Книги сайта: «Мировоззрение», «Познай себя», «Основы адаптологии»,
«Вне привычного», Лекторий МВАП и «Что такое Я».
 
 

Что такое Я - схемотехнический подход

Относится к   «Основы адаптологии»

Содержание книги основывается на постулате, что природная нейросеть мозга является схемотехнической структурой, т.е. ее работа и функциональность полностью соответствует причинно-следственным взаимодействиям элементов - в точности, как это можно сказать про схемотехнику электронного прибора - при всей огромной разнице в способах реализации.

Версия PFD

Обзорная статья: «Что такое Я»

Что такое “Я” - схемотехнический подход

Основы схемотехники природных нейросетей

Петрийчук Николай Дмитриевич

 

Аннотация

Содержание книги основывается на постулате, что природная нейросеть мозга является схемотехнической структурой, т.е. ее работа и функциональность полностью соответствует причинно-следственным взаимодействиям элементов - в точности, как это можно сказать про схемотехнику электронного прибора - при всей огромной разнице в способах реализации. Соответственно, для понимания механизмов нейросетевой схемы необходимо понимать схемотехнические принципы, а для этого нужно быть специалистом–схемотехником так же, как для понимания работы электрической схемы.

На основе схемотехнической концепции и совокупности фактических данных исследований мозга представлена модель организации взаимодействий элементов мозга, описывающая иерархию эволюционно обусловленных механизмов, задачей которых является все более гибкая индивидуальная адаптивность к новому.

Сам факт создания целостной модели, обобщающей массив данных исследований во взаимосвязь адаптивных механизмов, показывает, что схемотехнический подход оказывается необходимым и достаточным для понимания и формализации всех известных проявлений работы мозга вплоть до психических.

 

Ключевые слова: психофизиология, нейросети, схемотехника

 

УДК 159.923

ББК 88.3

П30

 

 

 

Подготовка публикации:

Научный рецензент: Черноризов Александр Михайлович, доктор психологических наук, заслуженный профессор МГУ им. М.В. Ломоносова, заведующий кафедрой психофизиологии факультета психологии МГУ.

Разработчик демонстрационных моделей, участник обсуждений, автор схем и текстов в разделе “Первые управляющие структуры организмов на основе распознавателя”: Парусников Алексей Владимирович.

Художник: Петрийчук Михаил Евгеньевич.

Оглавление

Предисловие. 5

О чем эта книга. 5

Для кого эта книга. 7

Методология. 7

Обоснования утверждений. 10

Наиболее общий контекст книги. 11

Системы, системный подход, синергетика. 13

О схемотехнике нейросетей. 15

Принципиальные элементы эволюции нервной системы.. 17

Эволюционное формирование нейросетевых элементов. 18

Схемотехнические принципы.. 22

Обратная связь. 24

Принцип выделения составляющих элементов воздействующих факторов. 26

Проводимость и сопротивление. 27

Еще про распознаватели, кое-что по-настоящему важное. 28

Резюмируем основные схемотехнические принципы.. 38

Первые управляющие структуры организмов на основе распознавателя. 40

Химия электротоков и ее воплощение в нейросети. 53

Схемотехнические принципы в модели нейрона. 56

Использование схемотехнических механизмов. 60

Дополнительное пояснение работы схемы компаратора на транзисторе в модели нейрона  68

Принцип персептрона. 71

Рецепторы.. 71

Эффекторы.. 73

Основной принцип организации природных нейросетей. 78

Свойства нейрона. 81

Различие искусственных и природных нейросетей. 84

Условия образования связей между нейронами. 85

Спонтанная активность нейрона. 86

Конкретизируем условия образования связей. 88

Строгая последовательность развития слоев. 90

Рефлексы.. 91

Начальные связи нейронов. 91

Причинно-следственная последовательность образования связей. 94

Базовый механизм индивидуального поддержания жизнеспособности. 100

Формируем обобщающую модель адаптивной нейросети. 104

Гомеостаз. 104

Принципы поддержания оптимального уровня параметра. 105

Гомеостаз органов. 106

Система значимости. 108

Контексты значимости. 111

Прогноз. 112

Условные рефлексы.. 115

Условия образования условного рефлекса. 116

Рост дендритов. 118

Общий механизм возникновения условного рефлекса. 120

Новые реакции на основе старых. 121

Необходимость повторения сочетаний условного и безусловного компонента реакции. 123

Ориентировочный рефлекс. 123

Угасание условных рефлексов. 124

Свойства условных рефлексов. 125

Обучение с учителем.. 126

Импринтинг. 127

Подражание. 129

Модель механизма подражания. 130

Период доверчивого обучения, включающий период инициативы.. 134

Новизна и значимость. 136

Роль контекста нового. 137

Новое всегда противопоставляется привычному. 143

Произвольность. 144

О том, что такое цель, подробнее. 150

Смысл, интерпретация, передача смысла. 154

Субъективное. 156

Эмоции. 156

Явление субъективизации образов восприятия-значимости-действия. 157

Автоматизмы, моторные и мыслительные. 158

Виды автоматизмов. 159

Свойства и особенности автоматизмов. 160

Механизмы произвольности – компоненты автоматизмов. 165

Особенности мыслительных автоматизмов. 167

Сознание. Уровни сознания. 171

Основная функция сознания. 172

Суть субъективного переживания. 174

Уровни сознания. 178

Тестирование сознания. 187

Контекст понимания смысла. Личность. 187

Понимаемый смысл. 187

Как определить наличие сознания. 189

Функционирование моделей понимания. 192

Сопоставление отдельных смыслов в общий смысл. 196

Контексты личности. 200

Про самосознание. 204

Произвольность и ориентировочный рефлекс. 204

Функциональность сна. 207

Сон у разных видов животных. 207

Эмпирические данные о сне. 208

Сон и память. 209

Информационная функция сновидений. 212

Сон и произвольность. 214

Принципиальная схема мозга. 215

Резюмируем уровни модели волевой адаптивности. 219

Социальный уровень адаптации. 221

Роль слова среди других символов взаимопонимания. 222

Специализация личностей. 225

Социализация. 227

Личность и социум.. 228

Понятие личности. 230

Фасеточный разум.. 231

Творчество. 233

Творчество и ремесленничество. 235

Интуиция. 236

Гениальность. 237

Практические следствия модели  МВАП .. 238

Педагогика. 239

Формирование осознанных навыков. 240

Творчество на практике. 241

Маркетинг. 242

Произвольность оценки происходящего. 242

Развитие произвольности. 242

Социология. 244

Философский потенциал. 244

Современное состояние академической науки о психике. 245

Быть или не быть. 245

Список использованных источников: 249

 

 

 

Предисловие

Особенности ссылок на исходные материалы в этой книге – использование коротких интернет-адресов, легко набираемых от руки, например: fornit.ru/13268. Это позволяет тут же посмотреть источник, а не испытывать трудности с классическим списком литературы. В книге много таких ссылок на ресурс fornit.ru, где собрано большое количество вспомогательных материалов и поясняющих текстов, которые никак не могут быть размещены в ограниченном объеме самой книге.

Книга написана не в “академическом стиле” текстов по специальности и вот почему:
1. Это – междисциплинарная популяризация, т.е. минимизированы специальные термины и смысловые особенности, характерные для узкой предметной области.
2. Свободный текст легче воспринимается, он ассоциативен и более очевиден (о доказательных свойствах очевидности см. fornit.ru/7117).
3. Специализированный текст скрывает многие погрешности и создает иллюзию доказательности и обоснованности из-за эффекта распознания “научного текста”: срабатывает стереотип отношения к привычному, надежному и понятному. Академический стиль написания текстов позволяет легко протащить антинаучные (попирающие научную методологию) домыслы, вот как это проделал мистик П.Гаряев (fornit.ru/260), протащив статью в ВАКовский журнал, за что рвали волосы в президиуме Академии: fornit.ru/245. “Академический стиль” написания текстов легко имитируется (вот простая методика: fornit.ru/2750) даже компьютером, и в солидных журналах редакторы приняли такие сгенерированные, совершенно бессмысленные статьи потому, что они сразу распознавались как написанные “научно”, например: fornit.ru/6384.

О чем эта книга

Эта книга представляет сразу несколько аспектов понимания сути психики с ее феноменами так, что выходит за рамки традиционных предметных областей исследований, прежде всего потому, что основой концепции принят постулат о том, что природная нейросеть мозга является схемотехнической структурой, т.е. ее работа и функциональность полностью соответствует причинно-следственным взаимодействиям элементов - в точности, как это можно сказать про схемотехнику электронного прибора - при всей огромной разнице в способах реализации.

Этот постулат в достаточной степени самоочевиден потому, что ничто, кроме причин и следствий взаимодействий в динамике времени не оказывает влияние на работу мозга. Мы сразу отметаем все, что не описывается физико-химической термодинамикой в рамках масштаба строения вещества, где все происходит в метрике пространства и времени (лапласовский детерминизм, но с учетом квантовомеханических явлений: fornit.ru/882). Всякие другие “квантово-голографические” , “трансперсональные”, “аксионные” и т.п. таинственные и туманные отсылки на возможную природу работы мозга отвергаются не только потому, что они неопределенны, не корректны и, по сути, не говорят ни о чем, а потому, что схемотехнический подход полностью исчерпывает необходимое описание и больше никаких лишних сущностей не требуется.

В книге тесно взаимосвязывается суть абстракций и эволюция механизмов адаптивности, в которых на всех уровнях используются отвлечения от реальной действительности для оперирования ее коррелятами.

Книга начинается с ознакомления со схемотехническими принципами, которые присутствуют в любых схемах причинно-следственных цепочек независимо от способов реализации. Система таких принципов составляет основу представлений специалиста-схемотехника. При этом для того, чтобы этот базис воплотился в эффективный профессиональный опыт, необходимо, обычно, около 3-5 лет практики его применения. За этот срок из студентов получаются дееспособные специалисты и, к сожалению, нет способа уменьшить этот интервал времени. В книге будет обосновано, почему именно это происходит при становлении индивидуальных способностей.

Это не должно отпугивать тех, кто не обладает навыками схемотехника. Как минимум можно получить понимание, т.е. “книжные знания” и составить целостную модель представлений. Одно дело – понимание принципов, на что требует гораздо меньше времени, а другое – практическое воплощение такого понимания в различных условиях в виде личных знаний. Понимание в основах, позволяющих охватить предлагаемую модель, возникает у заинтересованного читателя, даже если он не является схемотехником и специалистом в нейрофизиологии. Скорее, наоборот, неискушенный читатель легче воспримет материал, без проблем с сопоставлением с уже имеющимися у него знаниями и неизбежными моментами неприятия, когда это сопоставление покажется не в пользу предлагаемых утверждений.

Вот почему после первой главы, посвященной общим схемотехническим принципам, все будет даваться с корректным обоснованием источниками фактических исследований. Хотя в первой главе упоминаются те или иные свойства элементов нейросетей без корректного обоснования, воспринимайте это как бы авансом, в расчете на последующее закрытие всех спорных моментов. Поэтому просьба к нейрофизиологам: побудьте первое время достаточно снисходительными, принимайте спорные утверждения в качестве постулатов, и это потом окупится.

Чтобы представить, какие именно феномены психики станут доступными на уровне механизмов, вот – мотивирующая зарисовка, несколько снимающая напряжение первых настораживающих предупреждений.

Давайте зададимся вопросом: почему вот уже миллионы лет существует человек на Земле и, несомненно, где-то еще во вселенной и, наверняка, будет существовать еще долгое время, но только сейчас каждый из нас осознает себя? При том, что с яйцеклеткой матери слился один из миллионов сперматозоидов. А если бы слился не он и в другое время, а если бы отцом был совсем другой человек, мы бы осознали себя или оставались в небытии как много лет до этого и после этого?

Ни один самый крутой ученый сегодня не может внятно и вообще хоть как-то определенно ответить на этот вопрос, который уже содержит вполне очевидный ответ: да, мы бы существовали при любом раскладе родителей, да, мы существовали всегда и всегда будем существовать, мы существуем прямо сейчас во всех особях животных, обладающих определенным механизмом психики. Все дело в том, что такое – мы. И тут нет никакой мистики, в этой книге мы разберемся с этим с позиции методологии современной науки, пора уже сделать такое обобщение данных исследований.

Все люди ощущают свою непостижимую исключительность бытия, и это – реальный феномен самосознания. Такая исключительность - нечто общее, присущее всем независимо от реальных отличий, от любых отличий наследственности или условий развития. Такой вывод ясен формально, при сопоставлении вероятностей и здравого смысла, но пока непонятно, почему именно возникает этот феномен.

В книге этот вопрос будет доведен до предельной определенности, но без обещания легкости понимания: слишком сложна и непривычна тема.

 

Попробуем несколько пояснить утверждения о специфике схемотехнического подхода, с которой, как правило, не сталкиваются нейрофизиологи.

Предположим, что человеку, не склонному к схемотехническому мышлению, поручено изучить работу марсианского компьютера, чтобы суметь создать такой же. Это – зримая аналогия с задачей изучить мозг. Исследователь становится очень хорошим специалистом по тому, что находится в компьютере, какие проводки откуда и куда идут. Он снимает ЭЭГ работы системного блока и вводит щуп для получения наводок в непосредственной близости к отдельным элементам, документируя явные отличия режимов работы. Он делает предположения об устройстве элементов, сошлифовывая их под микроскопом (именно так передирались зарубежные полупроводниковые приборы советскими плагиаторами). Он пишет научные отчеты и строит теории, но общее понимание никак не дается. Все его предположения основаны на обособленных фактах, не являющихся целостной системой, и разные исследователи предполагают очень различные гипотезы, в силу своей специфики и личных особенностей.

Теперь самое интересное. Этим исследователям попался настоящий марсианин – схемотехник компьютерных систем. И тут начинается чудесное: все попытки схемотехника что-то объяснить исследователям компьютера упираются в стену непонимания, ведь те не потратили годы на освоение принципов конструирования компьютеров и не понимают даже самые простые вещи в этой области.

В самом деле, разве есть шанс разобраться в работе сложнейших схем мозга, если возникают трудности даже в том, чтобы разобраться в простейшей схеме музыкального усилителя?

 

Для кого эта книга

Сказанное выше уже определяет, кому может быть интересна книга: всем, кто всерьез увлечен функциональностью мозга и тем, как организованы механизмы этой функциональности.

При этом те, кто имеет хороший уровень подготовки средней школы, уже во многом смогут разобраться. Причем в некоторых случаях даже более быстро и эффективно, чем имеющие уже предвзятые мнения по описываемым вопросам. Так что неискушенность получает преимущества, если только человек имеет достаточный навык самостоятельного освоения нового и для него это чем-то похоже на квесты прохождения по уровням достигнутого.

Так и стоит воспринимать текст книги: игровое прохождение квестов понимания до полной победы. Это – наиболее эффективная стратегия.

Для поддержания игрового контекста (механизмы которого, кстати, будут рассматриваться) нужно не напрягаясь, легко и со специфическим азартом-интересом вникать в сказанное, не опасаясь никаких негативных последствий.

 

Методология

Любой продукт осмысления содержит разного рода ошибки: fornit.ru/1012. Поэтому очень важны методы, критерии и принципы, минимизирующие ошибки.

Прежде всего, в основе рассуждений (сопоставления фактов и их обобщении в контексте нерешенной проблемы) должно лежать уже упомянутое добротное мировоззрение, в своих принципах адекватное объективной реальности.

Затем – научная методология, основывающаяся на мировоззренческом понимании взаимодействий причин и следствий объективной реальности и предоставляющая методы и принципы использования аксиоматической базы фактических данных для сопоставлений и обобщений.

Именно накопленная исследователями аксиоматика станет опорой для формирования модели системы организации механизмов психики.

 

Решение проблемы понимания сути явления имеет несколько чередующихся стадий:

1) философское осмысление и выбор метрологического подхода (технологии измерений) для целенаправленного исследования.

2) исследование свойств и взаимодействий явления, исследование условий, в которых явление всегда воспроизводится.

3)  сопоставление результатов исследования (чужих и/или своих) с их обобщением в виде субъективной модели взаимодействий.

4) экспериментальная проверка предположений и корректировка модели.

5) формализация модели в виде доступных для понимания другими специалистами символов.

Кстати, последний пункт прямо противоречит распространенному заблуждению о том, что математику следует использовать как инструмент познания, а не формализации уже имеющегося понимания. Но сначала понимание, а только потом адекватная формализация. Хотя это могут быть промежуточные понимания и их формализации.

Все эти пункты могут реализовываться в произвольной последовательности, т.е. по воле исследователя, в зависимости от представляющейся ему целесообразности. Так, если исследователь в большей степени экспериментатор, то он создает средства и методы для проверки чужих предположений. Если он - теоретик, то сосредотачивается на пунктах 2 и 5, а тот, кто начинает чуть ли не с нуля исследовать совершенно новое явление, проходит все пункты, не раз возвращаясь к предыдущим.

Понятно, что критически решающим оказывается пункт 3, эффективность реализации которого зависит от уровня подготовленности субъекта, его навыка творческих сопоставлений и обобщений. Это - уровень первичного понимания сути явления и он не может быть реализован нигде, кроме как в чьей-то отдельной голове. Причем, как правило, в чьей-то одной голове из группы исследователей складывается наиболее полная и адекватная картина. Лишь потом следует межличностное изложение формулы понимания, что и лимитирует одновременность стадий понимания в нескольких головах даже самой сплоченной группы исследователей.

Для каждого из этих пяти пунктов характерны специфические принципы методологии и есть общие для всех.

Общими оказываются все принципы естественнонаучного мировоззрения, о которых уже шла речь и которые еще будут сформулированы.

Одним из важнейших общих принципов является подход выбора очередности рассмотрения проблемы или вариантов ее решения: из всех представимых вариантов объяснения сути явления для исследования в первую очередь нужно выбирать наиболее правдоподобное. Правдоподобность оценивается статистически и эвристически (fornit.ru/7498). Этот принцип в частном виде сформулирован как "бритва Оккама" («Не следует привлекать новые сущности без крайней на то необходимости»), но не столь кардинально: не стоит что-то совсем "обрезать", а просто не нужно ставить в первую очередь. И если более вероятное окажется верным, тем более - без обнаружения чего-то более сложного, а при верификации и надежно подтвержденным, то остальное уже можно не рассматривать, это уже точно оказывается "лишней" сущностью.

В простых случаях выбор кажется очевидным, и мы скорее поверим, что наш знакомый не отдает долг из-за денежных затруднений, чем потому, что его захватили инопланетяне. Но есть ситуации, когда такой очевидности нет или человек слишком неопытен, чтобы ее увидеть, и тогда в голову приходят фантастические объяснения. Следует всегда иметь в виду, что даже если не видно простого и рационального объяснения, оно может быть, но по каким-то причинам не приходит в голову, как механизмы поражающих воображение фокусов профессиональных престидижитаторовВот в таких случаях выручает творческая фантазия в попытках измыслить хоть какое-то правдоподобное предположение (в статусе неуверенного объяснения). И эта фантазия должна быть разумно ограничена и направлена (в чем и заключается сила творчества), иначе возникнет бесконечное множество самых чудесных предположений.

Стоит отметить важнейший принцип системности, позволяющий выявить необходимую и достаточную часть системы взаимодействующих факторов в искусственно выделенном из окружающего явлении: функциональность системы не зависит от второстепенного, не относящегося к ее причинно-следственным механизмам.

Этот подход реализуется в организации формирования субъективных моделей понимания, в которых с каждым новым фактом исследования все более уточняются существенные взаимосвязи и отсеивается все второстепенное и случайное.

Этим принципом многие пренебрегают, начиная исследование с дотошного и кропотливого выявления структуры материалов вместо того, чтобы понять, как именно это работает вне зависимости от того, из какого именно материала это сделано. Можно погрузиться в глубокое изучение метаболизма и особенностей реализации нервных и окружающих клеток, потому как другого фактического материала просто нет, но это имеет побочный эффект: особенности реализации заслоняют возможность увидеть принципиальную сторону функциональности.

Типичное заблуждение, проистекающее из игнорирования принципа системности – убеждение, что данные статистики являются доказательством наличия взаимосвязи. На самом деле ни единичное, ни многократные повторения каких-то результатов исследования не является доказательством наличия связи, т.е. причинно-следственной корреляции между какими-то параметрами. В статье (fornit.ru/6612) показаны очень впечатляющие корреляции при явно абсурдных сопоставлениях, к примеру: “Влияние количества пиратов на глобальное потепление”. Это озадачивает многих, в том числе ученых, не задумывающихся о данном аспекте научной методологии: какие могут быть сомнения, когда в большом числе опытов с большой точностью показано совпадение. И разве такие данные не дают возможности использовать это в практических целях?

Но нет, статистика, какой бы она ни была сама по себе, не доказывает связь чего-то в явлении. Такую связь может доказать только понимание механизма взаимодействия – конкретно выявленных причин и следствий. И если не выявлен такой механизм, о связи говорить нельзя даже при надежности данный в 6 сигм (fornit.ru/7506), да сколько угодно сигм! Вот возьмем неоспоримо очевидное утверждение: “все, кто ест огурцы, умирают”. Практический вывод – огурцы смертельно опасны, их нельзя есть. Статистика есть, а механизма нет. Именно принцип причинно-следственного воздействия дает реально адекватное представление, которое можно включать в систему понимания происходящего в явлении, т.е. при формализации модели явления. Вот в чем заключается суть принципа системности.

Специально научной методологии, как и мировоззрению, мы не будем дополнительно уделять внимание, это – вынесенные за рамки книги, но совершенно необходимые представления. О научной методологии: fornit.ru/956

И, наконец, для верификации модели необходимы критерии полноты и верности теории: fornit.ru/7649

 

Обоснования утверждений

Книга основывается на обширной аксиоматике фактических данных исследований. Их взаимосвязанная система собрана в fornit.ru/ax1 и использована для обоснований отдельных обобщений при формировании модели организации механизмов психики.

Методом формирования модели представлений является отслеживание эволюционно усложняющихся механизмов индивидуальной адаптивности, реализуемой структурами мозга.

Сегодня каждый год в мире выпускается несколько сотен тысяч статей по теме, и есть те, кто не упускает ничего из виду, пытаясь выбрать из этих тонн руды хоть что-то полезное. В частности, выдающийся популяризатор и инициатор консолидации в исследовании мозга К. Анохин (fornit.ru/1714, fornit.ru/8104) в докладе о положении науки о мозге за 2019 год очень пессимистически подвел итоги для возможного создания общей теории на этой основе.

И в самом деле, в этой предметной области возникает ощущение тупика, не только в результатах и направлении исследований, в стратегии исследований, но даже в терминологии. Вот слово “когнитом”, предложенное К.Анохиным в качестве наиболее характеризующего мозг свойства: когнитивность (познание, сознание, разум). Но мозг простейших насекомых не обладает этим качеством (что станет предельно ясно в этой книге при рассмотрении того, какими именно механизмами обеспечивается это качество и вообще, что это такое), в то же время нейросеть любого мозга строится на совершенно идентичных базовых принципах и целевой функцией мозга является не разумность, а адаптивность, а для термина, обозначающего такое качество мозга, более подходит “адаптом”.

Что касается стратегии исследований, то принцип: “сначала личное понимание (это станет предельно очевидно при рассмотрении механизмов сопоставления и обобщения: fornit.ru/693), а потом формализация” не учитывается в попытках привлечь математику, в надежде обрести понимание по ее моделям, а математика – это всего лишь способ формализации уже понятого.

Если пренебрегать такой стратегией, то будут возникать казусы. Пример – публикации с удивительными утверждениями (неважно, где и кто):

В среднем мозге и базальных ганглиях позвоночных существует несколько интегративных локусов, которые поддерживают обучение и память, так что организм может обновлять свои реакции на стимулы в соответствии со своим опытом. У насекомых эта способность поддерживается грибовидными телами (Bazhenov, Huerta, & Smith, 2013; Fahrbach, 2006; Galizia, 2014).  

...Таким образом, существуют значительные параллели между функциональной организацией мозга насекомого и ядром контрольной поведенческой системы среднего мозга позвоночных.

...Как мы уже говорили, обработка (информации) такого рода поддерживает способность к субъективному восприятию окружающей среды. Обработка в головном мозге насекомых в одинаковой степени унифицирована по аналогичным причинам. По этой причине, мы предполагаем, что мозг насекомого также может поддерживать способность к субъективному опыту.”.

Авторы подобных работ (а их очень много в авторитетных источниках) не определяют, что такое “субъективное”, какими механизмами обеспечивается, какую функциональность выполняет, но применяют слова “субъективность,”, “сознание”, “разум”, но используют эти слова.

Можно выделить три методологических принципа, которые при этом нарушаются:

1. по сходству наблюдаемых качеств делается вывод о сходстве явления. Пример: если мяч синий, то другой синий предмет вовсе не обязательно – тоже мяч. Да и синий цвет вовсе не обязательно присущ мячу. Если насекомое корежит от воздействия огня, то это никак не значит, что оно ощущает боль.

2. по наличию первопричин двух явлений делается вывод о сходстве этих явлений. Пример: и дворец и канализация могут быть сделаны из кирпича, но это – совершенно разные вещи. А все вообще сделано из атомов. У высших животных есть уровень древности механизмов, в точности как у насекомых. Это – кирпичи, на основе которых строится более поздние механизмы, без которых субъективное не может существовать, но делать вывод, что раз у насекомых тоже есть древние элементы регуляция гомеостаза, то оно разумное – так же нелепо как говорить, что все из кирпичей – дворцы.

3. Никак не определенное явление (т.е. без понятия, что это такое) применяется в выводах о существовании.  Аналогичное утверждение: “Обладают ли насекомые сепуляцией? Какова должна быть сложность организма, чтобы утверждать такое? Классик сепуления Р.Шекли давно сформулировал трудную проблему сепуления. Опираясь на его теории, можно ли найти признаки сепуления у бабочки? У пчелы? (сепупярность насекомых == разумность насекомых).

 

Выявление любого из таких погрешностей выводов делает все рассуждение ложным, возможно намеренно ложным. Вот такого качества “обоснований” не будет в этой книге.

 

С валом работ по исследованиям мозга сегодня вполне возможно разобраться потому, что очень немалое число научных журналистов не пропускают хоть сколько-то многообещающую статью, публикуя свою интерпретацию вместе со ссылками на первоисточник. Вовсе не обязательно самому пытаться проделывать эту огромную коллективную работу, положив все свое время. Сегодня невозможно упустить никакой сколько-то важной новости, она обязательно появится, выделенная фокусом внимания среди остальной публикуемой руды. Но надеяться, что вдруг какая-то из новостей разом все прояснит, и телега легко покатится – нет ни малейшего основания. Все дело не в отдельных фактах, а в эффективном обобщении всего накопленного, и успех такого обобщения зависит от выбора верной точки отсчета.

За много лет из доступных материалов были сформированы большие тематические подборки (fornit.ru/ax1, fornit.ru/1282, fornit.ru/pm, fornit.ru/pp и др.). Это – такое огромное количество взаимодополняющих и ключевых фактов исследований, которые представляют богатый пазл, позволяющий с применением схемотехнического подхода собрать все в убедительную картину без дырок в основе ветвей иерархии общей модели.

В сделанной попытке целостного обобщения в качестве обоснований для уверенности в каждом акте верификации утверждений выступает весь массив фактических данных исследований, обеспечивающих уверенность в достоверности и надежности каждого факта на уровне аксиоматики. Из элементов такого пазла и состоит предлагаемая модель.

 

Наиболее общий контекст книги

Определенный смысл тексту книги придадут основные аспекты рассмотрения проблематики, которыми можно уже сейчас определить понятие абстракции, понятие контекста, понятие схемотехнического подхода. Все это самым тесным образом будет связано между собой в механизмах системы адаптивности, реализуемой мозгом.

Поэтому в первую очередь определимся с этими понятиями - как принимаемыми постулатами, и затем станет ясно, насколько оправдано и эффективно такое допущение. Сами эти постулаты возникли в результате немалого числа итераций процесса формирования модели.

Психика не бывает без мозга. Почему – вопрос мировоззренческий и здесь не будет рассматриваться, но это проясняется бескомпромиссно адекватно реальности в отдельной книге Мировоззрение, доступной по адресу fornit.ru/13268.

Итак, подходить к проблематике нужно с целевого назначения мозга. А мозг, прежде всего, выполняет управляющие функции, чтобы, используя сенсоры состояния внешней и внутренней среды, в зависимости от текущих условий организовывать адаптирующее поведение особи.

Так, глаз является по своей адаптивной функции оптическим устройством, позволяющим использовать оптические признаки изменений в окружающей среде, но большую часть этой функциональности возлагается на мозг, корректирующий зрительные признаки восприятия. Мозг сформирован для обеспечения общей адаптирующей функциональности, после глаза и других рецепторных органов и до эффекторных органов, обеспечивающих конечные фазы регуляции.

Вся эта система оптимизируется эволюционным отбором в направлении стабильности существования особей и отдельных фрагментов этих особей (в принципе нет никакой разницы), так же тупо как вода течет туда, где пониже.

Сам по себе этот принцип развития любых систем (живых или неживых) дает очень мощное направление для обобщений и заслуживает отдельного рассмотрения, что и сделано в виде материалов:

·         Эволюция живых существ на Земле - fornit.ru/1640

·         Наследование признаков - fornit.ru/806

Другими аспектами, определяющими целостность и верность развития модели психики, будут понятия абстракции и контекстов. И все это – в рамках схемотехнического мышления (системы схемотехнических принципов и навыков их применения).

·         Абстракции - fornit.ru/103

·         Контексты - fornit.ru/610

·         Особенности понимания схемотехнических систем - fornit.ru/24649

Понятие адаптивности нивелируется с таким подходом, лишаясь условности выделения именно живого и именно особей среди всего, претерпевающего взаимодействия причин и следствий. Но мы не можем рассматривать процессы на таком базовом уровне как взаимодействия и будем применять понятия вроде адаптивности, при этом не станем забывать про условность этих понятий. И эти условности придется умолчательно или явно иметь в виду в контексте граничных условий применения терминов, чтобы смысл оставался достаточно определенным.

Поэтому чисто методологически всегда будем иметь в виду условия корректности применяемых терминов: fornit.ru/1315

И для того, чтобы дальнейшее изложение не оказалось поверхностным и расплывчато многозначительным, вызывающим протест непонимания или неприятия, необходимым условием является приведение базовых понятий к принимаемым условностям. Это значит, на этом рекомендуется отложить дальнейшее прочтение и прочесть материалы по приведенным ссылкам или оставить это на второй проход книги. Конечно, из-за сложности вопросов это может быть не вполне достаточно, но даст необходимый контекст понимания остального. В данной книге просто не получилось бы втиснуть тексты по всем этим темам, так что такое отвлечение оказывается вынужденным.

Системы, системный подход, синергетика

Понятие “система”, которое обычно используют в работах по нейробиологии, оказывается достаточно расплывчато, что прямо сказывается и в попытках формализовать системные представления о нейросетях.

Система – условная (а не реальная) модель представлений о причинно-следственных взаимосвязях выделенных вниманием элементов, в граничных условиях абстрагирования этих элементов в реальном явлении. А такая модель и есть схемотехническое представление совокупности механизмов взаимодействия – формализованная схема взаимодействий, отражающая механизмы взаимодействия всех элементов.

Граничными условиями выделяется только то существенное, что относится к принципу взаимодействий, а не его конкретной реализации. Поэтому кроме принципиальных схем существуют конструкторские, монтажные и т.п. дополнительные схемы. В случае нейросети за границей рассмотрения принципиальной схемы системы оказываются особенности строения элементов нейросети, метаболизм и другие непринципиальные факторы.

Система оказывается целостной и верной (адекватной реальности) тогда, когда описываемая совокупность элементов и механизмов их взаимодействий позволяет практически построить такую систему в реальности, выбрав те или иные материалы и способ реализации механизмов взаимодействия, в заданной степени точности описания проявлений работы этой системы.

К примеру о роли выбора граничных условий, система гравитационного взаимодействия тел в пространстве, ограниченная точностью в несколько знаков, описывается формулами классической механики, где массы взаимодействуют обратно пропорционально квадрату расстояния между ними, что отражает трехмерное пространство, в котором площадь увеличивается по закону квадрата расстояния и, значит, так же ослабляется и гравитационное взаимодействие, определяемое именно метрикой пространства. Сами массы несколько изменяют метрику пространства (как и их относительная скорость), но для выбранной точности значений это несущественно. А если говорить не о гравитационном, а внутриядерном взаимодействии, то там метрика взаимодействий имеет большее число измерений, и взаимодействия ослабляются быстрее, чем от квадрата расстояния.

Выбор граничных условий для описания модели взаимодействий элементов нейросети определяется той принципиальной функцией задач адаптивности, которую мы выделяем как целевую роль системы для обеспечения приспособления к окружающим условиям.

Возникает критерий системности описаний нейросети: такая модель должна являться принципиальной схемой описания определенных адаптивных функций, что позволяет реализовать эту модель в виде электронного устройства, в виде программной эмуляции иди другими способами реализации.

Попытки системного подхода прослеживаются у многих исследователей мозга. У И.Павлова – сигнальные системы, у П.Анохина – функциональные системы.

Чем «схемотехнические» описания отличаются от просто системно ориентированных описаний? Схемотехнический подход это – и есть системный подход, но с обеспечением уверенности в практической реализации принципиальных схем. Если схема формализует предполагаемый механизм взаимодействий, то такая схема может быть реализована и будет работать в реальности, а не только в воображении.

Как схемотехнический подход выглядит на практике?

Представим картину изучения мозга с помощью МРТ-визуализации. На некоторой выборке живых людей в разных состояниях исследователи замечают закономерности возникновения и взаимного поведения активностей нейросети. Это коррелирует с определенными состоянии внимания и сознания. Вот пока и все полученные данные. Исследователи называют проявления таких активностей по их психо-коррелятам  “пассивным режимом работы головного мозга (DMN)” и “задней системой внимания (DAT)”, а научные журналисты публикуют (fornit.ru/ext-2) очередной прорыв в понимании сознания и рассуждают про нейронные сети, ответственные за проявления сознания. Но, как уже замечалось на примере со смертью от огурцов, никакая корреляция на означает на самом деле существующих взаимодействий и, тем более, понимания механизмов взаимодействий.

На самом деле, никакого исследовательского прорыва от бессистемных наблюдений МРТ данных нет, есть просто некие факты наблюдений, а что это такое - так и неясно, хотя часто напрашиваются правдоподобные предположения. Зато показавшиеся важными факты названы научными терминами и становятся трендами в публикациях. Они ничего вообще не проясняют, кроме того, что дают повод выдвигать кучу новых предположений. Точно так же можно заметить в природе множество других закономерностей, ничего не приоткрыв в понимании их механизмов. Вот примеры того, как опасно вообще полагаться на наблюдаемые корреляции без поддержки найденных механизмов взаимосвязей (кроме смерти от огурцов): fornit.ru/6612.

Мы не будем делать предположения на основе корреляций, а будем прослеживать эволюционное усложнение конкретных механизмов адаптивности на уровне мозга от самых простых и, на их основе – всех последующих так, чтобы формировалась все более общая модель взаимодействующих механизмов, имеющих общую направленность – индивидуальная адаптивность.  Это и будет построение схемотехнической модели, даже если при этом мы не будет рисовать схем мозга в виде условных элементов, а как-то по-другому формализуем механизмы. Но поначалу мы будем рисовать схемы, пока это позволяют границы допустимого небольшой книги с лаконичным изложением.

В результате все эти специфические нейросети просто уступят место совершенно конкретным функциональным механизмам, обеспечивающим индивидуальную адаптивность, и не будут привязываться к особенностям природной реализации, т.е. будут формализованы в виде принципиальных моделей механизмов взаимодействий.

Синергетика – еще одно популярное слово, которое представляется обязательным в привязке к теории, претендующей на достоверность. Синергетика - это динамика “самоорганизующихся” систем в терминах междисциплинарного описания. Вот именно это и является основой данной книги: описание в стиле междисциплинарной популяризации эволюции развития систем индивидуальной адаптивности и описание динамики этих систем в зависимости от условий.

Дело не в словах и терминах. И не в том, как разграничиваются предметные области исследований, бывает, до такой степени, что, изучая, по сути, одно и то же, например, живые организмы, каждая из дисциплин оказывается в своем изолированном мире специфических абстракций. Настолько, что требуется именно междисциплинарный подход для того, чтобы адекватно и целостно обобщить представления в верифицируемую реальностью модель.

Никакие отдельные биологические, математические, схемотехнические, нейрофизиологические и т.п. подходы в попытках сопоставить все многообразие природной реализации и вывести нечто принципиально общее – несостоятельны в силу недостаточности частного охвата. Нет отдельной предметной области, которая начинает и выигрывает сама. Схемотехнический подход базируется на данных фактических исследований нейробиологов и психофизиологов, но его обобщения могут верифицировать только нейробиологи и психофизиологи потому, что создать не просто схему, а действующую модель сегодня пока еще невозможно. Получается, как история с курицей и яйцом: сложно сказать, что чему предшествует.

Можно посчитать выделенное утверждение теоремой и попытаться найти строгое доказательство (сейчас это не будет проделано) или принять как постулат и посмотреть, насколько это утверждение оправдывается в дальнейшем тексте.

Следующая глава – наиболее базовые основы схемотехнических принципов, которые необходимы для понимания организации нейросетей. Здесь не даются корректные обоснования утверждений, касающихся элементов нейросетей. Основное внимание предлагается уделить принципам, которые проявляются в любой схеме цепочек взаимодействия независимо от природы реализации причинно-следственных процессов.

Чтобы максимально облегчить понимание и сделать очевидными утверждения, в следующей главе используются ясные, зримые, знакомые всем процессы.

 

О схемотехнике нейросетей

Схемотехника - это то, что можно выделить вниманием в любых реальных конструкциях, в отличие от умозрительных. Это – план (структура, модель) реального воплощения таких конструкций, что возможно условно формализовать в виде схемы взаимодействий.

Самое важное – то, что любая схемотехника описывает конструкции на основе однотипных принципов, которые используются в самых разных их видах. В схемотехнике определяюще важным становится не то, из какого материала и каким способом будет выполнена конструкция, а то, какие принципы были заложены для реализации функции данной конструкции. Это нисколько не принижает значение материалов, способов конструирования и т.п. элементов создания конструкций, но выделяет самое главное в механизмах взаимодействия, что обеспечивает выполнение функции, т.е. обеспечивает причины и следствия взаимодействий элементов конструкции.

В природе схемы управления организмом реализуется из биоматериалов и всего того, что оказывается доступным в природном конструировании (конечно же бесцельном, как в приведенном ранее примере направлении течения потока воды).

Так, материалы оптической системы глаза разительно отличаются от материалов системы фотоаппарата, но при этом есть общие принципы, обеспечивающие функцию фокусировки света в зависимости от его источника и регистрацию картинки.

Итак, при изучении любых систем оказывается важно не то, какой материал, источники питания и т.п. ее обеспечивают, а то, какие механизмы позволяют реализовать данную функцию. И это – очень важный принцип, позволяющий отделять систему взаимодействий от того, что прямо не участвует в этом.

Одну и ту же функцию, приводящую к определенному результату, можно реализовать очень многими (бесконечно многими) способами, но принципиальная схемотехника будет одной и той же.

Это очень эффективно способно отсекать из рассмотрения все то, что не принципиально, обеспечивая понимание того, как именно реализованы цепочки причин и следствий в данном механизме. Вот почему в рассмотрении совокупности механизмов мозга и их конструкции основное внимание будет уделено именно схемотехническим принципам.

 

Нейросетью будем называть систему взаимодействующих идеализированных нейронов, связанных определенным образом через идеализированные синапсы. От реальных элементов мозга идеализированные отличаются наличием только принципиальных свойств и функций, не зависящих от способа реализации так, что нейросеть можно организовать любым способом: с помощью дискретных электро-элементов, программно, математически и т.п..

Понятно, что такая идеализация – критически ответственный процесс, от адекватности которого природной реальности зависят свойства моделей, построенных на ее основе.

Поэтому с особой тщательностью были проделаны работы по обобщению принципиальной модели нейрона и синапса, но такое утверждение никого не убедит, пока, в конечном счете, не будет с очевидностью показана достигнутая адекватность реальности. И к этому мы постепенно и уверенно придем, а пока что можно в общем виде ознакомиться с вводной статьей (с приведенным большим списком сопоставляемых фактов исследований в конце), формулирующей базовую функцию нейрона: fornit.ru/6449, но можно на эту статью по ссылке не отвлекаться потому, что далее будет очень последовательно и детализовано показана модель нейрона и синапса.

 

Важное предупреждение. В последующем тексте главы будут рассматриваться отдельные схемотехнические принципы, которые не зависят от способов реализации схемы (механизма), но при этом будут кратко описываться проявления этих принципов в природной нейросети. Объем и популярный формат книги не позволяют обеспечивать строгую обоснованность сделанных утверждений и это способно вызывать серьезное неприятие у нейрофизиологов, привыкших к доказательности во всем, что как-то затрагивает их привычные представления. В то же время в последующих главах будут рассматриваться уже реальные нейрофизиологические феномены и механизмы с использованием полученного контекста схемотехнического подхода. И здесь уже будут привлекаться все необходимые обоснования в виде источников опубликованных материалов по фактическим исследованиям.

Поэтому во избежание активного неприятия и потери интереса, стоит воспринимать утверждения этой главы в качестве постулатов, которые будут оправданы до очевидности в последующей общей модели.

Для нейробиологов, не имеющих схемотехнического опыта, этапы такого описания выглядят недоказательными просто потому, что они не видят системы, определяющейся схемотехническими принципами. Но эти принципы достаточно жестко и однозначно укладывают данные исследований по своим местам в общем пазле модели и позволяют верифицировать как адекватность самих данных реальности, так и предполагаемые выводы.

Принципиальные элементы эволюции нервной системы

Эволюция нервной системы и, собственно, нейрона описана в большом количестве работ, но для системного вычленения принципов организации нейросети, оказывается, вовсе не обязательно проводить тщательное расследование эволюционных процессов, а достаточно сопоставить уже имеющиеся развитые природные нейросети. Тем более, что окончательных выводов из эволюционных исследований все еще сделать нельзя и попытки делать конечные утверждения такого плана выглядят спорными. И, все же, будет полезным проследить наиболее значимые моменты природной эволюции, тем более, что это позволит выявить важные принципы, которые всегда используются в природной эволюции. Эти принципы вытекают из достаточно хорошо формализуемых процессов, выделенных в статье fornit.ru/806:

Из всей совокупности сопоставленных данных исследований возникает вполне определенное обобщение: решающую роль в реализации наследственных механизмов играют два принципа. Первый – аксиоматический. Этот принцип касается не генетики и даже не биологии, а эволюции в самом широком смысле, в том числе неживых образований.

Вот пример. Возьмите каплю чернил и начините капать ее с одной и той же высоты в 1 см. на салфетку. Вы получите круги, внутри чернильного цвета, далее по радиусу - водяные (граница хроматографии чернил на салфетке). Они все одинаковые. Нужны ли какие-то поля, чтобы записать форму получающихся капель? Нет. Начнем капать на другой вид бумаги - чернильные радиусы станут другими.

Понятно, к чему все клонится? Результат той или иной формы эволюционно вовсе не был задан строго заранее. Он таков, какой выходит из общих законов термодинамики, химии, физики, - из законов причинно-следственных связей. У человека внешний вид таков, каков он получился при развитии в определенных условиях с учетом того, что оставалось не в противоречии этим условиям, иначе это отсеивалось. Форма тела у нас такая, какая получилась при мутациях и отборе наиболее жизнеспособного. Генетический материал в этом плане эволюционно отбракован среди других молекул как нечто, что способно развиться в определенных условиях опять в организм, способный существовать в данных условиях. Но если условия окажутся другими, то и результат, форма станет другой (если только организм еще окажется способным развиваться в таких условиях).


