НЕЙРОКИБЕРНЕТИКА
— направление в кибернетике биологической, изучающее организацию элементов, отделов анализаторов, анализаторных систем и нервной системы организма в целом. Предмет Н. составляет структурная и функциональная организация нервной системы при восприятии организмом сигналов внеш. среды, их преобразовании и переработке, построении моделей образов внеш. среды, запоминании этих моделей, взаимодействии моделей образов в процессе мышления и выработки ответных целенаправленных действий при динамическом взаимодействии организма со средой. Осн. методом Н. является метод матем. и физ. моделирования (см. Биологических систем математическое моделирование), а физиол. эксперимент, направленный на выяснение функциональных связей, является основой для построения матем. и физ. моделей, гомо- или изоморфных изучаемым процессам.
Н. развивается в основном в следующих направлениях: моделирование свойств нейрона и нейронных ансамблей; синтез искусственных нейронных сетей, моделирование сенсорных систем; моделирование отдельных ф-ций мозга — памяти, распознавания образов, образования понятий, эмоций, принятия решений и т. д.; исследование взаимодействия подсистем мозга при формировании поведения. Нейрофизиол. методы изучения нейрона и простого взаимодействия нейронов между собой и с окружающей их средой стали основой для создания мембранной возбуждения клетки теории и разработки соответствующего матем. описания (см. Модель нервной клетки). Экспериментальный и теор. анализ работы элемента нерв-вой системы позволил приступить к построению физ. аналогов нейрона, отражающих логические, дискретные, аналоговые, пороговые, частотные и др. его свойства.
Изучая нейронные сети, используют методы моделирования их работы на цифровых и аналоговых вычисл. машинах, а также на специально создаваемых сетях на физ. моделях нейронов. В результате такого изучения получают модели, отражающие различные стороны обработки информации в биол. прототипе. Матем. и физ. моделирование частично дополняют экспериментальное исследование этих систем. Наиболее полно развито моделирование рецепторного аппарата и относительно простых сетей обработки анализаторов. Моделей сложных подкорковых и корковых отделов анализаторов, взаимосвязи отделов анализаторов и взаимосвязи различных анализаторов (кроме моделей условных рефлексов) практически еще не создано. Наиболее полно изучены зрительный (см. Модель зрительного анализатора) и слуховой (см. Модель слухового анализатора) анализаторы. Анализаторные системы, содержащие сложные нейронные комплексы, являются базой, на которой строятся классификация и распознавание образов внеш. среды, запоминание и обучение, изменения уровня организации при взаимодействии организма с изменяющейся средой. Раскрытие этих закономерностей имеет большое значение для дальнейшего развития теории работы биологических систем и бионики. Исследования в области Н. тесно связаны с исследованиями по нейробионике, которая изучает и моделирует деятельность центр, нервной системы человека и животных и на основе этого осуществляет новый подход к решению тех. задач.
Лит.: Модели структурно-функциональной организаций некоторых биологических систем. М., 1966; Брайнес С. Н., Свечинский В. Б. Проблемы нейрокибернетики и нейробионики. М., 1968 [библиогр. с. 224—230]; Концепция информации и биологические системы. Пер. с англ. М., 1966.
Ю. Г. Аитомоиов. К. А. Иванов-Муромский, С. Я. Заславский.
