Опубликован: 14.12.2009 | Уровень: специалист | Доступ: платный
Лекция 15:

Основные проблемы, связанные с моделированием нейронных механизмов мозга

< Лекция 14 || Лекция 15: 1234 || Лекция 16 >

Управление процессами в модели с понятийного уровня

Важной проблемой является построение нейронных механизмов управления выделением первичных и вообще любых информационных характеристик среды с понятийного уровня модели. При построении функции любого уровня, в том числе и функций получения первичных признаков и других характеристик, нужно помнить о том, что недостаточно строить просто дешифратор вход-выход. Необходимо, чтобы в модели реализовывалось управление с верхних понятийных уровней, обеспечивающее целенаправленность и преднастройку

Рассмотрим следующий пример. Пусть дана фраза: в правом верхнем углу картинки должна быть красная прямая линия, отклоняющаяся на угол 30 градусов от горизонтали. Прочитав эту фразу, человек понимает, о каких объектах и характеристиках идет речь, что искать - прямую красную линию, где искать - в правом верхнем углу. Понимает он также и то, что такое правый, что такое верхний, что такое горизонталь, что такое угол с горизонталью и что такое угол картинки. После этого направленно в нужном месте выделяется линия и проверяются ее характеристики - прямолинейность, цвет и направление. Ничего лишнего не делается. В приведенном примере речь идет о простых признаках и отношениях. И признаки, и отношения могут быть гораздо более сложными. Информация, управляющая работой нижнего уровня, в общем случае не поступает извне, а содержится в модели проблемной среды. Именно так, но не на нейронных механизмах, а чисто формально, организован описанный ранее процесс целенаправленного распознавания "с пониманием".

Никаких конкретных конструктивных предположений о нейронных механизмах реализации подобных процессов ни в нейрофизиологии, ни на уровне моделирования нет.

Построение целостных многоуровневых иерархических структурно-метрических описаний

Требующей решения является проблема образования на нейронном уровне иерархических целостных структурно-метрических описаний, обеспечивающих двунаправленное взаимодействие между частями и целым, а также между частным и общим, т. е. построение обобщений и укрупнений.

В одной из предыдущих лекций было показано, как целостному объекту может быть поставлено в соответствие сложное структурно-метрическое описание, включающее структурные части объекта, их метрические характеристики и отношения между частями. Такое описание необходимо для реализации целостного целенаправленного восприятия. Подобные описания должны формироваться в нейронной модели и для решения других задач. Можно ли реализовать какой-то эквивалент таких сложных описаний в нейронной модели объекта?

Проблема выделения, запоминания и передачи количественных характеристик уже отмечалась. Кроме этой проблемы при представлении описания целостного объекта на нейронном уровне возникает еще три. Во-первых, нужно, чтобы в рамках строящегося описания отражались обобщенные метрические характеристики частей объекта и взаимозависимости между входящими в описание элементами. Во-вторых, в пространстве структурных элементов, отношений и метрических характеристик должна каким-то образом выделяться область существования описываемого объекта или класса объектов. В-третьих, должны моделироваться отношения между частями и целым.

Те же самые вопросы возникают при попытке представить себе, как на нейронном уровне отражаются не только описания целостных объектов, но также и описания и обобщенных, и конкретных текущих, динамически изменяющихся ситуаций.

Мы уже говорили о том, что иерархическая многоуровневая модель среды должна иметь несколько уровней укрупнения. Упрощенно взаимодействие между уровнями выглядит следующим образом. Выходы с элементов нижнего или промежуточного уровня укрупнения формируют (активируют) элементы более высокого уровня укрупнения. Выходы с элементов верхнего или промежуточного уровня укрупнения активируют входящие в это укрупнение элементы предыдущего, более низкого уровня. Упрощение состоит в том, что в таком представлении не учитывается главное - целое формируется не просто совокупностью частей, а частями, находящимися в каких-то взаимодействиях между собой. Эти взаимодействия могут задаваться соответствующими отношениями между частями целого.

Часто описания иерархических, или, как иногда говорят, пирамидальных, модельных представлений иллюстрируются схемой типа "дерева". Например, подобной схемой иногда иллюстрируют иерархию и взаимодействие между уровнем букв и уровнем слов. Недостаточность такой схемы для описания связей между частями и целым очевидна, поскольку в такой схеме объединение элементов предшествующего уровня в элемент более укрупненного уровня происходит только за счет подразумеваемой логической функции И. В общем случае для задания связи между частями и целым могут требоваться другие отношения.

Например, одни и те же буквы в зависимости от их порядка формируют разные слова. То есть для описания целого (слова) необходимы отношения, определяющие порядок букв в слове. Для произносимого слова такими отношениями должны быть задаваемые между фонемами отношения следования во времени.

Реализовать такие отношения в модели нейронной сети можно с использованием схемы, подобной схеме рассмотренного в "Автомат для запоминания и воспроизведения временных последовательностей" автомата для воспроизведения временных последовательностей. Напечатанное или написанное слово тоже может быть задано отношениями следования во времени между входящими в слово буквами. Однако для напечатанного или написанного слова более естественны отношения типа "слева", "справа" или "следует за". Как реализовать в нейронном автомате такие отношения без сведения их к отношениям следования во времени, неизвестно.

Во многих случаях проблемы описания целого в терминах частей и отношений между ними могут оказаться еще более сложными. О характеристиках некоторых подобных описаний говорилось в "Принципы целостного целенаправленного распознавания и их реализация в программах компании ABBYY FineReader-рукопись и FormReader" . Реализация таких описаний в нейронном автомате представляет собой важнейшую нерешенную проблему.