Второй принцип - в том, что при развитии от первой клетки, особенности каждого последующего деления определяются уже достигнутым новым состоянием, которое активизирует ту часть генома, которая эволюционно возникла для создания этого состояния организма. Т.е. переход от одноклеточных к многоклеточным потребовал дополнения генома тем, что заставляет клетку делиться вообще, далее все новшества в дальнейшем развитии организма так же постепенно формировали и дополнительные фрагменты в геноме, которые активизируются в момент соответствующего этапа развития организма – как воздействие новых условий соседства разделившихся клеток.


Даже не вдаваясь в подробности механизмов реализации этого принципа, понятно как он связан с эволюционными процессами. Кроме того, ясно, что вовсе не нужно запоминать план всего организма на уровне носителей наследственности, а достаточен лишь только тот пусковой механизм, который в данных условиях развития приведет к определенному результату и будет корректироваться на узловых этапах развития, активизируя соответствующие фрагменты генома, - пусковых для особенностей развития, в каждом из участков развития организма.


Эти два принципа аксиоматически очевидны в контексте понимания термодинамики взаимодействий любых тел:

1. Форма развития объекта нашего наблюдения (чего бы то ни было) зависит не только от внутренних свойств объекта (генетической программы развития у живых существ), а от того, какое влияние оказывает на это внешняя среда. Только в среде, на которую рассчитана программа, она дает результаты, оставляющие объект в привычной нам форме.

2. Каждый предыдущий шаг последовательности развития создает новые условия для последующего, изменяя форму объекта.”.

 

Эволюционное формирование нейросетевых элементов

Эволюция нервной системы – довольно обстоятельно описываемая область. В частности, в ранней работе С.В. Савельева «Происхождение мозга» (fornit.ru/5079):

“…клеточные предшественники нервной системы были однотипны. Они отличались от окружающих клеток только способностью быстрее проводить сигналы, что и выделило их в самостоятельную и быстродействующую нервную систему. Однако реакции на внешние раздражители становятся совершеннее при точном распознавании источника воздействия. Чем лучше идентифицирован раздражитель, тем адекватнее будет ответ организма.

…точка зрения братьев Гертвигов (Hertwig, 1878). Их гипотеза состоит в том, что нервные и мышечные клетки происходят из эктодермального эпителия. Они возникают независимо друг от друга и вступают во взаимодействия уже вторично (рис. II-1, а-в). В соответствии с гипотезой Гертвигов источником всех нервных клеток является первичная чувствительная клетка, возникшая из эктодермы и получившая возможность воспринимать раздражения, генерировать и проводить возбуждение. Специализированные отростки этих клеток вступают в связь с независимо возникшими мышечными клетками.

... По представлениям Клейненберга-Заварзина, из эктодермы возникает клетка одновременно с сенсорными и моторными функциями. Затем она дифференцируется на нервную и мышечную системы.

... Самым простым способом интеграции нервных сетей стало окологлоточное нервное кольцо. Его появление вполне оправдано тем, что оно находилось на границе поступления пищи в организм кишечнополостных. ... Самым простым движением, позволяющим проиллюстрировать действие диффузной нервной системы, является реакция на механическое раздражение. Пресноводная гидра (Pelmatohydra oligactis) при малейшем раздражении сжимается в микроскопический комочек. Это происходит за счёт расположенных продольно в эктодерме и поперечно в энтодерме сократимых белков. Кроме Генерализованной реакции, кишечнополостные могут дифференциально пользоваться отдельными щупальцами или их группами. Гидры способны передвигаться, чередуя при переворотах опору на подошву и ротовое отверстие.”

Начнем рассмотрение с ранних этапов эволюции, упрощая несущественное в их реализации.

Вначале были только одноклеточные организмы, возникшие на основе бесклеточных. Каждый из таких организмов пребывал в нише допустимых для его существования условий, приспособившись к этим условиям. За рамками узких условий они не могли существовать. Но разнообразие одноклеточных позволяло существовать одним видам там, где не могли существовать другие. И у всех был уже хорошо развитый механизм мутаций, делающий возможным случайным вариантам, пусть и очень малому проценту, выживать в иных условиях.

Почти сразу начали возникать и способы совместного существования одноклеточных, когда разные адаптивные способности вместе оказывались настолько удачными, что расширяло границы существования по сравнению с существованием порознь. Это давало качественно большее преимущество в конкуренции и поэтому многоклеточные образования, у которых разные клетки брали на себя разные функции, становились все более универсально приспособленными.

Эволюция развития многоклеточных это – то дерево жизни, из которого возникли высшие животные и человек и поэтому нельзя обойти вниманием этот процесс.

В любых сложных организмах универсальной строительной единицей является клетка – при всем разнообразии этих клеток, настолько отличающихся по функциональному назначению, что практически решаются все проблемы адаптивности, необходимые для их существования.

Клетка оказалась настолько универсальным образованием при своей общей принципиальной схеме, что обеспечила все необходимое организму от рецепторов внешнего воздействия, до эффекторов ответного действия при том, что сам организм превратился в надежно отлаженную невероятным количеством попыток реализации систему. И процесс оптимизации все еще идет, кипит огромным разнообразием элементарных составляющих так, что даже у одного вида животных его белковые основы оказываются индивидуально неповторимы и несовместимы с другими индивидами.

И лишь один вид клеток специализировался в распознаватели для управления. Этот вид возник как промежуточный между клетками, способными выдавать электрический сигнал при внешнем воздействии (или выделять вещество, которое в последующих клетках выделяет электрический сигнал) - рецепторы и клетками, способными по электрическому сигналу совершать какие-то действия - эффекторы.

И рецепторов, и эффекторов существует немалое число разных видов (рецепторы цвета, звука, прикосновения, запаха, вкуса, температуры, эффекторы мышечных сокращений и выделения веществ разного вида - железы). Но еще больше рецепторов и эффекторов во всех отделах организма, где используются непосредственные связи рецепторов с эффекторами для различного рода регуляции.

Вначале вообще все рецепторы непосредственно взаимодействовали с эффекторами. Наследственно предопределенные связи отростков рецепторов подходили к приемным органам эффекторов. Но возникали участки, где между рецепторами и эффекторами встраивались промежуточные управляющие клетки. Местоположение таких участков оптимизировалось приносимой пользой выживания особей.

В этом процессе важнейшим эволюционным достижением было образование особенных контактов между отростком рецептора и телом эффектора, который первоначально не обеспечивал воздействие активировавшегося рецептора на эффектор, (т.е. как бы напоминал разрыв в соединении – “синаптическая щель”), но механически закреплял положение отростка на теле эффектора, чтобы он не дрейфовал где-то, а был всегда рядом.

 

Сейчас мы рассмотрим явление самопроизвольной активации – как схемотехнический принцип.

В механической модели это можно проиллюстрировать легкостью разбалансировки коромысла весов, если они ничем не нагружены и любой ветерок способен заставить их колебаться около равновесия.

В электрических схемах точно так же чувствительный элемент с открытыми входами (“висящими в воздухе”) будет откликаться на малейшие возмущения, продуцируя на выходе колебания потенциала.

В биосистемах описан тот же эффект для эффектора (мышцы, железы или нейрона), который уже созрел до способности проявлять активность, но в отсутствии связей оказывается легко возбуждаем любыми изменениями окружающей среды. И это – проявление все того же, всеобщего принципа легкости активации в отсутствии сдерживающего фактора.

Каждый эффектор без связи похож на коромысло весов, не нагруженное с обеих сторон, которое мотает в обе стороны малейшими воздействиями.  Созревшая эффекторная клетка подвергается внешним и внутренним случайным воздействия, которые заставляют ее срабатывать хаотично. Мышца подергивается. Железа выбрасывает продуцируемое вещество в окружающее пространство.

Общее то, что эта активность у любых эффекторов обусловлена клеточным мембранным процессом, отражающимся на состоянии как самой клетки, так и ближайшего окружающего пространства. И если рядом есть отросток рецептора, который в это же время активирован внешним воздействием, то обе эти активности по обе стороны синаптической щели приводят к тому, что она становится все более проводимой так, что эта проводимость не позволяет более клетке эффектора возбуждаться хаотично, как если бы к коромыслу весов прицепили бы грузик.

Теперь только если грузик меняет свой вес, состояние коромысла может так же измениться. Вот из-за такой аналогии в персептронах и стали применять понятие весов – как выражение состояния проводимости контакта, пропускающей сигнал: вес 1 будет условно означать, что контакт имеет 100% проводимость, а 0 – нулевую.

Этот эффект самопроизвольного возбуждения – общее правило любых схемотехнических систем, хоть механических, хоть электрических. Он будет в дальнейшем более подробно описан и показано его неизбежное включение в систему нейросети при ее развитии.

 

Заметим, что любой эффектор фактически выполняет роль распознавателя активности отростков на своем теле и в этом принципе не отличается от нейрона. А рецептор ничем не отличается от нейрона в плане имеющегося отростка для передачи в схемотехнической цепи возбуждения рецептора (если не сама клетка рецептора им обладает, как в случае фоторецептора, то обладает парная с ней клетка, на которую рецептор воздействует химическим путем, но это – не принципиально: просто будем называть такую пару рецептором). Понятно, что возникновение промежуточной клетки, обладающей обеими сущностями, не потребовала от эволюции чего-то качественно нового. Таким образом, нейрон стал одновременно и рецептором - для последующих структур и эффектором - для предыдущих. Условно назовем такую клетку элементарным распознавателем – универсальным элементом для построения любых схем управления.

И мы уже описали способ образования связи между такими клетками в момент созревания эффектора и активности рецепторов. Тут важно одно: эффектор созревает всегда позже рецепторов, которые его иннервируют так, чтобы на время своей специализации в связях уже были активными рецепторы (на самом деле все сложнее, учитывая то, что вначале рецепторы и эффекторы были почти на равных – просто разными типами клеток).

После того, как процесс специализации закончится, эта клетка в норме уже оказывается не способной образовывать новые связи (исключение – в третичных зонах мозга, где сохраняется синаптическая пластичность за счет нового эволюционного механизма) и только в случае повреждений запускается механизм регенерации и новой специализации, что является очень важным условием общего последовательного развития цепи связей (другие варианты отсеивались отбором полезного). И первоначально такой период специализации оказывался достаточно коротким (хотя и оптимизируется в зависимости от порядка в последовательной цепочке связей) так, что наследственно предопределенные связи надежно образовывались в нужный момент развития организма, в оптимальной временной последовательности. И после специализации возникал запрет на порчу уже созданной схемы всякими дополнительными связями.

 Т.е. весь процесс развития простейшей нейросети определялся последовательностью активизации генетических структур программы развития организма (последовательностью экспрессии генов).

 

А теперь – выводы из такой организации.

Рецепторы являются клетками с универсальной функцией выработки электрического сигнала и различаются принципиально только тем, как организован запуск этого сигнала.

Эффекторы – клетки со столь же универсальной функцией активации от электрического сигнала и различаются только тем, какое действие совершается при этом.

Третий вид клеток – универсальные рецепторы-эффекторы, у которых вообще нет принципиальной разницы в функциональности потому, как они обладают универсальной функцией рецепторов и универсальной функцией эффекторов – уже без какой-то своей специфики, при любом количестве вариантов реализации такой универсальности.

Этот вид клеток оказывается полезным для организации промежуточных цепей между рецепторами и эффекторами. И в такой сети промежуточных цепей управления особенно эффективно реализуются самые различные схемотехнические принципы.

Важно обратить внимание, что уже на уровне непосредственных связей между рецепторами и эффекторами конкретизируются те критерии их функциональности, которые оказываются необходимыми и достаточными для целей регуляции. Это – уровень и длительность воздействия электрического сигнала рецептора на эффектор для того, чтобы тот выполнил ответное действие, что вполне определяет рассматриваемые границы использования такого промежуточного электрического сигнала: никакой другой “кодировки”, передачи какой-то информации не происходит и все ограничивается просто активацией одного элемента другим. Как говорят электрики – дело в эффективном значении тока воздействия, а не его скважности (длительности и периода повторения).

Этот важнейший вывод полностью относится и к промежуточным клеткам – нейронам. Имеет значение (для результирующего эффекта) только то, откуда пришел сигнал – потому, что это означает определенный признак воздействия параметров среды и то, достаточно ли сильный (продолжительный при данной скважности) это сигнал для активации последующего элемента.

Адекватность воздействию среды реализуется в том, что на эффектор воздействует соответствующий параметрам среды сигнал, что позволяет избирательно реагировать на такое воздействие. В эволюционном развитии структур нейросетей возникли иерархии выделения параметров среды в тех сочетаниях любой сложности, которые оказываются важны для организации ответных действий.

 Нейрон от функции распознавания просто входной активности становится распознавателем любых сочетаний воспринимаемых параметров внешней и внутренней среды, при этом ничего не меняя в своей универсальной специализации. Как это происходит – станет ясно чуть позже.

Мы отсекли все несущественное в первичной организации нейросети. Конечно, это не означает, что не могут возникнуть какие-то модуляции сигнала или какая-то еще передача информации, если это окажется полезным. Но 1) для подтверждения необходимо найти конкретные механизмы такой передачи (а такие попытки найти это есть), 2) сам принцип релаксационной генерации электроактивности нейроном не предполагает какую-то возможность модуляции (релаксационный генератор принципиально немодулируем и может только менять частоту импульсации при неизменной длительности импульса) и 3) в ходе дальнейшего рассмотрения развития нейросети будет все более ясно, насколько вообще это может быть в чем-то полезно или оказывается лишней сущностью.

В ходе рассмотрения дальнейшей эволюции нейросети, мы будем продолжать выделять принципы реализации схемного решения механизмов, позволяющие ограничивать условия рассмотрения возможных вариантов описания механизмов (так же как рассмотрение принципа универсальности специализации элементов конструкции), отделяя несистемные составляющие конкретного способа реализации механизма. Это позволит избежать множества тупиковых предположений.

 

Схемотехнические принципы

Есть умелые люди, которые не затрудняются что-то сделать в доме нестандартное, починить, сотворить новые удобные приспособления. Говорят, что у человека золотые руки. А он в детстве разбирал игрушки на составляющие, понимал, как все там работает и сооружал что-то свое. У него развилось схемотехническое мышление к очень многим практически полезным вещам. Сделав какие-то небольшие устройства, он способен на их основе создавать более сложные. У него в голове сформировалась система понимания взаимодействия отдельных компонентов, а потом – взаимодействия еще более сложных компонентов так, что не затрудняется взять и представить себе мысленно, как можно из имеющихся штуковин соорудить нужную вещь.

Это стало возможным только потому, что у него был достаточный интерес к этому, он этому придавал максимально большое значение, выше еды, когда его мама звала “ну пойди же покушай, наконец!”. Для него это была самая увлекательная игра. И по-другому развить схемотехническое мышление невозможно. Если подумать и вспомнить, как же удалось вам развить до высокой эффективности то, что есть теперь в активе, то окажется, что была большая необходимость и, часто - был игровой, увлеченный подход. То, что вымучивается насильно, без интереса, получается жалким заморышем. Именно поэтому родители гораздо хуже осваивают новые гаджеты, чем их увлеченные дети.

 

Попробуем создать упрощенный пример для того, чтобы прочувствовать эффективность схемотехнического мышления, то, что буквально все вокруг становится доступным именно при схемотехническом подходе. Этот пример, кстати, – эмулятор релаксационного механизма разряда нейрона в пейсмеккерном режиме.

Все знают, что такое электромагнит. Это катушка провода вокруг железного сердечника и, если подать напряжение на концы катушки, по ней потечет ток, возникнет магнитный поток вдоль сердечника и к нему начнет примагничиваться все, что может.

Если приделать железный рычажок, который будет примагничиваться, когда течет ток, а на конце рычажка будет молоточек, бьющий по колокольчику, и одновременно этот рычажок, когда он примагничивается разрывает контакт тока через катушку, то получится звонок, который раньше был на всех квартирных дверях и телефонах. Получается такая причинно-следственная последовательность. Пока мы не включили ток, рычажок подпружинен наверху и его контакты подключают один из проводов катушки к электричеству. Если нажать кнопку звонка, то через контакт рычажка потечет ток в катушку, она резко притянет рычажок и тот ударит в колокольчик. Но при этом его контакт разомкнется, и катушка перестанет магнитить. Рычажок опять распрямится и подаст ток в катушку. Звонок будет звонить, пока на эту автоколебательную систему подается напряжение.

Точно по такому же релаксационному принципу нейроны создают перепад потенциала при возбуждении.

Точно так же работают маятниковые часы, только там подается не ток, а натягивается с постоянным усилием цепочка с гирькой. Вместо гирьки можно приспособить электричество, получатся электро-маятниковые часы, скорость вращения которых зависит от инерционных свойств маятника. Вместо маятника можно поставить другие колебательные элементы, как, например, рычажок звонка или кристалл кварца. Но во всех случаях автоколебаний будет работать один общий схемотехнический принцип положительной обратной связи. Тут очень много завораживающе интересного, что многими воспринимается “да ну нафиг эти сложности!”.

Нового вообще вокруг случается очень много, но для одних это не имеет значения, а для других приоритетно важно. Вот и вся разница между теми, кто станет умельцем и теми, кто просто будет простым пользователем айфона.

Раньше на электрических магнитах, которые управляли контактами (электромагнитные реле), делали вычислительные машины и любые управляющие устройства. Такой огромный агрегат помог определить код немецкой шифровальной машинки Энигмы. Фон Нейман доказал, что на такой механике может быть создано вычислительное или управляющее устройство любой сложности.

На реле можно собрать адаптирующийся мозг. Каждый нейрон будет катушкой, у которой несколько пар проводов. Если подать напряжение только на одну пару, магнитного потока не хватит, чтобы притянуть рычажок, а если запитается достаточное число пар проводов, то общая сила будет достаточной, чтобы притянуть рычажок и нейрон сработает, замкнув контакты пар проводков следующего нейрона. От того, как включены пары, зависит - возбуждающий это вход или тормозной.

Но это будет невероятно громоздкое устройство и лучше его сделать компактнее, на транзисторах и микросхемах. Природа же реализовала это совсем по-другому.

Но неважно, в виде чего реализуется устройство схемы, важен принцип, который при этом используется для взаимосвязи элементов. Он помогает понять устройство.

Итак, для развития схемотехнического мышления, первым делом, нужно придать всему этому высокую значимость в игровом контексте. Проще говоря, нужно искренне полюбить и сделать привычным этот стиль мышления так же, как половое и пищевое поведение. Тогда откроется возможность понять не только то, как устроены схемы, реализующие психику, а все вокруг приобретет совершенно иной, глубокий смысл.

 

Далее мы рассмотрим несколько характерных для нейросетей схемотехнических принципов. Это пока еще не подход к серьезному рассмотрению эволюции адаптивных механизмов усложнения нейронной организации мозга, а только – полезное предваряющее отвлечение, которое позволит в новом качестве рассматривать обобщение фактов исследований по развитию мозга.

Обратная связь

Самый вульгарный пример обратной связи это – когда мышь запустили в трубу и конец трубы соединили с началом, как это случалось в детских мультиках. 

Вот игровая анимация этого процесса: fornit.ru/an-book-18

Связь в самом прямом смысле – обратная: сигнал с выхода подается на вход.

Сигнал – мышь. И связь положительная, т.к. мышь с выхода на вход приходит в неизменной форме.

Предположим, что мы все время запускаем новых мышей по штучке с каждым кругом. Их в трубе становится все больше.

Вот если бы что-то сделало из мыши ее противоположность, то, выскочив из выхода и став негативной, она бы вычиталась из новой запускаемой мыши и мышей бы не было больше одной: если первая аннигилировала, то запущенная вторая мышь пробежала бы круг и тут же аннигилировала с новой мышью.

Почувствуйте разницу: в случае положительной обратной связи сигнал усиливается (не мгновенно, а с некоторой скоростью запуска мышей) пока труба не окажется непроходимой (сопротивление ограничивает ток сигнала).

А при отрицательной обратной связи число мышей стабилизируется.

Вот почему положительная обратная связь вызывает непрерывную циркуляцию процесса. Если где-то что-то вызывает колебания, то можно уверенно говорить: тут есть положительная обратная связь и это стоит запомнить, как принцип. В природной нейросети есть незатухающие колебания, которые регистрируются ЭЭГ.

Люди, мыслящие по схемотехническому принципу обратной связи, придумали беличье колесо, ленту транспортера, беговую дорожку, цепную передачу и многое другое. Т.е. если этот принцип хорошо сидит в автоматизмах, то очень многое можно придумать полезного, до чего не додумается другой.

 

В примере с электрозвонком контакт рычажка размыкается, когда его притянет якорь электромагнита, прерывая цепь тока и рычажок отлипает, снова замыкая контакт. Рычажок – активный элемент, у которого выход – контакт, а вход – магнитный поток. Замыкающийся контакт прямо вызывает магнитный поток, т.е. связь положительная.

Обычно в схемотехнике тип связи достаточно просто идентифицируется. А вот когда мы выходим за границы обыденного, там, где нет метрики пространства и времени, становится сложно: вот что заставляет поддерживать колебания квантов (суперструн)? В обычной механической струне, по которой идет смычок, есть положительная обратная связь, как и в маятнике. Мало того, она есть и в струне, которую только раз щипнули, и она зазвучала, пока не затихла. Если есть колебания – значит, есть положительная обратная связь. Это – фундаментальный принцип, который может вызывать сомнения в конкретных явлениях.

К примеру, физиологи выяснили, что в сетчатке глаза между ФР и горизонтальными клетками (ГоК) имеется отрицательная обратная связь: в темноте ФР активирует с помощью глутамата ГоК, а ГоК в ответ тормозит ФР с помощью ГАМК. При включении света этот механизм на какое-то время вызывает колебания потенциала ФР. Где же наличие положительной обратной связи? Как раз про затухающие колебания говорилось ранее, в теме про обратную связь: “Если где-то что-то вызывает колебания, то можно уверенно говорить: тут есть положительная обратная связь и это стоит запомнить, как принцип”. Разберем этот эпизод подробнее в контексте схемотехнических принципов.

В данном случае включение света порождает крутой фронт активации.

Любая динамика процесса раскладывается на составляющие гармоники, суммы которых и формируют фронт. Резкий перепад света формирует самую высокую гармонику, отражающую скорость нарастания света, к ней добавляются гармоники, формирующие все большую продолжительность периода светового воздействия.

При наличии обратной связи резкий фронт вызывает появление затухающих колебаний потому, что обратная связь срабатывает с задержкой и не успевает скомпенсировать резкие изменения. Если бы задержка была такая, что действие обратной связи оказывалось бы синхронным с изменением сигнала на входе, то возникла бы постоянная генерация. Но реакция всего лишь немного запаздывает, оказываясь санированной (положительной) только для высоких гармоник процесса. Это значит, что всегда можно найти такую плавность нарастания освещения, при которой не будут возникать затухающие колебания. По таким колебаниям можно вычислить время запаздывания обратной связи.

В точности по такому же принципу возникает и “микрофонный эффект”, когда вдруг динамики начинают свистеть, когда обратная связь от их излучения оказывается положительной на какой-то частоте случайного сигнала, спровоцировавшего свист.

В каждом конкретном случае генерации можно вот так найти механизмы причин и следствий, которые приводят к явлению генерации или ее затуханию или сразу вызывают появление стабильного, сбалансированного обратной связью сигнала.

Рассмотренный эпизод является примером того, как схемотехнический подход укладывает экспериментальные данные в систему взаимосвязанных принципов, позволяя понять суть происходящего явления.

 

А теперь - многозначительный эксперимент, который можно проделать мысленно потому, как для такого уровня представлений причин и следствий наверняка уже достаточно опыта.

Возьмите обычную шумовку (длинную ложку с широкой пластиной, в которой наделано много дырок). Проденьте в ручку карандаш (можно просто привязать веревку, но карандаш ограничивает возможность качания в разных плоскостях).

Пустите из крана довольно сильную струю воды и приблизьте пластину к струе. Ясно, что ее оттолкнет, шумовка провернется маятником на ручке и снова по инерции попадет под струю. Начались автоколебания.

Но можно подобрать такую тонкую струйку, которая хоть и слегка отклонит пластинку, но не вызовет автоколебания: положительная обратная связь оказалась недостаточной для накопления нужного для автоколебания количества воды. Ток воды, входящей на пластину, не позволяет накопиться там достаточному количеству кинетической энергии чтобы, отклонив пластину, прервать ток воды на нее. Получается условие генерации, связанное со скоростью подачи тока, так, чтобы обратная связь стала накапливать этот ток.

 

Возьмем коромысло от весов, на одном конце которого будет гирька (200 грамм для наглядности), а к другому концу прицепим 5 легких стаканчиков на одной оси: ряд стаканчиков – поперек коромысла (под прямым углом). Начнем наполнять стаканчика сразу пятью струйками воды. В какой-то момент равновесие измениться и стаканчики пойдут вниз. Эти стаканчики были продернуты чуть выше середины так, что легко могут вращаться, если их наклонит и у них есть наклоняющие выступы. Опустившись до края ограничительной пластины, выступы стаканчиков заставят их перевернуться и вылить воду. Если бы стаканчики опускались медленно, то они бы просто затормозились за выступ, но до этого места они уже успели набрать много воды и их скорость (инерция) придала им достаточную кинетическую энергию, чтобы опрокинуть и вылить воду. После чего пустые стаканчики взлетят вверх. Начнется автоколебательный процесс. 

Зачем нужны были несколько стаканчиков, а не один? Это был водяной аналог срабатывания нейрона по пяти входам. Пока равновесия не было нарушено достаточным весом воды, нейрон перевешивался гирькой, которая определяла его порог срабатывания.

Следует осмыслить этот принцип порога срабатывания (компарирования), само устройство – компаратор (сравнивающий величину сигнала с порогом). Можно довольно легко найти компараторы в окружающем.

 

Принцип выделения составляющих элементов воздействующих факторов.

Для адаптивности, адекватной реальности, самое главное – суметь воспринять важные признаки в окружающем, чтобы не махать тупо кулаками вслепую.

Например, выделить положение уязвимого места врага.

Можно это сделать просто по сигналу датчика освещенности, который реагирует на отраженный от врага свет: когда враг близко, станет чуть темнее. Но это потребует вращения головы во все стороны, чтобы определить в каком месте стало темнее. Некоторые виды животных довольствуются такой простотой.

Можно вокруг головы иметь много отдельных датчиков освещенности, чтобы не крутить головой, и они сразу покажут, где динамично меняется освещенность. Но точно прикинуть расстояние или вообще отличить врага от друга так не получится. У насекомых датчики освещенности собраны в большие фасеты с трубками, направленными в разные стороны. Кроме этого, есть и отдельные датчики освещенности. При большом числе фасеточных датчиков получается лучшее ориентирование.

А вот если до сетчатки светодатчиков поставить общую линзу, которая сделает изображение четким, а не размытым, то эффективность возможности распознавания качественно увеличится.

Со зрением такое возможно потому, что длина волны видимого света очень маленькая и позволяет выделить мелкие детали изображения. А вот длина волны звука – большая и невозможно иметь звуковую линзу малого размера, да и детали будут распознаваться только очень крупные (или нужно перейти в ультразвуковой диапазон). Чтобы улучшить ситуацию, звук делится на множество длин волн с помощью резонансных волосков улитки уха, это дает детализацию по высоте звука, что тоже очень важно. А вот детализация по длине волны у глаза человека имеет всего 3 значения.

Вот главная зависимость: чем на большее число составляющих разбить параметр восприятия, тем точнее восприятие и больше его возможности выделить значимые параметры среды. И тогда можно распознавать множество разных сочетаний этих параметров, просто реагируя на каждое данное сочетание.

Каждый такой распознаватель имеет входы от отдельных уже разбитых на детали элементов параметра внешнего воздействия и эти входы так подобраны по реагированию на детали, что общее срабатывание распознавателя будет только когда возникнет определенная картинка в сочетании входных сигналов.

Такой распознающий элемент назвали персептроном (fornit.ru/38065), и нет никакого другого принципиального способа организовать распознавание. Т.е. распознаватель всегда должен работать с уже разбитыми на детали элементами воздействующего параметра внешней среды, от одного до множества. Персептрон со входами от разбитых на детали параметров – важнейший схемотехнический принцип организации распознавания.

Какой бы ни была реализация адаптивной системы, она должна обладать возможностью выделять детали входных параметров и распознавать их сочетание. Исключений не может быть никаких ни в чем и это – важнейшая аксиома: каким бы ни было схемное решение для распознавания чего бы то ни было, это устройство будет иметь компаратор, срабатывающий при превышении порога веса схожести с эталоном. И этот принцип позволяет понять, как организуется природная нейросеть.

Забегая вперед, заметим решающие отличия однослойного, предельно упрощенного персептрона (со связями ограниченного количества рецепторов с распознавателем) в реализации природной нейросети и сложного многослойного персептрона (со связями все со всеми) в реализации современных искусственных сетей.

 

Если представить цепочку рабочих, перебрасывающих кирпичи, то первому из них была отведена роль распознавателя правильного кирпича, потому как если попадется не такой, как нужно, кирпич, то будет и неправильное его использование, скажем, вместо кладки огнеупорной печки, получится брак, который развалится очень быстро.

А чтобы правильно распознать кирпич, рабочий должен иметь возможность разбить свет, отраженный от него, на мельчайшие части уже сфокусированной картинки, позволяющей по ее деталям отличить огнеупорный кирпич от пористого по характерным распознаваемым сочетаниям деталей.

 

Проводимость и сопротивление

Проводимость – ключевое свойство в нейросетях, обеспечивающее распознавание.

Проводимость – способность проводить ток. Ток, как уже говорилось – в самом широком смысле: количество кирпичей по цепочке рабочих, количество воды в водопроводе, количество электронов в электропроводе или ионов в жидкости – перемещающихся в единицу времени.

Проводимость – понятие, обратное сопротивлению, т.е. сопротивление – способность проводника ограничивать ток неким количеством носителей в единицу времени.

Тут главное – именно то, в каком отношении находятся составляющие процесса:

ток (будем обозначать i), сопротивление (r) и то усилие, которое заставляет течь ток (напряжение u), проводимость (g).

Не будем называть это математикой, но уметь в уме видеть, в каком соотношении находятся параметры взаимодействующих факторов в процессе – просто необходимо, это – важная часть схемотехнического мышления, позволяющая предвидеть результат причинно-следственной связи взаимодействующих компонентов.

Сейчас у нас 3 главных параметра: сопротивление (или обратная ему величина - проводимость), ток и напряжение. Представим их взаимодействие на примере вытекающей из бака воды.

Чем выше бак, тем сильнее из него вниз по трубе течет вода. Высота бака обеспечивает ток воды, и этот параметр назовем напряжением или разностью потенциалов кинетической энергии на высоте и внизу. В любом промежуточном месте трубы потенциал будет меньше, чем на самом верху, и разность потенциалов – тоже меньше, но так как выше есть давление воды из более высокого потенциала, то она потечет быстрее, чем если бы она выливалась из меньшей высоты.

Таким образом, ток воды ограничивается не только просветом трубы, но и тем, что верхней воде мешает нижняя из-за своей вязкости и инертности. В случае электронов этого фактора нет потому, что электроны не обладают вязкостью и инертностью, ограничиваясь только возможностью материала проводника пропускать электроны. В случае тока дробинок и, еще больше, песка, взаимное трение мешают сильнее, и даже крупные песчинки могут вообще закупорить отверстие. Но в песочных часах отверстие подбирается заведомо крупнее песчинок и сами песчинки обкатаны до шарообразности.

 

Как бы высоко ни был бак, из-за ограниченной проводимости сливной трубы, вода вытечет не сразу. И наоборот, как бы низок ни был бак, ток воды все равно будет, если только высота не станет равна нулевой и исчезнет разность потенциалов или напряжения.

Из отношения зависимостей можно сказать: ток будет прямо пропорционален напряжению и обратно пропорционален сопротивлению проводника. Это и есть закон Ома. Он справедлив для любого вида тока и любого вида напряжений и сопротивлений.

Он должен стать уже очевидным в своей верности и остается только применить его к самым разным бытовым и не очень явлениям, чтобы это стало автоматизмом понимания, т.е. вошло в систему схемотехнического мышления.

 

Для нейросетей более важно понятие проводимости потому, что именно оно позволяет с очевидностью представлять принцип действия персептрона, о котором уже говорилось и который, как утверждалось, - единственно возможный способ организовывать распознавание признаков восприятия. Если все это не было воспринято как определяющее важное, то стоит вернуться и убедиться в справедливости утверждения, а также попробовать во многих разных случаях, пусть в мысленных экспериментах, найти его реализации.

 

Возвращаясь к закону Ома, можно представить его в виде формулы для расчетов:

i=u/или в случае проводимости i=g*u; Пожалуйста, сделайте несложные математические преобразования, чтобы получить эти зависимости от эвристического представления о пропорциональности параметров rgui.

 

Еще про распознаватели, кое-что по-настоящему важное

Представим в качестве распознавателя замок, распознающий подходящий для него ключ.

Сможет ли он провернуться через прорезь, сделанную для его язычка или нет.

 

 

Сейчас важно определить, сколько же признаков необходимо для распознавания и какими должны быть эти признаки.

У классического ключа есть язычок: если его длина и расположение при воткнутом ключе оказывается точно напротив прорези, то вращение ключа становится возможным и язычок, пройдя прорезь, отключит замок, т.е. произойдет распознавание с компарированием схожести язычка и прорези и выдачей сигнала в виде свободы вращения ключа.

Для любого причинно-следственного процесса нужна энергия, позволяющая осуществлять движение. Такую энергию дает усилие вращения от руки. Любые другие схемотехнические системы не имеют в этом исключений.

Итак, язычок может быть один или их может быть несколько, длины язычка тоже могут быть разными. Компарирование будет успешным, когда вся совокупность этих параметров окажется в соответствии с профилем выреза замка.

И здесь есть один важный момент. Если язычок будет длиннее прорези для нее, то ключ не провернется. А вот если меньше - то легко провернется, но хватит ли его для того, чтобы зацепить открывающий механизм? Обратите внимание, что величина в сторону увеличения оказывается критичной, а длина в сторону уменьшения от длины прорези – нет. Другими словами, позитивная величина параметра распознавания оказывается существенной, а негативная – влияет уже после валидации длин язычков прорезями – на втором этапе компарирования.

Этот принцип оказывается определяюще важным в нейронных природных распознавателях потому, как позволит сузить границы предположений для уточнения модели распознавателей в природной нейросети.

Получается, что замок можно обмануть, укорачивая язычки, но не до степени, когда они перестанут открывать механизм. И на первом этапе работают только положительные параметры (в терминах нейрона назовем их возбуждающими) и только потом срабатывает сравнение длины язычка с длиной рычажка открытия замка.

Попробуйте придумать, как организовать сразу распознавание с равноценным использованием как возбуждающего, так и тормозного параметра в случае классического замка (т.е. чтобы укорачивание язычка так же надежно не давало провернуть ключ, как лишняя длина). Попробуйте настойчиво до успешного решения, чтобы полностью прочувствовать проблему. Вы убедитесь, что это – очень непросто. А вот в два этапа распознать подходящий ключ несравненно проще в любом плане, как в плане сложности конструкции, так и в плане расходуемых материалов, и в плане надежности распознавания. Это – принцип, определяющий направление совершенствования нейросети.

 

Может ли распознаватель оперировать только с одним параметром? Казалось бы, это – абсурд, раз параметр один, то чего его распознавать? Но распознаватель – не только валидатор соответствия параметра профилю распознавания, но его функцией, без которой он теряет смысл, является активация – сигнал распознавания, который может как-то использоваться.

Возьмем сито с круглыми дырками определенного диаметра. Параметры среды – песчинки разного размера, цель сита – отсеять все, что мельче диаметров его дырок. Параметр распознавания один, а польза очень существенна. И, заметим опять, что сито работает только с положительными параметрами и не может отсеять более мелкие, чем дырки, песчинки. Для этого понадобится вторичные процессы с более мелкими дырками. Или какой-то другой распознаватель, но работающий только с теми песчинками, которые меньше диаметра его профиля распознавания.

Делаем вывод: распознаватель имеет смысл, начиная уже с одного единственного параметра распознавания. И даже в случае, если у него вообще нет ограничений на функцию распознавания, и он срабатывает от всего, что может заставить сработать его компаратор, превысив какой-то порог, в чем-то можно извлечь пользу.

Это означает, что распознаватель является наиболее универсальным устройством для создания любых схемотехнических последовательностей. Достаточно будет модифицировать только его профиль распознавания.

Идеальный математический распознаватель – персептрон.  Он настолько идеален, что обладает возможностью распознавать с использованием как положительных (возбуждающих его), так и отрицательных параметров.

Системы на основе идеального персептрона реализуют так называемые искусственные нейросети, которые, по признанию самих разработчиков, не имеют ничего общего с природными нейросетями.

Причина этого не только в том, что для реализации учета отрицательных параметров нужны сложные и затратные ухищрения, а процесс эволюции бездумен и, как вода в арыке, идет по наиболее покатому руслу. Сейчас мы рассмотрим одну из этих причин.

 

Вопрос: возможно ли одним ситом отделить конкретную фракцию, только разделив кучу на две части: с большими и меньшими относительно ячейки сита гранулами. 

Нет, конечно. Одно сито имеет граничные условия распознавания от диаметра своей дырки до нуля. Обратите внимание: каждое сито – это распознаватель такого широкого диапазона.

Говоря же о колонке простейших распознавателей-сит с дырками 1,2,3,4,5,6,7,8,9 см, вроде бы понятно, что кроме собственно распознавания  каждым ситом от диаметра его дырки до нуля, стало возможным формировать последующие распознаватели любых сочетаний, скажем только от 2 до 5.

Альтернатива: создание сложных (непонятно как устроенных) распознавателей для каждого такого сочетания, т.е. вместо девяти девять в квадрате.

Это как пытаться делать сразу распознаватели лица каждого конкретного человека вместо того, чтобы воспользоваться более простыми графическими примитивами для их сочетаний только в случае нужного распознавания (запоминания данного человека).

 

Пока еще мы никак не затрагивали схемотехнику в программировании.  А базовые представления о программировании потребуются для понимания многих моментов в книге. Те, у кого с этим плохо, предлагаю не пожалеть пару дней на блиц-курс по основам: fornit.ru/1156

 

Программные продукты не реализуют природные причины и следствия, а лишь моделируют, эмулируют их, основываясь на логике алгоритмов.

Так, оператор под названием IF является программным распознавателем соответствия условия (параметра) и действующего фактора. Если компоненты совпадают, то происходит действие (срабатывание распознавателя), если нет, то - игнорирование. В этом операторе можно сравнивать как отдельные параметры, так и любые их совокупности.

Так строился ИИ старых (и многих новых) компьютерных игр. Например, если персонаж игрушки говорил игроку: “Ну, привет, бро!”, то выдавались ограниченное число возможных вариантов ответа на выбор, например, 1) О, привет, дружище! 2) Да пошел ты… В случае совпадения выбранного варианта 1 в операторе IF (IF answer == 1) возникало продолжение дружеской беседы, а при IFanswer == 2 начиналась мочиловка.

Создатели игрушек усложняли условия, пока у них хватало мозгов все отследить (а сложность кода нарастала лавинообразно), например, добавлялось время действия и время суток. Если все происходило в уютной комнате вечером с героиней игрушки, то ясен пень какое было продолжение, а если встреча была на пустоши среди коварных врагов, то мочиловка могла начаться по любому поводу.

Понятно, что все ограничивалось только уже предусмотренными вариантами и не более той сложности, после которой игрушка больше глючит, чем работает (контролировать все переходы по оператору IF становится  лавинообразно сложно по мере их используемого количества в совместном акте распознавания).

Но главное вот что.

Оператор IF сравнивает объекты, а не их составные части. Так, даже если задано условие IF parameter == 3.14, то число 3.14 – это не какой-то дробный огрызок, а объект с таким вот свойством. Никакие другие числа не пройдут это условие. Т.е. входным параметром реально действующего распознавателя должен быть и реальный в своих свойствах признак, обладающий (или не обладающий) свойством, на которое настроен распознаватель. Именно реальные признаки окружающей действительности важны для реагирования.

Пока не будем обращать внимание на то, что тем самым признак выделяется из реальности в том виде, в каком он в реальности не существует, образуя некий аналог абстракции, но заметим, как рано начинают формироваться отвлечения от реальности при адаптивном распознавании.

Если уже достаточно ясен принцип идеального персептрона, то очевидно, что на входы его суммирующего компаратора подаются строго дозированные части входных параметров за счет ограничения их проводимости, что в персептронах называется весами (На коромысло весов со стаканчиками наливается вода и вес каждого стаканчика влияет на компарирование). Получается, что идеальный персептрон работает не с реальными входными параметрами, а с заданными программистом какими-то их частями, которые подбираются программистом так, чтобы персептрон срабатывал только на данный набор входных параметров. Это та самая сложная заморочка, которая была при попытке заставить замок реагировать на уменьшение длины язычка так же, как на его увеличение.

Вот почему искусственные нейросети такие непонятно сложные даже для самих их создателей: нет возможности осмысленно отследить, что же происходит там внутри. И нет возможности найти в самом деле независимый от программиста способ обучения. А искусственное возбуждение нейрона в реальной нейросети примитивов восприятия даст появление определенного образа.

 

Вывод: реальный универсальный распознаватель должен работать с реальными же входными параметрами, а не с их весовыми частями. И не пытаться сразу в одном флаконе распознать как позитивную, так и негативную составляющую входных параметров, а проще и надежнее это делать поочередно.

Но, понятно, что организовывать профиль распознавания, настроенный на реальные параметры (на свет, на звук и т.п.) – невозможно. Этим занимаются только самые первичные распознавали физических воздействий в сетчатке глаза или в улитке уха. А оттуда идут уже цельные (а не взвешенные) сигналы, но вторичные по очереди распознавания, что проявляется в примерно одинаковой амплитуде выходных импульсов.

Это - еще довод против того, что сигналы нейроном как-то модулируются для полезного использования.

Универсальный распознаватель реального действия похож на ту водяную модель с коромыслом весов, на одной стороне висит грузик, определяющий порог срабатывания, а на другой до 10000 нановедерок для заливки в них воды по трубочкам примерно одной пропускной способности (конкретная проводимость уже не важна, важно только идет по ним вода или нет), идущих от первичных распознавателей физического воздействия.

Так, если появился звук определенной частоты, то откроется клапан соответствующей трубочки и в ней вода начинает литься в ведерки тех распознавателей, которые должны определять, например, что вместе с этим звуком еще есть и красный свет в какой-то фасетке датчика света. И распознаватель такого сочетания реальных признаков быстро наполнит свои ведерки, они перевесят, и весы откроют клапан чтобы вода по трубочке от этого распознавателя полилась дальше в очередь последующих распознавателей. Будет воспринят образ: красный свет в сопровождении определенного звука, как это бывает при взрыве, а синий цвет с таким же звуком сопровождает молнию.

 

 

Уже, наверное, заметно, как постепенно образуется целостная система важнейших схемотехнических принципов, без которой невозможно разумно пытаться отгадать механизмы природной нейросети.

