Нейрокибернетика — психология

7 лучших книг нейробиологов о тайнах мозга и подсознания

Нейрокибернетика - психология

Нейробиологи, нейрофизиологи, нейролингвисты, нейропсихологи — среди этих ученых есть те, кто не только изучает мозг, но и пишет об этом книги. Мы собрали для вас самые лучшие. Каждая из этих книг стала сенсацией. В каждой — необычные исследования и поражающие воображение выводы. Читайте и удивляйтесь.

  1. «Законы влияния» Сьюзан Вайншенк

Сьюзан Вайншенк — известный американский ученый, специализирующийся на поведенческой психологии. Ее называют «Леди Мозг», поскольку она изучает последние достижения в области неврологии и человеческого мозга и применяет полученные знания в бизнесе и повседневной жизни. В своей книге Сьюзан рассказывает об основных законах работы мозга и психики.

Она выделяет 7 главных мотиваторов человеческого поведения, которые определяют нашу жизнь. Если знать эти законы и мотиваторы, а также приемы, которые их запускают, то можно влиять на поведение любых людей. Подробнее об этом в обзоре по книге «Законы влияния», представленном в Библиотеке «Главная мысль».

Этот обзор вы можете скачать на нашем сайте бесплатно.

  1. «Нейромаркетинг в действии» Дэвид Льюис

Дэвида Льюиса называют отцом нейромаркетинга. Начиная с 1980-х годов он проводил исследования электрических реакций мозга на разные виды рекламы, выявляя принципы мыслительной деятельности покупателей, которые можно применить в продажах.

Более тридцати лет темой нейробиологических исследований Дэвида Льюиса была уязвимость мозга человека и различные методы воздействия на него. «Я прикреплял электроды к головам добровольцев, чтобы фиксировать электрическую активность их мозга во время просмотра телевизионных рекламных роликов.

Брал образцы слюны на анализ, отслеживал с помощью специальных приборов движения глаз и малейшие изменения мимики. Те первые исследования вылились в то, что стало многомиллиардной индустрией нейромаркетинга», — говорит он.

Одно из первых открытий, которое сделал Льюис, состояло в том, что человек, идя в магазин, далеко не всегда преследует своей целью выгодную покупку. Часто таким образом люди борются с депрессией, поднимают себе настроение, повышают собственный престиж, удовлетворяют любопытство, уничтожают скуку.

Шопинг превратился в развлечение и одновременно терапию для миллионов людей. А для корпораций в условиях колоссальной конкуренции задачей номер один стало изучение процессов, происходящих в голове покупателя. Почему человек делает выбор из миллиона аналоговых продуктов в пользу конкретного бренда? Об этом в обзоре по этой книге, представленном в Библиотеке «Главная мысль».

  1. «Пластичность мозга» Норман Дойдж

Доктор медицины Норман Дойдж посвятил свои исследования пластичности мозга. В своем главном труде он делает революционное заявление: наш мозг способен менять собственную структуру и работу благодаря мыслям и действиям человека. Дойдж рассказывает о последних открытиях, доказывающих, что человеческий мозг пластичен, а значит, способен самоизменяться.

В книге представлены истории об ученых, врачах и пациентах, которые смогли добиться удивительных трансформаций. Тем, у кого были серьезные проблемы, удалось без операций и таблеток вылечить заболевания мозга, считавшиеся неизлечимыми. Ну а те, у кого не было особых проблем, смогли значительно улучшить работу своего мозга.

Подробнее в обзоре, представленном в Библиотеке «Главная мысль».

  1. «Сила воли. Как развить и укрепить» Келли Макгонигал

Келли Макгонигал — профессор Стэнфордского университета, нейрофизиолог, доктор философии, психолог, ведущий эксперт в области изучения взаимосвязи между психическим и физическим состояниями человека. Ее учебные курсы «Наука силы воли», «Наука сострадания» и другие удостоены множества наград.

Книги Макгонигал переведены и изданы в десятках стран мира, они популярным языком рассказывают о том, как использовать достижения в области психологии и нейрофизиологии, чтобы сделать человека более счастливым и успешным. Эта книга посвящена проблеме нехватки силы воли.

Кто из нас не обещал себе похудеть, перестать объедаться, бросить курить, начать ходить в спортзал с понедельника, покончить с опозданиями или слишком затратным шопингом? Но каждый раз эти слабости брали над нами верх, снабжая еще и чувством вины и собственной никчемности.

Есть ли выход из этого замкнутого круга? Да, есть! Келли Макгонигал убеждена, что наука может нам помочь натренировать силу воли. Об этом в обзоре по этой книге, представленном в Библиотеке «Главная мысль».

  1. «Правила мозга. Что стоит знать о мозге вам и вашим детям» Джон Медина

Джон Медина — известный молекулярный биолог, занимающийся изучением генов, которые участвуют в развитии мозга, и генетикой психических расстройств. Медина — профессор биоинженерии Вашингтонского университета, руководитель Центра исследований мозга при Тихоокеанском университете Сиэтла.

Одновременно с активной научной деятельностью Джон Медина на протяжении многих лет является консультантом различных биологических и фармацевтических компаний, занимается литературным творчеством — он автор 6 научно-популярных книг по биологии. Итогом многолетних исследований Медины стала концепция, описывающая 12 «правил мозга», которая и нашла отражение в этой книге.

В обзоре, представленном в Библиотеке «Главная мысль», мы познакомим вас с концепцией ученого.

  1. «Мозг на пенсии. Научный взгляд на преклонный возраст» Андре Алеман

Андре Алеман — профессор Университета Гронингена, занимающийся когнитивной нейропсихологией, много лет изучает процессы старения мозга.

В своей книге Алеман задаётся вопросом, от чего зависит сохранность функций мозга в старости, несмотря на естественные биологические процессы. В книге он рассказывает, как защититься от необратимых изменений и обеспечить себе хорошее качество жизни в любом возрасте.

