МОДЕЛИРОВАНИЕ СЕНСОРНЫХ СИСТЕМ
— построение и исследование математических и физических аналогов отделов сенсорных (ощущающих) систем и биологических систем в целом. М. с. с. дает возможность установить количественные характеристики их работы, взаимозависимость отделов анализаторов и выявить динамику реакций биологической системы или динамику процесса обучения ее при изменении внешних воздействий и при различных внутренних состояниях. Сенсорные, или анализаторные, системы являются оси. каналами связи человека с окружающей средой. Некоторые клетки, расположенные на внеш. поверхности тела животных, в процессе развития эволюционировали в сторону восприятия определенных разнообразных внеш. раздражений, которые воздействовали на организм. Это многообразие обусловило специализацию анализаторов.
В организме различают пять сенсорных систем, связанных с пятью органами чувств: зрением, слухом, осязанием, обонянием, вкусом. На работу всех анализаторных систем влияет вестибулярный аппарат. Хотя в ф-циях и строении анализаторов имеются значительные отличия, в их структуре и работе есть и общее.
Упрощенная блок-схема «этажной» организации сенсорной системы.
Наблюдаемая структурная «этажность» сенсорных систем связана с функциональными особенностями обработки информации. По-видимому, каждый структурно выделенный «этаж» систем несет свою функциональную нагрузку. Упрощевпая схема «этажной» организации сенсорной системы показана на рис. Многообразные внешние воздействия (ВВ) с помощью рецепторного аппарата (РА) преобразуются в нервной сети первичной обработки информации (ПО), структурно расположенной рядом с рецепторами. Затем следует одна (в зрительном анализаторе) или несколько (в слуховом анализаторе) подкорковых структур, производящих вторичную обработку информации с целью выделения некоторых обобщенных признаков (ВП), соответствующих данному набору внешних воздействий. В корковых структурах мозга осуществляется синтез образа (СО) внеш. среды, соответствующего данной системе обобщенных признаков. Синтезированный образ представляет нейро-физиол. модель образа внеш. среды. Нейро-физиол. модель вырабатывается в процессе обучения, может запоминаться и затем на высших «этажах» взаимодействовать с моделями других образов, напр., в процессе ассоциативного мышления, участвовать в выработке двигательной или речевой реакции организма, являющейся ответом на воздействие окружающей среды, или использоваться в процессах управления внутр. сферой организма-Любая сенсорная система включает в себя рецепторный аппарат и ряд последовательных переключений, связанных между собой нервными волокнами. Импульсы возбуждения, возникающие в рецепторах и связанные с преобразованием внеш. воздействий различных модальностей, по нервным волокнам передаются к подкорковым, а затем и к корковым центрам мозга. Общепринятой считается следующая схема преобразования информации в анализаторной системе. Рецепторный аппарат преобразует различные воздействия
свет, тепло, давление, ускорение, звук и т. п.) окружающей среды в специфические разряды нервных импульсов. Отмечено, что частота этих разрядов может нести информацию об амплитуде внеш. раздражения, скорости ее изменения и (или) интегр. действии раздражителя. Возбуждение рецепторной клетки — W часто определяется линейной суммой этих составляющих внешнего раздражителя х.
где — коэфф., определяющие свойства данной рецепторной клетки. Если в каждый момент времени возбуждение превышает порог рецепторной клетки , то клетка посылает импульсы дальше, в следующие за рецепторным аппаратом нервные образования. Приведенное выше соотношение при различных значениях коэфф. позволяет охватить работу клеток, специализирующихся на анализе амплитуды раздражения и скорости изменения амплитуды.
Для оптимизации приема рецепторным аппаратом сигналов внеш. среды организм использует спец. механизмы настройки. Сигнал, поступающий извне, приводит в действие систему мышц, связанную с данным рецепторным аппаратом. Система мышц ориентирует рецепторный орган или все тело целиком в отношении источника энергии. Кроме того, настройка может изменять количество энергии, поступающей на рецептор (напр., диафрагмирование зрачка глаза), а также осуществлять слежение за источником энергии. Состояние аппарата настройки с помощью мышечных рецепторов передается в его анализатор и используется для измерения пространственных параметров источника энергии.
