Литература

1.Blakemore С., Cooper G. F. 1970. Development of the brain depends on the visual enviroment. Nature 228(5270):477-78.

2.Fukushima К. 1975. Cognitron: A self-organizing mult ilayered neural network. Biological Cybernetics 20:121-36.

3.Fukushima К. 1980. Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition uneffected by shift in position. Biological Cybernetics 36(4):193-202.

4.Fukushima К. 1981. Cognitron: A self-organizing multilayer neural network model. NHK Technical Monograph No. 30, pp. 1-25. Available from Nippon Hoso Kyokai (Japanese Broadcasting Corp.), Technical Research Labs, Tokio, Japan.

5.Fukushima K. 1984. A hierarchical neural network model for associative memory. Biological Cybernetics 50:105-113.

6.Fukushima К. 1986. A neural network model for selective attention in visual pattern recognition. Biological Cybernetics 55(1):5-15.

7.Fukushima К. 1987. A neural network for selective attention. In Proceedings of the IEEE First International Conference on Neural Networks, eds. M. Caudil and C. Butler, vol. 2, pp. 11-18. San Diego, CA:SOS Printing.

8.Fukushima K., Miyake S. 1982. Neocognitron: A new algorithm for pattern recognition tolerant of deformations and shifts in position. Pattern recognition

15(6): 455-69.

9.Fukushima К., Miyake S., Takayuki I. 1983. Neocog-nitron: A neural network model for a mechanism of visual pattern recognition. IEEE Transaction on Systems, Man and Cybernetics SMC-13(5):826-34.

10.Hubel D. H., Wiesel T. N. 1962. Receptive fields, binocular interaction and functional architecture in the cats visual cortex. Journal of Physiology 160:10654.

11.Hubel D. H., Wiesel T. N. 1965. Reseptive fields and functional architecture in two nonstriate visual areas (18 and 19) of the cats. Journal of Neurophi-siology

28:229-89.

12.Hubel D. H., Wiesel. T. N. 1977. Functional architecture of macaque monkey visual cortex. Proceedings of the Royal Society, London. Ser. В 198, pp. 1-59.

Приложение А.

Биологические нейронные сети

ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ МОЗГ:

БИОЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Структура искусственных нейронных сетей была смоделирована как результат изучения человеческого мозга. Как мы отмечали выше, сходство между ними в действительности очень незначительно, однако даже эта скромная эмуляция мозга приносит ощутимые результаты. Например, искусственные нейронные сети имеют такие аналогичные мозгу свойства, как способность обучаться на опыте, основанном на знаниях, делать абстрактные умозаключения и совершать ошибки, что является более характерным для человеческой мысли, чем для созданных человеком компьютеров.

Учитывая успехи, достигнутые при использовании грубой модели мозга, кажется естественным ожидать дальнейшего продвижения вперед при использовании более точной модели. Разработка такой модели требует детального понимания структуры и функций мозга. Это в свою очередь требует определения точных характеристик нейронов, включая их вычислительные элементы и элементы связи. К сожалению, информация не является полной;

большая часть мозга остается тайной для понимания. Основные исследования проведены в области идентификации функций мозга, однако и здесь отсутствуют подходы, отличающиеся от чисто «схематических». Биохимия нейронов, фундаментальных строительных блоков мозга, очень неохотно раскрывает свои секреты. Каждый год приносит новую информацию относительно электрохимического поведения нейронов, причем всегда в направлении раскрытия новых уровней сложности. Ясно одно: нейрон является намного более сложным, чем представлялось несколько лет назад, и нет полного понимания процесса его функционирования.

Однако, несмотря на наши ограниченные познания, мозг может быть использован в качестве ценной модели в вопросах развития искусственных нейронных сетей. Используя метод проб и ошибок, эволюция, вероятно, привела к структурам, оптимальным образом пригодным для решения проблем, более характерных для человека. Кажется маловероятным, что мы получим более хорошее решение. Тщательно моделируя мозг, мы продвигаемся в исследовании природы и в будущем будем, вероятно, воспроизводить больше возможностей мозга.

Данное приложение содержит штриховые наброски современных знаний относительно структуры и функций мозга. Хотя изложение этих сведений очень краткое, мы пытались сохранить точность. Следующие разделы иллюстрируют текст

данной работы и, возможно, будут стимулировать интерес к биологическим системам, что приведет к развитию искусственных нейронных сетей.

ОРГАНИЗАЦИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО МОЗГА

Человеческий мозг содержит свыше тысячи миллиардов вычислительных элементов, называемых нейронами. Превышая по количеству число звезд в Млечном Пути галактики, эти нейроны связаны сотнями триллионов нервных нитей, называемых синапсами. Эта сеть нейронов отвечает за все явления, которые мы называем мыслями, эмоциями, познанием, а также и за совершение мириадов сенсомоторных и автономных функций. Пока мало понятно, каким образом все это происходит, но уже исследовано много вопросов физиологической структуры и определенные функциональные области постепенно изучаются исследователями.

Мозг также содержит густую сеть кровеносных сосудов, которые обеспечивают кислородом и питательными веществами нейроны и другие ткани. Эта система кровоснабжения связана с главной системой кровообращения посредством высокоэффективной фильтрующей системы, называемой гематоэнцефалическим барьером, этот барьер является механизмом защиты, который предохраняет мозг от возможных токсичных веществ, находящихся в крови. Защита обеспечивается низкой проницаемостью кровеносных сосудов мозга, а также плотным перекрытием глиальных клеток, окружающих нейроны. Кроме этого, глиальные клетки обеспечивают структурную основу мозга. Фактически весь объем мозга, не занятый нейронами и кровеносными сосудами, заполнен глиальными клетками.

Гематоэнцефалический барьер является основой для обеспечения сохранности мозга, но он значительно осложняет лечение терапевтическими лекарствами. Он также мешает исследованиям, изучающим влияние различных химических веществ на функции мозга. Лишь небольшая часть лекарств, созданных с целью влияния на мозг, может преодолевать этот барьер. Лекарства состоят из небольших молекул, способных проникать через крошечные поры в кровеносных сосудах. Чтобы воздействовать на функции мозга, они должны затем пройти через глиальные клетки или раствориться в их мембране. Лишь некоторые молекулы интересующих нас лекарств удовлетворяют этим требованиям; молекулы многих терапевтических лекарств задерживаются этим барьером.

Мозг является основным потребителем энергии тела. Включая в себя лишь 2% массы тела, в состоянии покоя он использует приблизительно 20% кислорода тела. Даже когда мы спим, расходование энергии продолжается. В действительности существуют доказательства возможности увеличения расходования энергии во время фазы сна, сопровождаемой движением глаз. Потребляя только 20 Вт, мозг с