Многое зависит от того, что вы знаете о работе мозга и какие привычки вырабатываете в течение жизни.

Скажем, последние нейрофизиологические исследования доказывают, что в зрелом мозге продолжают рождаться нейроны, однако если мозг «отдыхает» и не учится новому, то они быстро погибают. В обзоре по этой книге, представленном в Библиотеке «Главная мысль» мы расскажем, как уберечь свой мозг от вредных воздействий.

  1. «Измени свой мозг — изменится и жизнь» Дэниэль Амен

Автор книги Дэниэль Дж. Амен — доктор медицины, нейрофизиолог и нейропсихиатр. Он является владельцем и главным лечащим врачом сети престижных психиатрических клиник США. В 2012 г. The Washington Post Magazine удостоил Амена звания «самого популярного психиатра Америки».

Проводя многочисленные исследования, он установил, что наши мысли воздействуют на физиологию нашего мозга, который, в свою очередь, способен существенно изменить нашу жизнь. О том, какие загадки таит наш мозг, как он влияет на наше поведение, способности, привычки и желания, автор делится с нами в своей книге.

 Дэниэль Дж. Амен, прежде всего, практикующий врач, эксперт-диагност, специализирующийся на исследованиях мозга по методу эмиссионной компьютерной томографии одиночных фотонов (SPECT).

В обзоре по книге Амена, представленном в Библиотеке «Главная мысль», мы расскажем о том, как работает мозг, что происходит, когда в нем что-то нарушается, и как наладить его нормальную работу.

Источник: http://www.knigikratko.ru/articles/7-luchshih-knig-nejrobiologov-o-tajnah-mozga-i-podsoznaniya

Предмет и задачи нейрофизиологии

Предмет и задачи нейрофизиологии

Нейрофизиология — специальный раздел физиологии, изучающий деятельность нервной системы и её структурно-функциональных единиц — нейронов.

Она имеет связь с другими науками, такими как нейробиология, психология, неврология и другие.

Все эти науки имеют общий предмет исследования – головной мозг, только отличие нейрофизиологии в том, что она занимается теоретической разработкой всей неврологии.

Представления о рефлекторном принципе функционирования нервной системы были выдвинуты ещё в XVII веке Р. Декартом, а в XVIII веке и Й. Прохаской, однако нейрофизиология как наука начала развиваться лишь в первой половине XIX века, когда для изучения нервной системы стали применять экспериментальные методы.

Предшествием возникновения нейрофизиологии стало накопления знаний об анатомии и гистологии нервной системы, а решающим толчком – открытие структурной единицы мозга – нейрона. В начале XIX века Ч. Белл (1811) и Ф.

Мажанди (1822) независимо друг от друга установили, что после перерезки задних спинномозговых корешков исчезает чувствительность, а после перерезки передних — движения (т. е. задние корешки передают нервные импульсы к мозгу, а передние — от мозга).

Вслед за тем стали широко пользоваться перерезками и разрушениями различных структур мозга, а затем и искусственным их раздражением для определения локализации той или иной функции в нервной системе. До второй половины XIX века нейрофизиология развивалась как экспериментальная наука, базирующаяся на изучении животных.

Действительно, «низшие» (базовые) проявления деятельности нервной системы одинаковы у животных и человека.

К таким функциям нервной системы относятся проведение возбуждения по нервному волокну, переход возбуждения с одной нервной клетки на другую (например, нервную, мышечную, железистую), простые рефлексы (например, сгибания или разгибания конечности), восприятие относительно простых световых, звуковых, тактильных и других раздражителей и многие другие. При проведении всех этих исследований ученые не находили существенных различий в функционировании нервной системы как в целом, так и ее частей у человека и животных, даже очень примитивных. Например, на заре современной экспериментальной физиологии излюбленным объектом была лягушка.

Следующим этапом развития нейрофизиологии стало открытие И.М. Сеченовым в 1863 году центрального торможения — явления, когда раздражение определённого центра нервной системы вызывает не возбуждение, а подавление деятельности. Как было показано впоследствии, взаимодействие возбуждения и торможения лежит в основе всех видов нервной активности.

С наступлением XX века были получены подробные сведения о функциональном значении различных отделов нервной системы и основных закономерностях их рефлекторной деятельности. Ф.В. Овсянников определил роль ствола головного мозга и его влияние на сердечно-сосудистую деятельность и дыхания, а Л. Лючиани – роль мозжечка.

Изучать функции коры головного мозга начали несколько позднее, наиболее обширное исследование было произведено И.П. Павловым, который открыл условные рефлексы. Ему принадлежит заслуга в создании метода экспериментального исследования «высшего этажа» головного мозга — коры больших полушарий.

Этот метод назван «методом условных рефлексов».

Позднее был изучен механизм деятельности нервных клеток, а также механизмы торможения и возбуждения. Так, российский ученый Н.Е. Введенский использовал для этого обычный телефонный аппарат, а А.Ф. Самойлов — струнный гальванометр.

Только с открытием новых методов исследования (в первую очередь электроэнцефалографии) наступил новый этап в изучении функций головного мозга, когда стало возможным исследовать эти функции, не разрушая мозг, не вмешиваясь в его функционирование. Появилась возможность изучать высшие проявления деятельности мозга — восприятие сигналов, функции памяти, сознания и многие другие.

В современной нейрофизиологии одной из основных проблем является изучение интегративной деятельности нервной системы.

Среди значительных достижений нейрофизиологии может быть отмечено открытие и подробное выяснение восходящих и нисходящих активирующих и тормозящих влияний ретикулярной формации мозгового ствола, определение лимбической системы переднего мозга как одного из высших центров объединения соматических и висцеральных функций, раскрытие механизмов высшей интеграции нервных и эндокринных регуляторных механизмов в гипоталамусе и др. Одновременно развивается детальное изучение клеточных механизмов деятельности нервной системы, при котором широко применяется микроэлектродная техника, позволяющая отводить электрические реакции от отдельных нервных клеток центральной нервной системы. Микроэлектроды могут быть введены даже внутрь нейрона, продолжающего при этом некоторое время нормально функционировать. Такими методами получены сведения о том, как развиваются процессы возбуждения и торможения в различных типах нейронов, каковы внутриклеточные механизмы этих процессов, как осуществляется переход активности от одной клетки на другую. Параллельно с этим для изучения нервной системы начали применять электронную микроскопию, с помощью которой получены подробные картины ультраструктуры центральных нейронов и межнейронных связей. Указанные технические достижения позволили нейрофизиологам перейти к прямому изучению способов кодирования и передачи информации в нервной системы, а также к разработке методов активного вмешательства в деятельность нервных клеток с помощью различных физических и химических средств.

В последнее время активно ведутся работы по моделированию отдельных нейронов и нервных сетей, базирующиеся на сведениях, полученных в прямых экспериментах на нервной системы. Современная нейрофизиология тесно смыкается с такими дисциплинами, такими как нейрокибернетика, нейрохимия, нейробионика и др.

Совокупность новых подходов к исследованию головного мозга человека, сфера научных интересов физиологов в области психологии и привели к появлению в пограничной области этих наук новой науки — психофизиологии.

Читайте также:  Мироощущение - психология

Это обусловило взаимопроникновение двух областей знаний — психологии и физиологии. Физиологу, который исследует функции головного мозга человека, необходимы знания психологии и применение этих знаний в своей практической работе.

Но и психолог часто не может обойтись без регистрации и исследования объективных процессов головного мозга.

Психология как наука намного старше физиологии, и на протяжении многих веков психологи в своих исследованиях обходились без знаний физиологии.

Конечно, это связано прежде всего с тем, что знания, которыми располагала физиология 50-100 лет тому назад, касались только процессов функционирования органов нашего тела (почек, сердца, желудка и др.), но не головного мозга.

Представления ученых древности о функционировании головного мозга ограничивались только внешними наблюдениями: они считали, что в головном мозге — три желудочка, и в каждый из них древние врачи «помещали» одну из психических функций

Рене Декарт полагал, что нервы представляют собой полые трубки, по которым от головного мозга, вместилища души, передаются животные духи к мышцам. Если обожжем ногу, то этот стимул запустит цепь реакций: вначале «животный дух» направляется к головному мозгу, отражается от него и по соответствующим нервам (трубкам) направляется к мышцам, раздувая их.

Здесь без труда можно увидеть простую аналогию с гидравлическими машинами, которые во времена Р. Декарта были вершиной достижения инженерной мысли. Перелом в понимании функций головного мозга наступил в XVIII столетии, когда стали изготавливать очень сложные часовые механизмы.

Например, музыкальные шкатулки исполняли музыку, куклы танцевали, играли на музыкальных инструментах. Все это приводило ученых к мысли, что наш головной мозг чем-то очень похож на такой механизм. Проведение аналогии между действием искусственных механизмов и деятельностью головного мозга — излюбленный прием при описании функций мозга.

Например, наш великий соотечественник И. П. Павлов сравнивал функцию коры больших полушарий головного мозга с телефонным узлом, на котором барышня-телефонистка соединяет абонентов между собой. В наше время головной мозг и его деятельность чаще всего сравнивают с мощным компьютером. Однако любая аналогия весьма условна.

Не вызывает сомнений, что головной мозг действительно выполняет огромный объем вычислений, но принцип его деятельности отличен от принципов действия компьютера.

Физиологические исследования в сочетании с изучением анатомии и морфологии головного мозга привели к однозначному заключению – именно головной мозг является инструментом нашего сознания, мышления, восприятия, памяти и других психических функций.

Основная трудность исследования заключается в том, что психические функции чрезвычайно сложны.

Психологи исследуют эти функции своими методами (например, при помощи специальных тестов изучают эмоциональную устойчивость человека, уровень умственного развития и другие свойства психики).

Характеристики психики исследуются психологом без «привязки» к мозговым структурам, т. е. психолога интересуют вопросы организации самой психической функции, но не то, как работают отдельные части головного мозга при осуществлении этой функции.

Только относительно недавно, несколько десятилетий назад, с появлением технических возможности для исследования методами физиологии (регистрация биоэлектрической активности головного мозга, исследование распределения тока крови и др.

) появилась возможность изучать механизмы психических функций — восприятия, внимания, памяти, сознания и др.

В настоящее время психологи все чаще прибегают к регистрации и исследованию объективных процессов головного мозга с помощью электроэнцефалограмм, вызванных потенциалов, томографических исследований и пр.

Дата добавления: 2017-01-16; просмотров: 2452;

:

Источник: http://poznayka.org/s82126t1.html

Open Library — открытая библиотека учебной информации

Open Library - открытая библиотека учебной информации

Лекция 1-2

Введение в интеллектуальные системы

Идея создания искусственного подобия человека для решения сложных задач и моделирования человеческого разума витала в воздухе еще с древнейших времен. Так, в Древнем Египте была создана «оживающая» механическая статуя бога Амона.

У Гомера в «Илиаде» бог Гефест ковал человекоподобные существа-автоматы ит.д.

При этом родоначальником искусственного интеллекта считается средневековый испанский философ, математик и поэт Раймонд Луллий, который еще 13 веке попытался создать механическую машину для решения различных задач, на основе разработанной им всœеобщей классификации понятий.

В 18 веке Лейбниц и Декарт независимо друг отдруга продолжили эту идею, предложив универсальные языки классификации всœех наук. Эти работы можно считать первыми теоретическими работами в области искусственного интеллекта.

Окончательное рождение искусственного интеллекта как научного направления произошло только после создания ЭВМ в 40-х годах 20 века. В это же время Норберт Винœер создал свои основополагающие работы по новой науке – кибернетике.