Первичная обработка информации происходит в нервных (ганглиозных) клетках репепторного аппарата анализатора. При такой обработке обостряются пространственные и временные границы действия раздражителя, выделяется пространственный контур внеш. образа, выделяются динамические параметры раздражителя, изменяющегося во времени и т. п. Все свойства раздражителя отражаются на частоте импульсации соответствующих рецепторных клеток.
При первичной обработке информации замыкаются спец. нейронные механизмы концентрации внимания (сосредоточения), приводимые в действие корковым отделом анализатора. Концентрация внимания позволяет выделить и усилить именпо ту информацию, которая интересует организм, воспринимающий этот сигнал. Выделение обобщенных признаков, свойственных только данному раздражителю происходит, очевидно, в подкорковых центрах анализаторов. Именно здесь, по-видимому, происходит пространственно-временная селекция образов, позволяющая биосистеме различать их и классифицировать. Механизмы работы подкорковых центров сложны, изучены мало и их пока трудно объяснить. Поэтому важное значение имеют эвристические методы описания этих процессов.
Корковые отделы анализаторов, как считают, отвечают за синтез (по выделенным в подкорковых центрах обобщенным характерным признакам) образов внеш. среды. При этом возбуждение соответствующих нейронных структур коркового отдела, представляющих нейрофизиолог, модель образа, отождествляется биосистемой (человеком) с осознанием внеш. образа- Важную роль в этих процессах играют образовавшиеся ранее различные модели образов окружающей среды и анализа образов. Управление включением и выключением моделей осуществляется благодаря распространению возбуждения и торможения, образования доминантных очагов усиления и торможения. Корковые отделы анализаторов в свою очередь образуют сложную иерархическую структуру, заполненную нейрофизиол. моделями окружающего мира. В соответствии с принципом все более абстрактного анализа восприятий внеш. мира каждой модели высшего «этажа» соответствует некоторое множество моделей низшего «этажа».
Взаимодействие анализаторов, происходящее в корковых и подкорковых структурах мозга, позволяет по ответной реакции биосистемы судить о правильности осознания внеш. образа, последовательности образов и пр. Вследствие такого взаимодействия происходит формирование условных рефлексов, образование сложных реакций биосистемы в режиме обучения, переобучения, адаптации и т- п. Имея возможность наблюдать воздействия на входе рецепторного аппарата анализаторной системы и ответные реакции биосистемы, можно охватить анализаторную систему или группу анализаторных систем с двух сторон. Такое изучение, совмещенное с детальным исследованием рецепторного аппарата и физ. моделированием нейронных сетей, поможет получить ответы на многие вопросы, связанные с работой анализаторных систем.
М. с. с. охватывает построение моделей каждого из рассмотренных структурных «этажей». Наиболее легкой задачей является моделирование процессов преобразования физ. величин в специфический нервный код, т. е. моделирование рецепторного аппарата. Это объясняется относительной простотой физ.-хим. реакций в рецепторах, возможностью получать надежные экспериментальные данные и использовать аппарат классической математики для построения адекватных моделей математических (см. Модель нервной клетки).
Построение моделей работы сетей первичной обработки информации связано с изучением нейронных сетей. Ведется моделирование сетей из достаточно простых (формальных) моделей нейронов на цифровых машинах, изучение принципов первичной обработки информации на сетях, построенных из физ. моделей нейронов с различными свойствами. Это позволит установить принципы обострения
контраста, выделения границ образа, селекции движущихся объектов, измерения различных временных и пространственных свойств объектов.
Создание моделей работы подкорковых и корковых узлов сенсорных систем очень сложно. Поэтому развиваются эвристические модели мышления, эмоций, поведения, построенные на различных системах исходных гипотез, и модели, связанные с тех. задачами распознавания образов. Развиваются эвристические модели «этажной» обработки информации, предпринимаются попытки моделировать работу нейронных сетей, состоящих из сложных элементов, включающих довольно большую совокупность нейронов, выполняющих одну функцию. Критерием полезности эвристической модели служит расширение класса задач или упрощение алгоритма (программы) решения некоторой типовой задачи. Моделирование анализаторов как систем восприятия и переработки информации является одной из важнейших задач психологии инженерной.
Ю. Г. Аптомонов, А. Б. Котова.