2.4. “Стальная” многослойная организация эффекторной сети нейро-стека для распознавания образов и принятия решений
  Книга 1. "Архитектоника мышления и нейроинтеллект"
Книга 1. “Архитектоника мышления и нейроинтеллект”
Приложение 1.
Книга 2. “Программирование доверия в эволюции интеллекта”
Приложение 2.
2.4. “Стальная” многослойная организация эффекторной сети нейро-стека для распознавания образов и принятия решений

2.4.1. Многослойная организация нейросетей с упаковкой пиксель при распознавании образов.
2.4.2. Анализ коммутационной сложности нейроструктур головного мозга
2.4.3. Архитектоника шинно-магистральной нейросетевой обработки образов
2.4.4. Общая схема принятия решений в интеллектуальных нейросетях

2.4.1. Многослойная организация нейросетей с упаковкой пиксель при распознавании образов.

           Кроме рецепторных слоев различных окон нейро-экрана, которые непосредственно связаны со свето, звуко, вкусо и др. чувствительными нейронами органов чувств, кора головного мозга включает значительное число так называемых эффекторных слоев взаимосвязанных нейронов. Как было уже отмечено, эффекторные слои конструктивно и функционально разделяются на целый ряд «внутренних» нейросетевых выделенных слоев, выполняющих функции процессоров, и «глубинных» выделенных слоев, представляющих собой память или нейро-стек коры головного мозга, которые и составляют важнейшую нейрофизиологическую систему человека – многослойный (как булатная сталь) и многопроцессорный суперпараллельный и высоконадежный нейросетевой эмоционально-ориентированный суперкомпьютер - SteelWare интеллекта человека для распознавания и обработки различного типа образов с целью оперативного анализа ситуаций-представлений о реальном Мире и принятия адекватных решений для обеспечения личных и общественных потребностей, выживания и продолжения рода.
           Основной целью данной работы является попытка применения методов метапсихоанализа и системного анализа для исследования на функционально-логическом уровне основных интеллектуальных, морально-этических и логических функций головного мозга человека, представляющего собой мощный нейросетевой суперкомпьютер, который на физическом уровне реализует настройку и ассоциативное запоминание следов зрительных, звуковых, вкусовых и других образов, а также преобразование и распознавание возбуждаемых в различных окнах нейро-экрана тех или иных типов образов (проекций) наблюдаемых объектов.
           Не вдаваясь в подробности описания искусственных схем-моделей нейронов и нейронных сетей, например, таких как персептрон Ф.Розенблатта, когнитрон К.Фукушима или нейросети Дж.Хопфилда, которые конечно лишь приближенно воспроизводят функции биологических нейронов, все же отметим, что на этапах обучения и самообучения нейронная сеть каждой пленки и выделенных слоев коры головного мозга настраивается на восприятие каждого конкретного «эталонного» образа. Всякое распознавание образов включает в себя операцию сравнения воспринимаемого образа с «эталонными» образами, либо генетически представленными в нейро-стеке как в ПЗУ, т.е. постоянной памяти от рождения связанной части нейросетей головного мозга человека, либо, в подавляющем большинстве случаев, накопленными в процессе обучения и самообучения.
           В принципе нейронные структуры и нейрокомпьютеры являются специализированными вычислительными средами для распознавания образов на основе обучения и самообучения. Длительное наблюдение зрительного образа обеспечивает определенную настройку порогов восприятия данного образа по каждому входу-дендриту нейронов не только в окнах на нейро-экране, но и на более «глубоких» эффекторных уровнях нейросетей в определенных пленках соответствующих выделенных слоев.
           Каждый образ на нейро-экране представляется огромным количеством точек-параметров. Для зрительных образов в видео окне это 7 млн. четко различимых цветных пиксель и 130 млн полутоновых пиксель зоны бокового обзора. Для оценки количества нейронов в многоуровневой нейросети одного выделенного слоя – нейро-процессора (компьютера) необходимо эти числа разделить на коэффициент интеграции (упаковки) элементов образа одним нейроном и умножить на количество уровней восприятия и упаковки образов в нейросети. Упрощенная структура трех уровней нейросети при обработке одним нейроном матрицы 3x3 элементов (пиксель), воспринимаемых его 9 дендритами с коэффициентом сжатия (упаковки) 9:1 или в общем случае N:1, для распознавания зрительных образов в пределах матрицы размером 27х27 элементов (пиксель), представлена на Рис.2-11.
           Связи между нейронами различных уровней нейросетей, по видимому, можно сравнить со связями в графе N-арных деревьев, «листьями» которых являются дендриты нейронов рецепторного слоя, а ветвями и наконец корневыми вершинами являются аксоны промежуточных и конечных нейронов (КН), на выходах которых формируются сигналы Wi-«узнаю» для конкретных зрительных, звуковых и/или других образов.
           Настройка на конкретный образ в процессе обучения нейросети, представленной на Рис.2-11, обеспечивается вариациями коэффициентов ak,j, bs,p и cr,i параметров дендритов на первом, втором и других уровнях нейросети. Конечное суммарное возбуждение, например максимум W1 соответствует только определенному образу, представленному некоторым множеством отличительных точек контура в матрице 27х27 пиксель.

