 R0 + U 0 ], (2.126) 3 ) U 1 = k gan B' off ln R2 R1 + B ln R1 R0 S on + U 0, (2.12в) 8 3 ) U 2 = k gan B' off ln R2 R1 + B ln R2 R0 S on + U 0, (2.12г) 8 Как видим, сигнал с граничной ганглиозной клетки на светлой стороне B' off S on ln R2 R1, т.е.

превышает другие сигналы не менее, чем на всегда четко идентифицируется. Покажем также, что здесь выполняется в первом приближении и закон контрастной чувствительности. В случае, если яркости R1 и R2 мало отличаются друг от друга, то R2 = R1 + R, R R2, R1, R2 R1 = R где Тогда и R + R R R ln R2 R1 = ln 1 + ln1 +, (2.13) R1 R R Подставляя в (2.12г), получаем:

3 R ) U 2 = k gan B' off + B ln R2 R0 S on + U 0, (2.14) 8 R Поскольку B ln R2 R0 0, то из (2.14) следует, что ганглиозная клетка реагирует не на абсолютную разность яркостей, а на относительную, что и является содержанием закона контрастной чувствительности.

Для того, чтобы выявить преимущества и недостатки этой модели сетчатки, сравним ее с моделями, предложенными в первой части нашего исследования (рис.1.4 и 1.6;

см. раздел, часть, гл. ).

Модель (рис. 1.4 см. раздел, часть, гл. ) является простейшей моделью такого типа. Хотя на первый взгляд она кажется проще on- off - модели, но подробное рассмотрение показывает, что это не так. Действительно, количество разностных ячеек и подводящих путей (биполяров) здесь должно быть в 2 (для шестигранной) - 4 (для квадратной) раза больше, чем в on- off - модели, причем конструкция ячеек должна быть не проще конструкции ганглиозных клеток. Следующий недостаток этой модели: она не сохраняет сведений о фоне.

Единственное ее преимущество, пожалуй, заключается в том, что сигнал с выхода разностной ячейки может быть больше, чем в случае on- off - модели.

По сравнению с on- off - моделью схема (рис.1.6 см. раздел, часть, гл. ) выполняет несколько более сложную задачу: переводит все данные о различиях фона в серию контурных линий - эквияркостных или изопотенциальных линий.

Это соответствует изображению рельефа земной поверхности на топографической карте системой изопотенциальных линий (изогипсами) (потенциал в данном случае определяется высотой над уровнем моря, потенциал которого принят за ноль). Положение и густота линий полностью описывают рельеф. В настоящее время трудно сказать, имеет ли этот способ преимущества перед тем, который использует мозг, выделяя отдельно линии и фон (в информационном смысле они почти эквивалентны).

Отметим еще раз, что предложенные схемы являются всего лишь возможными примерами схем подобного рода. Количество таких схем может быть весьма велико, и выбор будет диктоваться, как соображениями потребностей, так и конструктивными возможностями.

2.1.2. Анализатор зрения: строение и работа Перейдем к рассмотрению собственно анализатора зрения, т.е. частей мозга, которые перерабатывают зрительную информацию далее. Приведем соответствующие экспериментальные данные по этому вопросу.

Волокна зрительного нерва, идущие к коре от глаза, оканчиваются на клетках правого и левого латерального коленчатого тела (ЛКТ).

У кошки в ЛКТ - 3 слоя клеток. У обезьяны - 6 слоев. У обоих животных к каждому слою поступают сигналы только от одного глаза. Концентрические рецептивные поля клеток латерального коленчатого тела напоминают поля ганглиозных клеток сетчатки и делятся на два класса: с on-off - центром.

Центральная и периферическая области подавляют эффекты друг друга, так что диффузное освещение всего поля вызывает лишь слабые ответы, частота импульсов во время которых, еще ниже, чем в такой же ситуации у ганглиозных клеток сетчатки.

Нейроны коленчатого тела имеют более тонкую настройку контрастного механизма благодаря сближению тормозной и возбуждающей областей.

Судя по строению ЛКТ, в нем происходит наложение и совмещение изображений от обоих глаз. Независимая обработка информации от каждого глаза привела бы к трудностям при ее воспроизведении (раздвоению, смещению, искажению изображений). Бинокулярносгь требует введения некоторой системы согласования информации, поступающей по разным каналам от одного объекта.