Вы, должно быть, уже прочувствовали, что каждый из этих принципов важен и универсален в независимости от способа реализации последовательностей процессов. И, возможно, многие из рассмотренных принципов предстали в довольно неожиданном ракурсе и свойствах, но потом все стало взаимосвязано и понятно.  

Но эти все важные принципы (и то многое, о чем пока еще не говорили) до сих пор практически никак не учитываются физиологами, пытающими понять работу нейросети, и в этом причина всех их неудач даже в определении функции нейрона.

К примеру, в (довольно старой уже) работе fornit.ru/816 (с не менее старыми комментариями в тексте) Ю.И. Александрова “Научение и память: системная перспектива” делается попытка формализовать функциональность нейрона с такими утверждениями:

·                     нейрон, как и организм, реагирует на стимулы

·                     Последовательность событий в деятельности нейрона становится аналогичной той, которая характеризует активный целенаправленный организм, а его импульсация - аналогичной действию индивида.

·                     активность нейрона, как и поведение организма, рассматривается не как реакция, а как средство изменения соотношения со средой,

·                     на уровне отдельных нейронов, достижение результата выступает как удовлетворение метаболических «потребностей» нейронов и прекращает их импульсную активность.

·                     Заметим, что в рамках представлений, отрицающих подход к нейрону как к проводнику возбуждения, сам термин «медиатор» или «нейротрансмиттер» (используемый в значении «биологически активное вещество, являющееся посредником в процессе передачи возбуждения через осуществление синаптического влияния») представляется неадекватным.

·                     В настоящее время становится общепризнанным, что многие закономерности модификации функциональных и морфологических свойств нейронов, а также регуляции экспрессии генов, лежащие в основе научения у взрослых, сходны с теми, которые определяют процессы созревания, характеризующие ранние этапы онтогенеза]. Это дает авторам основание рассматривать научение как реактивацию процессов созревания, имеющих место в раннем онтогенезе. Формирование нового поведенческого акта в любом возрасте есть формирование новой системы - системогенез.

·                     Селекция нейронов зависит от их индивидуальных свойств

·                     Из сказанного следует, что описать механизмы поведения с системных позиций – значит выяснить, каковы «паттерны нейронных специализаций» разных структур мозга, т.е. относительно каких конкретно систем специализированы нейроны этих структуры, как формируются системные специализации.

и т.п. 

 

Попробуем дать чуть более образное пояснение принципа целостного параметра воспроизведения, а не использование дробных и отрицательных (тормозных) сигналов (как используются тормозные воздействия будет показано позже и эти воздействия чрезвычайно важны).

Какой бы ни была чувствительность сенсорной клетки, по ее сигналу становится возможно ориентироваться об окружающем, породившем этот сигнал.

Например, представим, что слепой видит только одной точкой сетчатки, переводя ее с одного на другое. Он переходит дорогу, наводит глаз на светофор, точка показывает красный цвет. Неважно, какая чувствительность точки, главное, что она достаточная, чтобы передать информацию: на светофоре красное. Для этого не нужны никакие веса, нужен просто распознаватель цвета этой точки. От сенсора идет три проводка: красный, зеленый и синий. Все: воспринимаемый параметр – цельное свойство, выделенное из реальности, а не что-то дробное или отрицательное.

Но интенсивность – тоже важная характеристика, точнее не абсолютная яркость, а относительная, и эта относительность так же распознается.

На этом нужно будет остановиться до полной ясности, а будет еще много слов… Хотя принцип ненужности точного учета веса отдельных параметров на входе персептрона был уже как-то обоснован, но, наверняка, недостаточно убедительно, так что буду пытаться находить очевидные доводы.

 

В многослойном персептроне нет выделенных примитивов первого и последующих уровней. Там работает вся сеть так, что погрешности первого уровня компенсируются последующими в общую картину на выходе. Многослойный персептрон и несколько параллельных последовательных однослойных с несколькими последовательными такими слоями, где каждый нейрон работает самостоятельно (если не считать тормозного взаимовлияния в каждом слое) – совершенно разные схемы, с разными свойствами.

 

Для целей нахождения модели универсального распознавателя мы рассмотрим только однослойный персептрон (fornit.ru/945) - аналог одного нейрона.

Этот универсальный распознаватель имеет много особенностей в развитии в зависимости от того, в какой области мозга (по эволюционной последовательности) он находится. Наиболее разительная разница – развитие распознавателя в древних структурах, определяемых практически полностью наследственными особенностями и развитие в составе новой коры, где специализация зависит от сенсорной активности внешней среды. В первом случае возможны самые прихотливые сочетания, во втором развитие происходит строго в составе текущего созревающего слоя нейронов и там очень важно их взаимное тормозное влияние.

В любом случае нейроны-персептроны характеризуются суммацией всех входных сигналов и компарированием превышения этой суммы определенного порога (в виде релаксационного процесса, порождающего скачок потенциала).

 

В случае новой коры каждый нейрон первичного слоя не связан сразу со всеми рецепторами данной модальности (как это всегда есть в искусственных нейросетях, где используются многослойные системы типа все связи со всеми), а связан лишь с некоторым их количеством прямо перед собой (в зоне неширокого ветвления дендритов) и соседний нейрон во многом перекрывает это поле, заходя чуть в сторону. Тормозное влияние соседей приводит к тому, что в процессе специализации возникает эффект контрастирования – четкого выделения активных нейронов под воздействием более размытого характера стимула. Это – основное условие формирования примитивов восприятия, без какого-либо корректирующего ошибки процесса. Контрастирующий эффект можно посмотреть с помощью эмулятора: fornit.ru/38103.

 

На этом этапе нет никакой значимости распознаваемых образов, они просто создаются, отражая характерные условия окружения, что и нужно для того, чтобы можно было использовать эти признаки восприятия для адаптивности.

 

Теперь наша задача – определить принципиальную модель наиболее универсальной единицы схемотехники нейросетей, необходимую и достаточную, чтобы с ее помощью возможно было создавать любые схемы управления чем-то в зависимости от воспринятого. Это – универсальный распознаватель.

Распознаватели располагаются между сенсорными датчиками, преобразующими самые разные виды воздействия в совершенно безликие сигналы да-нет или 1-0 (в природной нейросети – есть активность и нет активности).

1 – данный вид воздействия (в механической модели - течет вода по трубке), 0 – нет такого воздействия (не течет вода по трубке). Т.е. какими бы ни были виды воздействия: звук, свет, прикосновение, запах и т.п., а выходной сигнал для всех одного вида: есть или нет такое воздействие. И этот сигнал не дробный (не весовой). В условной трубке проводника сигнала вода может течь или капать, но ее наличие говорит о том, что есть такое вот определенное воздействие.

А как же градуальные сигналы, например, ФР и биполяров сетчатки? Градуальные изменения ВПСП, ТПСП и частоты ПД? Чем выше частота испульсации, тем быстрее активируется последующий элемент. Может ли он таким образом адекватно определить силу воздействия на рецептор?

Реально нет возможности оценить абсолютную интенсивность сигнала, она регистрируется относительно соседних, которые оказывают тормозное влияние на все окружающие сигналы. Поэтому частота импульсации не отражает абсолютную интенсивность, а оказывается в составе общего образа, состоящего из всех поступающих сигналов. Этот момент – достаточно сложен в понимании картины принципа распознавания профиля активности, и мы его будет уяснять постепенно. Пока что стоит просто принять выделенное утверждение к сведению.

Этот принцип обеспечивает передачу всего диапазона градаций силы воздействия, от порога чувствительности до максимально возможного. В любом случае каждый сенсор выдает только да или нет. Градация же обеспечивается тормозным воздействием соседних элементов так, что воспринимается только самый сильный сигнал, а другие подавляются. И только когда нет сигналов, то сенсор приобретает свою пороговую чувствительность.

В этом принципе – качественная разница между распознавателями нейросети и искусственной нейросетью: в первой есть только два уровня (да или нет), во второй используется плавное изменение градаций силы сигналов (весовые коэффициенты по каждому входу) и во второй нет взаимного торможения соседними элементами (к тому же там используются связи “все со всеми”).

Искусственные нейросети реализуют идеальный распознаватель, которому требуется обучение, а универсальный распознаватель природной нейросети – очень прост, без обучения на ошибках, но при этом способен организовать сколь угодно гибкую и эффективную систему адаптивного управления.

 

Понятно, что чем грубее датчик, тем он менее информативен. Мы уже говорили о том, почему светочувствительность развивалась через множество отдельных светочувствительных датчиков на голове, потом через фасеточные трубки насекомых, торчащие во все стороны, позволяющие точнее определять направление и вид светового воздействия, а потом – зрительную матрицу-сетчатку глаза. Во всех случаях каждый сенсор (часто через систему промежуточной обработки) выдает на выходе только 1 или 0. У нас была механическая модель: когда есть воздействие, оно открывает краник и по трубочке начинает течь вода, наполняя ведерки коромысла-распознавателя.

Еще мы говорили, что лучше делать очень простые распознаватели, чем сразу сложные потому, что из набора простых можно следующим шагом получить любые сложные сочетания. А вот сразу получить распознаватель сложного сочетания очень трудно, да и неневозможно заготовить все возможные сочетания так же, как заготовить все фразы языка вместо того, чтобы пользоваться буквами, и на их основе - словами и только потом – фразами.

Вырисовывается картина, что универсальный распознаватель, во-первых, использует и универсальные сигналы на входе 1 или 0, в зависимости от того, что означает вода в трубочке данного входа (от какого сенсора идет трубочка) и, во вторых, элементарные распознаватели, в случае новой коры, образуют колонки плавно меняющихся примитивов своего распознавания всегда очень простых сочетаний прямых воздействий (без дробных частей от каждой трубочки и без обратного значения параметра по каждой трубочке – аналогия с ситами).

Сам по себе любой распознаватель ничего не значит, значит только то, на какое внешнее воздействие откликается он, как он распознает соответствие с внешним параметром воспринимаемого (абстрагируясь от реального воздействия в виде внутренних коррелятов). Тварь выжила потому, что трубочки данного воздействия привели к срабатыванию данного нановедерочного распознавателя и удачно включила подходящее действие, спасшее тварь, и теперь все ее потомки передали такой механизм по наследству. Это – самое примитивное управление, предопределенное в генах.

Понятно, что большинство не настолько удачливых тварей подохло в данной ситуации, а только несколько со случайно подходящими процессами управления выжили, но теперь возникла популяция, способная справляться с напастью, убившей всех остальных.

Как видите, никакой проблемы обучения управляющих распознавателей здесь не требуется. Но, создав элементарный распознаватель, природа стала применять его во все более изощренных схемах, так же как она поступила, создав клетку – универсальный строительный материал тела.

 

После освоения самого принципа организации элементарного распознавателя, мы будем рассматривать способы его специализации уже не наследственным отбором, а в период индивидуального развития особи – с помощью новой коры мозга. Это – уже очень продвинутый этап эволюции и очень не у многих животных есть колончатая кора примитивов распознавания, которая формируется у животных по сложности начиная с птиц и рыб (fornit.ru/40141).

Насекомые от простейших как бабочка со всего лишь считанным числом цепочек реагирования в зависимости от обстоятельств, выбивались в более продвинутые с каждым новым совершенно случайным мутантным приобретением еще какой-то цепочки. И у пчел-муравьев этих цепочек накручивалось очень, очень много, для многих случаев. Автомат любой сложности можно собрать из таких цепочек, проверяя жизнями огромного числа особей за огромное количество времени. Поэтому пчелы и муравьи демонстрируют очень сложное поведение.

Так происходило пока не возникла еще одна мутация, породившая зачатки “новой коры” с возможностью формировать дополнительные “внутренние” псевдо-органы чувств, т.е. кроме глаз, ушей и т.п еще и примитивы сочетаний разных образов восприятия, которые оказываются сразу не связанными в цепочками реакций, так же как сразу не связаны с ними рецепторы глаз или ушей. Они составляли наборы признаков, отражающих внешнее, на которые модно было полагаться уже для реагирования с зависимости от их сочетаний.

Вот это и был качественный скачек от насекомых к более сложным тварям. У насекомых нет развитых коллекций примитивов восприятия, на основе которых можно развивать условные рефлексы, или есть в самом зачаточном состоянии. Конечно, четкую грань между принципами нейрорегуляции сложными насекомыми и более сложными животными провести невозможно, так что эта классификация очень условна.

 

Рассмотренные принципы организации универсального распознавателя и сети управления на его основе настолько важны, что стоит остановиться на отдельных моментах.

 

Про принцип простоты (сита, ключа и т.п.).

Мы не знаем заранее, какие диапазоны камней нам потребуется отсеивать и поэтому в хозтоварах покупаем 9 сит с дырками 1,2, ... 9 см. Теперь мы можем выделить любую фракцию, например, если нам нужны камни от 2 до 5 см. или только мельче 2 см. или только крупняки больше 7 см. Никто не будет спрашивать продавца, а есть ли у вас сито, отсеивающее строго от 5 до 6 см. А если спросят, продавец покрутит пальцем у виска (мысленно) и предложит взять два сита 4 и 7 см и сначала просеять вторым, потом первым. А наивному ребенку объяснит, что придумывать одно сито на 5 и 6 никто не станет потому, что 1) это непростая и дорогая конструкция, 2) гораздо проще и удобнее сделать два простых сита, чем одно такое вот навороченное.

Именно сопоставление возможности использовать набор сит с разными дырками или альтернативу сложной конструкции позволяет увидеть, что в первом случае мы получаем неограниченную  гибкость любых сочетаний разных сит, а во втором решение не только требует повышенной технологии и затрат, но и узко ограничено данным диапазоном отсеивания, так что требуется много таких специализированных устройств там, где все решалось легко и просто.

 

Про принцип простого и универсального распознавателя.

Конструкторы искусственных нейросетей понадеялись на максимально математичную и мощную модель идеального многослойного персептрона, т.е. элемента, который максимально широко способен выполнять свою функцию, но при условии многих привнесенных факторов: способности регулировать проводимость входных сигналов в зависимости от ошибки, а, значит, способности определять ошибку. Его можно настроить на распознавание лиц, но такая сеть будет бессильна при распознавании кошек. Можно научить распознавать и лица, и кошек, но, чтобы она была сильна и в случае петухов, сеть нужно опять кропотливо обучать, при этом корректируя для всех других объектов распознавания. Выучить такую сеть распознавать сразу много разных объектов принципиально неосуществимо.

В природе все происходит совершенно по-другому. Когда созрел слой нейронов, то еще нет последующих распознавателей, нет ничего далее, что способно выявлять ошибочность распознавания, и нет того, что способно регулировать проводимость входов в зависимости от ошибок (какого-то вычислителя “обратного распространения ошибки” и регулятора).

Первоначально у созревшего нейрона на теле есть только не проводящие промежутки (щели синапсов), прерывающие контакт от предшествующих рецепторов. А когда эти синапсы становятся проводимыми, то 1) эта проводимость довольно грубая и постоянно варьируется от внешних условий (т.е. природная проводимость синапса рассчитана не на точную дозировку, а на “да” или “нет”), 2) эта проводимость в норме уже не меняется в предшествующих структурах.

Вот чем природный распознаватель отличается от реального персептрона, и поэтому мы не будет называть нейроны персептронами.

Тут стоит уточнить, что в зависимости от того, в какой зоне формируется нейрон и его синапсы, их организация проводимости может существенно различаться. В более древних зонах это и более древний механизм, обслуживающий наследственно предопределенные связи, а в более молодых структурах появляются все более новые и гибкие варианты, наработанные эволюцией для этой специфики. Но суть нейрона и синапсов остается той, какой она была в принципе определена в самых первых клетках, проявлявших базовую функциональность нейрона и синапса. Это стоит иметь в виду и держаться за этот принцип вне зависимости от огромного множества вариантов реализации. И тогда этот принцип проведет через дебри множества несистемного в попытках построить модель понимания.

Вспомним, что между сенсорами и распознавателями воспринимаемых признаков нет тормозных связей, тогда как в персептроне могут быть как положительные, так и отрицательные веса. Зато есть то, чего нет в персептронах: боковое взаимное торможение, что решает проблему интенсивности стимула при максимальной чувствительности в тишине и контрастирует стимул, выделяя его среди всего мешающего.

Чуть отвлекаясь, заметим, что для природных нейросетей на всех уровнях характерны обратные связи (fornit.ru/5213) в силу такой находки эволюции, как принцип двусторонних связей, что уже на ранних стадиях развития мозга обеспечивало практически любые сочетания связей с богатыми поведенческими эффектами. Ветвление аксонов на фронте эволюционной изменчивости ничем не ограничивается и лишь выбраковывается в случае неудач.

 

Универсальный распознаватель по своей функциональности нужно представлять именно как сито, а не как персептрон потому, как в реальной нейросети нет персептронов, точнее, они реализованы в предельно простой версии.

Но, конечно, стоит разобраться в принципе работы однослойного, одноэлементного персептрона, что сегодня не представляет сложности из-за огромного числа поясняющих материалов:

·       Однослойный персептрон - fornit.ru/945

·       Персептрон Розенблатта - статья fornit.ru/1038

·       Что такое нейронная сеть и многослойный персептрон - fornit.ru/1038

 и еще вот демо-анимации:

·       Работа распознавателей простых примитивов - fornit.ru/an-book-2

·       Работа более сложных распознавателей - fornit.ru/an-book-3

 

Резюмируем основные схемотехнические принципы

·        Принцип превышения порога – встречается повсеместно.

·        Компарирование или принцип использования результата сравнения – важнейший для организации управляющих последовательностей, связанный с принципом превышения порога.

·        Обратная связь, положительная, отрицательная и промежуточная (сдвиг фазы).

·        Отсюда напрямую следуют принцип условия автогенерации и затухания. И прямое использование: если вы видите автоколебания любого вида и любой реализации, то там есть положительная обратная связь. 

·        Закон Ома, как это ни покажется странным, применим для любых систем, где есть движущий потенциал, есть то, что им движется и есть сопротивление (или обратное явление проводимости) этому движению. 

·        Принцип выделения составляющих элементов воздействующих факторов (чем на большее число составляющих разбить параметр восприятия, тем точнее и правильнее восприятие) так же дает практическое правило: самое главное – выделить важные признаки в окружающем, чтобы не махать кулаками вслепую.

·        Принцип наиболее универсального распознавания – незаменим для эффективных систем управления и показывает, как следует обучаться, чтобы не пропустить важные звенья понимания, без чего остается только верить уже готовым рецептам или пробовать методом тыка.

Для нейросети получается следующая картина.

1. Нейрон как специализированная клетка сформировался на основе имевшихся ранее рецепторных клеток, которые способны выдавать электрический сигнал на раздражение и на основе эффекторных клеток, которые в ответ на электрический сигнал совершают некое действие (мышечное сокращение или продуцирование гормонов). Нейрон стал промежуточным элементом управления на основе схем непосредственного воздействия рецепторов на эффекторы.

2. Как и любая клетка, нейрон проходит стадию развития до созревания, когда он становится способен проявлять нужную функциональность, а именно: под воздействием электрического сигнала (потенциала на его мембране, запускающего регенеративную трансформацию) он выдает так же электрический сигнал и в этом похож на функции электротехнических устройств управления. И, так же, как и в электротехнике в случае с чувствительными элементами, он оказывается в нестабильном состоянии, если его входы ни с чем не соединены. Это похоже на коромысло чувствительных весов, на концах которых нет никаких грузов. Такой нейрон проявляет спонтанную электрическую активность, что подтверждается данными исследований.

3. Когда нейрон формируется, он выпускает отростки в сторону рецепторов, проявляющих электрическую активность с характерно меняющимся химическим составом вокруг. Эти отростки или дендриты непосредственно касаются аксонов рецепторов или непосредственно тела предшествующего нейрона и на месте контакта возникают синапсы – потенциальные электрические соединители. Это – первый этап адаптивности к условиям среды во время раннего развития мозга, которая проявляется в активности рецепторов.

Чуть отвлечемся. Не только в раннем онтогенезе, а и во взрослом мозге описаны факты нейрогенеза (до сих пор оспариваемые, но опять обнаруживаемые в последнее время: fornit.ru/5232, fornit.ru/5360, fornit.ru/7222, fornit.ru/5287, fornit.ru/8410, fornit.ru/5429, fornit.ru/5386, fornit.ru/16232) в третичных (теменной и лобной) зонах мозга, там, где необходимо формировать новые структуры для адаптации к новым условиям (fornit.ru/5292). В то же время нейрогенез в принципе не может допускаться в уже сформировавшихся распознавательных структурах потому, как на них основаны все последующие структуры и какие-то изменения в предыдущих будет иметь эффект изменения опоры для всей конструкции.

Образующиеся потенциальные связи от нейрона с предшественниками в случае неокортекса (именно здесь возникает новое качество формирования примитивов распознавания) веерообразно перекрываются, для соседних нейронов слоя. Это – очень важный момент: в результате возникают не единичные нейроны-детекторы, а сразу ряд детекторов, частично или даже полностью дополняющих один другого. В отличие от классических схем управления, где каждое звено оказывается единственным и его повреждение - фатальным, в нейросети возникает множественное дублирование. В представленной демонстрационной модели fornit.ru/34235 это осуществляется заданными профилями вкладки “SET”, где нейроны перекрывают связями соседей.

4. Синапсы постепенно увеличивают электрическую эффективность в случае, если по обе стороны их щели есть электрическая активность. Это – простейшее условие образования связи (будем разбирать подробно). Нейрон на стадии пейсмеккерной активности самопроизвольно генерирует сигналы и если это совпадает с активностью рецепторов, связанных с ними, то нарастает эффективность связи (за счет увеличения количества нейромедиаторных пузырьков (везикул), но природный механизм не принципиален). Важно то, что процесс идет не моментально, а требует времени и за это время связь усиливается.

5. Из-за двойственной роли нейрона, он выполняет роль эффектора для предыдущего слоя рецепторов и, одновременно, роль рецептора – для последующих.

6. Во всех слоях рецепторов и эффекторов оказалось эволюционно эффективно наличие дополнительных нейронов между ними, которые обеспечивают взаимное торможение активных соседних нейронов (боковое или латеральное торможение). Это дает качественные преимущества при специализации.

7. Следующий слой созревает после того, как специализировался предыдущий. Это – принципиально важно. В природной нейросети каждый последующий слой имеет критический период развития, по длительности превышающий предыдущий потому, что частота стимулов на этом уровне оказывается значительно меньше (и еще по некоторым причинам).

Дополнительно важно то, что все выходные сигналы любых рецепторов идентичны (как в природной нейросети, так и в МНС) и сами по себе ничего не кодируют, различаясь лишь продолжительностью активности и своевременностью. Их назначение в том, откуда они вышли и куда пришли, в точности, как сигналы в цифровых устройствах.

Эта - концепция автоформирования специализации распознавателей, что обеспечивает индивидуальную адаптацию к текущим окружающим условиям, формируя характерные для них примитивы восприятия.

 

Первые управляющие структуры организмов на основе распознавателя

В настоящее время нервные системы простейших организмов (виноградная улитка, бабочки) исследованы очень хорошо в плане организации управляющих связей между рецепторами и эффекторами. И такие связи буквально открывают глаза на то, на каких базовых принципах организованы взаимодействия между нейронами в простейших системах: это – самые тривиальные автоматы с некоторой адаптивной пластичностью.

Этот вывод очень важен, настолько же, как и вывод о том, что все организмы строятся на клеточной основе и эта основа сохраняется  от самых простых до самых сложных, не меняя своего принципа межклеточных взаимодействий при всем разнообразии их воплощений. Как уже отмечалось, природа всегда использует удачное универсальное решение далее, строя на его основе новые вариации адаптивных структур.

Это очень сильный контекст для того, чтобы не привлекать к пониманию функциональности нейронов нечто, выходящее за рамки принципов организации межнейронных взаимодействий, изученных для простейших организмов. Нет никакого основания предполагать то, без чего можно обойтись в отслеживании эволюционных усложнений межнейронных взаимодействий (лишние сущности).

Поэтому сейчас остановимся на древнем эволюционном этапе простых межнейронных связей.

Самое эффективное для адаптивности изобретение природной эволюции это – способность плодить новые варианты (мутации) на основе уже достигнутого. Это организуется на генетическом уровне так, что в каждом организме возникают свои специфичные, неповторимые в некоторой части бурлящих новшеств особенности. Белки одного организма оказываются несовместимыми с белками другого. Одни и те же механизмы пробуются несколько разными способами (из-за разных белков, которые – в основе всего строительного материала). То, что уже оказалось полезным и вошло в генетический код выживших, становится все более общим, универсальным, но всегда есть то, что постоянно варьируется. Даже у очень сложного организма многое основывается на нескольких вариантов реализации, так, у людей - 50 видов гемоглобина и все они прошли испытание на жизнь, обладая теми или иными преимуществами и недостатками.

Это обеспечивают возможность выживания в новых условиях – за счет гибели всего, что к этим условиям оказывается не приспособленным.

Еще это обеспечивает постоянное усложнение потому, что ранее отработанные случайными и удачными мутациями решения, дополняются новыми полезными механизмами. Т.е. усложнения возникают не из какой-то целенаправленности развития, а просто потому, что новые качества изредка дают преимущество в выживании.

Ранее мы рассмотрели, как на основе специализированных терминальных сенсоров и исполнителей возник новый вид промежуточных клеток, которые являются и рецепторами, и эффекторами одновременно – по отношению к предыдущим и последующим по взаимосвязи клеткам. Это было случайное новшество, но оно дало преимущество большей гибкости управления поведением и осталось в генах выживших.

Недавно вышла статья (fornit.ru/b11), где показан закономерный статистический результат изменчивости и отбора к новым условиям: чем выше сложность адаптивных механизмов, тем менее вероятна полезность мутаций (в статье это сформулировано не очень корректно):

“>> вновь возникающие полезные мутации приносят в среднем тем меньше пользы, чем выше текущее значение приспособленности.

Тут – формальное противоречие: если последствие мутации уже оценено как полезное для организма, то это уже не зависит от сложности адаптивной системы. Лучше было сказать: со сложностью адаптивных систем вероятность того, что новая мутация окажется полезной становится меньше. И такое утверждение очевидно верное: чем сложнее система, тем меньше вероятности, что случайное изменение в чем-то окажется полезным потому, что для адаптивности такой системы требуются и более сложные, направленные на соответствие конкретного фактора среды механизмы”.

 

В живых остаются те организмы, которые не только оказывались в данных условиях более адекватными реальности своими адаптивными механизмами, но и те, которые способны препятствовать постоянному вреду от своей же изменчивости. И чем сложнее организм, тем более важна эта задача борьбы с вредом своей изменчивости. Причем, если изменчивость затрагивает какие-то основы строения организма, то все последующие развитие идет наперекосяк и, в лучшем случае получается какой-то монстр-уродец, а чаще – просто нежить.

Вот он – еще один важный для обобщений принцип, казалось бы, тривиальный, но часто упускаемый из виду: все, на чем основывается последующее, не должно меняться, иначе это приведет к фатальной невозможности выполнять свою функцию, основанную на данных от предыдущих структур.

Отсюда, в частности, вытекает, что никаких переделок предыдущих слоев нейронов первичных зон, которые ответственны за распознавание определенных примитивов восприятия, не должно происходить (никакой коррекции, никакого нейрогенеза в этих зонах и т.п.), иначе все последующие нейроны, для которых предыдущие составляли профиль возбуждения, оказываются не у дел.

И отсюда прямо вытекает вывод о строгой поочередности развития структур нейросети, что и наблюдается как поэтапное созревание в соответствии с порядком эволюционных приобретений.

Вот почему клеточные механизмы восстановления генетического кода и борьбы с мутациями на ранних стадиях развития организма нарабатывались особенно эффективно. Так что мутация имеет шанс оказаться полезной для организма только в области самых последних эволюционных заплаток.

Такая картина эволюционной стратегии (точнее тенденции выживания наиболее приспособленных) позволяет понимать то, как появляются новые механизмы, как они развиваются, что влияет на появление новых свойств. Это – очень полезный и достаточно строгий контекст для верификации предположительной модели понимания организации управляющей сети мозга, чтобы уберечься от субъективных фантазий в этом направлении (которыми особенно отличаются всякие современные теории организации мозга), так что стоит как можно естественнее следовать тому, через что прошла природа.

Все тупо идут по пути соответствия новым условиям методом природного тыка, а не какой-то изобретательской смекалки. И поэтому не оправдано предполагать те механизмы, которые не следуют данному уровню эволюционных заплаток, а каждый механизм достаточно четко относится к определенному уровню последовательных усложнений.  Так что останемся в полном соответствии с “доводом” религиозных миссионеров: вихрь на свалке случайно не может собрать самолет. Все развивается мелкими шажками, а не единым актом творения, на основе успешных предыдущих, и это, а не некая уже имеющаяся цель или план, является вектором эволюционных свершений.

Вот почему так не хотелось сразу привлекать персептроны, всякие пока непонятного назначения колонки в неокортексе (которым отведем свое место в цепи последовательного усложнения, и мы еще не дошли до этого).

Никаких персептронов нет в природе (это – математическая абстракция), а есть лишь отшлифованное почти бесконечными пробами и выборкой удачного устройство для взвешивания накапливающегося потенциала на входе клетки распознавателя до перевешивания порога срабатывания.

 При этом нет никаких прецизионно выверенных дробных весов от рецепторов потому, что:

1) нет никакой такой возможности организовывать и поддерживать точные значения в условиях переменной внутренней среды мозга (хотя у высших животных делается все, чтобы сделать эту среду как можно более постоянной)

2) как мы уже рассматривали ранее, каждый рецептор (без исключения, начиная с самого первичного сенсора) имеет какой-то абстрагированный коррелят определенных параметров внешней (по отношению к мозгу) среды (т.е. среда организма – тоже внешняя). Но некоторая детализация весов синапсов есть, и это оказывается полезным в некоторых случаях.

Поэтому самые первые сенсоры уже могли воздействовать в полезном для выживания направлении на ответные эффекторы. Потемнело – пора скрываться, посветлело – пора выползать охотиться и плодиться, - что-то в таком роде зависимостей.

Такой эффектор мог использовать информацию (воспринимаемые данные, которые имеют для организма определенную значимость) не одного, а нескольких сенсоров, например, чтобы уползать не тогда, когда чуть потемнело на короткое время, а когда достаточно надолго потемнеет.

 

Когда мутация сделала из конечного эффектора не сократитель мышц или выделитель регулирующего вещества, а клетку, способную как рецептор выдавать в ответ потенциал, то возможность усложнения схем управления получила новый качественный уровень. Теперь случайные комбинации связей образовывали как вредные, так и бесполезные связи с эффекторами через таких посредников, среди которых в новых условиях ответные действия оказывались выигрышно полезными для выживания.

 

Вот так тупо формировались наследственно предопределенные реакции: никакого обучения, никаких “глубоких многослойных персептронных сетей” с элементами, связанными все со всеми. Просто – случайные связи с полезным или вредным последствиями или никаким эффектом.

 

Принцип для образования таких связей соблюдался всегда потому, что он основывался на самих свойствах промежуточных клеток: спонтанной активности при созревании, но отсутствии эффективных связей, и механизме увеличения проводимости синапсов при одновременной активности с двух сторон. Этот механизм сам в свое время прошел отбор из вариантов, большинство из которых просто ни к чему полезному не приводили, так что остались те варианты, которые реально обеспечивали связи с предыдущим рецептором и возможность образовывать цепи воздействующих групп рецепторов на промежуточные нейроны и конечные эффекторы.

Таких вариантов реализации проводимости синапса очень немало. Кроме того, что варьируются вещества, обеспечивающие проводимость синапса (нейромедиаторы), но и самих механизмов организации передачи возбуждения возникло несколько, вплоть до того, что вместо передачи возбуждения сигнал от рецептора может оказывать не возбуждающее, а тормозное воздействие. И это тормозное действие оказалось очень полезным для схемотехники управления нейронами потому, что:

1) позволяет организовывать намного более гибкую логику

2) позволяет бороться с паразитными возбуждениями, которые могут привести вся сеть нейронов в перевозбужденное состояние, т.е. вместо управления устроить эпилептический припадок.

Особенно полезным тормозное влияние оказалось для соседних нейронов: если возбудился какой-то нейрон, то соседи притормаживаются, уже не срабатывая от случайных шумов чувствительных рецепторов.

 

Теперь мы подходим к понимаю схемотехники, обеспечивающей автоматическую (без коррекции ошибки и какого-либо задатчика цели) специализацию нейронов.

Когда связь формируется между активным рецептором и созревшим, спонтанно активным эффектором, проводимость нарастает весь период активностей рецептора, пока есть спонтанная активность эффектора. Как только связь окажется достаточной, чтобы прекратить спонтанную активность эффектора (вспомним легкость разбалансировки ненагруженных коромысел или склонность к возбуждению электронных элементов с незадействованным входом), то на этом процесс и останавливается.

Дальнейшая модификация связей на этом уровне становится невозможной, если не соблюдается условие: активность с обеих сторон синапса. Повреждение ткани мозга приводит к разрыву связей и, значит, опять провоцирует спонтанную активность, что может быть сигналом для регенерационных процессов.

Если же активными одновременно бывают несколько рецепторов, связанных пока непроводящими синапсами с созревшим эффектором, то так же проводимости нарастают, пока эффектор не прекратит самопроизвольную активность и тогда получается, что к этому моменту каждая из связей нарабатывает проводимость меньше, чем если бы была только одна связь. Теперь эффектор возбудится только при одновременной активности всех рецепторов, которые участвовали в формировании связей. Возник специализированный образ сочетаний входных активностей. Чуть отвлекаясь, заметим, что если по какой-то причине нейрон оказывается активированным вне своего специализированного профиля рецепторов, то он опять оказывается способным образовывать связи и корректировать специализацию. Но такое не характерно для первичных структур.

Процессу специализации предшествует механизм, когда у созревающего эффектора начинают тянуться выросты (дендриты) в сторону ближайшей активности (туда, где соответственно изменился химический состав среды) и там образуются синапсы.

Формирование новых дендритов так же прекращается после специализации, что еще более стабилизирует получившуюся конфигурацию связей.

Так появлялись все адаптивные механизмы простейших животных, и основы этих механизмов остались преемственны для человека.

 

Итак, и внешний мир, и внутренняя среда организма – это внешние по отношению к мозгу области получения данных о значимости пользы и вреда, когда польза означает возможность жить в данных условиях, а вред – гибель организма и обрыв передачи генетического кода потомкам.

Внешняя  среда отслеживается первичными сенсорами без какой-то оценки того, что это за данные (из внешнего мира или внутренней среды), просто мутации перестраивают его в некоторой наиболее вариабельной (мутагенной) части механизмов, и особи, которым посчастливилось выжить, передают генетический код, см. fornit.ru/38136.

 

В анимации “Простейшая нейросеть управления крыльями бабочки” (fornit.ru/an-book-9) показан принцип реализации участка такой сети. И можно себе вообразить, сколько же нужно было времени и погибших бабочек, чтобы методом случайных мутаций организовать такую сеть из уже обкатанных клеток распознавателей и синапсов между ними. Но количество бабочек и количество времени эволюции очень велико, а скорость смены поколений у насекомых – очень высока (у одноклеточных и вирусов – еще больше такое преимущество).

Конечно, все накопления полезного не возникли сразу как самолет из мусора в притчах религиозных миссионеров, а оптимизировались в огромном количестве удачных и неудачных последовательных шажков при огромном разнообразии вариантов.

 

Схемы, наподобие анимации для бабочки, – хороший тренинг для развития схемотехнического мышления в представлениях моделей простейших нейросетей. И это важно для того, чтобы подготовится к пониманию более сложных механизмов, которые случайно возникли в ходе бурлящей эволюции и придали новое качество возможности управления.

Вот этим мы некоторое время и займемся.

Для развития схемотехнического мышления в игровом стиле создан Конструктор нейросхем с проверкой их работы: fornit.ru/41239, В нем заготовлены демонстрационные модели, иллюстрирующие простейшие реализации схемотехники нейросетей. Это – адекватный эмулятор и позволяет моделировать и проверять различные фрагменты нейронных соединений.

В схемах нейроны (распознаватели достаточного веса активирующих их сигналов) будем обозначать кружками, синапсы – щелью (похожей на обозначение конденсатора в эл. схемах), а отростки клеток к этим связям – линиями.

Каждый может сам попробовать воплотить разные моменты простейших поведенческих реакций насекомых, в том числе и уползание улитки, когда наступает темнота и, уже сложнее, распознавание врага по резкому изменению освещенности. Для наглядной эмуляции таких схем создан специальный инструмент: fornit.ru/34235.

Другой нейросимулятор fornit.ru/ns1 позволяет исследовать поведение нейросетей, задавая их основные параметры: веса активирующих и тормозных связей, и, что очень важно – уровень взаимного торможения в слое (латеральное торможение). Это позволяет верифицировать схемотехнические предположения и интерпретировать поведение реальных нейросетей. Описание нейросимулятора: fornit.ru/40662.

Далее последуют некоторые примеры практического воплощения принципиальных схем, но интересные тем, что позволяют наглядно увидеть проблемы, решаемые эволюцией и то, какую наиболее правдоподобную модель можно представить для конкретного назначения адаптивного механизма.

 

В качестве практического примера рассуждений над возможным наследственно предопределенным механизмом, приведем принципиальную схему позиционирования головы насекомого так, чтобы попавший в поле зрения фасеточного глаза объект всегда находился в центре сенсорной матрицы. Для этого нужно дать команду сокращения одной из 4 мышц, управляющих глазом, для его поворота вверх, вниз, вправо, влево соответственно. Поворачиваться голова будет дискретно, то есть один командный импульс – один шаг поворота (неважно, как это устроено на самом деле). Для начала возьмем минимальную матрицу 3х3. Задача – в зависимости от положения в ней активного элемента задать направление перемещения, чтобы активным стал центральный. Для наглядности направление перемещения будем считать, как направление смещения пятна на матрице, хотя на самом деле надо конечно делать наоборот, ведь не пятно движется, а поворачивается голова: чтобы пятно сместилось вниз, голова должна повернуться вверх, для левого смещения – поворот вправо и т. д.

https://scorcher.ru/forum_pic/2269/Ris_1.png

Линейка с верхними квадратами – номера ячеек сенсорной матрицы 3х3, кружок – нейрон, квадраты внизу – эффекторы, обозначенные как П (мышца для поворота вправо), Л – влево, Н – вниз, В – вверх. По схеме видно, что для угловых ячеек 1, 3, 7, 9 нужна одновременная работа пары мышц, то есть для перемещения из сектора 1 в центральный сектор 5 нужно задействовать эффекторы П и В. Это означает, что к некоторым ячейкам сенсора будет подключено по два входа от соответствующих управляющих нейронов. Такая схема имеет 2 серьезных недостатка:

 1.Подключение к сенсору более одного входа от нейронов означает распределение по ним сигнала, потерю мощности – нужно ведь по обоим направлениям подать одинаково мощный сигнал.

2.Схема подразумевает строгое подключение каждого рецептора к своему нейрону. Если представить вероятность попадания в ходе отбора путем случайных мутаций для матрицы 1000х1000 – даже без расчетов очевидно, что она будет очень низкой. Стало быть, нужна схема с менее жесткой привязкой, с большей степенью свободы установления связей. 

Для этого сделаем перемещение от угловых ячеек к ортогональным. Тогда каждая угловая ячейка получит две степени свободы. Например, от ячейки 1 можно двинуться вверх или вправо – в любом случае попадаешь на центральную ячейку 4 или 2, а оттуда уже строго к центру. То есть вместо одного строго определенного движения получили два, но зато равно возможных. При этом заодно избавились от двойного подключения к рецептору от разных нейронов.

https://scorcher.ru/forum_pic/2269/Ris_2.png

Теперь к угловым ячейкам рецептора может без потери функциональности устройства равноценно прицепиться один из двух нейронов. Это для матрицы 3х3 создаст 128 возможных схем соединения вместо одной единственной.

https://scorcher.ru/forum_pic/2269/Tablitca.png

Понятно, что чем больше размер сенсорной матрицы, тем больше количество схем подключения. Но можно еще добавить хаоса. Например, в матрице 1000х1000 раскидаем примерно равномерно ячейки, к которым может цепляться вообще любой нейрон. Тогда даже если при реакции сенсора движение будет в противоположную сторону, соседняя ячейка направит ее в нужном направлении. Это, понятно, замедлит общую скорость стабилизации положения, но здесь только нужно найти ту степень хаоса, при которой это затормаживание будет в пределах допустимого. 

В итоге получили схему стабилизации головы насекомого, слежение за объектом. Но, по сути, это схема стабилизации любого параметра, например гомеостаза. Если вместо ячеек сенсорной матрицы подразумевать нейроны-рецепторы, а вместо мышц – железы-эффекторы или что-то иное, что требуется совершить для прихода в норму. Главное, что становится очевидно – такая схема вовсе не требует жесткой юстировки (настройки) параметров. Она допускает довольно широкий их разброс, что позволяет теоретически собрать ее эволюционным путем естественного отбора.

 При том в голову приходит, что хотя у насекомых практически вся нейросхема предопределяется геномом, но это не жесткий шаблон, а весьма вольная трактовка. Это объясняет, как так удается передавать по наследству довольно замысловатое поведение. А оно и не передается в точном исполнении, но в виде каркаса с допуском вольностей исполнения. В итоге все тараканы при включении света на кухне стремительно сваливают под плинтус – но каждый по своей, замысловатой траектории, но с одинаковым стремлением к ближайшему укрытию.

 

В подобных принципиальных схемах нейросети возможны две основных логических схемы соединения: логика И и логика ИЛИ. Этим устанавливаются граничные условия возможной реализации тех или иных механизмов.

Логика И

https://scorcher.ru/forum_pic/2269/I.png

Логика И (и тут, и там) - означает, что нейрон сработает только если на всех его входах будет сигнал, в сумме достаточный, чтобы превысить порог. В данном случае такая сумма будет 1,2 - это выше порога 1. Порог  это - не 1V - а значение напряжения, при котором срабатывает устройство. На схеме это Uп (напряжение порога). 

На схеме слева показаны рецепторы 1, 2, 3. От них к нейрону через синапсы поступает сигнал. И тут особенность схемы "И": раз мы имеем 3 входа, то, чтобы в сумме они набрали выше порога, надо разделить 1 на 3 и чуть добавить (для надежности, но не обязательно). В итоге получили коэффициент 0,4 (0,333... округленное в большую сторону). Было бы 10 входов - на каждом будет по 0,1. А если 1000 - 0,001. Но в этом случае потенциал будет настолько низок, что это будет, по сути, случайные флуктуации - не получится добиться надежного срабатывания устройства. Стало быть, несложно догадаться, что для его успешной работы не стоит использовать слишком много входов. 

Но тогда возникает вопрос: известно, что у нейрона их может быть до 10 0000 и даже больше. Но тут уже работает другая логика - ИЛИ (или тут, или там).

https://scorcher.ru/forum_pic/2269/ILI.png

Здесь, как видим, синапс не уменьшает сигнала. Стало быть, если хоть один из входов получит сигнал - это уже 1 и нейрон срабатывает. Если больше одного - тем более сработает. 

В случае некоей мухи: если один датчик зафиксировал тень от объекта (предположительно хищник), а другой показывает свет (солнечный) день - тут налицо логика срабатывания "И", реакция бегства при наличии двух обязательных факторов.

 

Важное следствие из всего сказанного: у нейронов природной сети в отличие от искусственной не нужно устанавливать (подгонять) точные веса синапсов, хотя они и имеют некоторые градации – как следствие того, насколько успела укрепиться данная связь пока нейрон пребывал в режиме формирования усредненного профиля активности. Они все имеют примерно одинаковый вес. Потому, что каждый слой просто определяет наличие или отсутствие "своего" примитива в реакции предыдущего слоя. Для этого достаточно простейшей логики И / ИЛИ.

