WWW.PDF.KNIGI-X.RU
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - Разные материалы
 

«ФИЛОСОФСКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВАНИЯ НЕЙРОКОМПЬЮТИНГА ...»

На правах рукописи

САВЕЛЬЕВ АЛЕКСАНДР ВИКТОРОВИЧ

ФИЛОСОФСКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВАНИЯ

НЕЙРОКОМПЬЮТИНГА

Специальность 09.00.08 – философия наук

и и техники

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата философских наук

Москва – 2016

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего образования «Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова» на кафедре философии и методологии науки философского факультета

Научный руководитель Кузнецов Валерий Григорьевич, доктор философских наук, профессор

Официальные оппоненты: Никитина Елена Александровна, доктор философских наук, доцент федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский технологический университет», профессор кафедры философии, социологии и политологии Института инновационных технологий и государственного управления Петруня Олег Эдуардович, кандидат философских наук, доцент, федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)», доцент кафедры философии факультета №10 «Социальный инжиниринг»



Ведущая организация: федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт философии Российской академии наук

Защита диссертации состоится 12 октября 2016 г. в 15:00 на заседании совета по защите диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, на соискание ученой степени доктора наук Д 501.001.37 на базе федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова» по адресу: 119991, г. Москва, Ломоносовский проспект, д. 27, корп. 4 («Шуваловский»), философский факультет, аудитория А-518.

С диссертацией можно ознакомиться:

• в Научной библиотеке МГУ имени М.В. Ломоносова в читальном зале отдела диссертаций в здании Фундаментальной библиотеки по адресу: Москва, Ломоносовский проспект, д. 27, сектор «А», 8-й этаж, комн. 812.

• на официальном сайте диссертационных советов МГУ имени М.В.Ломоносова по адресу: http://istina.msu.ru/dissertation_councils/councils/595807/.

Автореферат разослан «_26___» ___июля____ 2016 года

–  –  –

Актуальность темы исследования. Информатизация общества — объективный и закономерный этап всемирно-исторического процесса, означающий выход человечества на качественно новые рубежи развития производительных сил, знаменующий переход цивилизации в новое состояние информационного общества. Большое распространение приобрели человеко-ориентированные продукты и технологии в области информатики, претендуя на общее направление развития информатики в будущем. Речь идет о нейротехнологиях, явных и неявных попытках воплощения принципов работы мозга человека в техно-информационных методологиях, результатах и продуктах. В данный момент наблюдается новая волна повышения интереса к нейронаукам о мозге. Наблюдается лавинообразный рост количества специальных частно-научных публикаций по темам нейрокомпьютеров и нейрокомпьютерных информационных технологий (обобщённо — нейрокомпьютинг (НК)).

Несмотря на обширную разработку общих вопросов информатизации, в философской литературе практически отсутствуют систематические исследования, касающиеся философско-методологического осмысления НК. С другой стороны, при бурном росте интереса к нейронаукам и увеличении числа публикаций, посвященных вопросам, связанным с НК, оказываются мало востребованными научные знания о биообъектах. До сих пор продолжает ощущаться как отсутствие связующего звена между знаниями о реальном объекте и попытками реализации моделей, «похожих» на реальные нейронные объекты, так и трудность установления взаимно продуктивного диалога между ними.

Идеология НК основана на моделировании когнитивных процессов, приставка «нейро-» связана, как правило, с простейшими и устаревшими представлениями о том, как эти процессы устроены. Сейчас наблюдаются интенсивные попытки применения нейромоделирования для решения практических вычислительных задач. При этом ожидаются более эффективные результаты в сравнении с известными подходами, которые близки к исчерпанию в рамках существующих моделей. В то же время эти попытки являются в значительной мере стихийными, поскольку до сих пор основания нейромоделирования разработаны в недостаточной степени и практически не обсуждались в философской литературе.

Нейромоделирование не получило собственной методологической базы и ограничивается самыми общими представлениями о математическом моделировании. Это сужает научно-практические исследования в области нейрокомпьютерных технологий, в результате чего все сводится к незначительным модификациям известных методов построения технических систем и/или терминологическим новациям (старые методы получают новые названия) без качественных изменений в эффективности решений.

Актуальность настоящего исследования обусловлена: необходимостью осмысления с философских позиций современного уровня развития научнотехнической и технологической сферы, что в отношении современных нейронаук, нейротехнологий и нейрокомпьютеризации еще не осуществлялось; возрастающим значением как информатизации, так и следствий её развития и сопутствующих процессов; отмечаемым многими специалистами приближением исчерпания старых парадигм информатизации; отсутствием специальных философских исследований нейрокомпьютинга на фоне бурного роста прикладных исследований; разрывом между большим объемом накопленных нейрофизиологических данных и огромной сложностью их интерпретации и применения в техносфере (несмотря на многочисленные попытки);

неразработанностью собственных методологических оснований нейромоделирования. Все перечисленное затрудняет критическое осмысление возможностей и границ нейроинформационных технологий, отношение их к реальным биологическим объектам, прогнозирование реальных результатов нейромоделирования и определение оптимальных путей развития нейрокомпьютерных исследований.

Можно согласиться с тем, что «...нейротехнологии по масштабу и неисчерпаемости сравнимы с ядерной энергетикой. Они перспективны применительно практически ко всем пунктам перечня критических технологий Российской Федерации... и могут служить для успешного развития науки и техники» (Степанян И.В. Предложения и замечания по развитию рынка «НейроНет» // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2016. – № 2. – С. 67Когнитивные технологии, важнейшую роль в которых играет нейрокомпьютинг, входят в четвёрку главных направлений НБИК-технологий (нано-био-инфо-когнотехнологии), а в последнее время дополнены социальными, то есть непосредственно сетевыми технологиями (НБИКС) (О.Е. Баксанский, С.В.Лещёв), составляющими главную суть нейрокомпьютинга. НК как комплекс междисциплинарных технологий имеет большое текущее и перспективное значение для множества сфер общественной жизни, для повышения качества жизни, например, для улучшения здоровья населения за счёт многочисленных и разнообразных применений его как в диагностических, так и терапевтических средствах, методах и перспективных медицинских технологиях (К.В. Анохин, П.М.Балабан, Е.В.Лосева, Д.Б Дёмин, Л.В. Поскотинова, С.К. Судаков, А.Е.Умрюхин, П.Е. Умрюхин).

