новости  материалы  справочник  форум  гостевая  ссылки  
Новости
Материалы
  Логические подходы
  Нейронные сети
  Генетические алгоритмы
  Разное
  Публикации
  Алгоритмы
  Применение
Справочник
Форум
Гостевая книга
Ссылки
О сайте
 

Мышление

Мышление — это функция сети нейронов, которая составляет основу клеток нервной системы. На входе сеть нейронов связана с рецепторами внутренней и внешней среды, на выходе с мышцами и железами. Таким образом, физиологическая суть мышления — преобразование сигналов рецепторов в активность мышц и желёз.

Нервная система возникла более 550 млн. лет назад в конце протерозоя. В строении простейших организмов можно различить внутреннюю структуру и внешний покров, состоящий из эпителиальных клеток. В процессе эволюции эпителиальные клетки дали начало одновременно нервным и мышечным клеткам. Из которых впоследствии возникла нервная и мышечная системы организма, состоящие из своеобразных, но функционально друг с другом связанных нервных и мышечных клеток. Таким образом, нервная система действует как интегративная, связывая в одно целое чувствительность и двигательную активность, а также, через железы, активизирует работу других регуляторных систем — эндокринной и иммунной. Функции организма без нервной системы регулируются гуморальным способом — химическими веществами, когда реакцию организма определяет разница в их концентрации. Нейронная сеть использует уже не только химические вещества, но и электричество, тем самым ускоряя процесс передачи сигналов — что особенно важно в большом многоклеточном организме, донося сигналы быстро и точно.

Наиболее древним уровнем можно считать сетевидную или диффузную нервную систему. Такой системой обладают, например, медузы. Нервные клетки такой системы распределены в тканях в более или менее равномерную сеть, и при раздражении одной клетки возбуждение распространяется во все стороны по всей сети, вызывая постепенное сокращение сразу всего тела, а не только той части, на которую воздействуют. Следующий уровень — ганглиевая нервная система насекомых, червей. Нервные клетки в такой системе объединены в группы — ганглии, образующие связанные цепочки, где каждая группа управляет мышечными клетками связанной с ней частью тела.

Высшим уровнем является централизованная нервная система. Так как головная часть животного первая вступает в соприкосновение с внешней средой, в переднем нервном узле развиваются придатки в виде обонятельного, вкусового и зрительного рецепторов. В результате передний нервный узел начинает определять реакцию всего организма, а разнообразие рецепторов позволяет лучше анализировать раздражения и потому проводить более дифференцированное поведение. Разрастаясь, передний нервный узел образует головной мозг, его наиболее поздним отделом является кора, которая есть уже у рыб и пресмыкающихся, хорошо развита у млекопитающих и в наибольшей степени у человека.

Первые представления о нейронных сетях отмечены в XIX веке. Тогда считалось, что любая деятельность ведёт к активизации определённого набора нейронов и образовании между ними связей. При повторении деятельности связи между этими нейронами должны укрепляться. В том же веке теория была уточнена — стало понятно, что формирование памяти происходит в результате прохождения электрических токов между нейронами по их отросткам, не требуя соединений нейронов для каждого акта запоминания или действия. И в середине XX века У. Маккалок и У. Питтс формализуют понятие нейронной сети в считающейся фундаментальной статье о логическом исчислении идей и нервной активности.

Итак, сеть нейронов «быстрой» связью объединяет рецепторы внутренней и внешней среды с мышцами и железами, преобразовывая сигналы одних в активность других. Логику преобразования задаёт архитектура связей нейронов, образуемая их отростками, и веса связей. Суть этой логики и, следовательно, суть мышления — управлять активностью мышц и желёз сообразно состоянию внутренней и внешней среды в общем контексте гомеостаза, то есть в общем контексте задачи поддержания постоянства внутренней среды организма или аналогично в контексте задачи самосохранения и размножения. В общем нейронная сеть у всех людей устроена одинаково, задавая общность опыта в целом, в частностях устройство отличается, определяя наследственную индивидуальность и приобретённый личный опыт.