По-видимому, чередование слоев коленчатого тела, иннервирующих каждый глаз, является именно таким механизмом. Поскольку бинокулярность, по-видимому, не играет существенной роли в восприятии знаковой информации, а предназначена, скорее всего, для оценки расстояния и выбора направления, то, возможно, в коленчатом теле в процессе наложения информации происходит также анализ расстояния и направления. С точки зрения конструирования электронного мозга и сама бинокулярность, и диктуемая ею необходимость совмещения, являются, по видимому, излишествами, которые следует избегать при моделировании (к тому же они могут быть смоделированы гораздо более простым способом, например, звуковой или световой локацией и пр.).

При дальнейшем анализе мозгом информации наложенные линии выступают, вероятно, как одно целое, поскольку в норме никакой двойственности анализа в последующих разделах мозга не отмечается.

Дальнейшая переработка зрительной информации происходит в коре мозга.

Данные, полученные по этому вопросу, изложены вкратце ниже по работам основоположников этого направления [1,3].

2.1.3. Зрительная кора (на примере обезьян) ([3] стр.47): "Архитектура зрительной коры (макака) (кора состоит из б слоев, обозначаемых в направлении от поверхности мозга вглубь: I, II, III, IУа, IУв;

IУс, У, УI - А.К.). Волокна, поступающие из латерального коленчатого тела, оканчиваются в слоях IУа, IУа и IУс.

Рецептивные поля в коре. Ответы нейронов коры, так же как ответы ганглиозных клеток сетчатки и нейронов коленчатого тела, обычно возникают на фоне постоянной активности. Как правило, разряды нейронов коры не испытывают существенных изменений при диффузном освещении сетчатки...

Хьюбел и Визель подобрали адекватные световые стимулы для разных клеток коры, рецептивные поля которых они обозначили чисто описательными терминами … как простые, сложные, сверхсложные и сверхсложные высшего порядка".

[I]. Д. Хьюбел. Т. Визель. Центральные механизмы зрения. (стр.176): «Первое из двух основных преобразований, выполняемых зрительной корой, - это такое перераспределение входной информации, в результате которого большинство клеток начинают отвечать не на пятна, а на определенным образом ориентированные отрезки линий.. У обезьяны прежде всего выделяется группа клеток, которые ведут себя (насколько это известно) как клетки коленчатого тела:

они имеют поля с радиальной симметрией, Все такие клетки располагаются в нижней части слоя 1У,..

За пределами слоя 1У все клетки лучше всего реагируют на отрезки линий, ориентированные определенным образом.

Наиболее эффективная ориентация варьирует от клетки к клетке и обычно определена довольно строго, так что отклонение на 10 или 20 градусов по или против часовой стрелки заметно уменьшает реакцию или уничтожает ее...

В зависимости от конкретной клетки лучшим стимулом может быть яркая линия на темном фоне или наоборот: это может быть и граница между светлой и темной областями. Если это линия, ее толщина обычно существенна;

увеличение ее свыше некоторого оптимального значения уменьшает реакцию точно так же, как увеличение диаметра пятна в случае ганглиозных клеток или клеток коленчатого тела. При этом для данной части поля зрения диаметры центральных зон рецептивных полей клеток коленчатого тела и оптимальные для коры толщины линий сравнимы.

Чувствительные к ориентации нейроны варьируют по своей сложности. Самые простые, которые мы назовем простыми клетками, ведут себя так, как будто к ним на вход поступают сигналы непосредственно от нескольких клеток с концентрическими полями, имеющими радиальную симметрию, т.е. от клеток того типа, которые обнаружены в слое 1У, Свойства этих простых клеток, реагирующих на оптимально ориентированные линии, предъявляемые в строго определенном месте, легче всего объяснить, приняв, что все центры соответст вующих полей входных клеток являются либо возбуждающими, либо тормозными и что они располагаются вдоль прямой линии. В настоящее время у нас нет непосредственных подтверждений этой схемы, но она привлекает простотой и согласием с рядом косвенных свидетельств. Согласно работе Дж.

Ланд клетки слоя 1У проецируются в слои, находящиеся прямо над ними, т.е.

примерно туда, где и обнаружены простые клетки.

Вторая группа чувствительных к ориентации нейронов - это гораздо более многочисленные "сложные" клетки. Они подразделяются на несколько категорий, но основная их особенность - это то, что местоположение линий для них не так существенно. Сложные клетки ведут себя так, как будто они получают сигналы от некоторого числа простых клеток, имеющих рецептивные поля с одинаковой оптимальной ориентацией, но несколько различающейся локализацией.

Единственными клетками, которые должны прореагировать (на силуэт - А.К.), будут те, через поля которых пройдет граница. Из клеток с радиальной симметрией сильнее всего возбудятся те, у которых граница коснется центра (так как тогда возбуждающая и тормозная зоны будут максимально неравно освещены). Из клеток чувствительных к ориентации, должны активироваться только те, чьим оптимальным ориентациям случилось совпасть с превалирующим направлением границы, И среди таких клеток простые клетки более требо вательны к стимулу, чем сложные, так как они реагируют оптимальным образом только тогда, когда граница пройдет вдоль линии, разделяющей возбуждающую и тормозную зоны. Важно представлять себе, что эта область коры производит операции только локально, на маленьких участках изображений;

как анализируется или обрабатывается мозгом все изображение, т.е. как эта информация комбинируется и обобщается на более поздних ступенях, если действительно это имеет место, пока неизвестно.

Вторая важная функция зрительной коры обезьяны - комбинировать входы от двух глаз...

Теперь мы обратимся к рассмотрению закономерностей группировки клеток в коре... Сходные по сложности клетки имеют тенденцию группироваться в слои, причем клетки с радиальной симметрией лежат внизу слоя IV, простые клетки прямо над ними, а сложные клетки - в слоях П, Ш, V и VI. Сложные клетки можно подразделить еще на несколько категорий, и те, которые находятся в одном слое, в ряде отношений сильно отличаются от клеток других слоев.

Эти различия между слоями приобретают особый интерес в аспекте следующего важного открытия...: волокна, выходящие из разных слоев коры, имеют различные места назначения. Так самый глубокий слой зрительной коры слой VI - проецируется главным образом (а возможно, и исключительно) обратно в латеральное коленчатое тело;

слой У - в верхнее двухолмие, зрительный отдел среднего мозга;

слои II и III направляют свои волокна в другие части коры».

Нетрудно видеть, что экспериментальные данные очень хорошо подтверждают принцип переработки информации в е-нус’е: если отвлечься от возможных схемных решений, то клетки разного типа можно отождествить с различными типами ячеек е-нус по результатам действия. действительно, простые клетки 1-го слоя, выделяющие ориентированные отрезки, зависящие от положения, точно соответствуют ячейкам уровней направления. сложные клетки, реагирующие на направление безотносительно к их положению на рецептивном поле полностью соответствуют сумматорным ячейкам уровня направления. сверхсложные клетки, отмечающие концы линий, углы между линиями, а также длины отрезков также имеются в составе е-нус;

само строение коры находит параллели в строении е-нус поскольку иерархия ячеек является ее отличительной особенностью.

Таким образом, имеется, как видим, большое число прямых опытных данных, подтверждающих нашу концепцию строения мозга.

Перейдем к данным, подтверждающим принцип строения следующего отдела головного мозга - памяти.

2.1.4. Память Строго говоря, такого отдела в е-нусе нет, поскольку анализ завершается в det-ячейках, и они же служат основой для запоминания информации.

Как ни странно, но такое строение памяти находит подтверждение именно в отсутствии в мозге специфической структуры, которую бы можно было считать носителем информации, подобным магнитной ленте или другому носителю, который может быть выделен, как отдельный объект. Поиски такой структуры на протяжении многих десятков лет оканчивались безуспешно. Это является существенным аргументом в пользу комбинаторной памяти, реализованной в е нусе.

Другим, косвенным подтверждением нашей концепции является приспособленность мозга к запечатлеванию следов и именно таким способом, какой необходим для комбинаторной памяти, т.е. для связывания det - ячеек, 2.1.4.1. Организация следов Наше предположение о том, что организация следа заключается в уменьшении сопротивления некоторой связи (или эквивалентном ему действии), подтверждается прямыми исследованиями синапсов [1] (Хьюбел Д.;

Стивенс Ч.;

Иверсен Л.). Связь между нейронами (синаптическая связь) усиливается или ослабляется открыванием или закрыванием каналов в постсинаптической мембране под действием медиатора. Эти каналы служат для пропускания ионов натрия или калия, т.е. электрического тока. Проводимость такого канала в открытом состоянии порядка 8.10-12 Ом-1. Плотность каналов может достигать 10000 на квадратный микрон. Чем больше каналов открыто, тем меньше сопротивление постсинаптической мембраны.

Но по экспериментальным данным появление следа заключается не в устойчивом изменении проводимости постсинаптической мембраны, а в изменении количества выделяемого медиатора: чем его больше выделяется, тем проводимость мембраны выше, хотя в нормальном состоянии, она имеет почти бесконечное сопротивление (все каналы закрыты). Такой механизм необходим, чтобы переток ионов через мембрану не происходил постоянно;

только тогда можно в теле нейрона организовать импульс. Постсинаптическая мембрана открывается под действием медиатора и быстро закрывается после его разрушения.

Схема организации следа, описанная нами в первой части, может быть решена в виде, близком по устройству тому, что мы наблюдаем в мозге. Для задержки и растяжения сигнала можно использовать линию прохождения сигнала (в головном мозге эту роль выполняют, вероятно, аксон (задержка) и дендрит (растяжение), а схему совпадения поместить непосредственно рядом со схемой суммирования (синапса).

У биологических систем имеется возможность варьирования параметров сигналов за счет роста своих частей. Так, несомненно, при миелинизации возрастает скорость прохождения импульса по аксону (от 30 м/с до 120 м/с) [2,6], что может быть использовано для изменения времени задержки. Это существенно увеличивает гибкость системы. Но, по-видимому, многие из приспособительных реакций могут быть смоделированы средствами электроники. Опишем, как, по нашему мнению, происходит процесс записи и воспроизведения информации на детерминантных нейронах мозга. (Поскольку экспериментальных данных по этому вопросу существует очень мало, многое в нашем описании будет носить гипотетический характер).

Возможны два крайних исходных состояния детерминантной сети нейронов: I) все det - нейроны имеют связи друг с другом;

2) они имеют весьма ограниченное число связей (грубо говоря, не имеют связей вообще).

В первом случае в процессе обучения одни связи подвергаются интенсивному тренингу и усовершенствуются (утолщаются и миелинизируются аксоны, появляются дополнительные синапсы и т.п.), Нет оснований сомневаться в том, что это возможно, поскольку приспосабливаемость - один из основных признаков биологической системы. Связи, которые используются редко, остаются слабо раз витыми;

связи, которые вообще не используются, полностью атрофируются (быть может, даже рассасываются и исчезают). О том, что это имеет место, указывают многочисленные эксперименты по депривации [3]. Таких связей может быть довольно много. Например, если ребенок обучается только одному языку, то множество связей между слогами, которые в этом языке никогда не встречаются, могут атрофироваться. Возможно, этим объясняется существование устойчивого акцента у взрослых, которые в детские годы не слышали иной речи, кроме родной (акцент, фактически, возникает из попыток мозга приспособить существующие связи к структуре другого языка). Но поскольку все же овладение иностранной речью оказывается возможным, следует думать, что полной атрофии подверга ется небольшая часть пассивных связей, или осуществление новых связей берут на себя другие нервные клетки.

Второй случай предполагает, что большинство связей появляется в процессе обучения за счет роста волокон (аксонов). Этот путь снижает способность мозга к обучению в более взрослом состоянии. Поскольку существует немало примеров, когда люди во взрослом состоянии осваивают и новые языки, и новые науки за довольно короткий срок, следует думать, что природа предпочитает первый вариант, в котором процессы роста аксонов играют второстепенную роль. На него мы и будем ориентироваться в дальнейшем.

2.1.4.2, Интегративная функция нейронов По многочисленным экспериментальным данным [1,2,3] тело нейронов осуществляет именно тот вид деятельности, который необходим для записи и воспроизведения информации по типу е-нус’а, т.е. формирование следов различной глубины и опосредование волны возбуждения. Покажем это.

Рассмотрим преобразование импульсов, происходящих в нейроне. Как известно, знаковый сигнал преобразуется в датчике и анализаторе в цуг импульсов некоторой частоты. Каждый импульс цуга в несколько (4-5) раз растягивается при прохождении по дендриту и сокращается в размерах.

За счет движения по аксонам разной толщины цуги могут относительно задерживаться, т.к. скорость распространения импульсов тем больше, чем больше толщина аксона. Рост сечения аксона возможен в процессе тренировки - обучения и, следовательно, возможен оптимальный подбор задержек.

Импульс цуга имеет амплитуду меньшую величины порога нейрона и поэтому не может генерировать импульс в аксоне. Но тело нейрона способно суммировать импульсы цуга, постепенно повышая свой потенциал. Причем суммирование совершается не строго: каждый импульс с течением времени расплывается, понижает свой потенциал.

Если сила раздражения мала, то мала и частота цуга;

в этом случае суммирование дает менее высокий результирующий потенциал.

Чем более высокий суммарный потенциал возникает на теле нейрона, тем большей частоты сигнал дает этот нейрон по своему аксону.



Pages:     | 1 |   ...   | 6 | 7 || 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.