Нейросетевая модель фронтальной коры




Метасистемно-синергетический подход

К архитектурно-«платформенной» организации нейросети мозга.

Автор: Григорий Лупу.

E-MAIL: zeta-13@bigmir.net

 

Известно, что существует значительный разрыв между 'вычислительными способностями' (сложностью нервно-психических функций) биологических обучаемых нейросетей и их технических аналогов. Удовлетворительных (т.е. технически пригодных) объяснений этому нет, при том, что схемотехнические свойства бионейрона и технонейрона могут быть весьма близки, как и таковые для небольших и средних био- и технонейронных сетей. В то же время при увеличении (квадратичного индекса) мозга его 'вычислительные способности' возрастают чуть ли не по экспоненте, а при увеличении числа нейронов в технической нейросети выше определенного предела прирост 'вычислительных способностей' сперва замедляется, а далее практически приостанавливается (см., напр., Эделмен Дж. 1981 [1] – стр.76, рис.1.). Так как свойства системы, в т.ч. системы нейронов, определяется не столько таковыми её элементов, сколько её связями между элементами, можно сделать вывод, что в мозгу выше некоторого предела (уровня небольшой сети) схема соединений элементов качественно меняется (экспонента – и кривая с насыщением). И действительно, схема связей микроколонок (небольших, на 110 нейронов, сетей) в макромодуле это тоже небольшая (причем реципрокная) сеть (по Маунткастл[1] и Сентаготаи, Арбиб [2]), но сеть уже не нейро-, а колоночная – нейросеть второго порядка.

В последнее время появился ряд работ метасистемно-прогностического [45] типа по отношению к изучаемому предмету - «периодические таблицы» изобретений и открытий, в частности [58], посвящённая расшифровке общих механизмов генно-эпигенного управления у эукариот. Данная научная работа посвящена архитектурно-«платформенной» (в терминологии компьютеростроения) организации нейросети головного мозга. Назрел переход от всё более исчерпывающего себя аналитического подхода, заблудившегося в бесконечном ветвлении Фурье-рядов познания, к синтетическому, и объединение синергетического подхода с системно-иерархическим, иными словами, целесообразно собрать разрозненные детали различных уровней организации в единое целое – на основе сочетания системно-иерархических и синергетических позиций (как в наибольшей степени отвечающих современной научной парадигме). – в связи с чем было бы целесообразно составить подобную «периодическую таблицу» для предмета нейронаук, после чего можно было бы определить дальнейшие шаги.

Перцептронность структуры и работы всех экранных центров мозга в ЭЭГ-синхронизированном состоянии – от лобной коры (Abeles M, Vaadia E, Bergman H., 1990 [56]) до мозжечковой коры (Bergantz D., Barad H., 1988 [57]) – можно считать доказанным фактом, в то время как остаётся открытым вопрос о природе работы в асинхронном режиме, столь преобладающем, что породил слухи о 2%-м (1%, 5%, до 20% - в зависимости от автора) КПД работы мозга. В то время как интуитивно ясна связь таковой асинхронности (хаотичности) с перцептронным механизмом (хаотичность проекций сенсорного слоя, и б/части связей в перцептроне), так (при этом) непонятно, как конкретно это реализовано. В теории «нейронных ансамблей» последние функционируют как активные (полу)автономные единицы, (автономный режим абсолютизируется – в результате чего ряд важных феноменов, как например гипнотические состояния, становятся совершенно непонятны) и гораздо менее рассматривается функционирование их как элементов системы, тесно связанных частей единого целого. Кроме того, в отличие от перцептронной теории очень плохо разработан схемотехнический аспект, за обилием данных совершенно не видны технологические принципы «системы нейронных ансамблей».

