11.4. Нейронные сети
Рис.11.3. Схема персептрона Мак-Каллока - Питса - Розенблатта. Персептон (от лат. perseptio - восприятие) - устройство, моделирующее восприятие и распознавание образов, предложенное американским ученым Ф. Розенблаттом в 1957 г. после того, как его соотечественники У. Мак-Каллок и У. Питс ввели понятие
формального нейрона
Нейросетевые методы позволяют решать задачи прогнозирования временной зависимости функций многих переменных, каждая из которых, в свою очередь, зависит от времени. Сигнал к некоторому элементу нейронной сети приходит не только от элементов своего слоя, но с запаздыванием во времени - лагом (от англ. lag - запаздывание) - от элементов других слоев. Согласно теореме Такенса, для любого временного ряда значений всегда существует такая глубина погружения в лаговое пространство, которая обеспечивает однозначное предсказание следующего значения этого ряда.
Нейросетевые методы вычислений - нейрокомпъютинг - успешно используются для предсказания поведения финансовых временных рядов, например, курса акций. В плане создания искусственного интеллекта нейрокомпьютинг интересен тем, что прогнозирование осуществляется по результатам предыдущих или пробных испытаний динамической системы, описываемой данной нейронной сетью.
Таким образом, нейрокомпьютинг позволяет решать задачи самообучения и являются хорошей моделью процессов, происходящих в головном мозге. При этом, в силу параллельной обработки информации и континуальной природы нейронных сетей, нейрокомпъютинг моделирует функции правого полушария мозга.Для дальнейшего важно осознать тот физический факт, что большая совокупность регулярным образом расположенных структурных элементов энергетически неустойчива и спонтанно распадается на домены - области с различной ориентацией упорядочения. Примером таких доменов являются, в частности, области спонтанной намагниченности в ферромагнетиках. Ткани многоклеточных живых ор- 138
ганизмов также подвержены доменизации. С.В. Петухов приводит многочисленные примеры доменов в строении растений и животных, в том числе, в строении нервной ткани. В свете изложенного представляется вероятным, что описанная выше протяженная многослойная нейронная сеть типа персептрона при определенных внешних условиях также должна испытывать фазовый переход в своей топологии и разбиваться на нейродомены (рис. 11.4).
Рис. 11.4. Нейродомены в персептроне
Нелинейные возмущения доменной структуры приводят к распространению вдоль границ доменов (по доменным стенкам) уединенных волн постоянного профиля без диссипации энергии в окружающее пространство - солитонов. Такие солитоны хорошо известны в физике твердого тела. В случае биодоменов имеют место биосо- литоны, на важную роль которых в самоорганизации живой материи указывается в книге С.В. Петухова. Для нейродоменов уместно говорить о нейросолитонах.
Теперь мы можем свести воедино описанную выше синергети- ческую модель интеллекта, центральным положением которой является представление о вейвлет-преобразовании информации в мозге, и изложенную здесь теорию нейронных сетей с учетом возможности
существования в них нейросолитонов. Как было показано автором , на роль вейвлетов, по которым возможно разложение сигналов в мозге, могут претендовать солитоны нелинейного уравнения Шредингера. Нейросолитоны, о которых шла речь, таковыми и являются. Подтвер-ждением высказанным идеям служит недавнее экспериментальное обнаружение вейвлетов возбудимости в сенсорных нейронах.