Если сигналыx(t) и y(t) независимы друг от друга, то одно или несколько случайных их одновременных появлений не приведут к срабатыванию нейрона. Когда же между этими сигналами существует взаимная корреляция, они всегда или с некоторой закономерностью поступают в нейрон одновременно, что приводит к его срабатыванию.
После каждого срабатывания нейрона коэффициенты передачи m и l его синапсов возрастают, а это в свою очередь сокращает время срабатывания нейрона. По окончании переходного процесса нейрон начинает генерировать сигнал после каждого одновременного поступления сигналовx(t)и y(t). Кроме того, частные срабатывания нейрона вызывают увеличение диаметра его выходного канала и, следовательно, скорости передачи им сигнала другим нейронам.
Закрепление знаний в нейронных структурах. Выходные волокна нейронов – аксоны 4 (см. рис. 7.1) имеют на своих концах особые функциональные органы – конусы роста 5, в которых происходит их удлинение и развитие. Рост аксона не случаен: возбужденный нейрон стремиться соединиться с другими нейронами, которые находятся в состоянии возбуждения одновременно с ним. Датчиками, обеспечивающими поиск возбужденных нейронов, служат многочисленные тончайшие волоконца – филоподии 6, выпускаемые каждым конусом роста для обследования окружающего пространства и поиска направления роста. Эти волоконца обладают высокой подвижностью: вытягиваются, меняют направление, сокращаются и втягиваются обратно. Они находят среди множества переплетающихся нервных связей синапсы возбужденных нейронов и прочно к ним подсоединяются, обеспечивая рост аксона к месту соединения. В результате этого процесса возникают связи между нейронами.
Кроме связей с другими нейронами, обучающийся нейрон формирует у себя обратную связь 7. Теперь для срабатывания обученного нейрона достаточно поступление только одного внешнего сигнала – x(t) или y(t) и сигнала обратной связи. На этом и заканчиваются процессы обучения нейрона и закрепления выявленной им связи.
Таким образом, нейрон, как элемент системы обучения, из множества поступающих сигналов выделяет и фиксирует одновременно действующие и многократно повторяющиеся, выполняя функцию, которую можно формально трактовать как корреляционную обработку сигналов. В основу формирования корреляционных связей заложен принцип одновременности появления сигналов, что является не случайным. Действительно, вероятность многократного появления одинаковой совокупности сигналов от независимых источников достаточно мала. Следовательно, обнаруженные взаимосвязи между одновременно воспринимаемыми сигналами принадлежат определенному объекту или системе функционально связанных объектов.
Выявленные нейроном взаимосвязи материализуются путем формирования новых нервных связей с другими нейронами, образования собственной обратной связи, изменения коэффициентов чувствительности синапсов и скорости передачи сигналов аксоном.
Из рассмотренного становится понятным, почему у высших животных нервные клетки теряют способность к делению на ранних стадиях развития. Очевидно, что эта способность не целесообразна для обучающихся существ, так как в процессе обучения в нейронных структурах накапливаются изменения, отражающие жизненный опыт индивидуума. В генах нейронов эти изменения не отражаются и при делении по наследству не передадутся. То есть, если бы нервные клетки делились, то обновленная нервная система оказалась бы бесполезной – животному пришлось бы учиться заново! В нервной системе, где нейроны накапливают жизненный опыт организма в виде связей, деление становится бессмысленным. Но если клетку нельзя починить, надо иметь их достаточный запас, поэтому эволюция пошла по пути многократного увеличения избыточности нейронов в организме обучающихся существ.
7.2. Способы самообучения
Эмпирическая система обучения является многоуровневой. Каждый уровень иерархии предназначен для решения особых задач по выявлению сущности познаваемых объектов и явлений [22].
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.