Искусственные и естественные нейронные сети. Анали

Искусственные и естественные нейронные сети. Анализ и новый подход.

Из простого сравнения современных средств вычислительной техники (или, как сейчас общепринятым считается термин «информационные технологии», т.е. на английском «information technology», или совсем кратко «IT») с устройством мозга любого биологического существа, естественно, и человека возникает лично для меня ряд вопросов.
1). Почему в наших мозгах нет арифметических и логических устройств, присущих любой современной вычислительной системе, построенных на базе схем «И», «ИЛИ», триггеров, регистров, сумматоров, дешифраторов и прочих разных счетчиков, а только нейроны?
2). Экспериментально установлено, что биологический нейрон имеет так называемую зону рефрактерности. Другими словами, это временной промежуток, в течение которого нейрон не реагирует на изменение воздействий на свои входы (синапсы). Если не знаете, то это время измерено и составляет примерно 1 миллисекунду, т.е. максимальная частота переключения биологического нейрона не превышает 1 кГц.
Куда там бедному ему до частот современных процессоров (до десятков ГГц)!
А с другой стороны, куда там этим самым современным процессорам до нашего мозга!
Вот, что интересно!
СОЗДАТЕЛЬ(И) или по моей терминологии ПЕРВЫЙ(Е) для осуществления своего проекта (имеются ввиду ПРИРОДА и ЧЕЛОВЕК) провели огромнейшую теоретическую и экспериментальную работу, прежде чем реализовывать этот проект, что называется в "железе". Наверное, не зря у НИХ получилось именно то, что получилось ( http://www.trinitas.ru/rus/doc/0016/001f/00163294.htm).
Теперь надо заметить следующее.
Когда нейрофизиологи определились со структурой биологического нейрона, то, естественно, «технари» немедленно стали думать о том, как бы эти все открытия приспособить для реализации в технике.
Кстати, для интересующихся структурой и функционированием биологического нейрона имеется много литературы, поэтому подробно на этом я останавливаться не буду.
Надо сказать, что господствующей теорией в области нейрофизиологии в то время (примерно 20-50-е годы прошлого века) была теория нашего незабвенного Нобелевского лауреата И.П. Павлова об условных (приобретенных) и безусловных (данных при рождении) рефлексах.
Он также выдвинул идею под названием «рефлекторная дуга».
В чем смысл этой идеи?
Биологический организм, получая некую информацию из внешней среды, посредством передачи через другие нейроны, входящие в эту самую рефлекторную дугу, каким-то образом обрабатывает полученную информацию и далее отправляет уже обработанную информацию в исполнительные органы.
На основании своих исследований с собаками он также выдвинул идею о том, что надо внешние воздействия разделять на возбуждающие и тормозящие.
Мол, когда возбуждающие по некоей силе воздействия превышают силу воздействия тормозящих, то тогда соответствующая рефлекторная дуга срабатывает.
Вся эта теория и была положена в основу построения и функционирования искусственных нейронов, т.е. некоей аппаратной технической реализации, что называется в «железе».
Далее кратко попытаюсь обрисовать существующее положение в области современных искусственных нейронных сетей (ИНС).
В подавляющем большинстве современных ИНС их структурной единицей является искусственный нейрон следующей «конструкции».
У него имеется некоторое количество входов (в биологии - синапсов) и один единственный выход (в биологии – аксон), принимающий только два значения «1» или «0» (в биологии – возбужден или не возбужден).
Сигналы, поступающие на входы нейрона, внутри него умножаются на некие весовые коэффициенты, физический или биологический смысл которых заключается в следующем. Знак этого коэффициента, если он «плюс», то возбуждает, если «минус», то тормозит. А величина показывает значение или вес (по-современному - рейтинг) этого входного сигнала.
Далее все эти умноженные на весовые коэффициенты сигналы суммируются и поступают на вход некоего порогового устройства, реализующего так называемую функцию активации, которая работает следующим образом. На ее выходе, т.е. аксоне, появляется «1», если сумма взвешенных входных сигналов превышает её заранее установленный порог, и «0», если не превышает.
Таким образом, было практически скопировано устройство биологического нейрона в концепции И.П. Павлова.
Далее углубляться в дебри современных ИНС с точки зрения целей данной заметки не имеет смысла, а для особо любознательных читателей повторюсь насчет огромного количества литературы на эту тему.
Теперь попробую сформулировать два главных для меня вопроса.
Первый.
До сих пор, по крайней мере, насколько мне известно, в структуре биологического нейрона не обнаружено никаких умножителей, сумматоров и пороговых устройств.
Так на самом деле как же биологический нейрон работает?
Второй.
Вспомним про рефлекторную дугу (см. выше: «…каким-то образом обрабатывает полученную информацию»).
Так каким же образом нейроны обрабатывают полученную информацию?
Теперь попытаюсь продолжить свои рассуждения, пока в части первого вопроса, т.е. чисто «аппаратного» устройства биологического нейрона.
Сразу излагаю мое предположение.
Биологический нейрон, в отличие от современного представления «технарей», представляет собой некую память, в которой хранится таблица, полученная в результате полного или, другими словами, 100%-го «прогона» абсолютно всех комбинаций входных сигналов с реакцией выхода (аксона) на каждую комбинацию входных сигналов, в соответствие с заранее известным результатом, т.е. заранее известным алгоритмом или формулой (см. http://www.trinitas.ru/rus/doc/0016/001d/00162355.htm).
Для дальнейших рассуждений назову такие нейроны табличными.
Таблица эта имеет количество ячеек, равное сумме всех возможных комбинаций значений входных сигналов, а разрядность ее равна 1-му биту.
Для пояснения хода моих рассуждений, которые совершенно не претендуют на истину в последней инстанции, необходимо дать некие пояснения следующего характера.
С моей стороны речь идет о попытке приложить некоторые мои сугубо теоретические рассуждения к возможной их реализации современными техническими средствами. Другими словами, это все касается чисто технических проблем теории ИНС, т.е. никаких общефилософских проблем я в данном случае стараюсь почти не затрагивать.
Теперь вернемся ко второму вопросу.
Далее я попробую описать структуру и функционирование ИНС, построенной на основании моих рассуждений.
Предлагаемая ИНС состоит из некоей совокупности табличных нейронов и некоего центрального управляющего процессора (ЦП).
Каждый и этих нейронов имеет проводную или эфирную связь с ЦП, причем как прямую (от ЦП к нейрону), так и обратную (от нейрона к ЦП).
ЦП в своей памяти должен хранить таблицы результатов всех алгоритмов или программ необходимых для работы всей системы (ЦП плюс совокупность нейронов).
Функционирование такой системы заключается в том, что в соответствии с «верхним» или главным алгоритмом работы всей системы, в каждый табличный нейрон в необходимые моменты времени загружается требуемая таблица, что, естественно, требует существенного времени. В этот момент, данный нейрон находится в зоне рефрактерности.
При необходимой синхронизации должен обеспечиваться процесс, при котором одни нейроны находятся в «боевом» режиме, т.е. реагируют на входные воздействия, причем с быстродействием, определяемым временем выборки результата из его памяти (десятки наносекунд), а другие в режиме «загрузки» (порядок может достигать единиц и десятков миллисекунд, в зависимости от объема загружаемой таблицы).
Перечислять множество проблем, возникающих при реализации такой структуры ИНС, я не буду.
Цель данной статьи заключается в том, чтобы при условии реальности выполнения предлагаемых решений начать процесс их реализации.
Желаю Вам, чтобы все, что Вам не нужно – ушло и пропало, а то, что нужно - пришло и осталось.