Степень разработанности проблемы. На сегодняшний день вопросы, связанные с философскими аспектами информатизации общества и искусственного интеллекта, считаются в достаточной степени изученными (И.Ю. Алексеева) как в отечественной литературе, так и по зарубежным источникам.

В то же время с фактуальной стороны наблюдается лавинообразный рост количества специальных частно-научных публикаций по темам нейрокомпьютинга.

В настоящее время в мире НК занимаются более 300 фирм (в том числе, такие как IBM, Intel, Motorola, DEC, HP, Toshiba, Hitachi, Mitsubishi, Siemens, Synaptic и др.) и практически все университеты.

Однако, несмотря на большие объёмы исследований и соответствующее ему финансирование, исследования и публикации в области НК имеют преимущественно частно-научный характер, что показывает высокая степень специализированности существующих направлений работ в НК и смежных областях.





Это свидетельствует об их экстенсивном развитии, являя эксплуатацию ограниченного числа концепций, обладающих низкой степенью новизны (формальный нейрон В.С. Мак-Каллока и В. Питса, предложенный 70 лет назад, дифференциальные модели А. Ходжкина – А. Хаксли того же времени; в вычислительном отношении – метод наименьших квадратов, численные методы Ньютона – Эйлера, разработанные в XVII – XVIII вв.).

Обобщения в рамках информационно-вычислительных задач и нейросетей формальных нейронов предпринимались в работах А.Ю. Алексеева (обобщения теста Тьюринга, исторические аспекты нейрокомпьютинга и использование забытых решений), факультета госуправления МГУ (Ю.Ю. Петрунин, верификация результатов в нейрокомпьютинге), в работах Э.М. Куссуля (возможность мыслящих автоматов), в ИВНД РАН и МГУ (А.А. Фролов, А.Я. Каплан, проблемы нейроинтерфейса), МФТИ (А.И. Галушкин, проблемы нейроуправления динамическими системами), в работах А.Н. Горбаня (вычислительные проблемы нейрокомпьютинга, ИМВ СО РАН, Красноярск), в работах С.П. Романова (локализация сознания, нейрокомпьютерные аспекты, СПбГУ), в работах Г.С.Воронкова (концептуальное решение парадоксов зрения нейрокомпьютерными методами, биофак МГУ), в школе ИПУ РАН, в работах А.В Чечкина (бионическое резервирование, академия РВСН), И.А. Бугакова (принцип минимальности в нейрофилософии, Институт информационных технологий и управления, Серпухов), в работах В.Л. Дунина-Барковского (задачи обратного конструирования мозга, Центр оптико-нейронных технологий НИИСИ РАН).

Классические работы исследователей в области нейробиологии (НБ) в решении вопросов достаточно высокого уровня общности выходили на философско-методологический уровень понимания проблем. Это относится к отечественным работам, начиная от И.М. Сеченова (кардинальное повышение уровня научности биологии), И.П. Павлова (от условных рефлексов до высших когнитивных функций — рефлекс цели и творчества), В.М. Бехтерева (нейроморфологическое обеспечение высших когнитивных и сверхкогнитивных функций), А.А. Ухтомского (доминанта), Н.Е. Введенского (парабиоз), Н.А.Бернштейна (общие аспекты нейролокомоций), Д.Н. Узнадзе, И.С.Бериташвили (установка, материальный субстрат сознания), П.К. Анохина (теория функциональных систем), Л.А. Орбели (нейрогенетика), Э.А. Асратяна (двунаправленность рефлексов), до работ А.М. Иваницкого (связь мозга и сознания), К.В. Судакова (системокванты поведения), Е.А. Умрюхина (интуитивное и бессознательное поведение — от концептуальных основ до детальных механизмов), Е.Н. Соколова (зеркальные нейроны), К.В. Анохина (обобщение механизмов управления памятью, когнитом мозга), С.К. Судакова (возможности и ограничения переноса сознания между биоорганизмами), Б.В. Журавлёва (нейрофизические процессы на основе жидкокристаллической структуры мозга), С.В. Медведева, М. Познера, П. Роланда (постановка задач и подходы к расшифровке мозгового кода), Д.И Дубровского (информационный субстрат сознания), Сергея Вяч. Савельева (функциональная нейроморфология) и др., так и зарубежным работам – от С. Рамон-и-Кахала (клеточное строение нервной ткани) до работ Дж. Экклза (деятельность нейрона), Э. Эдельмана, Дж. Николса, Э.Р.Кендэлла, Д. Хьюбелла, Т. Визеля, Р. Пенроуза (физические подходы к изучению мозга), П.С. Чёрчленд (нейрофилософия) и др.

Однако, будучи ограничены уровнем развития частных наук своего времени и, несомненно, представляя собой выдающиеся достижения на нейробиологическом уровне, данные работы выводят на философско-методологические проблемы осуществимости соответствующих моделей не вполне явным образом.