Рис.2-12.

           Для пояснения схемы коммутации нейронов в нейросети, представленной на Рис. 2-11, и возможностей классификации образов введем понятие отображения на 1-том уровне нейросети общего окна SU нейро-экрана в виде сжатого окна SE1. Очевидно, что выходных сигналов Yj нейронов на первом уровне всего 81, которые будут восприниматься как 81 точка возбуждения – пиксель сжатого отображения зрительного образа, переданных на девять различных SE1-p нейро-экранов первого уровня нейросети.
           Выходные возбуждения Zr,p каждого SЕ1-p нейро-экрана отражают дальнейшее сжатие зрительных образов и возможное выделение наиболее существенных признаков отдельных классов образов. На одном SE1-p экране воспринимается один класс образов. На следующем уровне нейросети имеет место сборка признаков элементов различных экземпляров соответствующих классов образов уже на 81 нейро-экране SЕ2-i, каждый их которых будет представлен всего одним для данного примера конечным нейроном с 9 входами и индивидуально настраиваемыми коэффициентами cr,i. Единственные выходные сигналы Wi этих конечных нейронов (КН) эффекторного слоя нейросети соответствуют вполне конкретному экземпляру класса образа-понятия, различаемому за счет настройки коэффициентов ak,j, bs,p и cr,i проводимостей дендритов по входам нейронов на всех уровнях нейросети.
           Здесь необходимо сделать важный вывод, что сама структура нейросетей головного мозга человека ориентирована на решение задачи классификации и «мыслящий человек» (Homo Sapiens) всегда стремится использовать эти природные возможности. Девять или N различных SE1_p нейро-экранов первого уровня нейросетей отражают наши способности «одновременного» мысленного обзора классов образов и быстрой дифференциации вариантов развития ситуации в процессе принятия решений. Каждый нейрон воспринимает дендритами некоторое количество точечных возбуждений xk в соответствии с амплитудой, частотой или временной фазой микровибраций и формирует суммарное возбуждение Yj, например как это предусматривается в очень упрощенной модели нейрона-персептроне:

Рис.2-13.
Рис.2-14.

           где: F – некоторая пороговая функция типа «скачок» восприятия «мощности» образа , ak,j и ds,j – настраиваемые в процессе обучения коэффициенты-параметры проводимости дендритов по прямым входам ak,j и входам для обратных связей ds,j, которые, например, устанавливаются максимальными (ak,j<=1), при восприятии граничных точек образа и минимальными (ak,j>=0) для остальных (фоновых) точек с последующей подстройкой порогов ds,j, что обеспечивает максимизацию (минимизацию) одного из суммарных возбуждений Yj при распознавании того или иного образа. Многие модели нейронов уже хорошо изучены и реализованы в виде аналоговых или аналого-цифровых БИС для нейрокомпьютеров. Однако в данной работе мы обойдем «технологию» распознавания образов и обратимся прежде всего к основам и механизмам мысленного принятия решений.

2.4.2. Анализ коммутационной сложности нейроструктур головного мозга

           Следы образов в виде «настраиваемых» коэффициентов-параметров проводимости дендритов в нейросети после многократных подтверждений запоминаются на все более «глубоких» уровнях, что обеспечивает последующую быструю дифференциацию и распознавание образов. При коэффициенте сжатия N:1 общее число уровней (m) нейросети воспринимающей и распознающей образы с нейро-экрана размером S = P x P точек приближенно определяется как:

Рис.2-15.

