Гамма-аминомасляная кислота (ГАМК) является одним из более общих тормозных нейротрансмиттеров. Обнаруженная почти исключительно в головном и спинном мозге, она попадает на рецептор канала, который выборочно пропускает ионы хлора. После входа эти ионы увеличивают отрицательный потенциал клетки и тем самым препятствуют ее возбуждению. Дефицит ГАМК связан с хореей Хантингтона, имеющей нейрологический синдром, вызывающий бесконтрольное движение мускулатуры. К несчастью, гематоэнцефалический барьер препятствует увеличению снабжения ГАМК, и как выйти из этого положения, пока неизвестно. Вероятно, что и другие нейрологические и умственные растройства будут наблюдаться при подобных нарушениях в нейротрансмиттерах или других химических носителях. Уровень возбуждеия нейрона определяется кумулятивным эффектом большого числа возбуждающих и тормозящих входов, суммируемых телом клетки в течение короткого временного интервала. Получение возбуждающей нейротрансмиттерной молекулы будет увеличивать уровень возбуждения нейрона; их меньшее количество или смесь тормозящих молекул уменьшает уровень возбуждения. Таким образом, нейронный сигнал является импульсным или частотно-модулируемым (ЧМ). Этот метод модуляции, широко используемый в технике (например, ЧМ-радио), имеет значительные преимущества при наличии помех по сравнению с другими способами. Исследования показали изумляющую сложность биохимических процессов в мозге. Например, предполагается наличие свыше 30 вешеств, являющихся нейротрансмиттерами, и большое количество рецепторов с различными ответными реакциями. Более того, действие определенных нейротрансмиттерных молекул зависит от типа рецептора в постсинаптической мембране, некоторые нейротрансмиттеры могут быть возбуждающими для одного синапса и тормозящими для другого. Кроме того, внутри клетки существует система «вторичного переносчика», которая включается при получении нейротрансмиттера, что приводит к выработке большого количества молекул циклического аденозинтрифосфата, тем самым производя значительное усиление физиологических
реакций.
Исследователи всегда надеются найти простые образы для унификации сложных и многообразных наблюдений. Для нейробиологических исследований такие простые образы до сих пор не найдены. Большинство результатов исследований подвергаются большому сомнению прежде, чем ими воспользуются. Одним из таких результатов в изучении мозга явилось открытие множества видов электрохимической деятельности, обнаруженных в работе мозга; задачей является их объединение в связанную функциональную модель.
КОМПЬЮТЕРЫ И ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ МОЗГ
Существует подобие между мозгом и цифровым компьютером: оба оперируют электронными сигналами, оба состоят из большого количества простых элементов, оба выполняют функции, являющиеся, грубо говоря, вычислительными. Тем не менее существуют и фундаментальные отличия. По сравнению с микросекундными и даже наносекундными интервалами вычислений современных компьютеров нервные импульсы являются слишком медленными. Хотя каждый нейрон требует наличия миллисекундного интервала между передаваемыми сигналами, высокая скорость вычислений мозга обеспечивается огромным числом параллельных вычислительных блоков, причем количество их намного превышает доступное современным ЭВМ. Диапазон ошибок представляет другое фундаментальное отличие: ЭВМ присуща свобода от ошибок, если входные сигналы безупречно точны и ее аппаратное и программное обеспечение не повреждены. Мозг же часто производит лучшее угадывание и приближение при частично незавершенных и неточных входных сигналах. Часто он ошибается, но величина ошибки должна гарантировать наше выживание в течение миллионов лет.
Первые цифровые вычислители часто рассматривались как «электронный мозг». С точки зрения наших текущих знаний о сложности мозга, такое заявление оптимистично, да и просто не соответствует истине. Эти две системы явно различаются в каждой своей части. Они оптимизированы для решения различных типов проблем, имеют существенные различия в структуре и их работа оценивается различными критериями.
Некоторые говорят, что искусственные нейронные сети когда-нибудь будут дублировать функции человеческого мозга. Прежде чем добиться этого, необходимо понять организацию и функции мозга. Эта задача, вероятно, не будет решена в ближайшем будущем. Надо отметить то, что современные нейросети базируются на очень упрощенной модели, игнорирующей большинство тех знаний, которые мы имеем о детальном функционировании мозга. Поэтому необходимо разработать более точную модель, которая могла бы качественнее моделировать работу мозга.
