Методологічні та біологічні проблеми біоніки

Методологічні та біологічні проблеми біоніки

15

• Вступ
• 1. Нейробіоніка
• 2. Біоархітектура
• 3. Біопрогнозування
• 4. Джерела використання
• Висновок
• Література

У мозку, поряд з послідовним виконанням окремих етапів рішення, відбувається рівнобіжна обробка інформації. При цьому кожний з мільйонів нейронів є автономним обчислювальним пристроєм, і усі вони можуть працювати одночасно. Якщо нейрони зв'язані між собою в складну багаторівневу мережу, як це має місце в живих організмах, процес вироблення кінцевого стану мережі у відповідь на вхідний сигнал відбувається одночасно у всіх елементах мережі і тому завершується швидко незважаючи на те, що швидкість поширення сигналу (визначальна швидкодію) у мозку виміряється сантиметрами в секунду, а в електронній обчислювальній машині наближається до швидкості світла.

Створення електронних машин з паралельно-послідовною обробкою інформації дозволить істотно поліпшити швидкість рішення задач, пов'язаних з керуванням складними системами і з розпізнаванням. У машинах з паралельно-послідовною обробкою інформації кожний елемент машини повинен бути обчислювальним пристроєм. Для розробки таких машин доцільно звернутися до принципів роботи їхнього біологічного прототипу -- мозку.

Фізіологічне дослідження нейронних мереж основано на встановленні природи зв'язків між нейронами Для цього використовуються різноманітні методики.

Важливі дані дають морфологічні методи. Анатомічні і мікроскопічні дослідження дозволяють установити загальну картину зв'язків відділів мозку і зв'язків окремих нейронів. Електронно-мікроскопічне і гістохімічне вивчення синаптичних зон дає можливість судити про напрямок проведення збудження і про природу медіаторів.

Дослідження роботи нейронів у процесі обробки сигналу на різних рівнях нервової системи дозволяє створювати моделі можливих нервових зв'язків у мережах. Важливу інформацію про зв'язки нейронів дає внутрішньоклітинна реєстрація постсинаптичних потенціалів, що виникають у відповідь на подразнення певних нейронів і провідних шляхів. Вона доповнює інформацію про зв'язки нейронів, отриману при статистичній обробці записів імпульсної активності декількох одночасно працюючих нейронів.

Фізіологічні і морфологічні дані свідчать про надзвичайну множинність прямих і непрямих зв'язків нейронів у центральній нервовій системі. Досліджувана фізіологом нейронна мережа представляє в дійсності тільки штучно ізольовану функціональну частину величезного цілісного апарата центральної нервової системи. Треба відзначити, що одночасна реєстрація електричних процесів у багатьох нейронах сполучена із серйозними технічними труднощями. Установлення картини роботи сотень або тисяч нейронів у реальних нейронних мережах мозку технічно навряд чи можна здійснити. Для вироблення гіпотез про роботу складних нервових мереж важливого значення набуває метод моделювання.

Вивчення адаптивних властивостей біологічних об'єктів сприяло створенню теорії систем. Здатністю до навчання повинні володіти пристрою розпізнавання образів, пристрою визначення характеристик невідомих процесів, об'єктів і середовищ, пристрої керування цими процесами й об'єктами, а також цілий ряд інших систем. Вивчення нейронних мереж біологічних систем, які володіють цим комплексом властивостей і особливостей, безсумнівно істотно просунуло б вирішення проблеми адаптивності технічних пристроїв і систем, здатних накопичувати інформацію про нові властивості середовища і тим самим поліпшувати свої характеристики.

У біологічних нейронних структурах важливими, з технічної точки зору, є принципи кодування інформації про зовнішнє середовище. Істотним принципом кодування сенсорної інформації є принцип новизни повідомлення, що полягає в тому, що сенсорні канали пропускають тільки нову інформацію (зміна положення тіла, зміна температури або тиску на шкіру, появу нового предмета в полі зору, зміна характеристик звукового подразника і т.д.). Кодування тільки змінюючоїся інформації, а також добре відомі реакції нейронів типу «оn» -- «off» і їх комбінації свідчать про зв'язок принципів кодування з похідними сенсорних сигналів.

При кодуванні інформації в сенсорних каналах можлива перебудова чутливості до різного типу подразників. Це означає, що максимальна чутливість каналу забезпечується тільки до тих подразників, що у даний момент є життєво важливими для тварини. Таке кодування зменшує надмірність інформації про зовнішнє середовище, збільшуючи тим самим пропускну здатність сенсорних каналів для важливих повідомлень.