Термин «искусственный интеллект» — ИИ – (AI – artificial intelligence) был предложен в 1956 г на семинаре с анологичным названием в Дартсмутском колледже в США. В английском языке данное словосочетание не имеет столь фантастической окраски, ĸᴏᴛᴏᴩᴏᴇ оно приобрело в довольно неудачном русском переводе. Пословный перевод – искусственное умение рассуждать разумно.

Вскоре после признания ИИ отдельной областью науки произошло разделœение его на 2 направления:

— нейрокибернетика

— кибернетика «черного ящика».

Основную идею этого направления можно сформулировать следующим образом:

Единственный объект, способный мыслить, — это человеческий мозᴦ. По этой причине любое мыслящее устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру.

Τᴀᴋᴎᴍ ᴏϬᴩᴀᴈᴏᴍ, нейрокибернетика ориентированна на программно-апаратное моделирование структур, подобных структуре мозга.

Физиологами давно установленно, что основой человеческого мозга является большое количество( до 10) связанных между собой и взаимодействующих нервных клеток – нейронов.

По этой причине усилия нейрокибернетики были соредоточены на создании элементов, аналогичных нейронам, и их объединœения в фунуционирующие системы. Эти системы принято называть нейронными сетями, или нейросœетями.

Первые нейросœети были созданы американскими нейрофизиологами Френком Розенблаттом и Мак-Каллоком в 1956-1965 гᴦ. Это были попытки создать системы, моделирующие человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом. Устройство, созданное ими тогда, получило название персептрона (perceptron) .

Иску́сcтвенные нейро́нные се́ти (ИНС) — математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.

Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге при мышлении, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой моделью мозга был перцептрон.

Впоследствии эти модели стали использовать в практических целях, как правило в задачах прогнозирования.

ИНС представляют собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты, особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах.

Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам.

И тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие локально простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.

Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами.

В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что, в случае успешного обучения, сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке.

Читайте также

  • — Нейрокибернетика

    Лекция 1-2 Введение в интеллектуальные системы Идея создания искусственного подобия человека для решения сложных задач и моделирования человеческого разума витала в воздухе еще с древнейших времен. Так, в Древнем Египте была создана «оживающая» механическая статуя… [читать подробенее]

  • Источник: http://oplib.ru/random/view/221227

    Химия, нейрокибернетика

    Химия, нейрокибернетика

    Психология изучает то свойство мозга, которое

    Заключается в психическом отражении материаль-

    Ной действительности, в результате которого

    Формируются идеальные (психические) образы

    Реальной действительности, необходимые для ре-

    Гуляции взаимодействия организма с окружающей

    Средой.

    Содержанием психики являются идеальные обра-

    Зы объективно существующих явлений. Но эти об-

    Разы возникают у различных людей своеобразно.

    Они зависят от прошлого опыта, знаний, потребно-

    Стей, интересов, психического состояния и т. д.

    Иначе говоря, психика — это субъективное отраже-

    Ние объективного мира. Однако субъективный ха-

    Рактер отражения не означает, что это отражение

    Неправильно; проверка общественно-исторической

    И личной практикой обеспечивает объективное от-

    Ражение окружающего мира.

    Итак, психика — это субъективное отражение

    ; 8) личность; 9) индивидуальность, характер. Х о б ъ е к т и в н о и действительности в идеальных обра-

    Зах, на основе которых регулируется взаимодей-

    Ствие человека с внешней средой.

    Основным понятием психологии является поня-

    Тие психического образа. Психический образ —

    Целостное, интегративное отражение относительно

    Самостоятельной, дискретной части действительно-

    Сти; это информационная модель действительнос-

    Ти, используемая высшими животными и человеком

    Для регуляции своей жизнедеятельности.

    Психические образы обеспечивают достижение

    определенных целей, и их содержание обусловли-

    Вается этими целями.

    Наиболее общим свойством психических образов

    является их адекватность действительности, а все-

    общей функцией — регуляция деятельности.

    Содержание психики включает в себя не только

    психические образы, но и внеобразные компонен-

    ты — общие ценностные ориентации личности,

    Смыслы и значения явлений, умственного дей-

    Ствия.

    Психическое отражение мира человеком связано

    С его общественной природой, оно опосредуется

    Общественно выработанными знаниями. Психика как

    Отражательная способность есть и у животных, но

    Высшей формой психики является сознание чело-

    Века, которое возникло в процессе общественно-

    Трудовой практики. Сознание неразрывно связано

    С языком, речью. Благодаря сознанию человек про-

    Извольно регулирует свое поведение.

    Сознание не фотографически отражает явления

    Действительности. Оно вскрывает объективные

    Внутренние связи между явлениями. С сознанием

    Связана рефлексивная способность человека, т. е.

    Готовность сознания к познанию самого себя и дру-

    Источник: http://pdnr.ru/d109359.html

    Предисловие | Лекция | НОУ ИНТУИТ

    На протяжении трех последних десятилетий, раз в 2-4 года со всего Советского Союза съезжались в Ростов-на-Дону специалисты на всесоюзные с международным участием конференции по нейрокибернетике. Бессменным организатором этих конференций был профессор Александр Борисович Коган (1912-1989). В 1992 г.

    прошла десятая конференция этого цикла. Она была посвящена памяти А.Б.Когана, человека, проявившего выдающиеся научные и организаторские способности, позволившие ему не только создать единственный в стране Институт нейрокибернетики (с 1992 г.

    Читайте также:  Обвинение - психология

    институт носит имя своего основателя), но и организовать и скоординировать усилия исследователей «тайн мозга» во всесоюзном масштабе.

    Собственно нейрокибернетика представляет собой широкое поле наук и технологий, связанных с пониманием устройства нейронных систем и применением полученных знаний в технике и медицине.

