СТАТЬИ И ПУБЛИКАЦИИ

Вход или Регистрация

ПОМОЩЬ В ПАТЕНТОВАНИИ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ФОРУМ Научно-техническая библиотекаНаучно-техническая библиотека SciTecLibrary
 
Cтатьи и Публикации    Все о человеке    Об индивидуальных особенностях природы человека ФИЛОСОФИЯ МЕТОДОЛОГИИ НЕЙРОМОДЕЛИРОВАНИЯ: СМЫСЛ И ПЕРСПЕКТИВЫ

ФИЛОСОФИЯ МЕТОДОЛОГИИ НЕЙРОМОДЕЛИРОВАНИЯ: СМЫСЛ И ПЕРСПЕКТИВЫ

© Александр В. Савельев

Контакт с автором: gmkristo@mail.ru

 


“Здесь и сейчас я только отстаиваю и утверждаю абсолютные, непререкаемые права естественно-научной мысли всюду и до тех пор, где и покуда она может проявлять свою мощь. А кто знает, где кончается эта возможность!”

(И. П. Павлов)

“У меня есть правило в жизни: человеку, который хоть раз соврал, я ему не верю никогда больше. Не горюй и не печалься. Жизнь, разрешит самые сложные проблемы, если ей дать достаточно времени на это”.

 


(П. Л. Капица, 1935)

Аннотация

В работе предлагается нетрадиционный взгляд на методологию моделирования биологической нервной системы в нейрокомпьютинге. Обосновывается ряд положений о необходимости рассмотрения методологии нейромоделирования с точки зрения философии. Показано, что изучение методологических вопросов моделирования функций высшей нервной деятельности так или иначе с повышением степени общности приводит к потребности рассмотрения философских вопросов. На основе анализа необходимости и возможности применения нейрофизиологических моделей в нейрокомпьютинге делается ряд онтологических заключений об их отношении к нейрокомпьютингу и нейробиологии и взаимовлиянии на них. Работа позволяет расширить взгляд на методологию нейромоделирования и наметить возможные пути преодоления существующих ограничений.

Работа выполнена при финансовой поддержке РГНФ (грант № 04-03-00066а) и РФФИ (грант № 04-06-80460).

 

Несмотря на большое количество сторонников, так и противников воспроизведения функций нервной системы, сами вопросы моделирования в нейрокомпьютинге как методологии продолжают оставаться вне области внимания. Тем не менее, вопросы методологии нейрокомпьютинга являются далеко не тривиальными в самом общем их понимании. Аспекты пересечения методологии и философии считаются достаточно хорошо проработанными на сегодняшний день [1]. Настоящее время вносит в них более разграничение, чем объединение, в то время как такой взгляд существовал не всегда. Так Аристотель утверждал: “…и знание, и чувственное восприятие, и мнение, и рассудок, всегда – как мы видим – направлены на другое, а сами на себя побочным образом. И если затем мыслить и быть мыслимым, это – разные вещи, то спрашивается, в каком из этих двух случаев разум представляет предмет знания: в области знаний творческих это – сущность, взятая без материи, и суть бытия, в области знаний теоретических логическая формулировка предмета и постигающая его мысль… мы будем иметь здесь тождество, и мысль будет составлять одно с предметом мысли” [2]. Тенденция же к отделению философии от методологии приводит к дальнейшему дроблению как философии, так и методологии. При выделении методологии из философии автоматически создается необходимость подразделения ее на “прикладную, ориентированную на деятельность, подлежащую развитию и руководящую, ориентирующую саму методологию” [3]. Вместе с тем, как в дроблении методологии, так и в самом разделении методологии и философии, нами также мыслится методологический характер этих действий. Построение какой-либо схемы уже само собой методологично, причем безотносительно к объекту схематизации. И если методологию характеризует деятельностная, а не экзистенциальная, как у философии направленность, то построение схемы требует пусть умственной, но, однако, тоже деятельности, т. е. по природе своей также методологично. Кроме того, сам подход к объяснению экзистенциальности философии, например, как к достижению цели спасения [3] также методологичен, так как если говорится о спасении, так сразу возникают вопросы “как?”, “каким образом?”, что выдает в них методологию. Следовательно, деление (именно деление, а не сами объекты) на философию и методологию довольно относительно. В связи с этим для большей определенности с наименьшими искажениями реальности будем понимать движение от методологии к философии как движение в сторону повышения общности.