О роли «подгонки весов» (формировании профиля синаптических связей) в природных сетях - «теория векторного кодирования» (Соколов Е.Н.(2003). «Восприятие и условный рефлекс. Новый взгляд»; Соколов Е.Н. (2010). Очерки по психофизиологии сознания). И вопрос о том, с какой точностью они формируются остается открыт ровно до тех пор, пока не будет определена верная модель процесса специализации нейрона, а она оказывается одним из базовых принципов в организации нейросети. Но очевидно, что большая точность веса не может обеспечиваться из-за не идеальности природного механизма реализации и определенной нестабильности среды, которая, к тому же, влияет и нас порог срабатывания нейрона.

В итоге постоянного бурления наследственных версий организмов (чем большая численность популяции – тем эффективнее) может возникать и возникает множество разных конфигураций, в том числе абсурдные и сложные, но все это не проходит отбор на эффективность адаптивности. В целом формируется иерархия контекстов представительства тех или иных признаков, а не стоит задача распознавания сразу сложного их сочетания.

Так же и коллатерали аксонов и их ветвление к целям – дело изменчивости и проб, хотя среди таких проб и остается нечто реально полезное.

Такое эволюционное разнообразие проявляется буквально во всем.

У разных животных разное число цветовых сенсоров, у человека – 3 штуки. Так что кодировка цвета (оттенки) возникает как сочетание этих трех “RGB”. С яркостью все намного сложнее, потому как она зависит от активности соседних распознавателей: если они молчат (темнота), то возбуждение даже от одного фотона может дать вспышку (на фоне некоторого спонтанного шума молчащих, но то и дело возбуждаемых всякими флуктуациями окружающей среды нейронами). Из-за взаимного бокового торможения в слое реагирование нейрона на яркость притупляется и поэтому воспринимаемая яркость оказывается относительной величиной.

Даже у одного вида животных несколько различается предварительная обработка (предопределяемая наследственно) от сенсорной сетчатки, а именно здесь упрощается и корректируется поток информации, поступающей в зрительную кору (до которой мы еще не добрались).

У более простых животных, у которых нет “новой” коры мозга, происходит непосредственное использование той упрощающей предобработки, которая оптимизировалась миллионы лет. Как именно у разных животных это организовалось, до сих пор нет определенных сведений, кроме того, что предобработка есть.

Можно нарисовать множество вариантов предварительной обработки, и каждый из них дает какие-то преимущества.

И только на уровне новой коры мозга возникли более однотипные и универсальные механизмы формирования примитивов восприятия.

 

В целом вся нейросеть обменивается стандартными по амплитуде сигналами, не имеющими никакой корректировки кроме того, что данный сигнал означает корреляцию с неким набором окружающих факторов, которые можно учитывать в организации ответа – в виде абстрактных (выделенных) признаков восприятия. На выходе клетки с электрической активностью нет учитываемого (информационного) параметра интенсивности. Она или возбудилась стандартным выходным импульсом или нет. Если она долго возбуждается, то идет пачка импульсов, поддерживая наличие стимула, но в более поздних наработках эволюции возник механизм удержания отклика стимула, даже если он пропадает – за счет обратной связи, поддерживающей постоянную активность, что оказалось принципиальным прорывом в возможностях индивидуальной адаптивности. Так, если муха скрылась за травинку, то ее образ не исчезает, а продолжает воздействовать на поведение охотника.

Старый вопрос о том, чем кодируется в нейросети информация, сегодня сводится к двум разумно обсуждаемым вариантам: «номером канала» и/или частотой разрядов. То, что любая информация получает смысл в зависимости от того, откуда она пришла относится к любым случаям распознавания. А вот наличие латерального торможения и, как следствие, отсутствие информации об абсолютном значении рецепторного параметра делает значение частоты импульсов как информации об интенсивности спорным. Кроме того, динамический диапазон такого кодирования очень груб из-за множества факторов, влияющих на частоту импульсов нейрона. Это никак не может объяснить огромный динамический диапазон оценки, например, яркости источника света, который получается именно относительным способом (и недостижим для прямого измерения даже современными чувствительными матрицами фотоаппаратов), который демонстрируется в демо-модели fornit.ru/38103, где параметр интенсивности коррелирует с положением ползунка интенсивности латерального торможения. Этот алгоритм легко реализуется схемотехнически (легче, чем он был реализован программно в данной модели, т.к. там для получения результата проводится десятикратная итерация постепенного приложения величины торможения к совокупности нейронов).

Как есть отдельные распознаватели цвета, так есть и отдельные распознаватели общей и локальных интенсивностей в их относительном значении, и они далеко не идеальные, но обеспечивают большой динамический диапазон оценки интенсивности параметра. Сочетание этих параметров у высших животных происходит во “вторичных зонах” мозга и окончательно - в третичных зонах - как взаимодействие иерархии контекстов, смотрите иллюстрация организации памяти образа на основе отдельных примитивов восприятия  - fornit.ru/460.

Это приводит к выводу о том, что частота импульсов от нейрона кодирует не силу стимула в нейросети, а продолжительность его наличия.

 

Еще немного выводов из схемотехнических принципов для нейросетевого адаптивного управления, которые способны вызвать настороженность у нейрофизиологов.  Это пока – только постулаты, возникшие как следствие учета схемотехники управляющих структур на основе универсального распознавателя – нейрона.

Речь пойдет о процессе формирования проводящего синапса. Неважно, какие механизмы для этого задействованы, общий смысл сводится к тому, что синапс между двумя активными клетками начинает наращивать элементы (пузырьки или везикулы) для выброса нейромедиатора, которые и оказывает поляризующее действие на мембрану последующего нейрона. Чем больше пузырьков сформируется, тем эффективнее связь. Понятно, что для их образования нужно время. Вот и получается, чем дольше экспозиция (время воздействия активного фактора среды), тем больше пузырьков. И важно общее время экспозиции, а не однократное, т.е. при повторяющейся время от времени обоюдной активности, растет число пузырьков. И это время длится, пока нейрон не окажется уже специализированным, т.е. более не проявляет спонтанную активность.

Можно представить, как развиваются подобные схемы, на основе наследственно предопределенных ветвлений аксонов от предшествующих сенсоров. Т.е. речь идет не о мутациях, а о вполне устоявшейся “норме” развития.

https://scorcher.ru/forum_pic/2/shyema.jpg

На схеме – случай, когда к центральному нейрону наследственно подходят аксоны от двух типов сенсоров. И вот, центральный нейрон созрел, а к этому временя уже и подавно работают сенсоры (потому как они эволюционно развились раньше).

Нейрон созрел, перед ним то и дело возникают активности предшествующих двух аксонов, там меняется хим. состав, что является приманкой для ветвления дендритов созревшего нейрона. Они растут к аксонам, образовывают синапсы и начинается самое интересное.

Т.к. эффективных связей пока нет, нейрон оказывается в неустойчивом равновесии потенциала на своем теле (как ничем не нагруженные весы колеблются от всего). А в это время со стороны аксонов тоже возникают активности во время отклика на раздражение сенсоров. Понятно, что активность двух аксонов разная, потому как то к одному сенсору что-то прикоснется, то к другому, иногда к обоим сразу. Ровно так же начинают формироваться и связи, накапливая активные элементы в синапсах. Все зависит от того, с какой частотой (внешнего воздействия) активируются каждый из двух сенсоров.

Для определенности предположим, что верхний сенсор откликается на прикосновения к усикам, а нижний – к телу на голове.

И вот тут возможны варианты. Предположим, что в этой местности улитку чаще кто-то или что-то тревожит за усики, чем за голову. Тогда связь от верхнего сенсора будет укрепляться быстрее и, фактически, центральный нейрон, после завершения специализации (когда уже не будет состояния неустойчивого равновесия, и он прекратит самопроизвольно генерировать), станет детектором прикосновения к усикам, а на прикосновения к голове будет реагировать более вяло, только когда прикосновение будет продолжительным.

Такое же может быть и с сенсором головы в случае более частого раздражения.

А в случае примерно одинаковой раздражительности обоих сенсоров, веса синапсов поделятся примерно поровну и будет логика И.

Получается, что логика ИЛИ так не формируется и для этого нужны другие условия, другое ветвление аксонов.

Но главное: улитка приспособится реагировать именно к местным существующим условиям.

 

Далее переходим к детальному рассмотрению природных нейросетей в контексте схемотехнических принципов. Но начать придется с физико-химических аспектов природной реализации, а для этого нужны базовые представления по химии, которые можно получить в статье fornit.ru/1139, где выделено самое важное. Тем, у кого есть неуверенность понимания химии, нужно сначала переключиться на эту статью.

Очень полезно прочесть эту статью прямо перед сном и не задумываться сильно при этом, а лишь отметить места недостаточности понимания. Поутру, перед мыслями о предстоящем дне, нужно будет без напряжения вспомнить прочитанное.

Из химии важно усвоить понятие ионов и то, что ионы из многих нейтральных молекул могут получаться при растворении солей (молекул, связанных за счет электростатических сил притяжения) в воде, образуя носители электрического тока. Чем выше температура, тем подвижнее носители заряда в водной среде, очень существенно (в несколько раз при изменении на 10 градусов) меняя условия воздействия этих зарядов. Поэтому для стабильной работы нейросети необходимо поддерживать температуру на оптимальном уровне.

 

Химия электротоков и ее воплощение в нейросети 

Схемотехника электрических цепей это – всегда источник электропитания и элементы в цепочке передвижения тока, которые что-то делают, благодаря этому току. Все, что имеет электрический заряд, стремится приблизиться к противоположному по знаку другому заряду, и, если нет препятствий, то возникает такое движение или электроток того, что движется. Отрицательными зарядами обладают электроны, а положительными – протоны. Все, больше нет в обычной жизни других предельно простых носителей зарядов в веществе. Там, где электронов оказывается больше, чем протонов, будет отрицательный заряд и наоборот.

Заряды – вещь относительная. Если есть два отрицательных заряда, но разные по величине, то один из них – более отрицателен и, значит, есть разность их потенциалов, заставляющая все электрическое пытаться двигаться в направлении этой разницы. Эта разность потенциалов (величин) зарядов – основа питания любых электроустройств и любой схемотехники использования электротока в своих целях. Природные нейросети – не исключение.

 

Источник питания всегда имеет два электрода - концы с разными зарядами, один из которых будем называть более отрицательным по этому заряду, чем другой потому, что там скопилось больше электронов, имеющих отрицательный заряд из-за невозможности преодолеть этот промежуток. Если между электродами оказался проводник электронов, тогда по нему потечет ток  электронов от минуса к плюсу (или можно условно посчитать, что наоборот, что совершенно не имеет значения, кроме электронов, электроток может быть вызван движением других заряженных частиц – ионов – более массивных, чем электроны осколков вещества, а ионы могут быть как положительными, так и отрицательными).

Природа в растворах электролитов мозга использует ток ионов, т.е. больших (по сравнению с электронами и протонами) атомов или даже групп связанных атомов (молекул), у которых есть избыток или электронов или протонов.

Простейшим электронейтральным атомом является водород. Если у водорода отнять его электрон, то останется голый протон. Протоны в воде дают кислую реакцию, т.е. стремятся соединиться с тем, что имеет более отрицательный электрический заряд, а это могут быть другие атомы или молекулы с избытком электронов. Кислый раствор протонов – простейший электролит, в котором потечет ток протонов от более положительного электрода к более отрицательному. И этот электроток можно как-то использовать.

Если число электронов равно числу протонов в этой области пространства, то она (эта область) будет электронейтральной, так что все электричество основано на нескомпенсированных количествах электронов и протонов, между которыми начинается ток носителей электричества – свободно движущихся в среде зарядов (свободных электронов, протонов или ионов).

 

Для схемотехники важно одно правило: ток всегда потечет между разницей зарядов (потенциалов заряда), если между ними есть проводник для этого вида носителей зарядов.

 

Представление об электротоке важны для того, чтобы нарабатывать навыки сразу видеть, что будет с электродеталью при воздействии электротока. Навыки понимания и использования электросхем как раз основываются на представлении о том, что будет, когда потечет ток в цепи и будут оказываться воздействия на электродетали схемы. Это должно стать зримой картинкой.

Ток носителей заряда возникает, как только для этих зарядов, помещенных между разностями потенциалов, окажется возможным перемещаться в проводнике тока. Каким бы ни был длинным проводник, ближайшие к источнику потенциала носители заряда начнут движение (с одного конца притягиваясь, а от другого отталкиваясь) и это создаст потенциал для следующих носителей.

Сами носители передвигаются по проводнику довольно медленно (со скоростью распространения тепла в этом проводнике), но взаимовлияние между ними распространяется со скоростью света в вакууме, а не в данном проводнике потому, что происходит не перемещение фотонов с переизлучением от атома к атому, а поляризация носителей заряда – влияние с помощью поля притяжения-отталкивания. И волна этой поляризации распространяется со скоростью света в вакууме.

Вокруг каждого заряда его поле поляризует все вокруг, вызывая притягивание всего противоположного по знаку и отталкивание схожего.

Если электроток течет с постоянной скоростью (потенциалы источника не меняются по величине), то и поляризация постоянна, но если потенциалы все время меняются, то и воздействие поляризации на окружающее оказывается с той же частотой. И тогда в проводнике, расположенном рядом, но не подключенному к источнику разницы потенциала, возникает та же частота колебаний его носителей заряда. Так работают приемные антенны, трансформаторы и любые другие электродетали, использующие вовлечение своих носителей в ту же динамику, что и носители в рядом расположенном проводнике, разгоняемые разностями потенциалов.

Если подключить такие пассивные проводники (антенные электроды) к голове, то в них начинают возникать колебания, отражающие все поляризационные влияния электротоков мозга, в некоей общей суммарной картинке. Чем ближе электрод к цепи, наводящей в нем поляризационный отклик, тем сильнее будет и наводка – в полном соответствии с законом Кулона: сила притяжения-отталкивания равна произведению величин электрозарядов, деленная на квадрат расстояния между ними. Т.е. чем ближе заряды, тем сильнее между ними взаимное влияние.

Закон Кулона формально в точности такой же, как закон тяготения Ньютона, только во втором имеются в виду не электрические, а гравитационные заряды. Схожесть этих двух (и не только этих) законов взаимодействия вызвана тем, что эти взаимодействия используют степени свободы трехмерного пространства, а в нем удаление зарядов вызывает уменьшение их потенциала именно обратно пропорционально квадрату расстояния, что легко видеть, если нарисовать два заряда и провести лучи во все стороны от них: плотность этих лучей будет уменьшаться по такому закону от расстояния между зарядами.

Это представление о природе электровзаимодействия не понадобится для понимания работы электрозарядов в нейросети мозга, но дает понимание причин и следствий в утверждениях, а не просто веры в них. Конечно, существует граница разумного, насколько глубоко погружаться в природу явления и то, что касается зарядов носителей электротока не требует более глубокого понимания природы, тут достаточно интуитивного понимания как в случае с опытом наблюдения поведения магнитов. Поэтому все сказанное желательно воспринимать достаточно буквально, без попыток разобраться в природе всего этого. Важно сделать привычными основные свойства участников явления электропроводности, а не то, из чего они состоят.

Итак, суть электротока сейчас должна быть зримо ясна. Но важно и понимание количественных взаимовлияний. Для электротока есть понятие его силы – как количества носителей, текущих в единицу времени, измеряемое в Амперах. Все знакомые с проблемой зарядки смартфонов имеют уже достаточно ясное представление, насколько много или мало это 1 или 5 ампер, гарантируемых в течение одного часа. Если батарейка обеспечивает ток в 4 ампера в час, то считается, что это неплохо для смартфона и ее хватит надолго, если не слишком много заставлять потреблять гаджет, чтобы он начал не сильно греться.

Носители заряда, протискиваясь через решетку структуры проводника, расталкивают ее, добавляя энергии к тепловым колебаниям атомов, и эти атомы начинают колебаться сильнее, а температура смартфона повышается.

При этом говорят, что в данной цепи для электротока имеется определенное сопротивление его протеканию, которое носители начинают преодолевать, частично застревая, отдав свою энергию или просто даже не в состоянии протиснуться между атомами проводника.

Величина разницы потенциалов источника питания (электронапряжение) – тоже хорошо понимаемо на бытовом опыте: несколько вольт запросто можно попробовать на язык, а вот 220 вольт – это уже слишком.

Источник в 1 вольт вызовет электроток в проводнике в 1 Ампер, если сопротивление проводника будет 1 Ом. Это называется законом Ома, который уже был упомянут в механической аналогии. В контексте общей схемотехники будем просто говорить о напряжении (U), сопротивлении (R) и токе (I) без приставки “’электро”: I=U/R;

 

Итак, ток может быть слабым, если носитель не способен пропустить через себя много зарядов и тогда даже миллион вольт не принесут нам вреда, протекая по телу потому, что столь мизерное количество электронов не сможет что-то серьезно повредить, или ток может быть сильным, как если на клеммы автомобильного аккумулятора уронить гаечный ключ.

Далее будет немало случаев, когда нужно будет моментально прикидывать реализацию тех или иных механизмов, это нужно будет привыкнуть делать автоматически буквально для всех механизмов, без чего не получится понять их причинность и взаимодействие.

 

В нейросетях источник питания распределенный, а не какая-то батарейка в одном месте. Каждый нейрон сети мозга – источник электроэнергии за счет разности потенциалов ионов в растворе, окружающем его и растворе его тела. А оболочка нейрона не дает возможности этим зарядам перемешаться, изолируя их. С обеих сторон мембраны клетки нейрона образуется электрический потенциал из-за различия не только концентрации электролита сред, но и состава солей в них.

Даже если бы с двух сторон оболочки нейрона была просто разная концентрация одной и той же соли, то потенциалы скопившихся ионов оказались бы разными, а то, что и соли разные, еще больше повышает разность потенциалов.

Мембрана клетки нейрона так устроена, что при определенном условии она перестает быть препятствием для ионов, и они взаимно гасят разность потенциалов.

Это становится возможным, если каким-то образом (совершенно не принципиально каким) начать изменять электрический потенциал на мембране. С какого-то порогового значения, мембрана станет проводником тока.

При этом возникает перепад напряжения в виде импульса тока (от его пика разности потенциалов до полной релаксации в однородность электролита вне нейрона и внутри его). Этот процесс гистерезисный (потенциал старта больше, чем потенциал продолжения процесса) и он распространяется по мембране нейрона вдоль его отростков к другим нейронам.

Клетка нейрона после такой релаксации включает ионные насосы, которые перемещают смешавшиеся ионы опять по разные стороны мембраны, после чего она готова к новому импульсу в ответ на поляризующее воздействие.

Мы не станем углубляться в очень сложные механизмы работы мембраны и другие сопутствующие явления, которые пришлось разработать природе. Нам важно понять, что вот таким образом организованы источники тока в сети нейронов и так они обмениваются импульсами активности.

Все это можно было бы создать искусственно куда более простым и лучшим путем, в том числе и вовсе без каких-то потенциалов, а программно. Но нам важно так же не упустить все то, что представляет принципиальную основу причин и следствий природного механизма обмена импульсами.

 

Далее будут формироваться электротехнические принципиальные модели основной функциональности нейрона. Тем, кто вообще не имеет представлений об электронике, очень стоит сначала пройти блиц-курс для понимания ее основ: fornit.ru/1140

 

Схемотехнические принципы в модели нейрона

Сегодня немало фирм, например Intell, разрабатывает, совершенствует и выпускает в серию специальные микросхемы для построения нейросетей.  Они уже проделали работу по выявлению основной универсальной функциональности нейрона в связке с его синапсами и организовали модули, реализующие сразу по несколько десятков таких элементов на одном чипе. По сравнению с попытками реализации на компьютере, такие сети на дискретных, самостоятельно работающих элементах, обладают несравнимыми по эффективности преимуществами отсутствия необходимости просчитывать состояние всей сети центральным процессором.

Но к идеализированным моделям функциональности нейрона нам нужно еще прийти с достаточной очевидностью, а для этого совершенно неизбежно придется погрузиться в начальные уровни понимания электро-схемотехники. И такое предстоящее погружение может показаться многим неуместным и излишним, но это – иллюзия непонимания, которую можно избегнуть, только достаточно освоив те промежуточные представления, без которых нет шансов продолжать с пользой читать эту книгу…

Вспомним из предисловия: “Теперь самое интересное. Этим исследователям попался настоящий марсианин – схемотехник компьютерных систем. И тут начинается чудесное: все попытки схемотехника что-то объяснить исследователям компьютера упираются в стену непонимания, ведь те не потратили годы на освоение принципов конструирования компьютеров и не понимают даже самые простые вещи в этой области”.

Чтобы понять механизмы схемы марсианского компьютера – нужно понимание схемотехники, а не изучение свойств его деталей и проводников.

 

Как уже говорилось, причиной электротока является разность потенциалов и среда между этой разностью, позволяющая носителям заряда перемещаться от одного потенциала к другому. Эта среда обладает каким-то сопротивлением, ограничивающим количество зарядов, проходящих по проводнику в единицу времени (сверхпроводимость не рассматриваем :).

При протискивании носителей тока через мешающие им структуры проводника, носители отдают им часть своей энергии движения, нагревая проводник. А нагретый проводник еще больше мешает движению носителей своими тепловыми колебаниями, цепляя еще большее число носителей.

Возникает отрицательная обратная связь: ток нагревает проводник, но при этом он сам уменьшается из-за возрастающего сопротивления. Поэтому нити накаливания лампочки раньше использовали как стабилизаторы тока: при повышении напряжения ток пытается увеличиться, но тут же резко увеличивается температура, и току мало удается измениться. При изменении напряжения сильно меняется яркость нити накаливания, но ток при этом меняется слабо.

В схемотехнике и жизни именно электроток (поток воздействующих на что-то зарядов) имеет значение, вне зависимости от вида сопротивления среды этому току. Поэтому мы можем просто пользоваться обезличенным понятием сопротивления току, путь даже его носители переносятся самым экзотическим образом, хоть даже обезьянами или демонами, или как, например, в синаптических щелях нейронов.

Именно сопротивление и пропускаемый ток окажутся ключевыми понятиями в модели нейрона. И манипуляции с этими понятиями нужно отработать в разных ситуациях, особенно в ситуациях сложения токов при взаимном влиянии многих источников: суммировании воздействия токов, как это происходит на мембране нейрона.

 

Любой источник тока обладает каким-то сопротивлением и не позволяет выпустить неограниченный ток. В схемотехнике это называется выходным сопротивлением, и оно должно учитываться в прикидках возможностей тока в цепи. Любая электродеталь, на которую воздействует ток, тоже имеет свое реальное сопротивление и не способна поглотить любой ток и это называется входным сопротивлением.

Идеально было бы, чтобы источники электротока имели бы нулевое выходное сопротивление и могли бы запитать сколь угодно потребителей тока, а электродетали – бесконечно большое входное сопротивление и можно было бы применить сколь угодно деталей, не истощающих источник. Конструкторы к этому стремятся, но в реальной жизни так не бывает.

Условно ситуацию можно изобразить так:

 

 

Слева - источник разности потенциалов, напряжением 12 вольт каждый выход которого имеет сопротивление 100 ом. Справа - электродеталь со входным сопротивлением 400 ом. Ток потечет из + к – через все сопротивления и его значение в общей цепи будет I=U0/(100+400+100) = 0,02 ампера. Понятно, что ток будет один и тот же, как если бы мы имели на трубе несколько по-разному открытых кранов, струйка на выходе получится в зависимости от состояния всех. Достаточно совсем закрыть любой и тока вообще не станет.

Прикинем, какие напряжения будут на входах детали.

Цепочка последовательных сопротивлений образует т.н. “делитель напряжения”, и в каждой точке напряжение окажется пропорциональным подключенным сопротивлениям. На концах первого сопротивления окажется 0,02*100=2 вольта. Это называется “падением напряжения” на сопротивлении (просто без напряга привыкайте к таким словечкам, чтобы если попадется -знать, откуда они растут). На двух сопротивлениях R1+R3 падение будет уже 0,02*500=10 вольт. Теперь ясно как переопределяются напряжения в цепи: U1 будет 10 вольт (12-2), U2=2 вольта.

Нагрузка запитается не 12-ю вольтами, а 0,02*400=8 вольтами.

Если вольтметр на нагрузке показывает напряжение, меньшее, чем на клеммах источника, способного давать заведомо больший ток, чем 0,02 ампера, то, значит, или провода имеют сопротивление или еще что-то мешает току (например, плохой контакт на клемме с источником).

 

В случае с нейроном возникает та же картина перераспределения токов. Нейрон – реальное электроустройство со своим входным сопротивлением, к которому прикладываются несколько (до десятков тысяч) источников тока (это – утрировано, но в целом верно). И они прикладываются не последовательно, а сразу все вместе к одному нейрону, что выглядит так:

 

 

Те специалисты, кто имеет хорошие представления о реальных нейронах, в этот момент будут испытывать сильный протест от такого вульгарного отношения к такому чрезвычайно сложному образованию как нейрон при том, что приводимые схемы никак не противоречат этой сложности, а рассматривают ее определенную часть с позиции схемотехники. Я предлагаю волевым усилием преодолеть неприятие и просто посмотреть, что будет дальше. В результате самыми тщательными рассуждениями на основе воспроизводимых экспериментальных данных мы придем к наиболее общей и универсальной функциональности нейрона, что позволит в его модели освободиться от множества сложностей природной реализации. И эта модель покажет свою дееспособность во всех последующих рассмотрениях механизмов нейросетевой функциональности.

На электрической схеме все источники тока имеют потенциалы относительно “земли” – некоего условного “нулевого” потенциала для общего отсчета всех напряжений относительно него, который на схеме обозначен жирной черточкой в самом низу слева. Заметим, что самый нижний источник имеет относительно земли отрицательный потенциал.

Все входные сопротивления соединены в одной точке, где нужно прикинуть результирующее напряжение U0. Это сделать очень просто, если заметить, что сопротивления R1 и R2 положительному тока в два раза сильнее ограничивают токи этих источников, чем R3. Если не учитывать подключенный R0, то очевидно, что в точке U0 положительные токи будут в сумме равны отрицательному току и в U0 все токи скомпенсируют друг друга: весь ток потечет к отрицательному источнику, и мы можем спокойно посчитать, что будто бы есть один положительный источник с общим сопротивлением 100 ом потому, что два параллельно подключенных сопротивления работают совместно, как два приоткрытых крана в одной трубе.

Если два крана открыты одинаково, то через них потечет в два раза больший ток.

(формулу расчета для случая разных величин сопротивлений мы не будем нигде применять, но если интересно, то она вот: 1/r0=1/r1+i/r2+...).

Понятно, что подключение устройства к нулевому потенциалу так его и оставит нулевым, каким бы ни было R0.

 

Как уже говорилось, к нейрону могут быть подключено до 10000 разных источников поляризующего мембрану тока с самыми разными сопротивлениями этому току. На входном сопротивлении нейрона будет меняться потенциал в зависимости от того, какой вес положительных или отрицательных зарядов будет преобладать. И если начинают преобладать те, что вызывают срабатывание нейрона, то его мембрана при этом становится проводящей, и приложенный потенциал скачкообразно обнуляется. Нейрон срабатывает, когда “возбуждающий” потенциал превысит порог его “терпения”, после чего начинается опять процесс накопления зарядов на его мембране до нового срабатывания.

Условно говоря, положительным потенциалом будем считать то, что приводит к срабатыванию нейрона, а отрицательным – к его торможению.

 

Использование схемотехнических механизмов 

Устройство, которое срабатывает, переключаясь из одного состояния в другое, при превышении потенциала (любого вида) на его входе заданного порога, называется компаратором. Меняя порог срабатывания, можно менять условия срабатывания, например, если потенциал на входе возрастает постепенно, накапливаясь, то от порога срабатывания зависит время, через которое он сработает: или сразу при мизерном потенциале или дольше, если задан высокий порог.

У каждого человека есть свой “болевой порог”. Если сигналы его превысят, мы воспринимаем это как боль. Люди с низким болевым порогом испытывают боль даже от незначительных повреждений.

В реальном нейроне порог зависит от температуры и от концентрации ионов в среде вокруг нейрона, на что влияют примеси разных ионов (параметры эдс концентрационного элемента). Чтобы максимально сделать устойчивым порог срабатывания, среда нейрона ограждается по возможности от всего, что может повлиять из кровотока и это называется гематоэнцефалическим барьером. Иначе после фруктового сока у нас бы поехала крыша. Так как переносчиками зарядов к телу нейрона являются нейропептиды с нейромедиаторами в щелях контактов между телом нейрона и разными входами (синаптических щелях), то важно предохранять среду нейронов от всего того, что может повлиять на такой перенос. В том числе нужно стабилизировать температуру, чтобы от перегрева не возникал бред, т.к. порог в мембранных концентрационных элементах при повышении температуры уменьшается из-за повышения термодинамической активности носителей.

Если бы мозги были сделаны из транзисторов, то этой проблемы бы не было, как и очень многих других в природной реализации. Поэтому для понимания сути происходящего в мозге важно понять именно то, что оказывается важным для достижения цели того или иного механизма, а не то, что вынуждает строить конструкции для реализации механизмов. Из огромного количества доступных материалов исследования работы механизмов мозга, начиная от механизма работы нейрона, будем выделять самое главное, что в итоге даст общую картину причин и следствий происходящего вплоть до описания психических явлений.

И тогда нейрон это, однозначно – компаратор, сравнивающий сигналы токов, сглаживающихся на мембране, с различных входов со своим порогом срабатывания (но чуть сложнее, что будет вскоре ясно). А вместе со всеми входами (дендритами с синапсами щелей между входом и телом нейрона) он выполняет функцию распознавания того сочетания входных токов, которое заставляет его срабатывать, и более – ничего. Все остальное возникает из этой функции. Это похоже на схему устройства, называемую персептроном, но только отчасти.

Первым персептронную функцию нейрона предложил Ф.Розенблатт. Но он слишком идеализировал это устройство, сделав его намного точнее и универсальнее, чем сами нейроны, и это направление привело к созданию искусственных нейросетей, которые сегодня уж ничем не похожи на природные нейросети и обладают намного большими возможностями при намного больших невозможностях из-за такой идеальности, что будет подробно рассмотрено.

 

Функциональную модель нейрона мы будем еще уточнять, а пока что нужно остановиться и на других схемотехнических устройствах и схемотехнических принципах, которые проявляются в составе нейросети.

 

Если просто подать на вход компаратора потенциал выше его порога, то он мгновенно сработает, сменив потенциал на выходе. Но если на входе будет стоять накопитель зарядов, в который будет заливаться ток, то потенциал будет нарастать постепенно от нуля, как это происходит с заливанием в бак воды из крана. Чем больше емкость бака, тем медленнее он будет наполняться до уровня дырки стока. Чем больше ток воды из крана, тем бак наполнится быстрее.

Есть немало видов таких накопителей в электротехнике. Аккумулятор медленно заряжается оптимальной для него величиной тока. Конденсатор же способен заряжаться очень большими токами быстро, и в продаже есть для автомобилистов конденсаторы очень большой емкости, которые могут быть мгновенно заряжены, чтобы потом передать свой заряд аккумулятору или даже запитать стартер.

В природной нейросети нейрон так же накапливает заряды на мембране, получая потенциал не мгновенно, хотя и очень быстро. На разных участках мембраны могут оказываться разные потенциалы и тогда участок с превышением порога может начать срабатывать, но более поздние успеют или не успевают вернуть процесс. Это озадачивает исследователей, заставляя задуматься о том, что, может быть, это – тоже какой-то важный информационный механизм, а не просто неидеальность схемы.

Но в организме очень много неидеальностей, некоторые из которых оказывается полезными и передаются из поколения в поколение, хотя большинство просто никак ни на что не влияют. Это - как если бы иголка для шиться подвернулась еще для ковыряния в зубах.

 

Если бы на нейрон через его отростки-входы с проводящими синапсами начали бы поступать непрерывно высокие потенциалы, то они постоянно бы заряжали его мембрану до порога срабатывания. Нейрон бы разряжался импульсом своего тока до нуля потенциала на мембране, но входные токи продолжали бы ее заряжать и процесс генерации нейроном импульсов не прекращался бы пока сам нейрон не истощился бы из-за недостатка поступления питательных веществ и отвода продуктов его работы - до полной невозможности более реагировать. Что реально и происходит в таких случаях за какое-то время (слишком интенсивная работа групп нейронов приводит не только к истощению, но и гибели нейронов, что случается во время психозов). В мозге есть приемы избавления от такой нагрузки, приводящие ко многим интересным явлениям.

Мы могли бы наглядно смоделировать работу нейрона вот так:

 

 

 

Здесь C – конденсатор, накапливающий заряд, Nкомпаратор, выходной сигнал которого вызывает срабатывание ключа K, который замыкает обкладки конденсатора, разряжая его до нуля, после чего компаратор опять перестает выдавать сигнал и ключ размыкается (роль конденсатора и ключа одновременно выполняет мембрана, мгновенно становящаяся прозрачной для ионов и разность потенциалов на ней тут же компенсируется). На выходе компаратора получаются прямоугольные импульсы напряжения с частотой заряда конденсатора до порога срабатывания компаратора.

На конденсаторе получается пилообразное нарастание напряжения с некоторым временем спада до нуля, за которое на выходе компаратора возникают положительные прямоугольные импульсы.

 

Вот анимация fornit.ru/an-book-14, показывающая наглядно, как срабатывает нейрон.

 

Пачка импульсов активного нейрона, приложенная к клетке мышечного волокна, способна сократить размеры этой клетки, - она съеживается под воздействием этого тока.

Кстати, вот еще пример того, что частота импульсов кодирует время воздействия стимула, а не его силу: пока есть импульсы, мышечное волокно сжато до момента истощения. На этом функция мышечной клетки в организации работы мышцы и заканчивается.

По сравнению с мышечной клеткой, клетка нейрона так же возбуждается от входного тока, но не сокращается, а генерирует импульсы. И на этом исчерпывается функция тела нейрона, если не говорить о всяких побочных вещах, не касающихся основной функции в нейросети – передачи возбуждения при определенном пороге заряда на своем теле. Но из-за того, что с мозгом связанно очень много разных и запутанных явлений, многие исследователи пытаются наделять отдельные нейроны непомерно сложными свойствами, вплоть до собственных целей.

Постепенно мы с очевидностью увидим, что все многообразие явлений распознающей и управляющей функции мозга основывается только на одной указанной функции нейрона без необходимости привлечения чего-то еще.  При этом из нейронов организуются многие схемотехнические устройства, реализующие определенные схемотехнические принципы. 

Дополнительно стоит заметить, что в живом теле разные клетки приспособились к различным строго выраженным специализациям, и все они развиваются из “стволовых”, неспециализированных клеток, которые формируют свою специализацию в зависимости от окружающих условий (такая зависимость начального наследственного кода от условий описана в fornit.ru/806).

Клетки различных рецепторов способны реагировать на какие-то воздействия, выдавая, как нейроны, импульсы тока сами или через посредников (как это происходит в случае фоторецепторов) и в простейших организмах, где нет нейронов, прямо от них сокращаются мышечные клетки или выделяются нужные вещества. Таких видов рецепторов много: клетки, реагирующие на фотоны света, клетки, активирующиеся от разных видов химических веществ, чувствительные к механическим колебаниям специализируются как рецепторы звуковых колебаний, как рецепторы прикосновений, как рецепторы сокращения мышц и т.д. Нет каких-то хитрых скрытых других функций кроме тех, что явно проистекают из специализации.

Вот и клетки нейронов, как и клетки рецепторов в результате своей функции выдают электрические импульсы в ответ на раздражение, только раздражителями для них являются заряды, возникающие на синапсах, покрывающих тело нейрона. А эти заряды появляются в ответ на электрические токи предшественников: рецепторов или таких же нейронов.

Вот почему все нейроны – такие рецепторы, функцией которых является реагирование на состояние предшествующих им клеток. Так же все нейроны воздействуют на последующие эффекторы – тоже нейроны или уже мышечные (или продуцирующие гормоны) клетки. Все ограничивается главной функциональностью нейросетей мозга – управление, а не еще что-то. Для целей формирования управляющих структур больше ничего не требуется, часто в ипостаси “коэффициента усиления предшествующих рецепторов.

Получается, что все слои связанных в сеть нейронов – эффекторы по отношению к предыдущим и, в то же время, они же – рецепторы для последующих, это – условно нами выделяемые роли в нейросети.

 

Рассмотрим еще одно схемотехническое понятие – “коэффициент передачи” тока (или напряжения) – ключевое понятие в персептронах. И сделаем это на примере транзистора, реализующего “коэффициент усиления”. Коэффициент передачи – множитель, на который нужно умножить входное напряжение (или ток), на входе устройства, чтобы получить величину напряжения (или тока) на его выходе.

Что нейроны, что электродетали в схемах управления – в принципе равнозначны для целей управления, а транзисторы – очень удобная аналогия для понимания свойств электродеталей.

В самом общем виде транзистор – электродеталь, функцией которой является управление током в цепи. Он может просто как ключ включать и выключать весь протекающий через него ток, и тогда этот режим так и называется – ключевой. Но транзистор может как кран дозировать ток, своим изменяющимся сопротивлением, поддерживая его в заданном значении, для чего и используется тот “коэффициент передачи”, часто в ипостаси “коэффициента усиления”. Заодно будет рассмотрен принцип обратной связи нескольких реализаций. А обратные связи очень широко используются в природных нейросетях.

 

Транзистор может обозначаться на схемах очень по-разному в зависимости от его типа, и мы рассмотрим только некую его обобщенную модель с определенными свойствами. У транзистора есть три конца (вывода, электрода): Э – эмиттер – куда втекает ток его цепи, К – коллектор, откуда вытекает модулированный транзистором ток и Б – база – управляющий электрод (у “полевого” транзистора это – исток, сток и затвор, делать нечего, но захотели назвать по-другому).

Но, повторюсь, нам неважно, какой именно это транзистор. Важно то, что, изменяя напряжение на его базе, мы сможем заставить транзистор открываться и закрываться для тока между эмиттером и коллектором. У каждого транзистора есть свое значение такого напряжения на базе, когда ток через транзистор не протекает и он заперт, это называется “напряжение отсечки”. Начиная с этого напряжения на базе, начинается протекание тока через транзистор до такого максимума, выше которого сопротивление транзистора уже не позволит протекать больше или он просто сгорит.

Чтобы выгорания от большого тока не случилось, поставим в цепи его эмиттера, ограничивающие сопротивление. 

Транзистор нужно рассматривать как изменяющиеся сопротивление в цепи тока, зависящее от напряжения на базе (даже у биполярных транзисторов есть такая вольтамперная характеристика). Т.е. в любой момент к нему тоже можно применять закон Ома.

При постоянном напряжении на базе Uб (минус напряжение отсечки) через транзистор будет протекать ограниченный ток, независимо от напряжения на коллекторе (пока не выдержит транзистор) и независимо от коэффициента передачи транзистора по току. Этот ток определяется только сопротивлением в эмиттере, и вот почему.

Если на базу подать напряжение, выше отсечки, транзистор приоткроется и на его эмиттере тоже появится напряжение, но не выше, чем напряжение на базе - минус отсечка. Ведь если бы на эмиттере оказалось выше, то транзистор бы закрылся. Он вынужден оставаться на таком промежуточно открытом состоянии, при котором он открыт ровно настолько, чтобы не начать закрываться из-за уменьшения напряжения меньше, чем отсечка.

Чтобы было проще прочувствовать ситуацию, предположим, что у этого транзистора напряжение отсечки равно нулю, т.е. он начинает открываться, как только напряжение на базе начинает превышать нуль. Теперь логику обратной связи, заставляющей поддерживать на эмиттере то же самое напряжение, легко можно представить.

Подключим резистор между коллектором и + источником питания. 

Это – все тот же генератор тока. Ток, определяемый сопротивлением Rэ и напряжением Uб, потечет через резистор Rк. Напряжение на коллекторе будет определяться величиной резистора Rк, просто образуя это напряжение как падение на резисторе Rк при протекающем токе через него (если только величина этого сопротивления не настолько велика, что он начинает сам ограничивать этот ток, делая его меньше, чем стабилизируемый транзистором).

Если мы изменим напряжение на базе на небольшую величину Dб, то ток через цепь изменится на Dб/Rэ, а напряжение на Rк изменится на Dk=Rк* Dб/Rэ. Отношение Dk/Dб называется коэффициентом усиления К (по напряжению) данной транзисторной схемы:

К= Rк* Dб/Rэ / Dб или, сокращая Dб,  К= Rк* Dб/Rэ / Dб = Rк/Rэ – т.е. зависит только от соотношения двух резисторов. Если Rк в 2 раза больше, чем Rэ, то эта схема будет усиливать все изменения напряжения на входе в 2 раза.

Интуитивно это воспринимается достаточно просто, если уже понято: на бОльшем сопротивлении данный ток вызывает бОльшее падение напряжения (по закону Ома: чтобы через сопротивление протекал данный ток, на его концах должно быть определенное напряжение) и, значит, просто меняя сопротивление при данном токе, мы получаем разные падения напряжения на нем, и поэтому при изменении тока в цепи изменением напряжения на входе, вызывается гораздо большее изменение напряжения на резисторе коллектора. Но это изменение нарастает в сторону, противоположную изменению напряжения на базе: если на базе напряжение уменьшается, то и ток уменьшится и падение на резисторе коллектора уменьшится: оно же отнимается от напряжения источника питания, т.е. напряжение Uк при этом возрастет. Когда на базе напряжение уменьшается, на коллекторе, наоборот, – возрастает. Говорят, что такой усилитель инвертирует сигнал.

 

Все это намеренно дается, чтобы как можно больше и по-разному проговорить и понять, закрепив модель понимания в голове до автоматизма, не требующего напряжения мысли. Поэтому нужно придавать как можно большую заинтересованность моделирующей игре с такими вещами, по-разному прокручивая ситуации. Тут мотивация – научиться без проблем моделировать схемотехнику нейронных цепей. Это – не просто как в школе учить непонятно зачем.

В отличие от профи-схемотехников, мы будем иметь дело всего с одной деталью – упрощенным персептроном (но со многими схемотехническими принципами), поэтому все второстепенное предельно упрощается. 

Вот более распространенная схема получения заданного коэффициента усиления.

В этой схеме мы сделали уже понимаемым способом коэффициент усиления: 1000/10=100. Каскад инвертирует изменение сигнала и поэтому через R2 к базе прикладывается напряжение, препятствующие изменению входного U1.

Учитывая, что К каскада усиления без учета R2 и R1 очень большой (=100), то даже незначительное уменьшение U1 привело бы появлению практически - напряжения питания на Uк. И резисторы R2 с R1 поделили бы его между U1 и плюсом питания.

Если бы R2 было равно R1, то входное U1 делилось бы пополам, т.е. изменение напряжения на базе стало бы в 2 раза меньше. Это дернуло бы напряжение на базе вверх и, значит, открыло бы транзистор, увеличив ток, но повышенный ток повышал бы и Uк. Чувствуете действие обратной связи через R2? Процесс бы сбалансировался в некоем компромиссе, который можно прикинуть: напряжение Uк стало бы таким, чтобы на базе с учетом U1 возник приоткрывающий транзистор потенциал, обеспечивающий ток в цепи эмиттера и коллектора, вызывающий падение напряжения на Rк, равное Uк.

