Популярно об ИИ

Нейрокомпьютерные сети… структурное повторение деятельности человеческого мозга… Мозг состоит из двух типов клеток: глиальных и нейронов… Отказ компонента не влечет отказа всей нейронной сети в целом, а лишь несколько ухудшает ее характеристики... Да, дорогой читатель, сегодня мы погрузимся в нейрокомпьютерные сети. По существу, эту дисциплину стоит рассматривать как подчиненную ИИ, ведь речь идет ни много ни мало, а о повторении нас самих на техническом уровне.

Вопрос "как работает человеческий мозг?" сейчас сравним с некогда популярным: "есть ли жизнь на Марсе?". И это действительно так. По базовым предположениям, работа мозга, а именно наше разумное поведение, происходит благодаря взаимодействию огромного количества нейронов, объединенных в глобальную взаимосвязанную сеть. Причем сама идея отнюдь не нова, ведь мы уже привыкли к тому, что в новостях проходит информация с постоянным сравнением количества нейронов с числом транзисторов в современных ПК. Развилось целое направление, именуемое "нейрокомпьютингом", которое подразумевает структурное повторение этого представления машинным способом. Почему мы так часто произносим "это представление", а не просто однозначно утверждаем, что выбранный базис априори верен? Есть две причины.

1. Выбранный базис может быть неверен. Как доказательство этому можно привести весьма обоснованные предположения Пенроуза и Хамероффа о том, что нейронная сеть тут как-то и вообще ни при чем. И главные события происходят не в нейронах, а в самих клетках (в их цитоскелетоне в микротрубочках), а память и сознание определяются конформационными изменениями белков во внутриклеточных структурах и связанными с ними квантовыми эффектами.

2. Вы часто, даже на страницах КГ, могли увидеть новости о том, что чипы встраивают в мозг животных (крыс, черепах и т.п.). На самом деле, все попытки внедрения в сам мозг потерпели фиаско, а данные эксперименты работают только на уровне входных/выходных данных. Если в варианте входных, то используется искусственное воздействие на рецепторы (например, сообщается сигнал о наличии пищи — животное, соответственно, туда идет). Это, кстати, называют более гуманным способом, потому как животное идет по своей воле. А в варианте управления выходными данными все еще проще, потому как управление мышцами производится за счет электрических импульсов.

Со стороны все выглядит вообще весело. То есть придумали себе, понимаешь, ученые некий базис и на его основе образовали целое научное направление. В поддержку предположения Пенроуза и Хамероффа стоит провести параллель с нашими органами зрения. По существу, в их основе лежит биохимическая реакция. Фоторецепторные клетки содержат пигмент, который под воздействием света обесцвечивается (процесс обратим), меняется форма его молекул, что ведет к электрическим изменениям в рецепторной мембране. Почему точно такой же механизм не может быть предусмотрен внутри нашего мозга? Ведь, по существу, нейронные сети — это практически только сложные электрические взаимодействия. И не получаем ли мы тут точно такой же вариант, который описан во втором пункте, то есть, по существу, рассматриваем только входы/выходы? Например, очень частые примеры из области нейрокомпьютинга касаются распознавания образов, букв и т.д. Но давайте рассмотрим конкретно, например, как работает обычная программа распознавания текста. Она может функционировать без электричества и миллиона транзисторов со сложными логическими взаимосвязями? Нет. Можно ли сказать, что результат ее работы — итог электромагнитных взаимодействий? Да. Но процессору нужна программа, которая задает все действия, а также память для хранения необходимой информации. Вот тут и загвоздка. RAM и ROM, HDD, накопители в виде CD подразумевают различные типы хранения информации. С первым случаем все понятно — микросхемы (т.е. транзисторы), винчестеры — второй принцип, CD — вообще третий. Причем они могут хранить инструкции, то есть систему управления электрической сетью. Это изобрел человек, а что создала природа? Если смотреть на наш мозг так же абстрактно, как мы взглянули на программу распознавания текста, то нужно сказать, что мы сами и все вокруг нас — это результат электромагнитных взаимодействий, мы состоим из атомов и молекул, дышим атомами и молекулами, питаемся атомами и молекулами. Но это не говорит о том, что все можно объяснить только наличием нейронной сети, хотя электричество везде.

