Вообще говоря, мета-сеть ЦНС представляет собой топологически торсионную токовую антенну – четырёхмерную (см. стр. 3) гиперрешетку из девяти уровней (см. табл. 1). Сигнал в ней:
1. вращается по «рефлекторным кольцам» – замкнутым контурами регуляции,
2. вращается в «нейронных ловушках» мета-«кольчуги» лобной коры,
3. вращается по топологически спиральным проводящим путям,
4. восходит и нисходит по уровням метасети в ходе обработки в нейронных кольцевых структурах, что иерархически является спиральностью, и т.д.
В целом данная гиперрешетка, по-видимому, является одновременно генератором-передатчиком информационных (торсионных и морфо) полей, а так же в совокупности с охватываемой ей пространством – морфо-торсионным накопителем данных.
Причем поле данной гиперрешетки не замкнуто в ее границах или границах организма, охватывают и внешние объекты, с которыми осуществляется поведенческое взаимодействие, управление или обмен данными. Это объясняет, например, как при установке торсионной защиты на мобильный телефон, защищенным оказывается и второй абонент, даже говорящий по телефону другой системы с другого континента.
Заключение.
В ходе развития науки о мозге и психике одна парадигма сменялась другой. Декартов «автомат» сменился Павловской «телефонной станцией», которую сменила кибернетическая1 парадигма, и т.д.; совсем недавно голографическая парадигма сменилась синергетической. Кибернетическая, точнее, ортодоксально-кибернетическая парадигма выглядит совсем исчерпанной [20, 21], но еще Винер предупреждал: мозг – не ЦВМ.
В парадигме логично выделить две составляющие: «что взаимодействует?» (структурный ответ парадигмы) и «как взаимодействует?» (функциональный). В то время, как функциональный ответ парадигмы – синергетика – находится (и в большинстве других научных дисциплин) практически в своем зените, и лишь кое-где на периферии потрескивают позиционные бои2: сверхсветовые частицы, нелокальное взаимодействие (кстати, теория НЛВ скорее союзник, чем противник синергетики), торсионика, то структурный ответ - теория больших систем (ТБС), сменившая собственно теорию систем, медленно деградирует в старшую сестру большой лжи (статистику). Предполагаемая преемница ТБС – метасистематика – выглядит как попытка перенести в науку существующее в масс-культуре современности разделение на «обычную жизнь» нас с вами и «высокую моду» / жизнь «звезд» экрана и прочего – где то там, Высоко – с другой, иначе говоря, втиснуть вселенную в два этажа. В то время, когда в астрофизике достигнуты значительные успехи в изучении топологии сети Галактических Узлов и рассматриваются варианты почкования Вселенной[32], а в физике элементарных частиц - исследователи на большом адронном коллайдере совершают очередной прорыв в глубины материи и времени (Большого Взрыва). Вполне возможно, что вселенная действительно бесконечна вверх и вниз, а если и нет, то настолько велика, что для нас это все равно что бесконечность.
Количество метауровней системной организации материи бесконечно велико (или несущественно меньше). Иначе говоря, новой парадигмой станет мета-системно-синергетическая – на срок, пока новейшие направления (иррелятивистские частицы, нелокалка, торсионика и исследования «на стыке» с парапсихологией) не соберут достаточно данных для следующей смены текущей парадигмы.
_________
1 Строго говоря, концепция блочной регуляции Бернштейна [22] – переходная от павловской к кибернетической – во многом предвосхитила последнюю [23].
2 Как обычно и бывает в начале заката.
Выводы.
Следовательно, нейронно-глиальная сеть мозга фактически представляет собой мета-сеть, иерархический кристалл, узлом которого является хорошо изученная, технически воссозданная и стратегически значимая (DARPA[24] и др.) обучаемая нейросеть.
Причём зачастую количество активных элементов уступает таковому, например, в принципиальной схеме крупного серверного кластера или датацентра. Современные технические нейросети позволяют реализовывать сложнейшие функции бионейронов, в т. ч. прорастание новых дендритов и аксонов (программируемая общая шина данных микросхемы), и даже более сложные – напр., существуют аналоговые программируемые логические интегральные схемы – программируемые в реальном времени[42] (на базе таковой, с незначительными добавлениями, можно создать аналоговые универсальные микропроцессоры – и более того.)
