Основные проблемы, связанные с моделированием нейронных механизмов мозга

Еще раз об общей оценке существующих нейронных моделей

Общая оценка логических нейронных сетевых моделей Мак-Каллока, перцептронов и признаковых распознающих формальных нейронных сетей приводилась в предыдущих лекциях. Вывод состоит в том, что эти "пассивные нейронные сети" сколько-нибудь существенными моделями механизмов мозга не являются. Еще раз подчеркнем, что реализуемое в формальных распознающих нейронных сетях признаковое распознавание не обладает свойствами целостности, целенаправленности, синер-гичности и активности, т. е. не похоже на живое восприятие. Функция признакового восприятия, безусловно, существует в нервной системе, но занимает там частное вспомогательное место. Причем вряд ли эта функция реализуется в нервной системе так же, как в ПРНС. Идущие от модели Хебба и перцептрона растровые распознаватели несколько более физиологичны.

В "Первые нейронные модели" были сформулированы необходимые свойства и функции более или менее полных нейронных моделей механизмов мозга. Для удобства чтения приведем эти свойства и функции еще раз. 1.

1. Для решения задач восприятия и поведения мозг должен при обучении строить модель проблемной среды. Модель проблемной среды субъективна, то есть она строится с позиций субъекта восприятия и поведения и включает информацию, необходимую для решения задач восприятия и поведения.
2. Модель среды должна быть активна и моделировать изменения в среде, как зависящие, так и не зависящие от субъекта поведения.
3. В модели должна содержаться и использоваться информация, которая необходима для реализации поведения, оптимального по критерию maxT и основывающегося на предвидении и эмоциональной оценке вариантов поведения.
4. В модели должны быть целостные структурные обобщенные отображения классов объектов, определяющие, с одной стороны, свойства целого, и, с другой стороны, состав и свойства частей целого и отношения между ними. Объект в модели - это не обязательно реальный физический объект среды. Объектами модели могут быть также ситуации в среде и действия, изменяющие ситуации.
5. Модель должна быть иерархической, то есть должна существовать возможность построения объектов разного уровня укрупнения. Частями (элементами) объектов каждого уровня укрупнения должны являться объекты более низкого уровня. Основная цель построения уровней укрупнения - сведение многопереборных многоэкстремальных задач поведения к малопереборным одноэкстремальным за счет одношаговых переходов между ситуациями на уровнях укрупнения.
6. В модели должны осуществляться переходы как по вертикали - между уровнями укрупнения, так и по горизонтали - между ситуациями одного уровня.
7. В модели должны реализовываться ассоциации по сходству и по смежности во времени и на этой основе - предвидение и предакти-вация.
8. Среда не является статической, поэтому модель среды также не должна быть статической. Модель должна быть активной и "жить" по законам среды.
9. В нейронной модели среды должно строиться отображение себя и эмоционально окрашенное отображение взаимодействия себя со средой.
10. В нейронной модели в пределе должно реализовываться абстрактное мышление.
11. Для моделирования мышления человека необходимо использование вербального уровня, то есть необходимо построение словесно-логической модели.

Как уже отмечалось, приведенными свойствами логические нейронные сети Мак-Каллока и Питтса, перцептроны и современные признаковые распознающие нейронные сети не обладают.

Глядя на этот список необходимых функций и свойств, можно прийти к выводу, что не являются сколько-нибудь полными рабочими моделями механизмов мозга и рассмотренные нами активные нейронные сети ( -сети). Эти модели, по-видимому, более физиологичны, чем модели, названные выше пассивными. Отличаются они в первую очередь тем, что в них возможны ассоциации по сходству, возможно запоминание и экстраполяция временных последовательностей и на этой основе - предвидение и предактивация нейронных ансамблей.

Но самое главное принципиальное отличие -сети - это синергич-ность и активность - неоднократно упоминавшиеся выше необходимые свойства моделей нейронных механизмов мозга. Свойства, которые могут сделать естественными и неформальными процессы обучения и работы сети. Свойства, на основе которых можно строить предположения и гипотезы о том, что делает нейронную сеть "живой", определяя возникновение потребностей в получении информации и отображении среды в модели. На основе этих свойств можно строить и предположения о нейронных механизмах мышления, в том числе и творческого. Эти же свойства, по-видимому, необходимы для моделирования сознания.

