Онтологические основания искусственного интеллекта. Чанышев О.Г. - 13 стр.

      – для эффективного моделирования мира знания о различ-        нако многие нейроны имеют десятки, а то и сотни тысяч входов, и
ных аспектах его организации должны быть по-разному структу-        для того, чтобы имитирующая нейрон ЭВМ могла даже просто
рированы и представлены в ЭВМ в форме, позволяющей реализо-         последовательно опросить эти входы за 0,01 сек, ее быстродейст-
вывать естественную для данного аспекта логику манипулирова-        вие должно было бы превышать миллион операций в секунду [16].
ния с моделями [16]. (По сути, эта же идея лежит в основе так на-         Порождение нервного импульса в результате деполяризации
зываемого Объектно Ориентированного Программирования.)              триггерного участка нейрона – аксонного холмика – наиболее
      А теперь рассмотрим основания для многопроцессорной ме-       «доминантная» функция для большинства нейронов. Однако ре-
тафоры в нейрокибернетике.                                          альный нейрон существенно сложнее порогового элемента.
                                                                          Действительно, можно утверждать, что:
         2.1. Элементарный процессор мозга – нейрон                       – многие нейроны обладают спонтанной импульсной актив-
                                                                    ностью и приходящая афферентация лишь меняет ее временные
      «Атомом» нервной системы, но далеко не неделимым и не         характеристики;
простым, является нервная клетка – нейрон. Его структура и ме-            – не все нейроны возбудимы, в ряде случаев обработка ин-
ханизм работы неизмеримо шире, чем представление о нем, как о       формации и ее передача происходит на подпороговом уровне;
простом пороговом элементе.                                               – помимо классических синапсов между аксонами одних
      Основные функциональные свойства нейрона определяются         нейронов и дендритами других встречаются и дендрит-дендрит-
его способностью к возбуждению и самовозбуждению. Передача          ные, дендрит-аксонные и т. п.;
возбуждения осуществляется по отросткам нейрона – аксонам и               – возможности отдельных нейронов настолько велики, что
дендритам.                                                          им доверяется управление сложными динамическими системами
      Аксоны передают информацию от клетки другим клеткам.          или организация целостных поведенческих реакций; например,
Дендриты воспринимают возбуждение от соседних нейронов и            так называемые командные нейроны (как правило, гигантские)
проводят его к телу клетки.                                         используются у многих животных для распознавания угрожающей
      Синапсы – места контактов нейрон – нейрон или нейрон –        ситуации и быстрого запуска целостной реакции избегания.
клетка мышцы. Синапсы состоят из узкой щели между двумя                   В силу сложности структуры число возможных состояний
клетками и двух мембран, одна из которых принадлежит пере-          нейрона очень велико, и ансамбли нейронов могут быть очень ем-
дающей клетке, другая – принимающей.                                кими и компактными устройствами хранения информации – «бло-
      Помимо внутренних нейронов, воспринимающих и преобра-         ками памяти».
зующих импульсы, поступающие от других нейронов, существуют               Таким образом, даже «элементарная» структурная единица
еще нейроны, воспринимающие воздействия непосредственно из          нервной системы – нейрон – больше похож на процессор, чем на
окружающей их среды (рецепторы), а также нейроны, непосредст-       простой пороговый элемент, и в качестве простого линейного сум-
венно воздействующие на исполнительные органы – эффекторы,          матора он работает лишь в исключительных, предельно простых
например, на мышцы или железы. Если нейрон воздействует на          случаях.
мышцу, его называют моторным нейроном, или мотонейроном.                  Модель искусственного нейрона в виде простого сумматора,
      Утверждение о том, что нейрон – медленно работающее уст-      соединенного с пороговым элементом, оказалась продуктивной в
ройство, во многом не верно. Хотя частота импульсов на выходе       силу ее простоты. На основе искусственных нейросетей (ИНС)
большинства нейронов редко превосходит 100 имп/сек, а переход-      разработаны нейросетевые компьютеры и приставки к обычным
ные процессы в мембранах длятся по нескольку микросекунд, од-       ЭВМ. Но ожидать, что на основе ИНС можно создать Мозг, по
                                                                    всей видимости, не следует.
                               25                                                                 26