В России 30 мая 2019 г. на совещании по развитию цифровой экономики под председательством В. В. Путина было принято решение о подготовке национальной стратегии Российской Федерации по искусственному интеллекту. В её рамках готовится федеральная программа.
11 октября 2019 г. В. В. Путин своим указом утвердил национальную стратегию развития искусственного интеллекта в России до 2030 года.
Нейросетевые уровни моделирования
Структурный подход к моделированию мозга реализуется на нескольких уровнях (этапах).
– Вначале создается информационная модель отдельной нервной клетки – искусственного нейрона (ИН), что составляет первый уровень нейронного моделирования.
– Ограниченное число ИН далее могут структурироваться в жесткие необучаемые конфигурации – искусственные нейронные ансамбли (ИНА), что составляет второй уровень нейронного моделирования. В их состав входят ИНА, реализующие функции
– выбора максимального или минимального входного сигнала,
– оценки эквивалентности (равенства) входных сигналов,
– классификации
– ранжирования (сортировки),
– и др.
– Наконец, создаются конфигурации из большого числа ИН, которые с помощью специальной процедуры обучения могут гибко изменять свои параметры. Такие конфигурации называются искусственными нейронными сетями (ИНС). Они составляют третий уровень нейронного моделирования.
– На четвёртом уровне создаются комплексы, содержащие большое количество нейронных сетей различного назначения и оформляются в виде нейросетевых моделей, систем управления, вплоть до нейрокомпьютеров.
Нейроны
На первом уровне нейронного моделирования обычно действуют модели искусственных нейронов следующих типов:
– формальный нейрон
– нейрон МакКаллока-Питтса
– сигмоидальный нейрон
– нейрон типа «адалайн»
– паде-нейрон
– нейрон Хебба
– нейроны типа WTA (Winner Takes All – «Победитель получает все»)
– и др.
В каждом нейропакете используются свои модели нейронов, различающиеся своими свойствами (Properties).
Мы будем рассматривать модели нейронов, используемых в трёх нейропакетах [3, 4, 5]:
– Sharky Neural Network – это freeware компьютерная программа фирмы SharkTime Software (http://www.sharktime.com) для игровой демонстрации возможностей нейросетевого классификатора. Программа freeware, работает под ОС Windows различных версий. Адрес для загрузки: http://www.sharktime.com/
– Нейросимулятор Пермской школы Искусственного Интеллекта —программа, предназначенная для проектирования, обучения, тестирования и использования нейронных сетей. Программа freeware, работает под Windows разных моделей. Её адрес
http://www.lbai.ru/.
– Универсальный нейропакет MemBrain – мощный графический нейросетевой редактор-имитатор для Microsoft Windows, поддерживающий искусственные нейросети произвольного размера и архитектуры (программа freeware). Её адрес:
http://www.membrain-nn.de/english/download_en.htm.
Биоподобные модели нейронов
В https://ailab.ru/ Александр Бахшиев описал Концепцию применения биоподобных моделей нейронов для управления робототехническими системами.
Для исследований в нейрофизилогии более подходят модели, основанные на описании функционирования ионных каналов, такие, как нейрон со структурной организацией мембраны, с раздельным вычислением вкладов в мембранный потенциал, при отказе от явного задания пороговой функции.
С их помощью проводятся исследования типа:
«Информационная модель волновой активности мозга» или
«Механизм распределенной голографической памяти в волновых нейронных сетях».
К числу перспективных моделей нейрона принадлежит и модель В. Б. Вальцева:
Нейрон имеет входы и выходы. При этом входы делятся на несколько типов: возбуждение, регуляция, память, торможение и запрет. Текущее состояние нейрона определяется текущими значениями потенциала и порога. Нейрон способен принимать на входы импульсы и в возбужденном состоянии подавать импульсы на выход.