Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе

Скачать в pdf «Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе»


Восприятие


В дополнение к эволюционному разделению частей мозга, о котором мы говорили выше, в нервной системе явно различаются три типа нейронных структур: сенсорные, внутренние и эффекторные. Первые связывают наш мозг с внешним миром и обеспечивают поступление в него зрительной, слуховой, вкусовой, обонятельной и осязательной информации. Есть у нас и шестое чувство — чувство равновесия, за которое отвечает вестибулярный аппарат. Его особенность заключается в том, что он не вынесен наружу. Эффекторные нейроны управляют мышцами, внутренними органами, стенками сосудов и пр. Мозг таким образом контролирует работу сердца, дыхание, кровяное давление, температуру, поддерживает нужное содержание кислорода в крови, осуществляет гормональную регуляцию и пр. Промежуточные нейроны обрабатывают информацию, получаемую от сенсорных и передаваемую эффекторным нейронам.


Существующие компьютерные системы позволяют вводить в них изображения, звуковую и другие виды информации. Однако, в отличие от компьютера, снабженного сканером, телекамерой и микрофоном, мозг обладает вниманием, свойством, которое позволяет ему сосредотачиваться на важной в данный момент информации и игнорировать несущественную. Эффективные системы предобработки сенсорной информации, вырабатываемые в течение жизни путем обучения, позволяют мозгу эффективно распознавать сенсорные образы —способность, пока мало освоенная современными компьютерами.


В восьмидесятые годы была объявлена программа создания компьютеров 5-го поколения. Эти компьютеры должны были иметь средства работы с реальными данными окружающего мира -изображениями, мелодиями, текстами и пр. Однако, как стало ясно теперь, полноценное решение этой задачи возможно только нейрокомпьютерами — системами, работа которых основывается на использовании архитектуры и свойств биологической нервной ткани.


Память


Компьютеры имеют память! В нее можно записать программы, данные, изображения, что угодно. Однако, все они хранятся как некоторые именованные переменные. Специальные процедуры хеширования позволяют вычислить по имени переменной ее адрес в физической памяти, и именно по этому адресу будет искаться соответствующая запись. Никакой связи между адресом, по которому находятся данные, и содержанием самих данных не существует. Такая адресация предполагает пассивность данных в процессе поиска. Это обстоятельство чрезвычайно затрудняет поиск данных с частично известным содержанием.

Скачать в pdf «Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе»