11.8. Заключение к 11-ой главе

Вопросы работы человеческого мозга упираются в совершенствование возможностей исследовательских инструментов и само понятие его работы.

Есть косвенные доказательства, что человеческий нейрон представляет собой многофункциональную структуру, способную перестраивать свою работу, запоминать больший объем информации, имеющий два множества входных сигналов: устанавливающих x(t) – возбуждающих сигналов и перестраивающих структуру подмножеств памяти е(Δ), при которых запоминаются установленные состояния – тормозящих сигналов, имеет возможность связаться с одним из нейронов, что составляет порядка 104976 состояний схем памяти и многое другое.

Находясь на определенном уровне понимания функций нейрона, нами предлагается свое видение структуры нейрона, которое частично может реализовать его возможности. Такой подход несколько отличается от обще- принятого, но, по мнению авторов, может иметь право на существование.

Лекция 12.

Искусственный элементарный нейрон

12. Проектирование искусственного элементарного нейрона

12.1. Введение

Построение искусственных нейронов и нейронных сетей в настоящее время является актуальной темой. Создается новая элементная база для построения нейронных сетей. 11 августа 2014 компания IBM объявила о создании чипа с искусственными нейронами, которые не имеют памяти, в структуре используют память на триггерах и функционирование происходит в автоматном дискретном времени [1–2]. Ликвидировать недостатки своего нейрона (создание памяти нейрона и его перестройку работы) компания IBM планирует осуществить в 2016 году. На эти цели ежегодно будут выделяться по 3 миллиарда долларов. Это лишний раз подтверждает актуальность этого направления.

Предлагается новая структура нейрона, основанная на новой информационной технологии [3], которая позволяют расширить возможности существующих искусственных нейронов. Такая структура использует схемы автоматной (матричной) памяти с использованием автоматного непрерывного времени [4–5;7]. Предлагаемый цифровой искусственный нейрон способен вместо одного однозначного перехода в устройствах с памятью на триггерах, реализовать дополнительно еще три перехода в детерминированном, вероятностном и нечетком режимах.

На рис.12, а представлено автоматное дискретное время t_i, во время которого воздействует только входной сигнал x(t) на устройство с памятью на триггерах. Входной сигнал, поступающий на триггеры в промежуток между тактами t_i, В.М. Глушковым назван «пустым словом нулевой длины» и обозначенный символом «е» [6]. Этот входной сигнал при воздействии на схему памяти (триггер) не способен перевести его в новое состояние (поэтому он назван пустым, как в теории алгоритмом ему соответствует пробелу между словами) и ему на оси автоматного дискретного времени не выделено длины.

Автоматное непрерывное время (рис. 12, б) отхватывает весь машинный такт T и состоит из двух внутренних тактов t и Δ, т.е. T_i = t_i + Δ_i.

Нова информационная технология [3], которая основана на схемах автоматной (матричной) памяти [7], позволяет осуществлять переходы по двум переменным x(t) и e(Δ). В этой технологии входной сигнал x(t) может осуществлять переход по горизонтали матрицы подмножества π_i состояний, а входной сигнал е(Δ) может осуществлять переход по вертикали матрицы подмножества µ_j состояний. В связи с этим и потребовалось ввести автоматное непрерывное время, чтобы была возможность анализа матричных структур новых схем памяти.