Уже более полувека в компьютерной науке интенсивно развиваются методы разработки адаптивных вычислительных программ, которые напрасно называют "нейронными сетями". В качестве аналога нейрона в этих программах выступает система Адалайн, предложенная в 1960 г. Уидроу и Хоффом.

[700x470]

С биологическим нейроном система Адалайн не имеет ничего общего.

 

В биологическом нейроне не осуществляется взвешенное суммирование сигналов, поступающих через аксоны; не применяется среднеквадратичный критерий оценки погрешности; нет в функциях биологического нейрона итеративных расчётов значений весовых коэффициентов независимо для каждого аксона.

[397x247]

Работа головного мозга высокоразвитого животного тоже не имеет ничего общего с так называемой многослойной "нейронной сетью". Как в синапсах нейронов, так и во всей сети нейронов биологического мозга осуществляется целостная регулировка функциональных характеристик, и не применяется примитивный алгоритм обратного распространения ошибки, где вначале рассчитываются погрешности в последнем слое, далее - в предпоследнем и так вплоть до первого слоя.

 

В компьютерной науке и практике адаптивные сети, неправильно называемые "нейронными", стали незаменимым средством решения задач распознавания образов, аппроксимации, оптимизации, векторного квантования, классификации; но даже эти функции они выполняют несравнимо менее эффективно, чем биологический мозг.

 

Мышление же человека и, особенно, творческое мышление принципиально не может основываться на ограниченных возможностях системы Адалайн и сколь угодно большой многослойной сети Адалайнов. Непонимание неповторимых особенностей биологического мозга привело М.Г. Ярошевского к такому ошибочному утверждению:"Аналитическое изучение того, что осознаётся субъектом творчества, требует обращения не к подсознательному, а к "надсознательному", то есть к системе отношений факторов, действующих "в сфере взаимодействия личности с миром культуры."

 

Такое "надсознательное" вполне можно моделировать компьютерными "нейронными сетями", но они принципиально непригодны для моделирования открытого В.Н. Пушкиным и О.К. Тихомировым механизма образования научных догадок (http://www.liveinternet.ru/showjournal.php?journal...1&jyear=2014&jmonth=12 и http://www.liveinternet.ru/showjournal.php?journal...31&jyear=2015&jmonth=1), тем более, для моделирования интуитивного предчувствия (http://www.liveinternet.ru/showjournal.php?journal...14&jyear=2015&jmonth=2).

 

Другой советский психолог Я.А. Пономарёв (1971) справедливо отмечал, что основной недостаток вычислительных моделей мышления не в "надсознательном", а в принципиальном отсутствии в ЭВМ "подсознательной" сферы, обеспечивающей целостную непоследовательную обработку информации: "...мышление человека практически никогда не сводится к "чисто логическому" мышлению, так как оно всегда включает в себя базальную часть..., являющуюся прямым эффектом взаимодействия субъекта с объектом на низшем уровне... "Логическое решение" формулируется после того, как "психологически" оно уже найдено."

[567x649]

В экспериментальных исследованиях Тихомирова О.К. (1971) было показано, что существует довольно отчётливая связь между состояниями эмоциональной активности и нахождением испытуемым основного принципа решения творческой задачи. В специальных опытах ("угашение" эмоций, выполнение "нетворческой" умственной работы) было показано, что эмоциональная активация является необходимым условием продуктивности интеллектуальной деятельности. Эмоции совместно с интуитивным предчувствием являются важнейшим фактором направленности поиска.

 

Пока в "нейронных сетях" эмоциональная сфера творческого мышления вообще не моделируется. Да программными методами это и невозможно. Исследования Тихомирова показали, что при решении творческих мыслительных задач эмоциональные состояния не заданы заранее, они возникают и изменяются по ходу решения конкретной задачи. Шкала эмоциональных побуждений и отвращений человека прямо противоположна фиксированным оценочным функциям машинной программы.