В классической теории обучающихся нейронных сетей ((Pitts W., McCulloch W.S., 1947 [50]), Rosenblatt, F. (1962) [51]) и её современных модификациях (Y. LeCun, Y.Bengio (1995) [49] и др.), при всех её плюсах перцептрон (, ассоциатрон, неокогнитрон и т.д. – обучающаяся нейронная сеть (ОНС)) обычно рассматривается как иерархически одноуровневая сеть, в то же время для одного из классов моделей нервной системы - обучаемой матрицы (по Штейнбуху, [3]) известно, что при переходе в её реализации от одноуровневой к многоуровневой становится способна к: – не только выработке условных рефлексов, а также к распознаванию образов и ряду других функций – (в целом) к психонервной деятельности (в терминологии Бериташвили[29], т.е. к образованию, подобно нейронами, моделей объектов и процессов (и взаимодействия с таковыми) объективной действительности и собственной сложной целесообразной деятельности).

Нейросинергетика (Иваницкий Г.Р., 1991 [47]) уделяет недостаточно внимания структуре синергетической среды, её сверхсложной топологии (которая скорее даже схемотехника).

«Чистый» схемотехнический подход (Джордж Ф., 1963 [54], Дж. Нейман, 1956 [55]) страдает зачастую крайним редукционизмом, тяготеет к «жёстким» схемам, вследствие чего неспособен обьяснить высшие функции и т.н. «избыточность» нервной системы.

Ошибки вышеуказанного на следующем – программном - витке повторяет концепция МВМ-«нефи» (Либерман и др. [7,8]), котрая делает основной упор на генетически детерминированную обработку информации, обучение и тем более самообучение почти не рассматривается, сводит всю сложность нейродинамических процессов к нейронным, точнее – внутринейронным процессам, представляет мозг в целом как сетевой генетический автомат и пригодна, пожалуй, только для безусловнорефлекторно-инстинктивных цепей нервной системы. Игнорирование качественного развития приводит к «интернет»-подобной модели и абсурдным выводам вроде «в каждый момент времени сознание находится внутри одного из нейронов» (sic!) (Либерман, 1990 [8]).

Кроме того, классическая теория нейронных сетей не даёт ответа, как нейронные сети коры взаимодействуют между собой, а ответ теории «нейронных ансамблей» подозрительно похож на печальной памяти «аутономную эволюцию» (см., напр. А. Лима-де-Фариа [46], Varela F., 1979 [53]) и обе они практически игнорируют морфологичность нервной системы: наличие структурных (и особенно функциональных) уровней - над выбранным (в теории) – основным.

Голографическая концепция (Прибрам, 1971 [44]) абсолютизирует 1 из типов взаимодействия сигналов в нервной системе («голографический»), полностью отбрасывая остальные. Кроме того, для получения сколько-нибудь качественной голограммы необходима крайне высокая стабильность несущей частоты, достигаемая только в лазерах, в то время как даже для пейсмейкеров мозга характеристична определённая частотная лабильность, пластичность. Кроме того, распространённое сведение синергограммы-памяти - к голограмме, является редукционизмом, игнорирующим такие важные свойства синергограммы, как способность к самовосстановлению и к развитию. Иначе говоря, сыграв в своё время (1970-80-е) заметную позитивную роль, голографическая концепция в настоящее время превратилась в упрощенческий тормоз на пути дальнейшего познания.

Отдельными исследователями делаются попытки рассмотреть функционирование большой группы ОНС в так называемом «информационном поле» (Гросберг А.Ю., Хрустова Н.В., 1993 [59]), при этом отмечается качественный скачок в функционировании системы по сравнению с одиночными ОНС – но, к сожалению, без указания схемотехнической реализации «информационного поля».