Классические работы И.М. Сеченова, И.П. Павлова, П.К. Анохина, А.А.Ухтомского, Н.Е. Введенского, Н.П. Бехтеревой, Э.А. Голубевой, А.Б. Когана, А.М. Иваницкого, Е.Н. Соколова, Л.И. Корочкина, О.С. Сотникова, Н.С. Косицына, Е.А. Умрюхина, Б.И. Журавлёва, В.Я. Сергина, Г.С. Воронкова, К.В. Анохина, С.Рамон-и-Кахала, К. Гольджи, Ч.С. Шеррингтона, Ф. Крика, Дж. Экклза, Д.Хьюбелла, Т. Визеля, Дж.Б. Уотсона, Ж. Пелларда, А. Галласа, Ч. Спенса, Б.Баарса, Н. Гейджа, А. Дитриха, Ф. де Вигнемонта и др. задают концептуальные рамки построения моделей. А исследователи, в ходе практической технической реализации выходящие на нерешённые (или нерешаемые) с позиций данных работ вопросы, часто не знают о существовании накопленного нейробиологией обширного материала о функционировании мозга и нервной системы, который лишь в очень малой степени находит применение в технике, искусственном интеллекте, нейрокомпьютинге.

Современный опыт разработки нейрокомпьютерных моделей, а также моделирования процессов, происходящих в нервной системе, обнаруживает ряд принципиальных трудностей, разрешить которые на сегодняшний день, несмотря на всю оптимистичность прогнозов, не удается. При этом практически отсутствует общая методологическая база, учитывающая специфику моделируемых нейробиологических явлений. С другой стороны, постоянно возрастает сложность решаемых задач (В.И. Аршинов).

Учитывая недостаточный уровень освоения современных нейрофизиологических данных, можно сделать также вывод об отсутствии методологических и философских исследований, проясняющих основания НК, НКтехнологий, нейрокомпьютерных исследований и порождающих их причин. Можно констатировать, что основания НК недостаточно разработаны, мало обсуждались в философской литературе, а НК не получил четкую методологическую базу.

Таким образом, в настоящее время существует практически и теоретически значимая проблема философско-методологического анализа и обоснования существующих и перспективных направлений развития нейрокомпьютинга.

Объект исследования – философско-методологические основания нейрокомпьютерных исследований и исследований сопутствующих биологических моделей нервной системы.

Предмет исследования — философско-методологические проблемы нейрокомпьютинга в его «сильном» и «слабом» понимании, теоретические методы концептуального анализа НК в эпистемологическом и методологическом планах и практическое применение результатов анализа.

Цель работы — уточнить понятие нейрокомпьютинга в связи с теоретическими и методологическими принципами его реализации, проявляющейся в масштабных инженерных проектах нейрокомпьютинга, оценить степень методологической проработанности, предложить методологический аппарат концептуального анализа и дать перспективные концептуальные методологические установки.

Основные решаемые задачи

1. Установить содержание «слабого» и «сильного» понятия нейрокомпьютинга, определить основной спектр задач, решаемых нейрокомпьютингом и рассмотреть основные современные направления развития нейрокомпьютерных исследований.

2. Установить специфические концептуальные основания моделирования в нейрокомпьютинге.

3. Установить методологические ограничения существующих практических реализаций моделей нейрокомпьютинга и концептуальные возможности их преодоления.

В ходе решения поставленных задач требуется решить также вспомогательные задачи:

1. Провести сравнительный анализ методологий искусственного интеллекта и нейрокомпьютинга.

2. Выявить структуру сетевого принципа в его отношении к дифференциации и интеграции.

3. Проанализировать принцип и примеры гиперсетевой организации нейрона, показать возможность и необходимость расширения функциональности элементов искусственных нейросетей.

4. Сформулировать принцип расширения функциональности нейрона и выявить его биологическую реализацию.

5. Провести теоретический и практический анализ системы отношения концепций нейрокомпьютинга и нейробиологии с иллюстрацией на примерах.

6. Наметить возможные перспективные направления развития нейрокомпьютинга.

Методологические основы и теоретические источники исследования Методологическими и теоретическими основаниями работы выступают фундаментальные результаты и философско-методологические принципы, относящиеся к эпистемологии, деятельностному и системному подходам, теории моделирования, общенаучным концепциям эволюционизма и историзма.

В работе использовались такие подходы, методологические установки и принципы, как:

1. системный и структурно-функциональный подходы (Н.Н. Моисеев, Б.Г.Юдин, В.А. Геодакян);

2. модельный подход (М. Вартофский, Д.А. Поспелов);

3. кибернетический подход (А.И. Берг, Н. Винер);

4. радикально-конструктивистский подход (Э.фон Глазерсфельд, П. Вацлавек, У. Матурана, Ф. Варела, Х. фон Фёрстер);

5. нейро-функциональный подход к самоорганизации функциональных систем (П.К. Анохин);

6. ассоциативный подход (А.М. Иваницкий);

7. аппроксимационный подход (К.Ф. Гаусс, И. Ньютон, Л. Эйлер, П.Л.Чебышёв) и методы:

8. центральный метод нейрокомпьютинга как теорема о представлении многомерной функции суперпозицией одномерных функций (А.Н.Колмогоров);

9. диалектический метод;

10. исторический метод анализа развития нейрокомпьютинга и искусственного интеллекта.

В результате исследования были разработаны следующие методы, представленные в публикациях:

1. метод построения коммуникативности в единстве с тенденциями интегродифференциации;

2. метод аналогий сетевых структур в различных областях (семантические сети, коммуникативные, информационные, нейросетевые структуры (НСструктур), концепции нейробиологии и др.);

3. метод гиперсетевого анализа;

4. метод аналогий с искусственным интеллектом;

5. метод обратной репрезентации;

6. метод расширения функциональности нейронов;

7. методологический подход к классификации и разграничению категорий нейрокомпьютинга и искусственного интеллекта.

Предлагаемые автором методы позволяют по-новому взглянуть на комплекс проблем нейрокомпьютинга (в сильном смысле) как сетевого принципа и когнитивной стратегии.

Научная новизна Решаемые в работе задачи позволили впервые использовать методы философии в исследовании причин методологических трудностей в реализации ожидаемых результатов от нейрокомпьютинга, а также показать возможность реальной работы парадигм философии в нейробиологии и нейрокомпьютинге.

