ПРОБЛЕМА КВАНТОВОЙ ОСНОВЫ ИНТЕЛЛЕКТА ЧЕЛОВЕКА: МОДЕЛЬ КОЛЛЕКТИВА МОЛЕКУЛ ТУБУЛИНА КАК ДВОИЧНОГО ВНУТРИКЛЕТОЧНОГО ВЫЧИСЛИТЕЛЯ И ЕГО ГИПОТЕТИЧЕСКИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ АНАЛОГИ
|
РЕФЕРАТ 3
Введение 5
1 Нейрон, нейронные сети, микротрубочка цитоскелета с позиций биофизики 8
1.1 Понятие нейрона 8
1.2 Понятие нейронной сети 10
1.3 Биофизика белковых нанополимеров: цитоскелет и микротрубочки 12
2 Микротрубочка цитоскелета с точки зрения квантовой механики и
Синергетики 16
2.1 Квантовая когерентность внутри микротрубочек 16
2.2 Синергетика и её взгляд на процессы в микротрубочке цитоскелета 17
2.3 Белковые нанополимеры как динамическая система из бистабильных
элементов и информационное устройство 21
3 Оптические аналоги микротрубочки цитоскелета 25
3.1 НКИ (ДНКИ) как аналог микротрубочки цитоскелета 25
4 Сравнение объекта исследования (МЦ) с её предполагаемыми гипотетическими
функциональными аналогами. Оценка границ аналогии между ними 40
Заключение 42
Список использованных источников 44
Введение 5
1 Нейрон, нейронные сети, микротрубочка цитоскелета с позиций биофизики 8
1.1 Понятие нейрона 8
1.2 Понятие нейронной сети 10
1.3 Биофизика белковых нанополимеров: цитоскелет и микротрубочки 12
2 Микротрубочка цитоскелета с точки зрения квантовой механики и
Синергетики 16
2.1 Квантовая когерентность внутри микротрубочек 16
2.2 Синергетика и её взгляд на процессы в микротрубочке цитоскелета 17
2.3 Белковые нанополимеры как динамическая система из бистабильных
элементов и информационное устройство 21
3 Оптические аналоги микротрубочки цитоскелета 25
3.1 НКИ (ДНКИ) как аналог микротрубочки цитоскелета 25
4 Сравнение объекта исследования (МЦ) с её предполагаемыми гипотетическими
функциональными аналогами. Оценка границ аналогии между ними 40
Заключение 42
Список использованных источников 44
Человеку всегда было интересно знать, каким образом функционирует его мозг и посредством чего он производит обработку информации. В век высоких технологий с появлением электронных устройств, которые используют ту или иную степень обработки информации, тема обработки информации, является достаточно актуальной. Так как микропроцессоры, существующие на сегодняшний день, предназначенные для обработки информации в этих устройствах, совершенно не годятся для слишком объёмных вычислений, связанных с моделированием квантовых процессов, то становится очевидным, что стоит искать способы построения аналогов функционирования “биологических компьютеров”.
С такими задачами могут справиться устройства принципиально другой природы, те устройства, которые используют квантовые способы вычисления. Это повлекло за собой поиск альтернативных гипотез, связанных с природой сознания. Одна из таких гипотез согласно теории Роджера Пеноруза (Roger Penrose), заключается в том, что сознание можно объяснить с помощью привлечения постулатов квантовой механики. Позже, после ознакомления с его теорией, он был поддержан Стюартом Хаммероффом (Stuart Hameroff), который в свою очередь также предположил, что непосредственно за обработку информации в мозге отвечают микротрубочки. Это белковые полимеры, входящие в состав нейронов (клеток мозга).
Это можно сделать, создав модель, имитирующую деятельность нашего сознания. “Сознание есть процесс создания модели мира с использованием множества обратных связей по различным параметрам (к примеру, по температуре, положению в пространстве, времени и отношению к окружающим) с целью достижения определенных целей (к примеру, поиска пары, пищи, убежища)” [1]. В качестве такой модели можно использовать искусственную нейронную сеть (ИНС).
Попытаемся понять, в чём проблема создания искусственной нейронной сети как набора моделей, “работающих” над решением одной и той же задачи, ищущих и использующих оригинальные методы и способы их решения (задач).
