Тема форума: «Я робот.»

Чтобы понять как я управляю своим телом нужно что-то почитать?)) А кто не почитал тот не знает, но как-то управляет? Нан, я задаю конкретные вопросы и мне интересно мнение людей. Не общие фразы, теоретические выкладки и предложения что-то почитать, а на практике - я поднял руку и сделал это так....  Или - я этого не делаю она поднимается сама. Задавить интеллектом старожилы данного сайта меня всегда смогут, я не сомневаюсь, но это не красиво. 

Было бы не плохо увидеть это слово в словаре сайта для исключения спора о словах. А вообще Кошкин об этом чуть выше писал.

Вот тебе практическая сторона - подними руку вверх и расскажи почему ты не знаешь как это сделал. И перестань следить за моей орфографией, далась она тебе.

Мозг в разных представлениях:

Это не совсем верно. Так как разницы между вашими картинками нет.

Нейронная сеть мозга сложна и содержит более или менее обособленные отделы и зоны, архитектура нейронной сети и типы нейронов в которых отличаются. Например, в мозжечке преобладают нейроны одних типов и архитектура их связей также своеобразна. К примеру, мозжечок отличается даже тем, что в нём содержится до половины всех нейронов мозга — около 50 млрд. То же в целом относится и к другим отделам. Есть деление «эволюционное» — по древности формирования структур, отчасти отражающее и функциональные особенности этих структур, или деление на нейронные ансамбли, которое подразумевает выделение ансамблей нейронов, активность которых связывается с неким конкретным опытом. Или вот, например, описание «Когнитом – гиперсетевая модель мозга» К. Анохина. Отдел нейронаук НИЦ «Курчатовский институт» (не путать К. Анохина с его дедом П. Анохиным). Цитата: «1. Что такое мозг? Любой мозг – это сеть. 2. Что такое разум? Любой разум – это сеть. 3. Как соотносятся мозг и разум? Разум – это гиперсеть мозга. … Гиперсети – это сети, сетей, сетей… Сознание – это ТРАФФИК в этой структуре.» В общем, «подсетей» в нейронной сети мозга можно выделить много, было бы желание. Тем не менее это не отдельные сущности, а части единой динамической системы, которые не функционируют по-отдельности, а за счёт своих особенностей вносят свой вклад в общую распределённую реакцию сети. Поэтому и разницы между вашими картинками нет.

***

Что касается идеи, представленной на сайте, то, как я понял, она подразумевает поведение как подключение/отключение или «ветвление» цепочек определённых динамических стереотипов (автоматизмов), в том числе и «мыслительных». Идея «стереотипов» принадлежит Павлову, и распространял он понятие динамического стереотипа тоже широко: от простейших действий до образа мышления. Однако идеи Павлова оказались неспособны объяснить сложные формы поведения. Поэтому в СССР в 30-40-е годы на смену идеям Павлова пришла ТФС (теория функциональных систем) П. Анохина, в которой в чём-то можно найти аналогии с идеями Павлова, но которая в то же время уже более близка к идее единой управляющей структуры. И наконец в западных странах в 50-е годы возникла идея нейронной сети, которая отличается от идей Павлова уже принципиально, так как это именно идея единой структуры, — идея нейронной сети не подразумевает наличие отдельных систем, подключаемых частей, цепочек, деления на автоматизмы и не автоматизмы, управляющих и управляемых центров, строгого разделения на функции, строгую локализацию опыта и т. д., и т. п., в ней это всё невозможно в принципе.

Возможно, что в теории, представленной на сайте, идеи Павлова переработаны или подразумевают какие-либо дополнения, которые я не заметил. Поэтому настоящую суть отличий представленной здесь теории от теории нейронной сети, и чем, по его мнению, одна лучше другой, вам точнее пояснит, конечно, сам автор.

***

Что касается нейронных сетей. Словосочетания «сеть нейронов» и «нейронная сеть» могут иметь разный смысл. Первое словосочетание — это просто наблюдаемое в мозге, где нейроны образуют некую сеть, причём важно, что за счёт тысяч длинных отростков нейроны связаны не только со своим непосредственным окружением, а и со множеством других нейронов по всему пространству мозга. Цитаты ниже. Второе словосочетание — это ещё и термин, подразумевающий общий принцип по которому, как сейчас считается, происходит функционирование сети нейронов в мозге. Этот принцип отражён также в искусственных нейронных сетях. Искусственные нейронные сети работают — причём так же как и сеть нейронов в мозге, искусственные нейронные сети не требуют никаких дополнительных сущностей, кроме просто самих себя. Был период, когда казалось, что искусственные сети упускают что-то принципиальное важное в работе нейронной сети мозга, однако в 1982 году Хопфилд показал, что нейронная сеть с обратными связями может представлять собой систему, минимизирующую энергию, что наряду с другими открытиями сняло возражения. То есть идея, что сеть нейронов в мозге функционирует по принципу нейронной сети проверена на практике. Правда, проверена только отчасти.

