Методические указания к лабораторным работам по курсу "Нейрокомпьютерные системы". Домашова Д.В - 19 стр.

     4 Нейроподобные сети с ансамблевой организацией

4.1 Нейроподобные сети с системой усиления - торможе-
ния

      При построении данных систем ИИ эффективно используются данные о ес-
тественных нейронных сетях, общие принципы и механизмы их функционирова-
ния. Они дополняются правдоподобными эвристическими предположениями.
      Модели, построенные на основе гипотезы такого рода, являются, соответст-
венно, эвристическими. Основным критерием пригодности данных гипотез явля-
ется эффективность порождаемых с их помощью моделей. Данный подход к по-
строению систем ИИ - эвристическим моделирования. Системы ИИ при этом
строятся в виде нейроподобных сетей.
      Используемые гипотезы:
 а) функциональной основной единицей сети является не отдельный нейрон, а
    нейронный ансамбль. Изменениям активности ансамблей в процессе работы
    сети сопоставляются изменения активности (актуальности) соответствующих
    понятий и образов в процессе мышления;
 б) активность нейронной сети контролируется специфической системой усиле-
    ния - торможения - СУТ. Влияние СУТ на нейронную сеть двойственно: вна-
    чале она выделяет наиболее активный в данный момент ансамбль, увеличива-
    ет его активность и притормаживает все остальные. Затем воздействие СУТ
    постепенно ослабевает, и в момент, когда наиболее активным становится дру-
    гой ансамбль, СУТ переключается на него.
      Эти процессы воздействия СУТ на выбранный ансамбль и всю остальную
сеть повторяются, в результате происходят новые переключения СУТ. Образ или
понятие, соответствующие ансамблю, выделенному СУТ, считаются осознанны-
ми. Переключения СУТ формируют «поток сознания». Активность ансамблей, не
выделенных СУТ, составляет «подсознательный» компонент мышления. Меха-
низмы
      Механизмы СУТ сопоставляются механизмам - внимания. Ближайшим ней-
рофизиологическим аналогом СУГ является, возможно, ретикулярная фармация
головного мозга.
      Существуют два направления по построению систем ИИ на основе данных
rипотез:
  - формальный нейроподобный элемент ставится в соответствие целостному
    нейронному ансамблю. Это приводит к рассмотрению нейроподобных сетей
    особого типа - активных семантических •сетей, называемых М-сетями.
  - формальный нейроподобный элемент ставится в соответствие отдельному
    нейрону. При этом в нейроподобной сети моделируются процессы формиро-

20