– существует последовательное и параллельное соединение нейронных структур мозга с точки зрения надежности. При нарушении одной из параллельно соединенных нейронных структур происходит частичная потеря функций соответствующей нейронной системы (неразличение цветов и т. д.). При дефекте одной из последовательно соединенных нейронных структур происходит отказ, ведущий к полной потере функций соответствующей нейронной системы.

Развитие мозга – это непрерывный процесс, который происходит в результате обучения посредством взаимодействия с внешней средой с учетом внутренних факторов организма. Оно начинается в эмбриональный период и происходит в течение всей жизни. Как показывают исследования, именно в эмбриональный период закладываются основы разума путем образования нейронных структур и связей между ними. Установление и образование нейронных структур мозга зависят как от генетической программы развития нервной системы, так и от внешних воздействий, стимулирующих нервную активность мозга. Под управлением генетической программы происходит рост аксонов в определенных направлениях для установления синаптических связей между нейронами. Однако не существует точной спецификации каждого межнейронного соединения. Для этого потребовалось бы огромное количество генов. Как только растущие кончики аксонов достигают соответствующей им области, на выбор конкретной межнейронной связи начинают влиять события внешнего мира, стимулирующие определенную нервную активность. От воздействия этой активности и зависит установление соответствующих межнейронных связей. Поскольку каждый индивид имеет неповторимую генетическую информацию и развивается в разных условиях (испытывает воздействие разных сочетаний раздражителей), то архитектура мозга формируется у каждого человека по-своему. Это составляет его индивидуальность. Человек живет, и его сознание развивается во времени и в пространстве. Поэтому, несмотря даже на одинаковую генетическую информацию, нельзя полностью воспроизвести архитектуру мозга и интеллект индивида.

По мере взросления человека общее число нейронов в мозге снижается, однако путем перестройки соответствующих нейронных структур мозг стремится эту утрату компенсировать.

Обучение – это процесс непрерывного развития и формирования сознания посредством взаимодействия с внешней средой с учетом индивидуальности организма. В результате обучения происходит динамическая перестройка нейронных сетей головного мозга. При этом, как уже отмечалось, увеличивается число связей между нейронами, совершенствуются сами нейроны и взаимодействие между ними. Способность синапсов и нейронных сетей динамически изменяться в результате воздействий называется синаптической пластичностью. Механизм пластичности лежит в основе обучения и создает в коре головного мозга соответствующие структуры нейронных сетей, которые определяют интеллект, память и эмоции индивида. Синаптическая пластичность возникает в результате изменения эффективности и количества связей между нейронами.

В процессе обучения происходит усиление синаптических связей между соответствующими нейронами головного мозга, вследствие чего возникает кратковременное запоминание информации, которая хранится без реактивации соответствующей нейронной сети от нескольких минут до нескольких часов. При долговременном запоминании информации, длящемся месяцами, наблюдается активация и экспрессия генов, синтез соответствующих белков и рост новых связей. При более сложных видах обучения участвуют оба механизма. Например, осмысление нового материала требует определенного времени. В процессе этого усиливаются синаптические связи и в зависимости от сложности проблемы может осуществляться рост новых связей. Данный механизм будет задействован до тех пор, пока не будет преодолено какое-то пороговое значение соответствующей нейронной сети головного мозга. В результате происходит понимание (инсайт) решаемой задачи. Пороговое значение нейронной сети характеризует степень незнания материала, индивидуальность организма и определяется пороговыми значениями нейронов, составляющих искомую сеть. При дальнейшем обучении в аналогичной области процесс понимания происходит быстрее за счет использования начальных знаний, заложенных в соответствующих синапсах.

В зависимости от вида взаимодействия обучающегося с внешней средой можно условно выделить обучение с учителем и без него. Обучение с учителем происходит при взаимодействии ученика с конкретным индивидом (учителем), с которым он находится в состоянии обратной связи.

В этом случае имеется конкретный желаемый выход и алгоритм его получения. В процессе взаимодействия реальная реакция ученика сравнивается с эталонной реакцией учителя. В зависимости от величины их несовпадения (целевая функция ошибки) происходит соответствующая перестройка синаптических связей в целях минимизации ошибки. При обучении без учителя нет конкретного учителя (учитель – внешняя среда) и ученик находится в состоянии обратной связи с внешней средой. Обучение здесь сводится к адаптации индивида к внешней среде. В обоих типах обучения используются как положительные, так и отрицательные обратные связи в соответствующих нейронных структурах головного мозга. Так, обучение с отрицательной обратной связью происходит для минимизации ошибки целевой функции. Положительная обратная связь может интенсифицировать процесс обучения при успешном взаимодействии индивида со средой.

Важной характеристикой процесса обучения является обобщающая способность, характеризующая способность индивида интегрировать частные данные для определения закономерностей и пролонгации результатов. К этому относится способность после обучения на одних данных применять полученные знания для других данных или рассуждения от частного к общему. Обобщающая способность – важная черта нейронной организации мозга.

Искусственная нейронная сеть (ИНС) – математическая модель, а также ее программное или аппаратное воплощение, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке их смоделировать.

Основой ИНС является искусственный нейрон, который является отдаленным подобием биологического нейрона (рисунок 2.3).

Рисунок 2.3 – Упрощение от биологического нейрона к искусственному нейрону

Искусственный нейрон имеет несколько входов (аналоги синапсов в биологическом нейроне) и один выход (аналог аксона).

Математически нейрон выполняет функцию суммирования S входных сигналов Х с учетом их весов W, и затем результат обрабатывается функцией активации F. Результат на выходе Y зависит от входных сигналов X и их весов W, а также от функции активации. Коэффициенты W являются элементами памяти нейрона и основными элементами обучения нейронной сети.

Функция активации ограничивает амплитуду выходного сигнала нейрона. Обычно нормализованный диапазон амплитуд выходного сигнала нейрона лежит в интервале [0, 1] или [-1, 1].

На вход функции активации подается сумма всех произведений сигналов и весов этих сигналов.

Наиболее часто используемыми функциями (рисунок 2.4) активации являются:

1. Пороговая функция. Это простая кусочно-линейная функция. Если входное значение меньше порогового, то значение функции активации равно минимальному допустимому, иначе – максимально допустимому.