Дело в том, что из принципа функционирования нейронной сети также следует, что создание сложной и рабочей нейронной сети, сравнимой с нейронной сетью человека или даже только около того, фактически невозможно. Таким образом, проверить действительно ли мышление человека происходит по принципу нейронной сети или оно подразумевает что-то ещё принципиально иное, на практике не представляется возможным, даже если идея нейронной сети полностью верна. Тем не менее огромное количество физиологических и биофизических исследований идею нейронной сети подтверждают, а каких-либо значимых возражений ей на данное время нет.

Суть принципа функционирования нейронной сети проста (ведь это просто сеть нейронов). Нейроны связаны в определённую структуру, связи в этой структуре могут иметь разные веса, каковые веса могут изменяться под воздействием возбуждения. В результате чего возбуждение от рецепторов, просто проходя по сети, во-первых, за счёт архитектуры сети и весов связей преобразуется в уже другое возбуждение на выходе. Во-вторых, веса связей наиболее активных нейронов изменяются, потому даже такое же возбуждение на входе приведёт уже к другой реакции на выходе. То есть сеть обучится. И всё остальные особенности — это уже следствие частных особенностей нейронной сети, начиная от особенностей архитектуры связей нейронов до особенностей самих нейронов.

*** 

«Наличие нелинейности и слабых весов не позволяют рассматривать части нейронной сети по отдельности, поскольку динамика группы нейронов любого размера зависит также и от остальных частей целой сети. В случае генерации импульса на одном нейроне невозможно предсказать его распространение без учёта предшествующих импульсов других нейронов, способных довести возбуждение до порогового уровня. Данное свойство целостности и масштабная инвариантность следуют также из нелокальности межэлементных связей, поскольку на любом пространственном масштабе равновероятны связи как между ближайшими, так и между наиболее удалёнными нейронами.» Модель возникновения лавинообразных биоэлектрических разрядов в нейронных сетях мозга. Институт прикладной физики РАН. 2011 год

«Взаимодействие двух нервных процессов—возбуждения и торможения, лежащих в основе всех сложных регуляторных функций организма, закономерности их одновременного протекания в различных нервных центрах, а также последовательная смена во времени определяют точность и своевременность ответных реакций организма на внешние и внутренние воздействия.» Физиология центральной нервной системы. § 5. Координация деятельности центральной нервной системы.

«С другой стороны, высшие психические функции (в том числе и память) обычно реализуются одновременно разными структурами мозга (параллельная обработка информации), т.е. в процессах памяти кроме гиппокампа (или его частей) принимают активное участие и другие отделы мозга (например, лобная и височная кора). В связи с этим возникают методические проблемы исследования такой сложной распределенной системы, упростить которую без существенного нарушения ее функций затруднительно.» Память человека и анатомические особенности гиппокампа.

О самоорганизации в нейронной сети написано в других постах и наиболее подробно здесь: Сообщение № 13592 показать. И в статье, конечно.

Процессы возбуждения/торможения и особенности циркуляции возбуждения в мозге зависят от архитектуры нейронной сети, свойств её нейронов, предыдущей активности и нынешних сигналов рецепторов. Особенности развития нейронной сети зависят от генетической программы и условий, включая и активность сети. В частности: Аксональное наведение. Википедия или Blue Brain Project: как все связано? Биомолекула.

Действительно, в искусственных сетях многого нет, но это само по себе не говорит о том, что нейросетевое представление о работе мозга ошибочно. В создании искусственных нейронных сетей есть объективные трудности, не зависящие от того, соответствуют ли они действительной работе мозга (и которые скорее подтверждают, что соответствуют). Эти трудности известны, они подробно описаны в статье. Но, например, вы предлагаете теорию мышления, которую, как я понял, считаете более точно соответствующей работе мозга, чем нейросетевое представление. В таком случае у вас есть идея как создать на её основе модель, которая будет в той же степени лучше нынешних искусственных нейронных сетей?

Ок. Логику легко проследить в коротких фразах. Вопрос-ответ. Начнём.

