Элементы кибернетики нервной системы

Нейрокибернетика (кибернетика нервной системы) - наука, изучающая процессы управления и связи в нервной системе. Такое определение предмета и задач кибернетики нервной системы позволяет выделить три ее составных компонента (раздела): организация, управление и информационная деятельность.

В сложных полифункциональных интегративных системах мозга невозможно раздельное функционирование элементов организации, управления и информационной деятельности, они тесно связаны и взаимообусловлены. Организация нервной системы во многом предопределяет механизмы управления и эффективности передачи и переработки информации. Управление модифицирует механизмы организации и самоорганизации, обеспечивает эффективность и надежность информационной функции системы. Информационная деятельность является обязательным условием совершенствования процесса организации, управления как оперативный прием эффективного воздействия и целенаправленного видоизменения.

Организация. В центре внимания теории организации и самоорганизации в нейрокибернетике лежит представление о системных свойствах конструкций мозга на разных морфологических и эволюционных уровнях конструкции нервной системы. Ведущим свойством системы является организация. Система – это совокупность элементов, где конечный результат кооперации проявляется не в виде суммы эффектов составляющих элементы, а в виде произведения эффектов, т. е. системность как характерное свойство организованной сложности предполагает неаддитивное сложение функций отдельных компонентов. Объединение двух и более элементов в системе рождает новое качество, которое не может быть выражено через качество составляющих компонентов.

Отдельный нейрон является носителем свойств, позволяющих ему интегрировать влияние других нейронов, строить свою активность на основании оценки результатов интеграции. С другой стороны, на основе таких свойств происходит объединение индивидуальных нейронов в системы, обладающие новыми свойствами, отсутствующими у входящих в их состав единиц. Характерной чертой таких систем является то, что активность каждого составного элемента в них определяется не только влияниями, поступающими по прямым афферентным путям каждого элемента, но и состоянием других элементов системы. Свойство системности в нервных образованиях возникает тогда, когда деятельность каждой нервной клетки оказывается функцией не только непосредственно поступившего к ней сигнала, но и функцией тех процессов, которые происходят в остальных клетках нервного центра.

Оптимальная организация нервных конструкций обычно сочетается со значительной структурой или функциональной избыточностью, которой принадлежит решающая роль в обеспечении пластичности и надежности биологической системы.

Нервная система животных и человека - самая совершенная по структуре система, разнообразие форм и размеров клеток которой не имеет аналога ни в какой другой физиологической системе биологического организма. Все многообразие и сложность форм нервных клеток в разных структурах и органах есть результат и основа богатого разнообразия функций элементов ведущей регуляторной системы организма. Часто наблюдаемые петлеобразные структуры в архитектонике волокнистых структур мозга (боковые и возвратные ветви аксонных отростков), обеспечивающих возможность циркуляторного прохождения информации, очевидно, выполняют функции механизма обратной связи, играющей столь важную роль в кибернетике нервной системы.

Важным моментом организации и самоорганизации служит системообразующий фактор - результат действия (П.К.Анохин). Реальной физиологической системой нейронов является комплекс нервных клеток, у которых взаимодействие и взаимоотношения приобретают характер взаимодействия элементов на получение фиксированного полезного результата.

Управление. Суть процесса управления заключается в том, что из множества возможных воздействий отбираются и реализуются те, которые направлены на поддержание и обеспечение рассматриваемой функции органа. Управление представляет собой информационный процесс, предусматривающий обязательность контроля за поведением объекта благодаря кольцевой (или круговой) передаче сигналов. Это предусматривает два вида передачи информации: по цепи управления от регулятора к объекту и в обратном направлении - от объекта к регулятору при помощи обратной связи, по которой поступает информация о фактическом состоянии управляемого объекта.