Прорыв в области искусственных нейронных сетей будет требовать развития их теоретического фундамента. Теоретические выкладки, в свою очередь, должны предваряться улучшением математических методов, поскольку исследования серьезно тормозятся нащей неспособностью иметь дело с такими системами. Успокаивает тот факт, что современный уровень математического обеспечения был достигнут под влиянием нескольких превосходных исследователей. В действительности аналитические проблемы являются сверхтрудными, так как рассматриваемые системы являются очень сложными нелинейными динамическими системами. Возможно, для описания систем, имеющих сложность головного мозга, необходимы совершенно новые математические методы. Может быть и так, что разработать полностью удовлетворяющий всем требованиям аппарат невозможно.
Несмотря на существующие проблемы, желание смоделировать человеческий мозг не угасает, а получение зачаровывающих результатов вдохновляет на дальнейшие усилия. Успешные модели, основанные на предположениях о структуре мозга, разрабатываются нейроанатомами и нейрофизиологами с целью их изучения для согласования структуры и функций этих моделей. С другой стороны, успехи в биологической науке ведут к модификации и тщательной разработке искуственных моделей. Аналогично инженеры применяют искусственные модели для реализации мировых проблем и получают положительные результаты, несмотря на отсутствие полного взаимопонимания.
Объединение научных дисциплин для изучения проблем искусственных нейросетей принесет эффективные результа ты, которые могут стать беспримерными в истории науки. Биологи, анатомы, физиологи, инженеры, математики и даже философы активно включились в процесс исследований. Проблемы являются сложными, но цель высока: познается сама человеческая мысль.
Приложение Б Алгоритмы обучения
Искусственные нейронные сети обучаются самыми разнообразными методами. К счастью, большинство методов обучения исходят из общих предпосылок и имеет много идентичных характеристик. Целью данного приложения является обзор некоторых фундаментальных алгоритмов, как с точки зрения их текущей применимости, так и с ' точки зрения их исторической важности. После ознакомления с этими фундаментальными алгоритмами другие, основанные на них, алгоритмы будут достаточно легки для понимания и новые разработки также могут быть лучше поняты и развиты.
ОБУЧЕНИЕ С УЧИТЕЛЕМ И БЕЗ УЧИТЕЛЯ
Обучающие алгоритмы могут быть классифицированы как алгоритмы обучения с учителем и без учителя. В первом случае существует учитель, который предъявляет входные образы сети, сравнивает результирующие выходы с требуемыми, а затем настраивает веса сети таким образом, чтобы уменьшить различия. Трудно представить такой обучающий механизм в биологических системах; следовательно, хотя данный подход привел к большим успехам при решении прикладных задач, он отвергается исследователями, полагающими, что искусственные нейронные сети обязательно должны использовать те же механизмы, что и человеческий мозг.
Во втором случае обучение проводится без учителя, при предъявлении входных образов сеть самоорганизуется посредством настройки своих весов согласно определенному алгоритму. Вследствие отсутствия указания требуемого выхода в процессе обучения результаты непредсказуемы с точки зрения определения возбуждающих образов для конкретных нейронов. При этом, однако, сеть организуется в форме, отражающей существенные характеристики обучающего набора. Например, входные образы могут быть классифицированы согласно степени их сходства так, что образы одного класса активизируют один и тот же выходной ней рон.
МЕТОД ОБУЧЕНИЯ ХЭББА
Работа [2] обеспечила основу для большинства алгоритмов обучения, которые были разработаны после ей выхода. В предшествующих этой работе трудах в обп^ виде определялось, что обучение в биологических системах происходит посредством некоторых физических изменений в нейронах, однако отсутствовали идеи о том, каки» образом это в действительности может иметь место. Основываясь на физиологических и психологических исследованиях, Хэбб в [2] интуитивно выдвинул гипотезу о том, каким образом может обучаться набор биологических нейронов. Его теория предполагает только локальное взаимодействие между нейронами при отсутствии глобального учителя; следовательно, обучение является неуправляемым. Несмотря на то что его работа не включает математического анализа, идеи, изложенные в ней, настолько ясны и непринужденны, что получили статус универсальных допущений. Его книга стала классической и широко изучается специалистами, имеющими серьезный интерес в этой области.
Алгоритм обучения Хебба
По существу Хэбб предположил, что синаптическое соединение двух нейронов усиливается, если оба эти нейрона возбуждены. Это можно представить как усиление синапса в соответствии с корреляцией уровней возбужденных нейронов, соединяемых данным синапсом. По этой причине алгоритм обучения Хэбба иногда называется корреляционным алгоритмом. Идея алгоритма выражается следующим равенством: