Рис. 5. Принципиальная электрическая схема модели нейрона
Как видно из рисунка, входные воздействия поступают на сумматор, где происходит их пространственное суммирование. Линия задержки имитирует замедление сигнала на синапсах и осуществляет временное суммирование. Вентиль пропускает обработанный предыдущими каскадами сигнал на пороговое устройство, срабатывающее только при достижении сигнала на его входе определенного уровня. Передача возбуждения через вентиль в обратном направлении невозможна.
На рис. 5 приведена электрическая схема модели нейрона, выполненная на транзисторах. Суммирование входных воздействий осуществляется резисторами R1. Изменяя их величину, можно менять степень влияния данного входа на состояние "нейрона". Совместно с С1 они выполняют и функцию задержки. В качестве порогового элемента здесь применен ждущий мультивибратор, собранный на транзисторах Т2 и Т3 В устойчивом состоянии Т3 открыт и потенциал на его коллекторе примерно равен нулю, вследствие чего Т2 закрыт. Дополнительное запирающее смещение, снимаемое с резистора R8, определяет порог срабатывания мультивибратора. Сигнал на мультивибратор подается через эмиттерный повторитель, который обеспечивает одностороннюю передачу и выполняет роль вентиля с одновременным усилением результирующего возбуждения. При достижении порогового уровня возбуждения схема переходит в состояние квазиравновесия, при котором напряжение на коллекторе Т2 быстро падает до нуля. Длительность пребывания в этом состоянии определяется емкостью конденсатора С3 и сопротивлением резистора R4. Через время t ≈ 3R4C3 сек происходит опрокидывание схемы. При этом на выходе возбуждения формируется положительный , а на выходе торможения — отрицательный импульсы длительностью t.
Рис. 6. Блок-схема артрона
На вход этой модели подаются с различными интервалами импульсы определенной амплитуды с длительностью 1 мсек. На выходе схемы при ее срабатывании получается импульс длительностью 1 мсек и амплитудой 15 в. Максимальная частота срабатывания модели — 500 гц. Эта схема хорошо воспроизводит основные характеристики биологического нейрона, но не способна к адаптации, т. е. к изменению характера работы при изменении окружающих условий.
Этого недостатка лишены аналоги нейронов, получившие название артронов. Они отличаются наличием цепи обратной связи и двух дополнительных входов — "наказывающего" и "поощряющего". Схематически это показано на рис. 6. Внешние условия преобразуются чувствительными элементами в раздражения, которые подаются на входы искусственного нейрона. Информация поступает и от соседних нейронов.
Поскольку "необученная" модель нейрона совершенно не знает, как вести себя при определенных внешних условиях и сигналах от соседей, ее выходной сигнал при поступлении первого раздражения имеет чисто случайный характер. Но за свои действия искусственному нейрону все же придется отвечать без скидки на младенческий возраст! Выходной импульс, поступающий на другие нейроны, одновременно подается на схему проверки. Если реакция нейрона на раздражение была правильной, то эта схема выдает импульс на поощряющий вход, если же он ошибся, то немедленно на другой вход приходит импульс наказания. Действия, подкрепленные поощряющим сигналом, запоминаются нейроном, и в другой раз при аналогичных условиях он будет выполнять именно их. Если же со схемы проверки поступает наказание, то в следующий раз при таком же возбуждении нейрон сработает по-другому и, возможно, опять будет наказан. Это будет происходить до тех пор, пока не будет найдена "правильная линия поведения", т. е. пока не поступит поощряющий импульс. Для ясности заметим, что в этом случае нейроны не являются теми первичными образованиями, которые могут принимать только два состояния — "да" или "нет", а представляют некоторую их комбинацию, способную принимать большее число состояний.
Таким образом, состояние рассмотренной схемы зависит от внешней среды. Из артронов можно создать машину, способную к обучению. В начальный момент она, как и сами артроны, не специализирована. Обучение машины происходит с помощью поощряющих и наказывающих импульсов. Во время обучения машины определяются ее задачи, устанавливается критерий адаптации к широко изменяющимся внешним условиям. Цепь обратной связи в процессе обучения "учитывает" ошибки. На основе поощрения или наказания произведенной логической операции устанавливается такой режим работы, который способствует закреплению или подавлению этой операции. Узнаете? Речь идет о перцептроне. Адаптивные элементы перцептрона и есть артрон, а "правильные" связи между ними и эффекторами — это совокупность логических операций, которые не подавляются.
Так в результате "обучения" нейроны становятся специализированными, а вся система — организованной. Изменение внешних условий вызывает переход на другие логические операции — внешние условия программируют машину!