Конкретнее, у каждого нейрона есть множество коротких отростков (дендритов), принимающих импульсы от других нейронов, и один длинный, может быть длиной и более метра, ветвящийся отросток (аксон, «нерв»), который импульсы передаёт. Посредством этих отростков каждый нейрон связан со множеством других нейронов, количество которых может достигать десятков тысяч по всему пространству нейронной сети. Непосредственно функционирование нейронной сети заключается в том, что нейроны передают связанным с ними нейронам импульсы, поступающие от рецепторов. Поэтому всегда так или иначе активизирована вся нейронная сеть, так как все нейроны в сети взаимосвязаны.

Передача импульсов по отросткам осуществляется с применением электричества, а на концах ветвлений аксонов находятся синаптические пузырьки с биологически активными веществами — нейромедиаторами. Под действием электрического импульса нейромедиатор выделяется в отросток принимающего нейрона и тем самым тормозит или возбуждает его, то есть понижает или повышает вероятность генерации им импульса. Таким образом, в зависимости от архитектуры нейронной сети, весов связей нейронов и конфигурации рецепторного сигнала, в нейронной сети возникает определённая динамика возбуждения и торможения. Которая определяет активность нейронов на выходе сети и, следовательно, активность связанных с ними мышц и желёз.

Биологическая нейронная сеть неоднородна — содержит различные типы нейронов, а также нейроны группируются в отделы, зоны и ансамбли, архитектура локальных связей и связей с другими частями сети которых своеобразна. Так как логика трансформации входящих импульсов в исходящие зависит от всей структуры нейронной сети, то своеобразие её областей означает и своеобразие составляющей, вносимой этими областями в исходящие импульсы. Другими словами, в разных областях сети преимущественно «концентрируются» некоторые определённые функции мышления, определённый опыт субъекта. Также в биологической нейронной сети разные популяции нейронов используют разные нейромедиаторы (при этом имея рецепторы и к другим нейромедиаторам, из-за чего не образуют сетей, отдельных от остальной нейронной сети), почему, например, влияя на концентрацию этих нейромедиаторов или чувствительность постсинаптических рецепторов, можно влиять на работу мозга некоторым более или менее специфическим образом.

Общая логика работы нейронной сети заключается в том, что нейронная сеть имеет множество рецепторных входов и гораздо меньше выходов, почему импульсы проходя по сети сами собой «сжимаются» до активности нейронов на выходе сети, то есть до конкретных управляющих мышцами и железами сигналов. Аналогично можно сказать, что за счёт множества входов воспринимая всю ситуацию целиком, за счёт малого количества выходов сеть распознаёт и оставляет на выходе только важное. В свою очередь, из этого следует, что ближе ко входу сеть больше только собирает данные, и потому прежде распознаются более общие и простые взаимосвязи в условиях, и ближе к выходу — более частные и сложные. При этом простые и общие взаимосвязи можно охарактеризовать как неконкретные, неточные, неформальные — то есть вначале нейронной сетью выявляется общий смысл условий, задаётся общее направление дальнейшему распознаванию, что в сознании ощущается как некоторая эмоция, мотив, самоощущение. Частные и сложные взаимосвязи — это конкретные образы, поэтому можно сказать, что в верхних слоях смысл концентрируется в конкретный образ. В результате в сознании находится и смысл образов, и сами образы, смысл знания и само знание — абстракции низкого и высокого уровня.

Под стимулирующим воздействием возбуждения веса связей нейронов постепенно изменяются, что связано с механизмом синаптической пластичности. Проще говоря, наиболее активная связь начинает затем вносить относительно больший вклад в возбуждение или торможение нейрона. Следовательно наиболее выраженные изменения нейронной сети происходят в контексте наиболее частых сочетаний сигналов рецепторов. В результате похожая конфигурация активности рецепторов будет направлять возбуждение по уже «наработанному маршруту» — сеть узнает знакомое даже по минимальным признакам. Другими словами, произойдёт обучение нейронной сети. Отличие в уже известном будет корректировать процесс обучения, тем самым активизация мышц и желёз будет происходить с учётом всё более множественного опыта.