           где: S, P и N формируются как целые степени небольших простых чисел, например как N = 2h или N = 3h.
           Можно показать преимущества использования в природе троичной системы счисления и, в частности, для представления индексов-координат многоточечных зрительных образов. Использование матриц, размерность которых определяется целой степенью 3, например как S=3(2*m), позволяет четче отмечать координаты в декартовой и полярной системах координат, а коэффициент упаковки 9:1 отражает реальные классификационные способности человека выделять на каждом очередном уровне формализации или детализации от 7 до 9 классов, признаков, модулей или блоков.
           Для обработки и распознавания образов, представленных в центральной области обзора 7 млн. цветных точек при коэффициенте упаковки 9:1 потребуется всего m=8 уровней нейросети с общим количеством (g) нейронов на каждом уровне (g=S/N) примерно 800 тысяч, а всего Q нейронов в m-уровневой нейросети определяется как Q=m*g, т.е. 6,4 млн. нейронов с возможностями четкого выделения на восьмом уровне до 800 тыс. различных зрительных образов. Образы в зоне бокового обзора, хотя и представлены 130 млн. полутоновых точек, не запоминаются в нейросети, а их присутствие или отсутствие распознается меньшим числом нейронов, реагирующих на медленное или быстрое изменение световых пятен, для чего видимо достаточно двухуровневой нейросетевой поддержки с большим коэффициентом сжатия, например 27:1. Это еще 2 уровня по S/N нейронов, т.е. еще 2*130 млн./27, что составляет примерно 10 млн. нейронов или всего 16-17 млн. нейронов в каждой пленке. Если учесть многопленочную и многослойную структуру коры головного мозга и известные оценки общего количества 14-20 миллиардов нейронов, содержащихся в ней, то это дает возможность оценить количество выделенных слоев для обработки зрительной информации. Количество нейронов для обработки зрительных образов в одном шести- или восьми пленочном слое составляет примерно 96-136 млн. нейронов, что с учетом 30-40% выделенных для этой цели всех ресурсов головного мозга, дает оценку в 50-60 выделенных слоев нейро-структур, непосредственно и параллельно обрабатывающих и распознающих зрительные и другие образы
           Как мы уже отмечали в предыдущем разделе, узнавание возбуждаемого зрительного образа на нейро-экране выполняется за счет оценки его влияния на ранее принятые настройки нейросетей сразу во многих выделенных слоях, причем ряд слоев способны оперативно выполнять «масштабные» преобразования образов в полярных координатах и обеспечивать «узнавание» всех подобных образов, независимо от их размеров на нейро-экране, в частности, например, используя для этого «управляемую упаковку» образов в нейросетях. Важными условиями «узнавания» образов являются: их центрирование и ограниченность поворотов относительно зрительных образов, воспринятых в процессе обучения и самообучения.
           Количество конечных нейронов (g=S/N) в нейросети, по-видимому, определяет предельное число четко различимых зрительных образов, которые могут быть распознаны с нейро-экрана. Отдельные элементы изображений могут быть распознаны нейронами более высоких уровней нейросетей, но при этом резко сокращается поле (матрица) представления элемента образа. Так распознаются, например, символы алфавитов, знаки препинания и другие условные знаки, в том числе математические символы.
           Выходные сигналы Wi конечных нейронов нейросетей всех окон нейро-экрана при узнавании соответствующих образов воспринимаются головным мозгом всех представителей живого мира как известные им базовые (независимые) и производные от них понятия в некотором пространстве знаний. Конечные нейроны эффекторных слоев нейро-стеков зрительного и звукового окон, формирующие выходные сигналы Wi-понятия как результат распознавания соответствующих образов, по видимому непосредственно связаны с окном способов действий двигательной зоны в теменной области коры головного мозга, что обеспечивает мгновенные реакции всех представителей живого Мира на известные им особо опасные или полезные (вкусные) образы.

2.4.3. Архитектоника шинно-магистральной нейросетевой обработки образов

           Важным отличием реакций человека является возможность словесного выражения своего отношения к воспринимаемому образу и понятию на основе воспринятых ранее способов действия и навыков управления (артикуляции) речевым механизмом для выражения «своих» мыслей. Причем отношение к Wi-понятию может быть отражено в речи, т.е. определено слово или семантически связанная цепочка слов, формируемая нейро-стеком окна способов действия, а точнее окна артикуляции, нейросети которого своими конечными нейронами непосредственно связаны с рефлекторными дугами управления мускулатурой речевого механизма: рта, языка, гортани и дыхания, которые и реализуют «вязание» структур звуковых речевых образов, с той или иной степенью достоверности отражающих реальный Мир и позволяющих скоординировать действия групп и коллективов людей. Общая структура связей эффекторных сетей нейро-стеков различных окон нейро-экрана коры головного мозга человека представлена на Рис. 2-12.

Рис.2-16.