Работы специалистов по нейрокомпьютерам (НК), как правило, в лучшем случае изобилуют вопросами как (т. е. методологического характера) воспроизводить функциональные свойства нервной системы (н. с.), и, вместе с тем, практически отсутствует какое-либо внимание к вопросу что именно воспроизводить в нервной системе (экзистенциального плана). Тем не менее, важность второго вопроса столь же велика, поскольку связь НК с биологическим прототипом весьма призрачна, что мало способствует дальнейшему прогрессу в этой области. Вместе с тем именно более пристальное обращение внимания на природу биологической н. с. может дать новые парадигмальные прорывы в НК, как это в свое время произошло с самими НК. То, что нейроинформатика (НИ) не гонится за точностью воспроизведения биообъекта, а призвана всего лишь к нахождению более эффективных вычислений [4], является, на самом деле, лишь следствием недостатка успехов в этой области [5]. При достижении каких-либо кардинальных прорывов вопрос о целях НИ сразу же пересматривается. Так же было и с искусственным интеллектом (ИИ), причем, только таким путем можно объяснить периодически воздвигаемые, тем не менее, высокие уровни целей в этих науках [6-10]. При этом трудности для разработчиков НК могут находиться не только в технической части, но также и собственно в биологической части как науки о живом. Предполагается, что разрыв между НК и нейробиологией не так велик, как принято считать, поскольку в этом плане со времени доклада Лайтхилла на заседании Британского Совета научных исследований в 1973 г., посвященного обзору состояния дел в области искусственного интеллекта, положение ничуть не изменилось (т. н. “разрыв” между НК и нейробиологией), несмотря на огромные усилия, прилагаемые в этом направлении. М. Месарович подтвердил проблему, указанную Лайтхиллом, однако также сводил ее к отсутствию достаточно строгого междисциплинарного языка, одинаково понятного нейрофизиологам и кибернетикам, в качестве которого предлагалась теория систем, впоследствии усиленно им разрабатываемая [6]. На самом деле во многом нейробиология испытывает сходные проблемы, потому как пользуется все в большей мере техническими парадигмами [11]: начиная с И. М. Сеченова в 60-х г.г. XIX века с распространением машин и инструментальных методов – машинными, с появлением информатики – информационно-машинными [12]. Таким образом, не только техника учится у биологии, но и наоборот, причем последнее может быть как полезным, так и ограничивающим. Проникновение деятельностного аналитико-синтетического подхода и применение методологии точных способов исследования породило метод моделирования, все более начинающий претендовать последнее время на тотальное господство. Поворот, происшедший в нейрофизиологии (НФ) после 60-х г. г. 19 века знаменует трансформацию общей методологии научного метода, начавшейся и продолжающейся и в других частных науках с вариацией временных сдвигов и масштабов. Поэтому следует говорить не столько о внедрении методов моделирования в НФ, сколько о частном проявлении в НФ общей методологии научного исследования, сложившейся к тому времени и продолжающейся двигаться в том же направлении, практически, в неизменном своем содержании, меняя и трансформируя внешние черты и воплощения в различных лингвистических оболочках, проблемных областях и новых прикладных аспектах. Облик НФ начинает приобретать черты, соответственные общей методологии исследования, породившей искусственный интеллект (ИИ), а затем и нейроинформатику, нейрокомпьютерные (НК) технологии [13].

Зачем вообще нужно моделировать ц. н. с. в нейрокомпьютинге? Онтология нейромоделирования. Достаточно поверхностно взглянув на этот вопрос, можно подумать, что и действительно, ни к чему. Если существующие нейронные сети на основе формальных нейронов Мак-Каллока – Питса являются универсальным аппроксиматором и могут с любой точностью имитировать любой непрерывный автомат [4], то что еще, казалось бы, нужно? Конечно, это достаточно привлекательное свойство, чтобы ограничиться подобными моделями и не стремиться к большему. Однако, подобные нейросети во всех случаях, когда с большей эффективностью, когда с меньшей, решают те же задачи, которые решают непрерывные автоматные модели и также не решают задач, недоступных последним. В конечном счете, нейросетевое моделирование с использованием в качестве элементов сетей формальных нейронов Мак-Каллока – Питса сводится вычислительном отношении во всем своем кажущемся разнообразии к решению все той же задачи наименьших квадратов. В области обработки изображений, хотя и был получен определенный прогресс, тем не менее, результаты его несравнимы с биологическими объектами ни по скорости обработки, ни по удельным затратам вычислительных ресурсов, ни по качеству работы с изображениями. Стоит ли говорить о множестве неформализуемых и трудно формализуемых задач, которые вообще остаются за пределами досягаемости конечно-автоматных и нейросетевых моделей.