При этом во всех условиях всегда есть что-то общее и что-то частное, присущее только им. Поэтому вначале наибольший вклад в обучение будет вносить то общее, что есть во всех условиях — просто потому, что эти составляющие постоянно повторяются, а значит, в их контексте нейронная сеть будет изменяться наиболее активно. Таким образом, в начале обучения больше изменяется структура нейронной сети, связанная с распознаванием общих и простых признаков в условиях, и происходит формирование такой же общей и простой мышечной активности. В результате прежде возникают простые движения, простые умозаключения, «эмоциональное» восприятие и «непосредственное» поведение без чёткой стратегии, сложная координация затруднена или невозможна. По мере того как общая структура нейронной сети начинает соответствовать общей структуре условий — это происходит, когда на уровне общего опыта уже не происходят значительные изменения в весах связей, то есть сеть уже «поняла» общую суть происходящего, общие принципы окружающего — тогда «центр тяжести» обучения сам собой перемещается на более частные стимулы и сложные взаимосвязи, таким образом, постепенно приводя ко всё более сложному поведению, всё более точно учитывающему условия среды. И так как общее везде одно и то же, а частное везде разное, то обучение на уровне частных стимулов уже практически не заканчивается.

Итак, нейронная сеть преобразовывает входящие импульсы в исходящие, в этом процессе веса связей нейронов изменяются и наиболее активные изменяются наиболее сильно. В результате наиболее частые, в чём-то совпадающие составляющие входящих сигналов будут вносить в исходящие сигналы наибольший вклад. Процесс обучения происходит в соответствии с архитектурой и иным устройством нейронной сети, то есть с той общей логикой трансформации входящих сигналов в исходящие, которая заложена в структуре сети. Суть этой логики у биологической нейронной сети — самосохранение и размножение, удовлетворение инстинктивных потребностей, поэтому нейронная сеть животного изначально приспособлена выделять в условиях не просто часто повторяющиеся сочетания, а некие важные, «эффективные» для самосохранения и размножения составляющие, и именно их отображать в активность мышц более всего. Таким образом, в процессе взаимодействия со средой устройство нейронной сети будет всё более уточняться сообразно этой среде, животное станет всё точнее решать задачи самосохранения и размножения, применительно к конкретным окружающим условиям. И чем сложнее нейронная сеть, тем более сложные, более абстрактные зависимости в условиях она сможет выявить.

Процесс обучения можно описать с точки зрения воспринимаемого в сознании. Обстоятельства, имеющие врождённый смысл — например, насыщение или голод — возникая совместно с пока ещё нейтральными элементами окружающего — например, голосом матери — придают нейтральным элементам свой смысл. Возникая в контексте других потребностей элементы наполняются новым смыслом, тем самым проявляясь в опыте всё более чётко. В свою очередь, они сами становятся источником смысла для новых элементов, возникающих в их контексте. В итоге в обобщении элементов, имеющих разный смысл, в опыте сначала проявляются границы воздействий, в их обобщении выделяются и наполняются смыслом объекты, в целом проявляются детали, а детали уточняют смысл целого. Тем самым построение движений постепенно происходит с учётом всё более сложных и множественных обстоятельств прошлого опыта, определяя всё более «осмысленный», сложный характер действий, поведение приобретает «стратегическую глубину».

Чем сложнее нейронная сеть, тем сложнее поведение. Целенаправленное поведение потребовало усложнения архитектуры нейронной сети обратными связями — от входа к выходу (в принципиальном смысле, так как реальная архитектура связей биологической нейронной сети чрезвычайно сложна). Нейронная сеть с обратными связями называется рекуррентной. За счёт связи выходов со входом возбуждение в сети циркулирует, почему в изменениях циркуляции рекуррентная сеть может запоминать динамику наблюдаемых процессов, трансформируя её в алгоритм управляющих сигналов на выходе. Подобной архитектурой нейронной сети обладают уже насекомые. При этом нейроны биологической нейронной сети обладают собственной активностью, то есть периодически генерируют импульсы и самостоятельно, получая питательные вещества от окружающих их тканей мозга. Таким образом, импульсы от рецепторов лишь определённым образом взаимодействуют с и без того активизированной нейронной сетью, а не являются единственной причиной её функционирования. В результате из-за наличия обратных связей и собственной активности нейронов мышление заключается уже не в выработке сетью неких отдельных реакций в ответ на воздействия среды, а в постоянной корректировке постоянно проводимого алгоритма действий.