В данной работе показаны архитектура и схемотехническая воссоздаваемость человеческого мозга. Что же касается вопроса компактности элементной базы, то, как отмечалось ещё в 80-х в 1 статье в связи с успехами телемеханики, «искусственный мозг необязательно носить с собой»[25]: поток информации между телом и мозгом лишь в неполных 3 раза превышает таковой в современном Ethernet’е[30], т.е. незначительно уступает USB 3.0[31], относительно недавно вышедшему на рынок.
Список литературы.
1. Эделмен Дж., Маунткасл В. Разумный мозг. М.: Мир. – 1981, 135 с.
2. Сентаготаи Я., Арбиб М. Концептуальные модели нервной системы. М., Мир. 1976 г.
3. К. Штейнбух. Автомат и человек./ Изд. «СОВЕТСКОЕ РАДИО», М., 1967.
4. Szentagothai J. The "modul-concept" in cerebral cortex: a functional interpretion// Brain Res. 1975, Vol.95, P.475-496
5. Радченко А.Н. Нейрофизиология. 1974. Т.6. №1. C.90.
6. Савельев А. В. “Модель нейрона как возможная мультицеллюлярная структура”. // Нейрокомпьютеры: разработка и применение, 2002, № 1-2, ст. 4-20.
7. Роль электромеханической и реакционно-диффузионной системы внутринейронной переработки информации в работе мозга. Либерман Е. А., Минина С. В., Шкловский-Корди Н. Е. «Биофизика», Т. 31 Выпуск: 2. Стр. 298-303. 1986, март.
8. Либерман Е. А. Как работает живая клетка. -М.: Знание, 1990. С.56.
9. Ухтомский А. А. Избранные труды. Под редакцией Е. М. Крепса. Статья Н. В. Голикова. Составление и комментарии Э. Ш. Айрапетьянца, В. Л. Меркулова, Ф. П. Некрылова. (Л.: Наука, 1978. — Классики науки).
10. Lorente de No, R (1933) Architectonics and structure of the cerebral cortex. J. F. Fulton, Editor. Psysiology of Nervous System. Oxford University Press. Ch. 15. https://www.thehumanbrain.info/brain/db_literature/Lorente_De_No_Titel_0292-330_ocr_web.pdf
11. И.П. Ашмарин Загадки и откровения биохимии памяти. П/р. акад. Е.М.Крепса. Л., Изд. Ленингр. ун-та, 1975.
12. Robert Galambos A GLIA-NEURAL THEORY OF BRAIN FUNCTION. Proc Natl Acad Sci U S A. Jan 1961; 47(1): 129–136. PMCID: PMC285256 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC285256/
13. Ройтбак, Александр Ильич. Глия и ее роль в нервной деятельности / Александр Ильич Ройтбак. – Санкт-Петербург: Наука, 1993. – 351 с.: 1 л. портр.; см. cm. – Вф. – Рос. АН, Отд-ние физиологии, Акад. наук Грузии, Ин-т физиологии. – (В пер.):. – 440 экз. – ISBN 5-02-025700-1.
14. Мелконян Д.С. Переходные процессы в нейронных системах,- Изд-во АH Арм. ССР, Ереван, 407 с.
15. Мелконян Д.С. Математическое моделирование и компонентный анализ вызванной активности нервной системы частотными методами М., 1989. https://www.referun.com/n/matematicheskoe-modelirovanie-i-komponentnyy-analiz-vyzvannoy-aktivnosti-nervnoy-sistemy-chastotnymi-metodami
16. Справка и документация системы DriveSpace 3, © Корпорация Майкрософт, 1994-1999.
17. Х.С. Коштоянц. Некоторые теоретические проблемы современной физиологии. В сб. "Диалектический материализм и современное естествознание". Изд. МГУ, 1964, стр. 193.