Кроме того, если посмотреть внимательнее, то можно заметить, что и цифровые вычислительные машины, построенные на принципах двоичной арифметики, также являются устройствами, моделирующими работу мозга, в частности, работу мозга при выполнении простейших арифметических операций. Более того, простейшие вычислительные устройства типа арифмометра, логарифмической линейки, счетов, также выполняют те же функции, только моделирование, в этом случае, еще более грубое. И, наконец, сами математические операции также моделируют работу мозга человека при простейших, определенным образом стандартизованных, поведенческих актах [13]. Таким образом, как правило, все, что связано с информацией [12] явным или неявным образом моделирует деятельность ц. н. с. человека (или вообще биообъектов). Кроме того, основополагающий принцип нейромоделирования на современном этапе – нейросетевой, совершенно не случаен и имеет довольно глубокие онтологические корни в окружающей нас развивающейся реальности. Достаточно отметить, что бурное развертывание процессов сетевизации началось задолго до применения их в нейромоделировании, а именно, с начала ХХ века в виде распада научной рациональности в связи с возникновением множественности равномощных теорий и соответственно усиления коммуникативных элементов между ними. В дальнейшем мы наблюдаем закрепление этих достаточно идеальных процессов в соответствующих материальных образованиях, какими могут мыслиться, в частности, методология нейромоделирования, развития сети Интернет и т. д. [14].

Поэтому приложение целенаправленных усилий в моделировании ц. н. с. человека, конечно же, могут дать значительно лучшие результаты по сравнению со стихийными, неявным моделированием, которое так или иначе будет присутствовать. В этом смысле можно утверждать, что явное или неявное моделирование является универсальным принципом познания, и нейрокомпьютеры здесь не составляют исключения. Таким образом, ответом на этот вопрос может быть неудовлетворенность результатами работы технических устройств, наличие нерешаемых ими задач, с одной стороны, и недостижимое совершенство функционирования биообъектов - с другой. С другой стороны, достаточно обратить внимание на то, что сколько-нибудь достигнутому прогрессу практически в любой области знания, мы, как правило, обязаны, прежде всего, наиболее детальному и всестороннему моделированию объекта исследования.

Зачем нужны в технике нейрокомпьютинга нейрофизиологические модели? Онтология нейрометодологии. Поскольку на самом деле НК как технические устройства проектируются, по своему определению, исходя, в частности, из нейробиологического понимания о работе мозга, хотим мы того или нет, ограничения, присущие нейрофизиологическим моделям, автоматически закладываются и в наши представления о нейрокомпьютерах. Мы не можем сделать более того, что понимаем. Тем более, что грубость нейрокомпьютинга как раз, прежде всего, и свидетельствует о грубости нейробиологических представлений, поскольку явно и неявно базируется, в конечном счете, именно на них. О грубости применяемых концепций в нейрокомпьютинге можно судить хотя бы по проведенному нами [15-17] сравнительному анализу морфологической структуры реальной нервной ткани и, практически единственной, используемой в настоящее время, нейросетевой концепции, основывающейся на примитивном представлении модели нейрона как стандартной ячейки Мак-Каллока – Питса, принятой на вооружение в 40-х годах и совершенно не изменившейся с того времени. Грубость существующих подходов к моделированию нервной ткани можно видеть также в функциональном отношении, о чем сообщалось нами в [5, 18, 19]. В подтверждении выше сказанному необходимо также учитывать довольно ограниченный существующий подход к оценке сложности применяемых моделей как в нейрокомпьютинге, так и в нейробиологии [20]. Односторонность этих оценок, по всей видимости, заложена в самом понятии сложности, сформированном методологией системного подхода и, явно обслуживающей именно его потребности, что, собственно, и вносит в них ограничения [21].

Именно поэтому имеет смысл заниматься самими нейрофизиологическими моделями. Переход в них на более высокий уровень понимания механизмов работы биологического мозга всегда означает потенциальную возможность воплощения ее в технике рано или поздно. Поэтому объяснение необъяснимых ранее феноменов нейрофизиологии является ценным и для создания новой интеллектуальной вычислительной техники, функционирующей на сколько-нибудь подобных биологическим принципах. В этом плане, вероятнее всего, что между нейрофизиологией и нейроинформатикой существуют взаиморекурсивные связи, т. е. причины ограничений технических парадигм имеют начала в нейрофизиологических моделях, которые, в свою очередь, неявно все более и более технизируются, однако, в пределах до сегодняшнего уровня техники. Чтобы предпринять попытки выйти за границы этого, в своем роде, замкнутого круга, предлагается выделить причины возникновения нейросетевого принципа [14], как основополагающего в технике нейрокомпьютинга, в нейрофизиологических моделях, в наибольшей мере испытавших влияние технометодологии, и взглянуть на них с нетрадиционных позиций. Одновременно с этим можно предложить посмотреть на “старую” нейробиологию с позиций новых технических знаний и исходя из новейших ее потребностей, что также может быть плодотворным для обеих сторон [15]. Таким образом, только выход за пределы как нейроинформатики, так и нейробиологии, может дать источник новых парадигмальных установок и, соответственного нового прогресса в этих областях.

