| следующая статья ==>
В некоторых случаях требуется обрабатывать и анализировать информацию, поступающую от нескольких датчиков, но при этом оператор не успевает оценить информацию с требуемой скоростью или показания одних должны быть взаимоувязаны с другими и т.п. Задачи такого рода стимулировали развитие систем с искусственным интеллектом на основе устройств с нечеткой логикой, искусственных нейронных сетей.
Знание основных закономерностей образования структур в активных средах, а также в сетях, состоящих из большого числа активных элементов, позволяет перейти к целенаправленному созданию распределенных динамических систем, которые формируют те или иные пространственные структуры. Одним из основных приложений при этом являются задачи аналоговой обработки информации.
Использование в качестве элементарной единицы обработки информации не отдельных сигналов, а протяженных пространственных структур дает возможность резко повысить эффективность устройства обработки информации, может послужить решению проблемы создания искусственного интеллекта, так как имеются свидетельства того, что аналоговые механизмы лежат в основе работы человеческого мозга.
Известно, что человеческий мозг – это гигантская сеть из десятков миллиардов нервных клеток – нейронов, связанных между собой отростками (дендритами, аксонами). Число связей одного нейрона может достигать десятков тысяч. Благодаря работам нейрофизиологов достаточно хорошо изучен механизм действия отдельного нейрона.
Нервная клетка способна находиться в одном из трех дискретных состояний – покое, возбуждении и рефрактности (состоянии невозбудимости). Переходы между состояниями управляются как процессами внутри самой клетки, так и электрическими сигналами, поступающими к ней по отросткам от других нейронов.
Переход от состояния покоя к возбуждению происходит пороговым образом при почти одновременном поступлении достаточно большого числа импульсных сигналов возбуждения. Оказавшись в возбужденном состоянии, нейрон находится в нем в течение определенного времени, затем самостоятельно переходит в состояние рефрактности. Это состояние характеризуется очень высоким порогом возбуждения: нейрон практически не способен реагировать на приходящие к нему сигналы возбуждения. Через некоторое время способность к возбуждению восстанавливается, и нейрон возвращается в состояние покоя.
| следующая статья ==>