Ще одним важливим принципом кодування інформації є вироблення ознак, тобто обчислення за перевагою логічних функцій від вхідних величин: показань різних рецепторів або інтернейронів. Ці ознаки можуть виділятися окремими нейронами.

У нейронній мережі спостерігається фонова і викликана активність. Під фоновою активністю прийнято розуміти таку імпульсацію нейронів мережі, що має місце під час відсутності подразників. Викликана активність прямо зв'язана з подразненням. Фонова активність часто носить випадковий характер, хоча можливі і реверберуючі фонові розряди. Важливе функціональне значення фонової активності полягає в стабілізації порогів нейронів у мережі на необхідному рівні.

Розглянуті особливості біологічних нейронних мереж важливі для моделювання процесів обробки інформації в технічних системах керування, діагностики і розпізнавання образів. Сучасні системи керування складними об'єктами і процесами повинні бути тими, які навчають, і, що пристосовуються до різних умов роботи. Саме такими і є біологічні керуючі системи. Моделювання біологічних нейронних мереж викликано прагненням одержати в технічних системах швидку дію, ефективність і високу надійність функціонування. У цьому і полягає одна з найважливіших задач сучасної нейробіоніки.

Наша Україна теж поступово «зодягається» в дивовижне «вбрання» архітектурної біоніки. Це насамперед стосується столиці. Кияни вже звикли до того, що нові станції метрополітену нагадують живе суцвіття величезних квітів, до них нещодавно приєдналася і Севастопольська площа, що вражає просторим, наче живим куполом.

Тільки погляньте на цю вигнуту пелюстку тюльпана. Саме завдяки цій вигнутості, він витримує удари крапель дощу та сідаючих на нього бджіл. А чи приходилось вам зазирати в глибини моря, де живуть морські зірки чи краби, молюски, морські їжаки? Звідки вони беруть сили витримувати такий тиск води?

Жива природа - майстерний будівельник, славетний архітектор. Не дивлячись на те, що людина багато чого досягла в архітектурі, вона може надати урок мистецтва у будівництві. І не дивно!

Ось уже 500 мільйонів років павук плете павутиння - легку конструкцію із тонких і міцних ниток, а працелюбні бджоли збирають мед і споруджують свої домівки 50 мільйонів років. Людина же існує всього біля 2-3 мільйонів років, а її архітектурна і містобудівна діяльність почалася зовсім недавно: 6 - 7 тисяч років тому.

За три мільярди років у живій природі виникли досконалі конструкції. Дослідженням будівних досягнень живої природи і використанням їх в архітектурі став займатися новий науковий напрямок. Він отримав назву архітектурної біоніки. Біоніка у перекладі з англійської мови означає «елемент життя».

Звернітесь до живої природи. Ви рідко коли зустрінете плескаті форми. Вигнуте листя і стовбури дерев, пелюстки квітів, черепашки молюсків, стебла рослин. Таким чином, природа створює форми без зайвих витрат будівельного матеріалу. У якому напрямку в архітектурі може бути використаний цей досвід?

Зараз у світі багато будується великих за розміром споруд: криті спортивні комплекси, цирки, театри, виставкові павільйони, ангари для літаків, їм протипоказані колони, що підтримують дах Наприклад, у Парижі побудований грандіозний виставковий павільйон, покрівля якого, нагадує пелюстку квітки, перекриває простір без підпори в 216 метрів.

У Приморському парку міста Баку в Азербайджані стоїть споруда, його покриття нагадує велику черепашку - тридахну, викинуту морем на беріг. Вона побудована за новим принципом та із легкого матеріалу - армоцегли Але людство бажає нових досягнень.

Пелястки квітів, листя відкриваються і закриваються, регулюючи доступ світла, тепла, вологи, захищаючись від вітру та дощу. Такі рухи в біології називають оборотними. В архітектурі оборотні рухи названі трансформаціями. Трансформаціям належить майбутнє. Уявіть собі місто, в якому будуть відчинятися і зачинятися покрівлі споруд, самі складатися і розсуватися стіни, з'являтися і зникати під землею споруди. Справжня жива архітектура.

Біоархітектура - молодий напрямок. Вона мріє про світосяйні міста, як їх назвав знаменитий архітектор сучасності Лє Корбюзьє.