Наличие обратных связей также означает, что выход нейронной сети может влиять на её вход, то есть конкретное решение может менять свое основание, которое будет приводить к новому решению и опять новому основанию. К примеру, распознавание в окружающем некой ситуации, может по обратным связям привести к торможению нейронов на входе, и нейронная сеть «уйдёт в себя», в той или иной степени перестав воспринимать информацию из среды до тех пор, пока новое решение не отменит торможение. Таким образом, нейронная сеть с обратными связями, из-за качественно более высокой взаимозависимости всех элементов, обладающих и собственной динамикой, становится системой, где среда уже не имеет прямого влияния на процессы. Другими словами, мышление является не пассивным ответом на условия, а активным целенаправленным процессом поиска лучших решений, где среда не руководит субъектом напрямую, а только содержит нужное ему.

Исходя из того, что у человека формирование сколько-нибудь сложного поведения сконцентрировано в коре мозга, можно сказать, что ведущим уровнем мышления является кора, то есть уровень высшей нервной деятельности. Однако с той поправкой, что отношения ведомого и ведущего в нейронной сети — это отношение общего и частного, направляющего основания и конкретного решения, а не руководителя и подчинённого, где первый решает, а второй только подчиняется. При этом конкретное решение по обратным связям затем влияет на своё основание, то есть, по сути, на само себя, или наоборот, аналогично можно сказать, что одновременно основание через конкретное решение влияет на само себя. В итоге в мышлении нет начала и конца, работа мозга целостна, в той же степени поэтому целостно поведение и сознание.

В процессе эволюции наличие обратных связей привело к развитию кратковременной (оперативной, рабочей) памяти, то есть всё более выраженной возможности «уходить в себя». Схематично суть кратковременной памяти можно описать следующим образом. Так как возбуждение в сети циркулирует, то возникающее в определённом контексте среды и опыта торможение части сенсорных и моторных зон мозга — воспринимающих сигналы рецепторов и проводящих возбуждение к мышцам — приводит к тому, что возбуждение начинает циркулировать «внутри опыта», не имея прямой связи с внешним миром. В результате нейронная сеть получает возможность «думать», больше или меньше «отключаясь» от окружающей реальности, то есть получает возможность предварительно моделировать поведение, уточняя порядок будущих действий, исследуя обстоятельства, непосредственно отсутствующие в окружающем. При этом более выделяя только те из них, которые в данный момент необходимы, тем самым, по сути, «обгоняя» реальное поведение, «сжимая» реальность до только важного. Таким образом, в ходе эволюции развивается всё более выраженная способность не просто выстраивать порядок действий в контексте опыта и условий, а проводить всё более личностную стратегию, перемещая принятие решений на уровень опыта — прежде лишь собирая данные и моделируя будущее поведение и только затем применяя полученное знание. Другими словами, появляется возможность планировать, вспоминать, фантазировать — обучаться «виртуально», повышая эффективность реальных действий.

При повторении условий происходят более глубокие изменения весов связей нейронов. Если изменение связей будут происходить слишком быстро, будет запоминаться много лишнего, и как раз кратковременная память позволяет выделенно обучаться нужному и при этом не воспроизводить сами условия — например, только припоминая этапы пройденного пути, а не многократно повторяя его непосредственно. Таким образом, обращение к кратковременной памяти может быть как с целью уточнить поведение, так и просто запомнить наиболее важное. Например, благодаря кратковременной памяти можно производить вычисления в уме, но это всё равно сложно: промежуточные результаты сразу не успевают достаточно хорошо запомниться, поэтому перед переходом к следующему этапу вычислений требуется их неоднократное повторение, чтобы произошли более глубокие изменения в нейронах.

