Концепция построения биологически правдоподобной искусственной нейронной сети
Date
2014-05-15
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана»
Abstract
В статье проведен ретроспективный анализ эволюции концепций построения искусственных нейронных сетей в разрезе возможности их дальнейшего применения для создания искусстенного интеллекта. Рассмотрены ключевые достижения мирового научного сообщества в данной сфере от первых попыток формализации модели нейрона и до новейших реализаций нейроноподобных вычислительных систем. В результате проведенного анализа сделан вывод о фактической утрате интереса со стороны исследователей к построению точной модели биологического нейрона и переключению внимания к созданию вычисительных систем на базе синаптических структур.Проведенное исследование позволило также выявить взаимосвязь между достижениями нейробиологии и качественными скачками в сфере построения искусственных нейронных сетей, что говорит о важности дальнейшего изучения биологических нейросетевых структур и необходимости создания максимально точной модели биологического нейрона, как ключевой структурной единицы нейронной сети.
Сделано заключение об отсутствии единой объединяющей концепции в области создания биологически правдоподобных искусственных нейронных сетей, вследствие чего автором предложена концепция по декомпозиции структуры нейрона на элементарные биологические функциональные подсистемы. Особенностью предложенной концепции является возможность моделирования каждой подсистемы нейрона по отдельности с дальнейшим объединением компонентов в целостную систему. Таким образом, разработанная концепция учитывает возможность добавления и модификации элементов модели нейрона для уточнения и усложнения его конструкции с целью приведения его к максимальному соответствию с биологическим прототипом.
Практическая ценность предложенной концепции заключается в возможности разработки нейросетевой структуры на принципиально новом качественном уровне с обеспечением наибольшего подобия нервной системе живого организма.
У статті проведено ретроспективний аналіз еволюції концепцій побудови штучних нейронних мереж у розрізі можливості їх подальшого застосування для створення штучного інтелекту. Розглянуті ключові досягнення світової наукової спільноти в даній сфері від перших спроб формалізації моделі нейрону і до новітніх реалізацій нейроподібних обчислювальних систем. У результаті проведеного аналізу зроблено висновок про фактичну втрату інтересу дослідників до побудови точної моделі біологічного нейрону і переведення уваги на створення обчислювальних систем на базі синаптичних структур.Проведене дослідження дозволило також виявити взаємозв’язок між досягненнями нейробіології та якісними стрибками в сфері побудови штучних нейронних мереж, що свідчить про важливість подальшого вивчення біологічних нейромережевих структур і необхідність створення максимально точної моделі біологічного нейрона, як ключової структурної одиниці нейронної мережі. Зроблено висновок про відсутність загальної об’єднуючої концепції в галузі створення біологічно правдоподібних штучних нейронних мереж, унаслідок чого автором запропоновано концепцію декомпозиції структури нейрона на елементарні біологічні функціональні підсистеми. Особливістю запропонованої концепції є можливість моделювання кожної підсистеми нейрона окремо з подальшим об’єднанням компонентів в цілісну систему. Таким чином, розроблена концепція враховує можливість додавання і модифікації елементів моделі нейрона для уточнення та ускладнення його конструкції з метою приведення його до максимальної відповідності з біологічним прототипом.Практична цінність запропонованої концепції полягає в можливості розробки нейромережевої структури на принципово новому якісному рівні із забезпеченням найбільшої подібності нервовій системі живого організму.
The retrospective analysis of the evolution of concepts of constructing artificial neural networks in the context of the possibility of their further application to create artificial intelligence is carried out in the article. There are considered key achievements of international scientific community in this field starting from the first attempts of formalizing the neuron model and to the latest implementations of neural computing systems. The study concluded that there is the loss of researchers’ interest in constructing of an accurate model of the biological neuron and shifting attention to the creation of com-puter systems based on synaptic structures.The analysis also helped to identify the relationship between neuro-biology achievements and qualitative leaps in field of construction of artificial neural networks, which shows the importance of further study of biological neural network structures and the need to create the most exact model of the biological neuron, as a key structural unit of the neural network.The conclusion is that there is an absence of a single unifying concept concerning the creation of biologically plausible artificial neu-ral networks, so the author proposed the concept of the neuron structure decomposition into elementary biological functional subsystems. A feature of the proposed concept is the possibility of modeling of each neuron subsystem individually with further association of the components into an integrated system. Thus, the developed concept considers the possibility of adding and modifying elements of the neuron model for refinement and complication of its design in order to bring it to the maximum correspondence with the biological prototype. The practical value of the proposed concept lies in the possibility of developing a neural network structure on a fundamentally new level of quality with ensuring of the maximum similarity with the nervous system of a living organism.