           На примере организации эффекторной сети головного мозга появляется возможность четко показать отличия баз данных, например, используемых для распознавания зрительных и звуковых образов, и баз знаний, которые накапливаются в окне способов действий для реа-лизации соответствующих навыков и алгоритмов действий, в том числе способов и алгорит-мов «убедительной артикуляции», которые воспринимаются как логическое мышление.
           В базах данных для распознавания зрительных или звуковых образов осуществляется накопление и «пассивное» хранение достаточно больших массивов «эталонных» образов, в том числе фонетических звуковых и знаковых зрительных образов слов и словосочетаний, которые обеспечивают распознавание с общим восприятием лишь как: «понял» или «узнал» и возможно породить соответствующие, ассоциированные с этим понятием, действия.
           Понимать – это значит накопить некоторое множество «эталонных» звуковых или зрительных образов, которые позволят нейро-стекам распознать подобные им образы и сформировать соответствующие сигналы Wi-«узнаю», которые могут иметь как словесную, так и лишь эмоциональную форму: «понял!».
           Знать – это означает накопить некоторое множество способов «правильной» артикуляции, которые позволят «логически» связать и «убедительно» выразить в озвученных речевых образах некоторые понятия и их правильные или желаемые отношения в конкретной обсуждаемой проблемной области.
           Навыки «убедительной» речи приобретаются в течение всей жизни человека и, в первую очередь, в процессе общения, воспитания и обучения на более чем пятнадцатилетних общих и высших образовательных школьных и институтских речевых тренировках и соревнованиях. Знания позволяют сформировать «адекватную», понятную окружающим реакцию в виде соответствующих действий, частным случаем которых является высказывание.
           В базах знаний Wi-понятия связываются с «эталонными» образами способов действий (в речевой или двигательной формах) для обеспечения той или иной эффективности действий в соответствии с принятыми правилами и/или существующими закономерностями во взаимоотношениях человека с другими людьми и внешней средой.
           Основные знания человека в виде синтактико-логических связок образов «правильной» артикуляции накапливаются в нейро-стеках окна способов (навыков) действий в лобных областях двигательной зоны правого и левого полушария коры головного мозга, которые непосредственно связаны нисходящими нервными путями с речевым механизмом (ртом, гортанью, языком и губами), а также со средним, продолговатым и спинным мозгом, а через них с органами и мышцами всего тела человека. Многие «резкие» непосредственные реакции способов артикуляции или действия на те или иные образы и понятия не реализуются человеком либо в связи с отсутствием подсознательной эмоциональной (энергетической) поддержки, либо подавляются (блокируются) сознательными и надсознательными волевыми усилиями навыков морально-этического поведения.
           Умение мыслить «про себя» в форме внутренней речи фактически сводится к привычной блокировке отдельных фаз артикуляции, например, дыхания и шевеления губами, при малозаметной реализации навыков «убедительной» артикуляции для себя, причем иногда в глубоких раздумьях все же звучит некое бормотание или даже тихая речь.
           Нейро-стеки окна способов действия, которое подразделяется на окно артикуляции, окно координации и окно управления движением, как это показано на Рис. 2-12, вместе с нейро-стеками осязательного окна в центральной области мозга включают в себя до 50-60% всех нейронов коры головного мозга, что является подтверждением важности движения (способов действий) для всех представителей живого Мира. Отличительной особенностью и бедой человека является заполнение нейро-стеков окна способов действия (движения) «эталонными» синтактико-логическими связками образов артикуляции вместо навыков координации или движения, что иногда даже опасно при усиленном изучении разговорной речи на иностранных языках в среднем или преклонном возрасте. Известны случаи полной потери навыков координации в пространстве и работоспособности при интенсивной работе в иноязычной среде и слабой языковой подготовке.
           В общем случае выходные сигналы Zi нейросетей выделенных слоев окна способов действий являются управляющими сигналами, которые по нисходящим пирамидальным нервным путям передаются в периферическую нервную систему для реализации действий, связанных с зафиксированным понятием и соответствующим зрительным или другим образом. Но интеллект человека в том то и заключается, что прежде чем начать действовать он должен «подумать», принять и обосновать (объяснить) окружающим свое решение!
           Часто само решение принимается человеком только интуитивно, т.е. при передаче Wi с выходов нейросетей одного окна на входы рецепторных слоев других окон, и не в последнюю очередь окна способов действий, выходные управляющие сигналы Zi нейро-стека которого, «пропущенные через себя», т.е. по нисходящим и восходящим нервным путям с блокировкой выполнения в спинном мозге, позволяют на уровне образов ощущений от тела «представить» возможность выполнения принимаемого решения. И только затем правильно или неправильно подобранные связки слов в процессе внешней или внутренней артикуляции (раздумий) позволяют формально обосновать решение и озвучить его в речи для координации коллективных действий.