Вопрос: Чтобы управлять чем-то, нужно знать как это делается?

Ответ: Да.

В: Ты управляешь своим телом?

О: Да.

В: Ты знаешь как ты это делаешь?

О: Нет.

В: Как управлять процессом, не зная алгоритма, вообще не представляя его сущности?

О: .....

Нормальная логика? На последний вопрос можешь ответить сам.

Машинами управляют блондинки. Дети управляют телефонами и компьютерами. ЧУДО!!! 

Я не понял, что ты утверждаешь посредством своей логики. ))

На каждый твой вопрос можно ответить и да и нет, в зависимости от контекста. 

«Наличие нелинейности», о чём написано в цитате, это по-другому неравновесное состояние, в котором находится система. То есть ничтожное воздействие или внутренняя флуктуация может привести всю систему к активной динамике, если точно совпадёт с порядком в системе и его нынешней динамикой (опытом и нынешним направлением поведения). Если не совпадёт, то в контексте тех же факторов воздействие будет всей системой как целым нивелировано. Поэтому написанное в цитате следует понимать буквально, любой сигнал так или иначе влияет на всю нейронную сеть как на целое. Пример, как система из миллиардов и миллиардов элементов реагирует как целое, есть в этом посте и следующем. Что касается аксонов, то они могут быть длиной более метра и иметь множество ветвлений.

Как раз за счёт нелинейности/неравновесности нейронные сети (и субъект соответственно) могут выделять «важные» воздействия и воплощать их в реакцию более всего, несмотря на то, что само по себе «важное» воздействие может быть гораздо слабее остальных воспринимаемых. Например, выделить еле слышное слово в громком шуме и активно действовать исходя из этого слова, а не из шума, или различить знакомый силуэт по минимуму доступных признаков.

Совершенно верно, надо включать в описание всё сущее. И так как это невозможно, то предсказания поведения нелинейных систем и в частности нейронных сетей ограничено. И чем выше нелинейность, тем более ограничено предсказание. Мозг — система очень нелинейная.

Ценность деления мозга на части безусловно есть, так как всё-таки опыт/функции не распределены по всей сети «ровным слоем», а предполагают ту или иную концентрацию в пространстве сети. Поэтому, например, за память и внимание отвечает сразу весь мозг, однако разрушение разных участков сети могут по-разному сказываться на этих функциях. Правда, есть ещё один фактор — сохранившиеся участки сети до некоторой степени смогут заменять утраченные за счёт перенаправления импульсов по оставшимся связям, тем самым отчасти нивелируя то, что в разрушенной области могла быть «высокая концентрация» какого-либо определённого опыта.

По современным представлениям организм, нейронные сети — это самоорганизующиеся (открытые, диссипативные) системы. Диссипативные системы — это динамические системы, функционирующие «на границе хаоса и порядка». Это неравновесное состояние, которое, с одной стороны, характеризуется упорядоченным поведением элементов системы, с другой, высокой чувствительностью к начальным условиям.

Упорядоченность системы означает, что не все степени свободы в динамике элементов системы одинаковы, то есть между элементами существуют некоторые повторяющиеся отношения, — что есть характеристика порядка. И в этом смысле реакции системы предсказуемы, так как не беспорядочны. Чувствительность к условиям означает, что малейшая неточность в начальных условиях через некоторое время может привести к сильному расхождению прогноза с реальной реакцией системы — что есть характеристика хаоса. В этом смысле реакции системы непредсказуемы, так как исследовать систему на всех уровнях материи невозможно. Таким образом, можно заметить в поведении диссипативной системы те или иные закономерности, но намного уточнить поведение системы не получится, так как проблемы с уточнением будут расти экспоненциально. К диссипативным системам относятся и нейронные сети — и потому поведение человека в целом более понятно, в частностях менее. Также к диссипативным системам относится живые организмы в целом, поэтому невычислима конкретная динамика гомеостаза:

«Гомеостатические системы обладают следующими свойствами: Нестабильность системы: тестирует, каким образом ей лучше приспособиться. Стремление к равновесию: вся внутренняя, структурная и функциональная организация систем способствует сохранению баланса. Непредсказуемость: результирующий эффект от определённого действия зачастую может отличаться от того, который ожидался.» Гомеостаз. В целом гомеостаз — это вообще поддержание своей упорядоченной организации любой диссипативной системой, в то время как система осуществляет со средой обмен веществом, информацией или энергией.

