НЕЙРОННЫЕ СИСТЕМЫ И СЕТИ

ВВЕДЕНИЕ

Классические экспертные системы имеют один существенный недостаток: при создании сложных систем большое количество времени требуется для составления алгоритмов их работы. С появлением дешевых компьютеров появилась возможность использовать в этой области нейронные сети (НС).

Теоретические основы нейросетей были заложены еще в 40-х годах У.Маккалоком и У.Питтсом. В 1943 году вышла их работа "Логическое исчисление идей, относящихся к нервной деятельности", в которой была построена модель нейрона, и сформулированы принципы построения искусственных нейронных сетей.

Крупный толчок развитию нейрокибернетики дал американский нейрофизиолог Френк Розенблатт, предложивший в 1962 году свою модель нейронной сети — персептрон. Воспринятый первоначально с большим энтузиазмом, он вскоре подвергся интенсивным нападкам со стороны крупных научных авторитетов. И хотя подробный анализ их аргументов показывает, что они оспаривали не совсем тот персептрон, который предлагал Розенблатт, крупные исследования по нейронным сетям были свернуты почти на 10 лет.

Несмотря на это в 70-е годы было предложено много интересных разработок, таких, например, как когнитрон, способный хорошо распознавать достаточно сложные образы независимо от поворота и изменения масштаба изображения.

В 1982 году американский биофизик Дж. Хопфилд предложил оригинальную модель нейронной сети, названную его именем. В последующие несколько лет было найдено множество эффективных алгоритмов: сеть встречного потока, двунаправленная ассоциативная память и др.

В 1986 году Дж. Хинтон и его коллеги опубликовали статью с описанием модели нейронной сети и алгоритмом ее обучения, что дало новый толчок исследованиям в области искусственных нейронных сетей.

Нейрокомпьютеры и нейропрограммы являются самообучающимися, что резко отличает их от обычных программ. Принципы их работы очень напоминают взаимодействие клеток нервной системы - нейронов.

Свойства НС позволяют успешно решать трудноразрешимые для обычного компьютера задачи: распознавание образов, ориентация в пространстве, выбор оптимальных решений, постановка диагноза.

Нейронная сеть состоит из множества одинаковых элементов — нейронов, поэтому начнем с них рассмотрение работы искусственной нейронной сети.

1. БИОЛОГИЧЕСКИЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Нервная система человека и животных является важнейшей системой организма. Ее основная функция заключается в поддержании внутренней гармонии организма. Нервная система имеет клеточную структуру и состоит из нервных клеток – нейронов, сгруппированных в нейронные ансамбли и сети. Центральным отделом нервной системы является головной и спинной мозг.

Центральная нервная система имеет клеточное строение. Единица – нервная клетка, нейрон. Нейрон имеет следующие основные свойства:

1. Участвует в обмене веществ и рассеивает энергию. Меняет внутреннее состояние с течением времени, реагирует на входные сигналы и формирует выходные воздействия и поэтому является активной динамической системой.

2. Имеет множество синапсов – контактов для передачи информации.

3. Нейрон взаимодействует путем обмена электрохимическими сигналами двух видов: электротоническими (с затуханием) и нервными импульсами (спайками), распространяющимися без затухания.

Биологический нейрон содержит следующие структурные единицы (рис.1):

Тело клетки (т)— сома: содержит ядро (я),митохондрии (обеспечивают клетку энергией), другие органеллы, поддерживающие жизнедеятельность клетки.

Дендриты (д)– входные волокна, собирают информацию от других нейронов. Активность в дендритах меняется плавно. Длина их обычно не больше 1 мм.

Мембрана – поддерживает постоянный состав цитоплазмы внутри клетки, обеспечивает проведение нервных импульсов.

Цитоплазма — внутренняя среда клетки.

Аксон (а), один или ни одного у каждой клетки, – длинное, иногда больше метра, выходное нервное волокно клетки. Импульс генерируется в лоном холмике (а.х.). Аксон обеспечивает проведение импульса и передачу воздействия на другие нейроны или мышечные волокна (мв). Ближе к концу аксон часто ветвится.

Синапс (с)– место контакта нервных волокон — передает возбуждение от клетки к клетке. Передача через синапс почти всегда однонаправленная. Различают пресинаптические и постсинаптические клетки — по направлению передачи импульса.