Согласно схеме (Taylor, 1962 [52]), схема соединений в 1-м слое коры БП очень близка к матричной, и часть приводимых им нейронных цепей других слоёв коры БП очень похожа на матрицы; кроме того, (по С.Дейчу, 1970 [48]), «входные» нейронные цепи анализаторов – матричны. В связи с этим целесообразно отметить, что эффективность 1 из типов обучаемых нейронных сетей - «обучаемой матрицы» (по Штейнбуху, [3]) (ОМШ) - значительно повышается в многоуровневом варианте её реализации: ОМШ становится способна не только к распознаванию образов, а также и к психонервной деятельности (по Бериташвили [29]) - к образованию, подобно выработке УР-ов нейронами, моделей объектов и процессов (и взаимодействия с таковыми) объективной действительности и собственной сложной целесообразной деятельности.

Отметим в связи с этим, что:

1. на всех уровнях организации ЦНС: элементы (нейроны, микроколонки, 750-мкм макромодули (по Szentagothai[4]), нервные центры, анализаторы) образуют сети, имеется замыкание - и изменение «веса» - межэлементных связей (обучение), протекание условных рефлексов (включая уровень ЦНС в целом - межполушарное взаимодействие и развитие его во времени - «активность мозолистого тела»). Кроме того, как известно из социологии, структура связей на межиндивидуальном уровне также является сетью, хоть и, условно говоря, «программной» - не аппаратной; условные рефлексы могут включать более 1 индивида (т.н. «сверхрефлексы»). Кроме того, и на нейропротеидном уровне, по Радченко[5,26,27] - как хеморецептивные, (C-элементы), так и электровозбудимые нелинейные (E-элементы) элементы нейролеммы образуют сеть двоичных элементов (C-элементы схемотехнически эквивалентны 1-му слою двоичного перцептрона, E-элементы - 2-му), обучаемую сеть – если хоть по 1 из синапсов в пределах нейролеммы поступает обучающий (подкрепляющий) сигнал.

2. Субнейронный уровень тоже организован по принципу сети: крупный нейрон с развитым дендритным древом может рассматриваться, по Савельеву[6], как сеть элементарных нейронов. Также группой авторов (Либерман, Минина, Шкловский-Корди [7,8]) разработана концепция внутринейронного квантового гиперзвукового голографического компьютера, - на основе сети цитофибрилл - схемотехнически эквивалентного сложному перцептрону на двоичных элементах (сеть нейронного цитоскелета вместе с непосредственным окружением последнего) со схемой связей «каждый с каждым», распознающим образы [8], предъявляемые нейрону1.

Следовательно, можно предположить, что мозг представляет собой многоуровневую обучаемую нейронную сеть (ОНС), каждый из уровней которой подобен обычной технической ОНС. Более того, если сопоставить среднестатистические линейные размеры (диаметр) структурных элементов различных уровней организации коры больших полушарий (нейропротеид, нейроорганела, нейрон, микроколонка, макромодуль, нервный центр [9], анализатор, ЦНС в целом) и длительность соответствующих им этапов памяти2, то получается следующее (см. табл. 1.):

_______________

1 Адекватной моделью нейрона малых и средних размеров на нейронном и больших диапазонах характеристического времени автор считает обучаемый (частично-)зависимый генератор на «неустановившихся процессах», т.к. синергетичной должна быть не только форма (и содержание!) нейро-сети, но и сущность её элементов.

2 Этап памяти – фактически, характеристическое время самоорганизации нервно-психических процессов данного уровня сложности.

 

 

Таблица 1. (данные для человека разумного, взяты из открытых источников).

 