Чуть отступая, но это важно на будущее: в реальных схемах такая балансировка возникает не мгновенно, а с некоторой задержкой, и поэтому возникают колебания перекомпенсации в ту или иную сторону, которые быстро затухают. Это называется переходным процессом, и он порождает паразитные явления в выходном сигнале. Такие переходные процессы обнаруживаются при работе фоторецептора при резкой подаче света на него.

Если задержка выходного сигнала от входного настолько высока, что сигнал на входе успевает измениться на противоположный, то вместо отрицательной обратной связи получается положительная, и переходный процесс не утихает, а, наоборот, увеличивает разбалансировку. На выходе возникает уже независимая от входа генерация.

Вот такие переходные процессы будут рассматриваться как следствие работы нейросети.

 

Намеренно соотношение Rк и Rэ сделано достаточно большим, а значение Rk на порядок меньше, чем R2, чтобы можно было не учитывать Rк и Rэ в расчете. С достаточной точностью можно посчитать, что у нас есть только R1, R2 и Rk, образующий делитель напряжений между резисторами, в котором напряжение на базе примерно равно напряжению отсечки (чтобы транзистор открывался). Тогда при изменении напряжения U1 на D1 потенциал Uк станет таким, чтобы на базе сохранилось напряжение отсечки. Это означает, что при увеличении U1 на DUк должно увеличиться в R2/R1 раз, с учетом погрешности отбора других резисторов – в 10 раз. В этой схеме самое показательное то, что на базе поддерживается напряжение отсечки, ведь если оно окажется хоть немного выше, то при К=100 Uк упадет до нуля (транзистор закроется) и наоборот, стоит чуть уменьшиться и Uк Увеличится в 100 раз до + питания.

Пока транзистор находится в приоткрытом режиме (Uк не доходит ни до нуля, ни до + питания), напряжение на базе будет всегда оставаться около значения напряжения отсечки (в идеальном случае бесконечного коэффициента передачи устройства – точно равно напряжению отсечки).

 

Если вместо неидеального транзистора применить специальную схему идеального усилителя с бесконечным К усиления и нулевым напряжением отсечки, то на его входе при организации обратной связи через R2 и входного резистора R1 всегда бы поддерживался строго ноль, пока усилитель находится в рабочем режиме, а не ключевом. К усиления такого каскада был бы строго R2/R1 – если у источника сигнала нулевое выходное сопротивление, а у усилителя бесконечно большое входное, иначе эти сопротивления нужно было бы учесть в формуле K. 

Здесь на входе усилителя строго поддерживается ноль, его называют еще виртуальный ноль потому, что в этой точке еще и нулевое входное сопротивление. Это значит, что сколько бы ни было у нас входных резисторов R1 каждый со своим сигналом, в точке нуля они все идеально суммируются по току, определяемому сопротивлением и разностью напряжения сигнала и нуля входа. При этом у каждого такого входа – свой коэффициент усиления, а все получившиеся сигналы очень точно смешиваются, суммируясь в одном выходном сигнале. Это – наилучший способ организовать суммирующую функцию модели нейрона.

Но даже простой транзистор мог бы хорошо выполнять роль компаратора в нейросетях потому, что в них не требуется прецизионной точности, правда, лучше бы стабилизировать температуру, чтобы порог срабатывания не гулял из-за изменения напряжения отсечки. Чтобы задать порог срабатывания, было бы достаточно задавать напряжение на его эмиттере и тогда транзистор бы срабатывал относительно него. Можно нарисовать такую модель нейрона на транзисторе:

 

Здесь оба транзистора работают в режиме ключа, один сравнивает напряжение на конденсаторе с напряжением порога своего эмиттера и когда оно превышает его, открывается, закрывая следующий транзистор, и тогда + выходное напряжение открывает ключ K, разряжающий конденсатор.

 

Или же использовать компактный и идеальный усилитель:

Входы усилителя помечены + как неинвертирующий и – инвертирующий, т.е. относительно инвертирующего входа и сравнивается потенциал на неинвертирующем входе, при превышении которого на выходе возникает высокое напряжение импульса на время разрядки конденсатора до порога.

В обоих случаях суммирующим элементов является конденсатор С, который работает как емкость, постепенно заливаемая всеми источниками тока, пока уровень потенциала в емкости не превысит порог срабатывания.

Чтобы импульсы не были слишком короткими, нужно задать гистерезис: сделать так, чтобы напряжение срабатывания было больше напряжения отпускания и тогда компаратор будет ждать, пока конденсатор не разрядится более сильно перед тем, как снова отключится. Этот гистерезис можно задать положительной обратной связью с выхода компаратора на его + вход:

 

А в мозгу все это – одна клетка нейрона с 10000! входных “резисторов”, по каждому из которых может приходить сигнал возбуждения (+) или торможения (-) или ничего не приходит. Задача этой клетки – срабатывать только при определенном сочетании весов активирующих и тормозящих сигналов на ее входе, т.е. – распознавать такое сочетание как рецептор этого состояния. В качестве резисторов служат синапсы, которые проводят или нет в какой-то степени, что называется весом сигнала по каждому входу. В зависимости от проводимости (веса, коэффициента передачи синапса) к телу нейрона приходит только какая-то часть входного сигнала или вообще не может пройти, как через изолятор.

 

Дополнительное пояснение работы схемы компаратора на транзисторе в модели нейрона 

 Если бы не было нейрона, то конденсатор просто зарядился бы до максимума +питания и так бы остался с высоким напряжением на нем. Но нейрон разряжает его всякий раз, как только потенциал на конденсаторе превысит его порог срабатывания.

Если использовать идеальный компаратор (есть такие микросхемы), то схема будет выглядеть так: 

Идеальный компаратор никак не вмешивается своими входами в работу схемы потому, что входное сопротивление у него бесконечно большое. Т.е. он просто следит за потенциалами на его входах: опорным напряжением U порога, сравнивая его с нарастающим напряжением на конденсаторе. Конденсатор совершенно свободно заряжается, не подозревая, что его измеряют.

Если опорное напряжение будет 5 вольт, то компаратор сработает, как только напряжение на конденсаторе достигнет 5 вольт.

Входы усилителя помечены + как неинвертирующий и – инвертирующий, т.е. относительно – входа и сравнивается потенциал на + входе, при превышении которого на выходе возникает высокое напряжение импульса на время разрядки конденсатора до порога.

Неинвертирующий вход – такой, что сигнал превышения порога (на выходе) будет иметь ту же полярность, что и сигнал на входе: на входе он увеличивался до порога, значит на выходе он станет + (нарисованы импульсы положительного напряжения).

Т.к. компаратор никак не влияет на зарядку конденсатора, нам нужно сделать так, чтобы при срабатывании компаратора разрядился конденсатор. Для этого мы ставим разрядный ключ на транзисторе К. Пока транзистор закрыт, его все равно что нет, он не мешает заряжаться конденсатору. Но стоит его открыть, как он превращается в проводник, как гаечный ключ, брошенный на клеммы аккумулятора.

Транзистор открывается положительным потенциалом на своем входе, превышающим его порог открывания (напряжение отсечки). Мы поставили резистор, ограничивающий ток базы, просто чтобы не повредить транзистор (больше нет задачи у этого резистора).

Положительные импульсы с выхода компаратора, как только они появляются, превышают напряжение открывания транзистора К (напряжение отсечки), транзистор открывается, становясь проводником, и разряжает конденсатор. После этого компаратор опять на выходе имеет низкий уровень сигнала, который закрывает транзистор, и конденсатор опять начинает заряжаться.

Эта причинная логика достаточно ясна, она следует из того, как идет процесс зарядки конденсатора и его принудительной разрядки.

 

Собственно компаратор может быть сделан всего на одном транзисторе. Он не идеальный, но в принципе пойдет. Опорное напряжение подаем на его эмиттер, пусть будут те же +5 вольт.

Закрытый транзистор тоже не влияет на заряд конденсатора и сработает, как только будет достигнуто напряжение открывания. И тогда на выходе такого каскада возникнет низкий потенциал потому, что ставший проводящим транзистор подключит к нему источник питания в его эмиттере.

Получается, что на выходе транзистора появляется минус, когда на входе возрос плюс, т.е. он действует как инвертор. Но ключ-то открывается плюсом. Значит, нам нужно поставить еще один инвертор перед ключом, чтобы там появлялся плюс - когда нужно разрядить конденсатор. 

Здесь оба транзистора работают в режиме ключа, один сравнивает напряжение на конденсаторе с напряжением порога своего эмиттера и когда оно превышает его, открывается, закрывая следующий транзистор и тогда + выходное напряжение открывает ключ K, разряжающий конденсатор.

Кроме того, дополнительный транзистор выполняет еще одну функцию. Ключ должен быть закрыт в начале процесса заряда, но напряжение на выходе первого транзистора меняется (при его переключении) от +5 до + питания, а +5 вольт – тоже открывающее напряжение для К, который закрываются при меньшем, чем 0,5 вольта потенциале. Второй транзистор при переключении меняет потенциал на выходе (на своем резисторе коллектора) от 0 до + питания, что и требуется.

Резисторы 1000 и 50 ом обеспечивают рабочие напряжение включения-выключения на базе второго транзистора.

 

Для неискушенного в схемотехники возникает вопрос: “В схеме непонятно, куда и как движется ток и какие претерпевает при этом изменения”.

Начнем с того, что транзисторы по своему входу почти не потребляют тока (а есть такие, что вообще не потребляют), т.е. у них настолько высокое входное сопротивление в закрытом состоянии, что они спокойно позволяют заряжаться конденсатору, не влияя на это. Так же никак не влияет и закрытый транзистор (К), подключенный к конденсатору коллектором, чтобы в нужный момент открыться и разрядить его. Можно сказать, что закрытого транзистора как бы и нет в схеме и рассматривать потенциалы без его учета.

Тогда мы получаем просто заряд конденсатора через резисторы от источников + напряжения.

(Время, за которое конденсатор зарядится, прикидывается по формуле T=R*C. В данном случае мы имеем 3 штуки R, которые заряжают конденсатор до напряжения 0.7 от + источника, и если + одинаковые и R одинаковые, то заряжают в 3 раза быстрее.)

Закрытый первый транзистор означает, что на резисторе в его коллекторе будет + напряжения питания, который приложится к базе второго транзистора через делитель напряжения 1000 и 50, который поделит напряжение на базе в 20 раз. Это значит, что второй транзистор будет открыт, если напряжение питания равно 10 или больше вольт при пороге его открывания (Uотсечки) 0,5 вольта.

Конденсатор будет заряжаться не до напряжения + входных резисторов, а пока не будет достигнут открывающий первый транзистор потенциал, т.е. до Uпорога (пусть будет +5 вольт) + Uотсечки транзистора (Uотсечки небольшое, например, = 0,5 вольта). После этого первый транзистор резко откроется (резко потому, что нет никакой обратной связи, чтобы сбалансировать открывающий потенциал), т.к. он сработает как ключ.

Когда первый транзистор откроется, он станет просто проводником и к его коллекторному резистору приложится Uпорога, например +5 вольт. При +5 вольтах на конце делителя, на базе второго транзистора станет 5/20=0,25 вольт, что меньше напряжения отсечки и второй транзистор закроется, т.е. он как бы перестает существовать в схеме. На его коллекторном резисторе станет напряжение питания, которое через резистор приложится к ключу К, резко его открыв. Конденсатор разрядится, тем самым закрыв первый транзистор, после чего ключ отпустит его и конденсатор опять начнет заряжаться.

Можно заметить, что транзисторы в таком включении инвертируют сигнал на своих входах: если на входе низкий сигнал, то на выходе – высокий и наоборот. 

Мы имеем отрицательную обратную связь через замкнутый круг каскадов (транзисторных модулей). Каждый из каскадов инвертирует сигнал так, что данное число каскадов приводит к инвертированному отклику в точке замыкания кольца связей. Если бы не было задержки во всей этой цепи, эта связь бы привела к некоему равновесному состоянию, несмотря на общей очень высокий К усиления (у каждого “обычного” транзистора реальный К бывает не ниже 50,  а общий == 50*50*50 ==  125000). Никакого заряда конденсатора на входе не было бы, он зависнет на каком-то напряжении, близком к Uпорога+U отсечки первого транзистора. Но задержка есть и при таком большом К усиления за ее время ключ К успеет сильно разрядить конденсатор. Время такой задержки и определит очень короткую ширину импульса. Поэтому в последней схеме мы вводим гистерезис порога срабатывания первого транзистора.

 

Стоит не забывать, что транзистор может работать как ключ (или открываться или закрываться) и в линейном режиме, когда его сопротивление принимает некое промежуточное состояние. Просто подбирая потенциал на входе, заставить работать транзистор линейно практически невозможно, граница переключения очень резка из-за высокого коэффициента усиления транзистора. Линейный режим устанавливают с помощью обратной связи, как это описывалось в самом начале лекции, например:

    Или так:  

 

Принцип персептрона

 

Сначала определим фундаментально важные функции рецепторов и эффекторов, прочувствовав то, что именно в них принципиально и почему.

 Рецепторы

Рецепторами будем называть преобразователи какого-то вида элементарного воздействия в сигнал типа: “есть” или “нет”. Такое переопределение может показаться странным для нейрофизиологов, ведь в нейронной сети имеются и т.н. «вторичночувствующие» рецепторы, генерирующие только рецепторные потенциалы (ТПСП, ВПСП) (фоторецепторы, наружные волосковые клетки улитки внутреннего уха). Так что это определение – схемотехнический термин для данной книги: это не только рецепторы воздействий среды, но и нейроны, активность которых влияет на последующие нейроны или клетки других видов. Соответственно, все то, что воспринимает сигнал, будем называть эффекторами. Нейрон в одной ипостаси является рецептором, а в другой – эффектором. Такая терминология более системна.

Для целей распознавания важно именно элементарное воздействие, т.е. минимально возможное для данного механизма рецепторов. И тогда один рецептор может сообщать о наличии или отсутствии такого воздействия, а несколько рецепторов – о силе такого воздействия в информационном плане (а не в виде частоты генерации нейрона), т.е. о том, сколько элементарных воздействий было приложено к рецепторному полю (условному профилю активности элементов данного слоя). Вид выходного сигнала не принципиален: хоть импульсы, хоть постоянный потенциал, важно только, что есть такой сигнал на выходе или нет его. Но в природе используются импульсы: пока есть воздействие, идут импульсы (пока не истощится ресурс восстановления клетки после генерации импульса, если затраты на генерацию превысят поступление энергонесущих веществ в клетку). Уточним, что в первичных рецепторах, таких как On-Off-клетки сетчатки, частота импульсации хотя коррелирует с силой воздействующего фактора, но, как уже замечалось выше, эта корреляция не способна отразить динамический диапазон силы воздействия, а сильно лимитирована возможностями клетки, т.е. носит не информационный характер, а является локальным механизмом.

У природных рецепторов минимальное воздействие может оказываться равно элементарному действию всего нескольких фотонов или одной молекулы вещества, но это не принципиально. Просто у рецептора есть чувствительность, которая и определяет порог воздействия.

При таком определении рецептора можно заметить, что не только специализированные чувствительные клетки, но и любой нейрон оказывается рецептором по отношению к тому, что воспринимает его сигнал. Зная специализацию рецептора, всегда можно сказать, на что именно он реагирует, о чем он “информирует” последующий элемент.

Рассмотрим схему соединения разных рецепторов прямыми возбуждающими связями. 

Представим, что есть три рецептора, специализированные на детекции наличия-отсутствия 1-звука, 2-света, 3-запаха.

За ними есть два рецептора 4 и 5, которые специализированы срабатывать, если к ним по имеющейся связи приходит хотя бы один из сигналов детекции. Так, 4 будет выдавать на выходе сигнал, если активен 1 или 2, а 5 сработает по активности 1 или 3.

Далее за ними есть слой рецепторов 6 и 7, специализированных аналогично имеющимися связям.

Понятно, что специализация любого рецептора зависит от существования связи того, что на него воздействует. Так, если закрыть глаза, то на рецепторы света не будут попадать никакие сигналы, а если оборвать связи со вторым слоем, то 4 и 5 перестанут выполнять свои функции распознавания (детектирования) активности на входе.

В схеме все связи - возбуждающие и каждая способна при активности превысить порог срабатывания подключенного к нему следующего рецептора. Такие сочетания пар (или большего числа) связей работают по логике “ИЛИ”: любая активность приведет к срабатыванию, или одна или другая или, тем более, обе.

 

Теперь представим, что у нас есть рецептор, который работает наоборот: при своем возбуждении он выдает сигнал, выключающий последующий элемент: 

Тогда элемент 7 сможет сработать только в случае, если молчит элемент 4, иначе через тормозное влияние элемента Т 5 не сможет возбудить семерку. Это уже другая логика, исключающая логику ИЛИ для данной связи, так и называющаяся “исключающее ИЛИ” (т.к. ИЛИ в логике обозначается OR, то новая логика называется XOR).

Сам же тормозной элемент в логике управления можно было бы назвать “НЕ” или инвертором. Но в логике нейросетей этот элемент стоит особняком потому, что не просто инвертирует сигнал, а является детектором отсутствия активности 4, но с инвертированием такой активности. Если 4 неактивен, то Т не оказывает никакого влияния, а элемент “НЕ” оказывал бы, имея высокий уровень (инвертируя низкий уровень на входе). Т.е. в отличие от булевой логики в природной нейросети неактивные элементы как бы отсутствуют. Названия для такой логики нет, а она есть в природной нейросети.

В т.н. булевой логике (оперирующей условными логическими элементами), с которой хорошо знакомы все, кто работает с цифровыми схемотехническими устройствами и программисты, чтобы получить поведение Т, нужно сделать специальную схему.

Логику управления любым элементом или сочетанием элементов в нейросети можно назвать более общим словом “распознаватель”, и его логика оказывается намного гибче “обычной” булевой логики, позволяя реализовать многие возможности реагирования на сочетания звука, света и запаха. Т.е. распознаватель способен реализовать любую логику.

Мало того, можно еще более ее расширить, если добавить возможности связям быть не всегда превышающим порог, а придать им коэффициент передачи сигнала, меньше 1. И тогда рецептор сможет реагировать только при превышении порога общей силой сигнала нескольких рецепторов, скажем, света:

В данном случае между входными рецепторами и 4 включен элемент разрыва связи с коэффициентом передачи 0,4. Понятно, что теперь 4 сработает только в случае активности всех рецепторов света 1,2 и 3, что реализует логику “И”.

В нейросети такие коммутирующие элементы называют синапсами. Синапсы и в самом деле и по принципу действия похожи на щели между концами проводника, которые могут становиться в какой-то мере проводящими, ограничивая ток от нуля до максимума. Только нужно заметить, что коэффициент передачи реального синапса не является гибко переменным, а формируется какое-то его значение (хотя это значение может несколько “гулять” от разных внешних воздействий, искажая функцию распознавания). Как уже замечалось, у синапса не может быть большой дикретизации состояний проводимости из-за ограниченности стабильности воздействия окружающей среды. Пластический синапс Хеба может иметь не более 5-10 дискретов проводимости, но и это будет избыточным для реализации принципа природной специализации нейрона.

 

Эффекторы

Эффектором будем называть элемент, способный от электрического сигнала на его входе совершать некое действие. Так, мышечная клетка способна сокращаться, гормональная клетка продуцирует специфический для нее гормон, а нейрон – выдает электрический сигнал.

Повторим в который уже раз, что нейроны одновременно и рецепторы по отношению к последующим элементам, настроенные на детекцию определенного воздействия и при этом эффекторы по отношению к предыдущим элементам, срабатывающие от этого воздействия.

Смысл именно в том, какую роль они выполняют относительно окружающих других клеток, соединенных с ним. Этот смысл реализуется связями, начинающимися от первичных рецепторов до конечных эффекторов, обеспечивая реакцию конечных эффекторов от состояния первичных рецепторов, которая определяется состоянием промежуточных нейронов – в этом и состоит управляющая функция мозга.

 

На самом раннем этапе эволюции схем управления мозга сигналы от первичных рецепторов непосредственно управляли клетками ответных действий, и это давало возможность реагировать на происходящее. Но появление промежуточных нейронов и синапсов придало схемам управления максимальную универсальность реагирования для гораздо большего числа ситуаций, чем это было бы возможно без промежуточных нейронов, ограничиваясь лишь спецификой и чувствительностью первичных рецепторов, и возможностями конечных эффекторов.

 

Можно декларировать математически строгое утверждение или теорему, что с помощью пороговых компараторов (нейронов) и синапсов, обладающих заданным коэффициентом передачи и еще одним из двух видов последействия: возбуждающего или тормозного, можно организовать любую схему адаптивного управления эффекторами от рецепторов, любой сложности. В том числе обладающую способностью самостоятельно изменять логику своей работы (но в природной нейросети все еще сложнее, например, есть еще и нейромедиаторы и разные специфичные к нейромедиаторам синапсы, что придает еще больше гибкости и возможностей).

Математическая логика способна дать определенный ответ на это утверждение, исходя из булевой логики. Схемотехники-профессионалы и программисты способны дать определенный ответ на это утверждение, исходя из любых практических задач.

 

Впервые такое утверждение сделал Розенблатт, чем вызвал повышенное внимание к суммирующим компараторам в сочетании с синапсами на входе, которые он назвал персептронами. Но скоро было показано, что сам по себе один такой элемент, все же, обладает ограничением на реализацию одной из базовых логических функций: “Исключающее ИЛИ” (схемотехническое обозначение “=1” - xOR). После этого интерес к персептрону начал стремительно угасать, в том числе и из-за того, что в деятельности нейрона, синапсов и других элементов мозга нашли множество “нелогических” особенностей, многие из которых напрямую влияли на выполнение управляющей функции мозга. Появлялись самые разные теории работы мозга и функции нейрона в нем, в том числе очень витиеватые, даже почти мистические теории из-за своей сакраментальной неопределенности используемых слов, зато достаточно привлекательные и академически импозантные. А Розенблатт не смог ничего поделать с этим просто потому, что вскоре погиб в автокатастрофе.

Но энтузиасты идеи оставались, и они показали, что многослойный персептрон способен выполнять вообще любые логические операции и быть идеальным распознавателем всего, чего бы то ни было, лишь бы были рецепторы минимальных состояний этого. Это направление оказалось в жестком и непримиримом разрыве от исследователей-биологов, которые вообще мало были готовы воспринимать такие абстракции, считая их техническими изысками, далеки от реальности, и были правы в этом. Но ответвившееся направление искусственных нейросетей доказало, что да, нет никаких ограничений эффективности распознавателей при любой сложности объекта распознавания.

Если попытаться найти, где же конкретно в природных нейросетевых схемах может использоваться элемент XOR (в схемотехнике он может использоваться как смеситель импульсов, как генератор коротких импульсов, для управления инвертированием импульсов, но на самом деле на практике их используют редко, а в программировании их широко используют для создания прозрачных изображений), то такового найти не удается просто потому, что в природе не используется логические операции с отдельными импульсами нейронов, ведь эти импульсы обезличиваются суммированием на мембранах.

Но в самом общем плане использование логики ИЛИ – типичная вещь: есть нейроны, которые срабатывают если хотя бы один из их входов оказывается активным. Это не точно функция ИЛИ, а некий суррогат ее по схожему смыслу действия механизма. Но этот механизм очень важен для того, чтобы распознать несколько разные, но схожие по какому-то признаку активности, например, для получения инвариантных абстракций (инвариантное - нечто неизменяемое в схожих абстракциях – т.е. условных отвлечений от реальных стимулов: выделений абстракций-примитивов линий, кругов, точек и т.п. независимо от наклона и масштаба).

Кстати, любой нейрон детектирует какую-то абстракцию, т.е. является элементом, выделяющим условное значение в воспринимаемом. Напоминание: о сути абстракций можно прочитать здесь: fornit.ru/103

Вот в таком, суррогатном смысле, есть еще одно применение “алгебры логики” в мозге: контрастирование профиля активностей на входе нейрона (см. fornit.ru/ax1-10-413fornit.ru/ax1-10-414fornit.ru/ax1-10-484), т.е. выделение более контрастной составляющей с подавлением фоновых шумов. Это очень напоминает использование XOR для получения прозрачности в изображениях. И при контрастировании, можно сказать, выполняется нечто, напоминающее XOR, когда общий массив приходящих сигналов подавляется, если они одинаковые и не выдающиеся среди других. Проделывается это не одним нейроном-персептроном, а с помощью вставочных тормозных нейронов, располагающихся между нейронами данного слоя распознавателей. И тогда активность какого-то нейрона вызывает подавление активности соседей так, что в конечном итоге активным остается только наиболее возбужденный, а остальные молчат. Возникает контраст, настолько просто, эффективно и полезно, что это становится характерным для всех слоев нейронов мозга: подавление боковых соседей, что биологи назвали латеральным торможением (fornit.ru/21746).

Зримо себе представить этот эффект можно с помощью демонстрационной модели fornit.ru/38103: там нужно выбрать образ (над левой матрицей) и начать сдвигать ползунок над правой.

Латеральное торможение – хорошо известное явление в нейросети мозга. Но ему уделяется неоправданно мало внимания и оно как бы даже забывается при рассмотрении различных проявлений реакций организма. А ведь это – базовый, основополагающий принцип в организации нейросети. Совсем недавно вышла статья (fornit.ru/ext-1): “Что заставляет чесать, где чешется”:

С помощью функционального магнитного резонанса авторы проанализировали активность различных зон мозга во время почесывания. … Исследование показало, что почесывание подавляло активность передней и задней поясных извилин коры головного мозга, связанных с восприятием боли и с воспоминаниями о ней. При этом, чем дольше человека почесывали, тем меньшая активность наблюдалась в этих зонах мозга”.

На самом деле механизм - на очень низком уровне организации природной нейросети: это - латеральное торможение. Если соседние рецепторы возбудились, они подавляют шумы (случайные флуктуации активности). 

Вот типичная картина: из-за шумовой активности стимул может оказаться самоподдерживаемым (реверберация по А.Иваницкому). Он продолжает ощущаться даже если рецептор уже не активен. Но если почесать вокруг, то стимулы от соседей погасят реверберацию боковым торможением на уровне третичной коры.

Чесаться может как при постоянной активности рецептора, так и по причине реверберации порождаемого стимулом восприятия. Но почесывание тормозит процесс на обоих уровнях.

 

 

Теоретики и практики искусственных нейросетей, конечно же, изначально использовали схему многослойного персептрона, которая математически доказывала свою универсальность и гибкость. Не было никакого основания использовать отдельные схемы однослойных и, тем более, одиночных персептронов. Поэтому все искусственные нейросети сегодня созданы на основе многослойного, оптимизированного по количеству элементов в слоях персептроне.

К сожалению, это направление оказалось тупиковым при невероятно впечатляющих успехах собственно функции распознавания на многослойном персептроне.

Разница в том, что в многослойном персептроне обучение ведется для всего персептрона и оно настолько сложно и капризно, что это было настоящей проблемой для разработчиков. А в сети из отдельных слоев одиночных нейронов формирование функции распознавателя осуществляется для каждого распознавателя отдельно и строго последовательно от одного слоя к другому. Это – важнейшее и принципиальное условие эволюции природной нейросети, от которого зависит эффективность адаптации.

Природные распознаватели управляющих схем мозга построены на отдельных упрощенных персептронах, причем очень неточных как по порогу срабатывания суммирующего компаратора, так и по точности коэффициентов передачи синапсов.

Но в компенсацию этого природные синапсы оказались не только возбуждающими и тормозными, а обладают еще и спецификой передачи тока так, что в одних условиях работают только одни виды синапсов, а в других – другие. Для этого и понадобились нейромедиаторы. Это позволило для разных условий формировать независимые друг от друга схемы реагирования, что для природы было очень естественно из-за использования биоматериалов. В таких синапсах использовались разные органические молекулы, которые назвали нейромедиаторами, для организации проводимости изолирующей щели. Достаточно было изменить баланс таких веществ в области работы персептронов и “лишние” оказывались не у дел, а работали только специфичные к такому балансу соединения проводников (на самом деле все куда более заморочено, что не меняет принципа).

Это - как если бы мы сделали несколько разных схем управления для разных ситуаций, у каждой из которых был бы свой источник питания. В зависимости от того, какая из известных ситуаций распознана, включался бы тот или иной источник и работала только нужная схема.

Или же если бы управление было программным, то большие управляющие куски программ активировались бы ветвлением оператором IF (логика: ЕСЛИ это, то сделать то).

Например, IF увидел самку в позе -> программа полового поведения, IF появилась еда -> программа пищевого поведения, IF хищник -> скрываемся или притворяемся мертвыми.

Первый “искусственный интеллект” в интерактивных играх делался на ветвлениях IF. В зависимости от ситуации персонаж что-то спрашивал (первый уровень ветвлений), игрок выбирал из списка вариант ответа, в зависимости от выбора (второй уровень ветвлений) игра получала дальнейшее развитие. Большие блоки программы зависели от того, по какому пути пойти и чем больше было ветвлений IF, тем труднее было ориентироваться в такой программе, выискивая, где начинается тот или иной вариант в коде.

Программистов бесит, когда приходится использовать слишком много ветвлений, потому что такая сложность путает голову. Они придумали на этот случай оператор SWITCH, которому показывают условие, и он переключает нужный блок программы, но и это не решало игровой проблемы.

Невозможность прописать все варианты здорово ограничивало число возможных ветвлений и их уровней, а ситуаций в жизни бывает бесконечное разнообразие и после каждого выбора оценка ситуации меняется. С этим прекрасно справляются схемы природного интеллекта и то, как это проделывается, все еще не могут повторить создатели искусственного интеллекта.

 

Мы не станем рассматривать полную модель персептрона потому, что она не нужна для реализации нейросетей, но при желании можно с ней ознакомиться, материалов в интернете очень много, например: fornit.ru/7000

 

Рассмотрим схему распознавания идеальным персептроном (т.е. с использованием весовых коэффициентов и сигналов как возбуждающих, так и тормозных, чего нет в природной схеме) образов условного зрительного поля, формируемых в неокортексе примитивов восприятия. В более древних структурах может быть любое полезное сочетание возбуждающих и тормозных компонентов активности нейрона. Так, комбинации возбуждающих и тормозных сигналов присуща «природной схеме»  цветооппонентных клеток в таламусе, обеспечивающих цветовое зрение.

В приведенной ниже матрице (рецепторного поля) использованы как возбуждающие, так и тормозные сигналы, да еще с дискретизацией значений с точностью 0.1, что обеспечивает распознавание семерки за один раз, одним “нейроном”. Именно таким путем пошли искусственные нейронные сети. Далее будет показано почему такой путь является тупиковым и существует более простой и надежный алгоритм, реализованный природой фундаментально для любых элементов нейросети.

Слева – сетка отдельных входов нейрона, 16 ячеек, расположенных для удобства так, чтобы отражать фрагмент рецепторного поля.

Конечно же, связи к нейрону могут подходить как угодно переплетаясь, но, главное, каждая связь сохраняет путь, откуда она пришла, что именно означает данный сигнал среди других. И, конечно же, нейрон их всех обезличено суммирует. Никакого заведомого кодирования информации.

На схеме показан фрагмент восприятия цифры 7, написанной от руки. Персептрон уже специализирован распознавать именно такое написание среди множества других возможных видов увиденной семерки. Возбуждающие связи показаны без значка перед их значением, а тормозные – со значком минус.  Максимальная проводимость здесь условно обозначена весом связи = 1 (100%), т.е. такой вес сразу перевешивает порог компаратора, или же для этого нужно два сигнала по 0.5.

Итак, K=-1 значит, что ток передается весь, но его действие - обратное, в схеме персептрона - тормозное.  Если на одном входе 1, а на другом -1, эти токи (веса) взаимно компенсируются и никак не влияют. 

Если сумма весов, ячеек под рисунком окажется больше 1, персептрон сработает, если нет, - будет молчать. Понятно, что ячейки с перекрытием должны иметь веса, в сумме открывающие персептрон с некоторым запасом, а не быть все 1, ведь иначе сработает от любой такой ячейки, а не от суммы всех. А ячейки, на которые фигура не накладывается, должны тормозить по максимуму и тогда любое искажение фигуры не вызовет срабатывания.

 

Задача текущего уровня понимания – начать понимать, как работает принцип персептрона, что делает его специализированным рецептором (детектором) каких-то признаков, задаваемых предыдущими структурами. Потому как все последующее будет прямо на этом основываться и без понимания этого просто окажется невозможным ясно ориентироваться в нейросетевых механизмах, их причинно-следственной логике.

Вспомнив ранее рассмотренный принцип “дверного ключа” или “сита”, становится очевидным, что пытаться использовать тормозные связи при распознавании рецепторного профиля – так же не просто, как сделать схему ключ-замок, открывающуюся не только когда язычок ключа оказывается меньше отверстия замка, но и не позволяющую открывать, когда язычок меньше отверстия. Или в случае с ситами – сделать сито, которое сразу бы могло отсеивать строго заданный размер песчинок, ни больше, ни меньше.

В случае распознавателя кроме тормозных сигналов нужно использовать точно подобранные веса, а для этого нужно заранее знать, какой образ мы нацелились распознавать и в случае ошибки – корректировать тип воздействия и веса.

Но в том-то и состоит универсальность адаптивности при формировании примитивов восприятия, что неизвестно заранее, что именно нужно научиться различать и нет никакой корректировки ошибок.

Поэтому в природе возник довольно неожиданный для теоретиков искусственных нейросетей механизм, и мы его скоро выявим в полной детализации принципов.

 

Основной принцип организации природных нейросетей

 В искусственных нейросетях персептроны моделируются программно (за счет условных описаний объектов класса Синапс и объект класса Нейрон с параметрами значений весов синапсов). В любых принципиальных схемах от способа реализации персептрона не зависит его функциональность.

Попробуем сопоставить полученные сведения и данные фактических исследований мозга, обобщив их в те аксиоматические основы, на которые мы будем полагаться в развитии уровней усложнения систем адаптации, реализованных управляющими структурами мозга. Т.е. мы должно настолько убедительно для себя определить основополагающие принципы, чтобы они стали надежной опорой всех дальнейших построений. 

При этом схемотехнические описания, как и химический контекст, а также отдельные принципы алгоритмического описания (программирования) будут постоянно проявляться на всех уровнях модели. Мы рассмотрим такие механизмы как переключатели, ветвления, обратные связи сигналов в мозге, сдвиговые регистры цепочек реагирования, наводки ритмических электротоков мозга, которым исследователи придают столь высокое значение, рассмотрим реализацию принципа стека памяти в мозге и т.п.

 

В любой природной нейросети можно выделить три основных блока: рецепторы (сенсорные датчики, специализированные на выделение определенных параметров внешней и внутренней среды), эффекторы (конечные устройства, выполняющие определенные действия при их активации) и нейросеть (промежуточные структуры между рецепторами и эффекторами), которые управляют эффекторами в зависимости от активности рецепторов.

Самые простые схемы – непосредственная связь от рецепторов к эффекторам. Рецепторы выступают в качестве селективного выделения сигналов изменения параметров внешней и внутренней среды, подчас настолько слабых, что их бы не хватило для непосредственной активации эффекторов, которым требуется довольно высокий активирующий потенциал. Но рецепторы бывают настолько чувствительны, что активируются даже при очень слабых сигналах. Так, зрительному рецептору некоторых животных бывает достаточно всего одного фотона.

Чтобы улитка втянула в себя выступающие глаза, бывает достаточно очень слабого, но характерного прикосновения, т.е. защитное втягивание срабатывает достаточно избирательно, что и обеспечивают рецепторы: срабатывание тактильных рецепторов при ползании игнорируется, а вот активность в определенных зонах в упрежденных обстоятельствах порождает общую защитную реакцию. И это – уже не просто связь от стимула к действию, а работа схемы целой группы нейронов, которая при распознавании возможной опасности заставляет активироваться стандартную программу втягивания в себя уязвимых отростков. Эта же программа может быть запущена и сигналами других датчиков, например химического воздействия. Схема такого управления для схемотехников совершенно очевидна и не вызывает никакой трудности в моделировании. Такие схемы предлагают составлять в вузах будущих нейрофизиологов. Вот пример: fornit.ru/an-book-9.

Важно учитывать, что в природной реализации можно констатировать правило необходимости и достаточности, что регулируется механизмами адаптации, реализующей необходимость в дезадаптации, освобождающей от излишнего. Эти критерии, среди других доводов, помогут выделить принципиально важное в системе адаптивности среди второстепенного, т.е. относящегося к особенностям реализации.

Никакие другие воображаемые способы реализации кроме дискретной схемотехники (где элементы самодостаточны и не требуют общего управления от какого-то центра вычислений их состояния) не могут обеспечить подобный алгоритм управления в естественных условиях развития. Хотя программно и возможно так же воспроизвести такую логику, но любая программа это – эмулятор действительности с центральным вычислителем состояния всех элементов, это – условное представление реальных причин и следствий в уже имеющейся конструкции, способной запускать программу, т.е. программа требует уровня собственно организации программного механизма и только потом – уровня реализации программы на нем, что уже выходит за рамки необходимого и является избыточным как по ресурсам, так и по времени эволюции, отведенному на решение вопроса адаптации. Впрочем, это уже отвлечение на философию, но - показательное отвлечение для демонстрации действенности проявила необходимости и достаточности.

В принципе, и в программной реализации есть резон, т.к. в любом случае реализуется принципиальная основа адаптивности. Так, чтобы встроить программное управление необходимо иметь блок абстрагирования от реальности в область условных данных, алгоритмически обработать их и затем опять использовать преобразователь условных данных в уже реальные действия.

Но именно это и происходит в природной реализации: рецепторы переводят сигналы в условную форму активностей, затем происходит их алгоритмическая обработка по определенной схеме и, наконец, получившиеся активности опять преобразуются уже в реальное воздействие – поведение организма. Так же как и в компьютере сигналы в нейросети совершенно одинаковы – электрические импульсы и их значение определяется тем, каким рецептором они вызваны, так же как и значение в компьютере, от микрофона ли, от видеокамеры или клавиатуры, сканера или мыши или это – уже блок памяти, имеющий условные назначения каждому элементу активности.

Неважно, как именно и с помощью каких деталей (нейронов или транзисторов) организована схемотехника управления, она выполняет определенный алгоритм обработки условно значащих активностей.

Архитектура такого обработчика может быть самой разной, от строгой последовательности обработки в порядке очередности или максимальной параллельности, не требующей никаких очередей, это – не принципиально.

В природной нейросети реализована децентрализованная (дискретными элементами, не требующими управления собой) обработка всех сигналов именно так, как обычно работают электрические схемотехнические устройства.

 

Если взять любую простую нейросеть в природе (улитка, бабочка и т.п.), то становится очевидным то, что взаимодействие нейронов в ней всегда следует принципу схемотехнического управления эффекторами в зависимости от состояния рецепторов. Эта схема легко может быть повторена искусственно на транзисторах или более сложных и удобных деталях. Она легко понимаема в своей организации, настолько, что можно для тренировки начать создавать свои схемы ответа на стимулы и проверять их адекватность в каких-то моделях.

 

Подключим к обобщению более общий принцип.

Один из самых фундаментальных принципов эволюции полезной адаптивности: те элементы, которые оказываются наиболее эффективными, т.е. обеспечивают преимущество особям с ними, начинают обкатываться до высочайшей точности и эффективности множеством вариантов в особях, получаемых преимущество.

Принцип кодирования последовательности синтеза белков в зависимости от условий привел к доминированию генетического аппарата, который стал использоваться во всех более сложных организмах потому, что он придал им качественно более высокое преимущество.

Появление клетки привело к тому, что все более сложные организмы стали клеточными потому, что это – результат наиболее эффективной организации.

Появление промежуточных между рецепторами и эффекторами клеток, способных активироваться при превышении порога и распознавать профиль активности на входе, привел к использованию нейронов в мозге.

Принцип схемотехнического построения управления от рецепторов к эффекторам стал единственным из-за качественного преимущества перед любыми другими принципами (к примеру, в fornit.ru/816, предлагаются гипотезы о том, что все нейроны – самостоятельные организмы со своими целями, а не связанные в схемотехнические системы алгоритмов электро-элементы).

Поэтому можно быть уверенными: на любом уровне сложности организации мозга используется именно схемотехника нейросетей и все отдельные механизмы адаптивности мозга поддаются именно такому схемотехническому описанию и моделированию так, что достаточно очевидно можно представить, как именно осуществлен алгоритм того или иного механизма.

Это означает главное: при описании работы мозга необходимо оставаться в системе понимания схемотехнической организации, а не какой-то другой, типа голографической суперпозиции или квантовых эффектов.

Электро-схемотехническая система реализации – необходима и достаточна для организации управляющих структур любой сложности. Все остальное приводит к повышению избыточности реализации, – как бывает при выборе неудачной системы представлений для описания и понимания.

Древнегреческий Зенон задавался вопросом: “Почему мы считаем, что Земля неподвижна, а стрела, которая представляется нам летящей, движется? Почему бы не остановить стрелу и двинуть Землю?”. Понятно, к каким сложностям и неправильным выводам это привело бы. Вывод: систему отсчёта для любого явления нельзя принимать произвольно. Её нужно связывать с сутью причинно-следственных процессов, в которых это явление рассматривается.

 

Когда появляются фактические данные исследований того или иного механизма на нейронном уровне описания, всякий раз оказывается, что это – именно схемотехнический механизм. Примером можно привести любое такое описание: самоподдерживающиеся образы за счет ревербераций в различных участках мозга, выполняющих функциональность удержания активностей, нейрональные механизмы условных рефлексов, организация карт местности в мозге, организация латерального торможения, селективности, детекция значимых признаков, различные виды иллюзий, системы возбуждения и торможения, доминанта, механизм прогностического “опережающего возбуждения”, организация цепочки поведенческой реакции и т.п.

Это не доказывает, что никаких других базовых принципов организации нейросети нет в мозге. Но никаких таких принципов не обнаруживается ни в каких своих проявлениях. Они никем не описывались даже в качестве правдоподобной гипотезы.

При этом многие исследователи упорно пытаются найти какие-то такое принципы и новые подходы системного описания, даже не представляя хоть что-то, намекающее на это. Часто для этого подхватываются новые идеи типа голографического принципа, частотных синхронизаций и т.п. Авторы уверены, что есть нечто такое сакраментально недостижимое пока в понимании, что способно ответить на такие немыслимые вопросы, как связь души и тела, как то, почему мысль способна оказывать воздействие на материальное? Как материя мозга рождает субъективное явление?

Все такие вопросы показывают, что нет достаточно определенных представлений о самих используемых в этих вопросах понятиях (т.е. сама постановка вопроса некорректна), что нет главного: хоть сколько-то определенного понимания функции механизмов мозга, порождающих эти сакраментальные явления, ведь для чего-то все это понадобилось, показав свои преимущества в эволюционной конкуренции. Не видя таких адаптивных преимуществ (точнее, даже не задумываясь о таком критерии), многие исследователи объявляют важнейшие явления психики побочным продуктом деятельности мозга. 

Для суждений (сопоставлений и обобщений) по вопросу о «побочности» психики, и, в частности, о ее соотношении с процессами мозга, полезно обратиться к широко обсуждаемой в среде психофизиологов книге философа Д. Чалмерса (2015). «Сознающий ум. В поисках фундаментальной теории». И тогда получим представление о том, какими критериями сопоставлений и обобщений в проблематике организации психики в мозге воспользовались современные теоретики. В этом плане предлагается итоговая статья: “Что люди узнали о мозге” - fornit.ru/19798.

Свойства нейрона

Можно сопоставить несколько эвристических принципов для оценки правдоподобности того, что в нейросети мозга главным является использование функции персептрона, но в его наиболее простой форме (с отсечением излишне сложного по принципу ключа или сита). Пронумеруем эти принципы. 

