Modeling of stochastic brain function in artificial intelligence

Andrei N. Volobuev; Волобуев Андрей Николаевич; Vasiliy F. Pyatin; Пятин В. Ф.; Natalya P. Romanchuk; Романчук Н. П.; Petr I. Romanchuk; Романчук П. И.; Svetlana V. Bulgakova; Булгакова С. В.

doi:10.35693/2500-1388-2019-4-3-8-14

Моделирование стохастической функции мозга при создании искусственного интеллекта

Авторы: Волобуев А.Н.¹, Пятин В.Ф.¹, Романчук Н.П.¹, Романчук П.И.², Булгакова С.В.¹
Учреждения:
1. ФГБОУ ВО «Самарский государственный медицинский университет» Минздрава России
2. ГБУЗ СО «Самарская клиническая гериатрическая больница»
Выпуск: Том 4, № 3 (2019)
Страницы: 8-14
Раздел: Геронтология и гериатрия
URL: https://ogarev-online.ru/2500-1388/article/view/43734
DOI: https://doi.org/10.35693/2500-1388-2019-4-3-8-14
ID: 43734

Цитировать

Полный текст

Аннотация
Полный текст
Об авторах
Список литературы
Дополнительные файлы
Статистика

Аннотация

Цель – исследование стохастической функции мозга применительно к проблеме создания искусственного интеллекта.

Материал и методы. Использованы принципы математического моделирования функционирования головного мозга в стохастическом режиме.

Результаты. Исследованы два принципа работы мозга: детерминированный, обычно моделируемый на основе схемы перцептрона, и стохастический. Показано, что только при условии моделирования стохастической функции мозга возможно создать полноценный искусственный интеллект, способный генерировать новое знание. Проведено математическое моделирование нейронной сети коры полушарий головного мозга, состоящей из совокупности циклических нейронных цепей – ячеек памяти при стохастическом режиме функционирования. Проанализированы модели «двумерного» и «одномерного» мозга. Для модели «одномерного мозга» рассчитано распространение возбуждения по ячейкам памяти.

Заключение. На основе представления о стохастическом режиме работы головного мозга намечен путь создания искусственного интеллекта. Рекомендовано при решении медико-диагностических задач, связанных с заболеванием головного мозга, обратить особое внимание на á-ритм пациента. Отмечено, что амплитуда и частота á-ритма человека является индикатором когнитивных, творческих, интуитивных возможностей человека.

Ключевые слова

искусственный интеллект, перцептрон, циклическая нейронная цепь, стохастическая функция мозга, творческие возможности

Полный текст

Открыть статью на сайте журнала

Об авторах

Андрей Николаевич Волобуев

ФГБОУ ВО «Самарский государственный медицинский университет» Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: volobuev47@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-8624-6981

д.т.н., профессор, заведующий кафедрой медицинской физики, математики и информатики.

Россия, Самара

В. Ф. Пятин

ФГБОУ ВО «Самарский государственный медицинский университет» Минздрава России

Email: volobuev47@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-8777-3097

д.м.н., профессор, заведующий кафедрой физиологии с курсом безопасности жизнедеятельности и медицины катастроф.

Россия, Самара

Н. П. Романчук

ФГБОУ ВО «Самарский государственный медицинский университет» Минздрава России

Email: volobuev47@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-3522-6803

ассистент кафедры физиологии с курсом безопасности жизнедеятельности и медицины катастроф.

Россия, Самара

П. И. Романчук

ГБУЗ СО «Самарская клиническая гериатрическая больница»

Email: volobuev47@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0603-1014

к.м.н., заместитель главного врача Самарской клинической гериатрической больницы.

Россия, Самара

С. В. Булгакова

ФГБОУ ВО «Самарский государственный медицинский университет» Минздрава России

Email: volobuev47@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0027-1786

д.м.н., заведующая кафедрой гериатрии и возрастной эндокринологии.

Россия, Самара

Список литературы

Guyton AC, Hall JE. Textbook of medical physiology. Elsevier Inc., New York, USA, 2006. [Гайтон А.К., Холл Дж.Э. Медицинская физиология. Пер. с англ. М.: Логосфера, 2008:621,807,817].
Volobuev AN, Romanchuk PI, Bulgakova SV. Alzheimer’s disease as the cerebral cortex disorder. Science & Innovations in Medicine. 2019;4(2):16–20. (In Russ.) [Волобуев А.Н., Романчук П.И., Булгакова С.В. Болезнь Альцгеймера – заболевание коры головного мозга. Наука и инновации в медицине. 2019;4(2):16–20]. doi: 10.35693/2500-1388-2019-4-2-16-20
Rosenblatt F. The perceptron, a probabilistic model for information storage and organization in the brain. Psych Rev. 1958;65:386–408.
Grechko LG, Sugakov VI, Tomasevich OF, Fedorchenko AM. Problems in theoretical physics. M., 1972. (In Russ.) [Гречко Л.Г., Сугаков В.И., Томасевич О.Ф., Федорченко А.М. Сборник задач по теоретической физике. М., 1972].
Levitov LS, Shitov AV. Green's function. Problems and solutions. M.: FIZMATLIT, 2003. (In Russ.) [Левитов Л.С., Шитов А.В. Функции Грина. Задачи и решения. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003].
Skopenkov MB, Pakharev AA, Ustinov AV. Through resistivity network. Matematicheskoe prosveshchenie. 2014;3(18):33–65. (In Russ.) [Скопенков М.Б., Пахарев А.А., Устинов А.В. Сквозь сеть сопротивлений. Математическое просвещение. 2014;3(18);33–65].
Spitzer F. Principles of Random Walk. Princeton, New Jersey, 1964. [Спицер Ф. Принципы случайного блуждания. Пер. с англ. М.: Мир, 1969].
Fikhtengolts GM. Rate differential and integral calculus M.: Nauka, 1966. (In Russ.) [Фихтенгольц Г.М. Курс дифференциального и интегрального исчисления. М.: Наука, 1966].