Волновая резонансная теория

дипломная работа

1.1 Актуальность поставленной задачи

Людей всегда интересовало их собственное мышление. Это самовопрошение, думание мозга о себе самом является, возможно, отличительной чертой человека. Имеется множество размышлений о природе мышления, простирающихся от духовных до анатомических. Обсуждение этого вопроса, протекавшее в горячих спорах философов и теологов с физиологами и анатомами, принесло мало пользы, так как сам предмет весьма труден для изучения. Те, кто опирался на самоанализ и размышление, пришли к выводам, не отвечающим уровню строгости физических наук. Экспериментаторы же нашли, что мозг труден для наблюдения и ставит в тупик своей организацией. Короче говоря, мощные методы научного исследования, изменившие наш взгляд на физическую реальность, оказались бессильными в понимании самого человека.

Нейробиологи и нейроанатомы достигли значительного прогресса. Усердно изучая структуру и функции нервной системы человека, они многое поняли в «электропроводке» мозга, но мало узнали о его функционировании. В процессе накопления ими знаний выяснилось, что мозг имеет ошеломляющую сложность. Сотни миллиардов нейронов, каждый из которых соединен с сотнями или тысячами других, образуют систему, далеко превосходящую наши самые смелые мечты о суперкомпьютерах. Тем не менее мозг постепенно выдает свои секреты в процессе одного из самых напряженных и честолюбивых исследований в истории человечества.

Лучшее понимание функционирования нейрона и картины его связей позволило исследователям создать математические модели для проверки своих теорий. Эксперименты теперь могут проводиться на цифровых компьютерах без привлечения человека или животных, что решает многие практические и морально-этические проблемы. В первых же работах выяснилось, что эти модели не только повторяют функции мозга, но и способны выполнять функции, имеющие свою собственную ценность. Поэтому возникли и остаются в настоящее время две взаимно обогащающие друг-друга цели нейронного моделирования: первая - понять функционирование нервной системы человека на уровне физиологии и психологии и вторая - создать вычислительные системы (искусственные нейронные сети), выполняющие функции, сходные с функциями мозга.

Быстрое накопление экспериментальных данных в последней четверти XX века подготовило фундамент, если не для создания окончательной версии ответа на вопрос: "Как мыслит человек!", то, по крайней мере, для того чтобы попытаться построить с учетом последних достижений физики, биофизики и компьютерной техники новую концепцию работы мозга, которая не противоречила бы экспериментальным данным. Существуют и другие стремления к ускоренному развитию нейронаук, диктуемые практическими запросами медицины и поиском нетрадиционных путей создания "интеллектуальной" техники.

Актуальность данной проблемы очевидна. Ежегодно тысячи людей становятся жертвами заболеваний и нетрудоспособности вследствие повреждения мозга, включающих основные психические, наследственные и дегенеративные заболевания, инсульты, нарушения в связи с наркоманиями, влияние пренаталъных факторов, нейротоксинов в окружающей среде и травм, а также нарушений речи, слуха и других когнитивных расстройств. Разработка искусственных моделей нейронных сетей позволит вылечить большое число таких заболеваний.

Нейронные сети можно использовать не только для лечения болезней непосредственно связанных с мозгом, но и в более широкой сфере, например в диагностике.

В 1990 году Вильям Бакст из Калифорнийского университета в Сан-Диего использовал нейронную сеть - многослойный персептрон - для распознавания инфаркта миокарда у пациентов, поступающих в приемный покой с острой болью в груди. Его целью было создание инструмента, способного помочь врачам, которые не в силах справиться с потоком данных, характеризующих состояние поступившего больного. Другой целью может быть совершенствование диагностики. Свою задачу исследователь усложнил, поскольку анализировал данные только тех пациентов, кого уже направили в кардиологическое отделение. Бакст использовал лишь 20 параметров, среди которых были возраст, пол, локализация боли, реакция на нитроглицерин, тошнота и рвота, потение, обмороки, частота дыхания, учащенность сердцебиения, предыдущие инфаркты, диабет, гипертония, вздутие шейной вены, ряд особенностей ЭКГ и наличие значительных ишемических изменений.

Сеть продемонстрировала точность 92% при обнаружении инфаркта миокарда и дала только 4% случаев сигналов ложной тревоги, ошибочно подтверждая направление пациентов без инфаркта в кардиологическое отделение. Итак, налицо факт успешного применения искусственных нейронных сетей в диагностике заболевания.

Нейросети также можно использовать и для прогноза действия различных разрабатываемых средств лечения. Они уже успешно применяются в химии для прогноза свойств соединений на основе их молекулярной структуры. Исследователи из Национального института рака в США использовали нейросети для предсказания механизма действия препаратов, применяемых при химиотерапии злокачественных опухолей. Заметим, что существуют миллионы различных молекул, которые необходимо исследовать на предмет их антираковой активности. Специалисты Института рака разбили известные онкологические препараты на шесть групп в соответствии с механизмом их действия на раковые клетки и обучили многослойные сети классифицировать новые вещества и распознавать их действие. В качестве исходных данных использовались результаты экспериментов по подавлению роста клеток из различных опухолей. Нейросетевая классификация позволяет определить, какие из сотен ежедневно апробируемых молекул стоит изучать далее в весьма дорогих экспериментах in vitro и in vivo. Для решения аналогичной задачи использовались и сети Кохонена. Эти обучаемые без учителя самоорганизующиеся нейросети разбивали вещества на заранее неизвестное число кластеров и поэтому дали исследователям возможность идентифицировать вещества, обладающие новыми цитотоксическими механизмами воздействия.

Диагностика и лечение онкологических заболеваний, а также разработка новых медикаментозных средств несомненно представляют собой важнейшую область применения нейросетевых технологий. Однако в последнее время среди исследователей и врачей растет осознание того факта, что будущие успехи должны быть тесно связаны с изучением молекулярных и генетических причин развития заболеваний.

Не случайно в апреле 1997 года эксперты Национального института здоровья (США) выступили с рекомендациями по усилению исследований, связанных с выявлением причин, вызывающих рак, и разработок, направленных на предупреждение болезней. Нейросети уже довольно давно активно применяются в анализе геномных последовательностей ДНК, в частности для распознавания промоторов - участков, предшествующих генам и связываемых с белком РНК-полимераза, который инициирует транскрипцию. Их используют для дифференциации кодирующих и некодирующих участков ДНК (экзонов и интронов) и предсказания структуры белков.

География исследовательских групп, применяющих нейросети для разработки медицинских приложений, очень широка. О США нечего и говорить - в университете каждого штата ведутся подобные исследования, причем главное их направление - рак молочной железы. Да что там университеты - военные академии этим тоже занимаются. В Чехии Иржи Шима разработал теорию обучения нейронных сетей, способных эффективно работать с так называемыми интервальными данными (когда известны не значения параметра, а интервал его изменения), и использует их в различных медицинских приложениях. В Китае сотрудники Института атомной энергии обучили нейросеть отличать больных с легкими и тяжелыми заболеваниями эпителия пищевода от тех, кто страдает раком пищевода, на основе элементного анализа ногтей. В России в НИИЯФ МГУ нейросети применяются для анализа заболеваний органов слуха. Наконец, в Австралии Джордж Христос использовал теорию нейронных сетей для построения первой гипотезы о причинах загадочного синдрома внезапной смерти новорожденных.

И это только в медицине. А возможности, предоставляющиеся при использовании нейронных сетей в других сферах жизни, порою трудно вообразить. Например, компания Psynapse, стартап-компания из Вашингтона, утверждает, что, комбинируя науки о поведении и о компьютерах, удалось создать первую анти-хакерскую систему. Разработчики обещают, что новая система сетевого мониторинга, не будет впускать хакеров в сеть и отключит их еще до того, как они смогут как-либо навредить.

Система защиты от вторжений Checkmate компании Psynapse в реальном времени оценивает действия каждого посетителя сети, и если она замечает поведение, указывающее на попытки взлома безопасности, автоматически ограничивает доступ взломщика. По словам основателя и СЕО Psynapse Гарри Джексона это большой прогресс по сравнению с существующими системами, которые обычно лишь посылают сигналы тревоги сетевым администраторам. Система Checkmate отличается от существующих систем мониторинга, которые в основном представляют собой системы на основе продукционных правил или на основе распознавания подписей. Такие технологии ограничены, поскольку базируются на распознавании известных алгоритмов взлома и последовательных обновлениях баз данных.

Для создания Checkmate Джексон обратился к наукам о поведении и в основу системы заложил нейронную сеть. Используя процесс, сходный с тем, который протекает при развитии психологических оценок, эксперты по компьютерной безопасности Psynapse описали алгоритмы поведения, о которых программа будет сообщать администраторам. "Однажды столкнувшись с явлением, обучившись", - говорит Джексон, - "Checkmate может обобщить его и использовать в ситуациях, с которыми она раньше никогда не сталкивалась". По данным компании тестирование показывает, что Checkmate так же аккуратна, как и человек - и намного быстрее. По сравнению с людьми-экспертами, Checkmate "гораздо стремительнее, тот есть может оценить намерения пользователей сети в реальном времени," говорит Джексон. Checkmate, продажи которой начнутся в январе, будет продаваться как готовое к использованию приложение. Ожидаемая начальная цена - $30,000 за единицу товара.

О возможностях использования нейронных сетей можно говорить бесконечно. Они используются в финансовом прогнозировании,….И в первую очередь в построении искусственного интеллекта и интеллектуальных роботов. Актуальность развития этой сферы науки очевидна.

Развитие искусственных нейронных сетей вдохновляется биологией. То есть рассматривая сетевые конфигурации и алгоритмы, исследователи мыслят их в терминах организации мозговой деятельности. Но на этом аналогия может и закончиться. Наши знания о работе мозга столь ограничены, что мало бы нашлось руководящих ориентиров для тех, кто стал бы ему подражать. Поэтому разработчикам сетей приходится выходить за пределы современных биологических знаний в поисках структур, способных выполнять полезные функции. Во многих случаях это приводит к необходимости отказа от биологического правдоподобия, мозг становится просто метафорой, и создаются сети, невозможные в живой материи или требующие неправдоподобно больших допущений об анатомии и функционировании мозга. Несмотря на то что связь с биологией слаба и зачастую несущественна, искусственные нейронные сети продолжают сравниваться с мозгом.

Для лучшего понимания задачи и ее решения необходимы некоторые знания из анатомии.

Делись добром ;)