Проблема моделирования памяти

В нейрофизиологии и психологии имеются подкрепляемые многочисленными экспериментами теории о существовании двух видов памяти - кратковременной и долговременной, соответствующих запоминанию информации на короткий срок и надолго. Соответственно, предполагается и существование двух разных механизмов запоминания. Точных конструктивных представлений о том, как устроены кратковременная и долговременная память, в физиологии нет.

Гипотезы об устройстве долговременной памяти сводятся в основном к предположениям о запоминании информации на уровне нейронных ансамблей и синаптических проводимостей связей между нейронами, либо запоминание связывается с изменением структуры белка рибонуклеиновых кислот. Обоснованных и убедительных гипотез об устройстве кратковременной памяти нет. Чаще всего говорится, например, о каких-то абсолютно непонятно как устроенных "биоэлектрических контурах колебаний в нервной системе" или о циркуляции информации в замкнутых цепочках возбуждения.

Функциональная роль этих двух видов памяти изучена и показана достаточно подробно. Очевидно, что важно понять и промоделировать механизмы кратковременной и долговременной памяти и режимы передачи информации из кратковременной памяти в долговременную.

Предполагается, что в А -сети долговременная память, т. е. модель проблемной среды, должна строиться на нейронных ансамблях разных уровней обобщения и укрупнения, а также на возбуждающих и тормозящих связях между ними. Обучение в А -сетях - это довольно продолжительный процесс. При обучении изменяется топология и проводимости связей. В этих изменениях отражаются и запоминаются только повторяющееся события - объекты, ситуации, последовательности ситуаций. Единичное и случайное при обучении не учитывается.

Мозг человека отражает не только типичное и повторяющееся. Отражаются также и мимолетные динамически изменяющиеся ситуации.

Обычно "моментальные" ситуации в памяти не хранятся и забываются также быстро, как и возникают. Однако некоторые "моментальные" ситуации, действия или слова иногда запоминаются на очень длительное время и всплывают в памяти через много лет. Это особенно характерно для эмоционально значимых ситуаций, хотя бывает, что мгновенно и надолго запоминаются и малозначимые события.

Механизм моментального восприятия и запоминания нового в нейронных моделях отсутствует. Не только в А -сетях, но также в перцептроне и ПРНС для восприятия и запоминания нового требуется продолжительный процесс обучения.

Таким образом, проблема, которую нельзя проигнорировать при разработке моделей механизмов мозга, - это построение физиологичной модели памяти, включающей как моментальное запоминание отдельных объектов и событий, так и статистически корректируемое продолжительное запоминание на уровнях обобщения и укрупнения.

При моделировании, по-видимому, нужно учитывать предположение о том, что информация передается из кратковременной памяти в долговременную, а также предположение, что эта передача происходит во сне, во время которого осуществляется многократное возбуждение соответствующих нейронных информационных элементов долговременной памяти. Эти предположения опираются на сведения о некоторых амнезиях, при которых забывается только та информация, которая была получена и запомнена после последнего сна.

Переход от нейрона к нейронному ансамблю

Представляется, что отдельный ненадежный нейрон не может быть логической единицей мозга и носителем какой-либо значимой содержательной информации. Как уже отмечалось, из многих физиологических экспериментов следует, что логической единицей мозга является нейронный ансамбль - группа нейронов, объединенных взаимовозбуждающими связями. Нейронный ансамбль является логической единицей и в А -сети,

если считать, что реализующие возвратное торможение элементы второго слоя - это тоже ансамбли нейронов со своими отдельными функциями и связями с нейронами первого слоя и с другими ансамблями второго слоя.

Реальное взаимодействие - передача возбуждений и торможений в нейронной сети - происходит по связям между нейронами. При описании логики работы нейронной сети нужно переходить к рассмотрению взаимодействий между ансамблями нейронов. Если описывается работа мозга или строится нейронная модель, то нужно определить, что такое входные интегральные возбуждающие и тормозящие воздействия на ансамбль, как передаются возбуждения и торможения между ансамблями, как происходит обучение в ансамблях.

Более ясно характер возникающих в связи с этим проблем виден из следующего примера. В ПРНС разделяющие гиперплоскости строятся на отдельных нейронах - пороговых элементах, считающих взвешенную сумму входов. Предположим, мы хотим в целях повышения надежности заменить такой нейрон ансамблем нейронов. Возникает проблема: как сделать ансамбль нейронов единым пороговым элементом и не только заставить считать взвешенную сумму входов, но и обучаться, то есть менять при обучении веса входов. Сходные проблемы возникнут в А -сетях, если при моделировании заменить тормозной элемент вторичной сети ансамблем нейронов.

Конечно, проблему нейрон - ансамбль нейронов, рассматриваемую как проблему надежности, можно решить простым дублированием нейронов и связей. Это обеспечит надежность, но потребует слишком большого числа нейронов и особенно связей.

< Лекция 14 || Лекция 15: 1234 || Лекция 16 >
Владислав Нагорный
Владислав Нагорный

Подскажите, пожалуйста, планируете ли вы возобновление программ высшего образования? Если да, есть ли какие-то примерные сроки?

Спасибо!

Лариса Парфенова
Лариса Парфенова

1) Можно ли экстерном получить второе высшее образование "Программная инженерия" ?

2) Трудоустраиваете ли Вы выпускников?

3) Можно ли с Вашим дипломом поступить в аспирантуру?

 

алексей оглы
алексей оглы
Россия
рафич Салахиев
рафич Салахиев
Россия