добных ветвей: аксона и дендритов. Тело нейрона включает ядро, которое со-
держит информацию о наследственных свойствах, и плазму, производящую не-
обходимые нейрону материалы.
Кора головного мозга состоит из нейронов и имеет толщину от 2 до 3 мм и
занимает площадь около 2200 см
2
. Это в два раза больше стандартной клавиа-
туры компьютера. Размер тела нейрона составляет от 3 до 100 микрон. Длина
дендрита обычно не более 1 мм. Длина аксона в отдельных случаях достигает
десятков сантиметров и даже метров, как например у кальмара. (Именно благо-
даря наблюдению за гигантским аксоном кальмара толщиной около 1 мм стало
возможным выяснить механизм передачи нервных импульсов между нейрона-
ми).
Каждый нейрон получает информацию в виде импульсов через свои
денд¬
риты
и передает ее дальше через единственный аксон, разветвляющийся в кон-
це на тысячи синапсов. При прохождении синапса сила импульса возрастает
или ослабевает в несколько раз (вес синапса). Импульсы, поступившие к ней-
рону одновременно по нескольким дендритам, суммируются. Если суммарный
импульс превышает некоторый порог, нейрон, возбуждаясь, формирует собст-
венный импульс и передает его далее по аксону. Изменения веса синапсов вы-
зывают изменения поведения соответствующего нейрона.
Каждый импульс представляет собой электрохимический сигнал с часто-
той от нескольких единиц до сотен герц. Скорость перемещения сигнала (от
100 до 1000 см в секунду) очень медленная по сравнению с современными ком-
пьютерами. Но в тоже время человеческий мозг гораздо быстрее машины мо-
жет обрабатывать аналоговую информацию, например, узнавать изображения,
звуки, чувствовать вкус, читать чужой почерк, оперировать качественными па-
раметрами. Все это реализуется посредством сети нейронов, соединенных меж-
ду собой синапсами.
Общее число нейронов в центральной нервной системе человека достигает
10
10
- 10
11
, при этом каждая нервная клетка связана в среднем с 10
3
- 10
4
дру-
гими нейронами. Установлено, что в головном мозгу на площади порядка 1 мм
2
совокупность нейронов формирует относительно независимую локальную
сеть, несущую определенную функциональную нагрузку.
2.3.2 Свойства биологических нейронных сетей
Основные свойства биологических нейронных сетей следующие:
- способность к обучению на примерах, т. е. адаптация сети к условиям
функционирования при неизменности ее структуры;
- способность к обобщению. Так, когда человеку говорят «дерево», он
вспоминает не все виденные им деревья, а создает в мозгу некоторый
идеальный образ абстрактного дерева. Сравнивая с ним любой объект,
он может сказать, похож он на дерево или нет;
- параллельность обработки информации. Мы не считываем картинку по
пикселям, а видим ее всю сразу, и наш мозг целиком ее обрабатывает.
Другими словами, мозг - это система из параллельных процессоров, ра-
ботающая гораздо эффективнее, чем популярные сегодня последова-
тельные вычисления;
57