    В частности, в Институте нейрокибернетики имеются научно-исследовательские отделы (в скобках указаны руководители подразделений):

    • внутриклеточной организации нейрона, включающий лабораторию электронной микроскопии (к.б.н. В.Н.Гусатинский, к.б.н. Г.М.Федоренко);
    • организации нейронных сетей, включающий лабораторию самообучающихся нейронных систем (к.б.н. А.Г.Сухов, к.б.н. В.Н.Ефимов);
    • организации информационных и управляющих систем мозга (д.б.н. А.А.Буриков);
    • организации высших функций мозга человека, включающий лабораторию нейрофизиологических механизмов психической деятельности (к.б.н. А.Э.Тамбиев, д.б.н. В.Н.Кирой);
    • моделирования нервных механизмов и робототехники (А.И.Самарин);
    • автоматизации медицинских исследований (д.б.н. Г.А.Кураев); лаборатории:
    • улучшения и восстановления функций сенсорных систем (д.б.н. Е.Б.Компанеец);
    • физмологии и биохимиии нейропепетидов (д.б.н. А.М.Менджерицкий);
    • методов и средств моделирования нейробионических систем и нейрокомпьютеров (Б.А.Финкельштейн);
    • нейроинформатики сенсорных и моторных систем (к.б.н. Л.Н.Подладчикова);
    • механизмов организации нервных процессов и управления поведением (к.б.н. Е.В.Вербицкий);
    • методов анализа экспериментальных данных (д.б.н. Б.М.Владимирский);
    • а также — группа компьютерной графики (к.б.н. В.Д.Цукерман).

    Среди задач, в решении которых в последнее время в Институте нейрокибернетики были существенные достижения: алгоритмы и детали механизмов распознавания полутоновых изображений человеком и животными, системы технического зрения, устройства и методы анализа электрического поля мозга человека, метод и устройство электрической стимуляции кожи человека, излечивающие ряд заболеваний, связанных с частичной атрофией сетчатки и зрительного нерва, программные и аппаратные модели нейронных сетей и процессов обучения в них, выявление отдельных деталей нейронных механизмов памяти и анализа сенсорных сигналов, анализ механизмов и функций сна и гипнотических состояний, межполушарной ассиметрии, разработка методов и приборов психофизиологического тестирования и диагностики оптимальных профессиональных склонностей.

    Та часть работ, которая связана с разработкой устройств переработки информации на основе принципов работы естественных нейронных систем относится к области нейроинформатики или нейровычислений (нейрокомпьютинга). Термины эти появились недавно — в середине 80-х годов.

    В то же время сравнение электронного и биологического мозга ведется постоянно на протяжении всей истории существования вычислительной техники. Знаменитая книга Н.Винера «Кибернетика», ознаменовавшая рождение этой науки в 1948 г.

    , имеет подзаголовок «Управление в живых системах, технике и обществе».

    Новый мощный импульс идея нейро-бионики, т.е. создание технических средств на нейро-принципах, получила в 1982-1984 гг.

    В это время размеры элементарных деталей вычислительных устройств сравнялось с размерами элементарных «преобразователей информации» в нервной системе.

    Быстродействие электронных элементов в миллионы раз больше, а эффективность решения задач , особенно связанных с ориентировкой и принятием решений в сложной естественной среде, у биологических систем выше.

    Возникло подозрение, что живые организмы выигрывают за счет своих механизмов процессов переработки информации. Резко активировались фундаментальные и прикладные исследования в этой области. Сейчас нейроинформатика как наука уже обладает собственным аппаратом и предметом исследований.

    Суть всех подходов нейроинформатики: разработка методов создания (синтеза) нейронных схем, решающих те или иные задачи. Нейрон при этом выглядит как устройство очень простое: нечто вроде усилителя с большим числом входов и одним выходом.

    Различие между подходами и методами — в деталях представлений о работе нейрона, и, конечно, в представлениях о работе связей. Собственно, как уже отмечалось выше, устройства нейроинформатики представляют собой связевые системы.

    В отличие от цифровых микропроцессорных систем, представляющих собой сложные комбинации процессорных и запоминающих блоков, нейропроцессоры содержат память, распределенную в связях между очень простыми процессорами.

    Тем самым основная нагрузка на выполнение конкретных функций процессорами ложится на архитектуру системы, детали которой в свою очередь определяются межнейронными связями.

    Значительную роль в общем подъеме интереса к нейропроблемам сыграла теория, предложенная Джоном Хопфилдом в 1982 г. Она буквально заворожила на продолжительное время физиков-теоретиков.

    И хотя с точки зрения нейро- теоретиков и технологов эта теория мало что дала, возбужденные ей аналогии и каскады головокружительных теоретических вычислений доставили немало эстетических радостей адептам науки.

    Кроме того, теория эта представляет хорошее поле для освоения понятий и упражнений, помогающих образовывать и развивать аналитические и моделирующие способности студентов.

    Не углубляясь в технические детали, скажу, что благодаря работам Хопфилда возникло мнение, что наряду с ферромагнетиками и антиферромагнетиками возможны нейромагнетики, т.е. теоретические конструкции того же класса, что и первые два, но разительно от них отличающиеся и описывающие только запоминание дискретных образов (или так называемых паттернов информации) в нейронных сетях.

    Другой важный класс нейронных систем введен в рассмотрение финном Тейво Кохоненом. У этого класса красивое название: самоорганизующиеся отображения состояний, сохраняющие топологию сенсорного пространства. Теория Кохонена активно использует теорию адаптивных систем, развивавшуюся на протяжении многих лет академиком РАН Я.З.Цыпкиным.

    Весьма популярна сейчас во всем мире оценка возможностей обучающихся систем, в частности, нейронных сетей (теория размерности Вапника-Червоненкиса). Ее основа была создана еще в 1966 г. советскими исследователями А.Я.Червонекисом и В.Н.Вапником.

    Еще один класс нейроподобных моделей представляют сети с обратным распространением ошибок. Метод уходит корнями в довольно отдаленное прошлое. В развитии его современных модификаций ведущую роль сыграли французский исследователь ле Кун и проф. А.Н.Горбань из Красноярска.

    Нейроинформатика стала внедряться в окружающую нас действительность в виде нейропроцессоров и нейрокомпьютеров. Перейдем к ним.

    Когда в журнале «Успехи физических наук» стали появляться статьи в стиле теории Хопфилда, т.е. связанные с фазовыми переходами в нейронных системах корректоры упорно исправляли в этих статьях слово нейрон на слово нейтрон. Аналогичным образом — по аллитерации нейрон-нейтрон возникло сочетание «нейронная бомба».

    Однако связь здесь оказалась в действительности более глубокой. Во всем мире военные проявляют огромный интерес к нейровычислительным системам. В частности, нейросетевые исследования и разработки финансируются в рамках исследовательских программ всех родов войск США: во многих научных журналах опубликованы условия конкурсов на финансирование, проводимых этими ведомствами.

    Российские военные также проявляют интерес к научным конференциям и выставкам по нейросетевой тематике, проводимым в России. Не исключено, что на вооружении каких-то стран уже имеются нейронные снаряды-комикадзе, чей нейросетевой «интеллект» направлен на уничтожение каких-то конкретных целей.

    Таким образом нейронные технологии таят в себе определенные потенциальные опасности и должны постоянно находиться в сфере общественного внимания.

    Чисто «по смежности» проблематики упомяну и проблему «психотронного оружия». Речь идет о том, что какими-то незаметными электромагнитными или просто слабыми воздействиями можно «зомбировать» большие массы людей. На мой взгляд такая возможность нереальна.

    Она время от времени муссируется средствами массовой информации и возможно даже и вызывает какую-то реакцию у потенциальных «заказчиков» — разработчиков оружия или противооружия. Но, к счастью, сейчас сколько-нибудь серьезной опасности отсюда не исходит.

    Если же, — не дай бог, — у серьезных специалистов возникнут опасения, что мечты о психотронном оружии становятся реальностью, то, разумеется, нужны глобальные (на уровне ООН) скоординированные действия мирового сообщества, видимо, такого же масштаба, как действия по защите от ядерной радиации или действия по борьбе с наркотиками.

    Источник: http://www.intuit.ru/studies/courses/2257/141/lecture/20580?page=3

    1. Нейрокибернетика как направление изучения «искусственного интеллекта»

    Искусственный интеллект — это направление информатики — самое молодое, возникшее в середине 70-х годов. Однако именно искусственный интеллект определяет стратегические направления развития информатики. Многие из людей считают, что идея о искусственном интеллекте довольна свежа, что сейчас этой идее не более 60 лет, или что эта идея пришла с появлением компьютеров. Но это не так.

    В понятие «искусственный интеллект» вкладывается различный смысл — от признания интеллекта у ЭВМ, решающих логические или даже любые вычислительные задачи, до отнесения к интеллектуальным лишь тех систем, которые решают весь комплекс задач, осуществляемых человеком, или еще более широкую их совокупность.

    Сама концепция искусственного разума, а также роботов как таковых, родилась ещё до нашей эры в древней Греции, именно в мифологии этой страны и зародилась сама идея. Бог-кузнец Гефест создаёт живой доспех, который должен охранять священный огонь на Олимпе.

    Однако родоначальником искусственного интеллекта считается средневековый испанский философ, математик и поэт Раймонд Луллий, который еще в 13 веке попытался создать механическую машину для решения различных задач, на основе разработанной им всеобщей классификации понятий.

    Намного позже, а точнее в начале 17 века, возникает легенда о големе (искусственном человеке), весьма распространённая в нынешней современной литературе . Созданный из глины голем был предназначен для выполнения различных чёрных работ и трудных поручений и даже в некотором роде боевых действий (что в легенде является его основной целью).

    Уже в 1722 году были созданы автоматоны (механические куклы), чьи возможности повторяли возможности современных роботов.

    Например «Писец” (автор Пьер Жаке Дро) в точности мог писать пером предложения вмещающие до 40 букв, при этом максимально копируя движения человека, а также оценивал количество свободного места на строке, следил за приближением края страницы и, естественно, соблюдал все знаки препинания.

    Среди автоматонов Пьера Жаке были и механизмы копирующие действия музыкантов и даже художников. И все они работали без всяких микросхем. По своей сути, это были очень сложные механизмы, но они не могли мыслить, и их впечатляющие возможности всё таки были ограничены алгоритмами и некотором роде логическими схемами.

    В 18 веке Лейбниц и Декарт независимо друг от друга продолжили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук. Эти работы можно считать первыми теоретическими работами в области искусственного интеллекта.

    Задумываться о создании искусственного интеллекта человечество начало только в 1950 году, именно тогда возник вопрос: «Может ли машина думать?». Возможности новых компьютеров в плане скорости вычислений уже начинали превышать человеческие возможности, поэтому в учёном сообществе возникает вопрос: каковы границы возможностей компьютеров и достигнут ли машины уровня развития человека?

    Развитие искусственного интеллекта как научного направления стало возможным только после создания ЭВМ. Это произошло в 40-х гг. XX в. В это же время И.Винер (1894- 1964) создал свои основополагающие работы по новой науке — кибернетике.

    А в 1956 им же на одном семинаров в Стэндфордском университете был предложен термин «искусственный интеллект». Семинар был посвящен разработке логических, а не вычислительных задач.

    Вскоре после признания искусственного интеллекта самостоятельной отраслью науки произошло разделение на два основных направления: нейрокибернетику и кибернетику «черного ящика».

    Итак, как только было оформлено само понятие искусственного интеллекта, началась работа над созданием — учёные разделились на два лагеря: на кибернетиков и нейрокибернетиков.

    Грубо говоря, отказавшись от полного копирования мыслительных процессов, кибернетики решили заменить их логическими схемами и перебором. Именно эти исследования породили современные компьютерные игры.

    Однако, при всём желании, это нельзя назвать полноценным искусственным интеллектом.

    Основу же нейрокибернетики положили другие учёные, которые ещё за несколько лет до того самого семинара пытались воссоздать структуру нашего мозга (упрощённую копию).

