WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 22 | 23 || 25 |

Кроме распространения такого бинарногосигнала, обеспечиваемого возбуждением первого импульса, в нейронах при слабойстимуляции могут также распространяться электрохимические сигналы споследовательной реакцией. Локальные по своей природе, эти сигналы быстрозатухают с удалением от места возбуждения, если не будут усилены. Природаиспользует это свойство первых клеток путем создания вокруг аксонов изолирующейоболочки из шванковских клеток. Эта оболочка, называемая миелиновой,прерывается приблизительно через каждый миллиметр вдоль аксона узкимиразрывами, называемыми узлами, или перехватами Ранвье. Нервные импульсы, приходящие в аксон, передаются скачкообразно отузла к узлу. Таким образом, аксону нет нужды расходовать энергию дляподдержания своего химического градиента по всей своей длине. Только оставшиесянеизолированными перехваты Ранвье являются объектом генерации первого импульса;для передачи сигнала от узла к узлу более эффективными являются градуальныереакции. Кроме этого свойства оболочки, обеспечивающего сохранение энергии,известны ее другие свойства. Например, миелинизированные нервные окончанияпередают сигналы значительно быстрее немиелинизированных. Обнаружено, чтонекоторые болезни приводят к ухудшению этой изоляции, что, по-видимому,является причиной других болезней.

        1. Мембранаклетки

В мозгу существует 2 типа связей: передачахимических сигналов через синапсы и передача электрических сигналов внутринейрона. Великолепное сложное действие мембраны создает способность клеткивырабатывать и передавать оба типа этих сигналов.

Мембрана клетки имеет около 5 нм толщины исостоит из двух слоев липидных молекул. Встроенные в мембрану различныеспециальные протеины можно разделить на пять классов: насосы, каналы,рецепторы, энзимы и структурные протеины.

Насосы активно перемещают ионы черезмембрану клетки для поддержания градиентов концентрации. Каналы пропускают ионывыборочно и управляют их прохождением через мембрану. Некоторые каналыоткрываются или закрываются распространяющимся через мембрану электрическимпотенциалом, тем самым обеспечивая быстрое и чувствительное средство измененияионных градиентов. Другие типы каналов управляются химически, изменяя своюпроницаемость при получении химических носителей.

Рецепторами являются протеины, которыераспознают и присоединяют многие типы молекул из окружения клетки с большойточностью. Энзимы оболочки ускоряют разнообразные химические реакции внутри илиоколо клеточной мембраны. Структурные протеины соединяют клетки и помогаютподдерживать структуру самой клетки.

Внутренняя концентрация натрия в клетке в10 раз ниже, чем в ее окружении, а концентрация калия в 10 раз выше. Этиконцентрации стремятся к выравниванию с помощью утечки через поры в мембранеклетки. Чтобы сохранить необходимую концентрацию, протеиновые молекулымембраны, называемые натриевыми насосами, постоянно отсасывают натрий из клеткии подкачивают калий в клетку. Каждый насос перемещает приблизительно две сотниионов натрия и около ста тридцати ионов калия в секунду. Нейрон может иметьмиллионы таких насосов, перемещающих сотни миллионов ионов калия и натрия черезмембрану клетки в каждую секунду. На концентрацию калия внутри ячейки влияеттакже наличие большого числа постоянно открытых калиевых каналов, т. е.протеиновых молекул, которые хорошо пропускают ионы калия в клетку, нопрепятствуют прохождению натрия. Комбинация этих двух механизмов отвечает засоздание и поддержание динамического равновесия, соответствующего состояниюнейрона в покое.

Градиент ионной концентрации в мембранеклетки вырабатывает внутри клетки электрический потенциал –70 мВ относительно ее окружения.Чтобы возбудить клетку (стимулировать возникновение потенциала действия)синаптические входы должны уменьшить этот уровень до приблизительно–50 мВ. При этомпотоки натрия и калия сразу направляются в обратную сторону; в течениемиллисекунд внутренний потенциал клетки становится +50 мВ относительно внешнегоокружения. Это изменение полярности быстро распространится через клетку,заставляя нервный импульс распространиться по всему аксону до егопресинаптических окончаний. Когда импульс достигнет окончания аксона,открываются управляемые напряжением кальциевые каналы. Это вызываетосвобождение нейротрансмиттерных молекул в синаптическую щель и процессраспространяется на другие нейроны. После генерации потенциала действия клеткавойдет в рефракторный период на несколько миллисекунд, в течении которого онавосстановит свой первоначальный потенциал для подготовки к генерации следующегоимпульса.