«По аналогии описания самоорганизующихся систем с фазовыми переходами, диссипативная самоорганизация получила название фазового перехода в неравновесной системе. Методы синергетики были использованы практически во всех научных дисциплинах: от физики и химии до социологии и филологии. Градообразование и нейронные сети описаны как диссипативные структуры. В последнее время практически исчезло использование первоначально необходимого математического аппарата нелинейных уравнений. Это привело к тому, что любая система естественного происхождения, не принадлежащая компетенции равновесной термодинамики, стала рассматриваться как самоорганизованная.» Самоорганизация. Википедия.

***

«Диссипативная система (или диссипативная структура, от лат. dissipatio — «рассеиваю, разрушаю») — это открытая система, которая оперирует вдали от термодинамического равновесия. Иными словами, это устойчивое состояние, возникающее в неравновесной среде при условии диссипации (рассеивания) энергии, которая поступает извне. … Простым примером такой системы являются ячейки Бенара. В качестве более сложных примеров называются лазеры, реакция Белоусова — Жаботинского и биологическая жизнь.» Диссипативная система. Википедия.

«Термодинамические открытые системы активно взаимодействуют с внешней средой, причем наблюдатель прослеживает это взаимодействие не полностью, оно характеризуется высокой неопределённостью. ... Открытые системы могут сохранять высокий уровень организованности и развиваться в сторону увеличения порядка и сложности, что является одной из наиболее важных особенностей процессов самоорганизации.

Открытые системы имеют важное значение не только в физике, но и в общей теории систем, биологии, кибернетике, информатике, экономике. Биологические, социальные и экономические системы необходимо рассматривать как открытые, поскольку их связи со средой имеют первостепенное значение при их моделировании и описании.» Открытая система (физика). Википедия.

Как следует из ссылок, нейронная сеть находится в состоянии неравновесия (можно сказать, «внутреннего напряжения») и потому поведение субъекта «характеризуется высокой неопределённостью», но при этом его поведение упорядочено. Состояние неравновесия и одновременная упорядоченность означает, что изменить поведение может любая мелочь, если «правильно» совпадёт с порядком нейронной сети и его динамикой в данный момент. И наоборот, если не совпадёт, то даже активное воздействие на поведение повлияет мало. Проще говоря, за счёт нелинейности реакций нейронной сети, в контексте опыта и нынешнего направления поведения слабое, но «важное», воздействие может быть всей сетью масштабировано, а сильное, но «не важное», нивелировано. И при этом поведение будет всегда более или менее упорядочено — подчинено опыту. Чем сложнее порядок системы, тем сложнее поведение системы. Порядок нейронной сети человека сложнее всех известных объектов во Вселенной. Моя статья, где об этом подробнее, здесь.

***

В процессе самоорганизации более или менее участвуют все элементы системы — например, валы воды в ячейках Бенара не существуют сами по себе, даже несмотря на отсутствие непосредственных нелокальных связей между молекулами воды. Гиппокамп или любой другой элемент нейронной сети — это то же вал в ячейках Бенара. Он не существует в нейронной сети сам по себе, а зависит от взаимодействия с остальной сетью. Поэтому его функции не могут быть строго локализованы, так же как и не могут быть строго ограничены неким конкретным «кругом обязанностей». Это же касается и всех остальных элементов сети. В нейронах самих по себе нет никакого опыта, кроме «умения» принимать и передавать возбуждение. Их иное функциональное значение возникает только в контексте всех остальных нейронов и потому не может быть от них строго отделено.

***

Честно говоря, непонятно, что непонятно. Что значит «любой сигнал»? Есть «пустая» сеть без какой-либо активности, в неё на один нейрон поступает один сигнал от одного рецептора и вопрос, дойдёт ли он до всех остальных нейронов? Такая ситуация не имеет отношения к биологической реальности.

В контексте собственной активности нейронов, постоянного поступления импульсов от рецепторов, генерализованной активизации сразу всей площади коры ретикулярной формацией, нелокальных связей нейронов, а главное в контексте рекуррентности нейронной сети мозга, рассуждения о том доходит ли импульс до каждого нейрона или не доходит просто не имеют смысла. Так как конкретную реакцию формирует ещё и «предыдущее» возбуждение нейронной сети, циркулирующее в ней. То есть во всей сети есть какая-то динамика возбуждения/торможения, которая определяет активность нейронов на выходе сети и, соответственно, активность мышц. И новые импульсы только модулируют её, внося свою составляющую. Поэтому, например, конкретная реакция формируется не только в контексте опыта — устройства нейронной сети, но и в контексте предыдущей динамики сети. Из-за чего любая реакция животного в большем или меньшем соотношении отражает и условия, и опыт, и предыдущее направление поведения (и при этом реакция всегда упорядоченная, так как нейронная сеть — это диссипативная система).

Например, в головной мозг входит около 3 млн. нервных волокон, несущие информацию от рецепторов, включая зрение. В самом мозге около 100 млрд. нейронов. При этом известно, — например, это показывает ЭЭГ, что активен всегда весь мозг. Поэтому, образно говоря, поступающие импульсы — это как струя воды, текущая в большой сосуд с водой, но задающая динамику движения воды во всём сосуде. Однако в этой аналогии, если струя воды изменится, то пройдёт какое-то время, прежде чем поменяется и динамика воды во всём сосуде. Но в нейронной сети мозга связи нейронов, за счёт длинных аксонов, существенно нелокальны. То есть продолжая аналогию с водой, можно сказать, что некоторые молекулы воды из струи могут сразу попадать на другой конец сосуда, тем самым изменяя динамику воды в сосуде «со всех сторон» и потому гораздо быстрее.

***

«Интегративным центром» является весь мозг в целом и каждый его отдел в частности — «опыт/функции не распределены по всей сети «ровным слоем», а предполагают ту или иную концентрацию в пространстве сети». Что касается гомункулусов. Например, если предположить, что опыт локализован, то части мозга с разным опытом кто-то должен «подключать», когда это необходимо. То есть в мозге должен быть некий «центр», который будет всё знать и объединять по необходимости части отдельного опыта. Этот «центр» и будет реальным мозгом. Но если мозг не обходится без отдельных частей, то у этого «гомункулуса» тоже должны быть свои отдельные части, которые тоже должен подключать некий «центр» — и так эти «центры-гомункулусы» плодятся до бесконечности. Если же «центр-гомункулус» всё-таки обходится без отдельных частей, то почему бы тогда и всему мозгу не обходиться без частей? Нейронная сеть сняла противоречие, так как обходится без частей и «знающих всё» центров.

Если вопрос с гомункулусами остался не понятен, то прояснить нужно вначале его, так как все современные описания мышления по умолчанию подразумевают, что мышление — это функция распределённой системы, и описание её «отдельных» систем идёт в этом контексте. Нельзя мыслить сразу «всё», поэтому приходится разделять, понимая ту или иную степень ограниченности такого описания. Некоторые из ссылок ниже я уже приводил.

«Функционирование отдельных клеток достаточно хорошо объяснено, однако понимание того, как в результате взаимодействия тысяч и миллионов нейронов мозг функционирует как целое, доступно лишь в очень упрощённом виде и требует дальнейших глубоких исследований. … С одной стороны, существует локализация функций в отделах головного мозга, с другой — все они соединены в единую сеть.» Головной мозг. Википедия. 

Цитата из статьи середины прошлого века, идеи которой сейчас развиты и являются общепринятыми. «Идеи Спенсера, Джексона и Шеррингтона, а также всех тех, кто пришел вслед за ними, коренились в эволюционной теории, согласно которой мозг развивается, в филогенезе путем последовательного прибавления передних отделов. По этой теории, каждое новое добавление или увеличение сопровождалось выработкой все более сложного поведения и в то же время создавало необходимость в регуляции деятельности более каудальных и примитивных отделов и, по-видимому, более примитивного поведения, которым они управляют. ...

Достижения последних десятилетий требуют новых формулировок, которые включали бы иерархический принцип организации мозга и в то же время выходили бы за его пределы. Среди них выделяется представление о том, что головной мозг является комплексом широко взаимосвязанных систем и что динамическое взаимодействие нервной активности в пределах систем и между ними составляет самую сущность функции мозга. ...

Важное свойство таких распределенных систем, особенно тех, которые расположены к центру от первичных сенсорных и моторных систем, состоит в том, что своя функция, управляемая или выполняемая системой, не локализуется ни в одной из ее частей. Функция — это свойство динамической активности внутри системы: она включена в систему как таковой. Частичные функции и отдельные проявления функции системы могут осуществляться локальными операциями в ограниченных частях такой системы. Этим может объясняться то обстоятельство, что локальные повреждения распределенной системы лишь редко уничтожают ее функцию полностью, они только нарушают ее до предела, определяемого размером повреждения и критической ролью поврежденного участка в выполнении функции. Поразительная способность к восстановлению функций после частичных повреждений головного мозга рассматривается как свидетельство активной способности таких распределенных систем решать поведенческие задачи, пусть медленно и с ошибками, при помощи сохранившихся частей нервного аппарата.» «Организующий принцип функции мозга: элементарный модуль и распределенная система». В. Маунткасл.

