Информационная модель нервной системы организма

  Рассматривается оригинальное методологическое, математическое и компьютерное решение задачи моделирования нервной системы живого организма. Основу данного решения составляет допущение, в котором нервная клетка рассматривается как автономный биологический вычислительный модуль с логикой, хранящейся в формате структуры ДНК.  На основе данного подхода предлагается реализация полноценной программной компьютерной модели нервной системы и мозга живого организма.

  Создание информационной модели нервной системы живого организма является ключевой задачей в процессе исследования принципов, заложенных в основу жизни на Земле. Понимание принципов работы мозга и центральной нервной системы (далее – ЦНС), и связанное с ними моделирование высших когнитивных функций человека невозможно без создания теории, объясняющей основы работы нервной системы живого организма. При этом предполагается, что справедливо утверждение о том, что создание такой теории должно находиться на стыке различных областей человеческих знаний. И эта теория должна опираться на накопленный  и колоссальный  по объему практический материал по исследованию мозга и ЦНС, так как это позволит сверять теорию с практическими результатами моделирования. 

  Предлагаемый подход позволяет построить информационную функциональную модель структуры ЦНС и мозга и создать её  начальную цифровую реализацию с дальнейшим расширением функций модели до уровня реализации функций искусственного сознания.

  Сделано допущение, что нейрон обладает возможностью исполнять простейшие логические функции обработки внешних сигналов. В этом ключе, было сделано очевидное предположение, что вся необходимая для клетки информация хранится в  структуре ДНК.

  В рамках исследования этого подхода были разработаны и реализованы на практике два основных решения, позволяющих программно моделировать работу ЦНС:

1. Программное ядро исполнительной среды для моделирования создания и взаимодействия групп нейронов
2. Единый язык программирования связей, свойств и внутренней логики нейронов

  В рамках этого решения и с учётом возможности сетевого взаимодействия используемых  вычислительных устройств между собой, появляется возможность создавать в ОЗУ произвольные нейронные структуры и формировать произвольный набор входных воздействий, соответствующий сенсорной системе живого организма. Нервный импульс моделируется компактной информационной структурой, передаваемой от источника к приёмнику сигнала и полностью соответствует его поведению в реальной ЦНС. В сетевой реализации модели ограничения по количеству моделируемых нейронов и нейронных узлов практически отсутствует, что позволяет решать задачи создания произвольных по функциональности, размеру и топологии прикладных систем управления.   

  Характер найденных решений позволяет в ближайшее время смоделировать не только обработку сигналов, но и реализовать нейронные структуры, отвечающие за хранение, обработку интегральной информации и реализовать адаптивную нейронную систему. Ключевую роль в этом играет решение по реализации однородности представления данных разной природы и гибкость разработанного ДНК-языка.

  Важным результатом является возможность, в ближайшей перспективе, начать моделировать высшие когнитивные функции человека. Разработана структура, позволяющая построить модель формализации, накопления  и обработки информации, а так же, частично, модель процесса адаптации всей  этой динамической системы для выполнения первичной функции.

  С учетом того, что в полученную модель ЦНС заложена потенциальная способность к языковому взаимодействию, то появляется возможность рассматривать данное решение, как общее решение задачи организации групповых стратегий и политик.

  Вычислительные модули необходимого технического уровня (от микро до супер ЭВМ), сетевая структура, прикладная задача, технология её решения и перевод технологии на ДНК-уровень - это необходимые и достаточные требования для построения целевого искусственного «организма».

  Как практический пример применения данного подхода, можно рассмотреть проект OpenWorm (OpenWorm.org). В рамках рассматриваемой в этом проекте задачи необходимо разработать ДНК-логику обработки информации для каждого из 302-х нейронов, опираясь на свойства рецепторов и функции принадлежности нейронов различным подсистемам тела червя.

  Совокупность полученных предварительных  результатов позволяет предположить, что найденное решение является общим решением задачи синтеза искусственного интеллекта. Точкой технологической сингулярности, которая позволит свести к единому концептуальному решению многие актуальные задачи. В частности – Интернет вещей, робототехника, медицина, АСУТП, интеллектуальное медицинское и промышленное оборудование – практически весь спектр задач, где в настоящий момент используются  разрозненные программно-аппаратные средства.