Однако, несмотря на множество таких попыток, до сих пор не удалось разложить интеллект на общепризнанные элементы, а также определить их размеры и параметрические взаимоотношения.
В данной работе коснёмся этой проблемы.
В последние десятилетия интерес к искусственному интеллекту существенно возрос, благодаря чему достигнут серьёзный прогресс в этом вопросе, но это при условии, если судить только по вычислительной мощности. Люди, жившие в начале XX в., посчитали бы компьютерные вычисления чем-то из области фантастики. Но несмотря на это обстоятельство, мы до сих пор не научились создавать машины (роботов), которые мог ли бы думать самостоятельно (без какого-либо нашего внешнего воздействия (управления)). Роботы понятия не имеют о том, что они являются роботами [1].
Нервная система и мозг человека состоят из нейронов, которые соединены между собой нервными волокнами. Модели, имитирующие действие нейронов и модель их взаимодействия посредством синоптических соединений, представляют собой искусственную нейронную сеть (ИНС). Важными в теории нейронных сетей являются биофизические проблемы. Поэтому интерес представляет составление математической модели, описывающей информационные процессы в нейроне.
Учёные оказавшие наибольшее влияния на развитие данной области:
Роджер Пеноруз - знаменитый английский физик, как уже было сказано, выдвинул гипотезу о теории квантового сознания. Написал несколько книг на данную тему. Одной из самых значимых из них является книга “Тени разума: в поисках науки о сознании”, в которой, знаменитый физик излагает современные подходы к изучению деятельности мозга, мыслительных процессов и другое.
Стюарт Хамерофф - известный исследователь сознания человека, на протяжении многих лет изучавший механизмы функционирования сознания и издавший много книг и статей, где большое внимание уделяется сложной системе нейрокомпьютерных вычислений, происходящих в микротрубочках цитоскелета нейронов головного мозга.
Евгений Евгеньевич Слядников - доктор физ.-мат. наук, каф. оптикоэлектронных систем и дистанционного зондирования, радиофизического факультета Томского Государственного Университета. Он интересен, прежде всего тем, что развивает теорию квантового сознания на основе микроскопической модели конформационных степеней свободы микротрубочки цитоскелета. В связи с чем, данный подход в потенциале предполагается довольно перспективным и весьма оригинальным.
Сергей Александрович Ахманов - советский физик, один из основателей нелинейной оптики. Доктор физико-математических наук, профессор. Заслуженный деятель науки РСФСР. Предпринимал попытки по созданию нелинейных- оптических аналогов нейронных сетей.
Исходя из вышесказанного, следует заметить, что исследование роли микротрубочки цитоскелета и процессов в них актуальны и составляют приоритетные направления в биофизике и нелинейной физике. Дело в том, что эти исследования ориентированы на решение поиска новых скоростных методов обработки информации.
Благодаря чему объект исследований, которого касается данная работа, является актуальным. В рамках данной работы, в качестве объекта исследования рассмотрим коллектив молекул тубулина, в частности микротрубочку цитоскелета, а предметом исследования будет являться математическая модель процессов в её оптическом аналоге, т.е. процессы, возникающие в оптическом аналоге микротрубочки цитоскелета.
Таким образом, целью бакалаврской работы является: систематизация представлений о микротрубочках цитоскелета как возможного двоичного внутриклеточного вычислителя и суждений о функциональных аналогах.
Для достижения целей данной работы, были поставлены следующие задачи:
1 Знакомство с моделями биологической нейронной сети, существующими на данный момент.
2 Обзор моделей в данной области, связанной с объектом исследования.
3 Сравнение аналогов между собой. Их преимущества и недостатки
С такими задачами могут справиться устройства принципиально другой природы, те устройства, которые используют квантовые способы вычисления. Это повлекло за собой поиск альтернативных гипотез, связанных с природой сознания. Одна из таких гипотез согласно теории Роджера Пеноруза (Roger Penrose), заключается в том, что сознание можно объяснить с помощью привлечения постулатов квантовой механики. Позже, после ознакомления с его теорией, он был поддержан Стюартом Хаммероффом (Stuart Hameroff), который в свою очередь также предположил, что непосредственно за обработку информации в мозге отвечают микротрубочки. Это белковые полимеры, входящие в состав нейронов (клеток мозга).