Придивіться уважно до природи - яку велику кількість форм, можливостей створення різноманітних конструкцій, зроблених із різних матеріалів, таїть вона у собі. І це багатство повинно стати добутком людей -будівельників, архітекторів.

Важко зараз сказати, які будуть дома і міста майбутнього. Безперечно те, що архітектура і жива природа повинні злитися в одне гармонійне ціле.

3) для прогнозування майбутнього розвитку процесу, представленого часовим рядом;

4) для дослідження взаємодій між різними часовими рядами. Для розв'язання цих і інших завдань аналізу часових існує велика кількість різних методів. Серед них найбільш важливими є:

1. Методи кореляційного аналізу, що дозволяють виявити найбільш істотні періодичні залежності і їх лаги (затримки) в одному процесі (автокореляція) або між кількома процесами (кроскореляція).

2. Різні модифікації регресійного аналізу, що виявляють основну тенденцію в змінах часового ряду й різні фактори, що на цій тенденції позначаються - контролюють її.

3. Методи спектрального аналізу дозволяють знаходити періодичні й квазіперіодичні залежності в даних.

4. Методи згладжування і фільтрації призначені для перетворення часових рядів з метою видалення з них високочастотних або сезонних коливань.

5. Методи авторегресії і проінтегрованого ковзного середнього (АКІМА) виявляються особливо корисними для опису і прогнозування процесів, що виявляють однорідні коливання навколо середнього значення.

Метод АКІМА був розроблений Г. Боксом і Г. Дженкінсом, і в даний час існує велика кількість його модифікацій.

6. Метод нейронних мереж, який отримав свою назву від спеціальних нервових кліток нейронів, здатних сприймати, перетворювати й поширювати сигнали. Особливістю нейронних мереж є їх здатність сприймати сигнали (інформацію) з кількох вхідних каналів і перетворювати їх в один вихідний сигнал. Комп'ютерна реалізація методу дозволяє передавати сигнали від одного нейрона до інших, що складають у цілому нейронну мережу. Даний метод почав широко використовуватися для цілей прогнозування, тому що дозволяє опрацьовувати нелінійні функціональні зв'язки, а також унаслідок здатності створеної нейронної мережі до навчання.

У цілому в моделюванні екологічних процесів і явищ вирішальними є дві обставини: а) якість і повнота вихідних даних і б) адекватність моделі модельованому об'єктові. Тут корисно пам'ятати слова Т. Хакслі про те, що «математика наче жорнов, перемелює те, що під нього засипають, і, як засипавши лободу, ви не одержите пшеничного борошна, так, списавши цілі сторінки формулами, ви не одержите істини з помилкових передумов». Проте при правильному підході до справи математичне моделювання в екології є найбільш потужним сучасним інструментом пізнання і прогнозування в екологічній науці.

4. Джерела використання

Виходячи з того, що основі об'єктивної класифікації наук лежать різні форми руху матерії, можна сказати, що частина з них відноситься до компетенції наук про біологічну форму руху в штучних системах. Отже, ці науки покликані тією чи іншою мірою реалізувати цю складну форму руху технологічними засобами.

Біоніка має саме таку спрямованість. Вона, досліджуючи різні сторони біологічної форми руху на існуючим у природі живих «зразках» і будуючи аналоги функцій і структур живого, ставить за мету відтворювати особливості цієї форми руху в штучних системах.

Однак наукових напрямків, що ставлять такі завдання, чимало. Сюди відносяться деякі розділи біохімії, молекулярної біології, генна інженерія. Сюди ж можна віднести деякі розділи кібернетики, що відтворюють у формалізованих системах інформаційний аспект, закони керування живого.

Біоніку в цій групі наук відрізняє те, що вона прагне відтворити окремі властивості біологічної форми руху на іншій природі, а саме на більш простих формах руху - засобами фізики, хімії. Що стосується молекулярної біології, молекулярної генетики, то вони користуються «матеріалом», властивим самому живому (білки, нуклеїнові кислоти).

Віднесення біоніки до групи наук, які намагаються втілювати властивості і закономірності біологічної форми руху в штучних системах, так само як і виявлення відмінностей біоніки серед цих наук, послужить надалі основою для визначення біоніки як науки і виділення її предмета.

