Введение к работе
Актуальность исследования, Последнее десятилетие ознамено^ілоо значительным ростом интереса к проблеме исследования свойств мозга гг," помощи построения моделей нейронных сетей. При этом во многом осталась г тени задача изучения и моделирования физических свойств базового струкіусН функционального элемента таких сетей - нейрона. Согласно классическим представлениям, нейрон является сумматором возбуждений, генерирующим по достижении порога потенции действия (ПД) по принципу "все или ничего". Современные знания, полученные в области нейрофизиологии, позволяют
значительно расширить набор функциональных возможностей нейрона, что несомненно существенно обогатит свойства сетей, построенных из таких элементов.
В настоящее время известно, что обучение животных сопровождается пластическими перестройками нейронной активности практически во всех областях мозга, причем доля нейронов, обнаруживающих такие перестройки, весьма велика. Пластические перестройки нейронной активности наблюдаютсч как в ограниченных участках нервной ткани, отделенной от остального-мозга, так и при перенесении условного, безусловного или обоих раздражителей в окрестности нейрона. Проявляет пластичность даже изолированный нейрон. Обычно рассматривают две возможные формы нейронной пластичности: пластичность синаптической передачи и пластичность возбудимой мембраны.
В случае пластичности синаптической передачи возможны как пресинаптический, так и постсинаптический механизмы регуляции. Пресинаптический механизм сводится к изменению количества нейромедиатора, выбрасываемого на мембрану постсинаптігческого нейрона, что может быть обусловлено как изменениями, происходящими на уровне внутриклеточного синтеза макромолекул, так и внешним воздействием на синапс со стороны других нейронов мозга. Постсинаптический механизм регуляции направлен на изменение свойого хемочувствительной мембраны нейрона и не может быть объяснен иначе, как через вкутриклггочное чоздействие на физические свойства или количество хеыочувствительных каналов.
Пластичность возбудимой мембраны связана с внутриклеточным воздействием на потенциалзависимые каналы мембраны и сводится к изменению возбудимости нейрона. Общая закономерность, обнаруженная разными авторами, заключается в том, что возбудимость нейронов, СЕязаннш с обучением, растет, когда животное обучают реагировать на раздражитель, и снижается, когда его обучают обратному. К характеристикам электрической активности нейронов, связанным с возбуждением, относят: длительность, амплитуду и порог генерации ПД. Известно, что амплитуда ПД снижается г>ри выработке привыкания. Длительность ПД возрастает при выработке условного
рефлекса, но снижается при пыработке привыкания. Порог генерации ПД возрастает во время привыкания, при угашений условных рефлексов и выработке тормозных условных ответов, но снижается при выработке условных рефлексов.
Следовательно, можно заключить, что нейрон не только суммирует поступающие на него возбуждения, но и может в процессе обучения регулировать свою реактивность. П. К. Анохиным была вьщвинута гипотеза о том, что нейрон способен к интегративной деятельности и в основе ее лежат нейрохимические механизмы. Подобное представление хорошо согласуется с фактом существования тесной связи между обучением, памятью и биохимическими процессами, протекающими в соме нейрона. Таким образом, классическая схема поведения нейрона нарушается при описании его функционирования в процессе обучения. Следовательно, модель формального нейрона МакКаллока-Питтса, отражающая закономерности классической схемы, аолжна быть модифицирована с учетом новых экспериментальных данных, полученных в области нейрофизиологии.
Цель и задачи исследования. Целью проведенного исследования было построение модели нервной клетки, отвечающей современным нейрофизиологическим представлениям о ее функционировании в процессе обучения.
Были поставлены следующие основные задачи:
-
Исследование проблемы определения возбудимости нейрона по параметрам потенциала действия.
-
Построение модели нервной клетки, обладающей способностью специфически модифицировать возбудимость плазматической мембраны при обучении.
3) Исследование информационных свойств полученной модели на примере
решении задачи классификации входных сигналов.
-
На основании исследования математической модели Ходжкнна-Хакслн, показано, что порог генерации потенциала действия, определяемый как разность между критическим уровнем деполяризации мембраны н величиной потенциала покоя, практически не зависит от длительности входного воздействия, заданного в виде ступенчатой функции.
-
Показано, что величина мембранного потенциала в точке перегиба или ь точке наибольшей кривизны на переднем фронте ПД является инвариантной по отношению к параметрам входною воздействия:
3) Построена модель нервной клетки, обладающая ^способностью
специфически модифицировать возбудимость плазматической мембраны на
основании накопленного в процессе обучения опыта.
4) Показано, что воздействуя на скорость перехода нэтенциалзавнеямых
Уч-г.-иплоп из открытою состояния в закрытое, можно.моделировать изменение
порога генерации, амплитуды и длительности ПД, наблюдающееся гг выработке клеточных форм обучения.
5) Исследованы информационные свойства полученной модели нейрона н> примере решения задачи классификации образов.
Значение работы. Теоретическая ценность работы заключается в том, ті о нами построена модель нервной клетки, проявляющая поведение, хорошо совпадающее с поведением реальных нейронов при" выработке клеточных аналогов обучения. Модель является обобщением классической модели МакКаллока-Питтса и в отсутствии обучения сводится it ней. Полученная модель может быть использована:
-
для изучения и моделирования различных форм клеточного обучения.
-
для исследозания поведения нейронных сетей (в качестве структурно-функционального элемента этих сетей).
-
для разработки и создания программно-аппаратных комплексов и систем, обладающих адаптивным поведением. ,
Апробация работы. По теме диссертации сделаны доклады на XXXIX научно-технической конференции МИРЭА (Москва, 1990); на международной конференции по проблемам моделирования в бионике "БИОМОД-92" (Санкт-Петербург, 1992); на второй международной конференции по проблемам автоматики, робототехники и компьютерного зрения (Сингапур, 1992); на научном семинаре кафедры биофизики физического факультета МГУ (Москва, 1994).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 5 печатных работ, список, которых приведен в конце автореферата.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 4-х глав, заключения, выводов и списка литературы. Работа изложена на И* страницах машинописного текста, содержит <^ і рисунков и список литературы из 2QJ наименований.