Проблема устройства мышления издревле занимала умы
реклама
В.И.СКРУГИН Научный руководитель – Э.С. КЛЫШИНСКИЙ, к.т.н., доцент Московский инженерно-физический институт (государственный университет) КОНСТРУКТОР НЕОДНОРОДНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ НА ОСНОВЕ БИОНИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ НЕЙРОНА Целью инновационного проекта является создание инструмента для проведения компьютерных экспериментов по моделированию неоднородных бионических нейронных сетей. Проект включает разработку редактора сетей, среды для имитации жизнедеятельности, общего имитационного движка, а также библиотеки программиста. Выстраивая на основе бионических нейронов аналогичных природным сети для решения задач, исследователь может выяснить, какие модели наиболее приближены к природным образцам. Любая аналогия в структуре искусственной и природной сети служит подсказкой для исследователя. Обладая возможностью моделирования, можно сделать вывод о разрешимости тех или иных задач с помощью разных моделей нейронов. Проблема устройства мышления издревле занимала умы человечества. Со временем люди пришли к выводу, что мышление тесно связано с биологическим строением организма. В частности, развитая нервная система встречается, прежде всего, у существ со сложным поведением. Нервную систему можно рассматривать как сеть биологических нейронных сетей. Искусственная нейронная сеть появилась как их математическая модель. Взяв за основу клетку спинного мозга, в 1943 году У. Маккалок и У. Питтс создали математическую модель нейрона, сформулировали основные положения теории функционирования головного мозга. Новые методы исследования углубили знания о биологических нейронах и сетях. В то время как математика шла быстрым ходом по пути исследования формальных нейронов, биология обнаружила новые существенные особенности их природных прототипов. Выяснилось, что реальные нейроны обладают сложным аппаратом пространственно-временной интеграции входных сигналов. Более того, их поведение зависит не только от поступивших сигналов и весов синапсов, но также определяется текущим состоянием нейрона и его «видовой» принадлежностью. Таким образом, формальные нейроны не учитывают всех свойств реальных нейронов. Как модель, они и не должны этого делать – необходимо учесть лишь главные, характеризующие особенности. Но какие особенности важнее? Ответить поможет эксперимент. Создавая различные элементы-нейроны и строя на их основе аналогичных природным сети для решения задач, исследователь может выяснить, какие модели наиболее приближены к природным образцам. Любая аналогия в структуре искусственной сети и сети природной служит подсказкой для исследователя. Также, обладая возможностью моделирования, можно сделать вывод о разрешимости тех или иных задач с помощью разных моделей нейронов. Целью проекта является создание инструмента для проведения подобных экспериментов. Проект включает несколько программ и программных модулей: редактор сетей, среду для имитации жизнедеятельности, общий имитационный движок, а также библиотеку программиста, упрощающую функциональное расширение этих программ. Редактор сетей – это инструмент для моделирования сетей из нейронов. В сеть могут включаться как встроенные в программу модели нейронов, так и пользовательские. Построенную сеть можно «оживить» т.е. смоделировать её поведение в реальном времени с наблюдением её деятельность на экране компьютера. При необходимости пользователь может разработать собственный элемент сети, заложить новые законы поведения и включить его в сеть. Ключевые особенности программы: открытый программный интерфейс, позволяющий добавлять новые элементы стороннему пользователю, визуализация деятельности в реальном времени. Деятельность сети можно наблюдать не только из программы, но и используя имитационную среду (вторая программа проекта). В этом случае сеть приписывается некоторому существу, сигналы с его рецепторов передаются на сеть, а выходные сигналы сети преобразуются в команды его манипуляторов. Помещая существо в имитационный мир, переходим от исследования поведения сети к исследованию поведения организма. NeuroNet – первый рабочий прототип конструктора бионических нейронных сетей. Используя модель интегрирующего нейрона профессора В.Б. Вальцева [1], в нём была реализована модель двуногого хождения (для двухмерного случая). Помимо этого, были получены микросети, моделирующие логические операции (XOR, NOT, OR, AND), реализаций первичных функций информационной обработки (фильтр доминанты, десятичный счётчик событий, анализатор текущего состояния нейрона и др.). Список литературы 1. Вальцев В.Б., Григорьев И.Р., Лавров В.В., Черкашин Е.А. Неоднородные сети и проблемы моделирования высших функций мозга. Нейроинформатика Сб. тр. М. 2000, с.5256