Розвиток штучної природи теж йде від нижчих і простих до вищих і складних форм руху. Інакше кажучи, тут наочно розкриваються як би великі етапи технічного прогресу: від простих механічних засобів на ранніх стадіях людини, до сучасних складних пристроїв, у яких мають місце фізична, хімічна форми і навіть окремі риси біологічної форми руху матерії.

Важлива і самостійна роль біоніки серед наук, що знаменують початок цього етапу, робить її безперечно однієї з перспективних наук нашої епохи.

Біоніка виникла не тільки в силу конкретних вимог повсякденної роботи інженерів і технологів. Саме виникнення цих практичних вимог є результат набагато більш широкої тенденції, а саме -- тенденції технологічної цивілізації від освоєння механічної, фізичної і хімічної форм руху закономірно перейти до освоєння біологічної форми руху в штучних системах.

Ця задача ні однією наукою в достатній мері поки не вирішена, намічаються тільки підступи, мобілізуються сили, знання для розгорнутого «штурму» цієї твердині. Усе це говорить про те, що біоніка знаходиться на передових рубежах наукового і технічного прогресу.

Як відомо, на фазі людини, суспільства марксистська методологія виділяє соціальну форму руху. Послідовність освоєння усе більш складних форм руху в «другій природі» приводить до того, що предметом моделювання і реалізації в штучних системах з неминучістю повинні стати також і особливості, закономірності соціальних сторін людини, колективів, суспільства. У цьому плані говорять про штучний інтелект, моделювання людської психіки, особистості, свідомості, а також колективному поводженні автоматів і роботів у процесі їх трудової діяльності. Деякі автори пропонують такі дослідження виділити в самостійну область -- «психобіоніку», «соціоніку» і т.п. Оживлені дискусії філософів, психологів, соціологів, кібернетиків про принципи, підходи і можливі межі моделювання в цих питаннях не припиняються.

Відомо, що області дослідження різних наук у якомусь ступені можуть перекриватися. Відомо також, що складні проблеми вирішуються силами багатьох наук. Але аналіз, проведений на основі форм руху матерії, показує, що ці питання, очевидно, не відносяться до біоніки. Границі біоніки -- від верхніх рівнів хімічної форми руху («переджиття») до вищих ступінів живої організації.

Задачі біоніки пов'язані з біологічною формою руху й обмежуються нею. У цьому її покликання, її прерогатива.

У цілому питання про місце біоніки в системі сучасного знання мало освітлений у літературі і судження з цього питання не однозначні. Існує думка, що біоніка являє собою граничну науку між біологією і технікою. Інші автори відносять біоніку до наук, у яких виявляється єдність біологічного і технічного: з одного боку, вона може розглядатися як напрямок біології, і, у той же час, вивчення біологічних структур і функцій проводиться в біоніці лише в тій мірі, у який це допомагає рішенню технічних задач.

Однак розглянутий аналіз на основі класичних положень про форми руху матерії в природі все-таки приводить до визначеного висновку. Біоніка займає «своє» положення в загальній системі сучасної наукової і практичної діяльності. Її місце в групі наук, що розглядають біологічну форму руху в штучних системах. У цій групі наук біоніка має свою специфіку: розглядає окремі сторони біологічної форми руху на структурах іншої природи, ніж природа живих організмів.

Таким чином, біоніка є самостійною областю знання. Вона не може зводитися до наявних у даний час наукових напрямків і не може бути включена в їхню структуру.

Часто найбільш важливою частиною моделювання в екології є прогнозування стану тих чи інших екологічних систем - від біосфери в цілому до конкретних ланцюгів живлення. Такі прогнози можна розробляти на основі індуктивно-емпіричних або дедуктивно-теоретичних моделей. Перші з них базуються на конкретних даних про стан модельованого об'єкта, а другі будуються на основі загальних наукових уявлень (теорій і гіпотез) про об'єкт. Біопрогноз -- це науково обґрунтоване імовірнісне судження про можливий стан якого-небудь об'єкта, процесу або явища до певного моменту в майбутньому.

Важлива і самостійна роль біоніки серед наук, що знаменують початок цього етапу, робить її безперечно однієї з перспективних наук нашої епохи. Біоніка виникла не тільки в силу конкретних вимог повсякденної роботи інженерів і технологів. Саме виникнення цих практичних вимог є результат набагато більш широкої тенденції, а саме -- тенденції технологічної цивілізації від освоєння механічної, фізичної і хімічної форм руху закономірно перейти до освоєння біологічної форми руху в штучних системах.