1. Нейрон активируется по тому же принципу, что и клетки мышц, только нейроны при этом не сокращаются, а выдают электрический сигнал о своей активации. И мышечную клетку, и нейрон можно возбудить, подведя электродом ток достаточно высокого потенциала. Оба вида клеток одинаковым принципом организуют свои мембранные потенциалы, возбуждаются при их превышении и регенерируют, восстанавливая разность мембранных потенциалов, распространяют возбуждение по всему волокну.

Вспомним: “Стоит заметить, что в живом теле разные клетки приспособились к различным таким строго выраженным специализациям и развиваются из одних “стволовых”, неспециализированных клеток, которые формируют свою специализацию в зависимости от окружающих условий (такая зависимость начального наследственного кода от условий описана в fornit.ru/806).

Клетки различных рецепторов способны реагировать на какие-то воздействия, выдавая, как нейрон, импульсы тока и в простейших организмах, где нет нейронов, прямо от них сокращаются мышечные клетки или выделяются нужные вещества. Таких видов рецепторов много: клетки, реагирующие на фотоны света, клетки, активирующиеся от разных видов химических веществ, чувствительные к механическим колебаниям специализируются на рецепторы звуковых колебаний, на рецепторы прикосновений, на рецепторы сокращения мышц и т.д.

Нет каких-то хитрых скрытых других функций кроме тех, что явно проистекают из специализации.

Вот и клетки нейронов, как и клетки рецепторов, в результате своей функции выдают импульсы тока на раздражение, только раздражителями для них являются заряды, возникающие на синапсах, покрывающих тело нейрона. А эти заряды появляются в ответ на электрические токи предшественников: рецепторов или таких же нейронов.

Вот почему все нейроны – такие рецепторы, функцией которых является реагирование на состояние предшествующих им клеток. Так же все нейроны воздействуют на последующие эффекторы – тоже нейроны или уже мышечные (или продуцирующие гормоны) клетки, называемые эффекторами.

Получается, что все слои связанных в сеть нейронов – эффекторы по отношению к предыдущим и, в то же время, они же – рецепторы для последующих, это – условно нами выделяемые роли в нейросети.

Само по себе это не доказывает, что нейрон – только лишь схемотехническое устройство для распознавания суммарного профиля активности по своим входам и выдачи результата распознавания далее.

 

2. Все простейшие нейронные сети у живых существ с очевидностью построены как схемы управления эффекторами в зависимости от состояния рецепторов. Эта логика прослеживается однозначно.

 

3. Нет никаких оснований думать, что природа не продолжает развивать нейросети по схемотехническому принципу, никто не нашел и не показал что-то, отличающееся от него.

 

4. Если явление работы мозга можно описать как схемотехническое устройство, а не нечто более сложное и непонятное, а природа изначально использовала именно схемотехнику управления, то нет причин делать что-то более сложное. Т.е. если мы смогли описать даже самые сложные психические явления как схемы взаимодействия более простых схем, то незачем предполагать что-то сложнее. Уже практически доказано: сколь угодно сложную систему распознавания и управления, вплоть до самоадаптирующейся к новому, возможно сделать на основе всего одного конструктивного элемента: персептрона. Это – необходимое и достаточное условие, не требующее появления чего-то еще для целей управляющих структур мозга. Природа нашла именно такой элемент, но оптимизировала его в еще более простой и универсальный и использовала его в мозге, имея возможность на его основе организовывать любые уровни адаптивности к новому.

 

Если каждый из перечисленных доводов оценки сам по себе и не является достаточно убедительным, то совместно убедительность возрастает так, как это описано в прикидке вероятности того или иного события, - т.е. возрастает очень резко: fornit.ru/7498, в частности, можно применить эвристическую версию метода Байеса.

 

Теперь, при должном понимании и сопоставлении приведенных доводов, нет никакого основания допускать в основном принципе организации природной нейросети что-то еще кроме схемотехнических принципов, если не говорить о множестве побочных эффектов в особенностях реализации этих принципов. Современные искусственные нейросети так же могут реализовываться схемотехнически на электро-элементах и это была бы более эффективная реализация (т.к. не использует центральное устройство отслеживания состояния всех узлов, а они работают децентрализовано), но их начали делать программно на устройствах, сделанных схемотехнически, причем устройствах громоздких из-за необходимости невероятно больших ресурсов для таких вычислений.

 

И, все равно, строго говоря, это – не доказательство, т.к. есть ненулевая вероятность иного и т.п. Но в плане формирования модели это очень хорошо согласуется с критериями полноты и верности (fornit.ru/7649), начиная с самого фундаментального каркаса модели, и поддерживается всеми последующими взаимно согласованными звеньями в общем пазле картины представлений. Т.е. модель, построенная на таких принципах (модель  МВАП  fornit.ru/7431), оказалась непротиворечивой, полной и эффективной.

 Поэтому с полной уверенностью и очевидностью будем полагать, что базовая функция нейрона (fornit.ru/6449) и то, как взаимодействуют нейроны на любых уровнях организации мозга, определены однозначно.

Т.к. нейрон на выходе имеет сигнал типа да-нет (он или возбужден, или нет), то можно было бы предположить, что в нейросетях используется двоичная логика и в полной мере применима булева алгебра для такого вида кодирования. Но нейрон еще может возбуждаться коротко или длительно (изменяя частоту импульсации от уровня своего возбуждения).

Так что именно кодирует нейрон? Об этом до сих пор ведутся споры и делаются самые фантастические предположения.

В первую очередь нейрон, являясь рецептором, кодирует то, что в восприятии есть некий профиль (совокупность признаков) элементарных компонентов первичных рецепторов, профиль, отражающий выделенную (абстрагированную) особенность воспринимаемого. Нейрон является распознавателем (детектором) специфического профиля активности на своих входах. Есть такой профиль – есть активность нейрона.

Во-вторых, нейрон активен столько времени, сколько активен и профиль на входе (в реальности до своего истощения), т.е. он длительностью активности отражает длительность воздействия профиля, если только нейрон не тормозится соседями или специально не активируется (например, обратной связью, обеспечивающей удержание активности, когда уже нет активной рецепции).

В природной нейросети нейрон меняет частоту импульсов от редкой при слабом распознавании до максимальной – при точном распознавании, но это – скорее неидеальность, мешающая логике распознавания, размывающая эту логику (хотя и в этом есть свои плюсы). Поэтому не будем считать это свойство системным.

Ничего более нейрон в принципе не может кодировать. Он – просто специфический рецептор или детектор появления-пропадания данного абстрагированного признака. 

Различие искусственных и природных нейросетей

Теперь можно констатировать некоторые (пока далеко не все) принципиальные различия между принципами построения искусственных нейросетей (в частности, глубокие сети (fornit.ru/6616 - глубокие – т.е. имеющие много внутренних слоев): fornit.ru/7359, fornit.ru/7513, fornit.ru/7120, fornit.ru/7360.

Искусственная нейросеть

Природная нейросеть

Многослойный персептрон с общей функцией распознавания для всей сети, в котором объединены все профили рецепторов. Связь типа все – со всеми.

Состоит из однослойных упрощенных персептронов, каждый из которых формирует свою собственную функцию распознавания, связанных с последующими слой за слоем.

Формируется сразу и обучается вся сеть сразу.

Формируется строго поочередно (сначала созревает очередной слой и начинает специализироваться), начиная с самых простейших примитивов распознавания, на каждый слой которых выделяется определенное время (критический период развития). У человека на завершение развития всех слоев уходит 25-30 лет.

Может обучиться очень точному распознаванию, улавливая самые незаметные общности в явлении – при условии достаточного числа (сотни тысяч и более) предъявляемых примеров с имеющейся оценкой верности каждого из них.

Очень неточное распознавание, но зато предельно ограниченного числа входных признаков для каждого специализирующегося персептрона. В распознавании очень важно влияние соседних персептронов для контрастирования общего (для участка слоя) профиля на входах. Каждый отдельный персептрон обучается “без учителя”, просто специализируясь на наиболее частом профиле возбуждения за время его обучения.

 

В области слоев первичных примитивов зрительного восприятия нет никаких линий, кругов, семерок и других выделяемых нами по смыслу фигур. Есть самые разные неравномерности яркости и цвета, которые нам бы показались похожими на линии, круги, семерки и другие символы. Значимость этих фигур ассоциируется уже в третичной зоне теменной коры, а смысл – в префронтальной лобной коре в процессе его осознанного понимания. Но это слишком преждевременное утверждение. Важно понять, что с примитивами первичной коры не связаны никакие значимости и смыслы, они просто - некая коллекция, более изощренно выделяемая рецепция, которую можно как-то использовать потому, что она абстрагирует из самых первичных элементов восприятия некие фигуры и с этими фигурами теперь можно связывать какие-то реакции, например, при появлении длинных, извилистых фигур – реакцию избегания и страха.

 

Условия образования связей между нейронами

Главным механизмом формирования специфики распознавания являются условия образования связей между нейронами.

То, какая связь вообще в принципе может образоваться, в первую очередь зависит от того, как, в каком направлении и какой длины вырастет выходной отросток нейрона – аксон. Это предопределяется наследственно, плюс влияют условия развития.

Входные отростки находят свои мишени для роста более просто: их рост стимулируют активирующиеся предшествующие нейроны, которые при активации специфически меняют состав электролита вокруг себя, и рост дендритов следует направлению к таким местам.

В формировании и развитии нейронной сети, в точности, как и при развитии любой ткани тела, определяющую роль играет последовательность выработки специфических белков (строительных и способствующих формированию данного вида ткани) – т.н. экспрессия генов. Генетический код устроен так, что выработка тех или иных белков происходит в строго определенных условиях. Если появляется такое химическое окружение, то начинается и такая экспрессия. В других – другая. Так клетка определяет, во что ей специализироваться при развитии и делении.

Принципы наследования и реализации наследственного кода описаны в статье: “Наследование признаков” (fornit.ru/806), с которой очень стоит ознакомиться и ясно понять эти принципы потому, что эта логика непосредственно отражается в развитии всех последующих усложнений мозга. Именно поэтому развитие организма повторяет развитие вида в каждой своей стадии. Именно поэтому и усложняются механизмы мозга на основе предыдущих так, как это было заложено в последовательности экспрессии наследственного кода.

 

Отсюда возникает еще одно фундаментальное для нейросети свойство: определенная последовательность развития нейрона, когда он находит свое место в нейросети, созревает до стадии возможности образования связей и завершает свое развитие стадией распознавательной специализации. Этот период формирования специализации определен генетически для каждого слоя последовательно созревающих нейронов и называется критическим периодом развития.

Существует общая закономерность: более поздние критические периоды имеют большую продолжительность, что обусловлено тем, что более сложные примитивы распознавания встречаются реже в восприятии и их нужно успеть зафиксировать. Кроме того, у каждого вида животных оптимизируются свои продолжительности критических периодов. У человека они – наиболее продолжительны (последние формируются годами). Следующим видом после человека по продолжительности таких периодов оказываются высшие обезьяны.

Из ранее сказанного ясно, что именно продолжительность критических периодов развития дает и более эффективный результат приобретения навыков, из-за того, что в данный период умещается большее число новых задач адаптивности и ее решений. В социальном же плане за более продолжительные периоды становится возможным перенять большее число навыков от своих родителей и авторитетов. Это и определило интеллектуальное (т.е. система наработанных навыков понимания и реагирования) преимущество человека.

Генетический код способен кодировать только продуцирование белков в окружении специфики также белкового характера, но, конечно же, не интервалы времени. И поэтому последовательность созревания слоев организуется в точности по тому же принципу, как и последовательность формирования тканей: по метаболическому признаку завершения (или достаточной активности) предыдущего периода. Это значит, что после достаточно долгой экспозиции слоя рецепторами, возникают условия для созревания и готовности к специализации следующего. И это очень логично (отражает реальную причинность взаимовлияния факторов).

Принципиально нет смысла продолжать что-то менять в предыдущем слое, когда уже специализировался последующий, ведь эти изменения уже не смогут повлиять на последующий слой. Значит, вырабатывается какой-то метаболический признак завершения специализации слоя. Как именно это проделывается, пока не известно. Но все более долго экспонируемые слои требуют, чтобы был такой механизм. Этим обусловлено и то, что завершившаяся специализация в первичных зонах мозга уже не может быть изменена в норме, а потеря распознавателей уже не может быть восполнена в этой зоне, а только – косвенно в поздних, еще пластичных слоях.

В самом деле: если что-то поменяется в предыдущих слоях системы управления, то окажутся не верными все последующие, которые были основаны на предыдущих.

С точки зрения системных представлений нам не нужны эти детали, но они позволяют убеждаться в общей логике развития нейросети. Достаточно отследить, как именно в природе возникают все более совершенные уровни механизмов адаптивности к новым условиям. Поэтому будем рассматривать принципиально важные особенности развития природной нейросети. Выделим три важнейших принципа, сопровождающих формирование природной нейросети:

1. Спонтанная активность нейрона, развившегося до стадии способности образования связей.

2. Условия образования связей.

3. Строгая последовательность развития слоев специализирующихся нейронов, отражающая эволюционную последовательность усложнения вида данного животного.

 Эти принципы далеко не общепризнаны и поэтому требуют, кроме принципиальной системной верификации модели, поддержки фактическими данными исследований.

Спонтанная активность нейрона

Описывают несколько механизмов спонтанной активности в нейросети (fornit.ru/22946), нас интересует конкретно спонтанная активность нейрона, не имеющего тормозных связей, что подтверждается большим числом фактических данных исследований.

Причем, “понимание механизма генерации спонтанной активности в развивающихся нейросетях представляется фундаментальной научной задачей, поскольку, как было показано, явление не является особенностью какой-то одной структуры, а отражает общую тенденцию(fornit.ru/6344).

 

“Новые нейроны, которые появляются в мозге, обладают особыми свойствами. Например, они являются гипервозбудимыми, и именно благодаря такой своей гипервозбудимости они и способны каким-то образом модифицировать память” (fornit.ru/6409).

 

Одиночный пейсмейкер “состоит из одного нейрона, в котором возникает внутриклеточная реверберация импульса.”. Причем, эта активность проявляется даже после специализации, если связи вдруг оказываются оборваны, например, при патологии слухового нерва возникает шум в ушах (fornit.ru/5284).

Другой эффект – фантомная боль:

“Если поврежден непосредственно периферический нерв, ниже узла заднего корешка, то центральная нервная система продолжает получать афферентную импульсацию из самого периферического нерва, выше места повреждения и из эктопических источников ее генерации. В этом случае всегда возникает патологическая сенсорная афферентация с развитием периферических невропатических болей”. (fornit.ru/5172).

 

“...вышедшие из-под тормозного контроля нейроны, теряют свои прежние функциональные характеристики и образуют новую группу, которая становится ядром нейронной популяции генератора” (fornit.ru/5407).

 

“Л. Тауц и Г. М. Гершепфельд 11960] обнаружили, что соматическая мембрана нейронов моллюсков, не имеющая на своей поверхности сипаптических окончаний, обладает высокой чувствительностью к медиаторным веществам и, следовательно, имеет молекулярные хемоуправляемые структуры, свойственные иостсинаптической мембране. Наличие внесинантической рецепции показывает возможность модуляции пейсмеккерной активности диффузным действием выделяющихся ме-диаторных веществ”. (fornit.ru/5347).

 

“Известно, что растущие нейроны с какого-то момента начинают проявлять активность: в культуре клеток возникает возбуждение, которое распространяется по всей колонии. Такое поведение нервных клеток обычно сопряжено с обучением и запоминанием, но нейроны начинают вести себя так, когда ни обучение, ни запоминание ещё невозможны в принципе — клеток слишком мало. По словам исследователей из Университета Твенте (Нидерланды), экспериментировавших с культурами нейронов молодых крыс, начинается эта активность у клеток на первой неделе роста и никакой иной причины, кроме этого самого роста, не имеет”. (fornit.ru/5424).

 

Спонтанная активность оказывается фактором, обеспечивающим образование связи, начиная с самого раннего этапа развития.

“После появления человека на свет на его мозг обрушивается бесчисленное количество раздражителей. Считается, что все эти стимулы из внешней среды в значительной мере помогают сформировать архитектуру мозга в постнатальный период: нейроны получают сигнал, образуют или убирают синапсы и так далее. Однако не так давно сразу в нескольких нейробиологических лабораториях было показано, что огромную роль в формировании нейронных сетей играет так называемая спонтанная активность мозга, которая впервые проявляется ещё до рождения и которая не требует для своего возникновения внешних стимулов.

Исследования этой спонтанной активности продолжаются и приносят довольно любопытные результаты. Так, нейрофизиологи из Йельского университета (США) сообщают, что для правильного формирования нейронных путей между глазом и мозгом необходима строгая очерёдность проявления спонтанной нейронной активности в глазах в первые дни жизни”. (fornit.ru/5442).

Первые связи между рецепторами и эффекторами возникают в результате спонтанной активности эффекторов.

“Исследования на обоих этих объектах показывают, что ранняя сенсорная стимуляция мозга обеспечивается эндогенными механизмами - спонтанными миоклоническими подергиваниями в соматосенсорной системе и спонтанными волнами сетчатки в зрительной системе”. (fornit.ru/7532).

 

Конкретизируем условия образования связей

Условия образования связей универсальны для любых зон мозга и выполняются на всех уровнях организации мозга. Это – одно из фундаментальных оснований, определяющее самый общий контекст развития нейросетей. Так, в соответствии с этими условиями уже от самых первых рецепторов возникают связи с эффекторами. Конкретизируем эти условия.

Данных фактических исследований этого достаточно много (fornit.ru/ax1-20), начиная от экспериментов с отдельными нейронами (fornit.ru/5297 - т.е. в предельно выделенных от влияния чего-либо условиях).

Уже были сформулированы основные правила образования связей между нейронами:

“Если два нейрона неоднократно активируются одновременно, связи между ними усиливаются в обоих направлениях.

Если два нейрона неоднократно активируются последовательно, усиливается связь, направленная от одного ко второму.

В обоих правилах предполагается, что связи усиливаются навсегда или, по крайней мере, надолго: так ассоциация закрепляется в памяти”. (fornit.ru/7224).

Условием, при котором начинается процесс формирования проводимости в синапсе, является достаточно длительная активность с двух сторон (около получаса – время найдено эмпирически) от синапса. Она может прерываться, но важно, чтобы вокруг такой активности возникали метаболиты, способствующие формированию проводимости синапсов данного вида. За это время повторяющиеся активности сформируют устойчивые связи, а случайные будут погашены латеральным торможеным. В результате сформируется вполне определенный профиль возбуждения данного нейрона.

Так образуются все рефлексы, начиная от простейших:

“Одним из условий выработки оперантных моторных условных рефлексов является обязательное включение в систему раздражителей импульсации, возникшей спонтанно или вызванной активным или пассивным движением”. (fornit.ru/5231).

 

Итак, в случае образования простейшей связи типа стимул-ответ (от рецептора к эффектору) из-за пейсмекерной активности начинают подрагивать отдельные волокна мышц, а если рядом есть аксон от возбуждающегося одновременно рецептора, то образуется связь от рецептора к эффектору.

Этот механизм реализуется на ранних стадиях активности, например, подергивания плода человека в утробе как раз и способствуют наработке первичных связей, на основе которых будут формироваться все остальные.

Даже новые нейроны гиппокампа (нейрогенез во взрослом состоянии) при созревании проявляют повышенную активность без каких-либо связей (fornit.ru/23499).

 

Возникает следующая картина.

Когда нейрон созрел, он проявляет спонтанную активность. Это не постоянная интенсивная активность, а, как описывалось в приводимых работах, спайки (импульсы на выходе) возникают, провоцируюясь метаболическим накоплением разности концентраций между мембраной нейрона до его срабатывания. При разряде разница концентраций электролитов выравнивается и потенциал опять становится низким. Т.е. импульсы возникают бессистемно время от времени (визуально это ощущают беременные женщины как толчки плода при такого рода активности мотонейронов в мышцах).

Когда такая активность совпадает с активностью предшествующего рецептора (или первичного или уже сформированного нейрона), начинает укрепляться связь так, что активность на выходе все в большей степени начинает отслеживать рецепторную. Получается нечто вроде синхронизации укреплением связей. Нейрон выдает импульсы уже не просто хаотически и редко, а все более чаще - в соответствии с активностью рецепторов на своем входе (по ту сторону его синапсов).

 Это – еще одно отличие от поведения математического персептрона: “Совокупность параметров стимула кодируется нейроном-детектором в виде частоты потенциалов действия, при этом нейроны-детекторы обладают избирательной чувствительностью по отношению к отдельным сенсорным параметрам”. (fornit.ru/22948). Чем больше точность соответствия все более специализированного нейрона, тем более активно и полноценно он реагирует своей активностью. Т.е. нейрон проявляет не пороговый характер распознавания, но чем точнее распознавание, тем сильнее он влияет на последующие нейроны.

Экспозиционный характер обучения во время действия специфического профиля рецепторов на входе дополняется латеральным торможением соседних детекторов, что, с одной стороны, делает распознавание еще более определенным, а, с другой стороны, тормозное влияние уже надежно запирает нейрон, не позволяя ему самопроизвольную активность, хотя при полном отсутствии сенсорных сигналов появляется такая активность в виде шумов, т.к. при этом отсутствует латеральное торможение.

Это можно заметить прямо на себе. Если нет ничего в восприятии, то его острота нарастает (соседние рецепторы не заглушают) вплоть до появления отдельных иллюзорных ощущений. Так, вдруг может зачесаться что-то на коже, даже если ничего это не провоцирует. Мы чешем это место, заставляя активироваться соседей и приглушая иллюзорную активность. В полной темноте начинают возникать хаотические ощущения световых точек и пятен.

Так можно очень зримо прочувствовать динамику этого механизма.

 

Особенности природной реализации по-своему реализуют, все же, основной принцип персептрона, который вообще не зависит от того, каким именно способом выходной сигнал отражает верность распознавания: хоть частотой импульсов, хоть пороговым “да-нет” для алгоритмической реализации, хоть пороговым потенциалом – для схемотехнической модели на электродеталях. В любом случае главное – специализация функции распознавания профиля активности на входах за счет изменения веса, привносимого каждым из входом в общий отклик.

В качестве развития представлений полезно ознакомиться с “Векторным принципом кодирования” по работе Е.Н. Соколова (2010). “Очерки по психофизиологии сознания” (fornit.ru/sokolov_3).

Имеющийся способ реагирования определяет контекст реализации нейросети и ее функционирования. Поэтому, рассматривая природные механизмы, всегда будем иметь в виду особенности именно природной реализации, что, как в этом можно будет убедится, не помешает моделировать эти механизмы чисто схемотехническими условностями.

  

Строгая последовательность развития слоев

Этот принцип в развитии природной нейросети уже упоминался ранее: “Отсюда возникает еще одно фундаментальное для нейросети свойство: определенная последовательность развития нейрона, когда он находит свое место в нейросети, созревает до стадии возможности образования связей и завершает свое развитие стадией завершенной специализации. Этот период формирования специализации определен генетически для каждого слоя последовательно созревающих нейронов и называется критическим периодом развития. Существует общая закономерность: более поздние критические периоды имеют большую продолжительность, что обусловлено тем, что более сложные примитивы распознавания встречаются реже в восприятии и их нужно успеть зафиксировать.”. Подборка материалов фактических данных исследований: fornit.ru/ax1-32, ornit.ru/ax1-55.

“Можно выделить три наиболее общих и качественно различающихся по функциональности зоны мозга, отражающие последовательность эволюционных скачков механизмов адаптивности: первичные, вторичные и третичные зоны мозга. Каждая из них так же подразделяется на свои периоды последовательного развития”. (fornit.ru/6443).

Последние периоды развития мозга человека действуют после 21 года (fornit.ru/7521).

 

Современная искусственная нейросеть “глубокого обучения” обучается совершенно иным образом: при данном профиле на ее входах она ждет сигнала о том, является ли этот случай правильным распознаванием данной специфики или нет, и такой сигнал ей дают извне, “учителя”. Поэтому дополним таблицу различий еще одним пунктом:

Искусственная нейросеть

Природная нейросеть мозга

Обучается учителем, обычно заранее заготовленной последовательностью примеров верного или неверного распознавания в очень большом количестве (пропорциональном сложности объекта распознавания в отличиях вариантов правильного и неправильного распознавания).

Обучается без учителя, при экспонировании профиля активности на время, достаточное, чтобы некоторые совпадающие активности оказывались более рельефными, чем случайные, что так же контрастируется латеральным торможением. Время экспонирования равно времени собственной активности нейрона (пейсмекерной или вынужденной из-за возбуждения по другим входам).

 

Забегая вперед, стоит заметить, что на самом деле “учитель” в поздних участках природной нейросети есть, но это организовано совершенно не так, как в искусственной и есть два основных уровня, достигнутых эволюцией: подкрепление в условных рефлексах и произвольность оценки в осознаваемо формируемых автоматизмах.

Это различие делает обучение нейрона нетипичным для персептронов, но основной принцип персептрона остается актуальным.

Слова это – такие условности, зависящие от контекста и вкладываемого смысла, так что как будет назван объект внимания не меняет его сущность: можно называть нейрон с системой своих синапсов персептроном, но при этом возникает немалое число озадачивающих различий. Но лучше называть его по бесспорно проявляемой функции – распознаватель профиля активности на своем входе или детектор. Мы будем называть его распознавателем во всех ипостасях его участия в нейросети.

 

Рефлексы 

Самые простейшие реакции от рецепторов к эффекторам называются таксисами, а те, что связаны с активным выбором направления действия - топотаксисы. Такие простейшие реакции являются основой для всех более сложных безусловных и, на их основе, условных рефлексов. В области еще большего усложнения на их основе, с участием осознанной произвольности формируются неосознаваемые автоматизмы.

Различием в качестве этих видов реакций является то, каким образом осуществляется их формирование и закрепление.

Таксисы и безусловные рефлексы формируются за счет отбраковки особей в условиях естественного отбора: те, который выживают из-за случайной мутации формирования связей (при важном условии – флуктуации ветвления аксонов до формирования связей) или те, у которых уже есть спасительная реакция (как негативного избегания опасностей, так и позитивного стремления к поддерживающим факторам). Учителем здесь является естественный отбор. 

На данном уровне негативность или позитивность (вред или польза) никак не оцениваются, а просто является результатами случайных мутаций. Такие рефлексы могут быть довольно сложными, образуя длинные цепочки, создаваясь на основе более простых, с учетом реагирования на дополнительные стимулы. В принципе ничто не ограничивает сложность таких реакций и даже на уровне муравьев и пчел они поражают исследователей своей сложностью и точностью.

Отдельно стоит выделить безусловный “ориентировочный рефлекс”, который оказался важнейшим механизмом, обеспечивающим основы осознанного внимания.

Условные же рефлексы возникают как индивидуальная адаптивность к новым условиям, и они используют гомеостатическое распознавание вреда или пользы, для чего в организме есть специальные распознаватели от рецепторов отклонений жизненных параметров организма (вред) и возврата этих параметров в норму (польза).

Как это происходит и почему вообще стало происходить, мы рассмотрим далее.

 

Начальные связи нейронов

 

Перед тем как перейти к рассмотрению последовательностей эволюционных апгрейдов природной нейросети, необходимо окончательно уточнить основы.

 

Вспомним про модели нейрона. Реальный нейрон по сравнению с рассмотренной моделью не имеет никакого потенциала на выходе в состоянии покоя, т.е. как бы оборвана цепь по току, а на схеме

 

 

он имеет низкий потенциал выхода усилителя, что оказывало бы постоянное разряжающее влияние на конденсатор модели последующего нейрона (но не в природной нейросети, где синапсы не реагировали бы на это). Это совершенно не трудно обеспечить схемотехнически всего лишь введением диода на выходе модели:

 

 

(Вместо резисторов положительной обратной связи (10мегаом и 10килоом), просто нарисуем значок гистерезиса на компараторе.)

В схеме к выходу подключили диод – электродеталь, которая пропускает ток только в одном направлении: по стрелке его обозначения, в данном случае он пропускает только если на его входе будет + больше, чем потенциал на выходе (понятно, что если там будет такой же или + потенциал, то он закроется). При положительном импульсе диод резко станет проводником и положительный заряд тока тут же окажется на его выходе. Но когда на его входе будет низкий потенциал, он выключится и разорвет цепь. Потенциал на его выходе станет полностью зависеть от последующей цепи. Пологий спад говорит о том, что на выходе есть что-то, сначала зарядившееся от положительного импульса, но после обрыва цепи постепенно разрядившееся (как резистор связи, подключенный к емкости конденсатора).

 

И тогда схема тормозного нейрона будет:

 

 В дальнейшем мы будем просто использовать условное обозначение этой схемы в виде кружка со стрелками связей к нему и от него, как это показывалось раньше на схеме, иллюстрирующей простую цепь управления в зависимости от условий:

 

 А если будет важно показать его профиль возбуждения, то, изобразим его в виде таблички, как это тоже уже делалось:

 

 

 

Вид выходного сигнала для нас в условных моделях нейрона, реализующих принцип персептрона, перестает иметь значение: хоть импульсный, хоть постоянного тока, модели будут работать одинаково эффективно и демонстрировать все свойства нейронных соединений.

 

Для формирования связей необходимо выполнение условия образования связей и готовность последующего от рецептора нейрона к образованию связей своей в виде спонтанной или вырванной чем-то активности.

Таких случаев может быть два:

1) модифицируются связи уже специализированного нейрона, при этом будет меняться его специализация и он станет распознавателем уже другого образа на его входах и

2) образуется новый распознаватель, для чего нужно, чтобы в этом месте появился и созрел до функциональности пейсмейкера новый нейрон.

Если позже (по времени) такого нейрона была уже сформирована сеть распознавателей на его основе, т.е. предыдущие элементы использовались для профиля распознавания последующих, то в обоих случаях описанной модификации все последующие распознаватели потеряют свою специализацию, скорее всего начнут реагировать беспорядочно или молчать потому, что для адекватного какой-то задаче реагирования нужно переучивать все последующие слои распознавателей, - вспомним принцип строгой последовательности  развития слоев нейронов.

Чтобы не было путаницы, нужно напомнить, что слои нейронов – довольно поздняя находка эволюции, реализованная в “новой коре” мозга, а до этого в управляющих цепях практиковались хаотические флуктуации связей. Но в любом случае специализация последующих нейронов происходит позже, чем предыдущих, что отражает постепенное эволюционное усложнение управляющих цепей.

Это достаточно очевидно для всех, ясно представляющих себе логику такой взаимосвязи.

В реальном мозге случается, что оказываются поврежденными какие-то промежуточные распознаватели и конечная функция оказывается потеряна и такая потеря невосполнима, несмотря на определенную пластичность, запускаемую в зонах поражения. Вот почему в первичных зонах мозга не бывает новых нейронов после того, как там уже закончилась специализация слоев после прохождения очередного критического периода развития. Такого механизма для переучивания всех последовательностей слоев в природе не существует потому, что гораздо проще начать с нуля – с нового организма.

Но последний критический период развития у высших животных продолжается всю жизнь, обеспечивая возможность адаптации к новому, в том числе для случая потери рецепторов (как внешнего воздействия, так и внутренних распознавателей) или приобретения новых терминалов: освоения палки, катания на коньках и т.п. И в зонах мозга, где это происходит (район гиппокампа и префронтальная лобная кора), возникают новые нейроны с определенной периодичностью, пропорциональной частоте необходимой адаптации к новому. Где и почему возникают новые нейроны, мы рассмотрим при формировании моделей адаптивных механизмов третичных зон мозга: в теменной коре и лобной коре.

Таким образом, есть еще одно дополнение в таблице отличий моделей искусственных глубоких нейросетей от реальных:

Искусственная нейросеть

Природная нейросеть мозга

Способность только переобучаться за счет уже имеющейся архитектуры слоев, без добавления или убавления рецепторов и эффекторов.

Способность развивать новые распознаватели для адаптации к новым условиям даже при потере каких-то внутренних распознавателей или потери рецепторов и эффекторов или приобретения новых эффекторов (рост, регенерация мышечной ткани).

 

Клетки с функциональностью нейронов находятся не только в головном мозге, но и в мышцах (водитель ритма сердца) и вообще в стенках внутренних органов, обладающих сократительной активностью, в гладких мышцах, сосудистой и капиллярной сети, эндокринные и иммунные образования. Такие включения названы метасимпатической нервной системой. Так что регуляция, использующая свойства нейронов, буквально повсеместна. Связи, образованные такой регуляцией древние, но постоянно эволюционируют, как эволюционирует вообще все в организмах.

С самого раннего периода эволюционного развития организмов, находка эволюции в виде нейронов используется повсеместно, где от нее есть польза организму. Даже самодостаточные образования, но зависимые от более общей управляющей нервной модуляции (типа водителя ритма) имеют свои датчики условий (рецепторы), которые влияют на работу нейронов для управления эффекторами. И такие связи, образуясь по общему принципу, возникают в соответствии с последовательностью запрограммированной в генах экспрессии генов, вовремя обеспечивая нужную функциональность.

 

Причинно-следственная последовательность образования связей

С момента первого деления первой клетки организма на геном влияет окружающая клеточная среда, определяя, какой именно участок генома в этих условиях должен быть активным (определяя момент экспрессии генов в этих условиях). Одна клетка, две клетки, четыре клетки могут мало менять среду, хотя соседство клеток меняется, и клетки просто делятся, увеличивая количество. С некоторого момента окружения условия меняются настолько, что возникает следующая по эволюционной цепочке, записанной в геном, экспрессия генов и масса клеток приобретает различия в свойствах и функции уже измененной ткани.

Так, с каждым новым воплощением последовательности развития вида, с каждым новым условием, в которых оказывается каждая из клеток организма, все они включают свою, соответствующую последовательность генов и при делении возникает уже нечто иное. Т.е. каждая клетка активна в том участке своего генома, который распознает специфику окружающих условий. Это порождает все многообразие органов и свойств организма.

Влияют не только внутренние условия, но и внешние, если это как-то предусмотрено и распознается в геноме. Так, деревья, высаженные в высокогорье или в холодных зонах, приобретают кустарниковую или карликовую форму.

Внешние условия могут оказаться такими, что вообще для них не окажется предусмотренными никакие участки генома и тогда организм не будет развиваться.

Важно понять, что сами по себе гены не определяют то, что из них развивается, а буквально на всех стадиях влияют окружающие условия. Это важно для представления о том, что связи так же не образуются только по программе генетического кода. В первую очередь это влияет на то, как и куда прорастают аксоны (fornit.ru/5301) нейронов в зависимости от того, где эти нейроны начали развиваться. А проросшие нейроны могут образовывать связи, если аксон оказывается возле дендрита другого нейрона, когда совпадают их активности.

Таким образом, в одних условиях связи могут оказаться существенно иными, чем в других: если эти условия распознаются геномом, то такая связь образуется, если нет, то она не реализуется даже на уровне прорастания аксонов.

Это означает, что даже базовые, простейшие связи в нейронной сети могут существенно различаться в зависимости от специфики условий, в которых развивается организм, даже если первоначальные геномы были идентичны (однояйцевые близнецы). И чем более усложняется нейросеть, образуя на основе первых базовых связей более сложные, тем различия будут все более нарастать. Но в матке условия развития плодов одинаковы, как и, обычно, в первые годы жизни, так что и безусловные рефлексы возникают одни и те же. Геном вида предусматривает, что практически во всех матках условия достаточно схожи для реализации жизнеспособного организма, и поэтому в норме у всех организмов безусловные рефлексы не сформируются только если возникают мутации в этих участках генома у родителей, или в организме матери возникают несовместимые с реализацией данного участка кода условия (болезнь, истощение, отравление и т.п.).

Есть данные (fornit.ru/18218о формировании не только безусловных, но даже условных рефлексов лишь изменением условий экспрессии генов.

Этологические представления о том, что безусловные рефлексы определяются только генетически, породили статьи, показывающие, что даже молодые, неопытные обезьяны боятся предметов, похожих на змей, что детеныши сразу способны распознавать образы хищников и т.п.

“На сегодняшний день считается, что некоторые защитные реакции, например способность цыплят различать хищных и нехищных птиц, запрограммированы генетически, в то время как большинство вырабатывается в течение жизни. Самым малоизученным остается элемент воспитания – передачи знаний от знакомых с хищником особей”. (fornit.ru/5375)

Формирование представлений о предпочтительном партнере: “Девушки могут не признавать, что их выбор партнера зависит от отношений с отцом, но новое исследование доказало правдивость этой теории”. (fornit.ru/5390)

Язык формирует восприятие цвета: “Наши слова буквально — форма категоризации того, что мы наблюдаем в окружающем нас мире”. (fornit.ru/5238)

Еще об этом: “Развитие речи совершенно неожиданным образом сказывается на умении ребёнка различать цвета.”. (fornit.ru/5391)

О формировании эмоций: способность радоваться общению с близким человеком, по-видимому, формируется в первые месяцы жизни. Малыши, лишенные в течение этого критического периода самого главного — контакта с родителями, — могут на всю жизнь остаться эмоционально обедненными, им будет трудно адаптироваться в обществе и создать полноценную семью”. (fornit.ru/5270)

Для строительства гнезда птицы используют приобретаемый опыт: Если птицы строят свои гнёзда в соответствии с генетическим шаблоном, должно ожидать, что все птахи данного вида создают обиталища каждый раз одинаково. Но перед нами не тот случай”. (fornit.ru/5132)

Это – очень сильный довод: в самом деле, если реакция полностью определяется наследственно, то она должна быть строго однообразной. Но этого не наблюдается во многих случаях, описанных этологами.

В самом деле, в геноме не запрограммировано никакой реакции (на такую детализацию не хватит никакой емкости памяти генома), а запрограммирован только момент активации фрагмента генома в случае определенной химии окружающей среды. Реакция же затрагивает множество нейронных связей, управляющих мышцами в определенной последовательности в зависимости от воспринимаемого. Это – даже не простейшие виды связей, а целые цепочки, возникающие на основе имеющихся наборов простейших связей, и такие цепочки формируются так же в зависимости от наличия определенных условий: реагирования не по сигналам первичных рецепторов, а уже сложных образов, состоящих из иерархии последовательного усложнения примитивов восприятия. Стоит не сформироваться каким-то примитивам восприятия (например, при депривации вертикальных линий: fornit.ru/5153) и цепочка реакции даже предопределенной ветвлением аксонов не сформируется.

Гены лишь предопределяют, дают (не)возможность возникнуть связям в мозге, но возникнет ли они в реальности, зависит от условий, например: Развитие мозга рыб почти не зависит от генов (fornit.ru/5171).

Инстинкты оказались не врожденными: нейронные контуры, отвечающие за распознавание полов, не совсем врожденные. Они не могут сформироваться без социального опыта, то есть без общения с самками. Это неожиданное открытие, поскольку «нейроны распознавания пола» расположены в очень древней области мозга.”. (fornit.ru/7628)

 

Каждый довод по ссылкам сам по себе, конечно, не обеспечивает полную уверенность, но в общем сопоставлении и в контексте сказанного они образуют очень надежный каркас представлений. Главное, возникает очевидность причинно-следственной картины в явлении формирования природной нейросети.

 

Если бы не выделялись примитивы восприятия, то картинка на основе поля изображения сетчатки глаза была бы очень мало информативна. Вот у насекомых грубо фасеточные глаза потому, что нет смысла в большей детализации при такой низкой информативности. Быстро меняется освещенность – значит что-то явно приближается, нужно резко прятаться. Меняется пятно освещенности по полю зрения – что-то летит, ползет неподалеку, верхняя часть потемнела – помеха сверху, кто-то бьет по мухе мухобойкой и т.п. Никаких линий, кругов, не говоря про более сложные образы.

Но даже первый слой примитивов дает новое качество разнообразия отслеживаемых форм, на которые можно уже гораздо избирательнее реагировать. И чем больше слоев, тем большее разнообразие. Вот почему каждый слой распознавателей можно считать новым качеством рецепторов, как если бы кроме сетчатки глаза появились дополнительные рецепторы сложных образов.

 

Итого: на основе первичных рецепторов и конечных эффекторов в ходе развития возникают сначала непосредственные связи между ними, а потом и опосредованные, позволяющие, с одной стороны, выделить характерные сочетания элементов первичных рецепторов распознавателями таких сочетаний, а, с другой стороны, сформировать нейроны, управляющие сочетаниями первичных эффекторов.

Распознаватели сочетаний рецепторов принимают на себя роль специализированных рецепторов образа данного сочетания, а со стороны эффекторов, распознаватели необходимости сочетаний эффекторов принимают роль специализированных эффекторов.

Распознаватель необходимости действия – нейрон в ипостаси эффектора. Тот же нейрон в ипостаси рецептора распознает сочетание активностей, при которых нужно запускать действие. Даже мышечную клетку можно назвать распознавателем необходимости сокращаться, когда на нее придет возбуждающий сигнал. Так что концепцию распознавателей мы будем применять во всей нейросети без исключения.

Со стороны рецепторов формируются все более сложные распознаватели, использующие сочетания активностей предыдущих распознавателей, а со стороны эффекторов точно так же последовательно, слой за слоем развиваются все более сложные распознаватели необходимости действия.

Между теми и другими на всех уровнях возможны связи, образующиеся при условии их возникновения: одновременно активности по обе стороны установленного аксоном синапса. И так далее со стороны рецепторов и со стороны эффекторов, это – самая общая картина.

 

Любой уровень развития мозга следует описанному принципу, различаясь временем созревания и состоянием предшествующих слоев с учетом наследственно предопределенных особенностей. Развитие мозга в этом смысле автоматично. И это придает мозгу особую устойчивость за счет некоторой избыточности. Остановимся на этом явлении подробнее потому, что оно нехарактерно для привычной инженерам схемотехники, где функциональная цепь отрабатывает без дублирования и при ее повреждении устройство перестает работать.

При формировании текущего уровня распознавателей отрабатывают многие соседние нейроны, а не один какой-то, что приводит к тому, что даже в случае предъявления элементарного признака в восприятии наблюдается (с помощью методов визуализации активностей) не точечная активность одного нейрона, а целое пятно активности, легко замечаемое при наблюдении.

При повреждении каких-то отдельных элементов такой группы распознавателей схожей функции, остаются другие, что практически никак не сказывается на результате: все равно остаются те распознаватели, которые продолжают обслуживать последующие слои. Причем эти последующие не были задействованы именно на основе отдельных предыдущих нейронов, а продолжают срабатывать, несмотря на гибель отдельных клеток предыдущих, т.е. не происходит исключение из работы мозга всех последующих цепей, работающих на счет погибших предыдущих.

Механизм такого “размывания” роли отдельных нейронов, участвующих в специализации последующих, заключается в том, что входы каждого последующего распознавателя перекрывают достаточно большую область предыдущих (что уже рассматривалось ранее).

Такая система резервирования образуется на всех уровнях развития мозга так, что, скажем, рефлекс определяется не одной какой-то цепью реагирования, а сразу многими схожими по функциям цепочками и поэтому не утрачивается в случае повреждения отдельных нейронов. Любая часть мозга характеризуется не точечной активностью, а пятнами групповой активности, наблюдаемых методами визуализации.

Это приводит к тому, что в случае нарастания патологического процесса в мозге и повреждения все большего числа нейронов, эффект долго не замечается, пока не будут критически исчерпаны группы схожего реагирования, приводя ко все более заметной недостаточности.

В дальнейшем механизмы мозга будут продолжать описываться здесь в стиле не резервирующей схемотехники (иначе было бы очень сложно рассматривать отдельные причины и следствия), но никогда не стоит забывать о групповой специализации буквального всего в мозгу.