И тем не менее на вопрос, достаточно ли экспериментально получаемых или гипотетически предполагаемых свойств -сетей для объяснения основных рабочих функций мозга, можно еще раз ответить, что, безусловно, напрямую нет. Программные и умозрительные эксперименты с -сетями имеют в основном иллюстративный характер. Остается еще очень много нерешенных проблем. Это относится и к преимущественно умозрительным экспериментам Л.Б. Емельянова-Ярославского [9], вопреки его утверждениям о построении полной логики модели механизмов мозга. В связи с этим в дополнение к общим проблемам представляется полезным выделить и определить нерешенные конкретные проблемы.

Рассмотрим вопросы, связанные с получением в любой нейронной модели, в том числе и в -сети, основных важных свойств, необходимых в первую очередь для восприятия и поведения, более сложного чем рефлексы и инстинкты. Все эксперименты с активными сетями проводились на "плоской" модели, относящейся к одному уровню гипотетической полной иерархической модели. О том, как должна работать многоуровневая активная нейронная модель, в очень общем плане говорилось в предыдущей лекции и будет еще говориться в дальнейшем. Однако о том, как может или должна работать такая модель, можно говорить только предположительно.

Что заставляет работать мозг? Предполагается, что всякая работа "активного" мозга направлена на оптимизацию функциональных состояний отдельных неустойчивых нейронов и сети в целом. На это же должна быть направлена и работа -сети. Поэтому приводимые ниже основные проблемы, которые с неизбежностью возникнут при попытках более или менее полного моделирования нейронных механизмов мозга, нужно стараться решать не формально, а, по-видимому, на основе свойств неустойчивости нейронов, синергичности и активности нейронной сети в целом.

Сознание

Может быть, не первая, но одна из самых принципиальных и наиболее важных проблем - это проблема моделирование сознания, включающая проблему концентрации и переключения внимания. Психология определяет сознание как субъективный образ части объективного мира, как непрерывно меняющуюся совокупность чувственных и умственных образов, непосредственно предстающих перед субъектом в его внутреннем опыте, включающем представление о своем "Я" (Словарь практического психолога, 1998 г.).

Выше уже говорилось о том, что в нейронной модели среды должно строиться эмоционально окрашенное отображение фрагментов среды и взаимодействий себя со средой. Такое отображение наряду со свойством активности, лежащим в основе выбора актуального фрагмента, переключения и концентрации внимания, и должно формировать модельное сознание.

Применительно к гипотетической -сети сначала определим сознание как эмоционально окрашенное реальное или умозрительное восприятие, которое выражается в направленном избирательном возбуждении нейронных ансамблей, соответствующих смысловым элементам какой-то части сформированной в мозге модели проблемной среды.

В -сети любая отображаемая в модели проблемной среды информационная единица отождествляется с нейронным ансамблем. При работе -сети должно происходить последовательное возбуждение нейронных ансамблей. При работе мозга в сознании последовательно возникают ситуации, слова, объекты. Если поглядеть в окно, то можно, например, увидеть улицу, дома, людей, машины. При этом в сознании возникает одна ситуация, которая может быть названа "вид на улицу из моего окна". Отдельный входящий в ситуацию объект находится на полуподсознательном уровне и возникает в сознании только при концентрации на нем внимания, оставляя при этом на полуподсознательном уровне все остальные входящие в ситуацию объекты и вытесняя на полуподсознательный уровень ситуацию в целом.

Очевидно, что при этом действует какой-то механизм управления сознанием, обеспечивая порядок в работе мозга. Например, в сознании не могут появиться два, а тем более три слова, произнесенные одновременно разными людьми. Если одновременно говорят два человека, то в любой момент вы слушаете и слышите только одного из них. Нельзя одновременно делать и два дела, например, писать письмо и говорить по телефону. Способности типа приписываемых Цезарю если и могут существовать, то только как исключение.

Возможно, что сознание и, в частности, концентрация внимания связаны с доминантностью мышления в соответствии с принципом доминанты А.А. Ухтомского и с формированием конуса, или "дерева", ассоциативно-смысловой предактивации в нейронной модели среды. Такого же рода работа должна происходить в многоуровневой -сети. Последовательное возбуждение нейронных ансамблей -сети в целом обеспечивается свойствами нейронов, но в эксперименте чаще всего наблюдается частично одновременная работа последовательно возбуждавшихся нейронных ансамблей. Проблема концентрации внимания имелась в виду при экспериментах с одноуровневыми -сетями, но детально не прорабатывалась.

