AI Lab

Два доклада:

1. Базовые принципы естественного интеллекта и их эволюционное развитие
2. Моделирование мозга человека

 

В основе моделей информационных процессов, протекающих в кратковременной памяти человека, часто лежит стек или искусственная нейронная сеть. В зависимости от типа модели для того, чтобы добиться подобия между свойствами модели и некоторыми свойствами памяти, используют различные приемы. Модели различного типа позволяют качественно объяснить такие психологические феномены, как: небольшую емкость кратковременной памяти; различную емкость памяти человека в зависимости от решаемой задачи (воспроизведение / узнавание); способность человека совершать ошибки при воспроизведении запомненного и знать, что ошибка совершена; способность человека совершать повторные ошибки. Однако моделирование процессов, происходящих при тренировке памяти (заучивание материала, обучению запоминанию), сопряжено с большими сложностями. Отчасти потому, что в психофизиологическом опыте чрезвычайно сложно выявить, какие именно признаки объектов окружающего мира «отбираются» для сохранения в памяти человека и как меняется состав этих признаков при тренировке.

Рассматриваются свойства биологических нейронов, отсутствующие у классических формальных нейронов (ФН). Указывается на наличие у нейрона "собственного" времени, на необходимость его рассмотрения не как взвешенного сумматора, а частотно-импульсного модулятора, на необходимость включения моделей динамических синапсов. Указывается на важность эффекта "синапс на синапсе", являющегося значимым фактором пластичности; целесообразность расширения модели ФН "ядром", в котором собираются его параметры.