Вальцев В.Б., д.б.н.

valtsev@netka.ru

Нейробионика и искусственный интеллект.
Теоретические и практические аспекты

Работа посвящена исследованию проблемы повышения эффективности использования данных современной нейробиологии для разработки теории и практики построения интеллектуальных систем (ИС).

Систематизация накопленных к настоящему времени фактов нейробиологии и полученных в настоящей работе результатов, которые реально воспроизводимы в моделях ИС, позволяет обосновать вывод о том, что для повышения эффективности построения и прогнозирования путей развития ИИ первостепенное значение имеют следующие особенности мозга. Построение динамически перестраивающейся архитектуры коры из 8 разнотипных элементов. Генез памяти, потребности, доминанты, различных форм условных рефлексов, составляющих основу интеллектуальных процессов мозга, в выходных интегрирующих элементах модуля коры больших полушарий мозга. Направленность особенностей торможения и запрещающих команд, которые до настоящего времени не были использованы в ИС, на повышение быстроты, точности и надежности выполнения сложных функций, формирование пачечной активности, связанной с реализацией наиболее сложных функций, повышение информационной значимости сигнала, устранение ошибки в недостаточно обученной системе и при нарушениях памяти, создание оптимального состояния последующих исполнительных структур, эффективную борьбу с шумами. Постоянное количественно и качественно изменение комбинации работы параллельно и иерархически организованных структур обеспечивает необходимую минимизацию числа связей и потоков информации, снижает перегрузки деталями работы конечных уровней иерархии и снижает объем поступающей к ним информации, обеспечивая сочетание быстродействия с использованием больших объемов памяти при выполнении сложных задач. Дифференцированное поступление по отдельным ветвям аксона с одного выхода интегрирующего выходного нейрона модуля информационных и управляющих сигналов на последующие близко расположенные и исполняющие разные функции структуры обеспечивает возможность координации большого числа разных функций в малом объеме, резко повышающее эффективность работы мозга. Улучшение качества обработки и передачи сигналов по мере увеличения объема и сложности информации и сложности работы регулирующих механизмов за счёт раздельности реакций на силовые и временные параметры от одного сигнала.

Наибольшие возможности моделирования высших функций мозга в ИИС лежат на путях использования целенаправленной потребностно-возбудительной регуляции в элементах, реализующих конечные функции мозга. Этим создаются возможности значительного расширения диапазона сигналов, вызывающих данную функцию (по типу доминантности реального мозга), снятия реакций на стимулы потерявшие актуальность, определения информационной значимости разных сигналов и обеспечения реакции микросети в соответствии с этим критерием, автоматизированного отслеживания стадии выполнения задачи, принятия решения об ее окончании, возможность обучения и формирования функций прогнозирования и т.д.

На этой основе создано программно-информационное обеспечение ИИС – Брейнпьютер. В Брейнпьютере реализуются возможности выполнения таких высших функций мозга, как целенаправленный выбор наиболее значимой информации из внешней среды, реализация ситуационных стратегий по режимам принятия решений, управление решениями задач и их ранжировка, решение задач в условиях неопределенности и др.

Настройка потребностно-возбудительной регуляции позволяет Брейнпьютеру эффективно решать широкий круг принципиально разных задач, что продемонстрировано на примерах решения задач распределения ресурсов на телевидении и управления большими системами из оборонной сферы.

Введенное нами понятие Брейнпьютер активно используется за рубежом.