Нервові мережі. Частина друга.

Нервові мережі

Наші відомості про мозок ростуть швидко. Однак фізіолог не може відчувати повного задоволення, так як основне питання, як же влаштований мозок, залишається відкритим. Головне в роботі мозку – це переробка інформації. Переробка інформації становить основу таких процесів, як мислення, впізнавання, навчання. Але саме механізми цих явищ найбільш важкі для дослідження.

В основі активного стану і сну людини, в основі її емоцій лежить одночасне збудження або гальмування цілих відділів мозку, що включають багато тисяч нейронів. Ці процеси можна досліджувати електрофізіологічно, шляхом видалення або роздратування ділянок мозку. Тому у вивченні цих явищ досягнуті успіхи. В основі ж переробки інформації лежить робота найскладніших конструкцій нейронів – нервових мереж, де в частки секунди виникають і зникають складні мозаїки з порушених і загальмованих нервових клітин, які дуже важко вловити і проаналізувати.

Так само як школяр не зможе зрозуміти пристрою обчислювальної машини, спостерігаючи за спалахуванням окремих ламп, так само важко без знання загальної теорії переробки інформації розібратися в роботі нервових мереж головного мозку.

В даний час з’явився дуже хороший критерій нашого розуміння механізмів фізіологічних процесів. Цей критерій – можливість моделювання. Директор Інституту кібернетики в Києві академік В. М. Глушков підкреслює, що якщо дослідники дійсно розуміють механізми фізіологічних процесів, то їх вже зараз можна відтворити в обчислювальних машинах і відтворити явище в моделі. Однак сучасні знання про головний мозок не задовольняють цим умовам. Як же підійти до розгадки таємниці роботи нервових мереж?

Кібернетика запропонувала метод глибокого обходу з тилу. Для того щоб зрозуміти, які нові властивості і явища можуть з’явитися в нервових мережах, зрозуміти, як ті чи інші конструкції нейронів можуть переробляти інформацію, було б, мабуть, дуже заманливо штучно складати окремі, спочатку прості, схеми з нейронів і вивчати їх властивості. Такий метод «штучного синтезу», здавалося б, міг поступово підвести до розуміння складних явищ. На жаль, таке, в усякому разі поки, неможливо.

Але якщо вчені не можуть з’єднувати живі нервові клітини, то вони можуть при сучасному рівні науки зробити те ж саме з їх електронними моделями. Можна створити моделі нейронів і, збираючи з них мережі, вивчати властивості і закони функціонування цих мереж. Так і чинять багато вчених.

При використанні цього методу «обходу з тилу», як при будь-якому обхідному маневрі, спочатку здається, що ми віддаляємося і від мети і від «ворога». На перших етапах можна подумати, що ми нібито мало дізнаємося про роботу мозку і віддаляємося від його вивчення. Однак потім, коли обхідний маневр закінчений, ефект може виявитися несподівано великим, набагато більшим, ніж при «прямому настанні».

Зараз в нейрокібернетиці робиться ще більш глибокий візит з тилу. Справа в тому, що з теоретичної точки зору нервова клітина – це далеко не елементарна одиниця, переробна інформацію. Це скоріше вузол, рівноцінний за складністю пристрою телевізора або радіоприймача. Для теорії же важливо мати справу з найпростішими компонентами. Таких компонентів небагато.

Наведемо приклади. Один з цих компонентів працює за таким правилом. Якщо на його «вхід» одночасно надходить два сигнали, то він дає сигнал на «виході», що йде в інші елементи. Це елемент «і». Інший елемент працює інакше, він дає на «виході» сигнал, якщо хоча б на один з «входів» надходить імпульс. Це елемент «або». Виявляється, що, складаючи схеми з таких простих елементів, можна створювати найскладніші кібернетичні машини. І будь-яку машину можна розкласти на ці елементи. При цьому вирішальне значення має організація схеми з’єднання простих елементів.

Розвивається теорія автоматів – павука, у багатьох рисах подібна геометрії. Так само, як геометрія, вона оперує абстрактними поняттями і розвиває теорію, здавалося б, незалежно від вивчення мозку. Однак так само, як висновки з геометрії виявляються застосовними і необхідними в дуже різних областях практичної діяльності людини, так само і кібернетична теорія виявляється застосовною при вивченні всіх систем, переробних інформацію. А мозок – саме така система.