Это можно сделать, создав модель, имитирующую деятельность нашего сознания. “Сознание есть процесс создания модели мира с использованием множества обратных связей по различным параметрам (к примеру, по температуре, положению в пространстве, времени и отношению к окружающим) с целью достижения определенных целей (к примеру, поиска пары, пищи, убежища)” [1]. В качестве такой модели можно использовать искусственную нейронную сеть (ИНС).
Попытаемся понять, в чём проблема создания искусственной нейронной сети как набора моделей, “работающих” над решением одной и той же задачи, ищущих и использующих оригинальные методы и способы их решения (задач).
Однако, несмотря на множество таких попыток, до сих пор не удалось разложить интеллект на общепризнанные элементы, а также определить их размеры и параметрические взаимоотношения.
В данной работе коснёмся этой проблемы.
В последние десятилетия интерес к искусственному интеллекту существенно возрос, благодаря чему достигнут серьёзный прогресс в этом вопросе, но это при условии, если судить только по вычислительной мощности. Люди, жившие в начале XX в., посчитали бы компьютерные вычисления чем-то из области фантастики. Но несмотря на это обстоятельство, мы до сих пор не научились создавать машины (роботов), которые мог ли бы думать самостоятельно (без какого-либо нашего внешнего воздействия (управления)). Роботы понятия не имеют о том, что они являются роботами [1].
Нервная система и мозг человека состоят из нейронов, которые соединены между собой нервными волокнами. Модели, имитирующие действие нейронов и модель их взаимодействия посредством синоптических соединений, представляют собой искусственную нейронную сеть (ИНС). Важными в теории нейронных сетей являются биофизические проблемы. Поэтому интерес представляет составление математической модели, описывающей информационные процессы в нейроне.
Учёные оказавшие наибольшее влияния на развитие данной области:
Роджер Пеноруз - знаменитый английский физик, как уже было сказано, выдвинул гипотезу о теории квантового сознания. Написал несколько книг на данную тему. Одной из самых значимых из них является книга “Тени разума: в поисках науки о сознании”, в которой, знаменитый физик излагает современные подходы к изучению деятельности мозга, мыслительных процессов и другое.
Стюарт Хамерофф - известный исследователь сознания человека, на протяжении многих лет изучавший механизмы функционирования сознания и издавший много книг и статей, где большое внимание уделяется сложной системе нейрокомпьютерных вычислений, происходящих в микротрубочках цитоскелета нейронов головного мозга.
Евгений Евгеньевич Слядников - доктор физ.-мат. наук, каф. оптикоэлектронных систем и дистанционного зондирования, радиофизического факультета Томского Государственного Университета. Он интересен, прежде всего тем, что развивает теорию квантового сознания на основе микроскопической модели конформационных степеней свободы микротрубочки цитоскелета. В связи с чем, данный подход в потенциале предполагается довольно перспективным и весьма оригинальным.
Сергей Александрович Ахманов - советский физик, один из основателей нелинейной оптики. Доктор физико-математических наук, профессор. Заслуженный деятель науки РСФСР. Предпринимал попытки по созданию нелинейных- оптических аналогов нейронных сетей.
Исходя из вышесказанного, следует заметить, что исследование роли микротрубочки цитоскелета и процессов в них актуальны и составляют приоритетные направления в биофизике и нелинейной физике. Дело в том, что эти исследования ориентированы на решение поиска новых скоростных методов обработки информации.
Благодаря чему объект исследований, которого касается данная работа, является актуальным. В рамках данной работы, в качестве объекта исследования рассмотрим коллектив молекул тубулина, в частности микротрубочку цитоскелета, а предметом исследования будет являться математическая модель процессов в её оптическом аналоге, т.е. процессы, возникающие в оптическом аналоге микротрубочки цитоскелета.
Таким образом, целью бакалаврской работы является: систематизация представлений о микротрубочках цитоскелета как возможного двоичного внутриклеточного вычислителя и суждений о функциональных аналогах.
Для достижения целей данной работы, были поставлены следующие задачи:
1 Знакомство с моделями биологической нейронной сети, существующими на данный момент.
2 Обзор моделей в данной области, связанной с объектом исследования.