1. На основе проведённого анализа истории нейрокомпьютинга было обосновано расширение понятия «нейрокомпьютинг» с учётом достижений современных нейронаук и новейших разработок и тенденций в информационных и биологических науках. Это позволило определить задачи философско-методологического осмысления нейрокомпьютинга и задачи некоторых актуальных направлений его теоретической разработки.

2. Сформулированы и разработаны новые принципы концептуального анализа философско-методологических проблем нейрокомпьютинга на техническом, концептуальном и эпистемологическом уровнях. Произведена разработка философско-методологических подходов к анализу проблем определения границ возможностей моделирования нервной системы с привлечением новейших нейробиологических данных.

3. Философское обобщение нейрокомпьютинга впервые представлено в широком смысле как ряд перспективных инженерных проектов, включающих нейросети (нейросетевой подход), моделирование мозга (нейромоделирование), бионические подходы. С помощью сформулированных принципов концептуального анализа проанализированы методологические проблемы этих инженерных проектов, предложены перспективные направления их решения.

4. Проанализирована связь методологических проблем нейрокомпьютинга с философскими проблемами искусственного интеллекта, определены пересечения предметных и задачных областей. Эти проблемы рассмотрены как на научно-техническом, так и на философско-методологическом уровнях.

На основе этого показано, что при общей схожести мотиваций основания развития нейрокомпьютинга не совпадают с основаниями исследований в области искусственного интеллекта, хотя и имеют общие эпистемологические корни.

5. На основе сравнительного анализа впервые определено направление терминологического сближения языков, а также важнейших базовых парадигм нейрокомпьютинга и нейронауки. В результате авторской разработки теории репрезентаций М. Вартофского и других современных направлений теории модельных отношений были получены новые результаты, которые дали возможность критически и конструктивно рассмотреть некоторые инженерно-биологические проекты нейрокомпьютинга, их становление и выявить направление их дальнейшего совершенствования.

Работа представляет междисциплинарное исследование философских проблем нейрокомпьютинга, расширяет проблематику нейронаук посредством разработки методологических и концептуальных оснований возможного развития нейрокомпьютинга.

Полученные результаты

1. На основе анализа истории и современного состояния нейрокомпьютерных исследований по критерию решаемых задач сформулированы «слабое» и «сильное»

понятия нейрокомпьютинга и даны основные типы воспроизводимых нейрокомпьютерных исследований.

2. Определены основные принципы моделирования и практической реализации нейрокомпьютинга, позволяющие сформулировать источники функциональных и когнитивных ограничений нейрокомпьютинга.

3. Проведен сравнительный анализ классических примеров конкретной реализации общих свойств моделей нейрокомпьютинга и нейробиологии. Сформулированы методологические основания организации и реализации вычислений, перспективные в аспекте развития проблематики нейрокомпьютинга.

Положения, выносимые на защиту На защиту выносятся результаты анализа направлений, проблем и методологии нейрокомпьютинга, а именно:

1. В сфере нейрокомпьютинга устойчиво выделяются два основных направления: а) теоретическое развитие нейросетей и их практическое применение для решения прикладных вычислительно-математических задач, труднорешаемых или нерешаемых обычной вычислительной техникой;

б) воспроизведение биологических функций в технических устройствах (нейромоделирование и/или бионические проекты). При этом различение «слабого» и «сильного» понятия нейрокомпьютинга даёт возможность:

а) выделить технические и философско-методологические проблемы этих двух направлений, б) показать, что нейрокомпьютинг обладает собственной спецификой, не редуцируемой к проблематике искусственного интеллекта, несмотря на их тесную связь.

2. Анализ «сильного» понимания нейрокомпьютинга позволяет выделить следующие основные принципы его практической реализации:

1) коммуникативная структура организации; 2) гиперсетевая организация;

3) одновременное наличие тенденций к дифференциации и интеграции;

4) двунаправленность модельных репрезентаций; 5) расширение функциональности элементов. Это позволило показать ограниченность господствующей в настоящее время установки на технизацию языков описания биологических систем, приводящей к фактическому исключению из рассмотрения специфических биологических феноменов.

3. Выделенные методологические принципы ключевых инженерных проектов нейрокомпьютинга позволили сформулировать методологические основания организации и реализации вычислений, перспективные в аспекте развития проблематики нейрокомпьютинга. К ним относятся: расширение функциональности нейросетей за счет усложнения и индивидуализации их элементов; многоуровневая структуризация (гиперсложность) организации сетей; обобщение коннекционизма; расширение функциональности элементов сетей. С опорой на них проведен сравнительный анализ классических примеров конкретной реализации общих свойств моделей нейрокомпьютинга и нейробиологии (рефлекторная дуга И.П. Павлова — схема В. МакКаллока-В. Питтса, функциональная система П.К. Анохина — искусственная нейросеть Ф. Розенблатта и подходы к самоорганизации от И.Пригожина до Г. Эйгена, ассоцианизм — схема А.М. Иваницкого).

Теоретическая и практическая значимость диссертации Результаты исследования могут быть использованы для разработки методологических оснований парадигмы информатизации. Сформулированные положения позволяют уточнить и эксплицировать понятие нейрокомпьютинга, определить ограничения и перспективные новые направления проблемного поля нейрокомпьютерных исследований.

Анализ концептуально-методологической базы нейробиологии и нейрокомпьютинга дает основания для развития методологии современных исследований, а выявление методологических ограничений в существующих подходах нейромоделирования позволяет наметить новые перспективные направления исследований в области нейрокомпьютинга и нейробиологии.

Ряд статей, опубликованных по материалам диссертационного исследования входит в перечень рекомендованной литературы для изучения при подготовке к сдаче кандидатского минимума по философии и истории науки, например в МГУЭСИ, Новосибирском институте философии и права.

Методологические положения, разработанные в диссертации, представляют интерес для конкретно-научных исследовательских программ в области философии нейроинформатики и нейрокомпьютеров.