18. И. Кремянский. Гипотеза о материальных основах осознавания. В сборнике: Проблемы сознания (материалы симпозиума), Москва, 1966, стр.89-97.
19. В. Данченко (№20), «Принципиальные вопросы общей теории Чакр». К.: Самиздат, 1983. https://www.psylib.ukrweb.net/books/danch01/110/index.htm
20. The brain-machine disanalogy “ Biosystems. 1989;22(3):197-213. The brain-machine disanalogy. Conrad M. PMID: 2650754 [PubMed – indexed for MEDLINE]
21. The brain-machine disanalogy revisited. Zeigler BP. Biosystems. 2002 Jan;64(1-3):127-40.
22. Бернштейн Н.А.Очерки по физиологии движений и физиологии активности. — М., 1966. (К истории изучения движений: 29—38. О построении движений: 79—101. Природа навыка и тренировка: 160—170.)
23. Физиология акти вности. © И. И. Мунерман. УДК 612.76 «Математическая морфология». Русская версия 2.0. Том 2. Вып.2.1997. 246 с. Смоленск:СГМА. ISBN 5-87349-034-X https://www.smolensk.ru/user/sgma/MMORPH/N-3-html/4.htm
24. Е. Россихина Обзор отчета DARPA за 2010 год https://2045.ru/articles/28537.html
25. Новая технократическая волна на Западе. М.: Прогресс, 1986. 453 с.
26. Радченко А.Н. Гистерезисные свойства возбудимых мембран — основа нейронной памяти // Биофизика. 1993. Т. 38. Вып. 2. — С. 288–293.
27. Радченко А.Н. Оптимизация распределенной ассоциативной памяти со случайной организацией // Биофизика. 1993. Т. 38. Вып. 2. — С. 294–299.
28. Радченко А.Н. Запись, консолидация и воспроизведение в нейронной памяти. — Биофизика. 1993. Т.38. Вып.2. — С. 300-304.
29. Бериташвили, И.С. Об образной психонервной деятельности животных, М., 1966.
30. Universal Serial Bus Revision 3.1 Specification https://www.usb.org/developers/docs/usb_31_102015.zip.
31. Сетчатка работает со скоростью Ethernet 28.07.2006, ПТ, 23:49 Мск. https://zoom.cnews.ru/rnd/news/top/setchatka_rabotaet_so_skorostyu_ethernet
32. Каку М. Параллельные миры: об устройстве мироздания, высших измерениях и будущем Космоса / Мичио Каку; [пер. с англ. М. Кузнецова]. – М.: София,2008. – 416 с. Ч.1. Вселенная. Гл.1. Детские фотографии Вселенной. Пар-ф Мультивселенная. https://lib.rus.ec/b/142243/read
33. Юзвишин И.И. Информациология. М.:, 1996. ISBN: 5-88693-003-5. 221 стр.
34. Юзвишин И.И. Основы информациологии. Изд:. М.: Информациология, Высшая школа, 2000 г. ISBN: 5-87489-029-7, 5-06-003973-0. 506 стр.
35. Фаткин Ю. М. Универсальная моделирующая система. Проблемы построения и функционирования. — В кн.: Модели управляющих систем. — М.: Институт проблем управления, 1976, с. 5—20.
36. Ю.М.Фаткин, Г.В.Чекалина. Универсальная моделирующая система. П. Реализация универсальной моделирующей системы. Автоматика и телемеханика, 1976, № 3, с. 121-132.
37. Арбиб Майкл. Метафорический мозг. Пер. с англ. / Под ред. и с предисл. Д. А. Поспелова. Изд. 2-е. стереотипное. – М.: Едиториал УРСС. 2004. – 304 с. (Науки об искусственном.) ISВN 5-354-00760-7 https://www.samomudr.ru/d/Arbib%20M.%20_Metaforicheskij%20mozg.pdf
38. Kleist К. Gehirnpathologie. Leipzig, J.A. Barth, 1934.
39. Kleist, K. (1957). Die Lokalisation im Großhirn und ihre Entwicklung. Psychiatria et. Neurologia: Internationale Monatsschrift für Psychiatrie und Neurologie, 137, 289 –309 (1959).
