Смекни!
smekni.com

Нейрокомпьютерные системы (стр. 28 из 32)

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Как когнитрон, так и неокогнитрон производят боль­шое впечатление с точки зрения точности, с которой они моделируют биологическую нервную систему. Тот факт, что эти системы показывают результаты, имитирующие некото­рые аспекты способностей человека к обучению и позна­нию, наводит на мысль, что наше понимание функций мозга приближается к уровню, способному принести практическую пользу. Неокогнитрон является сложной системой и требует существенных вычислительных ресурсов. По этим причинам кажется маловероятным, что такие системы реализуют оптимальное инженерное решение сегодняшних проблем распознавания образов. Однако с 1960 г. стоимость вы­числений уменьшалась в два раза каждые два-три года, тенденция, которая, по всей вероятности, сохранится в течение как минимум ближайших десяти лет. Несмотря на то, что многие подходы, казавшиеся нереализуемыми не­сколько лет назад, являются общепринятыми сегодня и могут оказаться тривиальными через несколько лет, реа­лизация моделей неокогнитрона на универсальных компьютерах является бесперспективной. Необходимо достигнуть тысячекратных улучшений стоимости и производительности компьютеров за счет специализации архитектуры и внедре­ния технологии СБИС, чтобы сделать неокогнитрон практи­ческой системой для решения сложных проблем распознава­ния образов, однако ни эта, ни какая- либо другая мо­дель искусственных нейронных сетей не должны отвергать­ся только на основании их высоких вычислительных требо­ваний.

Приложение А Биологические нейронные сети

ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ МОЗГ: БИОЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Структура искусственных нейронных сетей была смо­делирована как результат изучения человеческого мозга. Как мы отмечали выше, сходство между ними в действи­тельности очень незначительно, однако даже эта скромная эмуляция мозга приносит ощутимые результаты. Например, искусственные нейронные сети имеют такие аналогичные мозгу свойства, как способность обучаться на опыте, основанном на знаниях, делать абстрактные умозаключения и совершать ошибки, что является более характерным для человеческой мысли, чем для созданных человеком компью­теров.

Учитывая успехи, достигнутые при использовании грубой модели мозга, кажется естественным ожидать даль­нейшего продвижения вперед при использовании более точной модели. Разработка такой модели требует деталь­ного понимания структуры и функций мозга. Это в свою очередь требует определения точных характеристик нейро­нов, включая их вычислительные элементы и элементы связи. К сожалению, информация не является полной; большая часть мозга остается тайной для понимания. Основные исследования проведены в области идентификации функций мозга, однако и здесь отсутствуют подходы, отличающиеся от чисто «схематических». Биохимия нейро­нов, фундаментальных строительных блоков мозга, очень неохотно раскрывает свои секреты. Каждый год приносит новую информацию относительно электрохимического пове­дения нейронов, причем всегда в направлении раскрытия новых уровней сложности. Ясно одно: нейрон является намного более сложным, чем представлялось несколько лет назад, и нет полного понимания процесса его функциони­рования.

Однако, несмотря на наши ограниченные познания, мозг может быть использован в качестве ценной модели в вопросах развития искусственных нейронных сетей. Ис­пользуя метод проб и ошибок, эволюция, вероятно, приве­ла к структурам, оптимальным образом пригодным для решения проблем, более характерных для человека. Кажет­ся маловероятным, что мы получим более хорошее решение. Тщательно моделируя мозг, мы продвигаемся в исследова­нии природы и в будущем будем, вероятно, воспроизводить больше возможностей мозга.

Данное приложение содержит штриховые наброски современных знаний относительно структуры и функций мозга. Хотя изложение этих сведений очень краткое, мы пытались сохранить точность. Следующие разделы иллюст­рируют текст данной работы и, возможно, будут стимули­ровать интерес к биологическим системам, что приведет к развитию искусственных нейронных сетей.

ОРГАНИЗАЦИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО МОЗГА

Человеческий мозг содержит свыше тысячи миллиардов вычислительных элементов, называемых нейронами. Превы­шая по количеству число звезд в Млечном Пути галактики, эти нейроны связаны сотнями триллионов нервных нитей, называемых синапсами. Эта сеть нейронов отвечает за все явления, которые мы называем мыслями, эмоциями, позна­нием, а также и за совершение мириадов сенсомоторных и автономных функций. Пока мало понятно, каким образом все это происходит, но уже исследовано много вопросов физиологической структуры и определенные функциональные области постепенно изучаются исследователями.

Мозг также содержит густую сеть кровеносных сосу­дов, которые обеспечивают кислородом и питательными веществами нейроны и другие ткани. Эта система крово­снабжения связана с главной системой кровообращения посредством высокоэффективной фильтрующей системы, называемой гематоэнцефалическим барьером, этот барьер является механизмом защиты, который предохраняет мозг от возможных токсичных веществ, находящихся в крови.

Защита обеспечивается низкой проницаемостью кровеносных сосудов мозга, а также плотным перекрытием глиальных клеток, окружающих нейроны. Кроме этого, глиальные клетки обеспечивают структурную основу мозга. Фактичес­ки весь объем мозга, не занятый нейронами и кровеносны­ми сосудами, заполнен глиальными клетками.

Гематоэнцефалический барьер является основой для обеспечения сохранности мозга, но он значительно ослож­няет лечение терапевтическими лекарствами. Он также мешает исследованиям, изучающим влияние различных хими­ческих веществ на функции мозга. Лишь небольшая часть лекарств, созданных с целью влияния на мозг, может преодолевать этот барьер. Лекарства состоят из неболь­ших молекул, способных проникать через крошечные поры в кровеносных сосудах. Чтобы воздействовать на функции мозга, они должны затем пройти через глиальные клетки или раствориться в их мембране. Лишь некоторые молекулы интересующих нас лекарств удовлетворяют этим требовани­ям; молекулы многих терапевтических лекарств задержива­ются этим барьером.

Мозг является основным потребителем энергии тела. Включая в себя лишь 2% массы тела, в состоянии покоя он использует приблизительно 20% кислорода тела. Даже когда мы спим, расходование энергии продолжается. В действительности существуют доказательства возможности увеличения расходования энергии во время фазы сна, сопровождаемой движением глаз. Потребляя только 20 Вт, мозг с энергетической точки зрения невероятно эффекти­вен. Компьютеры с одной крошечной долей вычислительных возможностей мозга потребляют много тысяч ватт и требу­ют сложных средств для охлаждения, предохраняющего их от температурного саморазрушения.

Нейрон

Нейрон является основным строительным блоком нерв­ной системы. Он является клеткой, подобной всем другим клеткам тела; однако определенные существенные отличия позволяют ему выполнять все вычислительные функции и функции связи внутри мозга.

Функционально дендриты получают сигналы от других клеток через контакты, называемые синапсами. Отсюда сигналы проходят в тело клетки, где они суммируются с другими такими же сигналами. Если суммарный сигнал в течение короткого промежутка времени является достаточ­но большим, клетка возбуждается, вырабатывая в аксоне импульс, который передается на следующие клетки. Несмотря на очевидное упрощение, эта схема функционирования объясняет большинство известных процессов мозга.


Тело ячейки. Нейроны в мозгу взрослого человека не восстанавливаются; они отмирают. Это означает, что все компоненты должны непрерывно заменяться, а материалы обновляться по мере необходимости. Большинство этих процессов происходит в теле клетки, где изменение хими­ческих факторов приводит к большим изменениям сложных молекул. Кроме этого, тело клетки управляет расходом энергии нейрона и регулирует множество других процессов в клетке. Внешняя мембрана тела клетки нейрона имеет уникальную способность генерировать нервные импульсы (потенциалы действия), являющиеся жизненными функциями нервной системы и центром ее вычислительных способнос­тей.


Были идентифицированы сотни типов нейронов, каждый со своей характерной формой тела клетки (рис. А.2), имеющей обычно от 5 до 100 мкм в диаметре. В настоящее время этот факт рассматривается как проявление случай­ности, однако могут быть найдены различные морфологи­ческие конфигурации, отражающие важную функциональную специализацию. Определение функций различных типов клеток является в настоящее время предметом интенсивных исследований и основой понимания обрабатывающих меха­низмов мозга.