 

Процесс строго поочередного развития слоев приводит к появлению все более усложненных, узко специализированных распознавателей на основе более простых примитивов (см. анимацию: fornit.ru/an-book-3). Как со стороны рецепторов, так и со стороны эффекторов созревают слои нейронов и формируются иерархии специализированных распознавателей.

При этом возникают связи на всех уровнях от рецепторных к эффекторным элементам. Многие такие связи остаются действующими даже в очень сложных организмах, обеспечивая основу возникновения еще более сложных связей.

Цепочки последовательности действий – очень распространены в нейросети, они играют определяюще важную роль в адаптивных механизмах и поэтому мы подробнее рассмотрим их схемотехнику.

При усложнении (обусловленном генетически как находки эволюции вида), на основе более простых связей образуются цепочки, в которых последующее звено срабатывает при условии активности предыдущего и сигнале рецептора об окончании действия предыдущего звена (фазы работы цепочки). Так организуется последовательность элементарных действий в зависимости от актуальности срабатывания каждого звена, которое распознает момент актуальности свей активности.

Звеном такой цепочки может быть как элементарное действие (мышечное и любого другого эффектора, включая нейрон), так и начала других цепочек действия – ветвления основной цепочки.

Цепочка реакции запускается распознавателем актуальности ее работы – пусковым сигналом, и ее звенья начинают последовательно срабатывать.

В схемотехнике такие цепочки последовательного срабатывания звеньев называются регистром сдвига (сдвиговым регистром).

Вот типичная схема:

 

Каждый из элементов 1-4 это – триггер, т.е. устройство, которое переключает сигнал на выходе в одно из устойчивых состояний: 1 или 0. Чтобы на выходе триггера 1 появился сигнал 1 (высокий потенциал), нужно, чтобы на его входе появился пусковой сигнал 1 и нужно, чтобы на другом, синхронизирующем входе возник перепад с 0 в 1 (т.е. триггер изменяет состояние на выходе в момент перепада (по фронту перепада, а не по потенциалу).

Пока нет пускового сигнала, то импульсы синхронизации никак не влияют на выход триггера. Но как только появился пусковой потенциал, то с первым же перепадом синхроимпульса на выходе 1 с некоторой небольшой задержкой появится 1.

Но когда 1 появился на входе 2, то перепад синхроимпульса уже прошел и 2 не сработает. Зато второй перепад его включит. И последовательно откроются все триггера по цепочке.

 

Нейроны не срабатывают по фронту, хотя такое действие и можно было бы осуществить в принципе схемой из четырех нейронов, но это привносит нестабильность потому, что нужен не только фронт, но задержка чуть большая, чем фронт. Даже на уровне транзисторных схем такие “гонки” могут вызвать сбои при повышенном уровне помех или нестабильности задержки, а в условиях природной нейросети это – заведомо неприемлемый вариант. Все организуется очень надежно, напрямую.

Представим вариант организации регистра сдвига без фронтов и задержек:

 

Здесь в цепочке стоят “нейроны”, для запуска которых нужно два сигнала: пусковой стимул (fornit.ru/5286и условие, разрешающее работу данного звена. Можно это организовать через веса входов каждый по 0,5 от максимума, но это вряд ли так делается (вообще природные синапсы слабо градуированы по коэффициенту пропускания, обычно они или проводящие или нет, хотя при формировании профилей активности некоторые синапсы могут и не успеть набрать высокую проводимость за критический период обучения, что и скажется на функции распознавания, и еще синапсы различаются спецификой нейромедиатора). Так что результат распознавания в природной нейросети будет зависеть как от сформированных проводимостей, так и от частот поступающих через них сигналов (или частот предъявления стимула для данной связи), что так же определяет данный профиль образа восприятия (пример ВПСП и ТПСП – градуальных сигналов, где ответ клетки зависит от скорости нарастания сигнала). А для системного аналога искусственной нейросети достаточно было бы только нескольких возможных уровней градации проводимости синапса и постоянного тока на выходе нейрона при его возбуждении, без импульсной активности.

Будет надежнее условие срабатывания сделать тормозным тогда, когда срабатывание не нужно. Т.е. вход “условие срабатывания” является тормозным, пока нет условий для запуска цепочки, что может обеспечивать латеральное торможение. К первому нейрону подключен еще один тормоз Т, но он вначале неактивен и тормозит только когда успешно выполнится первое действие.

Итак, элемент 1 сработает, когда есть условия для такой реакции и когда наступает актуальность реагирования в этих условиях.

По его сигналу совершается действие 1. Около эффектора действия 1 есть рецептор, откликающийся на успешность совершения этого действия (такие рецепторы называют проприорецепторами (fornit.ru/5263), сигнал которого создает условия для срабатывания элемента 2 и через тормозной нейрон закрывает элемент 1. И далее – по такой схеме работы.

На самом деле, как правило, такие цепочки содержат больше элементов, которые могут организовывать процесс очень разными способами с ветвлениями в зависимости от условий, но это сейчас не принципиально для модели понимания явления.

 

Именно на таком принципе организованы цепочки последовательностей фаз мышечного сокращения. Сигналы при этом могут корректироваться на отдельных стадиях процесса запуска цепочки. Часть мозга, называемая мозжечок, специализируется на таких корректировках, причем не только мышечных, он накапливает опыт корректировок (fornit.ru/7553) последствий различных неточностей и иллюзий.

Для такой работы нужны рецепторы ошибок. Но что можно посчитать ошибкой? Кто или что может быть судьей правильности или неправильности реакции? Это возможно только после совершения действий, когда организм этим ухудшит или улучшит свое состояние, и датчики, регистрирующие это, и есть рецепторы ошибок и их исправления. 

Структура цепочек реагирования эволюционирует с приобретением все новых адаптирующих механизмов, приобретая все новые свойства и функции, вплоть до организации цепочек последовательных действий и возможность прогноза, см. анимацию (fornit.ru/an-book-19).

 

Базовый механизм индивидуального поддержания жизнеспособности

 

Назрел момент, чтобы заметить самое главное в организации индивидуальной адаптивности. И начнем с проясняющего очередной принцип отвлечения.

В природе нет ни одного одинакового нейрона так же, как нет ни одной одинаковой снежинки. И эти снежинки в зависимости от температуры, ветра, влажности и т.п. приобретают различимо разные виды форм. Одно дело – изучать разнообразие этих форм, а другое – общие закономерности их формирования. Если оставаться на уровне первого, то никогда не получится понять второе из-за невероятной сложности отдельных компонентов и разнообразия их взаимодействия. 

Представим, что марсиане перехватили транспортный корабль, перевозящий реквизиты музея истории часов. Там, каждый экспонат хранился в одинаковых ящичках, но в каждом ящичке - очень разные часы, от древних ювелирных, инкрустированных каменьями, до современных изысков из драгоценного дерева, огромное разнообразие механических и электронных из разных эпох.

Это было ни на что не похоже, и ценность находки не вызывала сомнения: наверняка здесь скрывалась величайшая тайна чужой цивилизации, сулящая наконец-то понять, где и как правильно нести яйца. С присущей тщательностью марсианской науки ученые принялись дотошно изучать часы вплоть до молекулярного уровня, но никаких корреляций не обнаруживались: все часы были совершенно разными даже по составу вещества.

И вот, один ученый собрал данные внешне наблюдаемых изменений во времени и ввел их в суперкомпьютер, чтобы выявились похожести этих параметров. Получилось две очень выраженные, вездесущие корреляции изменений движений (для минут и часов): одна более слабая выпадала из общей картины (у тех часов, где не было секундной индикации) и остальные совсем слабые (недели, месяцы, годы).

И тут возникла идея соотнести данные по параметру временной повторяемости. Оказалось, что все виды выявленных периодов с убедительной точностью не только относятся к одним и тем же интервалам времени, но и более длительные из них кратны целым числам более быстрых параметров.

- Да это же просто как наши тикалки! только дико примитивные какие-то... - с отвращением проскрипел жвалами марсианин, не веря в такую простоту, и великая тайна растаяла бесследно. Потом он задумался о том, как написать итоговую работу так, чтобы его не высмеяли за столь вульгарную интерпретацию великой проблемы. 

Если не абстрагировать наиболее общее в явлениях, то не получится создать общую теорию.

Когда-нибудь системология (и, в частности, системный анализ) обретет формы математического метода, на который каждый сможет опереться. Но сегодня этого нет, так что нужно просто внедрить этот принцип как общий контекст понимания: в массе вариаций схожих явлений есть нечто наиболее общее, что придает модели этих явлений некий базовый каркас. Это то, что сформулировано в Критериях полноты и верности теории (fornit.ru/7649), и то, что очень нужно нам в текущем построении модели адаптивных механизмов нейросети.

На данном этапе обобщающего рассмотрения – очень много ключевых представлений, от которых зависит основа понимания всего остального. Эти представления были получены не просто при обобщении существующего массива фактических данных исследований, но, главное, из более общей картины каркаса модели совершенно бесспорных (эмпирически воспроизводимых) явлений, которые выделяются исследователями еще с середины прошлого века: безусловные, условные рефлексы, детали гомеостаза и т.п. (по тексту это будет видно).

Каждая конкретная природная реализация демонстрирует огромное разнообразие воплощений и механизмов одного и того же явления, причем это разнообразие не только по видам животных. но и индивидуальное (так, у человека >50 видов гемоглобина с одной системной функцией переносчика кислорода, и вообще белки одного человека не совместимы с белками другого).

Буквально на любом уровне изучения организма физиологи озадачиваются этим разнообразием, не говоря про то, как странно и сложно бывает организованы сами механизмы. Видов синапсов – очень много и они очень разнообразны, а мы говорили только про принцип синаптической передачи тока носителей сигнала. Видов нейронов – очень много, а мы построили одну общую модель, которая отражает наиболее общую функциональность любых видов нейронов. Есть несинаптические случаи передачи возбуждения, которые мы вообще не рассматривали. Да и сам природный нейрон – невероятно неопределенная конструкция, в которой даже отдельные его дендриты способны начинать самостоятельно генерировать потенциалы действия, что, впрочем, на них и заканчивается, если только не будет достигнуто условие генерации самого нейрона.

Природа – великий и бездумный рукожоп…

Приношу извинения тем, кому эта аллегория покажется неуместной теме и духу книги. Да, это – признак смелости, такой же как смелость, нужная для того, чтобы выйти на улицу с вызывающей татуировкой наискось своего высокого лба. Но это ставшее полноправным очень емкое слово-мем отражает самую суть. Это – как слова в песне, которые не выкинешь. Разумный человек сможет это оценить.

Исследователи строения глаза недоумевают о том, насколько нелогично, странно и нерационально устроена как оптика глаза, так и его чувствительная часть. Вот в фотоаппаратах все логично и правильно, там идеально и нет проблем, которые нейросети приходится решать, приспосабливаясь к столь капризному и неточному инструменту восприятия. Все можно сделать гораздо проще, точнее и лучше даже если использовать те же биоматериалы. И так – буквально во всех творениях природы. Мало того, все это постоянно кишит разными вариациями в каждой отдельной реализации. Зато глаз в воде продолжает функционировать, а фотоаппарат требует гидробокс. Если в глаз попала соринка, он проморгается, а соринку на матрице может вытащить только специалист и то не всегда без последствий. Видеокамеру связали шнурком с компьютером, тот запоминает все происходящее, но само по себе это - совершенно бессмысленно и только человек может разобрать этот смысл, а вот кошка уже – нет, если только по экрану не начнут бегать мышки.

 

Чтобы построить системную модель принципов усложнения механизмов адаптивности, просто необходимо суметь абстрагироваться от всех вариантов воплощения этих механизмов. И такая картина может быть не понимаема теми, кто досконально изучает тонкости природной реализации. Они будут читать и скептически пожимать плечами: слишком все вульгарно описано, ну нельзя же все так упрощать. Но ведь и среди этих специалистов однозначно всеми принятых мнений по интерпретации данных исследований нет, а есть только многообразие представлений и растерянность в не поддающихся их пониманию теориях мозга.

 

Системную модель понимания строить нужно и, главное, возможно, другого пути нет, если мы не хотим утонуть в неисчислимых загадках воплощения очередного примера природного безрассудства. Нам важна ясная система, но не выдуманная из ничего, а в которую четко и непротиворечиво укладываются все известные фактические явления организации адаптивных механизмов. А проявления таких механизмов можно подсмотреть только в природной реализации.

 

Пример: природный персептрон поражает своей прямолинейной и грубой логикой. Он никак не может соревноваться с точностью распознавания искусственного многослойного персептрона. Но логика идеального персептрона приводит к тупику и получению хотя и очень качественного распознавателя хоть чего, но этим все и ограничивается.

Мы в системной модели понимания принимаем эту обобщенную природную логику, но не во всем ее разнообразии воплощений, а лишь в самом общем принципе реализации, который обеспечивает все последующие принципы своей основой. Этот принцип выверен из сопоставлений всех известных примеров природной реализации. Он не способен на эволюцию для каких-то невероятно новых условий, как все еще способен природный, но нам этого и не нужно.

 

Другой пример. Когда природа “изобрела” нейромедиаторы в простых животных, то еще не было задачи определять ими стили поведения, они просто встраивались случайно и бессистемно, но в результате очень хорошо отделились реакции разного вида, не мешая одна другой в общей схеме. Потом это привело к очень естественному способу переключения стилей поведения и к сопутствующей гормональной регуляции этих стилей.

Скрупулезному исследователю роли нейромедиаторов очень непросто сделать вывод о такой их функциональности потому, что он видит множество примеров совершенно иного использования, не укладывающегося в такие представления, это навевает свои интересные выводы, требует учесть это в общей картине, и с этим нужно что-то делать, как-то объяснять.

 

Есть такой мысленный эксперимент. Если бы у бесконечно большой стаи обезьян были бы пишущие машинки, и эти обезьяны все время бы клацали по буквам, печатая бессмысленный и случайный текст, то у большинства бы получалась просто галиматья, но у единиц бы выходили произведения великих писателей. Это – слишком сильный эксперимент, хотя и корректный. В природе хоть и очень много времени, но нет таких бесконечностей для того, чтобы случайно создать самолет или человека. Поэтому эксперимент стоит сделать более реальным. Пусть после того, как каждая обезьяна напечатает слово, оно бы проверялось на осмысленность богом, и если оно осмысленно, то можно печатать дальше, если нет - последнее удаляется. И тогда да, за какое-то не бесконечное время точно будут напечатаны все произведения прозы и даже совершенно новые, неизвестные.

У природы таким богом выступает смерть, которая не пропускает нежизнеспособное. И уже совсем не нужно бесконечности, чтобы создать человека. Вот так природа и работает: как тупые бессмысленные обезьяны. И это стоит постоянно иметь в виду.

 

Вот почему обращаю особое внимание: при чтении нужно стараться выделять именно такие обобщенные принципы и механизмы, и в таком смысле рассматривать все огромное разнообразие особенностей реализации в публикациях фактических данных исследований. Это делать необходимо потому, что конечная модель должна возникать именно в вашей голове, и она может оказаться в чем-то отличной от той, что сложилась в другой.

 

Пожалуйста, проникнитесь принципами обобщающей системологии и специально следите за тем, чтобы вовремя видеть несистемные факторы в явлениях, которые мы рассматриваем, когда опираемся на фактические данные природной реализации. Это – самое важное, это – очень непросто, но без этого не возникнет целостный и непротиворечивый каркас собственной модели понимания.

 

Формируем обобщающую модель адаптивной нейросети

В общей картине представлений о принципах развития нейросети важнейшим является роль рецепторов – датчиков информации для работы регулирующей нейронной схемы управления эффекторами, что, в конечном счете, позволяет поддерживать организм в жизнеспособном состоянии. Важнейшим потому, что если рецепторы молчат, то и остальному делать нечего, что убедительно демонстрируют опыты по депривации восприятия, см. fornit.ru/5244fornit.ru/5348fornit.ru/5393.

Рецепторные датчики не только обеспечивают восприятие внешнего мира, они возникли буквально во всем теле и обеспечивают жизненно важные механизмы регуляции в организме. Ранее упоминалась метасимпатическая нервная система, но этим далеко не ограничиваются управляющие контуры регуляции. И от самых простых взаимосвязей развиваются все более сложные, затрагивая уже имеющиеся связи головного мозга.

 

Везде, где только можно, после включения в геном такого варианта развития клетки как нейрон, он используется в качестве промежуточных распознавателей состояний предшествующих рецепторов (в том числе и предшествующих сформировавших специализацию нейронов) в организме. При этом последние для данного организма дополнения в геноме постоянно пытаются модифицироваться многими механизмами (мутация, половое смешение и др.) так, что в популяции возникает довольно широкий спектр генетического разнообразия. Последние эволюционные участки генома, способные к модификации генетическими механизмами разнообразия, – это примерно 1-10%, и чем сложнее организм, тем этот процент меньше. Более древняя, хорошо обкатанная жизнью часть генома остается неизменной, если только ее не меняют паразиты или поломки (например, радиация или мутагенные химические вещества). Если затрагивается древняя часть, то получаются монстры, как правило, мало приспособленные к жизни уроды. Вот почему из кота не может вдруг родиться удав, а виды, у которых геном не совпадает на достаточно раннем этапе формирования тела, не способны к появлению потомства при спаривании.

Это напоминает то, как не модифицируются уже специализированные слои развивающегося мозга. И здесь регулятор – смерть неудачного.

В результате во всем организме возникают более молодые варианты нейронной регуляции на основе уже устоявшихся и мало подверженных изменениям. Так продолжается эволюция, способная адаптировать организм к меняющимся условиям и при этом все более усложняющая общую систему регуляции.

 

Гомеостаз

Для определения границы допустимого в отклонении различных параметров жизнеспособности существуют внутренние рецепторы значений таких параметров, в отличие от рецепторов, параметров внешней среды. Таких параметров очень много.

Так, общие для всего организма параметры, которые поддерживаются в оптимальном состоянии (меняясь в зависимости от условий):

кислотность (крови, лимфы, межклеточной жидкости, желудка),

концентрация углекислого газа в крови,

концентрация кислорода в крови,

концентрация глюкозы в крови,

концентрация ионов натрия в крови,

концентрация ионов калия в крови,

концентрация ионов кальция в крови,

давление в гидравлике кровообращения,

осмотическое давление крови,

частота сердечных сокращений,

температура крови,

и др.

Изменение любого из этих параметров в любую сторону резко влияет на функциональность организма. Это прямо означает необходимость эффекторов, которые регулируют эти параметры и необходимость наличия распознавания оптимального значения параметров и направления выхода их из оптимума (превышение или недостаток). Эти распознаватели должны учитывать, что в разных режимах работы организма нужен свой оптимум. А такие режимы переключаются в зависимости от стиля реагирования организма (пассивный, высокая физическая нагрузка, половое поведение, защитная пассивность, сон и т.п.), а также в зависимости от внешних условий: холод, жара, обезвоживание, голод, проблемы с воздухом и т.п.

Обкатанные жизнью системы регуляции основных параметров оказываются тем сложнее, чем для большего числа возможных стилей поведения и числа различных внешних условий и ситуаций они наработаны.

Понятно, что самые простейшие связи типа понизилась температура – дать больший сигнал на ее повышение, как в термостатах, это – лишь первый уровень такой регуляции, на который наслаиваются более сложные, учитывающие ту или иную специфику. И таких слоев оказывается немало даже еще до условно-рефлекторного уровня регуляции, до уровня развития ассоциативной теменной коры мозга, где формируются условные рефлексы.  

Точно так же, как в новой коре возникают все более сложные слои распознавателей разных видов внешней рецепции, каждый из которых имеет свой уровень связей с эффекторами, обеспечивающий свою сложность реагирования, так же происходит и с внутренними рецепторами отклонения параметров гомеостаза и возврата их в норму.

 

Принципы поддержания оптимального уровня параметра

У простых термостатов (устройств для поддержания постоянной температуры в среде) есть некоторый гистерезис: включение нагревателя вызывает перегрев, пока на это не отреагирует датчик, потому как у нагревателя есть инерция (он не может сразу нагреться и сразу остыть). Поэтому температура в таких термостатах постоянно колеблется, т.е. возникает генерация колебаний температуры. И чем больше инерция нагревателя или других элементов отрицательной обратной связи, тем больше будет амплитуда колебаний из-за того, что отрицательная связь все меньше попадает в нужное время и вместо противодействия возникает содействие. Т.е. при сдвиге фазы (момента начала) выходного сигнала из-за задержки по отношению ко входному отрицательная обратная связь становится все более положительной. Если задержка окажется настолько большой, что вместо отрицательной обратной связи возникнет положительная (т.е. момент воздействия окажется противоположным тому, что нужно бы для компенсации), то колебания станут максимальными по амплитуде вплоть до достижения предельного режима переключений: с одного предельного состояния в другое.

Но если сделать некий сглаживающий фильтр (распространенное схемотехническое понятие), например - на выходе термометра, который не позволяет быстро меняться показаниям, а отслеживает некий средний уровень по времени, заведомо больший, чем период колебаний температуры. Это можно сделать простейшей цепочкой из резистора и подключенного к нему заземленного конденсатора, и если сглаживать он будет все, что имеет время изменения меньше, чем произведение сопротивления на емкость (- “постоянная времени” цепочки), то колебания прекратятся и установится равновесное состояние на заданной температуре.

 

Сейчас было описано наиболее общее условие генерации колебаний в системах с обратной связью, в независимости от природы колебаний.

В организме оно так же работает. Например, нужно удержать руку в каком-то положении, делается усилие поднять ее. Это усилие зафиксируют рецепторы положения руки (или зрительные рецепторы через все системы мозга, распознающие это положение) и когда рука достигнет нужной высоты, дается команда на уменьшение усилий до уровня сохранения нужной высоты. Но если есть какие-то задержки в реагировании, то момент нужного уровня будет пропущен и нужно будет опускать руку. Возникнет дрожание (тремор). При сильном волнении, когда на слежение за плавностью движения привлекается максимум внимания и движение контролируется буквально на всех стадиях, часто возникает тремор потому, что осмысление требует времени и возникает задержка. Это может закрепиться в автоматизмах. Или тремор может возникнуть из-за патологии каких-то промежуточных стадий, например, прекращения действия некоторых рецепторов положения руки и тогда момент нужного положения будет пропущен. 

В быту люди с повышенным давлением склонны принимать сбивающий давление препарат, когда давление поднимается. А это бывает при стрессе, физической нагрузке и т.п. ситуациях, когда организму нужно поднять давление для обеспечения функциональности. С препаратом давление довольно быстро снижается и даже намного ниже, чем нужно. Возникает болезненная вялость, сонливость, нарушения координации, в общем, давления очень не хватает. Тогда гипертоник принимает препарат для повышения давления (пьет пантокрин, кофе и т.п.). Давление снова подскакивает. И т.п.

Если же не торопиться с решением противодействовать, а выждать время, то вообще бы не потребовалось принимать препараты потому, как последствия стресса довольно скоро сами бы закончились.

Бывает, при сильной жажде так хочется пить, что выпивается огромное количество воды. Сигналы о восстановлении водного дефицита возникают намного позднее, когда на борт заливается слишком много воды. Это может нанести определенный вред (как с лекарствами от давления) и это стоит учитывать, не торопясь выпить побольше до того, как жажда не исчезнет.

Во всех случаях подобного восполнения жизненных параметров стоит помнить об этом и не переедать до вредных последствий, не перепивать, не переохлаждаться в жару и т.д. Подробнее о гоместатической регуляции: fornit.ru/324

 

Гомеостаз органов

Кроме поддержания стабильности внутренней среды, физиологи различают две системы регуляции параметров отдельных органов и систем: симпатическая и парасимпатическая системы с взаимно противоположными видами воздействия на параметр, обеспечивающими его необходимый уровень поддержания:

 

 

 

Такой вид регуляции на основе обратной связи с эффекторами противоположного действия применятся везде в организме, где необходимо иметь возможность быстро менять значение параметра. Это – мышцы-антагонисты, регуляция состояния органов и внутренней среды. К этому вынуждает необходимость адаптации. 

Отклонение жизненных параметров организма и отдельных органов опасно, и распознавание таких ситуаций важно для того, чтобы их избегать. Поэтому кроме распознавателей отклонения жизненных параметров, которые используются в контурах регулирования параметров, эти же распознаватели (fornit.ru/5088на последующем слое развития нейронов в этой области могут использоваться как рецепторы опасного состояния, а также рецепторы восстановления после опасности.

Здесь так же, как в гомеостатических эффекторах-антагонистах, нужно при возникновении опасности активировать защиту от нее, но только до тех пор, пока опасность не минует чтобы прекратить эту защитную реакцию. Восстановление параметров сигнализирует о таком моменте.

 

Понятно, что распознаватели опасных состояний организма важнее, чем распознаватели восстановления (они первичны в логике происходящего), и они представительствуют в мозге гораздо больше потому, что во многих случаях обратной связи в такой регуляции не требуется и после возврата в норму ничего не нужно совершать. Ощущения “нам плохо” – важнее ощущений “нам хорошо” вопреки распространенным среди гуру самосовершенствования мнений.

Это также касается всех случав реакций избегания опасности, когда распознаются ситуации, могущие навредить на основе предыдущего опыта. Для таких реакций рецепторами являются слои распознавателей опасности, которые, в свою очередь, используют в качестве рецепторов слои распознавателей отклонения гомеостаза организмов и органов.

 

Система значимости

Функцией распознавания значимости не обладают сами по себе распознаватели всех других сенсорных систем: никакие образы восприятия сами по себе ничего не означают для организма в последствиях их появления. Но, сочетаясь в общий образ (профиль возбуждения детектора образа от различных сенсорных систем), где присутствуют как рецепторы различных видов рецепции и рецепторы значимости, так и начальные эффекторы цепочек ответных реакций, возникают связанные между собой (ассоциированные) образы, обладающие значимостью того, что данный образ в данных условиях означает для сопутствующего состояния организма. Это происходит, начиная со вторичных зон и, особенно конкретно (специфично к какому-то распознанному образу) - в области формирования условных рефлексов, в теменной ассоциативной коре мозга, где сходятся все виды рецепции, включая рецепцию состояния гомеостаза.

Мы будем называть такие образы в ассоциативной теменной коре образами восприятия-значимости-действия или просто образами, а систему распознавателей опасного отклонения параметров гомеостаза и восстановления их – системой гомеостатической значимости. В дальнейшем она будет дополняться более высокоуровневыми механизмами распознавания значимости происходящего для организма, образуя то, что называют смыслом происходящего для субъекта.

Стоит заметить, что система значимости и система регуляции гомеостаза, хотя и основывается на одних базовых распознавателях и первичных рецепторах состояния параметров гомеостаза, но это – две разные системы с разными функциями. Это должно быть очевидным из уже сказанного.

 

Значимость образов позволяет организовывать реагирование на внешние условия и раздражители с учетом того, как это отражается на жизненном состоянии организма.

Именно это в ассоциативных зонах играет роль “учителя” в том, как оценивается верность распознавания ситуации в данных условиях, но здесь не происходит формирование распознавателей с коррекцией от учителя, а возникает лишь возможность такой коррекции в более сложных механизмах.

Эта роль значимости организуется совсем не так, как в искусственных нейросетях, хотя там уже и начали использовать искусственную систему подкрепления, но она не отражает собственное состояние сети и параметры ее существования и поэтому не является для нее адаптивной в этом смысле.

Дополним таблицу различий природной и искусственной нейросетей:

Искусственная нейросеть

Природная нейросеть мозга

Критерием верности функции распознавания являются привнесенные оператором условия, а не состояние самой сети.

Во всей сети все ее элементы корректируются в соответствии с этими конечными условиями.

Критерием верности распознавания значимости образов являются сигналы специализированных рецепторов состояния гомеостаза и их интерпретация более высокоуровневыми рецепторами системы значимости. До ассоциативной зоны распознаватели формируются без учителя.

Это – последнее такое различие потому, что далее, в сторону усложнения механизмов адаптации, уже не будет вообще никаких возможных сопоставлений.

 

С момента использования распознавателей значимости для возможностей определения направленности реагирования схема приобретает новое качество индивидуальной адаптивности по сравнению с адаптивностью, определяемой генетическим кодом потому, что начинает учитываться текущее состояние организма, что позволяет организовывать связи между теми условиями, которые оказывают влияние на это состояние и реакциями, нормализующими это состояние.

Конечно, уже и генетический код дает возможность учитывать условия и формировать нейросеть в зависимости от того, были или нет условия, вызывающие ту или иную экспрессию генов, но теперь изменения реагирования происходят не из поколения в поколение, регулируемые смертью неудачных форм, а с учетом текущей ситуации.

 

Гомеостатическая значимость формируется так же, как и другие первичные и вторичные зоны мозга, образуя в новой коре все более сложные примитивы того, что для организма хорошо, а что – плохо.

В третичной (ассоциативной) зоне, где сходятся все выходы разных сенсорных каналов распознавателей, возникают уже сложные образы, составленные из многих видов рецепторного восприятия.

Образы оказываются ассоциированы, в первую очередь, с отрицательным состоянием организма (опасный выход каких-то параметров гомеостаза из нормы), или ассоциированы с положительным состоянием возврата из аварийного состояния жизненных параметров в норму. По логике ясно, что не может быть возврата в норму до того, как параметр вышел из нормы. Так что состояние негативной значимости всегда первично.

Однако, возбудить распознаватель возврата в норму (т.е. детектор, что с организмом все хорошо) можно разными химическими и физическими воздействиями, и тогда организм получает ложный сигнал “хорошо” в то время, как нет никаких таких причин и обстоятельств, которым нужно было бы противодействовать. Именно так были первоначально открыты точки мозга (fornit.ru/5374), где сконцентрированы распознаватели “хорошо” и “плохо”. Но стоит иметь в виду, что гомеостатическая значимость вовсе не означает наличие субъективных переживаний, что возврат жизненных параметров в норму не является переживанием “хорошо”, каким-то кайфом при раздражении таких распознавателей. Кайф возникает только при осознании этого состояния, и для переживания необходимо иметь дополнительные механизмы осознания, до которых мы еще не добрались.

Эти участки были названы “эмоциональными центрами” потому, что их возбуждение приводит к переключению стиля поведения животного (в том числе человека), характерного для проявления какой-то эмоции. Но это – всего лишь тупо (неосознанно) – распознаватели отклонения и возврата в норму, а не “чувства”, и понимание этого различия – чрезвычайно важно.

 

Стоит ознакомиться с подборкой фактических данных исследований по теме системы значимости: fornit.ru/ax1-15

 

В плане эмоций и в самом деле, возбуждение распознавателей значимости может приводить к осознанному переживанию тех или иных градаций состояния хорошо и плохо. Но такие переживания возможны только у животных, обладающих способностью осознавать и субъективно переживать, а что это такое – более поздняя тема. У сложно организованных насекомых есть распознаватели состояния параметров гомеостаза, но нет механизмов субъективного осмысления, представленных совершенно определенными анатомическими образованиями, обеспечивающими высшие (по сравнению с рефлексами) механизмы индивидуальной адаптации к новому. Сейчас об этом преждевременно сказано для того, чтобы задать контекст понимания, что первичные связи и даже условные рефлексы – далеко не исчерпывают механизмы индивидуальной адаптации, а лишь представляют собой их базовую часть.

 

Самый важный принцип использования распознавателей значимости – возможность переключения вида реагирования в зависимости от условий и обстоятельств и формирование ответных реакций именно в этом контексте.

Можно выделить такие основные виды реагирования как пищевое поведение, половое поведение, защитное поведение (активная и пассивная защита), исследовательское поведение, сон. У каждого такого стиля должен быть инициирующий момент необходимости его активации (выход параметров гомеостаза из нормы) и стадия возврата гомеостаза в норму, что характеризует успешность варианта поведения (или неуспешность, если параметр еще более отклонится от нормы).

Половое поведение инициируется самим организмом, это - особый случай, когда выход параметров из нормы организован как механизм выживания вида. Поэтому с половым поведением связана возможность его возбуждения, даже если гомеостаз в полном порядке и нет аварийного состояния, т.е. возможна его самоактивация (еще одно исключение – альтруизм, который так же есть у многих видов животных). Впрочем, есть возможность искусственной активации и любой другой потребности, скажем, воздержание от воды или еды для какой-то цели (тоже - атрибут осмысленности) или чтобы потом получить удовольствие от восполнения дефицита. Как в анекдоте, где медведь увидел, что заяц бьет себя кувалдой по гениталиям и вопит на весь лес, а на вопрос медведя нашел силы ответить, что, когда промахнется, это – неимоверный кайф.

Каждый базовый стиль имеет более сложные градации его особенностей, обеспечиваемых последующими слоями распознавателей значимости, конкретизирующими распознанную ситуацию. Это позволяет разделять контексты реагирования.

 

Контексты значимости

Базовые стили поведения переключаются очень быстро с помощью изменения баланса нейромедиаторов в мозге так, что те цепи, которые не рассчитаны на использование синапсов, работающих через такие нейромедиаторы, перестают работать, а действуют только специфичные к имеющимся нейромедиаторам связи (fornit.ru/an-book-4). Так выделяются целые программы ответных действий (fornit.ru/an-book-6).

В теле при этом одновременно выделяются специфичные вещества – гормоны, которые изменяют режимы работы органов, оптимально приспосабливая их к данному стилю поведения: если нужны предельные усилия, то повышается частота сердечных сокращений и их сила, расширяются сосуды, становится интенсивнее дыхание, высвобождаются энергетические вещества и т.п.

Нормы гомеостаза соответственно меняются, что учитывается распознавателями значимости.

Таким образом, формируется общий контекст восприятия и реакций организма, в котором оказывается возможным только присущий ему стиль поведения.

Базовые стили восприятия-поведения – механизмы, предопределяемые наследственно. Но число вариантов реальных ситуаций таково, что они не могут быть обеспечены ограниченным набором нейромедиаторов и требуют более оперативного изменения поведенческих реакций в условиях, не предусмотренных наследственно. Т.е. для большей гибкости реагирования необходим механизм, который бы мог более избирательно переключать контексты реагирования.

По схемотехнической логике это реализовать просто: вместо того, чтобы отключать питание у схем, обеспечивающих все стили реагирования кроме нужного (аналог нейромедиаторной регуляции), можно просто ввести блокировочные сигналы или, наоборот, сигналы необходимости возбуждения данного контекста для распознавателей ситуации.

В природе реализованы оба варианта: активация распознавателя данного контекста со стороны иерархии слоев значимости и торможение между конкурирующими соседними контекстами, которые активируются специфичными детекторами - распознавателями ситуации.

Получается такая картина: распознаватели жизненных потребностей (при отклонении параметров гомеостаза) активируют специализированный контекст, а сигналы рецепторов внешней ситуации определяют стимулы для активации тех или иных реакций в этом контексте. Каждый образ активируется во вполне определенных условиях окружения при наличии “пускового стимула”: fornit.ru/an-book-17

 

Новые связи могут образовываться только в активном контексте, но не в других. Научившись танцевать у себя дома, не получится сразу так же хорошо продемонстрировать это на балу.

Это приводит к тому, что образ одних и тех же признаков восприятия приобретает совершенно разную значимость (ассоциируясь с признаками значимости) в разных контекстах. Соответственно, реакции в разных контекстах оказываются неповторимо специфического стиля так, что животное как бы приобретает разные свойства, подчас противоположные, в разных своих состояниях. Люди могут быть неузнаваемо разными в разных ситуациях.

Любая деятельность и ее навыки развиваются только для определенного контекста, в котором возникает понимание ситуации, восприятие ее особенностей и выбор действий, прогнозирующих желательный результат. Поэтому понадобились механизмы, отзеркаливающие навыки одних контекстов для использования в других, и не только своих контекстов, но и внешне наблюдаемые проявления чужих. И вообще потребовалось наблюдение с формированием модели причин и следствий наблюдаемого. Субъективная модель понимания и реагирования – большая тема, но это приходится упоминать уже сейчас. Поэтому, чтобы получить представление о субъективных моделях, можно ознакомиться с популярным изложением: “Субъективные модели действительности” - fornit.ru/7305.

Рефлексы, приобретенные в одних условиях, оказываются неприменимыми для других. И тут не поможет механизм, когда, скажем, линии разной толщины и наклона все равно идентифицируются как линия потому, что простейшие примитивы достаточно схожи и детектируются рядом соседних распознавателей, так что свести их все по логике ИЛИ в общий распознаватель механически очень просто. Но распознать линию в карандаше, ребре бумаги, кривую линию на рисунке и т.п. как абстракцию “линия” на этом уровне принципиально невозможно. Для этого нужен совершенно иной принцип организации контекстов: по смыслу воспринимаемого, а не по его форме и других сенсорных характеристик в контексте значимости. Этот механизм реализован в иных по локализации слоях мозга по отношению к тем, где формируются условные рефлексы.

 

Понятие контекстов значимости – базовое для всех более сложных, чем уже рассмотренных механизмов нейросети. В общем смысле контекст – ограничение восприятия и возможности создавать новые реакции механизмом, игнорирующим все в восприятии, что не относится к данному контексту значимости состояния организма.

Наиболее широкий, общий контекст – состояние аварийного отклонения какого-либо параметра гомеостаза (аварийное состояние) – контекст общей негативной значимости и состояние возврата к норме – контекст позитивной значимости.

Более частные, вложенные контексты ограничивают все вне пищевого поведения, оборонительного поведения, полового поведения и т.п.

Еще более частные контексты – уточнение стиля поведения базовых контекстов. Наиболее узкий частный контекст – условия формирования конкретной условно-рефлекторной реакции.

И здесь – особенно много вариабельности природной реализации. Так, кроме иерархии базовых контекстов значимости есть фоновый механизм “сторожевых реакций” (“старт-реакции”), который работает вне контекстов значимости. Мы его не будем рассматривать – как отдельные ответвления системы адаптивности.

Прогноз

То, что многие образы восприятия несут с собой уже имеющуюся ассоциацию с позитивным и негативным результатом появления такого образа, позволяет использовать их как прогноз, активируя ту или иную значимость, связанную с ним. И так – со всеми образами, составляющими последовательность цепочек программы реагирования. Поэтому если подсмотреть, какая значимость связана с последним звеном, можно узнать заранее, чем может закончиться такая реакция и предпринять меры, если конец плох.

Для этого нужен механизм произвольности предпросмотра конечного результата: цепочки реакций дополнены средствами отсечения тормозных связей (в нейрофизиологии предполагается, что это проделывают модулирующие нейроны), блокирующих активность последующего звена, пока не сработает предыдущее и будет сигнал о законченной фазе движения, (эта возможность унаследована из торможения во время сна всего из восприятия и реакций).

Что произойдет в нейронной схеме организации цепочки действий, если во всех элементах после первого убрать тормозные нейроны, а первый элемент активировать? Произойдет мгновенный доступ к значимости конечного звена, то, что И.Павлов назвал “опережающим возбуждением”: fornit.ru/an-book-15 и fornit.ru/an-book-19 

Хотя на уровне рефлекторных реакций такой прогноз не используется, но уже есть задел для этого.

 

 Активность возбужденных образов, совпадающая с активностью базовых элементов системы значимости, позволяет укреплять связи от ассоциативных зон к первичным зонам системы значимости. Такая связь позволяет устанавливать более общий контекст в зависимости от воспринятого образа. Увидел льва далеко – прятаться, близко – бежать, совсем близко – паника от отсутствия заготовленных реакций или бешеная агрессия. Все это пока еще - не осознанная оценка и выбор поведения, а простые рефлекторные реакции, возникшие в условиях данных обстоятельств. Т.е. связь локализуется около нейронов образов в ассоциативной коре. И эта связь (от ассоциативных зон к первичным зонам системы значимости) должна иметь возможность обрываться, что и проделывают переключатели специализированного органа мозга – гиппокампа, что составляет часть механизма удержания образа, который исследовал А.Иваницкий (fornit.ru/7446).

 

Это – очень важная особенность – возможность учета влияния от более поздних структур к более ранним, реализуется во всех зонах мозга из-за наследственно предопределенного принципа образования двунаправленных связей (fornit.ru/1474 - т.е. посылка роста аксонов в обратном направлении). Эта связь не участвует в функции распознавания примитива восприятия, а только коммутирует его возможность работать или молчать, обеспечивая контекст восприятия. Т.е. наличие активности такой связи оказывает подвозбуждающее воздействие, на фоне которого специализируется данный распознаватель. Без него профиль рецепторов не возбудит распознаватель потому, что у него не хватит возбуждающего потенциала. А с ним все так же хорошо контрастируется тормозным влиянием соседей в четкий образ. В тех зонах мозга, где организовано это, распознаватели подвозбуждаются текущим контекстом системы значимости (а не последующим образом, которого при формировании распознавателя еще нет).

Так называемые активирующее и тормозное влияние – базовая фишка, точнее, фича (feature) организации мозга.

Это происходит частично в первичных зонах и, в основном, в последующих вторичных зонах с влиянием распознавателей системы значимости, формирующей контекст (см. fornit.ru/23376, fornit.ru/23375, fornit.ru/7446 

Эти связи помогают выделять стимулы в текущем контексте значимости и удерживать их. Нейрофизиологи из Университета Карнеги — Меллона (США) сумели подсмотреть, как мозг это делает:

“Информация из зрительной коры поступает в теменную, и если там какой-то объект будет признан особо важным, то соответствующий участок теменной коры усилит подведомственный участок коры зрительной — и зрительное внимание сосредоточится на этом объекте.” (fornit.ru/5202)

 

В третичной зоне рецепторы гомеостаза (в ипостаси нейронов-распознавателей особенностей сочетания признаков отклонения параметров) не образует контекст, а непосредственно придает определенную значимость данному образу, точнее это есть предельно узкий, пока еще вырожденный контекст для его расширения в случае ветвления от этого образа других реакций.

Как уже говорилось, после развития слоев мозга они утрачивают возможность образования там новых связей. Поэтому в первичных и вторичных зонах остаются только те связи с другими областями мозга, которые были активны во время их специализации. Понятно, что третичных зон еще не было и поэтому связей от них быть не может. А вот основа механизма уже была заложена.

Констатируя некоторую сумбурность последних абзацев, затрудняющую понимание, примите оправдания: нужно было сопоставить в общем понимании сразу несколько принципов, которые еще толком не рассматривались в механизмах реализации. Но при итерации прочтения все будет пониматься лучше. Альтернатива – очень занудное и долгое рассмотрение этих принципов и потом сведение в общую картину, как было сейчас сделано.

 

Если есть возможность связи от образа в ассоциативной коре к базовым (и не только базовым) распознавателям значимости, от которых образуется контекст восприятия, выделяющий предшествующие примитивы восприятия на уровне вторичной коры, то при замыкании такой связи образуется кольцо циркуляции сигнала: активный образ поддерживает активность распознавателей значимости, которые обеспечивают активность этого образа, и такая циркуляция возбуждения будет продолжаться, пока ее не прервет что-то.