«Анатомо-физиологическое представительство в мозге психических процессов и состояний человека. Каждый психический процесс, состояние или свойство человека определённым образом связаны с работой всей центральной нервной системы.» «Психология и педагогика» Л. Н. Стрижак, Москва 2006, стр. 28

«Распознавание мозгом каждого конкретного образа, например, дерева, связано с выделением из памяти по поступающим извне данным наиболее близкого этим данным образа. В памяти человека все возможные реализации образа хранятся в распределенном виде по всей нейронной сети. Обращение к хранимой в памяти информации происходит по содержанию, а не по адресу в памяти (как в современных компьютерах) и этим объясняется очень высокая быстрота процесса распознавания.

Существует две крайние точки зрения относительно функциональной локализации в мозге

1) специфические функции локализованы в отдельных нейронах

2) функции полностью делокализованы по всему мозгу

Сейчас общепризнано, что на самом деле истина где-то посередине, то есть существует определенный уровень региональной специализации. Мозг, в самом деле, должен быть функционально разделен. Например, зрительная система должна быть отделена от слуховой и моторной (системы отвечающей за двигательные функции) и т. д. Но мы знаем также, что все эти области, а, следовательно, и сами функции, в сложных поведенческих актах связаны между собой. ...» «Синергетика мозга» Евин И. А., Москва 2005, Глава 1. Синергетика и принципы функционирования мозга, стр. 32 

Утверждения в цитатах имеют в основании экспериментально установленные факты и их общепринятую интерпретацию.

>>>Замечу, что понятия нелинейность и неравновестность - совершенно несопоставимо разные.

«Процессы, происходящие в нелинейных системах, часто носят пороговый характер — при плавном изменении внешних условий поведение системы изменяется скачком. Другими словами, в состояниях, далеких от равновесия, очень слабые возмущения могут усиливаться до гигантских волн, разрушающих сложившуюся структуру и способствующих ее радикальному качественному изменению. Нелинейные системы, являясь неравновесными и открытыми, сами создают и поддерживают неоднородности в среде.» Учебник «Концепции современного естествознания». 

>>>Кроме того, нелинейность означает порядок (степенной) зависимости, и вовсе не характеризует возможность предсказуемости. Это - серьезный прокол непонятной этиологии.

«Для линейных систем разработан мощный и удобный математический аппарат, позволяющий проводить их анализ и синтез, однако, все эти методы неприменимы или ограниченно применимы для нелинейных систем. Динамика нелинейных систем описывается нелинейными дифференциальными или разностными уравнениями. В ряде случаев (при малых изменениях переменных) анализ нелинейных систем можно свести к анализу линеаризованной нелинейной системы без потери особенностей поведения.» Нелинейное управление. «Нелинейные дифференциальные уравнения в общем случае не имеют разработанных методов решения, кроме некоторых частных классов.» Дифференциальное уравнение.

>>>Кроме того, в мозге для информационной обработки не используются равновесные состояния наподобие термодинамическим (именно для них принято говорить о равновесных состояниях системы).

Речь шла о неравновесных состояниях. «По аналогии описания самоорганизующихся систем с фазовыми переходами, диссипативная самоорганизация получила название фазового перехода в неравновесной системе. Методы синергетики были использованы практически во всех научных дисциплинах: от физики и химии до социологии и филологии. Градообразование и нейронные сети описаны как диссипативные структуры. В последнее время практически исчезло использование первоначально необходимого математического аппарата нелинейных уравнений. Это привело к тому, что любая система естественного происхождения, не принадлежащая компетенции равновесной термодинамики, стала рассматриваться как самоорганизованная.» Самоорганизация.

>>>О каких контрено флуктуациях идет речь? Никаких случайных, но значимо воздействующих флуктуаций в реальном мозге нет.

«Диссипативная система (или диссипативная структура, от лат. dissipatio — «рассеиваю, разрушаю») — это открытая система, которая оперирует вдали от термодинамического равновесия … Простым примером такой системы являются ячейки Бенара. В качестве более сложных примеров называются лазеры, реакция Белоусова — Жаботинского и биологическая жизнь.» Диссипативная система. «Фундаментальное свойство неравновесных систем проявляется в способности осуществлять порядок через флуктуации.» [c.464]». Система неравновесная. Энциклопедия по машиностроению.

