МОДЕЛЮВАННЯ РОБОТИ МОЗКУ, НЕЙРОМЕРЕЖІ, ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ

Анотація

Ця стаття узагальнювального характеру спрямована на аналіз знань сучасної нейропсихології, нейрофізіології. Розглянуто можливості дослідження роботи людського мозку за допомогою нейро-моделювання на сучасних комп'ютерах. Показано шляхи подальшого розвитку досліджень штучного інтелекту. Розглянуто теоретичні підходи до створення моделей різних рівнів деталізації, включно з біофізичними, окремих нейронів на основі рівнянь типу Ходжкіна-Хакслі, а також спрощені великомасштабні моделі нейронних популяцій і ділянок мозку. Моделі останнього типу слугують для відтворення складних системних ефектів фізіологічної активності нейромережі, причому вони володіють обмеженим числом параметрів і, тим самим, допускають їхній якісний математичний аналіз. Простота таких моделей досягається на шкоду строгості висновку, їх виводять або феноменологічно, або суворо з рівнянь одиничних нейронів, але в умовах надмірних спрощувальних припущень. Ці обмеження призводять до неможливості кількісного узгодження моделей з експериментами. Тому актуальним є розвиток теорії переходу від біофізично детальних моделей поодиноких нейронів до моделей нейронних популяцій коркової тканини. Водночас, для таких докладних моделей необхідна їх послідовна редукція до простих моделей, придатних для аналізу функціональних механізмів. У застосуванні до аналізу активності будь-якої зі структур мозку, ієрархія перехідних моделей, з одного боку, робить спрощені моделі більш обґрунтованими і надає їм трактування в термінах внутрішньоклітинних характеристик, а, з іншого боку, дає можливість використовувати результати аналізу простих моделей для вивчення складних. Мета статті: здійснити аналіз актуальних питань пов'язаних зі спробами моделювання роботи мозку людини шляхом застосування нейронних мереж.