Материалы диссертации могут быть использованы в учебных курсах для бакалавров, магистров, аспирантов, докторантов и курсах по повышению квалификации для специалистов как дополнение к стандартным курсам по нейроинформатике и нейрокомпьютерам, обновляющее их проблематику, для анализа и прогнозирования влияния феномена дальнейшего развития информатизации на различные аспекты жизни человека.

Апробация работы Материалы были представлены и обсуждены на следующих конгрессах, симпозиумах, конференциях и семинарах:

1. Международная конференция по нейрокибернетике «Проблемы нейрокибернетики». Ростов-на-Дону, 2005, 2009, 2013; III–XIII Всероссийский семинар «Нейроинформатика и ее применения» Красноярск, ИВМ СО РАН, 2000-2014; Научная сессия МИФИ, II-VIII Всероссийская НТК «Нейроинформатика». Москва, МИФИ, 2000-2010; VI – VIII Всероссийская конференция «Нейрокомпьютеры и их применение». Москва, ИПУ: 2000 – 2003, МГППУ: 2011-2016; I Всероссийская междисциплинарная конференция «Философия искусственного интеллекта». Москва, МИЭМ, ИФРАН, 2005; II и

III Всероссийская междисциплинарная НТК: «Искусственный интеллект:

Философия, методология, инновации». СПб, 2007. М.: МИРЭА. 2009;

Всероссийские конференции «Искусственный интеллект. Интеллектуальные системы. Интеллектуальные и многопроцессорные системы.

Высокопроизводительные вычислительные системы». Донецк-ТаганрогМинск, 2006-2010.

2. IV Российский философский конгресс. Москва, МГУ. 2005; V Российский философский конгресс. Новосибирск. 2009; VI Российский философский конгресс. Нижний Новгород. 2012; II–XII Международный междисциплинарный конгресс «Нейронаука для медицины и психологии», 2006-2016. Крым, Судак; I Всероссийский научный форум «Инновационные технологии медицины XXI века». М.: «МЕДИ Экспо», 2005; IМеждународный Конгресс «Новые медицинские технологии». СПб., 2001; Философские проблемы биологии и медицины: традиции и новации. М.: МГМСУ, 2009;

Юбилейный междисциплинарный симпозиум «150 лет «Рефлексам головного мозга» И.М.Сеченова», 2013; Московская научная конференция «Моделирование будущего России 2050 года: эволюция реформ от Петра Первого до Владимира Путина», РГАУ МСХА, ПАНИ, 2015; Всероссийская научная конференция «Философия творчества», М.: ИФРАН, 2015;

Всероссийская междисциплинарная конференция Философия искусственного интеллекта, МГУ, 2016.

3. 51-st International Phenomenology Congress: The Controversy About the Existence of the World: An Interdisciplinary Investigation. Rome, Italy, 2001; 3rd-13th Inter.

Workshop on Computer Science and Information Technologies. CSIT’2001, 2003, 2005, 2007, 2008, 2010; 9th Inter. Conf. on Neural Information Processing (ICONIP), Singapore, 2002; Second World Congress on Stress. Melbourne. 1998;

XXIV Wide World Mathematical Congress. China, Beijing, 2002; XXV Wide World Mathematical Congress. Madrid, Spain, 2006; The XX World Congress of

Philosophy: Paideia. Boston, USA, 1998; The XXI World Congress of Philosophy:

Philosophy Facing World Problems. Istambul, 2003; The XXII World Congress of Philosophy: Rethinking Philosophy Today. Seoul, Korea, 2008 и др.

Соискатель являлся руководителем работ, соответствующих тематике диссертации, по грантам: РГНФ № 04-03-00066а «Философия нейрокомпьютеров и нейробиология»; РФФИ № 04-06-80460 «Фундаментальные вопросы философскометодологических аспектов нейрокомпьютеров и нейромоделирования»; РФФИ № 07-06-11003-ано, «Фундаментальные философско-методологические проблемы моделирования мозга и нейроинформационных технологий»; РФФИ № 08-061102ано «Философия искусственного интеллекта в концепциях нейронаук».

Соискатель являлся исполнителем работ, соответствующих тематике диссертации, по грантам:

РГНФ № 15-03-00519а «Постнеклассическая парадигма искусственного интеллекта»; РГНФ № 15-06-14043г «Организация XI Международного междисциплинарного конгресса «Нейронаука для медицины и психологии», 2015;

РГНФ № 16-06-14046г «Организация XII Международного междисциплинарного конгресса «Нейронаука для медицины и психологии», 2016; РФФИ № 15-06-20385г «Организация Международного междисциплинарного симпозиума «Актуальные вопросы нейрофилософии», 2015; РФФИ № 16-06-20254г «Организация XII Международного междисциплинарного конгресса «Нейронаука для медицины и психологии», 2016.

Круг обозначенных проблем и поле возможных новых направлений междисциплинарных исследований отображены в спецвыпусках «Научные достижения» под редакцией диссертанта — «Нейрокомпьютеры и общество» и «Нейронаука в медицине и психологии» международного междисциплинарного журнала ВАК «Нейрокомпьютеры: разработка, применение», а также в спецвыпусках под редакцией диссертанта «Нейронаука в медицине и психологии»

международного журнала ВАК, RSCI Web of Science «Биомедицинская радиоэлектроника».

Структура работы Работа содержит 3 главы, первая состоит из 3-х параграфов, вторая и третья главы состоят из 2-х параграфов; 2-х приложений и содержит 159 печатных стр., список литературы содержит 478 наименований.

2. СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Глава 1. История и современное состояние нейрокомпьютерных исследований В главе определяется и исследуется нейрокомпьютинг, дан обзор его ретроспективного и современного состояния, исследуются сущностные и понятийные аспекты явления нейрокомпьютинга. Анализ показал, что термин «нейрокомпьютинг» можно понимать в слабом и сильном смыслах. На этой основе проведена классификация типичных для НК задач и дан анализ основных существующих проблем как методологического, так и технического характера, определены основные парадигмы и концепции. Исследуются роль и значение философии для НК, а также роль и значение НК для философии. Исследуются связи НК с технической реальностью, информатизацией и искусственным интеллектом. Высокая значимость НК для обороноспособности страны и технологического развития общества (в свете современного перечня критических технологий) обусловливает неклассическое расширение философского и методологического анализа НК.