>>>При этом не используются никакие неравновесные состояния или флуктуации. Происходит банальное выделение локальным рецепторным вниманием пика воспринимаемого, контрастирование, распознавание, выделение среди распознанного актуального. Это - очень хорошо исследованные механизмы и не нужно сочинять что-то свое. При выделении актуального используется система личной значимости, иначе невозможно принять что-то значимым среди всего другого. Кошкин, знаний нейрофизиологии - критически недостаточно у тебя, это так и лезет буквально из каждого высказывания.

Действительно, эти функции понятны и сейчас объясняются как функции нейронной сети мозга без привлечения дополнительных сущностей. Объяснения проверены экспериментально. Например, искусственные нейронные сети способны и на распознавание, и на построение алгоритмов действий, но не нуждаются в «системах значимости». Моделируется и функция внимания: «В работе Кузьминой и др. в модели осцилляторной сети, имитирующей функционирование зрительной коры при распознавании зрительного образа, происходит синхронизация сетевых ансамблей, соответствующих контуру изображения, в то время как осцилляторы, соответствующие фону остаются не синхронизированными. При этом осцилляторы, соответствующие более ярким элементам контура синхронизируются в большей степени, чем осцилляторы, соответствующие менее ярким элементам.» Синергетика мозга. То же происходит и в мозге: «Так, например, нейроны зрительной коры, рецептивное поле которых содержит объект внимания, сильнее синхронизированы с локальным потенциалом (на γ-частоте), чем нейроны, которые реагируют на другие объекты вне внимания.» Синхронизация (нейробиология).

>>>Несмотря на все доводы, ты продолжаешь настаивать на неразрывной целостности функционирования нейросети. Это здорово удручает. Я не буду злокачественно переубеждать, а просто приведу несколько неоспоримых (в виду огромного множества согласованных по выводам работ фактических исследований). 1. Мозг продолжает функционировать достаточно адекватно даже если у него затормозить очень большие области, в частности, есть операции по вымораживаю зон, ответственных за излишнюю активность (криолечение наркомании, эпилепсии и т.п.).

Вы не привели цитату, и без неё непонятно, какие мои слова вы поняли как утверждение о «неразрывной целостности функционирования нейросети». Наоборот, то что нейронная сеть функционирует не по частям, а как целое, означает, что опыт в сети не локализован, поэтому и при разрушении возможности нейронной сети уменьшаются, но не изменяются в сути. При этом устройство нейронной сети определяет также и то, что соседние участки могут отчасти заменять утраченные. Что в целом как раз приводит к высокой устойчивости сети к повреждениям.

«Важнейшая особенность сети, свидетельствующая о ее широких возможностях и огромном потенциале, состоит в параллельной обработке информации всеми звеньями. При громадном количестве межнейронных связей это позволяет значительно ускорить процесс обработки информации. Во многих случаях становится возможным преобразование сигналов в реальном времени. Кроме того, при большом числе межнейронных соединений сеть приобретает устойчивость к ошибкам, возникающим на некоторых линиях. Функции поврежденных связей берут на себя исправные линии, в результате чего деятельность сети не претерпевает существенных возмущений.» Приложения нейронных сетей. Жуков Л.А. 

«Достоинствами нейронных сетей являются: свойство т. н. постепенной деградации − при выходе из строя отдельных элементов качество работы системы падает постепенно (для сравнения, логические сети из элементов И, ИЛИ, НЕ выходят из строя при нарушении работы любого элемента сети); повышенная устойчивость к изменению параметров схем, их реализующих (например, весьма значительные изменения весовых коэффициентов не приводят к ошибкам в реализации простой логической функции 2-х переменных) и др.» На пути к нейрокомпьютерам с использованием мемристоров. Галушкин А. И

«Нейроны образуют два характерных типа соединений - конвергентные, когда большое число нейронов одного уровня контактирует с меньшим числом нейронов следующего уровня, и дивергентные, в которых контакты устанавливаются со все большим числом клеток последующих слоев иерархии. Сочетание конвергентных и дивергентных соединений обеспечивает многократное дублирование информационных путей, что является решающим фактором надежности нейронной сети. При гибели части клеток, сохранившиеся нейроны оказываются в состоянии поддерживать функционирование сети.» Лаборатория Искусственных Нейронных Сетей НТО-2, ВНИИТФ 

«Мозг обладает свойством пластичности. Если поражен один из его отделов, другие отделы через некоторое время могут компенсировать его функцию. Пластичность мозга играет роль и в обучении новым навыкам.» Головной мозг. Википедия.

