История биологии с начала XX века до наших дней - [302]
>Бóльшая часть моделей этого типа соответствует специализированным нервным сетям с детерминированными связями. Структура такой сети, топология ее связей специально приспособлена для решения определенной задачи. Г.Д. Ландаль (1962) рассмотрел сети, которые реагируют только на движущиеся объекты, а также сети для оценки кривизны траектории движущегося объекта и восприятия цвета. Специально рассматривались механизмы, которые могут обеспечить неизменность реакции при разных размерах, смещениях и поворотах воспринимаемого образа (У Мак-Каллок, В. Питтс, 1947; Н. Винер, 1948; Дж. Т. Калбертсон, 1950).
>Одной из существенных особенностей работы сетей для обработки сигналов является латеральное торможение. Это явление, подробно исследованное на сетчатке глаза мечехвоста, состоит в том, что нейроны одного и того же слоя при действии на них сигналов тормозят друг друга тем сильнее, чем ближе друг к другу располагаются. Наличие латерального торможения было затем установлено в сетчатке глаза, в слуховой системе, системе осязания и в некоторых других структурах центральной нервной системы позвоночных. Количественную модель для преобразования изображений глазом мечехвоста предложил В. Рейхардт (1965). Он выяснил, в какой мере боковое торможение исправляет недостатки оптической системы этого глаза. Использование таких сетей для анализа акустических образов было предложено П. Мюллером, Т. Мартином и Ф. Путцратом (1962) и подробно исследовано в модели слуховой системы Н.В. Позиным (1970).
>Наряду с системами, анализирующими поступающие сигналы, изучались также сети, решающие обратную задачу — формирование выходных команд для исполнительных органов. В частности, рассматривались сети, обеспечивающие возникновение периодической активности нервных клеток и мышц — модели дыхания, ходьбы, полета, модели, обеспечивающие асинхронную работу мотонейронов и другие (И.М. Гельфанд и др., 1963; Н.В. Позин, 1970).
Простая нейронная сеть, моделирующая работу летательной системы саранчи (по Д. Вилсону и И. Уолдрон, 1968).
Сеть состоит из четырех нейронов. Зачерненными кружками обозначены тормозные синапсы стрелками — возбуждающие; Показан характер импульсной активности в разных нейронах сети; а и б соответствуют разным уровням входного потока.
Помимо вопросов о принципах хранения, передачи и переработки сигналов теория информации занимается также проблемами надежности и борьбы с шумами. Эти проблемы возникли в технике Связи, при конструировании вычислительных машин и сложных комплексов, где большое число используемых элементов увеличивало вероятность получения ошибочных результатов. В качестве биологической проблемы вопрос о надежности мозга был поставлен еще опытами К. Лешли (1918–1933).
В математическую форму проблема надежности была облечена Дж. фон Нейманом (1952) и впервые рассмотрена им, а также Е. Муром и К. Шенноном (1956). Один из методов Повышения надежности, предложенный Нейманом, состоял в том, что выход каждого элемента заменялся пучком линии, а каждый элемент сети — схемой, которая оперировала с пучками входных и выходных; линий. Нейман оценил избыточность схемы, необходимую для достижения определенной надежности. Например, если вместо одного элемента, который ошибается один раз из 200, использовать 60 000 элементов, то ошибка будет возникать один раз на 10>20 случаев.
Мур и Шеннон отметили связь задачи, рассмотренной Нейманом, с проблемой построения надежного кода для случаев, когда надежность передачи отдельного символа низка. Они показали, что при использовании других элементов схемы могут быть получены лучшие результаты и обеспечено то же повышение надежности при избыточности не в 60 000, а всего в 100 раз.
Одна из самых слабых сторон нервных сетей, подобных рассмотренным Мак-Каллоком и Питтсом, — их крайне низкая надежность: выход из строя всего одного нейрона может принципиально изменить характер работы всей сети. В 1958 г. Мак-Каллок предложил усложненную модель формального нейрона. В ней учтено, что порог нейрона может меняться во времени, принят закон суммации возбуждающих и тормозных входов, более близкий к реальному (возбуждение наступает, когда алгебраическая сумма входных сигналов превышает пороговое значение), а также учитывается существование пресинаптического торможения, т. е. используются входные волокна, которые могут блокировать прохождение сигнала по другим входам. С использованием этих элементов был рассмотрен ряд вопросов о конструировании сетей, устойчивых к шуму (У. Мак-Каллок, Дж. Коуэн, Л. Вербик и др., 1960). Была решена задача о синтезе сетей, работа которых не меняется, когда порог всех нейронов одновременно сдвигается на одну или несколько единиц (логически стабильные сети). Поясняя значение этой модели, Мак-Каллок отмечает, что дыхание не прекращается и при таких стадиях наркоза, когда пороги раздражения нейронов увеличиваются вдвое.
Далее были исследованы возможность и методы построения нейронных сетей, которые работают без ошибок при неодновременных и даже разнонаправленных сдвигах порогов образующих их элементов, а также при изменении веса синапсов, появлении новых связей между нейронами и при некоторой вероятности того, что нейрон не ответит на сверхпороговый сигнал или, напротив, самопроизвольно возбудится в отсутствие входного сигнала. При этом возникает задача построения сетей такого рода с использованием минимального числа нейронов и связей — задача во многих случаях еще далека от решения.