Регуляция тонуса мышц, дыхания и т. п. в процессе размышления происходит более или менее сообразно «мыслям», то есть на уровне простых мышечных реакций, не связанных с конкретными особенностями моделируемой ситуации, «реальное» поведение не прекращается, обеспечивая функционирование организма и его готовность к непосредственному проведению моделируемых действий. Аналогично, например, можно обдумывать что-то и при этом в знакомых условиях проводить знакомый алгоритм действий «автоматически». Динамика сети при этом будет обобщением всех процессов с большей нейронной активностью в «части» обдумывания — то есть в той части, где идёт наиболее активный процесс обучения нейронной сети — и потому этот уровень будет вносить наибольший вклад в сознаваемое, будет «фокусом внимания». Оставляя другое поведение «автоматическим», несмотря на то, что в сети есть только разница в уровне активности, но нет специфических «автоматических» или «осознаваемых» процессов.

Эволюция идёт от общего и простого к частному и сложному — вначале появляются одноклеточные, затем формируются многоклеточные, при этом в ходе эволюции усложняются и те, и другие. Аналогичным образом формируется организм — который растёт и детализируется. Тем же образом идёт и обучение нейронной сети — её структура также «детализируется» от общего к частному, уточняется в контексте среды и врождённых задатков. В результате то, что раньше привлекало внимание, со временем начинает осознаваться всё реже: структура нейронной сети на уровне этого опыта уже достаточно организована — «шаблон» построения реакций на некоторый класс условий более или менее заготовлен, и активные процессы обучения перемещаются в контекст других стимулов — к примеру, научившись ходить, процесс затем почти не обращает на себя внимания.

В то же время для обучения нужно некоторое основание — границы, которые зададут направление обучению. Например, для эволюции — это возможности химических веществ образовывать сложные соединения, для организма — устройство ДНК. Для нейронной сети — устройство сети, где более «жёсткие» параметры в виде её общей архитектуры задают общее направление обучению, свободные — пластичность синапсов, отвечают за само обучение, уточнение нейронной сети в контексте конкретных условий среды обитания. К примеру, чем проще нейронная сеть, тем меньше возможностей для обучения, следовательно тем относительно менее вариативным будет будущее поведение, животное уже на «инстинктивном уровне» будет понимать как себя вести, в дальнейшем минимально уточняя поведение под конкретные условия среды.

Таким образом, так как опыт заключён во всей структуре нейронной сети, то изменения её отдельных параметров в процессе обучения означает, что обучение всегда реализуется на некотором более или менее частном уровне опыта, со временем смещаясь на уровень более конкретного знания. В то же время процессы обучения — это уровень наибольшей активности в сети, а значит, это и уровень, который вносит наибольший вклад в сознаваемое, при этом конкретные образы составляют часть всего сознаваемого. Следовательно чем более общий опыт, тем более врождённые задатки в процессе его формирования уточняются вне «конкретной» части сознания, затем так же проявляя себя как «подсознательное» основание для конкретных решений. При этом чем более общий опыт, тем более множественными явными и неявными обстоятельствами природной и культурной среды он формируется, и потому так же множественными обстоятельствами, а не отдельными аргументами, такой опыт может быть изменён. Можно сказать, что особенности наиболее общего опыта являются «чертами характера» — определяют общие направления стремлений, симпатий и антипатий, темперамент и т. д..

К примеру, распознавание общего смысла условий и формирование мышечной активности общего характера всегда остаётся на неосознаваемом уровне. Например, «автоматически» происходит управление тонусом или синергией мышц, в том числе задавая общее «понимание» своих физических возможностей и, следовательно, целей. Или, будучи параметром слишком общим, непосредственно не осознаётся метафизический контекст, о которых шла речь в третьей главе: человек не чувствует, что воспринимает окружающее в разных ситуациях некоторым специфическим образом и, возможно, отличным от восприятия других людей — к примеру, больше таинственным или обычным, чаще живым или просто механизмом, умопостижимым или требующим точной проверки.