Обратная связь бывает двух видов: положительной и отрицательной. В случае положительной обратной связи сигналы, поступающие на вход системы по цепи обратной связи, действуют в том же направлении, что и основные сигналы (воздействие среды). Положительная обратная связь ведет не к устранению, а к усилению рассогласования в системе. Отрицательная обратная связь обеспечивает выдачу управляемому объекту со стороны управляющего устройства команд, направленных на ликвидацию рассогласования действия системы (отклонений параметров системы от заданной программы). Стабилизирующая роль отрицательной обратной связи проявляется в том, что дополнительные сигналы, поступающие на вход системы по цепи обратной связи, действуют на систему в направлении, противоположном основному воздействию на объект.

В нейронных системах мозга встречаются два типа регулирования: управление по отклонению и управление по возмущению.

При управлении по отклонению, или по рассогласованию (величина ошибки), в качестве запускающего воздействия служит само отклонение регулируемой величины. В этом случае независимо от причины рассогласования возникшее отклонение вызывает регуляторные воздействия, направленные на его ликвидацию. Если этого окажется недостаточным для устранения эффекта возмущающего стимула, система мобилизует дополнительные механизмы обеспечения гомеостаза. Такой способ регулирования является наиболее простым и встречается в основном в примитивных формах организации нервной системы, на низших уровнях ее конструкции.

При управлении по возмущению регулирование осуществляется в ответ на внешний возмущающий сигнал до возникновения существенных отклонений в системе. Это более прогрессивный экономичный способ регуляции, свойственный высоким формам организации нервной системы.

Информационная функция. Ведущая роль нервной системы в организме определяется ее управляющей функцией по отношению к другим органам и тканям, обеспечиваемой благодаря способности воспринимать и перерабатывать информацию в целях оптимального приспособления организма к стохастической внешней среде. В процессе эволюционного филогенетического совершенствования нервных структур, как ведущей информационной системы организма, конструктивные особенности мозга определяют высокую адекватность (оптимальность) его коммуникационных систем: на мультиклеточном уровне центральные нервные образования вместе с рецепторами и эффекторами составляют информационное поле с богатейшими возможностями для обработки сигналов.

Основным носителем информации в нервных клетках являются импульсные потоки, состоящие из отдельных импульсных сигналов стандартной амплитуды - распространяющихся потенциалов действия.

Центральным моментом в информационной деятельности нервных структур является кодирование, суть которого составляет процесс преобразования сообщения из одной формы в другую. Трансформированная в рецепторах информация подвергается в организме многократным дальнейшим превращениям на разных стадиях и уровнях организации нервной системы. Тонкая электрохимическая физиология рецепторов и синаптических соединений характеризует физический субстрат элементарных информационных превращений. В качестве кодирующих информацию элементов в самом импульсном потоке может быть любое статистическое измерение, характеризуемое определенным законом изменения в связи с различной интенсивностью раздражения.

В деятельности нервной системы значительное место занимают способы и методы пространственного кодирования информации, обеспечивающие высокую экономичность передачи информации о пространственном расположении, характеристике стимулов. Формы пространственного кодирования информации в дополнение к различным видам временного кодирования (интервальное, частотное и др.) существенно повышают информационную емкость нервных структур.

Сравнение суммарного информационного потока, поступающего в живой организм через органы чувств (3 x 10⁹ бит/с) с количеством информации, необходимой для принятия целесообразного решения (20-25 бит/с), указывает на высокую избыточность входной информации, наличие специфических механизмов, уменьшающих количество информации по мере ее продвижения в структурах анализатора (от рецепторов к центральному отделу анализатора).

Из окружающей среды в организм в среднем поступает до 10¹⁹ бит информации в секунду, но благодаря селективным свойствам сенсорных систем в мозг поступает лишь 10¹⁷ бит информации. В процессе адаптивного приспособительного поведения живого организма значительная роль принадлежит сенсорным реле - промежуточным узловым структурам сенсорных систем. Они выполняют функции выявления во входных посылках физиологически важной информации. В результате в сенсорных реле, образующих фильтрующие (перекодирующие) центры, происходит регулирование суммарного входного информационного потока в соответствии с требованиями других отделов нервной системы и всего организма в целом.