У вчених виникла думка: чи не можна, використовуючи все те, що зараз відомо про мозок, і спираючись на кібернетичну теорію роботи систем, переробних інформацію, спробувати уявити, як повинна бути організована нервова мережа, здатна до різних складних форм діяльності?

Виявилося, що це цілком можливо. Так народилася теорія нервової мережі. Ця теорія має таке ж співвідношення з експериментальним вивченням мозку, яке існує між теоретичною та експериментальною фізикою.

Перші роботи в цьому напрямку були здійснені американським вченим Н. Рашевським, який побудував цікаві нервові мережі і математично довів, що ці системи здатні до досить складних форм діяльності.

Доведено, що нервові мережі, що складаються з простих елементів, в цілому виявляються здатними до навчання, вирішення проблем, пізнання образів та вироблення понять. Наприклад, в Московському енергетичному інституті під керівництвом Ю. М. Кушелева, а потім в Німеччині професором Штайнбухом була створена теорія матриць, що само навчаються. Ця теорія пояснює, як повинні бути організовані структури, які здатні до придбання досвіду і до формування доцільної поведінки в нових умовах.

На основі цієї теорії вже створені самонавчаючі автомати, що успішно керують роботою хімічних заводів.

Отже, відомості вчених про організацію мозку зосереджуються в даний час навколо двох полюсів. З одного боку, відомо, які саме структури можуть самонавчатися, вирішувати проблеми і так далі. На іншому полюсі збираються експериментальні факти про структури мозку.

Наступним етапом науки про мозок повинен стати, очевидно; тісніший синтез цих двох напрямків. Кібернетична теорія повинна стати базою для проведення спеціальних експериментів, що підтверджують ті чи інші гіпотези. Може бути, на перших етапах і не буде детального збігу структур мозку і теоретично розрахованих структур. Однак будуть підтверджені і знайдені деякі загальні принципи.

Слід підкреслити важливість взаємного збагачення обох напрямків. Кожне нове відкриття в фізіології збагачує теорію нервових мереж. Зараз вже ясно, що необхідно створити більш складну і досконалу теорію, ніж та, яку створили свого часу, наприклад, Мак Каллок і Піті. Велике значення при цьому має вивчення тих клітин, які знаходяться між нейронними мережами (нейроглії). Роль цих клітин, мабуть, необхідно враховувати при побудові будь-якої теорії. Цікаві дані про об’ємні співвідношення компонентів кори головного мозку: 30% обсягу кори становлять тіла нейронів з дендритами, і 70% обсягу займають клітини глин і кровоносні судини.

Клітини глин кількісно перевищують число нейронів приблизно в 10 разів, тобто число гліальних клітин наближається до 140 мільярдів. Що ж являє собою ця «переважна більшість» клітин, і яка взаємодія між нервовими клітинами і клітинами нейроглії?

За походженням всі елементи нейроглії (грец. Neuron – нейрон, gli – клей) діляться на два види: макроглія та мікроглія.

Основною функцією клітин мікроглії є фагоцитоз. У різних відділах, на всіх «поверхах» мозку рухливі, відрочасті форми клітини мікроглії є завзятими охоронцями чистоти і порядку, здійснюючи шляхом фагоцитозу, за допомогою виростів цитоплазми захоплення, переробку і транспортування різних біохімічних речовин.

Але нас в основному будуть цікавити клітини макроглії, які вже в період свого виникнення тісно пов’язані з нейронами, одночасно з ними розвиваючись з ембріонального зачатка нервової системи – нервової трубки. І саме взаємодія між нейронами та макроглією протягом останніх років цікавить багатьох дослідників.

Тіла нейронів, їх дендрити і аксони як би зважені в масі гліальних клітин. Відростки гліальних клітин, густо обплітаючи нейрон, утворюють навколо нього свого роду капсули, які, очевидно, ізолюють нейрон від прямого контакту з кровоносною системою. Вступаючи у внутрішньоклітинний контакт з тілом нейрона і капілярами кровоносної системи, клітини глії є транспортною або посередницькою системою між капілярами і нервовими клітинами. Але клітини глії не тільки доставляють необхідні речовини нейронам – макроглія піддає ці речовини відповідній обробці, так що на частку нейронів залишаються тільки останні етапи, включаючи синтез безпосередніх донаторів енергії.

