Исполнитель алгоритмов – человек
Информация - Компьютеры, программирование
Другие материалы по предмету Компьютеры, программирование
p> Эффекторы Рецепторы
Рис. 2. Структура центральной нервной системы
Структурная единица нервной системы - нейрон, нервная клетка. Кора переднего мозга содержит около 103 104 нейронов, каждый из которых соединяется с другими нейронами синапсами, образуя кластеры нейронов, обменивающихся сообщениями типа да - нет (переключения).
Нейроны микроскопические массы протоплазмы, заключённые в мембраны, выполняющие функции проводников сигнала от мозга и к мозгу. На конце каждого пучка нервных волокон есть рецепторы (клетки ввода) и эффекторы (клетки вывода). Рецепторы посылают сигналы по нейронным цепям в головной мозг, где с помощью нервной системы ведётся поиск релевантной ситуации информации, его распознавание и обработка.
Пример. При прикосновении, например, к горячему рукой, рецепторы кончиков палец, передают возбуждение через нервные окончания и цепочки нейронов в мозг, где определяется релевантное в этой ситуации действие сигнал мышечной системе рук о необходимости сделать судорожное движение отдернуть руку от горячего.
Пример. При произнесении слова, как показывают опыты, необходимо управление около 50 мышцами (лица, гортани), участвующими в процессе произношения слова и для этого требуется около 250 обращений к образу этого слова в памяти человека.
Нейроны бывают различного типа: сенсорные (от рецептора кожи к спинному мозгу); сетчатки (от рецепторов сетчатки глаза - к зрительному нерву); двигательные (от рецепторов мышц к двигательной коре). Они образуют своеобразные регистры (зрительные, слуховые, тактильные и др.).
Нейрон служит для передачи информации за счет нервных импульсов. Расшифровка нервных импульсов (информации) происходит в соответствующих областях коры головного мозга. Нейроны коры мозга функционируют параллельно. Это их важное свойство и достоинство.
Пример. В коре переднего мозга около 50 млрд. нейронов. Они организованы, примерно, в 600 млн. функционирующих параллельно систем. Производительность такого типа “процессора” (распределённого матричного или нейроподобной системы) очень впечатляет (оцените примерно её!).
Особенностью мозга является высокие качество и скорость обработки информации. Нейроны выполняют обработку со скоростью всего около 100 инструкций в сек. (сравнить с ЭВМ, выполняющей миллионы инструкций в сек.), но они быстрее и эффективнее решают наиболее сложные (для ЭВМ, в частности) задачи распознавания и классификации, принятия решений и другие плохо формализуемые и структурируемые проблемы.
Человеческий мозг это система параллельно работающих подсистем, структур, самоорганизующихся с помощью ассоциативных связей для выработки, принятия логических (алгоритмических, рациональных) решений. Там где невозможно принять такое решение (т.е. не удаётся ассоциировать такие связи), принимается эвристическое решение.
Каждая проблема имеет свой порог формализуемости.
Пример. Такая простая для человека задача, как нахождение решения квадратного уравнения имеет свой порог формализации. Если ищем вещественные корни, то порог определяется известной формулой для корней. За порогом этой формализации, если необходимо находить очень точные рациональные корни, эта задача неразрешима для человеческого мозга, как и бесконечен итерационный процесс вычисления корня из дискриминанта.
В каждом нейроне коры головного мозга одновременно обрабатываются возбуждения: мотивации, целеполагания, внешние возбуждения - отражения текущего состояния управляемого объекта, возбуждения памяти (опыта). Их согласованная обработка дает картину объекта и позволяет принимать решения. Так, мозг, непрерывно перебирая результаты всех прошлых действий в аналогичных ситуациях и сравнивая их с текущей ситуацией, выбирает вариант, наиболее подходящий, целесообразный и эффективный в данной конкретной ситуации. Если при этом не найдется такая ситуация, то выбирается (прогнозируется многокритериально) такое состояние, результат которого будет наиболее адекватен; этот результат и запоминается далее.
Обработка информации, как естественная, так и искусственная (с помощью ЭВМ) - составная часть нашего чувственного восприятия (рис. 3).
ПОЗНАВАЕМАЯ СИСТЕМА
З
С Получение Эмпирические методы Получение,
данных обработка Н
Р Эмпирико- сообщений
теоретические методы А
Е
Получение Получение, Н
Д информации Теоретические методы хранение
информации И
А
ПОЗНАЮЩАЯ СИСТЕМА Я
Рис. 3. Структура познания системы
Отметим, что процесс обработки информации в мозге до сих пор недостаточно раскрыт, изучен и предоставляет собой одну из сложнейших и интереснейших проблем (не только нейрофизиологии, нейропсихологии, но и нейроматематики и нейроинформатики - в связи с актуальностью разработки нейрокомпьютеров и н?/p>