Рассмотрим этот процесс более детально.Первоначальное получение нейротрансмиттерных молекул снижает внутреннийпотенциал клетки с –70до –50 мВ. При этомзависимые от потенциала натриевые каналы открываются, позволяя натриюпроникнуть в клетку. Это еще более уменьшает потенциал, увеличивая притокнатрия в клетку, и создает самоусиливающийся процесс, который' быстрораспространяется в соседние области, изменяя локальный потенциал клетки сотрицательного до положительного.

Через некоторое время после открытиянатриевые каналы закрываются, а калиевые каналы открываются. Это создаетусиленный поток ионов калия из клетки, что восстанавливает внутренний потенциал–70 мВ. Это быстроеизменение напряжения образует потенциал действия, который быстрораспространяется по всей длине аксона подобно лавине.

Натриевые и калиевые каналы реагируют напотенциал клетки и, следовательно, можно сказать, что они управляютнапряжением. Другой тип каналов является химически управляемым. Эти каналыоткрываются только тогда, когда специальная нейротрансмиттерная молекулапопадает на рецептор, и они совсем не чувствительны к напряжению. Такие каналыобнаруживаются в постсинаптических мембранах на дендритах и ответственны зареакцию нейронов на воздействие различных нейротрансмиттерных молекул.Чувствительный к ацетилхолину белок (ацетилхолиновый рецептор) является однимиз таких химических каналов. Когда молекулы ацетилхолина выделяются всинаптическую щель, они диффундируют к ацетилхолиновым рецепторам, входящим впостсинаптическую мембрану. Эти рецепторы (которые также являются каналами)затем открываются, обеспечивая свободный проход как калия, так и натрия черезмембрану. Это приводит к кратковременному локальному уменьшению отрицательноговнутреннего потенциала клетки (формируя положительный импульс). Так какимпульсы являются короткими и слабыми, то чтобы заставить клетку выработатьнеобходимый электрический потенциал, требуется открытие многих такихканалов.

Ацетилхолиновые рецепторы-каналы пропускаюти натрий, и калий, вырабатывая тем самым положительные импульсы. Такие импульсыявляются возбуждающими, поскольку они способствуют появлению необходимогопотенциала. Другие химически управляемые каналы пропускают только калиевые ионыиз клетки, производя отрицательный импульс; эти импульсы являются тормозящими,поскольку они препятствуют возбуждению клетки.

Гамма–аминомасляная кислота (ГАМК)является одним из более общих тормозных нейротрансмиттеров. Обнаруженная почтиисключительно в головном и спинном мозге, она попадает на рецептор канала,который выборочно пропускает ионы хлора. После входа эти ионы увеличиваютотрицательный потенциал клетки и тем самым препятствуют ее возбуждению. ДефицитГАМК связан с хореей Хантингтона, имеющей нейрологический синдром, вызывающийбесконтрольное движение мускулатуры. К несчастью, гематоэнцефалический барьерпрепятствует увеличению снабжения ГАМК, и как выйти из этого положения, поканеизвестно. Вероятно, что и другие нейрологические и умственные растройствабудут наблюдаться при подобных нарушениях в нейротрансмиттерах или другиххимических носителях. Уровень возбуждеия нейрона определяется кумулятивнымэффектом большого числа возбуждающих и тормозящих входов, суммируемых теломклетки в течение короткого временного интервала. Получение возбуждающейнейротрансмиттерной молекулы будет увеличивать уровень возбуждения нейрона; ихменьшее количество или смесь тормозящих молекул уменьшает уровень возбуждения.Таким образом, нейронный сигнал является импульсным или частотно–модулируемым (ЧМ). Этот методмодуляции, широко используемый в технике (например, ЧМ-радио), имеетзначительные преимущества при наличии помех по сравнению с другими способами.Исследования показали изумляющую сложность биохимических процессов в мозге.Например, предполагается наличие свыше 30 веществ, являющихсянейротрансмиттерами, и большое количество рецепторов с различными ответнымиреакциями. Более того, действие определенных нейротрансмиттерных молекулзависит от типа рецептора в постсинаптической мембране, некоторыенейротрансмиттеры могут быть возбуждающими для одного синапса и тормозящими длядругого. Кроме того, внутри клетки существует система «вторичного переносчика»,которая включается при получении нейротрансмиттера, что приводит к выработкебольшого количества молекул циклического аденозинтрифосфата, тем самымпроизводя значительное усиление физиологических реакций.

Исследователи всегда надеются найти простыеобразы для унификации сложных и многообразных наблюдений. Длянейробиологических исследований такие простые образы до сих пор не найдены.Большинство результатов исследований подвергаются большому сомнению прежде, чемими воспользуются. Одним из таких результатов в изучении мозга явилось открытиемножества видов электрохимической деятельности, обнаруженных в работе мозга;задачей является их объединение в связанную функциональную модель.