Шванновские клетки (шв.кл).Специфические клетки, почти целиком состоящие из миелина, органического изолирующего вещества. Плотно «обматывают» нервное волокно 250 слоями миелина. Неизолированные места нервного волокна между шванновскими клетками называются перехватами Ранвье (пР). За счет миелиновой изоляции скорость распространения нервных импульсов возрастает в 5-10 раз и уменьшаются затраты энергии на проведение импульсов. Миелинизированные волокна встречаются только у высших животных.

В центральной нервной системе человека насчитывается от 100 до 1000 типов нервных клеток, в зависимости выбранной степени детализации. Они отличаются картиной дендритов, наличием и длиной аксона и распределением синапсов около клетки.

Клетки сильно связаны между собой. У нейрона может быть больше 1000 синапсов. Близкие по функциям клетки образуют скопления, шаровидные или параллельные слоистые. В мозгу выделены сотни скоплений. Кора головного мозга – тоже скопление. Толщина коры — 2 мм, площадь — около квадратного фута.

С точки зрения кибернетики мозг представляет собой информационно-управляющую систему, которая при помощи рецепторов воспринимает информацию о внешней среде, обрабатывает эту информацию на основе генетической программы и индивидуального опыта, а также формирует управляющие воздействия на эффекторные ( исполнительные) системы.. Данной структуре соответствует специализация нервных клеток на сенсорные (рецепторные) нейроны, вставочные (интернейроны) и эффекторные (мотонейроны).

Рецепторные воспринимают энергетические воздействия внешней среды той или иной модальности (световые, акустические, тактильные и т.п.), и преобразуют их в импульсные потоки, передаваемые интернейронам.

Выделяют следующие типы нейронов-рецепторов:

- первый тип – фоторецепторы,которые возбуждаются под действием света;

- второй тип – механорецепторы, реагируют на механические вещества;

третий тип – хеморецепторы – реагируют на химические вещества (органы вкуса и обоняния);

четвертый тип – терморецепторы – реагируют на изменения температуры;

пятый тип - электрорецепторы.

Взаимодействующие друг с другом интернейроны осуществляют обработку поступившей информации, а мотонейроны передают результаты этой обработки непосредственно на исполнительные системы (мышцы, сосуды и т.п.).

По форме нервные клетки отличаются друг от друга, однако большинство нейронов имеют древовидную структуру.

Нейрон (нервная клетка) является особой биологической клеткой, которая обрабатывает информацию (рис. 1).Как следует из рисунка, нейрон представляет собой компактное тело с рядом отростков (волокон). Короткие ветвящиеся отростки называются дендритами, а длинный, расщепляющийся на терминальные волокна отросток называется аксоном. Тело клетки (сома) имеет микроскопические размеры от 5 до 100 микрометров, а длина ее отростков может достигать десятков сантиметров. Тело клетки включает ядро , которое содержит информацию о наследственных свойствах, и плазму, обладающую молекулярными средствами для производства необходимых нейрону материалов. Сома и ее отростки представляют собой единое целое, покрытое общей оболочкой (мембраной). Как и любая другая клетка организма, нейрон и его отростки имеют единую внутриклеточную среду, общий генетический аппарат и общую систему поддержания жизнедеятельности.

Специфическая особенность нервных клеток заключается в способности воспринимать, преобразовывать и передавать на другие клетки нервное возбуждение в виде нервных импульсов. Входные импульсы поступают на дендриты или сому и оказывают на клетку либо возбуждающее, либо тормозящее воздействие. В те моменты, когда суммарное возбуждение тела клетки превышает некоторую пороговую величину, в области аксона возникают нервные импульсы – спайки, или, как их называют потенциалы действия. Возникнув, спайк бездекрементно (без затухания) распространяется по аксону, поступает на дендриты других клеток и вызывает их возбуждение или торможение. Такая связь называется аксодендритной. Причем возбуждающий или тормозящий характер воздействия нервного импульса определяется свойствами контакта двух клеток. Этот контакт называется синаптическим, а пространство между мембранами контактирующих клеток называется синаптической щелью.

Количество синаптических входов у отдельного интернейрона достигает 150 тысяч. Поэтому общее число межклеточных контактов очень велико. Например, в мозге человека при 10¹¹ нейронах количество связей между ними оценивается числом 10¹⁴. Если дополнительно учесть, что синаптические связи имеют электрический и химический характер, что нарду с аксодендритными связями возможны синаптические контакты между дендритами, сомами и аксонами различных клеток, что каждая связь может быть возбуждающей или тормозящей, а также то, что эффективность синаптических связей в процессе жизнедеятельности меняется, то сложность нейронных сетей у человека становится очевидной.