2.4.4. Общая схема принятия решений в интеллектуальных нейросетях

           Общая схема умозаключений в любой интеллектуальной нейросети включает в себя несколько этапов преобразований:
           распознавание образа ----> понятие ----> оценка ситуации ----> выбор способа действия -----> принятие решения ----> реализация способа действия.
           Схема умозаключений в эмоционально-ориентированных интеллектуальных нейросетях включают также дополнительную сдерживающе-побуждающую цепочку эмоциональных реакций и корректирующих воздействий на реализацию привычных или необычных способов действий, которая базируется на известном для нейросети понятии и включает в себя:
           понятие - эмоциональная реакция (страхи, любопытство, заботы) - выбор природных или приобретенных навыков действий - усилительно-корректирующее воздействие на принятие решения (страсть, голод, холод) - управления и реализация навыков действий.
           В интеллектуальных эмоционально-ориентированных нейросетях человека схема умозаключений включает также параллельную цепочку словесного сопровождения для «глубокого» сознательного анализа ситуации и логического обоснования принятия решений, остро необходимую при координации коллективных действий, но не всегда используемую в бытовых условиях, как это показано на Рис.2-13.
           Каждый из этапов в схеме умозаключений – это передача сигналов Wi-понятий с выходов КН нейросетей одних окон и нейро-стеков на входы нейросетей в других окнах с последующей обработкой понятия и сопутствующих факторов (других типов образов) в их эффекторных слоях и формированием новых Wi-понятий-ощущений и Zi-управлений-способов действий.
           Не редко люди используют Wi-эмоции без анализа понятий или Wi-слова без формирования соответствующих понятий, что практически исключает возможность принятия решений и приводит либо к импульсивным неадекватным действиям, либо к бесконечным и беспредметным разговорам.
           В принципе схема умозаключений в обыденной жизни часто обходится без словесной поддержки, причем заметно опережение подсознательных эмоций даже по сравнению с над-сознательной интуитивной оценкой ситуации и тем более с ее сознательным анализом на основе привлечения всей известной человеку логики или хотя бы этики, которая заменяет логику во многих случаях и, в частности, в связи с ее отсутствием как таковой. Мы не будем подробно исследовать схему, приведенную на Рис. 2-13, поскольку методы и средства умо-заключений и определяют логическую организацию и архитектуру интеллекта человека, ко-торые будут рассмотрены более детально в последующих разделах.

Рис.2-17.

           Словесное сопровождение существенно замедляет процесс сознательного принятия решений, поскольку речевые образы слов и фраз сопоставляются со многими типами образов соответствующих понятий и их отношений в нейро-стеках различных окон нейро-экрана и в первую очередь с речевыми образами в нейро-стеке звукового окна и речевыми образами нейро-стека окна способов действий при артикуляции, в которых накапливаются базы знаний человека в виде соответствующих типов речевых образов фрагментов «готовых умозаключений» по поводу принятия «правильных» или «неправильных» решений в тех или иных ситуациях, воспринимаемые в процессе всей жизни и трудовой деятельности человека в результате общения, воспитания, обучения и самообучения. Нетрудно заметить, что первые две цепочки схемы умозаключений, реализуемые подсознанием и надсознанием в той или иной мере свойственны всем представителям живого Мира.
           Особую сложность представляет концептуальный (содержательный) анализ функций нейросетей для надсознательной оценки ситуации на основе «прославленной» интуиции. В способностях интуитивного предвидения определенную роль играют возможности пространственных преобразований зрительных образов в некоторых выделенных слоях – процессорах головного мозга и использования «эталонных» зрительных и ассоциированных с ними других типов образов в нейро-стеках всех окон нейро-экрана.
           Распознавание наиболее важных понятий и проблем в надсознательно мелькающих картинах и целых сценариях развития ситуаций при случайном или направленном переборе приемлемых вариантов способов действий обеспечивают возможность появления особо удачных решений, которые интуитивно приводят к совершенно удивительным невысказанным, но желаемым результатам. Такие «чудесные» предвидения и соответствующие редкие, но удачные совпадения обстоятельств, действительно имеют место и рассматриваются многими как Чудо.
           Головной мозг человека как нейросетевой суперпараллельный и высоконадежный интеллектуальный и эмоционально-ориентированный суперкомпьютер является совершенным творением Природы, но его логическая организация и архитектура могут быть реализованы не только на нейронах, но и на любой другой элементной или технологической базе в недалеком и даже обозримом Будущем.


В.П.Широчин