m,№ уро-вня Нейро-структуры Размеры (диаметр) структур Xn /Xn-1 Время этапа памяти Тип памяти Раздражитель Вид ВНД Биокибер-нетически Уровень психики Уровень «я» «тонкое тело» и (чакра)3
  вид ≈ 10-12 (особей)1   50-100 лет память поколения Филосо-фема философия ? «сущность» Онтологиче- ское «я» Атмани-ческое (Сахасрара)
  ЦНС индивида ≈ 262,5см ±87,5 см2   5-10 лет Третичная (постоянная) Идеоло-гема Убеждения, идеология ? Ядро личности Сущностное «я» Буддхичес-кое (Аджна)
  Анализа-торы ≈ 26¼ ±8¾ см   182,3-364,6 сут. Вторичная Идея Метатео-рии, Идеи Мета-теория Творческое сверхсознание Творческое «я» Сакральное (Вишудха)
  Нервные центры 7,5±2,5 мм   5сут 5ч-10.5 сут Промежу-точная концепция Концепции, теории Мета-понятие Само-сознание «я-концепция» Каузальное (Анахата)
  Макро-модули 750±250 мкм   12,5-25ч Буферная слово Слово, понятие4 Мета-модель Сознание «я» Ментальное (Манипура)
  Микро-колонки 30 мкм 60* 45±15 мин до 90 Оператив-ная образ Модели Мета-программа (модель) Подсознание «животное я» Астральное (Свадхи-стана)
  Нейроны 3 мкм   45±15с, до 90с Кратко-временная УР-раздражи-тель Рефлексы программа Бессозна-тельное (рефлектор-ное «я»?) Эфирное (Муладхара)
  Нейро-органеллы 0,3 мкм5   4,5±1,5с до 9с Первичная элемент УР-раздражи-теля Внутри-рефлектор-ные связи под- программа Инстинктив-ное   Биологи-ческое («хвост»)
-1 Нейро-протеиды 3 нм - 45±15 мс Икониче-ская Сенсор-ный квант «нейробит» базовая команда генетическое   Биохими-ческое («жало»)

 

Примечания к Табл. 1:

 

Xn/ X(n-1) – отношение численных величин уровней № n и № (n-1).

1 «Теория 6-и рукопожатий» – через 5-6 рукопожатий ты знаком с каждым человеком на планете.

2 Эквивалентный диаметр поверхности головного мозга (≈220000 см2) – учитывая, что 2/3 его поверхности скрыто в извилинах.

3 привязка (уровней организации ЦНС к соответствующим им уровням «тонких тел») – на основании соответствия «вида ВНД – роду «тонкого тела и чакре» » по В. Данченко, [19].

4 Базис 2-й сигнальной системы

5 Средний диаметр сомы (тела) нейрона.

* 60 – так как в микроколонке 6 нейронных слоев (1-й из 7 слоёв коры почти не содержит нейронов)[10], 10*6 = 60.

 

Любопытно, что линейные размеры нейроструктур различного уровня соотносятся так же, как и длительности различных этапов памяти (соответствующих нейроструктурам), например: иконическая память – сигнал на нейропротеидах; первичная память – синаптические и др. органеллярные процессы; кратковременная память – нейроны (по Радченко,[26,27,28].).

В связи с чем автор предлагает концепцию мета-сети, т.е. гомологической полиуровневой иерархической нейроглиальной сети, в которой элемент любого из уровней является системой (сетью) на уровне, предыдущем данному и входит на данном уровне в состав системы (сети) – являющейся на последующем уровне уже элементом, причём уровни гомологичны друг другу.

Система элементов стимула образует раздражитель, система стимулов (раздражителей) – образ (1-й сигнальной системы); система конкретных образов составляет понятие (элемент 2-й сигнальной системы), система понятий образует концепцию, теорию и т. д.; …в то же время (нейроны, программы) условно-рефлекторный раздражитель соответствует рефлексу (и нейрону – как наиболее сложный вид ВНД для единичного нейрона), при этом условный рефлекс биокибернетически является программой. Иначе говоря, мы имеем многоаспектное соответствие, (см. таблицу 1) - нейрологического субстрата, характеристического времени самоорганизации его нервно-психических процессов, самих таковых нервно-психических процессов, обрабатываемого последними вида данных, соответствующего им вида ВНД, биокибернетического аспекта вышеупомянутого, психического и «йогического» аспектов (соответственно) - различных сторон единого процесса, полииерархически-уровневого структурно-функционального (системного) единства.