У статті проведено ретроспективний аналіз еволюції концепцій побудови штучних нейронних мереж у розрізі можливості їх подальшого застосування для створення штучного інтелекту. Розглянуті ключові досягнення світової наукової спільноти в даній сфері від перших спроб формалізації моделі нейрону і до новітніх реалізацій нейроподібних обчислювальних систем. У результаті проведеного аналізу зроблено висновок про фактичну втрату інтересу дослідників до побудови точної моделі біологічного нейрону і переведення уваги на створення обчислювальних систем на базі синаптичних структур.Проведене дослідження дозволило також виявити взаємозв’язок між досягненнями нейробіології та якісними стрибками в сфері побудови штучних нейронних мереж, що свідчить про важливість подальшого вивчення біологічних нейромережевих структур і необхідність створення максимально точної моделі біологічного нейрона, як ключової структурної одиниці нейронної мережі. Зроблено висновок про відсутність загальної об’єднуючої концепції в галузі створення біологічно правдоподібних штучних нейронних мереж, унаслідок чого автором запропоновано концепцію декомпозиції структури нейрона на елементарні біологічні функціональні підсистеми. Особливістю запропонованої концепції є можливість моделювання кожної підсистеми нейрона окремо з подальшим об’єднанням компонентів в цілісну систему. Таким чином, розроблена концепція враховує можливість додавання і модифікації елементів моделі нейрона для уточнення та ускладнення його конструкції з метою приведення його до максимальної відповідності з біологічним прототипом.Практична цінність запропонованої концепції полягає в можливості розробки нейромережевої структури на принципово новому якісному рівні із забезпеченням найбільшої подібності нервовій системі живого організму.
The retrospective analysis of the evolution of concepts of constructing artificial neural networks in the context of the possibility of their further application to create artificial intelligence is carried out in the article. There are considered key achievements of international scientific community in this field starting from the first attempts of formalizing the neuron model and to the latest implementations of neural computing systems. The study concluded that there is the loss of researchers’ interest in constructing of an accurate model of the biological neuron and shifting attention to the creation of com-puter systems based on synaptic structures.The analysis also helped to identify the relationship between neuro-biology achievements and qualitative leaps in field of construction of artificial neural networks, which shows the importance of further study of biological neural network structures and the need to create the most exact model of the biological neuron, as a key structural unit of the neural network.The conclusion is that there is an absence of a single unifying concept concerning the creation of biologically plausible artificial neu-ral networks, so the author proposed the concept of the neuron structure decomposition into elementary biological functional subsystems. A feature of the proposed concept is the possibility of modeling of each neuron subsystem individually with further association of the components into an integrated system. Thus, the developed concept considers the possibility of adding and modifying elements of the neuron model for refinement and complication of its design in order to bring it to the maximum correspondence with the biological prototype. The practical value of the proposed concept lies in the possibility of developing a neural network structure on a fundamentally new level of quality with ensuring of the maximum similarity with the nervous system of a living organism.
Description
Keywords
Биологически правдоподобная искусственная нейронная сеть, нейрон, синапс, мемристор, искусственный интеллект, Біологічно правдоподібна штучна нейронна мережа, нейрон, синапс, мемристор, штучний інтелект, Biologically plausible artificial neural network, neuron, synapse, memristor, artificial intelligence
Citation
Скнар И. И. Концепция построения биологически правдоподобной искусственной нейронной сети / И. И. Скнар // Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці : наук.-анал. журн. / М-во освіти і науки України, ДВНЗ «Київ. нац. екон. ун-т ім. Вадима Гетьмана» ; редкол.: А. В. Матвійчук (голов. ред.) [та ін.]. – Київ : КНЕУ, 2014. – № 3. – С. 188–218.