Биологические механизмы обучения подразумевают и другие составляющие. Обучение биологической нейронной сети можно представить как продолжение формирования организма, только теперь уже не детализация его органов, а детализация только одного органа — нейронной сети, в результате чего происходит и «детализация» поведения — поведение уточняется сообразно среде. Тем не менее принято отделять обучение нейронной сети от формирования нейронной сети как органа в целом, при этом обучение связывать с пластичностью синапсов, а формирование сети с нейропластичностью и, собственно, развитием мозга в детском возрасте. К нейропластичности, таким образом, относят рост новых связей нейронов или образование самих нейронов у взрослых. Также с обучением связан сон — предполагается, что в процессе быстрого «проигрывания» запомненного за день и смене разных фаз сна происходит дифференциация сильных/слабых связей нейронов, то есть выделение важного и забывание не важного. Также, по-видимому, этот процесс одновременно касается и более ранних воспоминаний, почему сны так причудливы. Возможно, у сна есть другие, ещё неизвестные функции.

Усложнение нейронной сети у предков человека также отразилось в способности обобщать опыт в компактное движение — слово, то есть возникли речь и письмо. Путём сочетания таких движений-символов стало возможным передавать опыт, повышая эффективность поведения ещё больше. В результате, в отличие от остальных животных, каждое новое поколение людей живёт, учитывая опыт предыдущих. Один из основателей теории ноосферы Альфред Коржибски сказал о различии форм жизни так: «Растения осваивают энергию — например, фотосинтез. Животные осваивают пространство — поиск пищи, раздел территорий. Человек осваивает время, как существо социальное, он связывает его в культуре и наследует свой опыт потомкам.»

Из-за меньшего объёма и сложности нейронная сеть животных не способна к распознаванию сложных взаимосвязей в условиях, то есть животные неспособны к сложным обобщениям, абстракциям высокого уровня. Например, нейронная сеть более простого животного способна абстрагировать — выделить в окружающем простые признаки: границы, поверхности, простые формы, направления, ускорения и т. д.. Нейронная сеть более сложного животного способна распознать в окружающем сложные объекты, то есть обобщить смысл множества простых признаков в некоторый сложный целостный образ. Объект имеет уже собственные свойства, то есть собственную перспективу — собственный смысл для решения задач животного. Например, разные сочетания объектов могут означать разную перспективу ситуации, аналогично животное не будет реагировать на резкое движение, если оно принадлежит объекту, который не способен причинить вред, и наоборот, активную реакцию вызовет малейшее движение объекта «опасного». Таким образом, распознавая ещё только самые общие параметры объектов, животное сможет заранее выделять общее направление поведения, которое уточнять по мере распознавания деталей. Новые выявленные свойства деталей будет уточнять смысл целого или формировать новое целое — образ нового объекта.

Нейронная сеть человека способна абстрагировать в целое уже множество отдельных объектов и ситуаций, тем самым распознавая в условиях объекты, которые не наблюдаются непосредственно, то есть в конечном итоге символы и понятия языка. Например, непосредственно можно наблюдать части своего тела, но не себя, добычу, но не охоту, действия вожака, но не политику, деревья, но не лес, страну или вселенную. Аналогично нигде нет теоремы Пифагора, чисел или теории множеств. Таким образом, человек может выделять в окружающем объекты гораздо более абстрактного, сложного и глобального характера и, как следствие, оперируя такими массивами опыта, найти ещё более сложные и глобальные взаимосвязи в элементах этих объектов или между самими объектами. Например, изучая лес как единую систему, можно понять закономерности роста деревьев точнее, чем воспринимая деревья как отдельные элементы, а обобщая найденные взаимосвязи с другими объектами, прийти к ещё более глобальным выводам — о флоре и фауне, эволюции, экологии и т. д.. В итоге найденные глобальные взаимосвязи придают глобальный смысл и поведению человека, в отличие от животных формируя его на совершенно иных пространственных и временных масштабах.


Предыдущая Оглавление Следующая