40. Travers, Jeffrey, and Stanley Milgram, “An Experimental Study of the Small World Problem”, Sociometry 32(4, Dec. 1969):425–443 https://www.cis.upenn.edu/~mkearns/teaching/NetworkedLife/travers_milgram.pdf
41. Edward M. Phillips, MD, and Donald A. Davidoff, PhD. Normal and Successful Aging: What Happens to Function as We Age. Primary Psychiatry, January 1, 2004. Chapter “Cognitive Function”. https://primarypsychiatry.com/normal-and-successful-aging-what-happens-to-function-as-we-age/
42. https://www.prochip.ru/products/brands/anadigm/, https://www.anadigm.com/
43. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем, пер. с англ., М., «Мир», 1973.
44. Pribram, Karl (1971). Languages of the brain; experimental paradoxes and principles in neuropsychology. Englewood Cliffs, N. J.: Prentice-Hall. ISBN 0-13-522730-5.
45. Карпов А.В. Метасистемный подход к исследованию системогенетических
закономерностей https://yspu.org/images/4/43/03_Карпов_А.В..pdf ТЕСТ
46. Evolution without Selection Form and Function by Autoevolution. by A. Lima-de-Faria, Institute of Molecular Cytogenetics, University of Lund, Sweden. 1988. Elsevier, Amsterdam. New York. Oxford. https://booksshare.net/index.php?id1=4&category=biol&author=lima-de-faria-a&book=1991&page=1
47. Иваницкий Г.Р. Нейроинформатика и мозг. Серия: Физика. Изд.: Знание, 1991. 64 с. ISBN 5-07-001754-3
48. С. Дейч. Модели нервной системы. Пер. с англ. С. Бурцевой М., "Мир", 1970. ISBN: 200000144227
49. Y. LeCun and Y. Bengio. Convolutional networks for images, speech, and time-series. In M. A. Arbib, editor, The Handbook of Brain Theory and Neural Networks. MIT Press, 1995. https://yann.lecun.com/exdb/publis/djvu/lecun-bengio-95a/index.html
50. Pitts, W., and W. McCulloch. (1947). On how we know universals: The perception of auditory and visual forms. Bulletin of Mathematical Biophysics 9:127-147. Reprinted in W. S. McCulloch (1965/1988), Embodiments of Mind. Cambridge, MA: MIT Press.
51. Rosenblatt, F. (1962). Principles of Neurodynamic: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms.
52. Taylor, A., (1962), The significance of grouping of motor unit activity. The Journal of Physiology, 162 doi: 10.1113/jphysiol.1962.sp006930.
53. Varela F. Principles of Biological Autonomy. Elsevier/Noth-Holland, New York, 1979.-306 pp.
54. Джордж Ф. Мозг как вычислительная машина. - М.: Иностранная литература, 1963. - 528 с.
55. von Neumann, J. "Probabilistic logics and the synthesis of reliable organisms from unreliable components." In: Shannon. CI;., McCarthy. J., eds. Automata Studies. Princeton: Princeton University Press, 1956:360.
56. Abeles M, Vaadia E, Bergman H. (1990) Firing patterns of single units in the prefrontal cortex and neural network models. Network 1:13-35.
57. Bergantz D., Barad H. Neural network control of cybernetic limb prostheses //Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society? New Orleans, La, Nov 4-7, 1988. Page 1486-1487.
58. Шушляпин О.И., Шелест А.Н. Расшифровка общих механизмов клеточного генно-эпигенного управления у эукариот // Биофизика АН СССР / О.И.Шушляпин, А.Н.Шелест - 1991 –том 36 – вып. 2 – С. 313-317.
59. Гросберг А.Ю., Хрустова Н.В. Коллективные свойства системы взаимообучающихся нейронных сетей в информационном поле. // Биофизика. 1993. Т.38., вып. 4. С.726-735.
60. Казначеев В.П., Трофимов А.В. Очерки о природе живого вещества и интеллекта на планете Земля: Проблемы космопланетарной антропоэкологии. – Новосибирск: Наука, 2004. – 312 с.