Эту проблему Н.М. Амосов с сотрудниками решали при разработке своего сетевого автомата, введя внешнюю по отношению к сети формальную систему усиления - торможения (СУТ). СУТ подает дополнительное возбуждение на самый активный в данный момент информационный элемент сети и торможение на все остальные. Нейронный уровень в этих работах не рассматривался.

Таким образом, одна из важных проблем, решение которых необходимо при построении нейронных моделей механизмов мозга и в частности -сети, - это проблема моделирования составной части сознания, а именно направленной концентрации внимания. Использование идеи СУТ заманчиво, однако нужно, чтобы аналогичная функция выполнялась не внешним алгоритмом, а нейронным механизмом. Интересно было бы также получить в модели и промежуточные уровни активации нейронных ансамблей, с которыми может связываться определенная логика работы, интерпретируемая, например, в терминах "стабильные очаги возбуждения", "подсознание", "полуподсознание" и тому подобное. При этом нейронный механизм управления сознанием, как и все остальные, должен формироваться автоматически на основе свойств нейронов, и это формирование должно подчиняться единому общему критерию оптимизации функциональных состояний нейронов и активной сети в целом.

Как уже отмечалось, концентрацией и переключением внимания не исчерпывается функция сознания. Не менее важная, а может быть, и основная функция сознания - осознание себя во взаимодействии с проблемной средой. Причем не только осознание себя как физического, наделенного восприятием и возможностями действий объекта среды, но и как абстрактного умозрительного оператора, в том числе и в абстрактной среде формальных, например, математических, задач. Из этого следует, что в нейронной модели проблемной среды на всех ее уровнях должен быть представлен и особый объект - "Я".

Формирование модели "Я" во взаимодействии с другими объектами на всех уровнях укрупнения и обобщения модели проблемной среды происходит всю жизнь обладающего мозгом живого организма. В психологии "Я" (эго) определяется как "результат выделения человеком себя самого из среды, позволяющий ему ощутить себя субъектом своих физических и психических состояний, действий и процессов, переживать свою целостность и тождественность с самим собой в отношении прошлого, настоящего и будущего".

Таким образом, сознание можно определить как эмоционально окрашенную целенаправленную активацию фрагментов модели проблемной среды, включающих модель "Я" во взаимодействии с реальными или абстрактными объектами среды. При этом важно подчеркнуть, что в сознании возникает фрагмент модели среды, выходящий во времени (как в будущее, так и в прошлое) и в пространстве за пределы непосредственного восприятия текущей ситуации органами чувств.

Однако и это определение не является полным. В сознании при восприятии среды могут практически без временной задержки появляться объекты, отсутствующие в модели проблемной среды. Кроме того, при умозрительном конструировании в сознании могут появляться и сохраняться в течение какого-то времени любые неизвестные, отсутствующие в реальной среде, в том числе и физически невозможные, объекты. В этих случаях сводить сознание к активации существующих в сети нейронных ансамблей, соответствующих фрагментам модели среды, недостаточно. Нужны еще какие-то гипотезы о механизмах мозга, например, гипотезы, включающие не только представления о долговременной памяти в виде нейронных ансамблей, но и представления о нейронной либо какой-то другой реализации моментальной и кратковременной памяти, а также гипотезы о механизмах воображения.

С учетом всего изложенного можно сказать, что полное нейронное моделирование сознания, безусловно, представляет собой сложную и еще очень далекую от решения проблему. Точно так же можно сказать, что далекой от решения проблемой является и моделирование воображения.

Проблема моделирования сознания многими ставится на первое место при оценках возможности моделирования мышления. Однако работа мозга в процессе мышления не состоит в выполнении отдельных функций. При целостном подходе может оказаться, что сознание - это лишь одна из многих неразрывно связанных и одинаково важных компонент.

Часто считается важным соотнести сознание с какой-то конкретной областью головного мозга. Я полагаю, что локализация сознания не имеет принципиального значения. Для понимания проблемы привязки сознания к гипоталамусу, ретикулярной формации или какому-либо другому нейронному субстрату полностью равноправны. Гораздо важнее понять его функциональную сторону в целостной картине работы мыслящего мозга и реализацию на уровне нейронных либо каких-то других механизмов нервной системы.