Введение

Сейчас бурно развиваются экспериментальные и теоретические ис­следования мозга. В них формируются группы за­дач. Их осмыс­ле­ние приводит к частным моделям.

Можно выделить два глобальных направления в описании работы моз­га. Условно их можно назвать – нейрокомпьютеры и нейроинфор­матика. Первое из них существует уже лет 50, имеет многие тысячи пуб­ликаций. В нём принципы работы мозга фор­му­ли­руют на основе ана­логов методов и элементов вы­чис­литель­ной тех­ни­ки. Задел мате­ма­тического аппа­ра­та позво­ляет та­ким способом получать конкрет­ные результаты вне зависи­мос­ти от эф­фективности моделей.

Рассматривать нейрокомпьютерные модели мозга, его работы и выно­сить суждения – это правильно или неправильно – не вполне кор­ректно. Результаты в этом важны сами по себе, вне зависимости от широты или узости предпосылок моделей. Но надо подчеркнуть, что в этом классе моделей “забывают” широко известное:  что скорость рас­про­странения нервных импульсов всего 20 – 120 м/с, что ха­рак­тер­ная “тактовая частота” для мозга выражается единицами герц, что нерв­­ные импульсы имеют частоту в диапазоне единиц  килогерц. Это в усло­ви­ях, когда, например, обработка с помощью современных ком­пью­теров изображений вызывает трудности (на уровне намного ниже возмож­но­с­тей глаза) при быстродействии процессоров домашних ком­пьютеров теперь уже 3 гигагерц, при ско­рости распростра­не­ния сиг­налов между элемен­тами системы, равной скорости све­та, при их размерах, которые  на порядки меньше ней­рона. 

Второе направление, которое называют нейроинформатика, есть по­пытка отказаться от компьютерных аналогий и сфор­мули­ро­вать ос­но­вы работы нервных систем и мозга как тако­вых. Первые прин­ципы, которые должны быть положены в основу та­ких моделей, мне уда­лось найти и опи­сать в работах [1] – [9]. Здесь я изла­гаю их кратко.

Из предшествующих работ, которые можно считать родоначаль­ни­ками нейроинформатики как области науки, следует отметить иссле­до­вания и практические разработки Дж. Эдельмана [10]. Он положил принципы дарвиновского отбора в основу построения вычислитель­ных систем и довёл их до работающих устройств. Сегодня вы­пус­ка­ют­ся “дарвиновские чипы” для реализации таких систем.

Однако дарвинизм содержит в себе пред­по­сылку о цели отбора. Она сохранена и в машинах Эдель­мана. В них, как и в дру­гих част­ных мо­де­лях мозга, вводят в качестве ос­но­вы цель анатоми­­чес­кого обра­зо­­ва­ния нервных систем и мозга, а так­же способов их ра­боты. В при­ро­­де нет задан­ной извне це­ли. Это самое главное для того чуда, ка­ко­вым являются органы управ­ления организ­мами в виде нервных сис­­тем простых форм жизни и моз­га её высших форм. Создать модель нервных систем и мозга – это в первую очередь ответить на вопрос – каким образом самопроиз­воль­но ана­то­мически и функционально воз­никают, эволюционируют и ра­бо­тают нерв­ные сис­­темы и мозг? Ключ к ответу на этот вопрос соз­даёт уточнение понятий о детер­­ми­­низ­ме и хаосе, которое дано в [8], [9].

Сейчас бурно развиваются экспериментальные и теоретические ис­следования мозга. В них формируются группы за­дач. Их осмыс­ле­ние приводит к частным моделям.

Можно выделить два глобальных направления в описании работы моз­га. Условно их можно назвать – нейрокомпьютеры и нейроинфор­матика. Первое из них существует уже лет 50, имеет многие тысячи пуб­ликаций. В нём принципы работы мозга фор­му­ли­руют на основе ана­логов методов и элементов вы­чис­литель­ной тех­ни­ки. Задел мате­ма­тического аппа­ра­та позво­ляет та­ким способом получать конкрет­ные результаты вне зависи­мос­ти от эф­фективности моделей.

Рассматривать нейрокомпьютерные модели мозга, его работы и выно­сить суждения – это правильно или неправильно – не вполне кор­ректно. Результаты в этом важны сами по себе, вне зависимости от широты или узости предпосылок моделей. Но надо подчеркнуть, что в этом классе моделей “забывают” широко известное:  что скорость рас­про­странения нервных импульсов всего 20 – 120 м/с, что ха­рак­тер­ная “тактовая частота” для мозга выражается единицами герц, что нерв­­ные импульсы имеют частоту в диапазоне единиц  килогерц. Это в усло­ви­ях, когда, например, обработка с помощью современных ком­пью­теров изображений вызывает трудности (на уровне намного ниже возмож­но­с­тей глаза) при быстродействии процессоров домашних ком­пьютеров теперь уже 3 гигагерц, при ско­рости распростра­не­ния сиг­налов между элемен­тами системы, равной скорости све­та, при их размерах, которые  на порядки меньше ней­рона. 

Второе направление, которое называют нейроинформатика, есть по­пытка отказаться от компьютерных аналогий и сфор­мули­ро­вать ос­но­вы работы нервных систем и мозга как тако­вых. Первые прин­ципы, которые должны быть положены в основу та­ких моделей, мне уда­лось найти и опи­сать в работах [1] – [9]. Здесь я изла­гаю их кратко.

Из предшествующих работ, которые можно считать родоначаль­ни­ками нейроинформатики как области науки, следует отметить иссле­до­вания и практические разработки Дж. Эдельмана [10]. Он положил принципы дарвиновского отбора в основу построения вычислитель­ных систем и довёл их до работающих устройств. Сегодня вы­пус­ка­ют­ся “дарвиновские чипы” для реализации таких систем.

Однако дарвинизм содержит в себе пред­по­сылку о цели отбора. Она сохранена и в машинах Эдель­мана. В них, как и в дру­гих част­ных мо­де­лях мозга, вводят в качестве ос­но­вы цель анатоми­­чес­кого обра­зо­­ва­ния нервных систем и мозга, а так­же способов их ра­боты. В при­ро­­де нет задан­ной извне це­ли. Это самое главное для того чуда, ка­ко­вым являются органы управ­ления организ­мами в виде нервных сис­­тем простых форм жизни и моз­га её высших форм. Создать модель нервных систем и мозга – это в первую очередь ответить на вопрос – каким образом самопроиз­воль­но ана­то­мически и функционально воз­никают, эволюционируют и ра­бо­тают нерв­ные сис­­темы и мозг? Ключ к ответу на этот вопрос соз­даёт уточнение понятий о детер­­ми­­низ­ме и хаосе, которое дано в [8], [9].