      1. КОМПЬЮТЕРЫ И ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙМОЗГ

Существует подобие между мозгом и цифровымкомпьютером: оба оперируют электронными сигналами, оба состоят из большогоколичества простых элементов, оба выполняют функции, являющиеся, грубо говоря,вычислительными. Тем не менее существуют и фундаментальные отличия. Посравнению с микросекундными и даже наносекундными интервалами вычисленийсовременных компьютеров нервные импульсы являются слишком медленными. Хотякаждый нейрон требует наличия миллисекундного интервала между передаваемымисигналами, высокая скорость вычислений мозга обеспечивается огромным числомпараллельных вычислительных блоков, причем количество их намного превышаетдоступное современным ЭВМ. Диапазон ошибок представляет другое фундаментальноеотличие: ЭВМ присуща свобода от ошибок, если входные сигналы безупречно точны иее аппаратное и программное обеспечение не повреждены. Мозг же часто производитлучшее угадывание и приближение при частично незавершенных и неточных входныхсигналах. Часто он ошибается, но величина ошибки должна гарантировать нашевыживание в течение миллионов лет.

Первые цифровые вычислители часторассматривались как «электронный мозг». С точки зрения наших текущих знаний осложности мозга, такое заявление оптимистично, да и просто не соответствуетистине. Эти две системы явно различаются в каждой своей части. Ониоптимизированы для решения различных типов проблем, имеют существенные различияв структуре и их работа оценивается различными критериями.

Некоторые говорят, что искусственныенейронные сети когда-нибудь будут дублировать функции человеческого мозга.Прежде чем добиться этого, необходимо понять организацию и функции мозга. Этазадача, вероятно, не будет решена в ближайшем будущем. Надо отметить то, чтосовременные нейросети базируются на очень упрощенной модели, игнорирующейбольшинство тех знаний, которые мы имеем о детальном функционировании мозга.Поэтому необходимо разработать более точную модель, которая могла быкачественнее моделировать работу мозга.

Прорыв в области искусственных нейронныхсетей будет требовать развития их теоретического фундамента. Теоретическиевыкладки, в свою очередь, должны предваряться улучшением математическихметодов, поскольку исследования серьезно тормозятся нашей неспособностью иметьдело с такими системами. Успокаивает тот факт, что современный уровеньматематического обеспечения был достигнут под влиянием нескольких превосходныхисследователей. В действительности аналитические проблемы являютсясверхтрудными, так как рассматриваемые системы являются очень сложныминелинейными динамическими системами. Возможно, для описания систем, имеющихсложность головного мозга, необходимы совершенно новые математические методы.Может быть и так, что разработать полностью удовлетворяющий всем требованиямаппарат невозможно.

Несмотря на существующие проблемы, желаниесмоделировать человеческий мозг не угасает, а получение зачаровывающихрезультатов вдохновляет на дальнейшие усилия. Успешные модели, основанные напредположениях о структуре мозга, разрабатываются нейроанатомами инейрофизиологами с целью их изучения для согласования структуры и функций этихмоделей. С другой стороны, успехи в биологической науке ведут к модификации итщательной разработке искуственных моделей. Аналогично инженеры применяютискусственные модели для реализации мировых проблем и получают положительныерезультаты, несмотря на отсутствие полного взаимопонимания.

Объединение научных дисциплин для изученияпроблем искусственных нейросетей принесет эффективные результаты, которые могутстать беспримерными в истории науки. Биологи, анатомы, физиологи, инженеры,математики и даже философы активно включились в процесс исследований. Проблемыявляются сложными, но цель высока: познается сама человеческаямысль.

    1. Приложение Б.
      Алгоритмы обучения

Искусственные нейронные сети обучаютсясамыми разнообразными методами. К счастью, большинство методов обучения исходятиз общих предпосылок и имеет много идентичных характеристик. Целью данногоприложения является обзор некоторых фундаментальных алгоритмов, как с точкизрения их текущей применимости, так и с точки зрения их исторической важности.После ознакомления с этими фундаментальными алгоритмами другие, основанные наних, алгоритмы будут достаточно легки для понимания и новые разработки такжемогут быть лучше поняты и развиты.

      1. ОБУЧЕНИЕ С УЧИТЕЛЕМ И БЕЗУЧИТЕЛЯ

Обучающие алгоритмы могут бытьклассифицированы как алгоритмы обучения с учителем и без учителя. В первомслучае существует учитель, который предъявляет входные образы сети, сравниваетрезультирующие выходы с требуемыми, а затем настраивает веса сети такимобразом, чтобы уменьшить различия. Трудно представить такой обучающий механизмв биологических системах; следовательно, хотя данный подход привел к большимуспехам при решении прикладных задач, он отвергается исследователями,полагающими, что искусственные нейронные сети обязательно должны использоватьте же механизмы, что и человеческий мозг.

Pages:     | 1 |   ...   | 22 | 23 || 25 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.