Рис. 7. Нейристор с распределенными параметрами
Разработано также несколько вариантов бионических элементов — нейристоров, представляющих собой активные приборы с распределенными параметрами. Один из возможных вариантов такого устройства показан на рис. 7. Оно представляет собой две изолированные полоски, образующие плоский конденсатор. Одна из обкладок этого конденсатора выполнена из термисторного материала, электрические свойства которого зависят от температуры. Нейристор питается током, который создает равномерный потенциал по всей длине прибора. При подаче возбуждения на определенный участок нейристора он переходит в активное состояние и освобождает энергию, накопленную распределенной емкостью на этом же участке. В результате происходит местный разогрев термистора, что вызывает возбуждение соседнего участка канала. В итоге образуется бегущая волна раздражения, распространяющаяся с постоянной скоростью, подобно тому как это происходит в аксоне — разряд распространяется с постоянной скоростью и без затухания. Прежде чем разряженный участок снова сможет перейти в активное состояние, в нем должно произойти накопление энергии (зарядка конденсатора); иными словами, наступает период восстановления, соответствующий периоду рефрактерности нервного волокна. "Это свойство, — как отмечает академик В. В. Парин, — еще более усиливает сходство нейристора с нервным волокном — две волны, идущие навстречу друг другу, угасают".
Рис. 8. Нейристор, выполненный на дискретных элементах
Разработаны и нейристоры с сосредоточенными параметрами. На рис. 8 приведена одна из возможных схем, выполненная на тиратронах с холодным катодом. Такой нейристор представляет собой цепь соединенных последовательно моностабильных схем. В заторможенном состоянии емкости C1, С2, С3 заряжены и хранят определенный запас энергии. Величины сопротивлений R7, R9, R8 выбираются так, чтобы тиратроны не загорались. Если на поджигающий электрод одного из тиратронов подать "раздражающий" импульс, то он вспыхнет, и время его горения будет определяться временем разряда анодной емкости. При этом на катодном сопротивлении формируется импульс, поступающий на входы соседних тиратронов и поджигающий их. После разряда емкости тиратрон гаснет и на время ее повторного заряда, имитирующее период рефрактерности, нечувствителен к возбуждающим импульсам. Таким образом, поданный на схему импульс начинает распространяться в обе стороны от точки, к которой он был приложен, оставляя после себя зону рефрактерности.
Если нейристор сделать в виде замкнутой линии, то в нем будет длительное время циркулировать возбуждающий импульс. Это можно использовать для запоминания двоичной величины: циркуляция импульса эквивалентна единице, его отсутствие — нулю. Соединяя определенным образом нейристоры, получают логические устройства. Такие устройства отличаются высокой однородностью, присущей самим нейристорам, у которых прибор и соединительные провода представляют одно целое. Соединение нейристоров в сложные сети может выполняться без пассивных соединительных элементов, которые вносили бы в схему неоднородности, что в свою очередь могло бы исказить передаваемый по такой цепи сигнал.
Официально в зарубежной литературе создателем нейристора, т. е. технического устройства, моделирующего определенные свойства нейрона и сочетающего в себе дискретные и непрерывные свойства, считается Крейн. Между тем следует отметить, что в нашей стране физические реализации нейристорной модели были предложены уже давно. Для них характерно использование квантового эффекта, в частности явления так называемого отрицательного резонансного поглощения света в устойчивой среде.
Один из вариантов квантового нейристора представляет собой систему из оптического генератора и световода, заполняемого активным веществом, "усиливающим" свет, с показателем преломления, превышающим показатель преломления окружающей среды. Помимо чрезвычайно высокого быстродействия нейристора (10 — 12 сек), такая система сокрывает широкие возможности компактного выполнения нейристорных сетей и континуальных моделей[25]. При использовании полупроводниковых квантовых генераторов характеристики нейристоров значительно улучшаются.
Рис. 9. Магнитный интегрирующий аналог нейрона
Следует также отметить, что уже несколько лет ведутся разработки нейристоров с использованием тонких пленок. Если в дальнейшем удастся технически просто реализовать нейристор в виде микроминиатюрного устройства на тонких пленках, это, по-видимому, позволит создавать необычайно интересные схемы, но некоторым своим свойствам приближающиеся к живой ткани.
Рис. 10. Прямоугольная петля гистерезиса и процесс накопления информации в сердечнике магнитного аналога нейрона
На рис. 9 схематически изображен магнитный интегрирующий (накапливающий) аналог нейрона (MIND). Основой этого элемента служит магнитный сердечник из феррита с прямоугольной петлей гистерезиса. Внутри сердечника имеется канал, в котором проходит стробирующая обмотка. Сверху канал закрыт шайбой из материала с большой магнитной проницаемостью. На сердечнике имеются обмотки записи и считывания, которые часто совмещаются. Сердечник реагирует только на входные воздействия, способные создавать напряженность магнитного поля, превышающую коэрцитивную силу Н