Аналитика: методология, технология и организация

Для начала разберемся с тем, что представляет собой нейрон... Нейрон — это нервная клетка, состоящая «... из довольно крупного (до 0,1 мм) тела, от которого отходят несколько отростков — дендритов, дающих начало все более и более тонким отросткам, подобно ветвям дерева. Кроме дендритов, от тела нервной клетки отходит еще один отросток — аксон, напоминающий длинный тонкий провод. Аксоны бывают очень длинны — до метра — и заканчиваются, подобно дендритам, древовидным разветвлением. На концах веточек, отходящих от аксона, можно видеть маленькие пластинки или луковички. Луковички одного нейрона близко подходят к различным участкам тела или дендритов другого нейрона, почти прикасаясь к ним. Эти контакты носят название синапсов; через них нейроны взаимодействуют друг с другом. Число луковичек, подходящих к дендритам одного нейрона, может исчисляться десятками и даже сотнями. Таким образом, нейроны очень тесно связаны друг с другом; они образуют нервную сеть⁶²«. Если не вникать в тонкости, то можно сказать, что нейроны могут пребывать только в двух состояниях: возбужденном состоянии или в покое. При возбуждении на поверхности клетки образуется электрический потенциал, который передается через синапсы других нервных клеток и либо переводит, либо не переводит их в состояние возбуждения. Поэтому исходят из допущения, что нервная сеть — это дискретная система, состоящая из элементарных подсистем — нейронов, способных пребывать в одном из двух состояний. Такой взгляд на нейронную сеть, как иерархически организованную совокупность однотипных элементов со сложным поведением позволяет говорить о том, что это инструмент параллельной обработки данных, в различных сочетаниях поступающих от различных источников. Нейроны обладают способностью к обучению, заключающейся в том, что «проводимость синапса увеличивается после первого прохождения через него возбуждения и

-98 Т-,

нескольких следующих прохождений «. В результате этого повторяющиеся комбинации «данных» обучают сеть — настраивая ее на восприятие и распознавание образов ситуации (сэмплов). Как следствие, нейронная сеть, получающая данные об обстановке, поступающие от органов чувств, а также данные о внутреннем состоянии и взаимном расположении частей организма, оказывается в состоянии распознавать множество самых разнообразных состояний. Теперь задача состоит в том, чтобы получить данные, подтверждающие полезность запоминания распознанного сэмпла, что требует от системы определенных логических способностей...