Наиболее сложная форма ВНД для единичного нейрона или небольшой группы таковых – замыкание-размыкание временных связей, т.е. условный рефлекс (УР). Сеть нейронов (в т.ч. технические перцептроны, ассоциатроны и пр.) способны и к распознаванию образов (что есть не что иное, как работа сети элементарнейших сенсорных и условно-условных рефлексов на элементарные раздражители, стимулы, составляющие образ).

Структура типа многоуровневой обучаемой матрицы Штейнбуха способна также и к психонервной деятельности (в терминологии Бериташвили[29]) – не только к распознаванию образов, а и к образованию, подобно выработке УР-ов нейронами, моделей объектов и процессов (и взаимодействия с таковыми) объективной действительности и собственной сложной целесообразной деятельности.

Вследствие процесса самоорганизации (,протекающего, в совокупности) временных связей (в свою очередь, тоже условно-рефлекторной), таковая модель (система объект-специфичных временных связей) в процессе своего функционирования и адаптации порождает в новых ситуациях новые УР (на предмет данной модели), управляет и координирует работой УР в её составе (и частично-связанных с последними УР и с других моделей).

В биокибернетическом аспекте относительно УР – программы модель является метапрограммой. Таким же образом соотносится модель – со словом, понятием второй сигнальной системы, а внутрирефлекторные (функция нейронных органелл) связи – (связи между элементарными составляющими стимула или реакции, аксон-рефлекс и т.д...) – с простыми УР. При этом относительно нейрорганелляной сети сеть нейронная (30-мкм колонка) является метасетью, относительно 30-мкм колонки 750-мкм макромодуль – также метасеть, и т.д.

Соответствующие отношения существуют и для этапов памяти, коррелирующими с геометрическими параметрами (см. табл. 1).

Следовательно, обучающейся нейронно-глиальной1 мета-сети2 соответствует мета-сеть условно-рефлекторная (как аппаратному обеспечению АВМ – программное обеспечение АВМ), которой соответствует иерархия (мета-)типов «входных данных» (раздражителей), а иерархии нейронно-глиальных метаструктур – иерархия УР-метаструктур и иерархия этапов памяти (этапов развития, закрепления УР-структуры того или иного метауровня).

Из таблицы 1 также видно, что длительность этапа памяти какого-либо уровня прямо пропорциональна линейным размерам нейроструктуры данного уровня. Следовательно, средняя скорость, с которой информация запечатлевается в нервной ткани, постоянна3, и равна 0,5-1 мкм/мин. (Логично предположить, что для всех метауровней таковое запечатлевание – единый процесс.) Таким образом, биологическая нейросеть коры мозга представляет собой иерархический кристалл (или решётку Пеано), узлом ячейки которого является как нейросеть в обычном понимании, так и (как схема АВМ одновременно является её программой) – семантическая сеть психики.

Кроме того, геометрически-трёхмерная нейросеть ЦНС является фактически-четырёхмерной, где четвёртое измерение – характеристическое время самоорганизации (время этапа памяти) для нейроструктуры данных размеров, время закрепления у вида ВНД данной нейроструктуры. Это в частности объясняет феномен превентивной импульсации: когда раздражитель является частью временного паттерна, начавшегося и распознанного до данного раздражителя; когда появление раздражителя спрогнозировано вследствие причинно-следственных связей в паттерне, частью которого он является - появляется превентивная импульсация.

Любопытно, что, как отмечают многие авторы, напр., Юзвишин [33,34], Вселенная, окружающая нас реальность (а также информация) организована как многоуровневая сотовая сеть. Вероятно, мозг, развиваясь в ходе эволюции как орган нервно-психического отражения реальности, отразил таковую организацию и в собственной структуре (эволюционная оптимизация структуры под предмет функции, его устройство). Даже микроколонки (и макромодули) расположены в коре гексагонально симметрично.