Параграф 1.1. Рассмотрены история возникновения, основные направления и этапы развития НК и его концепций в традиционном понимании. Определяются специфические особенности НК. Оценивается степень новизны и результативности моделей НК. Анализируются отношения и связи НК с информатизацией общества и технической реальностью. Приведён аналитический обзор существующих направлений нейрокомпьютинга, проведена их классификация. В дополнение к господствующим подходам описания истории НК на базе зарубежных разработок, специальное внимание уделяется выявлению и структурированию направлений отечественного нейрокомпьютинга. Сформулированы основные проблемы нейрокомпьютинга.

К основным проблемам развития современного НК на техническом уровне относятся:

алгоритмичность, отсутствие возможности к самогенерации алгоритмов;

задачность компьютеров, то есть необходимость формализованной постановки задачи;

необходимость линеаризованной дискретизации;

низкая гибкость, пластичность и вариативность решений;

отсутствие возможности самовоспроизведения структуры и функций.

К основным проблемам развития НК на философско-методологическом уровне относятся:

отсутствие критериев сходства с биообъектом;

отсутствие критериев выполнения когнитивных функций, из чего следует проблема реализации этих функций на небиологическом субстрате;

ограничения, вносимые используемой методологией жестких схем, программ или задач;

сведение моделируемых задач к вычислительным процедурам;

недостаточно исследованы отношения между НК и нейробиологией (и другими науками) в онтологическом, эпистемологическом и терминологическом планах;

недостаточно исследовано влияние НК на личностное и общественное сознание, на общество и общественную практику.

Параграф 1.2. Выделены типичные задачи НК и рассмотрена его значимость в свете соотнесения с перечнем критических технологий Российской Федерации и концепции НБИК-конвергенции. Отмечена большая роль НК для развития критических технологий и обеспечения прорывных условий прогресса. Для подготовки и осуществления следующего подъёма по всем направлениям необходимо переопределение и расширение понятия нейрокомпьютера. Проводится уточнение с философских позиций понятия НК как научно-технического направления и методологии. Сформулированы базовые понятия «сильного» и «слабого» НК, определены сущность и проблемные поля. Слабое понимание нейрокомпьютинга — вычисления на основании методологии аппроксимации или классификации (кластеризации) данных в нейросетевом логическом базисе пороговых функций как частный случай раздела прикладной математики, а именно нелинейной регрессии и/или применение метода наименьших квадратов в базисе пороговых функций (Д.А. Тархов, А.И. Галушкин, А.Н. Горбань и др.). Сильное понимание нейрокомпьютинга — воспроизведение нейробиологических эффектов на технической, биологической, физико-химической, информационной или иной основе, их применение, в частности, как инструмента оптимизации умственного труда, при решении практических задач в различных областях жизнедеятельности человека (медицина, космос, машиностроение и др.), а также для познания принципов работы нервной системы (К.В. Анохин, Е.А. Умрюхин, В.Д. Цыганков, И.В. Степанян, Т. Никагаки и др.). На основе этого рассмотрено современное понимание нейрокомпьютинга и возможные его расширения.

Разработана классификация свойств слабого и сильного НК. Философские концепции и методы рассматриваются в контексте основных проблем НК. На этом основании эксплицируется концептуальный аппарат НК. Идеи и модели НК рассматриваются с точки зрения их возможной эвристической значимости для философии в аспекте освоения возникающей новейшей предметной области. В сфере нейрокомпьютерных исследований рассматриваются проблемы аксиоматизации, критериев научности, интерпретации результатов, компенсации возможных негативных последствий.

Параграф 1.3. Приводится краткий исторический обзор проблемы ИИ в его связи с нейрокомпьютингом, проводится классификация задач и парадигм, выявляется приоритетность проблем и категорий ИИ и НК, их взаимозависимость и взаимозначность через понятия интеллекта и информации. Рассмотрены системы классификации Г.С. Поспелова, В.Н. Захарова, Л.К. Эйсымонта, В.Н. Садовского, расширенные в работе в связи с изменившимися условиями современного развития. Проанализированы и проведены взаимные сравнения с общепринято выделенными основными направлениями ИИ: процессирование знаний, общение, восприятие, обучение, поведение, принятие решений, философские и методологические основания ИИ. Изучено зарождение философского аспекта проблемы ИИ, связываемого обычно с появлением известной работы А. Тьюринга «Может ли машина мыслить?» Также вопрос, поставленный А. Тьюрингом, неоднократно поднимался и обсуждался снова как профессионалами с технической стороны (А. Эндрю, Дж. Вейценбаум, Дж. Серл, А.И. Берг, В.М. Глушков, Г.С.Поспелов, Н.М. Амосов и др.), так и философской (А.Ю. Алексеев, Д.И.Дубровский, В.А. Лекторский, Е.А. Никитина, Ю.Ю. Петрунин и др.). Сделаны выводы, что в целом развитие систем и концепций ИИ идет по пути все большей структуризации, и, вместе с тем, увеличением дифференциации и интеграции в соответствии с конкретизацией достигаемых целей.

Обсуждаются терминологические проблемы понятия «интеллект» в его отношении к понятиям «логического», «рационального» и «искусственного».

Принимая во внимание взгляд на интеллект как на диалектическое сочетание рационального с иррациональным, рассматривается гносеологическая проблема ИИ в версии А. Эндрю: «Любая попытка создать интеллектуальную или думающую машину автоматически подразумевает самоотрицание… Пока разработка искусственного интеллекта не достигнет своей высшей цели – дублирования каждого аспекта человеческого интеллекта (что, по-видимому, неосуществимо в обозримом будущем), ему обязательно будет присуще такое самоотрицание».

(Эндрю А. Искусственный интеллект. — М.: Мир, 1985. — С. 18-32.) Предлагается методологический подход к классификации и упорядочиванию систем категорий ИИ и НК на различных уровнях: 1) свойств и функций отдельного индивида; 2) коммуникативного поведения двух индивидов; 3) микросоциальном; 4) макросоциальном; 5) моделирования эволюционных механизмов; 6) междисциплинарных задач распознавания образов и обучения. На этом основании проводится их сопоставительный анализ, а также пересмотр части распространённых представлений об их преемственности.

Проводится анализ соотношения ИИ и НК с понятием рациональности, а также их взаимной мотивации. Делается вывод о том, что сущностные взаимоотношения НК и ИИ являются современной «информационно-бытийной»

трансформацией отношений материалистической и идеалистической традиций в философии. Вновь активизирующийся в наши дни интерес к моделированию разума можно интерпретировать как свидетельство назревающей необходимости смены парадигмы в информационных и частично в биологических науках.

Глава 2. Концептуальные основания моделирования в нейрокомпьютинге В главе на основе теории репрезентаций М.

Вартофского проводится анализ базисных для современного понимания НК концепций – нейросетевой парадигмы и нейромоделирования. Основываясь на определении сильного нейрокомпьютинга, проводится модификация его концептуальной основы. Проанализирована структура сетевой парадигмы в динамике генезиса сетевой структуризации вне зависимости от субстрата на уровне общесистемных свойств. Сетевой принцип организации систем, реализующих когнитивные функции, разрабатывается в аспекте как интегративного, так и дифференцирующего преобразования сетевой структуры.

Сетевая парадигма расширяется благодаря не только гиперсетевому построению элементов и компонентов сетей, но и введению многотипных и многофункциональных элементов нейросетей, что позволяет воспроизводить индивидуальные различия. Индивидуализация компонентов сетей распространяется на комплексы и большие группы. Выделены свойства, присущие как нейробиологическим, так и нейрокомпьютерным моделям.

Параграф 2.1. На основе предложенного автором подхода к оценке сложности систем и представления о гиперсложности биологических нейронов показана возможность обобщения теории нейросетей. Рассматриваются специфические отличия организации биосистем от организации технических систем. Приводятся результаты исследований, показывающие, что сложность существующих нейросетей несравнима со сложностью их биологических аналогов. Способы описания межнейронных соединений, как на вещественном, так и на энергетическом и информационном уровнях применены к описанию самого нейрона, внутринейронным взаимодействиям, а также к элементам нейрона.

Показано, что нейрон имеет сложную гиперсетевую, фрактальную структуру и представляет собой не тривиальную стандартную ячейку, а полноценную нейросеть. Этот факт может служить основанием распространения теории нейросетей на все уровни организации биосистем.

В рамках аппарата нейросетей включение компонентов, обладающих биологической сложностью, обеспечивает расширение области применимости и увеличение степени универсальности и позволяет говорить о возможности разработки общей теории нейросетей.

НК появляется в связи с усложнением основного структурного элемента – нейрона по сравнению с двоичной ячейкой обычных компьютеров. Развитием этой тенденции и является предложенный подход, обеспечивающий конструирование нейросетей с повышенной функциональной нагрузкой на элементы сетей.

Полученные в настоящем исследовании результаты как моделирования, так и анализа организации нервной ткани показывают, что сложность поведения биосистемы обусловливается равной или превосходящей сложностью поведения отдельных ее элементов. Соответствующая модификация сетевой парадигмы заключается в агломерации элементов сетей в комплексы с индивидуальной структурой и параметрами и в композиции их в большие группы на основе сходства функциональных свойств (например динамических характеристик), и, как следствие, в принципе построения «живой» системы только из «живых» элементов.

Параграф 2.2. Исследуются философские проблемы соотношения нейробиологии (НБ) и НК. Отмечается, что, со времен доклада Лайтхилла и появления методологии М. Месаровича в теории сложных систем и по сей день принято считать, что основной причиной отсутствия моделей, имеющих сложность, сопоставимую со сложностью биосистем, является отсутствие общего языка для этих наук. В настоящем исследовании предлагается вариант решения этой проблемы.

Проанализированы основания одностороннего понимания моделирования как репрезентации у М. Вартофского. Моделирование предполагает наличие субъекта.

В моделировании как установлении ментальной связи между объектом и моделью различается онтологический статус репрезентации существующих объектов (отношений и систем) и онтологический статус репрезентации объектов, ещё не существующих реально, или объектов, существующих лишь идеально.

Лингвистические выражения можно рассматривать как формальные системы, но неправомерно считать их моделями. Лингвистический подход представляет лишь одну сторону в отношениях объекта и субъекта. Для обеспечения развития конкретных наук необходимо развивать методы, позволяющие выйти за пределы умственных сознательных операций в сферу моделей, реализуемых на материальном субстрате.

Сопоставление методов моделирования в НБ и НК должно быть основано на специфической общности их предметных областей, представленной общим объектом — когнитивными процессами. В настоящее время их развитие позволяет говорить не просто о заимствовании одной из наук моделей, созданных в другой, а о разработке методов моделирования когнитивных процессов, чувствительных к своеобразию этой предметной области.

Глава 3. Методологический анализ практических реализаций моделей нейрокомпьютинга На основе выделенных во второй главе структурных характеристик концептуальной основы нейросетевой парадигмы и нейромоделирования в главе проводится анализ современных направлений НК в слабом понимании.

К ним относятся: нейросетевой принцип организации вычислительных сред на основе формальных нейронов, нейромоделирование и нейробионические модели.

Исследуются конкретные примеры основных концепций НК и НБ, а также соотношения технических и внетехнических компонентов НК и НБ.