Нейрон и его модели

Одиночный нейрон принимает возбуждения от огромного количе­ства нейронов (их число может достигать несколько тысяч). Считается, что мозг че­ловека состоит из порядка 10¹¹ нейронов, которые имеют между собой примерно 10¹⁵ соединений. Каждый нейрон передает возбуждение дру­гим нейронам через нервные стыки, называемые синапсами, при этом процесс передачи сигналов имеет сложную электрохимическую природу. Синапсы играют роль репитеров информации, в результате функциони­рования которых возбуждение может усиливаться или ослабляться. Как следствие, к нейрону приходят сигналы, одна часть из которых оказыва­ет возбуждающее, а вторая - тормозящее воздействие. Нейрон суммиру­ет возбуждающие и тормозящие импульсы. Если их алгебраическая сум­ма превышает некоторое пороговое значение, то сигнал с выхода нейро­на пересылается посредством аксона к другим нейронам.

Рассмотрим модель нейрона, связанную с первыми попытками формализовать описание функционирования нервной клетки. Введем следующие обозначения:

u₁…., u_N - входные сигналы данного нейрона, приходящие от дру­гих нейронов;

w_1…., w_N - синаптические веса;

у - выходной сигнал нейрона;

v- пороговое значение.

Формула, описывающая функционирование нейрона, имеет вид:

Формула описывает модель нейрона, представленную на рис. 5. Эта модель была предложена МакКаллоком и Питтсом в 1943 году.

Рис. 5. Модель нейрона МакКаллока и Питтса.

И данная модель может быть представлена в виде:

где

а также w₀ = v, u₀ = 1.

В качестве функции f может приниматься не только единичная функция (a), но и другие пороговые функции:

или

или

или

Рис. 6. Примеры функции f.

Примеры а,б,в,г,д соответствуют приведенным формулам.

На начальной фазе моделирования биологических нейронных сетей применялись пороговые функции а, б и в. В настоящее время чаще всего используется сигмоидальная функция (г), характеристика которой при β→∞ стремится к пороговой униполярной функции (а). В качестве альтернативы применяется функция гиперболического тангенса (д). В этом случае ее характеристика стремится к пороговой биполярной функции при α→∞.

Модель МакКаллока-Питтса стала отправной точкой для построения простейшей однонаправленной нейронной сети, названной персептроном. Такую сеть предложил и исследовал Розенблатт в конце пятидесятых - начале шестидесятых годов XX века. На рис. 7 представлена структура персептрона, иногда называемого простейшим персептроном. В качестве функции f модели МакКаллока-Питтса применялась биполярная функция активации.

Рис. 7. Модель простейшей однонаправленной нейронной сети - персептрона.

Обучение персептрона заключается в рекуррентной коррекции вектора весов w(n) на основе произведения параметра коррекции η с погрешностью между эталонным сигналом d(n) и фактическим выходным сигналом y(n) на обучающей выборке u(n). Причем шаг коэффициента коррекции варьирует в пределах 0 < η < 1, тогда как начальные значения вектора весов устанавливаются равными нулю.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Адаптогены в медицинских и биологических системах (Теория и практика восстановительной медицины. Том III): Монография / Хадарцев А.А. [и др.]; науч. ред. А.А. Хадарцева и В.М. Еськова. - Тула: ООО РИФ «ИНФРА» - М., 2005.- 220 с.

2. Анохин, П.К. Узловые вопросы теории функциональной системы / П.К. Анохин. - М.: Наука, 1980. - 196 с.

3. Анфилатов, В.С. Системный анализ в управлении / В.С. Анфилатов, А.А. Кукушкин. - М.: Финансы и статистика, 2002.- 368 с.

4. Возможности управляющих воздействий на функциональные системы организма человека / под ред. А.А. Хадарцева и В.Э. Фризена. - Тула: ТулГУ, НИИ НМТ, 1999.- 208 с.

5. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И. Д. Рудинского. - М.: Горячая линия -Телеком, 2007. - 452 с: ил.

6. Физиология человека: Учебник /Под ред. В.М.Покровского, Г.Ф.Коротько. - М.: Медицина. - 2000. - Т. - 448 с.

Дата добавления: 2015-06-04