В якій же мірі клітини глії, а не нейрони відповідальні за вивчені фізіологічні процеси? Існує багато експериментальних даних, для пояснення яких можна було б вдатися до розгляду взаємодії між глиєю та нейронами. Так, наприклад, цікаві досліди по охолодженню або дані про зимову сплячку тварин, під час якої активність нервової системи наближається до нуля, але після пробудження складна поведінка схильних до охолодження тварин повністю відновлюється.

Але, мабуть, варто було б вченим поцікавитися, якою мірою клітини глії, а не нейрони реагують на електричне роздратування, на введення в організм різних фармакологічних речовин, на появу в крові всіляких гормонів. І чи є необхідність розглядати функціонування нейронних мереж, а не взаємодію між нейронами та глією? Нам не вдається зараз в належній мірі пояснити багато актів поведінки, які формуються і тривають іноді години, роки, покоління, виходячи з наших знань про нейронну активність, що триває мілісекунди, секунди, хвилини.

Тимчасові характеристики гліальної активності відрізняються від нейронної. Потенціали, відведені від одного з видів гліальних клітин (астроглії), мали приблизно в тисячу разів більшу тривалість, ніж потенціали нейронів, і цілком ймовірно, що нейрон, оточений ажурними капсулами з глії, відчуває на собі вплив повільно зміненої електричної активності нейроглії, яка направляє активність нервових клітин.

Нервові мережі, що формують свою активність, виходячи з переробки інформації, отриманої від рецепторів, повинні під час процесів цієї переробки враховувати минулий досвід, накопичений біологічною системою в процесі її життєдіяльності. Певний вплив на формування поведінки організму в локальній ситуації, що склалася повинна надавати і генетична інформація – інформація, передана у спадок. Можна припустити, що «екранування» нейронів клітинами глії пов’язано зі зберіганням і використанням як досвіду поколінь, так і індивідуального досвіду, накопиченого самим організмом. Ця інформація може зберігатися в клітинах глії, закодованої в будь-яких структурах, наприклад, в молекулах білка, і коригувати нейронну активність. Взаємодія між глією і нейронами, ймовірно, може відбуватися як в результаті взаємовпливів електричної активності, так і в результаті обміну деякими речовинами та комплексами речовин.

Роль глії як програмуючого пристрою в діяльності нервових клітин частково була розкрита в експериментах з вивчення регенерації периферичних нейронів. Вважають, що глія служить головною спрямовуючою структурою для зростання регенеруючих аксонів. У масі клітин серед безлічі різних біохімічних комплексів клітини глії чудово впізнають і прокладають для зростаючого аксона потрібні шляхи, направляють встановлення необхідних зв’язків.

Зараз існує ідея, що при розвитку теорії нервових мереж необхідно враховувати роботу не тільки нейронних конструкцій, а й наявність «інших рівнів» в діяльності мозку. Зокрема, потрібно враховувати можливість запам’ятовування інформації на молекулярному рівні, в складних молекулах, що входять до складу клітин нейроглії.

Про це, наприклад, говорить і те, що спроби моделювання нервових мереж виявилися менш ефективними, ніж передбачалося раніше. Навряд чи вдасться домогтися складної поведінки від системи, сконструйованої з елементів одного рівня, з однотипних, універсальних одиниць. Справа, по всій ймовірності, полягає не тільки в способах з’єднань цих елементів в системи.

Розвиток теорії нервових мереж йде в даний час за різними напрямками. Так, єврейський вчений А. Б. Коган вважає, що важко уявити собі, що в нервових мережах, що функціонують в головному мозку, зумовлене, як саме кожен нейрон пов’язаний з іншими сусідніми, тобто зумовлена вся схема (структура) будови. А. Б. Коган думає, що взаємодія нейронів носить імовірнісний характер.

Ці ідеї підтверджені експериментами на живих організмах. Крім того, були створені електронні моделі, на яких було доведено, що дійсно такі нервові мережі володіють в цілому багатьма властивостями, наприклад, здатністю до впізнавання, здатністю до вироблення умовних рефлексів.

Американський вчений Розенблат також вважає, що важливо з’ясувати якийсь загальний принцип організації і з’єднання нейронів, а не створювати схеми, в яких визначений кожний зв’язок між нервовими клітинами.

Автори: А. Напалков, А. Туров.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *