Отдел Имитационных систем: Адаптивные системы управления ИТМ и ВТ
  • Main page
  • Главная

  • Main / Главная / Новости /

    9.4.2014: Начало серии из 4 лекций-семинаров «Концептуальная модель нервной системы. Жданов». Лекция 1-я.

    Представляется авторская кибернетическая концепция нервной системы и мозга. Общесистемные вопросы, вытекающие из них заключения о структуре мозга, его подсистемах, принцип действия, микроописание на уровне нейронов, модели. Докладчик Жданов А.А.
    9 апреля 2014. Начало серии из 4 лекций-семинаров «Концептуальная модель нервной системы. Жданов». Лекция 1-я. Представляется авторская концепция того, что с точки зрения кибернетики должны представлять собой нервная система и мозг, если исходить из наблюдаемых сегодня общих условий их существования. Рассматриваются общесистемные вопросы, вытекающие из них заключения о структуре мозга, его необходимых подсистемах, принцип его функционирования, микроописание на уровне нейронов и показаны модели. Докладчик Жданов А.А., профессор, д.ф.-м.н., автор книги «Автономный искусственный интеллект». Аннотация серии лекций-семинаров. Проблема понимания принципов работы мозга волнует многих из нас и является фундаментальной. Действует несколько крупных, в том числе международных программ, направленных на решение этой проблемы. Вместе с тем, попытка понять, на основе каких концепций строятся модели мозга в таких программах, не привела меня к удовлетворительному ответу. Складывается впечатление, что модели мозга создаются либо по принципам ad hoc, либо идет простой сбор всевозможных наблюдательных данных в надежде, что когда-либо эти данные сложатся в полную картину. Оставляя в стороне подход ad hoc, как, хотя и очень полезный для практики, но не имеющий отношения к проблеме, должен сказать, что и надежда на то, что мозаика наблюдательных данных вдруг сложится в понимание принципа действия мозга, является весьма эфемерной. Напомню, что наблюдательные данные могут превратиться в понятную закономерность лишь после того, как будет порождено некоторое множество гипотез, и будет выяснена, подтверждена и объяснена правильность одной из них. Нет гипотезы – нет закономерности, нет модели мозга! Мозг для нас – неизвестное устройство, принцип действия которого мы пытаемся понять, поэтому без методов анализа данных здесь не обойтись. Искомая модель мозга, как и всякая научная закономерность, должна быть полезной, т.е. иметь высокую степень потенциальной опровержимости. Модель типа «мозг – это машина для обработки информации» - бесполезна, так как ничего не объясняет, и ее никакими мыслимыми экспериментами нельзя опровергнуть. Такую модель нельзя применить на практике, с ее помощью ничего нельзя ни объяснить, ни предсказать. Нужна модель, которая утверждает, что мозг осуществляет именно вот такую обработку, именно вот такой информации и именно с такой целью! Поскольку все согласны с тем, что мозг предназначен для работы с информацией, то отсюда следует, что модель мозга должна описываться в первую очередь кибернетическими понятиями, такими как система, целевые функции, информация, распознавание, память, знания, принятие решений, алгоритм, принцип действия и другими. Это аналогично задаче понимания принципиальной схемы попавшего нам в руки неизвестного электронного прибора. Когда принципиальная схема работы мозга будет понята, то следует дополнять ее результатами исследования природных технологий, в которых выполнены реализующие эту схему детали, по данным, добытым в биологии. Это аналогично пониманию технологии изготовления элементной базы и компонент (деталей, плат, источников питания) электронного прибора. Последующее объединение знаний принципа действия, принципиальной схемы и технологий ее практической реализации дает представление о штатных режимах работы мозга, как устройства, и о нештатных режимах его работы, патологиях, отклонениях, заболеваниях, сбоях в работе, ошибках и т.п. Рассмотрены следующие основные вопросы. 1. Макро-описание системы. Системные вопросы. Чем управляемый объект – живой организм, отличается от неуправляемого. Живой организм - автономный объект управления. Целевые функции мозга – естественной управляющей системы. 2. Какая информация нужна мозгу для управления организмом. Необходимость адаптивности. Структура нервной системы и мозга как управляющей системы автономного объекта управления с определенными целевыми функциями. Состав основных подсистем мозга как автономной адаптивной системы управления. 3. Сенсорные системы. Система распознавания. Образы. Действия. Эмоциональные оценки. Знания. Виды памяти. База знаний. Аппарат эмоций. Механизмы принятия решений. Внутреннее время мозга. Принцип действия нервной системы. Демонстрация модельных экспериментов. 4. Микро-описание системы. Что такое нейрон. Нейрон, как элементный базис для строительства всех подсистем нервной системы и мозга. Демонстрация моделей. Объяснение эффектов «нейронов моей бабушки», «нейронов места» и «нейронов Джениффер Энистон». 5. Язык. Возникновение языка. Использование языка. Результаты моделирования. 6. Демонстрация моделей машин с искусственными нервными системами. Цель этих лекций-семинаров – расширить взгляд на проблему моделирования мозга каждого из специалистов - участников обсуждения, при понимании, что нынешний уровень глубокой специализации по необходимости и к сожалению ограничивает поле зрения каждого специалиста. Семинары проходили в Институте точной механики и вычислительной техники им. С.А. Лебедева РАН (ИТМиВТ)
    Аннотация к лекции-семинару

    17.12.2014: предзащита дипломной работы Жданова М.А. на тему «Оптомеханическая биоинспирированная система машинного зрения с нейроподобной системой распознавания».
    Целью дипломной работы являлась разработка биологически инспирированной модели системы зрения и распознавания на основе подвижной оптической системы, рецептивных полей, нейроподобной системы распознавания и обратных связей.


    20.11.2014: Ковалёв С.П., д.ф.-м.н., с.н.с. ИПУ РАН. «Концептуальные и математические основы модельно-ориентированной системной инженерии».
    Модельно-ориентированная системная инженерия (Model-Based Systems Engineering) - это новый подход к разработке и эксплуатации сложных технических изделий.


    13.11.2014: Цыганков В.Д., к.т.н., заместитель директора НИЦ «Кристалл» РАСУ. Тема выступления: «Первое знакомство с виртуальным нейрокомпьютером «Эмбрион»».


    30.10.2014: Бойченко А.В., к.т.н., МЭСИ. Доклад "Причины и особенности информационного общества".


    Copyright © 1995 - 2014 ИТМиВТ РАН