В дальнейшем, по мере усиления технологического прогресса, следует ожидать еще большего сближения биологических концепций с методологией построения техносферы. Однако, это может происходить только путем вычленения из нативной биологии тех представлений и тех ее частей, которые могут принципиально оправдать технику, т. е. исключительно по принципу возможности взаимной коммуникативности [22]. Именно таким образом и происходит формирование того самого междисциплинарного языка, о котором говорил М. Месарович, но происходит самопроизвольно, причем процесс этот начался значительно раньше самого Месаровича – по всей видимости, явно проявился со времен И. М. Сеченова. Правда, язык этот формируется не пассивным образом (по представлениям Месаровича), мало поддается сознательному управлению и происходит за счет сближения биологических и технико-технологических парадигм. Причем, техника, как обладающая большим креативным потенциалом за счет значительно большей включенности в нее деятельностного компонента, соответственно, в значительно превосходящей мере оказывает воздействие на биологические концепции, чем наоборот, которые все более формализуются, исходя из образа и потребностей технической ментальности. Что касается последнего, то существуют не только косвенные, неявные, но и прямые проявления этого. Сюда можно отнести различного вида биотехнические технологии, начиная с уровня целостного организма (человек-оператор и технический объект, биологическая обратная связь, биоуправление и т. д.) до уровня органов и систем (искусственные органы) и, соответственно, новейшие исследования, в том числе, до клеточного уровня (электрические контакты с техническими устройствами на уровне клеток, активная микроэлектродная техника и т. д.).

На самом деле, на вопрос о целесообразности моделирования нервной ткани не может ответить никто. Точно так же, как не может, например, альпинист ответить на вопрос, зачем он, отрываясь от привычной и удобной жизни, идет в горы, подчас вообще, рискуя своим существованием. Другое дело, что огромный пласт неосознаваемого толкает его на это, потому и не находится мысленное выражение ответу. Так же и с НИ и НК-технологиями – очень похоже, что метод моделирования является универсальным принципом познания, по крайней мере, в локально обозримом отрезке времени. Более того, по всей видимости, существовало время неуниверсальности и неединственности принципа моделирования, однако, похоже, что путь развития человечества все более наделяет его универсальными и исключающими что-либо другое чертами. И в этом заключается его сила и, одновременно, слабость. Поэтому поиск ответа на вопрос, обозначенный в заглавии раздела, нужно понимать в достаточно условном смысле: независимо от нашего решения нужно или не нужно моделирование, оно так или иначе будет присутствовать, только в различных формах. Выше сказанное может объяснить периодическое возникновение увлечений “модельной модой” - ИИ и НК (особенно, в первоначальных их постановках задач). Принимая, таким образом, стремление к глобализации характера моделирования как метода, говорить нужно или не нужно моделирование утрачивает смысл. Поскольку моделирование так или иначе присутствует, речь, скорее, должна идти о том, будет ли этот процесс происходить сознательно и целенаправленно или же бессознательно и стихийно. Однако, и в том и другом случаях необходимо помнить о непрямой связи обоих подходов с результатами их применения и также о закономерности несоответствия их с первоначальными целями [11]. На наш взгляд, наиболее целесообразным было бы сознательное управление применением как первого, так и второго подходов и их сочетание.

Вопрос субстанциональности. Виртуальность методологии. Несмотря на множественность концепций и подходов к построению нейрокомпьютерных систем, сложившихся к настоящему времени, все они сходятся в одном направлении при самых различных способах организации, априорно полагая неизменным материал для реализации этих систем. Именно распространение методологии системного подхода [21] привело к современным взглядам на предельную абстрагируемость организованности систем, которая рассматривается как нечто, стоящее выше над их субстанциональной сущностью и не зависящее от нее. В последнее время все чаще можно встретить суждения, являющиеся дальнейшим продолжением развития этой идеи, о независимости сущности информации от ее материального носителя. В качестве предельного случая рассматриваются биосистемы, включая человека и его разум. При этом, к сожалению, не принимаются во внимание прежние достижения науки, например, такие как [23], заключающие в себе сведения об уже полученных результатах соотношения материи, энергии и информации и т. д. Происхождение появления взглядов о независимости информационного наполнения от субстанциональной материальной основы, вероятно, связано с развитием компьютерных информационных технологий. Именно они создают иллюзию легкости обращения с информацией и кажущейся независимости ее от материального носителя. Однако, в данном случае необходимо помнить, что понятие информации постоянно трансформируется под существующие способы и системы ее обработки и представляет собой довольно-таки узко специализированную область, так, что на самом деле, основная часть реальности остается за ее пределами. Кроме того, материальный носитель даже такой огрубленной информации также являет собой строго специализированные изделия (оптические, магнитные, магнитооптические диски, flash-память, ПЗС-матрицы и т. д.). Однако, технологические процессы изготовления материальных носителей и разработка способов записи на них информации скрыты для большинства людей. Поэтому процессы переработки, хранения и преобразования информации в компьютерных системах в большей своей части носит пользовательский характер, что и обусловливает видимость легкости обращения с информацией.