    То есть основная идея нейрокибернетики заключается в создании системы, аутентично повторяющей процессы мышления нашего мозга. Иначе говоря, единственный объект, способный мыслить, — это человеческий мозг.

    Читайте также:  Эмоциональное состояние - психология

    Поэтому любое «мыслящее» устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру.

    Таким образом нейрокибериетика ориентирована на программно — аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга.

    Физиологами давно установлено, что основой человеческого мозга является большое количество связанных между собой и взаимодействующих нервных клеток — нейронов.

    Поэтому усилия нейрокибернетики были сосредоточены на создании элементов, аналогичных нейронам, и их объединении в функционирующие системы. Эти системы принято называть нейронными сетями, или нейросетями.

    В истории исследований в области нейронных сетей, как и в истории любой другой науки, были свои успехи и неудачи. Кроме того, здесь постоянно сказывается психологический фактор, проявляющийся в неспособности человека описать словами то, как он думает.

    Способность нейронной сети к обучению впервые исследована Дж. Маккалоком и У. Питтом. В 1943 году вышла их работа «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной деятельности», в которой была построена модель нейрона, и сформулированы принципы построения искусственных нейронных сетей.

    Крупный толчок развитию нейрокибернетики дал американский нейрофизиолог Френк Розенблатт, предложивший в 1962 году свою модель нейронной сети — персептрон.

    Устройство умело различать буквы алфавита, но было чувствительно к их написанию, например, буквы А, А и А для этого устройства были тремя разными знаками. Воспринятый первоначально с большим энтузиазмом, он вскоре подвергся интенсивным нападкам со стороны крупных научных авторитетов.

    И хотя подробный анализ их аргументов показывает, что они оспаривали не совсем тот персептрон, который предлагал Розенблатт, крупные исследования по нейронным сетям были свернуты почти на 10 лет.

    Несмотря на это, в 70-е годы было предложено много интересных разработок, таких, например, как когнитрон, способный хорошо распознавать достаточно сложные образы независимо от поворота и изменения масштаба изображения.

    В 1982 году американский биофизик Дж. Хопфилд предложил оригинальную модель нейронной сети, названную его именем. В последующие несколько лет было найдено множество эффективных алгоритмов: сеть встречного потока, двунаправленная ассоциативная память и др.

    В Японии в рамках проекта «ЭВМ V поколения» был создан первый нейрокомпьютер, или компьютер VI поколения. К этому времени ограничения по памяти и быстродействию были практически сняты. Появились транспьютеры — параллельные компьютеры с большим количеством процессоров.

    Транспьютерная технология стала только только одной из десятка новых подходов к аппаратной реализации нейросетей, которые моделируют иерархическую структуру мозга человека. От транспьютеров был один шаг до нейрокомпьютеров, моделирующих структуру мозга человека.

    Основная область применения нейрокомпьютеров — распознавание образов.

    В настоящее время используются три подхода к созданию нейросетей:

    — аппаратный — создание специальных компьютеров, плат расширения, наборов микросхем, реализующих все необходимые алгоритмы;

    — программный — создание программ и инструментариев, рассчитанных на высокопроизводительные компьютеры. Сети создаются в памяти компьютера, всю работу выполняют его собственные процессоры;

    — гибридный — комбинация первых двух. Часть вычислений выполняют специальные платы расширения (сопроцессоры), часть — программные средства;

    Как это не удивительно, первые нейросетевые компьютеры появились ещё 60 лет назад, а сейчас сама технология уже довольно сильно вошла в нашу жизнь.

    Сейчас эти компьютеры отвечают за прогнозирование экономических и финансовых показателей, предсказание возможных осложнений у больных в послеоперационный период, диагностику автомобильных и авиационных двигателей, управление атомными электростанциями ,стиральными машинами и многим, многим другим.

    Одна из фирм предлагает использование нейрокомпьютеров для управления адаптивной фокусирующей системой управления мощным лазерным оружием. Во многих аэропортах США при досмотре багажа для выявления наркотиков, взрывчатых веществ, ядерных и других материалов используются все те же нейрокомпьютеры.

    60% кредитных карточек в США проходят контроль с применением нейрокомпьютерной технологии. И глядя на это легко понять, что будущее искусственного интеллекта именно за нейрокибернетикой.

    На данный момент, принято считать, что роботы, и искусственный интеллект уже плотно вошли в нашу жизнь. Всё чаще и чаще мы слышим о появлении роботов с более новыми и совершенными возможностями. Но много ли людей задаются вопросом, если роботы становятся более дешёвыми, и некоторые их возможности уже превышают возможности человека, не заменят ли они нас в один прекрасный момент?

    Но в то же время, не стоит ударяться в фантастику, и забывать, что весь этот искусственный интеллект, это, в общем, очень грубая имитация интеллекта как такового. Можно сказать, что нынешние роботы и андроиды это просто очень усложнённые автоматоны. Так как машины не думают. Пока что они только делают вычисления и принимают решение руководствуясь набором логических схем.

    Одним из тех, кто стоял у истоков зарождения нейрокибернетики в России, был выдающихся ученый, профессор Ростовского госуниверситета Александр Борисович Коган, столетие со дня рождения которого мы отмечаем в 2012 году. Своими работами, выполненными в 70-80-е годы прошлого столетия, А.

    Б. Коган привлек внимание научной общественности к новой научной дисциплине — нейрокибернетике. И именно он был основателем и первым директором научно-исследовательского института нейрокибернетики, института, который носит его имя и который в 2011 отметил 40-летие с момента основания.

    Наличие оригинальной концепции и существенного экспериментального задела, открывавших новые пути решения очень важных прикладных задач, побудили Государственный комитет по науке и технике, Правительство Российской Федерации к принятию решения об организации в Ростовском университете НИИ нейрокибернетики.

    В качестве перспективной цели институту была поставлена задача на базе комплексных исследований принципов и механизмов организации работы мозга животных и человека создать опережающий научно-технический задел для решения проблемы синтеза принципиально новых технических систем адаптивного управления, а также разработка методов оптимизации функционального состояния человека-оператора.