_________

1 Мета-сеть является нейронно-глиальной, а не просто нейронной – т.к. глионы по отношению к нейронам выполняют не только питающую и опорную функции. На нейроиммуную природу реализуемой с участием глионов нейрологической памяти указывает Ашмарин [11]. Существует гипотеза Галамбоса-Ройтбака([12],[13]) об обучающей функции глионов по отношению к нейронам, недавно нашедшая новое подтверждение: по Мелконяну([14,15]), изменение во времени медленного отрицательного потенциала (МОП) глионов, прилегающих к данному нейрону противоположно по знаку, величине и направлению – изменению потенциала нейрона. Именно такой характер, как известно из кибернетики нейросетей, носит изменение сигнала времени в технических нейросетях: на обучающем элементе и обучаемом решающем элементе (техническом нейроне) соответственно.

2 мета-сеть, т.е. сеть, состоящая из нескольких гомологичных один другому метауровней, где сеть одного уровня является элементом сети последующего уровня и метасетью для сети предыдущего.

3...что несколько ниже скорости роста нервного волокна (1-2 мм/сутки) – вероятно, участие глионов в данном процессе вносит задержку.

Любой из уровней нейронно-глиальной сети по своей организации и "монтажной схеме" – это (в первом приближении) хаокристалл, но, учитывая непрерывные рост, и самоорганизацию (как процесс и принцип функционирования), – синергокристалл.

Обычная техно-нейросеть может распознавать образы, преобразовывать их, даже выполнять зависимую генерацию. Концепция обучаемой мета-нейросети позволяет понять, как человеческий мозг обрабатывает сложные многоуровнево-составные образы (посмотрите вокруг, а потом попробуйте проанализировать с такой детальностью, чтобы результат был понятен ИИ уровня FineReader. Вспомните, что обозримое пространство – лишь малая часть города, где Вы живёте, а город – лишь малая часть известной Вам Вселенной. При этом человеческий мозг поддерживает работу с вышеупомянутым в реальном времени и – иногда – с опережением.) любых уровней сложности и обобщения. Данная концепция даёт собственно научное, схемотехническое понимание психических явлений любого уровня сложности – в отличие от доминирующего на данный момент гуманитарного «понимания» с лёгким налётом мистики.

Обращает на себя внимание кратность пяти для величин иерархической пропорциональности Xn /(n-1). Как известно, для живого (в отличие от неживого) характерна как раз пятеричная симметрия.

Что любопытно, на нейрорганеллярном уровне межэлементная связь 0-направленна (направленность отсутствует), на нейронном 1-направленна, на микроколоночном – 2-направленна (реципрокна), на макромодульном – 3-направленна (пре- и постсинаптические контакты), т.е. связь становится управляемой для «третьей стороны» = произвольность, обучение себя (как известно из психологии, осознанность психического процесса означает его управляемость); на уровне самосознания это уже взаимное обучение (4-направленность), и т. д.

Любопытно, что если перейти от уровней организации ЦНС к соответствующим им уровням «тонких тел», то значение m «m-векторности» совпадает с внутренней «мерностью» для «тонкого тела». На основании этого можно предположить, что (начиная с нейрорганеллярного уровня) «m-векторность» (см. табл. 1, 1-ю колонку) нейронно-глиальной мета-сети является одной из неотъемлемых сторон её архитектуры.

Основой схемотехнической динамики нейронных обучаемых систем мозга является последовательно-параллельный принцип работы, при котором кора мозга работает и как последовательная, и как параллельная «схема» одновременно. Различные зоны коры, различные колонки и модули могут обрабатывать информацию как параллельно, так и последовательно, находясь (ЭЭГ-синхронизационно и электротонически) на различных иерархических уровнях функционирования. Сущность принципа в том, что распознаётся не только собственно «входной» паттерн, а и как уровни, на которых будет производится распознавание, так и конфигурация связей между участками коры - которая будет распознавать. Связанность между собой и взаимодействие участков коры определяется не столько собственно их физическими связями (таковые избыточны), сколько уровнем синхронизированности их сигнала и межслойных переходов последнего (синхронизация обьединяет «разрозненные» участки коры в функционально единое целое, работающее над одной задачей).

