Структура и функции репликативного нейроподобного модуля

Описывается технология построения нейросетевой системы искусственного интеллекта на стыке декларативного программирования и машинного обучения на основе моделирования кортикальных колонок. Используя доступный материал и сравнительно простые явления, эволюционные механизмы создали сложноорганизованные разумные системы. Из этого следует вывод, что искусственный интеллект также должен основываться на простых, но масштабируемых и биоправдоподобных алгоритмах, в которых стохастическая динамика корковых нейронных модулей позволяет быстро и эффективно находить решения сложных проблем. Цель исследования – алгоритмическая формализация на уровне репликативных нейросетевых комплексов. Базовый модуль искусственного интеллекта представлен как специализация и формализация понятия «китайская комната», введенного Джоном Сёрлом. Приведены результаты экспериментов по прогнозированию бинарных последовательностей. Компьютерная симуляця показала высокую эффективность реализации предложенных алгоритмов, при этом вместо использования для каждой задачи тщательно подобранного и адаптированного отдельного метода с частично эквивалентной переформулировкой задач были применены стандартный единый подход и единые параметры алгоритма. Делается вывод, что результаты экспериментов показывают возможность эффективных прикладных решений на базе предложенной технологии. Представленная технология позволяет создать самообучающиеся и планирующие деятельность системы

Структура и функции репликативного нейроподобного модуля

The given work describes a technology of construction of neural network system of artificial intellect (AI) at a junction of declarative programming and machine training on the basis of modelling of cortical columns. Evolutionary mechanisms, using available material and relatively simple phenomena, have created complex intelligent systems. From this, the authors conclude that AI should also be based on simple but scalable and biofeasible algorithms, in which the stochastic dynamics of cortical neural modules allow to find solutions to of complex problems quickly and efficiently.. Purpose: Algorithmic formalization at the level of replicative neural network complexes - neocortex columns of the brain. Methods: The basic AI module is presented as a specialization and formalization of the concept "Chinese room" introduced by John Earle. The results of experiments on forecasting binary sequences are presented. The computer simulation experiments have shown high efficiency in implementing the proposed algorithms. At the same time, instead of using for each task a carefully selected and adapted separate method with partially equivalent restatement of tasks, the standard unified approach and unified algorithm parameters were used. It is concluded that the results of the experiments show the possibility of effective applied solutions based on the proposed technology. Practical value: the presented technology allows creating self-learning and planning systems.Описывается технология построения нейросетевой системы искусственного интеллекта на стыке декларативного программирования и машинного обучения на основе моделирования кортикальных колонок. Используя доступный материал и сравнительно простые явления, эволюционные механизмы создали сложноорганизованные разумные системы. Из этого следует вывод, что искусственный интеллект также должен основываться на простых, но масштабируемых и биоправдоподобных алгоритмах, в которых стохастическая динамика корковых нейронных модулей позволяет быстро и эффективно находить решения сложных проблем. Цель исследования – алгоритмическая формализация на уровне репликативных нейросетевых комплексов. Базовый модуль искусственного интеллекта представлен как специализация и формализация понятия «китайская комната», введенного Джоном Сёрлом. Приведены результаты экспериментов по прогнозированию бинарных последовательностей. Компьютерная симуляця показала высокую эффективность реализации предложенных алгоритмов, при этом вместо использования для каждой задачи тщательно подобранного и адаптированного отдельного метода с частично эквивалентной переформулировкой задач были применены стандартный единый подход и единые параметры алгоритма. Делается вывод, что результаты экспериментов показывают возможность эффективных прикладных решений на базе предложенной технологии. Представленная технология позволяет создать самообучающиеся и планирующие деятельность системы

LARGE-SCALE NEURAL NETWORK MODELING: FROM NEURONAL MICROCIRCUITS TO WHOLE-BRAIN COMPLEX NETWORK DYNAMICS

Neural networks mediate human cognitive functions, such as sensory processing, memory, attention, etc. Computational modeling has been proved as a powerful tool to test hypothesis of network mechanisms underlying cognitive functions, and to understand better human neuroimaging data. The dissertation presents a large-scale neural network modeling study of human brain visual/auditory processing and how this process interacts with memory and attention. We first modeled visual and auditory objects processing and short-term memory with local microcircuits and a large-scale recurrent network. We proposed a biologically realistic network implementation of storing multiple items in short-term memory. We then realized the effect that people involuntarily switch attention to salient distractors and are difficult to distract when attending to salient stimuli, by incorporating exogenous and endogenous attention modules. The integrated model could perform a number of cognitive tasks utilizing different cognitive functions by only changing a task-specification parameter. Based on the performance and simulated imaging results of these tasks, we proposed hypothesis for the neural mechanism beneath several important phenomena, which may be tested experimentally in the future. Theory of complex network has been applied in the analysis of neuroimaging data, as it provides a topological abstraction of the human brain. We constructed functional connectivity networks for various simulated experimental conditions. A number of important network properties were studied, including the scale-free property, the global efficiency, modular structure, and explored their relations with task complexity. We showed that these network properties and their dynamics of our simulated networks matched empirical studies, which verifies the validity and importance of our modeling work in testing neural network hypothesis