    Создание института нейрокибернетики в России стало мощным импульсом для организации широкого фронта поисковых исследований, ранее выполняемых силами группы энтузиастов во главе с заведующим кафедрой человека и животных, руководителем лаборатории биофизики, проф. А.Б.Коганом.

    В ходе проверки базовой гипотезы с использованием разнообразных нейрофизиологических и нейроморфологических исследований и экспериментов, математического моделирования А.Б.Коганом, его соратниками и учениками были сформулированы основополагающие представления этого направления, ряд из которых не потеряли своего значения и сегодня.

    Следствием мультидисциплинарности предметной области стало формирование уникального по своему составу научного коллектива, включающего специалистов в области нейроанатомии, нейрофизиологии, нейрохимии, психологии, биофизики, математического моделирования, электро- и робототехники.

    Содружество профессионалов в разных областях уже в течение первого десятилетия существования института дало свои плоды. Наиболее интересные результаты были получены при изучении нейронной организации дыхательного центра (А.А.Чумаченко, В.Н.Ефимов), рецепторов растяжения речного рака (В. Д. Цукерман), зрительной коры мозга крыс (А.Г. Сухов, Л.

    Н. Подладчикова, С. А.Чебкасов). Тесное взаимодействие экспериментальных и теоретических исследований позволяло разработать теоретическую базу для создания нового класса моделей и устройств, имитирующих нейробиологические механизмы.

    Экспериментально были верифицированы нейронные ансамбли, свойства которых подтверждали основные положения гипотезы о вероятностно-статистической организации мозга (С. А. Шибкова, Л. Д. Карпенко, А. Г. Сухов, Л. Н. Подладчикова, Б. М. Владимирский).

    В период интенсивных исследований на нейронном уровне в НИИ НК был разработан целый ряд уникальных методических подходов, которые значительно опережали мировой уровень нейрофизиологии 70-80-х годов и в настоящее время сформировались как самостоятельные ветви экспериментальной нейробиологии.

    В частности, были разработаны техники культуры нервной ткани, выполнены исследования нейроонтогенеза на курином эмбрионе, разработана технология изготовления блоков микроэлектродов, с помощью которой были получены принципиально новые сведения о функциональной организации нейронных сетей мозга.

    Существенное влияние на развитие нейрокибернетических исследований в этот период оказали работы таких отечественных ученых, как П. К. Анохин, И. М. Гельфанд, В. С. Гурфинкель, М. Н. Ливанов, А. В. Каляев и ряд других.

    Важным достижением этого периода являлось доказательство способности головного мозга превращать программное обеспечение в аппаратное и обратно, в частности, записывать команды в кратковременную память и после извлечения использовать их для выполнения.

    Было также показано, в ходе интроспекции мозг способен как бы перемещать свое «аппаратное обеспечение» на информационный вход и даже делаться его исполняемой программой. При этом информационное воздействие может осуществляться как в виде собственно информационных сигналов, так и в виде программ-инструкций.

    Становление НИИ нейрокибернетики пришлось на годы, когда интерес к нейрокибернетике как в СССР, так и во всем мире в силу ряда объективных и субъективных факторов упал.

    Резкое сокращение финансирования, в первую очередь, со стороны военно-промышленного комплекса, привело к тому, что институт, располагая рядом приоритетных разработок, оказался не готов к серьезному техническому прорыву на основе использования новейших технологий. Однако, используя существующие технологии, в институте были выполнены разработки, не имевшие аналогов в мире.

    Иллюстрацией этого может стать создание специальных визуальных сенсоров для систем распознавания образов (А.И.Самарин), в создании которых специалисты института опередили своих западных коллег почти на полтора десятка лет.

    В том виде, в котором она сложилась к настоящему времени, нейрокибернетика — это важнейший раздел кибернетики, связанный с моделированием различных функций нервной системы и органов чувств.

    Она играет роль своеобразного моста между так называемыми формальными нейронными сетями, являющимися базой для создания систем искусственного интеллекта, и «живыми» реальными нервными сетями, способными порождать в ходе своего функционирования целый спектр перцептивных и когнитивных процессов, природа которых сегодня все еще не известна.

    Необходимость существенного продвижения в понимании механизмов этих процессов связана со все более отчетливым осознанием того, что развитие современного общества неразрывно связано с развитием NBIC-технологий и систем, что неизбежно приведет к трансформации существующих представлений о роли и значимости нейрокибернетики.

    В частности, в рамках проекта «Blue brain» поставлена задача создать предельно реалистичную модель базового структурно-функционального элемента нервной организации — так называемой, корковой колонки. Ожидается, что модель будет демонстрировать свойства, характерные для ее биологического прототипа.

    Есть также достаточно серьезные основания полагать, что с использованием нейроинформационных технологий именно нейрокибернетикой будет найден подход к развитию функций мозга и способов прямой коммуникации мозга с внешним миром, сопоставимый по своим социокультурным последствиям с изобретением письменности.

    Создание более реалистичных моделей нейрона и нейронных сетей позволяют, в т.ч., ученым НИИ НК, уже сегодня создавать модели, позволяющие с высокой точностью распознавать расположение источника звука в пространстве и демонстрирующие неизвестные ранее особенности слухового восприятия (Р. А. Тикиджи-Хамбурьян).

    Сейчас среди множества разработок для института нейрокибернетики является приоритетной разработка пакета программ NeuroCAD 2.

    01, предназначенного для конструирования многомерных моделей нейронных сетей и исследования пространственно-временной динамики активности нейронов, создание реалистических нейросетевых моделей, имитирующей временную динамику реальной активности нейронов зрительной коры (Р. А. Тикиджи-Хамбрьян и др.).

    нейрокибернетика искусственный интеллект

    Источник: http://prog.bobrodobro.ru/27479

    Ссылка на основную публикацию