На наш взгляд это в более общем случае проистекает из современного понятия методологии моделирования [11, 24, 25] и является чрезвычайно важным для нейрокомпьютинга, поскольку при попытке перенесения функциональных свойств на другой материальный носитель неизбежно возникает (или должен возникать вопрос) о принципиальной реализуемости их на другом материальном носителе. Информационный объект существует только с помощью субъекта, который видит в нем то, что хочет видеть. В отличие от этого живая биологическая субстанция существует независимо от субъекта и его представлений о нем. Даже, если учитывать онто-эпистемологические интерпретации, например, буддийской логики, представляющие собой крайний взгляд на всеобщую взаимосвязь явлений мира: “Мы не имеем права обособлять части общего узора и говорить: вот солнце, вот “Я”. Нет солнца, нет “Я”, в смысле чего-то самостоятельно существующего. Есть лишь узор: “Личность, видящая солнце”, одна нераздельная картина” [26]. В этом случае можно сказать, что информационный объект зависит от субъекта в значительной степени больше, чем природные объекты. И это, по всей видимости, связано с наличием значительного креативно-деятельностного компонента в информационном объекте со стороны субъекта. Как бы не говорили о том, что сходство искусственных нейронных сетей (ИНС) с их биологическим прототипом не имеет никакого значения для нейрокомпьютинга, что методология ИНС самоценна как ряд нетрадиционных вычислительных подходов, все же никто не будет отрицать, что при всем этом всегда хочется большего. В этом случае, говоря о самоценности ИНС, любой исследователь сознательно, либо подсознательно желает более эффективного решения известных задач или решения задач, не решаемых ранее. А поскольку технические системы продолжают оставаться и долго (если не всегда) еще будут оставаться вдалеке от совершенства биологических систем, то нет такого “нейрокомпьютерщика”, который бы не желал проникнуть глубже в тайны мозга, как бы он этого не отрицал. Поэтому чрезвычайно важным является вопрос о связи функциональных возможностей НК с их субстанциональностью. Насколько субстанциональность систем детерминирует их свойства и детерминирует ли их вообще? На наш взгляд, характер субстанции может быть непосредственным образом связан с организацией системы и, более того, задает ее вид и саму цель организованности, практически полностью определяя основную аксиому, лежащую в основе построения системы [27, 28]. Вопрос о зависимости реализуемых функциональных свойств от характера субстанции, на наш взгляд, может быть подобен тому, насколько частные выводы дедуктивной системы связаны и зависимы от общей основополагающей аксиомы, из которой они выводятся.

Возможность моделирования нервных процессов. Этот вопрос является совсем не тривиальным и далеко не однозначно оптимистичным. В конечном счете, попытки ответить на него обязательно становятся стимулирующим фактором на пути движения в сторону повышения общности. Последнее происходит в любом случае при любых подходах и попытках даже достаточно локального его разрешения.

Так И. П. Павлов, занимаясь в достаточной мере частными, т.е. узкоспециальными вопросами физиологии нервных рефлексов, такими как экспериментальное исследование условно-рефлекторной деятельности у животных, выработка и закрепление первичных и вторичных рефлексов пищевого поведения, выяснение корковых механизмов конвергенции афферентных стимулов и т.д., двигаясь по пути повышения общности в попытках объяснить естественную природу психической сферы человека и решить, таким образом, психофизическую проблему, вышел на вопросы общефилософского характера [29]. Сам И. П. Павлов, в частности, в беседе с американским психологом К. С. Лэшли [30, 31] говорил об общем характере его метода, представившим собой общий подход к изучению природы вообще и биологии в частности. Имея под собой почву рационалистической философии Р. Декарта, И. П. Павлов, фактически, использовал те же методологические основания, которые позже стали основными принципами кибернетики (вход-выходные соотношения систем, принцип “черного ящика”, принципы причинности, анализа и синтеза и системного подхода), развившиеся с 40-х г.г. ХХ века, когда для этого возникла необходимая материально-техническая база (ЭВМ).

То же можно сказать и о П. К. Анохине, поднявшимся от исследования частных вопросов нормальной физиологии в.н.д. и нейронных механизмов обеспечения поведенческих актов до общих принципов организации, эволюции и возникновения сложных систем, оформившихся в теорию функциональных систем [32], давших начало синергетике и еще ждущих своего применения как общей методологии научного познания природы [33].