3 Сравнение аналогов между собой. Их преимущества и недостатки
В данной работе была рассмотрена микротрубочка цитоскелета, изучено ее биофизическое представление и квантово-механическая модель. Проведена аналогия между микротрубочкой цитоскелета (МЦ) и нелинейным кольцевым интерферометром (НКИ). Изучены принципы построения математической модели нелинейно-оптического функционального аналога МЦ на основе НКИ и планарной “сотовой” структуры из НКИ.
При построении модели НКИ (и планарной “сотовой” структуры из них) использована точечная модель процессов в НКИ, где пренебрегается диффузией молекул нелинейной среды. В этом случае имеем упрощенную модель: система дифференциальных уравнений в частных производных преобразуется в систему обыкновенных дифференциальных уравнений, которую можно решить численно. Изменяя количественные значения параметров модели, можно улучшить соответствие динамики в модели и процессов в МЦ.
Прогнозируемый итог технической реализации модели: техническая реализация модели микротрубочки цитоскелета позволит решить многие задачи в совершенно разных областях науки. А понимание принципа работы нейрона поможет не только объяснить, как построены высшие функции нервной системы человека, но и, возможно, позволит сделать шаг к самоусложняющимся системам, воплощение которых является необходимым условием на пути к созданию искусственного интеллекта.
Понимание того, каким образом микротрубочка осуществляет приём, обработку и передачу информации, может открыть новую страницу, тесно связанную с изучением врожденных механизмов целого ряда тяжелых неврологических заболеваний. Если говорить о возможных перспективах в медицине, то это в первую очередь, болезни Альцгеймера, Паркинсона и Хантингтона, так как последние научные исследования подтверждают, что возможность нарушения функционирования МЦ может непосредственно быть связано с возникновением данных болезней.
Таблица 4.1 позволяет лучше осознать задачу, стоявшую в данной работе. Она также позволяет понять, какие объекты перспективнее для дальнейшего исследования. Помимо всего прочего, она будет полезна не только тем, кто интересуется данной тематикой, но и тем, кто готов развивать её в дальнейшем.
Исследования в этой области (а назвать её можно нейронаукой) помогают в установлении междисциплинарной интеграции наук. За ней нам и видится будущее таких наук. Дело в том, что в изучении и понимании работы отдельных биологических объектов, так как такие сложнейшие биофизические процессы в клетках мозга не могут быть описаны в полной мере в пространстве одной научной дисциплины.
При построении модели НКИ (и планарной “сотовой” структуры из них) использована точечная модель процессов в НКИ, где пренебрегается диффузией молекул нелинейной среды. В этом случае имеем упрощенную модель: система дифференциальных уравнений в частных производных преобразуется в систему обыкновенных дифференциальных уравнений, которую можно решить численно. Изменяя количественные значения параметров модели, можно улучшить соответствие динамики в модели и процессов в МЦ.
Прогнозируемый итог технической реализации модели: техническая реализация модели микротрубочки цитоскелета позволит решить многие задачи в совершенно разных областях науки. А понимание принципа работы нейрона поможет не только объяснить, как построены высшие функции нервной системы человека, но и, возможно, позволит сделать шаг к самоусложняющимся системам, воплощение которых является необходимым условием на пути к созданию искусственного интеллекта.
Понимание того, каким образом микротрубочка осуществляет приём, обработку и передачу информации, может открыть новую страницу, тесно связанную с изучением врожденных механизмов целого ряда тяжелых неврологических заболеваний. Если говорить о возможных перспективах в медицине, то это в первую очередь, болезни Альцгеймера, Паркинсона и Хантингтона, так как последние научные исследования подтверждают, что возможность нарушения функционирования МЦ может непосредственно быть связано с возникновением данных болезней.
Таблица 4.1 позволяет лучше осознать задачу, стоявшую в данной работе. Она также позволяет понять, какие объекты перспективнее для дальнейшего исследования. Помимо всего прочего, она будет полезна не только тем, кто интересуется данной тематикой, но и тем, кто готов развивать её в дальнейшем.
Исследования в этой области (а назвать её можно нейронаукой) помогают в установлении междисциплинарной интеграции наук. За ней нам и видится будущее таких наук. Дело в том, что в изучении и понимании работы отдельных биологических объектов, так как такие сложнейшие биофизические процессы в клетках мозга не могут быть описаны в полной мере в пространстве одной научной дисциплины.