С каждым последующим мета-уровнем появляются качественно новые информационные процессы и психоструктуры (см. табл. 1).

Что интересно, момент времени, после которого процесс запечатлевания информации в нервной ткани, начавшийся незадолго до рождения индивида, начавшийся в произвольной точке коры, охватит и «заполнит» всю кору, это: 10 лет * π ≈ 31 год. Этот момент времени известен как возраст, с которого естественная гибель нейронов коры резко ускоряется (в среднем в сутки по 50-100 тысяч нейронов [41]; ответа, зачем нужен таковой явно вредный эффект – и почему погибает именно столько нейронов – до сих пор не было). В рамках данной модели это интуитивно понятно: во-1-х, 50-100 тысяч нейронов – это грубая оценка количества нейронов в макромодуле («суточный» этап памяти), во-2-х, после того, как «ёмкость» любого типа заполнена полностью, при продолжающемся «заполнении» резко возрастает «давление», в «ёмкости» возникают структурные дефекты; а также, чтобы в такой ситуации что-то «записать», необходимо что-то удалить...

Минимальное значение для момента «заполненности» всей коры – 5 лет * π ≈ 15 лет – также совпадает с моментом интенсификации гибели нейронов – подростковой.

 

Нейросетевая модель фронтальной коры

(Мета-«кольчуга» и её функционирование).

 

Фронтальная кора состоит преимущественно не из микроколонок, а из так называемых «нейронных ловушек» (по Лоренте Де Но, [10]) – нейросетей, элементы которых связаны друг с другом в переплетающиеся, пересекающиеся друг с другом кольца (сеть, которой больше подходит название «кольчуга»). На современном этапе считать «нейронные ловушки» лишь линиями задержки сигнала, тем более просто возбуждения, так же примитивно, как считать неспецифические ядра таламуса всего лишь механическими реле-переключателями (такая функция есть, но не чисто механическая, и явно не единственная).

Совокупность всех функций (по Клайсту,[38,39]) фронтальной коры, по мнению автора, сводится к тому, что – это стратегическая кора, стратегико-поведенческие анализатор и доля мозга (даже т.н. «зона активного мышления» – это стратегический резерв на «случай чего»).

Решением приснопамятного парадокса рефлекторного кольца (столь похожего на «нейронную ловушку») в свое время оказалось положение биокибернетики о регулировании по замкнутому (гомеостаз) и открытому (поведение) контурам; при этом регулируемый объект может быть и участком нервной системы. И кроме того, если рассматривать сложный условный рефлекс как схему переработки информации, надо отметить что сигнал в ней может течь по любой (в том числе кольцевой) траектории, целесообразной для обработки сигнала; при этом информация в кольцо поступает извне, выводится вовне, и обучение кольца так же идёт извне.

Рефлекторное кольцо фронтальной коры – это своего рода высший гомолог классической схемы (управляющей выбором типа поведения) из 4 колонок ретикулярной формации в стволе мозга (по Мак-Каллоку и Питсу, цит. по Арбиб[37]), схема того же класса, но другого типа – в отличие от ретикулярноформационной, не с “запаянным” энергетическим, а с обучаемым (УР) семантическим голосованием.

Исходя из общей логики зависимости свойств нейросетей от их архитектуры, можно предположить, что мета-«кольчуга» является мета-нейросетью распознавания, преобразования и т.д. процессов регуляции как таковых в рефлекторных кольцах мозга, замкнутых и открытых контурах (ЗОК) управления, надстроенной над последними, являющимися (в т.ч.) и её «детекторным слоем», а также образов, паттернов окружающей среды, в которых выражена временная компонента (их обработка-функция лишь «линий задержки»). Благодаря последним, лобная кора – это «темпоральная» кора.