***

Впрочем, на самом деле, ученые исследовали достаточно много. Например, человеческий мозг — это результат эволюционных процессов, которые в нем и отображены. То есть изначально было дополнение, а после качественное превосходство наследственной информации, заложенной в ДНК. Сам человеческий мозг содержит три ключевых отдела, показывающих весь ход эволюции:
. Рептильный. Ориентация в пространстве. Самый древний.
. Лимбическая система. Эмоции.
. Новая кора. Логическое мышление, речь.

Далее было выбрано представление о том, что все зависит от нейронных сетей и взаимодействий, в них происходящих. Их было выделено также три типа:
. Сенсорные. Шесть чувств (если брать за шестое чувство равновесия).
. Внутренние. Управление мышцами и внутренними органами.
. Эффекторные. Обработка информации, обучение, распознавание сенсорных образов, внимание.

Принцип работы двух первых понятен и изучен, третий тип в ряде случаев остается загадкой. В принципе, наибольших успехов добились в распознавании сенсорных образов, и то еще далеко до совершенства. Что касается ассоциаций, дело обстоит несколько сложнее. Например, по нескольким первым нотам вы можете угадать знакомую мелодию, то есть вы распознаете образ при минимуме входящих данных. Поэтому и говорят, что человек обладает образно-ассоциативным мышлением. И, кстати, не только он. Можно ли, например, сказать, что мой кот представляет себе рыбу, почуяв ее запах? А меня, услышав мой голос? На самом деле, да. Несколько начальных нот запомнившейся вам мелодии определенно сопряжены с какими- либо внутренними реакциями, эмоциями, которые вы испытывали при ее прослушивании. Рыба для кота связана с пищевым насыщением, наслаждением, которое он получает в процессе. Я для кота ассоциируюсь с тем, кто эту пищу дает, помимо этого, иногда составляет ему общество, ну, и иногда ставит над ним эксперименты (сейчас сидит обиженный — я его фотографировал для создания трехмерной модели:)). Все эти примеры приведены для того, чтобы показать, что наше биологическое понятие образа комбинаторно и включает в себя много составляющих. При этом чем ярче образ, тем лучше он усваивается памятью. А память наша является содержательно-адресованной.

Базовое понятие рабочей архитектуры нашего мозга на базе нейронных сетей

Количество нейронов в мозге поставляет порядка 1010-1011. Каждый нейрон имеет тело клетки, или, другими словами, сому. Внутриклеточное пространство имеет отрицательный заряд по отношению внеклеточному, то есть сама клетка поляризована. Этот момент имеет место в силу избирательной проницаемости клеточной мембраны для ионов натрия и калия. Помимо этого, у нейрона есть множество коротких ветвящихся отростков, называемых дендритами, и один длинный отросток — аксон, который на конце также разветвляется и образует контакты с дендритами других нейронов. Получается взаимосвязанная электрическая цепь. Причем сами связи нетривиальны. Контакты аксона с дендритами других нейронов называются синапсами. Электрический импульс, распространившийся по ветвлениям в окончании аксона, достигает синапсов, в которых выделяются специальные вещества (нейромедиаторы), которые влияют на нейрон-приемник. Один нейрон может воздействовать на 104 других. При этом мы говорим практически о химико-биологической реакции, и тут также имеет место скорость восстановления. То есть нейрон работает с частотой в 100 Гц. Нейроны могут быть в двух состояниях: возбужденном, то есть передают сигналы другим, и покоящемся.

По существу, это пока все, что нужно нам знать. В следующем материале мы подробно рассмотрим базовые принципы нейрокомпьютинга.

Кристофер, christopher@tut.by