И в том, и в другом случае это становилось стимулами для огромных прорывов в нейрофизиологии и научном познании вообще. Однако, повышение общности, как правило, приводит к тому, что вопрос этот упирается в общеэпистемологическую проблему [5], которая, как известно, несмотря на более тысячелетнее существование, остается открытой в достаточно строгом смысле. В связи с этим можно было бы охарактеризовать данный вопрос о возможности моделирования как ускользающий.

Основная сложность состоит в попытке познания органа познания исключительно с помощью него самого. Известно, что согласно теореме Гёделя о неполноте это составляет неразрешимую задачу, что имеет строгое доказательство для формальных (т.е. логических) систем. Таким образом, скорее всего, необходимо работать над самим способом познания таким путём, чтобы вырваться из указанного замкнутого круга. Необходим новый способ познания, выходящий за рамки познающей субстанции. Согласно той же теореме Гёделя, чтобы разрешить задачу, неразрешимую внутри формальной системы, необходимо подняться на другой уровень, выйти за ее рамки, переместиться по направлению большей общности и. т. д. Другими словами, необходимо мета-моделирование. Поскольку основная сущность моделирования [34] заключается в установлении ментальной (т.е. сознательно и в сознании) связи между объектом и моделью, т.е. предполагает как неотъемлемую часть наличие субъекта [35], необходим метод, позволяющий выйти за пределы умственных сознательных операций. Может быть, это будет уже не моделирование вообще. В противном случае, большая часть модели будет помещаться в голове моделирующего субъекта и без него не существовать, чем и объясняется трагически неизбежная неполнота моделирования (“Лучшая модель кошки будет другая кошка, однако, предпочтительнее, чтобы это была именно эта же кошка” – по А. Розенблюту и Н. Винеру).

Однако, нас интересует здесь в большей мере локальный смысл данной проблемы, учитывая имманентно локальную природу любой теории вообще [36]. На сегодняшний уровень развития научного знания невозможно однозначно разрешить данную проблему не только в самой общей ее постановке, но и в достаточно узких смыслах, определяемых практическими нуждами [37]. Сегодняшний уровень развития техники и ментальности человека вообще не дает ни однозначно положительный, ни однозначно отрицательный ответ на вопрос о возможности моделирования нервных процессов [38]. Хотя в этом смысле можно говорить о склонении более к отрицательному ответу, нежели к положительному. Современные технические науки, имеющие отношение к моделированию биологических объектов, занимают, как правило, компромиссные позиции, уходя вообще от обозначенной проблемы, явно или неявно стараясь постоянно отграничивать свой предмет изучения от самих биообъектов [39]. Однако, отсутствие возможности однозначно четкого отрицательного решения проблемы оставляет надежды на возможность ее положительного решения хоть и в неопределенном будущем [40].