И вот цитата из моего поста выше: «При разрушении сохранившиеся участки сети до некоторой степени смогут заменять утраченные за счёт перенаправления импульсов по оставшимся связям, тем самым отчасти нивелируя то, что в разрушенной области могла быть «высокая концентрация» какого-либо определённого опыта.»

Если же, например, следовать вашим идеям о строгой локализации функций/опыта, то повреждение мозга должно удалять что-то целиком. Непонятно как вообще локализовать какую-либо функцию/опыт в сети, если аксон нейрона из какого-нибудь отдела тянется на другой конец мозга, а к самому нейрону подходят терминали тысяч других нейронов — тоже далеко не только от его ближайшего окружения.

>>>2. Даже у самого совершенного мозга есть совершенно необходимые связи непосредственно от рецепторов к эффекторам через вставочные нейроны, совершенно изолированные от остальной массы нейронов. Нейроны там выполняют роль не просто проводящей перемычки, а имеют порог срабатывая, что позволяет реализовать эффекты привыкания. Таких локальных, изолированных схемотехнических элементов - очень много в мозге.

У вас есть цитаты/ссылки на научные исследования, где это экспериментально подтверждается? Дело в том, что идея «совершенно изолированных» от остальной нейронной сети нейронов является очень необычной. Может быть, речь всё же шла об этом: «В нервной системе существует два типа нейронов: очень мелкие нейроны, известные как локальные нейроны, и более крупные нейроны, называемые макронейронами. Хотя большинство нейронов являются локальными, мы лишь недавно начали понимать, как они функционируют. Фактически на протяжении долгого времени многие исследователи полагали, что эти крохотные нейроны вовсе не являются нейронами или что они являются незрелыми и неспособными к передаче информации. Сегодня мы знаем, что на самом деле локальные нейроны передают сигналы другим нейронам. Однако они обмениваются сигналами преимущественно с соседними нейронами и не передают информацию на большие расстояния в пределах организма, как это делают макронейроны.» «Введение в психологию: Учебник для студентов университетов». 2003 год, стр. 53

Или об этом: «Ко второму типу нейронных сетей относятся локальные сети, формируемые нейронами с ограниченными сферами влияния. Нейроны локальных сетей производят переработку информации в пределах одного уровня иерархии. При этом функционально локальная сеть представляет собой относительно изолированную тормозящую или возбуждающую структуру.» «Лекции по теории и приложениям искусственных нейронных сетей.» Лаборатория Искусственных Нейронных Сетей НТО-2, ВНИИТФ 

Но о реальной «изолированности» ни в одной из ссылок речи не идёт.

>>>Кошкин, я призываю более взвешено подходить к важным сообщения, не допускать профанирующих нейробиологию высказываний и не придавать им налет бесспорной авторитетности.

Поэтому сейчас я постарался каждое своё утверждение подтвердить ссылками на научные источники.

>>>У меня нет возможности повторить природную реализацию на природном материале, но нет и сомнений в возможности реализации, причем на более удобной элементной базе. Схемотехнически здесь нет вопросов и это детально ужен описывалось на сайте. Имеющаяся теоретическая модель несравнима по качеству описания с существующими моделями искусственных нейросетей. Главное - она соответствует реалиям эволюционного наращивания адаптивных функций, а искусственные нейросети вообще упускают все, кроме организации простой системы связанных персептронов. … В самом деле, я вообще не использую понятие нейросеть в значимом смысле при описании механизмов, если где употребляю это слово - то только для обозначения специфической, нейронной части мозга, не более того. В остальном это понятие непродуктивно и ничего не дает.

Ранее вы писали, что никакой логикой не может быть показана верность предположения, однако в своей теории у вас нет сомнений, несмотря на то, что ни одной модели по ней не создано, а «системы значимости» в нейробиологии не рассматриваются. На сайте есть, например, схема неких блоков — в посте Hiwark-а выше, но нет точной схемы, что и как конкретно происходит внутри блоков. Получается, у вас есть теория, но экспериментально она не проверена и конкретной проверяемой гипотезы в виде модели на этот счёт нет. В принципе важна может быть и сама идея, но тогда необходимо заинтересовать своей теорией учёных, науку. Для чего необходимо показать, в чём ваша теория лучше нынешней, сравнить их «по пунктам». Но этого тоже на сайте нет. При этом современное научное представление о мышлении вы считаете непродуктивным, несмотря на то, что созданные на его основе искусственные нейронные сети уже вовсю применяются.