Возникает вопрос: когда пропадает стимул, как может активировать образ во вторичной зоне мозга, всего лишь подвозбуждающей силы значимости? Ведь только совместное воздействие стимула и подвозбуждающей связи контекста значимости становится достаточным для активации образа. Схемотехнически это реализовать довольно просто, переключая силу подвозбуждения от фоновой до активирующей. Как именно это проделывается в природе точно не ясно. Описано свойство нейрона временно облегчать свое возбуждение (fornit.ru/5174), если только что он был возбужден. Но есть совершенно достоверные факты исследований, что именно такие зацикленные связи удерживают стимул в активном состоянии. А.Иваницкий несколько преждевременно полагал, что это – и есть субъективное переживание, элемент мысли, но это – всего лишь одна из основ организации субъективности – способность удерживать образ тогда, когда активирующий стимул уже пропал: fornit.ru/an-book-11

 

Если бы взгляд был постоянно прикован к изображению, то нейрон активного распознавателя быстро бы истощался постоянной генерацией. Но зрачок постоянно скачет на небольшие расстояния (стаккады), расширяя зону наиболее четкой своей оптики, а распознаватели генерируют не постоянную серию импульсов, а короткие сигналы детекции образа, которые удерживаются на уровне вторичной коры и поддерживающего контекста локального внимания от системы значимости (хотя частота стаккад и сама по себе достаточна для поддержания активного образа, но механизм обращения внимания на образ все равно срабатывает и обратной связью поддерживает память образа).

Можно рассматривать все вокруг, а следы распознавания образов будут продолжать воздействовать в данном контексте на реакции. При циркуляции активности по кольцу нейроны вполне успевают восстановиться и не происходит их истощения. Но с накоплением числа таких закольцовок общая локальная область мозга начинает испытывать проблемы регенерации энергетики и продуктов метаболизма. Кроме того, при этом возникают множественные активности, мешающие новым более слабым за счет бокового торможения (острота и концентрация внимания снижается), вплоть до настолько полного забивания активностями всех каналов, что становится невозможной нормальная гомеостатическая регуляция. При длительном лишении сна происходит ухудшение возможности реагирования вплоть до смерти из-за множественной разрегуляции жизненно важных параметров при, казалось бы, полной исправности регулирующих структур мозга.

В искусственной зрительной системе не нужны были бы стаккады глазных яблок, т.к. ничто бы не истощалось, но поле зрения все равно ограничено и так же возникает проблема удержания образов в активном контексте. 

Дополнительно: fornit.ru/7004

 

Условные рефлексы

 

Условные рефлексы – первая половина (не по числу, а по границе разделения рефлексы-автоматизмы) индивидуальных адаптивных реакций с учетом контекстов условий, что формируются в онтогенезе человека вскоре после рождения, постепенно уступая более эффективному и гибкому механизму автоматизмов, составляющих другую половину представительства в мозге.

Это заранее подчеркивается потому, что физиологи все еще традиционно не различают механизмы этих двух явлений, у них все – рефлексы, а потом вдруг сразу – какое-то там непонятное сознание. С этим устаревшим представлением, как и самим термином “рефлекс”, нужно что-то делать. Поэтому мы этот термин оставим для уровня простых сочетаний рецепторных распознавателей с эффекторными, которые называли “безусловным рефлексом”, и для контекстно зависимых сочетаний – “условных рефлексов”. Наиболее сложные условные рефлексы начинают использовать новое качество выделения контекста – новизну, что очень логично для адаптивности.

Но даже самые сложные условные рефлексы формируются тупо (буквально без сознания), автоматизмы же – с использованием осознанной произвольности.

Понять второе без первого не получиться, и вообще второе крепко основывается на первом.

Пока что автоматизмы не будут рассматриваются, потому что до них еще предстоит разобраться с несколькими важнейшими механизмами, в частности с тем, как, чуть ли не с рождения, начинает организовываться адаптивность “с учителем”. До этого формирование связей между нейронами никак не рассматривалось в плане воздействия какого-то учителя и прямого учета ошибки.

А пока что, все, что формируется еще “без учителя” – рефлексы. На первый взгляд кажется, что подкрепление, связанное с откликом системы гомеостатической значимости, и является “учителем”, но это не так потому, что новый условный рефлекс всегда формируется на основе уже имеющегося условного или безусловного рефлекса, которые и обуславливают реакцию или избегания или стремления. А подкрепление лишь инициирует необходимость формирования новой реакции, которая возникает в определенном контексте данной значимости. Этот контекст и ограничивает возможность восприятия и действия, только в нем и может возникнуть ветвление старой реакция  на новый стимул.

 

Ранее говорилось о том, что безусловные рефлексы не наследуются, а лишь наследственно предопределяются и возникают только в определенных условиях. Тем более не наследуются условные рефлексы: те связи, что возникают при определенных воспринимаемых особью условиях (в дополнение к условиям развития нейронной сети), см. Наследуются ли условные рефлексы? Л.В. Крушинский: fornit.ru/807

 

К сожалению, столь обширную до неисчерпаемости тему имеет определенный смысл вместить в одну главу, хотя потом все остальное будет развиваться на этой основе. Иначе мы утонем во второстепенных деталях, которые не существенны для системных представлений. Кроме того, чем более подробны объяснения, тем больше лишней каши в голове.

Далее будет немало лаконичных, но важных рассуждений, образующих логику явления на основе эмпирических данных исследований, поэтому, очень стоит быть внимательным к, казалось бы, малозначащим фразам, потому как ничего просто так произнесено не будет.

 

Условия образования условного рефлекса

Приведем пару наиболее характерных описаний эмпирически полученных данных об условиях, необходимых для возникновения нового условного рефлекса.

 

Механизм образования условных рефлексов (fornit.ru/5231)

“Рефлекторное возбуждение, возникающее в какой-либо рефлексогенной зоне, адресуется из центров чувствительных нервов не всем, а строго определенным эффекторным (двигательным или секреторным) нервным центрам. В безусловных рефлексах эта связь между чувствительными и эффекторными центрами является врожденной.

Условные рефлексы характеризуются тем, что каждый раздражитель (световой, звуковой, проприоцептивный и др.) может при известных условиях приобрести сигнальное значение и стать раздражителем, вызывающим специальную ответную реакцию организма: двигательную, секреторную, пищевую, оборонительную и т. д. 

Условные рефлексы хорошо образуются только при определенных условиях. Главнейшими из них являются:

1) повторное сочетание действия ранее индифферентного условного раздражителя с действием подкрепляющего безусловного или ранее хорошо выработанного условного раздражителя;

2) некоторое предшествование во времени действия индифферентного агента действию подкрепляющего раздражителя;

3) бодрое состояние организма;

4) отсутствие других видов активной деятельности;

5) достаточная степень возбудимости безусловного или хорошо закрепленного условного подкрепляющего раздражителя;

6) надпороговая интенсивность условного раздражителя.

Хотя это – пример статьи, где условные рефлексы – единственный вид закрепления навыков (т.е. осознанные автоматизмы = условным рефлексам), но здесь важно обобщение условий их возникновения”.

 

В другом источнике (fornit.ru/21292):

1) наличие двух раздражителей, один из которых безусловный (пища, болевой раздражитель и др.), вызывающий безусловно-рефлекторную реакцию, а другой - условный (сигнальный), сигнализирующий о предстоящем безусловном раздражении (свет, звук, вид пищи и т.д.);

2) многократное сочетание условного и безусловного раздражителей (хотя возможно образование условного рефлекса при их однократном сочетании);

3) условный раздражитель должен предшествовать действию безусловного;

4) в качестве условного раздражителя может быть использован любой раздражитель внешней или внутренней среды, который должен быть по возможности индифферентным, не вызывать обронительной реакции, не обладать чрезмерной силой и способен привлекать внимание;

5) безусловный раздражитель должен быть достаточно сильным,

в противном случае временная связь не сформируется;

6) возбуждение от безусловного раздражителя должно быть более сильным, чем от условного;

7) необходимо устранить посторонние раздражители, так как они могут вызывать торможение условного рефлекса;

8) животное, у которого вырабатывается условный рефлекс, должно быть здоровым;

9) при выработке условного рефлекса должна быть выражена мотивация, например, при выработке пищевого слюноотделительного рефлекса животное должно быть голодным, у сытого - этот рефлекс не вырабатывается.

Разобщение корковых центров условного и безусловного рефлексов путем пересечения коры мозга не препятствует образованию условного рефлекса. Это свидетельствует о том, что временная связь может образоваться между корковым центром условного рефлекса, подкорковьм центром безусловного рефлекса и корковым центром безусловного рефлекса”.

 

Список условий может различаться в разных источниках, но всегда можно выделить общее. 

Мы уже говорили об универсальном условии образования связей: связь формируется между двумя возбужденными нейронами, между которыми уже есть непроводящий синапс и если есть достаточно времени для формирования проводимости этого синапса.

При этом не обязательно наличие постоянного возбуждения (и даже нежелательно, т.к. оно быстро истощает нейрон), важно, чтобы оно с достаточной частотой появлялось по обе стороны синапса и тогда там образуется метаболический след, оказывающий влияние на экспрессию генов.

Кроме одновременности, экспериментально найденные условия образования рефлексов требуют некоторого предшествования условного раздражителя, иначе связь затрудняется. По логике причин и следствий это условие понятно: нужно реагировать именно на причину, а не то, что потом случается уже по какой-то другой причине. Если не сделать такой механизм, то начнут образовываться довольно парадоксальные реакции, не имеющие причинности.

Схемотехнически это организовать несложно: связь образуется, если есть разрешающий потенциал от стимула. Как именно такой механизм организован в природе, сказать пока сложно (наверняка множеством хитросложных вариантов), но он есть совершенно достоверно (т.е. воспроизводится эмпирически) и стоит хотя бы предположить, как это организовано.

Рост дендритов

Дендриты начинают развиваться уже после созревания нейрона и его готовности к установлению связей. Существует немало данных, что рост дендритов стимулируется активностью предшествующих аксонов и идет в сторону активных из них, например в fornit.ru/23468:

“Ген OSTN стал включаться в активно работающих нейронах. Сигнальный белок, кодируемый геном OSTN (красные кружочки), выделяется в межклеточную среду и регулирует рост дендритов”.

В другом источнике fornit.ru/5426:

“...характер появления дендритных выростов зависел от того, какое именно упражнение нужно было выполнить. Например, если мышь должна была идти по вращающейся палке в одну сторону, то шипики возникали на одних дендритах, а если нужно было идти в другую сторону, то шипики появлялись на других дендритах. То есть клеточная морфология нейронных отростков зависела от того, что за информацию нужно было обработать”. 

Это – очень логично: не пытаться устанавливать возможные контакты со всем, что лежит рядом, а только с тем, что проявляет рецепторную активность.

Для самых первых слоев нейронов в первичных зонах это бессмысленно потому, что все они почти равновероятно засвечиваются активностью первичного рецепторного поля. Но уже следующий слой работает с выделенными примитивами восприятия. И чем далее, тем роль логики связи с рецепторами признаков, проявляющих активность, приобретает все большее значение.

На уровне условных рефлексов это может начать играть роль логики причины происходящего. С первым предъявлением условного стимула формируется готовность образования связей, а с последующими она укрепляется.

 

Но нам не нужно гадать, как именно это устроено, важно знать принцип и знать, как можно реализовать это схемотехнически, а выбор конкретного механизма реализации будет зависеть от того, что и как мы конструируем. Так будем поступать во всех подобных случаях впредь: экспериментально подтвержденный принцип является главной основой для понимания и модели механизма, а как он организован на нейрофизиологическом (атомарном, кварковом и т.п.) уровне – не входит в суть данной абстракции, ведь зная принцип, всегда можно представить и механизм, оптимальный для данного вида реализации.

 

Вот другой экспериментальный факт: многие реакции формируются именно после появления причины (условного раздражителя) и, самое главное, нет одновременности условного стимула и того, с чем нужно бы образовать связь. Так, съев, казалось бы, привычную еду, но почувствовав себя после этого плохо, потом чувствуется отвращение к этой еде. Но ведь этому вначале не предшествовал какой-то раздражитель, все было привычно беззаботно, как всегда. Чтобы связать отравление со съеденной едой, мы должны осмыслить, что среди всего происходящего именно еда стала причиной недомогания, хотя бывает трудно исключить другие возможные причины. Мы должны проделать немалую мыслительную работу или просто не заметить другие возможные причины и сразу свалить все на еду.

Но на уровне условных рефлексов функциональность осмысления невозможна принципиально, и особь, ограниченная лишь механизмами условных рефлексов, будет снова и снова жрать испорченную еду, подыхая как тараканы от отравы, если только такая еда сразу же не покажется отвратительной. Описанное понимание причины – продукт осмысления, реализуется не как рефлекс, а как автоматизм, - тема будущих обобщений.

Однако, испорченная еда – очень важный фактор выживания, и чисто смертельным отбором появился безусловный рефлекс: если стало плохо и нет более непосредственных причин, то, скорее всего это – из-за еды, особенно если пошли всякие глюки в восприятии, характерные для интоксикации. Реакция “cтало плохо – стошнить” в какой-то мере позволяет выжить, но она может срабатывать совершенно зря, когда после плотной еды человек пошел купаться в море и там возникли необычные сигналы от желудка в условиях водной “невесомости” или когда мы катаемся на карусели или даже просто едем в автомобиле, покачивающим нас и меняющим направлением движения, но без предшествующих координирующих сигналов (если укачиваемый человек рулит сам, то его не укачивает).

 

Если включить логику, то можно было бы так организовать ответную реакцию: если действие привело к ухудшению аварийных параметров, т.е. оно закончилось плохо, то нужно его блокировать появившейся гомеостатической значимостью.

Да, такая значимость связывается со звеном конца неудачной реакции (так же как позитив его удачности) по условиям образования связей, но это никак не влияет на то, избегать ли его впредь или оставить в статусе удачного на уровне такого звена, т.е. это пока что не играет роль учителя в образовании рефлексов. Для этого нужен более высокий уровень, позволяющий подсмотреть конечную значимость и решить, делать ли так или нет (такая возможность формируется в лобных долях одновременно и независимо с условными рефлексами у достаточно продвинутых в организации нейросети животных, но мы пока это не рассматриваем именно из-за независимости процессов).

На уровне рефлексов связь межу стимулом и одной из уже существующих наследственных или условных реакций “тупо” (ведь и в самом деле – тупо, раз не осознается) возникает при одновременности активности с обеих сторон при некотором предшествовании стимула и строго в текущем контексте восприятия-действия. И все. Учителя в понимании искусственных нейросетей – нет на уровне рефлексов.

 

Интересен рефлекс избегания, описанный как “рефлекс второго рода” - как обучение методом проб и ошибок. Механизм такого обучения выходит за рамки описанного условия образования рефлекса. Здесь нужно внимательно учитывать, как именно вызывалась реакция в ходе образования такого рефлекса: или на основе уже имеющейся реакции с сочетанием такой реакции и условного раздражителя или же это была реакция на основе выбора по результатам ранее окончившейся реакции и установившемуся состоянию гомеостата. Т.е. всегда нужно в первую очередь вспоминать про гистерезис запаздывания сигналов состояния жизненных параметров организма. 

Имеющимся набором распознавателей состояния организма и связанных с ними реакций для восстановления нормы исчерпывается значимость таких распознавателей. На этом уровне нет возможности начать избегать то, что не понравилось, и стремиться делать нравящиеся (это появится только с механизмами произвольности выбора на уровне не рефлексов, а осознанно формируемых автоматизмов), но есть целевая направленность контекстов – на восстановление с прекращением компенсаторной реакции, когда контекст изменится на констатацию достигнутой нормы. Наелся, - прекращается стиль пищевого поведения, переключаясь на стиль благостного бездействия при отсутствии опасности и другой необходимости шевелиться. 

Итак, просто учтем, что на уровне рефлексов раздражитель всегда предшествует, а в остальном процесс следует условиям образования связей в активном контексте, выделяющим только характерное для данного стиля восприятия и поведения, а все раздражители и подкрепления, оказывающиеся вне такого контекста, связи не образуют.

От стимулов первичной и вторичной зоны возникают только безусловные рефлексы и те условные, которые используют только сенсорику данного канала рецепции. После завершения развития этих зон, там уже ничего не меняется, а условные рефлексы возникают только на основе третичной, ассоциативной теменной зоне (а не третичной лобной, на основе которой возникают принципиально отличающиеся автоматизмы, и это – самое интересное, что ждет нас впереди). 

 

Общий механизм возникновения условного рефлекса

Практика схемотехнического мышления в достаточной степени позволяет не рисовать примеры схем, которые всегда приходится упрощать, а представлять возможности их построения, что гораздо продуктивнее, чем конкретика. Конечно, чтобы наработать навык использования схемотехнического мышления до уровня моментального возникновения в голове решения, нужно хотя бы лет пять увлеченно разрабатывать схемы, но и без этого, как минимум, возникает понимание как, в принципе, это делается без всякого колдунства. Самая общая формула: 

В области подвозбуждения текущего контекста (активационного влияния) активные образы восприятия, образуют связи с активными нейронами уже существующего рефлекса, безусловного или условного.

 

Представим, что у нас есть уже сформированный набор реакций: защитная реакция избегания раздражения и пищевая реакция стремления проглотить раздражитель.

Если при срабатывании пищевой реакции возбудилась цепочка программы пищевого поведения, особь потянулась к кормушке красного цвета, но в этот момент ее ударили током, то сработает имеющийся рефлекс избегания и ошарашенная особь, моментально переключившаяся в контекст оборонительного поведения, отдернется.

Это может быть случайностью, а есть-то нужно, животное снова тянется к красной миске и опять получает удар. Это уже серьезно, уже намного дольше колебания, но есть-то нужно, а ей подставляют зеленую миску. Она решается и все хорошо. Потом опять красная – плохо! Начинает закрепляется связь между распознавателем красной миски и рефлексом избегания в контексте оборонительного поведения. На самом деле у птиц, рыб, кошек-собак уже хорошо развиты механизмы формирования автоматизмов, и они за один раз поймут, что произошло и остерегутся тупо снова наступать на грабли, что спутает карты исследователю рефлексов. Но в некритичных случаях у этих животных игнорируется опыт с малозначащими последствиями и преимущество получают рефлекторные механизмы (у собак более совершенный уровень такой адаптивности, а кошки сразу запоминают только сильное потрясение).

Еще чище опыты над высшими насекомыми: Исследователи выработали условный рефлекс у тараканов (fornit.ru/505):

“Учёные обнаружили, что если распылять эту эссенцию перед насекомыми за две секунды до кормления сахаром пять раз подряд, то их нервная система начинает реагировать на этот запах, как на условный раздражитель. Повторив эксперимент на следующий день, исследователи добились того же эффекта”.

 

Сначала должен активироваться определенный контекст поведения, например пищевой потребности, когда нужна еда. Потом активируется распознаватель какого-то признака восприятия и оставляет метаболическую метку. Если затем появляется активность уже имеющегося рефлекса, то образуется связь с ним от нового образа восприятия. Если новый образ восприятия активируется уже после срабатывания рефлекса поглощения пищи, то он не учитывается.

 

Конечно же, и на уровне рефлексов у природы множество всякого путающего исследователя рукожопства. Вот пример (fornit.ru/2565):

“Нейробиологи из Канады и США обнаружили, что в запоминании простых навыков участвуют не все нервные клетки, получающие необходимую для этого информацию, а лишь около четверти из них. То, какие именно нейроны примут участие в формировании долговременной памяти, зависит от концентрации регуляторного белка CREB в клеточном ядре. Если искусственно повысить концентрацию CREB в некоторых нейронах, запоминать будут именно они. Если заблокировать CREB в части нейронов, роль запоминающих возьмут на себя другие нервные клетки”.

Зачем это понадобилось? Да просто так легли кости случайности, но находка оказалась жизнеспособной и повесть жизни продолжилась. В той же статье:

“Оказалось, что процесс обучения и запоминания не имеет ничего общего с какими-то высшими, идеальными или духовными материями, а полностью объясняется довольно простыми и совершенно автоматическими событиями на уровне отдельных нейронов. Весь процесс можно полностью воспроизвести на простейшей системе из трех изолированных нервных клеток. Один нейрон (сенсорный) получает сигнал от сифона (в данном случае — чувствует легкое прикосновение). Сенсорный нейрон передает импульс моторному нейрону, который, в свою очередь, заставляет сокращаться мышцы, участвующие в защитной реакции (Aplysia втягивает жабру и выбрасывает в воду порцию красных чернил). Информация об ударе по хвосту поступает от третьего нейрона, который в данном случае играет роль модулирующего. Нервный импульс от одного нейрона к другому передается посредством выброса сигнальных веществ (нейромедиаторов). Точки межнейронных контактов, в которых происходит выброс нейромидиатора, называются синапсами. 

 

 На рисунке показаны два синапса. Первый служит для передачи импульса от сенсорного нейрона к моторному. Второй синапс передает импульс от модулирующего нейрона к окончанию сенсорного. Если в момент прикосновения к сифону модулирующий нейрон «молчит» (по хвосту не бьют), в синапсе 1 выбрасывается мало нейромедиатора, и моторный нейрон не возбуждается”.

Но как сложно вся эта принципиальная простота наворочана!

 

Новые реакции на основе старых

Интересно то, что в организме сохраняются и реализуются в условиях своего развития все более древние наследственно предопределенные реакции и они лишь дополняются новыми.

Это похоже на то, как на основе примитивов восприятия формируются более сложные образы, а если нет такого примитива, то нет и последующих на его основе, - только касается уже реакций. Получается два лимитирующих адаптационные возможности фактора: примитивы восприятия лимитируют образы условных раздражителей, а база безусловных рефлексов – диапазон того, что можно построить на их основе. Что не удивляет: так же на основе клетки формируется и весь более сложный организм.

Все условные рефлексы возникают на основе уже имеющихся безусловных и сформированных условных, точнее на основе уже заготовленных распознавателей необходимости запуска реакций в моторной зоне коры, разделяющей мозг на две важнейших части: заднюю – область условных рефлексов и лобную – область реакций на совершенно новом принципе.

Точно так же, как в первичных зонах мозга формировались примитивы восприятия, одновременный процесс противоположной направленности происходит и в первичных зонах моторной коры: формирование распознавателей необходимости запуска примитивов реагирования.

Как и при формировании примитивов восприятия, так и при формировании примитивов реагирования созревающие нейроны проявляют спонтанную активность, что, согласно условиям формирования связей, обеспечивает появление проводимости в соединяющих нейроны синапсах. Как и слуховые примитивы, моторные примитивы формируются еще в утробе до рождения (fornit.ru/23514).

На основе этих эффекторных распознавателей и происходит все последующее усложнение адаптивного реагирования. Это, вместе с примитивами рецепторных распознавателей, составляет базу индивидуальных способностей-возможностей. Первые связи между рецепторными и эффекторными распознавателями составляют первые базовые реакции.

 

Если для самых древних реакций характерны прямые сочетания первичных рецепторов и конечных эффекторов, то со все большим включением промежуточных нейронов сочетания образуются между нейронами, выполняющими роль внутреннего рецептора и нейронами, выполняющими роль внутреннего эффектора – начального звена цепочек эффекторной реакции.

 

Цепочки поведения запускаются безусловными и условными рефлексами, они могут ветвиться при образовании нового условного рефлекса и становиться сколь угодно сложными. В каждой точке ветвления возникает более одного варианта возможных действий и выбор одного из них происходит при конкретизации условий, когда может запуститься строго один из ответов, подавляя остальные латеральным торможением в условиях более слабо выраженной активности.

После выполнения реакций организм как-то откликается на результат состоянием гомеостатической значимости (лучше ли стало или хуже), связывая ее с конечным звеном, вызвавшим рефлекс за время формирования связи, которого достаточно для такой ассоциации с учетом запаздывания отклика жизненных параметров и, тем самым, образуя основу для контекста данной реакции.

Таким образом, с каждым новым рефлексом возникают новые, все более вложенные (все более уточняющие условия) контексты значимости, каждый из которых способен на формирование новых реакций в случае появления новых условий, вызывающих образование рефлекса.

Это приводит к возможности организовывать удержание активностей образов запуска реакций, замыканием их выхода со входом распознавателей системы значимости, что образует закольцовку, самоподдерживающую активность.

Такое удержание позволяет 1) продлить действие условного раздражителя для образования нового рефлекса в течение всего одного предъявления стимула и 2) удерживать раздражитель в активном состоянии, даже если временно пропал сам рецепторный сигнал, что позволяет продолжать выполнение цепочки целевых действий.

Это – максимальная достигнутая сложность в организации ответных реакций на уровне условных рефлексов.

 

Необходимость повторения сочетаний условного и безусловного компонента реакции

Зачем нужны повторения сочетаний для закрепления условного рефлекса? Кроме того, что на установление постоянной связи нужно время (примерно полчаса), а явление сочетания стимула и ответной реакции бывает значительно меньше, нужно еще и конкретизировать стимул. Он уже в немалой степени конкретизирован наличием подвозбуждающего контекста восприятия, ограничивающего число принимаемых во внимание образов восприятия, но в восприятии может быть несколько значимых (поддерживаемых контекстом системы значимости) стимулов. С каждым новым сочетанием точность реакции возрастает, все второстепенное отсеивается, связь все более укрепляется с момента своего предшествующего состояния. Это называется “стадией специализации” условного рефлекса.

 

Ориентировочный рефлекс

При всем этом с эволюцией возник еще один важный механизм уточнения условного стимула – ориентировочная реакция или “ориентировочный рефлекс”. Это – безусловный, наследственно предопределенный рефлекс, позволяющий обратить внимание именно на что-то новое в восприятии. Т.е. среди всего привычного, что уже не должно отвлекать мозг и, по логике, не должно бы участвовать в формировании новых реакций, может выделяться необычное в профиле возбуждения и тогда именно это оказывается преимущественно выделенным для образования рефлекторной связи.

Такой рефлекс итак уже ограничен текущим контекстом значимости состояния организма и его соответствующего стиля поведения. Кроме всего, в течение продолжительного жизненного опыта возникают образы восприятия, которые связаны с распознавателями значимости в данном общем контексте: то, что обычно сопровождает важные для организма состояния, разбалансировало гомеостаз и возвратило его в норму. Наличие таких стимулов вызывает повышенную селекцию (конкретизацию контекста) и преимущественное их участие в образовании связей.

По логике индивидуальной адаптивности это – рефлекторный механизм возникновения новых вариантов реагирования в привычных условиях, если в них появился новый и значимый раздражитель.

Для распознавания нового необходимо поддержание активности образов, которые будут сравниваться по новизне между собой и активирующимися новыми образами в восприятии в общей картине активности данного контекста значимости.

Замыканием связей с распознавателями значимости для самоподдержания активности образа занимаются переключатели гиппокампа. Логично, что именно рядом с ними и формируются структуры, позволяющие детектировать новое в данном профиле активности. Там они и были обнаружены и описаны Е.Соколовым: fornit.ru/5134. Впервые нейроны новизны обнаружил Г. Джаспер в гиппокампе. Это означает, что распознаватели нового в данном контексте не локализованы в теменной ассоциативной зоне, а они сконцентрированы в слоях гиппокампа для обслуживания образов теменной ассоциативной зоны и связи их с другими структурами.

Ориентировочный рефлекс важен тем, что он развился в механизм селективности осознанного внимания для формирования нового качества реакций - автоматизмов.

 

Итак, может быть три основных состояния образования условных рефлексов:

1. привычный фон широкого контекста восприятия с множеством раздражителей, - требует наибольшего числа уточняющих сочетаний для конкретизации условного раздражителя;

2. появление новых признаков в широком (вплоть до базового) контекста, - реакция формируется преимущественно с участием новых стимулов;

3. стимулы вызывают рефлекторное сужение контекста значимости, выделяющее их – такая реакция не нуждается в выделенной стадии специализации и обходится минимальным числом сочетаний.

 

Ориентировочный рефлекс – особый по сравнению с другими безусловными рефлексами потому, что не использует конкретные стимулы, а реализуется механизмом выделения нового среди всего значимого в данном контексте значимости.

Предложено немало схем организации такого выделения нового, начиная от примитивно простых. 

Угасание условных рефлексов

Важным механизмом в конкретизации ответной рефлекторной реакции является повторение сочетаний стимулов, когда все совпадающее усиливается, а случайное все более утрачивается (похоже на принцип экспозиции при формировании примитивов восприятия в первичных зонах мозга). Чем больше число подтверждений рефлекса, тем он определеннее и сильнее в конкуренции со всеми рядом расположенными активностями. Это настолько важно, что даже если времени образования связи уже вполне хватило, то стоит продолжить процесс селективности, чтобы не засорять область реагирования в данном контексте множественными случайными реакциями.

Такая селективность осуществляется несколькими механизмами, обеспечивающими торможение, ослабление уже возникшего рефлекса при его невостребованности.

Процесс может быть пассивным за счет дезадаптации и естественного ослабления связей, возможно облегченного по сравнению с безусловными рефлексами, т.е. условные рефлексы легко забываются. Вспомним, что первичные примитивы восприятия были представлены сразу многими соседними детекторами, активирующимися одновременно (пятно стимула вместо утонченной активации), а при усложнении примитивов этот эффект все более нивелируется, особенно в области контекстных рефлексов так, что они оказываются представлены чуть ли не единичными цепочками управления.

Кроме того, чем моложе рефлексы, тем они легче ослабляются за счет боковых конкурентов взаимным торможением.

Условные рефлексы не только возникают, но и специально тормозятся. Возможно, именно таким торможением объясняется то, что если условный раздражитель оказывается без сопутствующего ему безусловного подкрепления, то запускаемая реакция начинает с каждым разом угасать.

Торможение условных рефлексов и его виды (fornit.ru/7511):

“...малейшее изменение в окружающей среде меняет сигнальную роль условного раздражителя, что свидетельствует о тончайшем приспособлении организма к условиям своего существования”.

Это – о том, что рефлекс остро заточен на определенные условия, о чем уже была речь и что обусловлено формированием реакции строго в определенном контексте значимости.

“Вот пример натурального условного торможения. Собака-ищейка научена брать пищу только из рук своего хозяина и не прикасается к ней, если ее кормит кто-то другой: вид и запах пищи перестают быть условным раздражителем в других условиях. Роль условного тормоза здесь играет вид и запах постороннего человека.

Любой вид внутреннего торможения является активным процессом задержки, подавления условных рефлексов.

В этом легко убедиться, если в момент внутреннего торможения подействовать на животное посторонним к опыту раздражителем, который в других условиях является внешним тормозом. Внешнее торможение встречается с внутренним и происходит растормаживание: сигнальный раздражитель вновь вызывает временно задержанный условный рефлекс”.

 

Свойства условных рефлексов

Теперь можно составить системный перечень свойств условных рефлексов:

1. Образование требует условий: одновременности условного раздражителя и активности уже имеющейся программы реагирования с некоторым предшествованием условного – как признака появления причины такой реакции;

2. Необходимо многократное повторение условий образования условного рефлекса.

3. Необходимо постоянное подтверждение востребованности рефлекса, без чего он легко угасает.

4. Бессмысленность, механичность образования условного рефлекса, он образуется без какой-то заданной цели, без учителя (без механизма корректировки результата реагирования), механически соотнося причину (предшествующий условный раздражитель) и уже имеющуюся реакцию. При это каждый результат имеет свою позитивную или негативную значимость, унаследованную из контекста значимости предшествующей реакции, на основе которой образовалась новая.

5. Закрепление значимости состояния организма с образом восприятия-действия, запускающего рефлекс. При образовании следующего звена цепочки реагирования или ответвления нового направления цепочки, за каждым таким звеном закрепляется его гомеостатическая значимость, позволяющая в принципе узнать, для какого состояния организма это звено было сформировано.

 

Как уже говорилось в теме про регистры сдвига и цепочки реакций, каждое звено моторной цепочки оказывается образом восприятия-значимости-действия, образованное как условный рефлекс.

Начало цепочки программы реагирования запускается условным стимулом в контексте текущей значимости, который и выделяет этот стимул среди других, что на этапе формирования рефлекса приводило к сужению канала восприятия (в перечне условий возникновения условного рефлекса: “отсутствие других видов активной деятельности, что осуществлялось контекстом нового, переключаемого “ориентировочным рефлексом”, это является прототипом фокуса внимания).

Для следующего звена пусковым стимулом является активность предыдущего при условии достижения результатов запускаемого им действия.

Распознавание достигнутого результата осуществляется рецепторами стадии (текущей фазы, текущего звена цепочки) реакции и нейронами распознавателями конца фазы реагирования.

Так, результат каждой стадии мышечного сокращения сигнализируется проприорецепторами положения конечности. Кроме того, это контролируется и другими распознавателями: зрительными образами стадии совершенного действия, звуковыми сигналами, откликом рецепторов положения организма в пространстве (лабиринт уха) и т.п. Распознаватели таких конечных состояний действия оказываются основой для оценки результата действия, но еще это – основа для того, чтобы обеспечивать действие всеми необходимыми компонентами положения тела, тонусом его мышц, кратковременной оптимизацией нормы гомеостаза для данного усилия, - всего, без чего само по себе действие могло бы оказаться бесполезным из-за побочных нежелательных результатов: при поднятии ноги центр тяжести сместился и тело начинает падать, после мощного усилия возникает сбой недостаточности жизнеобеспечения и т.п. компонентов, отсутствие которых внешне выглядит как неуклюжесть, как отсутствие координации систем организма.

Поэтому собственно программная цепочка выполнения рефлекса дополняется развивающимися цепочками, обеспечивающими необходимый результат. И такие все более совершенные координирующие подпорки действию формируются по мере необходимости. В мозге они локализуются в зоне мозжечка.

 

Обучение с учителем

 Мы вступаем в область все менее изученных феноменов организации индивидуальной адаптивности, со спорными предположениями многих физиологов о механизмах и их реализации.

Точками опоры все в большей степени остаются факты проявления этих механизмов и принципиальная логика их функционирования. Но чем глубже в систему, тем меньше фактов и практически нет адекватных в системном подходе теоретических представлений ученых. Зато чем ближе к явлениям психики, тем в большей мере каждый оказывается способен сам непосредственно наблюдать и исследовать свою субъективность во всех ее переживаемых проявлениях. Такой метод всегда был у психологов на виду, и они пытались им пользоваться, но без достаточно надежных фундаментальных представлений о предшествующих механизмах и хоть и редких, разрозненных, но достоверных фактах исследований отдельных проявлений, это порождало довольно фантастичные представления.

Ключевые факты исследований удается выделить как нечто воспроизводимо общее в эволюции развития адаптирующих механизмов мозга, верифицируя такие фактические наблюдения психологов, у которых накопился огромный эмпирический материал, плюс к этому - самонаблюдения собственного субъективного мира. И здесь, как никогда, полезно опираться на схемотехническое мышление, позволяющее видеть способы создания схемных моделей этих явлений. 

Пока что в формализации понимания системы адаптивности мы будем следовать методу интерполяции, формируя каркас модели понимания, основанный на воспроизводимых фактах, без необходимости экстраполяционных предположений. Интерполяция – хорошо обкатанный метод нахождения недостающих промежуточных звеньев по их известным соседним (эффект пазла), что дает достаточно определенное теоретическое предсказание. Так Д.Менделеев находил новые элементы по дыркам в системе уже известных, - именно система и позволяла это проделать. Экстраполяция использует лишь один из известных узлов системы и поэтому более рискованна, и если дырка содержит более одного звена, то такая экстраполяция оказывается все более предположительной. 

Импринтинг

Как утята могут сразу при рождении запоминать вид утки, не ошибаясь в различных ракурсах?

Понятно, что для этого у них уже должны быть сформированы все необходимые слои распознавателей зрительных примитивов с их инвариантным (не зависящем от разнообразия масштабов и ракурсов) срабатыванием на образ. Другой вопрос: насколько точно при этом учитываются детали? Ведь особой точности и не требуется.

Утята обладают короткими периодами развития слоев мозга и вскоре после рождения уже готовы для запоминания образа своей утки. Сразу после рождения такое невозможно принципиально: нечем запоминать. Для импринтинга нужен свой критический период развития соответствующего слоя нейронов. Стоит его упустить, и характерная реакция не разовьется.

Так же не вызывает сомнения, что процесс фиксации памяти в импринтинге – условный рефлекс (раз условием является внешняя совокупность раздражителей), но очень облегченный, предопределенный наследственно. Т.е. наследственно задано, что в определенных условиях потребности (специализированный контекст восприятия-значимости-действия), когда такой контекст оказывается активным, по некоторым признакам в окружающем выбирается то, что подходит по условиям как образ утки: существует особый, выделяющий нужное контекст. Активность сочетаний сразу доступна для действий, а за какое-то достаточно небольшое время формируются постоянные связи от распознавателей этого образа к программе безусловных рефлексов следования за своей уткой и т.п. поведенческие реакции. На время фиксации связей активность должна самоподдерживаться.

Утятам нужно немного времени, чтобы стать готовыми к формированию образа утки. Такое обучение верифицируется признаками, которыми должен обладать такой образ по его возможному размеру, компактности признаков восприятия и динамике перемещения (утка не должна быть неподвижной). Стоит подменить утку любыми предметами или животными, подходящими под эти свойства, и рефлекс зафиксирует этот образ: возникнет поведение следования, подражания (fornit.ru/23469и полного доверия во всем, хоть прыгать в воду, хоть в огонь (не проверялось экспериментаторами).

 

Очевидно, что импринтинг имеет очень немалую подготовительную базу безусловных рефлексов, которые, в свою очередь, развиваются один на основе другого и в определенных условиях (fornit.ru/23470). Это – по-настоящему великое достижение эволюции при всем ее рукожопстве так, что мысленный эксперимент с печатающими обезьянами на деле показывает эффективность отбраковки смертью неудачного в достижении даже сложно сбалансированных между собой результатов.

Т.к. для нас это – невосполнимая в деталях становления загадка миллионлетнего процесса отбора, то остается полагаться только на хорошо выявляемые факты в конечном результате. Но этих данных вполне достаточно и вовсе не обязательно следовать столь же бездумному перебору промежуточных результатов, хотя в познавательном плане это, несомненно, дало бы немало полезного. Какой бы природный механизм не начинают исследовать ученые с большой его детализаций, возникает много поучительного и много идей для реализации своих моделей.

 

Обычно под словом “обучение” понимается процесс запоминания действий, которые дают возможность получения целевого результата. Если запоминание не приводит к обладанию возможностью получить такой результат, то процесс неудачен (бесполезен, а то и вреден). Т.е. появляется понятие цели, полезной при ее достижении. И нам предстоит найти схемы воплощения механизмов, использующих такую целенаправленность.

Логика верифицирования по такой оценке результата действий, как “истина” или “ложь”, позволяет корректировать обучение: если оценка не совпадает с ожидаемой целью (не адекватен), то блокировать, избегать впредь неудачный вариант реагирования.

Такой логики нет в импринтинге потому как, оказывается, легко можно ошибиться в условном образе, и это никак не корректируется.

И все же, импринтинг – базовый, основополагающий механизм целевого обучения по эталону (учителю), потому как у него задана цель того, к каким возможностям должен приводить результат: быть в области опеки и получать возможность без фатальных ошибок развивать адаптацию к условиям окружающего мира. В природе никто обычно не подменяет утку на движущийся мяч и все срабатывает прекрасно.

Если заменить утку на мяч, то импринтинг возникнет, но мяч не будет выполнять функции адаптивности к миру и утята будут лишены необходимых для выживания навыков. Только тепличные условия теперь могут оградить их от всего фатального.

Импринтинг запускает новую волну обучения: копирование действий по доверительному эталону, а для этого нужно, чтобы уже была возможность таким образом действовать (реакции отдельных действий уже были сформированы), т.е. существовала цель обучения в виде достижения эталонной последовательности действий.

Как связывается цель с имеющимися действиями и что вообще такое цель в схемотехнике организации эталонных действий - будет показано ниже. Мы придем к выводу, что утка это - уже не просто автомат, построенный на рефлексах, и все не так просто с обучением. Как утята, так и человечий ребенок, отлученный от родителей и общества, окажется беспомощным и нежизнеспособным, так что этот ранний период базовых форм обучения – очень важен для того, чтобы развиться до возможности обучаться самостоятельно, т.е. осознанно и при этом адекватно реальности.

Этот ранний период организован у всех достаточно высокоорганизованных животных и предполагает полную зависимость от того, как будут выполнять свою адаптирующую роль родители и окружающие особи данной стаи до момента развития возможности самостоятельных действий.

 

Если бы встала необходимость начать разрабатывать искусственный организм, то пришлось бы вшить все необходимые предопределенности для рефлекторного набора базовых реакций. Или же попытаться полностью изменить логику формирования поведенческих реакций, сразу сумев обеспечить целевые критерии верификации удачного или неудачного поведения. Вопрос в том, а что именно задать в таком качестве в организме? Система гомеостатической значимости этим на занимается, она обеспечивает поддержание жизненных параметров организма. Но организм сам по себе не существует, и нужно обеспечить параметры выживания всего вида, - некие критерии того, что для этого необходимо обеспечить в совместном и индивидуальном поведении. Это отбраковывается смертью тех, кто не обеспечивает адекватного реальности набора реакций, т.е. длительной эволюцией вида.

Более общий вопрос: возможно ли обойтись без такой эволюции вида, пока остается открытым. Мы не станем пытаться его решать. Но он дан в конечном виде: безусловные рефлексы сформированы эволюцией вида для определенных условий, в которых эти рефлексы образуются и достигают функциональной цели (не вылететь из отбора). Остается проследить системные принципы организации всех последовательностей адаптивных механизмов, уже найденных природой, а не пытаться придумать что-то свое, и не только потому, что пример искусственных нейросетей показывает, чем заканчивается такое придумывание без учета уже фатально обкатанного природой.

Хотя в природе роль учителя начинается исподволь – в организации базовой системы безусловных рефлексов и совсем не так, как даже мечтают это воплотить теоретики искусственных нейросетей, но пока это – случайно оставшаяся в живых особях цель, а не механизм целеобразования в схемах реализации индивидуального обучения, т.е. называть целенаправленным безусловные рефлексы можно (слово все стерпит), но так же не корректно, как называть живым кирпич (хотя некоторые мистики его таким полагают).

Одним их важнейших целенаправленных (на границе того, что позволяет говорить о цели) рефлексов является подражание (fornit.ru/6359). Оно дополняется все более изощренными механизмами (fornit.ru/6361и приводит к организации возможности перенимать чужие навыки (fornit.ru/6362на самом высоком уровне субъективных моделей понимания.

 

Подражание

Учитель жизни детеныша определяется импринтингом или целой системой доверительного отношения к особе, которая защищает от невзгод и формирует привычные навыки приспособления к различным условиям жизни.

После этого получают возможность активироваться и действовать другие рефлексы, обеспечивающие подражание действиям опытной особи, к которой есть полное доверие.

Самый простой подражательный рефлекс – следования за родителем или остальными членами стаи.

Само по себе имитировать что-то из чужого поведения – одна из базовых реакций (безусловно-рефлекторной природы). Мы невольно улыбаемся, видя чужую улыбку – рецидив детской реакции, хотя усилием воли может преодолеть это побуждение, если обратим на это внимание или уже приучили себя к сдержанности.

Но просто имитация чужого поведения дает возможность видеть, какие ответные реакции требуется начинать формировать. Вначале это проделывается рефлекторно, но полезность этого метода обучения настолько высока, что он перешел в форму осознанной имитации в случае освоения нового, когда уже есть критерий верификации результата реакции и сами реакции следуют этому критерию, а не просто базовым условиям формирования связей.

Период доверчивого обучения проходит стадию доосознанного, рефлекторного подражания и затем переходит в стадию осознанного отзеркаливания чужих удачных действий. При этом есть промежуточный этап подготовки для осознанного подражания, что важно проследить.

Рассмотрим наиболее общий механизм схемотехнической организации подражания как рефлекса, обеспечивающий условия возникновения более высокоуровневых производных рефлексов. При этом будем продолжать строить системную логику на основе ключевых фактов, а не станем гадать о правдоподобности имеющихся теорий вариантов предположений природного воплощения потому, что (fornit.ru/23471):

“К сожалению, у всех явлений подражания в указанном смысле нет физиологического объяснения! К наблюдаемому многоо