С алгоритмической точки зрения «реверберационные кольца» фронтальной коры ответственны за циклические алгоритмы переработки информации, языком Павловских метафор это – «шаговые реле-искатели», коммутирующие системы условных рефлексов остальной коры между собой (шаг вперёд по сравнению с «телефонной станцией»).

Также «реверберационные кольца» реализуют принцип конвейера и естественной цикличности среды и времени (человек вышел из-под действия естественного отбора, ещё будучи кроманьонцем, на чём биологическая эволюция крайне замедлилась; а у кроманьонцев, например, поиск дичи сменялся погоней за ней, погоня – схваткой, схватка – поеданием, поедание – отдыхом, отдых – тогда ещё примитивным творчеством, но голод опять толкал на поиск дичи, и т.д.), близкой к цикличности функции обработки ритмов1, внутренняя разветвлённость нейронных ловушек отвечает за переключения между разными циклами (обработку ветвления линии событий).

Геометрически-трёхмерная лобная кора является нейродинамически-четырёхмерной (как минимум), а фактически – пятимерной (ветвление линии событий, «вечные» вопросы, философия и т.д.). Более того, и структура нейронных связей в «нейронных ловушках», по мнению автора, напоминает четырёхмерную, свёрнутую в трёхмерное физическое пространство.

Исходя из той же логики зависимости свойств нейросетей от их архитектуры, – в мета-«кольчуге» одна часть каждого рефлекторного кольца управляет, регулирует и т.д. по обычным УР-ЗОК механизмам другой, а та, в свою очередь 1-й (помимо управления собственно внешним управляемом объектом); (две (минимум) части, три, четыре, …икс; перекрестное, перекрестно-сетевое и из соседних колец управление, в т.ч. с участием внешних элементов, нейросетей, кольчуг – соседних данной; каждое из таковых колец обучается внешним сигналом об эффективности своей работы, как и в любой обучающейся нейросети. Такая «кольчужная» архитектура способствует максимальной самоорганизации нейродинамики (максимальной в т.ч. и по сложности); т.к. данные процессы условнорефлекторны и находятся под контролем селекции (по Эделмену Дж.,[1]) – то это приводит к самоорганизации (и генерации) адаптивных и эффективных поведенческих программ.

В кибернетическом аспекте, кора больших полушарий аналогична «универсальной моделирующей системе» (УМС) по Фаткину и Чекалиной [35,36] – при отсутствии готовой формулы у решающего блока (гранулярная кора) задача передаётся в моделирующий блок (агранулярная, фронтальная кора), решающий гораздо более сложную метазадачу (з. Коши) моделирования, для которой формулы решающего блока (в т.ч. отсутствующая) – лишь частные случаи; выработанная формула потом используется решающим блоком (и сохраняется в его памяти). Что любопытно, в работе [35] УМС включает «модель себя» и применительно к ней упоминается термин «сознание».

В рамках данной гипотезы решается проблема «верховного управляющего поста», «человечка за пультом» БЕЗ игнорирования феномена (сущностной необходимости) единого верховного центра управления – и сведения последнего исключительно к естественной саморегуляции подчинённых ему нейросетей, как, напр., в [Арбиб[37], стр. 225,233, 235...], и понятно, почему и как «мета-кольчуга» – фронтальная кора – в высшей степени способна к самоуправлению, а ее «программное обеспечение» – к самомета-программированию и почему именно последняя является наивысшим центром регуляции и саморегуляции, управления и самоуправления.

______

1 Детекторным слоем ритмической подсистемы темпоральной системы фронтальной коры являются пейсмекерные контуры нервной системы (включая контуры эпифиза и голубого пятна), а также ритм-детекторные нейроны в 1 из зон височной коры, ответственной за пение и обработку музыки.

 



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2016-04-27 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: