Нейронні мережі. 
Дослідження та обробка апаратної реалізації нейронної мережі

Біологічний прототип і штучний нейрон

Для дослідження нервової системи (НС) необхідно мати математичну модель нейрона та нервової системи. Центральна нервова система має клітинну будову. Одиниця — нервова клітина, нейрон. Нейрон має такі основні властивості:

• 1. Бере участь в обміні речовин і розсіює енергію. Змінює внутрішній стан з плином часу, реагує на вхідні сигнали і формує вихідні, тому є активною динамічною системою.
• 2. Має безліч синапсів — контактів для передачі інформації.
• 3. Нейрон взаємодіє шляхом обміну електрохімічними сигналами двох видів: електротонічними (зі загасанням) і нервовими імпульсами (спайками), що поширюються без загасання, стихання.

Існують два підходи до моделювання нерва та нервової системи.

Інформаційний підхід: байдуже, які механізми лежать в основі роботи штучних нейронів, важливо лише, щоб під час розв’язання завдань інформаційні процеси в НС були подібні біологічним.

Біологічний: при моделюванні важливо повна біоподоба, і необхідно детально вивчати роботу біологічного нейрона.

Великі роботи в дослідженнях моделювання НС належать Ендрю Хакслі, Алану Ходжкіну, Бернарду Катцу, Джону Екклзу, Стівену Куфлеру.

У центральній нервовій системі людини налічується від 100 до 1000 типів нервових клітин, в залежності від обраного ступеня деталізації. Вони відрізняються картиною дендритів, наявністю і довжиною аксона і розподілом синапсів біля клітини. Клітини сильно пов’язані між собою. У нейрона може бути більше 1000 синапсів. Близькі за функціями клітини утворюють скупчення, кулясті або паралельні шаруваті. У мозку виділені сотні скупчень. Кора головного мозку — теж скупчення.

Товщина кори — 2 мм, площа — близько квадратного метра (0.93 м2). Біологічний нейрон зображено на рисунку 1.1.

1 — тіло клітини, 2 — ядро, 3 — дендрити, 4 — аксонний горбок, 5 — синапс, 6 — швановські клітини, 7 — перехвати Ранв'є, 8 — аксон, 9 — м’язові волокна.

Рисунок 1.1 — Біологічний нейрон

Біологічний нейрон містить такі структурні одиниці:

Тіло клітини (1) — сома: містить ядро (2), мітохондрії (забезпечують клітину енергією), інші органели, що підтримують життєдіяльність клітини.

Дендрити (3) — вхідні волокна, збирають інформацію від інших нейронів. Активність у дендритах змінюється плавно. Довжина їх зазвичай не більше 1 мм.

Мембрана — підтримує постійний склад цитоплазми всередині клітини, забезпечує проведення нервових імпульсів.

Цитоплазма — внутрішнє середовище клітини. Відрізняється концентрацією іонів K, Na, Ca та інших речовин у порівнянні з позаклітинним середовищем.

Аксон (8), один або жодного в кожній клітини, — довге, іноді більше метра, вихідне нервове волокно клітини. Імпульс генерується в аксонному горбку (4).

Аксон забезпечує проведення імпульсу і передачу впливу на інші нейрони або м’язові волокна (9). Ближче до кінця аксон часто галузиться.

Синапс (5) — місце контакту нервових волокон — передає збудження від клітини до клітини. Передача через синапс майже завжди односпрямована. Розрізняють предсинаптичні та постсинаптичні клітини — по напрямку передачі імпульсу.

Шванівські клітини (6) — пецифічні клітини, майже повністю складаються з мієліну, органічної ізолюючої речовини. Щільно «обмотують» нервове волокно 250 шарами мієліну. Неізольовані місця нервового волокна між шванівськими клітинами називаються перехопленнями Ранв'є (7). За рахунок мієлінової ізоляції швидкість розповсюдження нервових імпульсів зростає в 5−10 разів і зменшуються витрати енергії на проведення імпульсів. Мієлінізовані волокна зустрічаються тільки у вищих тварин.

Розвиток штучних нейронних мереж надихається біологією. Тобто, розглядаючи мережеві конфігурації і алгоритми, дослідники застосовують терміни, запозичені з принципів організації мозкової діяльності. Але на цьому аналогія закінчується. Наші знання про роботу мозку настільки обмежені, що мало б знайшлося точно доведених закономірностей для тих, хто побажав би керуватися ними. Тому розробникам мереж доводиться виходити за межі сучасних біологічних знань в пошуках структур, здатних виконувати корисні функції. У багатьох випадках це призводить до необхідності відмови від біологічної правдоподібності, мозок стає просто метафорою, і створюються мережі, неможливі в живої матерії або можуть бути використані неправдоподібно великих припущень про анатомію і функціонуванні мозку.

Незважаючи на те, що зв’язок з біологією слабкий і часто несуттєвий, штучні нейронні мережі продовжують порівнювати з мозком. Їх функціонування часто має зовнішню схожість з людським пізнанням, тому важко уникнути цієї аналогії. На жаль, такі порівняння створюють невиправдані очікування, що неминуче ведуть до розчарування.