Литература

  1. См.: Розин В. М. Методология и философия в современной интеллектуальной культуре // Вопросы методологии, - 1991. - № 2.
  2. Аристотель. Собр. Соч. В 4-х т.т. - М.: Мысль, 1976, т.1, с.215, “Метафизика”.
  3. Розин В. М. Философия и методология: традиции и современность // Вопросы философии, - 1996. - № 11. – С. 57-64.
  4. Нейроинформатика (Коллективная монография / А. Н. Горбань и др.). - Новосибирск: СО РАН, Наука, 1998. - с. 44-46.
  5. Савельев А. В. К вопросу эпистемологической адекватности нейрокомпьютеров // Философия науки. - СО РАН, Новосибирск, 2000. - № 1(7). - С. 85-91.
  6. Месарович М. Теория систем и биология . – М. Мир, 1971. – С. 90-128.
  7. См.: Амосов Н. М. Моделирование разума, сознания и подсознания // В сб. “Нейрофизиологические механизмы психической деятельности человека”. – Л.: Наука, 1974.
  8. См.: Эндрю А. Искусственный интеллект. – М.: Мир, 1985.
  9. Gawel R. Neuromorphic Engineers Craft Brain-Like Circuitry to Perform Perceptual Tasks // “Electronic Design”, 2000. – v.48, 15. - p.40-43.
  10. Rolls E. T. On the design of neural networks in the brain by genetic evolution. Prog. Neurobiology. – 2000. - Aug; Vol. 61 (6). – p. 557-636.
  11. Савельев А. В. О возможности сознательного моделирования бессознательного // Докл. на 2-й Всерос. науч.-технической конференции “Нейроинформатика-2000”. - Москва, МИФИ, 2000. – т. II – с. 211-217.
  12. Lomova J. J., Savelyev A. V. Pythagorean syndrome and numerical nature of information // “1 Всесибирский конгресс женщин-математиков”. - Красноярск, 2000. – с. 123-124.
  13. Савельев А. В. Зачем моделировать свойства нервной ткани и возможно ли это? // в сб. тр. Х Всерос. семинара “Нейроинформатика и ее приложения” – Красноярск, 2001. – с. 164-166.
  14. Савельев А. В. Онтология нейросетевизма. Internet и нейрокомпьютеры // Доклад на 3-й Всероc. науч.-технической конференции. ”Нейрокомпьютеры и их приложения”. – Москва, ИПУ, 2001. – С. 699-702.
  15. Савельев А. В. Модель нейрона как возможная мультицеллюлярная структура (К вопросу о том, что все-таки мы моделируем? // “Нейрокомпьютеры: разработка и применение”. – Москва, ИПРЖР, 2002. - № 1-2. – С. 4-20.
  16. Базарова Д. Р., Демочкина Л. В., Савельев А. В. Новая нейробионическая модель онтогенеза // в сб. тр. МИФИ: “Нейроинформатика-2002”. – М., 2002 . – т . I – С . 97-106.
  17. Савельев А. В. К вопросу о теории активного проведения: является ли нейрон клеткой или что все-таки мы моделируем? // в сб. трудов III Всерос. семинара “Моделирование неравновесных систем МНС-2000”. – Красноярск, 2000. – с.214-215.
  18. Савельев А. В. Нейрокомпьютеры: фундаментализм и проблема субстанциональности. // в сб. тр. Х Всерос. семинара “Нейроинформатика и ее приложения” – Красноярск, 1996. – с. 157.
  19. Савельев А. В. Эквивалентность организованности -материальный субстрат всеобщности связей мира. // “Информационные и кибернетические системы управления и их элементы”. – Уфа, УГАТУ, 1995. – с. 141.
  20. Савельев А. В. Закон сохранения сложности и его применение в задачах моделирования неравновесных систем. // В сб.: "Моделирование неравновесных систем" (МНС-98). – Красноярск, 1998. – С. 100-101.
  21. Савельева Т. С., Савельев А. В. Трудности и ограничения системного подхода в науке о мозге // в сб. материалов XI Междунар. конференции по нейрокибернетике “Проблемы нейрокибернетики”. – Ростов-на-Дону, 1995. – С. 208-209.
  22. Савельев А. В. Проблемы диалога нейробиологии и нейромоделирования // сб. докладов VIII Всерос. конференции “Нейрокомпьютеры и их применение-2002”. – М.: 2002. – С. 1256-1263.
  23. Ляпунов А. А. Проблемы теоретической и прикладной кибернетики. – М.: Наука, 1980. – С. 320-323.
  24. Галушкин А. И. Теория нейронных сетей. – М.: ИПРЖР, 2000.
  25. Савельев А. В. смысл и перспективы моделирования в нейрокомпьютинге // в сб. тр. МИФИ: “Нейроинформатика-2002”. – М., 2002. – ч. II. – С. 236-245.
  26. Розенберг О. О. О миросозерцании современного буддизма на Дальнем Востоке. – Пг., 1919. – С. 21.
  27. Савельев А. В. Нейросети: фундаментализм или ограниченность взгляда // в сб. тр. IV Всерос. семинара “Нейроинформатика и ее приложения” – Красноярск, 1996. – С. 12.
  28. Савельев А. В. К вопросу субстанциональности нейрокомпьютеров // сб. докладов VIII Всерос. конференции “Нейрокомпьютеры и их применение-2002”. – М.: 2002. – С. 1247-1250.
  29. См.: Павлов И. П. Лекции о работе больших полушарий головного мозга. – М., 1952.
  30. Павлов И. П. Избранные труды по физиологии высшей нервной деятельности. – М. 1950. – с. 167.
  31. Грэхем Л. Р. Естествознание, философия и науки о человеческом поведении в Советском Союзе. – М.: Политиздат, 1991. – с. 167-168.
  32. См.: Анохин П. К. Биология и нейрофизиология условного рефлекса. – М.: Медицина, 1968. – с.112.
  33. Бакусов Л. М., Репкин И. С., Шосталь С. А., Савельев А. В. Техника трансовых воздействий. // “Медицинская техника”. – М.: Медицина, 1997. - № 4. – С. 14-18.
  34. См.: Вартофский М. Модели. Репрезентация и научное понимание. – М. Прогресс, 1988.
  35. Сапрыкина Т. А., Никитина Л. Н., Савельев А. В. Философские аспекты использования Интернет: современный человек потомок homo religiosus. // в сб. трудов Междунар. Конф. “К культуре мира – через диалог религий”. – Омск, 2000. – т. II. – С. 80-82.
  36. Савельев А. В. Метафорическая онтология нейрокомпьютерных технологий как социо-технологической стратегии // В материалах IV российского философского конгресса, М.: МГУ, 2005, т. 1, с. 740-742.
  37. Савельев А. В. Учение об эпистемологической стратегии // http://sciteclibrary.ru/rus/catalog/pages/8374.html, 2006.
  38. Савельев А. В. Internet и нейрокомпьютеры как социотехнологические стратегии искусственного мира // http://www.sciteclibrary.ru/rus/catalog/pages/7759.html , 2005.
  39. Савельев А. В. Нейрокомпьютеры в изобретениях // Нейрокомпьютеры: разработка и применение, 2004, № 2-3, с. 33-49.
  40. Савельев А. В. Философия методологии нейромоделирования: смысл и перспективы // Философия науки, 2003, № 1(16), с. 46-59, грант РГНФ № 04-03-00066а и грант РФФИ № 04-06-80460.

 

Дата публикации: 6 декабря 2007
Источник: SciTecLibrary.ru

Вы можете оставить свой комментарий по этой статье или прочитать мнения других в следующих разделах ФОРУМА:
Свернуть Защита интеллектуальной собственности и авторских прав
Диспуты по темам изобретательства. Вопросы по изобретениям, проблемы на пути изобретателей и методы их решения.
Патентование. Все о патентовании изобретений, полезных моделей, промышленных образцов и товарных знаков.
Нерешенные задачи. Здесь идет обсуждение нерешенных задач: безопорный двигатель, вечный двигатель, преодоление гравитации и пр.
Свернуть Точные науки и дисциплины
Дебаты по Теории Относительности Эйнштейна. Все кому не лень хотят опровергнуть Теорию Относительности Эйнштейна. Вам предоставляется слово для аргументации.
Физика, астрономия, математические решения. Физико-математические вопросы, наблюдения, исследования, теории и их решение.
Физика альтернативная. Новые взгляды на физические законы, теории, эксперименты, не вписывающиеся в общепринятые законы физики.
Teхника, узлы, механизмы, электроника и аппаратура. Все про технику, приборы, детали, узлы и механизмы. Электроника, компьютеры, программное обеспечение. Новые технические решения в самых разных областях.
Биология, Генетика, Все о жизни. Генетика и другие вопросы биологии. Их развитие. Медицина. Биотехнологии, агротехника и сельское хозяйство. Эволюционные теории и альтернативные им.
Химия. Вопросы по химическим технологиям, разработкам и применению химических материалов. Химические элементы и их свойства.
Геология, все о Земле и ее обитателях. Геология, метеорология, антропология, сейсмология, атмосферные явления и непознанные эффекты природы.
Свернуть Мозговой штурм
Генератор решений. Здесь Вы можете заработать реальные деньги, помогая решать фирмам, предприятиям и частным лицам те или иные технические задачи, которые перед ними стоят. Те, кто ставят задачи перед участниками должны обозначить гонорар за ее решение и перевести указанную сумму на общий счет генератора.
Головоломки. Если у Вас есть желание поломать голову над интересными логическими задачами - Вам сюда.
Гипотезы. В этой теме идет обсуждение гипотез и предположений, основанных чисто на теории и логике.
Найди ляп! Этот раздел для тех, кто хочет мысленно расслабиться. Он посвящен задачам по поискам ляпов, которые встречаются в литературе, интернете, кино и на телевидении.
Свернуть Взгляд в будущее и настоящее
Глобальные темы. Вопросы касающиеся всех. Глобальные угрозы и злободневные темы современности.
Наука и ее развитие. Все о развитии науки, направлениях и перспективах движения научной мысли и знаний.
Новая Цивилизация. Принципы социального устройства новой цивилизации. Увеличение роли созидательного интеллекта... Отдалённые перспективы развития человечества...
Вопросы без ответов. Этот раздел посвящен вопросам и проблемам, которые до сих пор не решены. Предлагайте свои решения.
Военная стратегия и тактика современных боевых действий. Об особенностях современного военного искусства. Проблемные вопросы теории и практики подготовки вооруженных сил к войне, её планирование и ведение в различных конфликтах на планете.
Свернуть Гуманитарные науки и дисциплины
Философские дискуссии. Диспуты по вопросам жизни, сознания, бытия и иных философских понятий.
Экономика. Вопросы по экономике и о путях развития России и других стран.
Социология, Политология, Психология. В этом разделе обсуждаются вопросы, как отдельных частных исследований данных наук, так и проблема соотношения этих наук с остальными.
Образование. Все об образовании: как учить, кому учить, чему учить и кого учить.
Религия и атеизм. Вопросы религий и атеистические взгляды, религиозные споры.

Хотите разместить свою статью или публикацию, чтобы ее читали все?
Как это сделать - узнайте здесь.

Назад

 
О проекте Контакты Архив старого сайта

Copyright © SciTecLibrary © 2000-2017

Агентство научно-технической информации Научно-техническая библиотека SciTecLibrary. Свид. ФС77-20137 от 23.11.2004.