Параграф 3.1. На основе выделенных во второй главе структурных характеристик концептуальной основы нейросетевой парадигмы и нейромоделирования проводится анализ трёх основных парадигмальных установок НБ и НК, их конкретных практических реализаций и применения нейробионических моделей в НК. Рассматриваются корреляции между рефлекторной дугой И.П. Павлова и до сих пор используемым в НК архаичным формальным нейроном В.С. МакКаллока — В. Питса, функциональной системой П.К. Анохина и искусственной нейросетью, принципами ассоцианизма и моделированием эффектов высшей нервной деятельности по А.М. Иваницкому.

Выделенные критерии сходства моделей НК и НБ (процессуальность, процедуральность, концептуальность, технологичность, количественность, интерпретируемость) позволяют установить возрастание подобия моделей НБ и НК за счёт технизации моделей НБ и увеличения их конструктивности. Это позволяет оценить их современное соотношение как одностороннее методологическое доминирование моделей НК, обусловленное современным уровнем развития точных наук, техники и технологии.

Современное развитие когнитивных наук, нейронаук и наук биологического цикла позволяет ставить вопрос о разработке ориентированных на биологические структуры моделей когнитивных процессов.

Параграф 3.2. Основанием понимания НК в слабом смысле является сетевой принцип. Его расширения на базе сформулированного понятия гиперсложности нейрона (не как простейшего элемента сети в машинном понимании, а как сетевой структуры) рассматриваются на ряде примеров морфо-функциональной организации: а) дендритов нейронов; б) сигнальной организации спайка; в) сомы нейрона; г) пучков аксонов; д) пессимума. Показано, что представлением дендрита как структуры с неаппроксимированной конфигурацией является сеть, аналогичная нейросети, в результате чего образуется дендропроцессор. Сигнальная организация спайка даёт пример гиперсложной организации нейронной сети и на уровне сомы нейрона, и на уровне пучков аксонов. Гиперсложная организация обнаруживается и на функциональном уровне пессимума. Выделенную рекурсивную гиперсложность можно трактовать как (квази)фрактальность нейрона и его микроскопического строения.

Предложенная схема организации вычислений была реализована и обнаружила уникальные вычислительные свойства (например, точно решала дифференциальные и разностные уравнения). Это может дать возможность конструирования бионических управляющих устройств реального времени без погрешностей, что невозможно для традиционных вычислительно-компьютерных методов.

Как гиперсети рассмотрены метаболический сетевой «компьютер» нейрона на примере цикла лимонной кислоты и нейросетевая организация генетического кода, позволяющая визуализировать и распознавать тонкие различия генетических свойств организмов.

Предложенный во второй главе гиперсетевой принцип, сочетающий интегративное и дифференцирующее преобразования, рассмотрен на примере предложенного автором способа организации нейросетей, элементами которых служит не нейрон, а комплекс мотонейрон — клетка Реншоу. Это даёт возможность как агломерации элементов в комплексы и группы, обладающие сильно индивидуализированными свойствами, так и объединения элементов сети по сходным свойствам.

В заключении главы рассмотрены перспективы развития НК в сильном и слабом смыслах. НБ, рассматриваемая как одно из оснований развития НК, создаёт новые возможности. При этом возможно наметить не только концепции и направления, но и конкретные нейрофизиологические и нейробиологические гипотезы и модели. С другой стороны, НК можно рассматривать как основание для выдвижения гипотез и даже формирования новых концепций.

В Заключении подводятся итоги исследования и рассматриваются его дальнейшие перспективы.

На основе проведённого анализа генезиса и направлений НК характеризуются современное состояние и проблемы нейрокомпьютерных исследований. Их изучение позволило сформулировать определение НК с различением слабого и сильного НК. На этом основании выделены два базовых для современного понимания НК направления – нейросетевая парадигма и нейромоделирование.

Сформулированы принципы расширения существующих парадигм НК.

Обосновано гиперсетевое расширение принципа организации нейросетей, соответствующее специфической для биологических объектов степени сложности их организации, что позволяет ставить задачу моделирования когнитивных процессов, структурно и функционально эквивалентных биологическим прообразам.

Анализ практических реализаций в рамках современных направлений НК позволил сделать вывод о современном методологическом доминировании моделей НК и предложить модели когнитивных процессов, ориентированные на биологические структуры.

Взаимное рассмотрение НБ и НК как условий и оснований существования каждого из них создаёт новые возможности для их развития на уровнях гипотез, моделей, концепций.

Дальнейшая разработка общих философско-методологических вопросов НК, как и взаимодействие специалистов, работающих в областях нейробиологии, психофизиологии, нейрокомпьютинга, медицины и медицинской техники, чрезвычайно важны в связи с информатизацией, технизацией, роботизацией — как проявление «биологизации», восполняющей односторонность узкого технического подхода.

Основные публикации по теме диссертации

По результатам выполненных исследований 437 печатных работ, из них:

1. в изданиях, включенных ВАК при Министерстве образования и науки РФ в Перечень рецензируемых научных изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, на соискание ученой степени доктора наук – 112 работ;

2. в изданиях, входящих в международные реферативные базы данных и системы цитирования – 24 работы, в том числе, в изданиях, включенных в БД Scopus – 4 работы, в изданиях, включенных в системе Web of Science (ISI) – 24 работы, в системе Ulrich’s Periodicals Directory – 2 работы;

3. в англоязычных изданиях – 11 работ.

Статьи, опубликованные в изданиях, включенных ВАК при Министерстве образования и науки РФ в Перечень рецензируемых научных изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, на соискание ученой степени доктора наук:

1. Савельев А.В. Нейронаука для медицины и психологии. Новейшие разработки в фундаментальных и прикладных нейроисследованиях и психологии / Е.В. Лосева, А.В.

Савельев / Выпуск под ред. Е.В. Лосевой, А.В. Савельева // Биомедицинская радиоэлектроника. 2016. № 4. С. 3-5.

2. Савельев А.В. Взаимодействие электромагнитного поля спайка с олигодендроглией / Выпуск под ред. Е.В. Лосевой, А.В. Савельева // Биомедицинская радиоэлектроника.

2016. № 5. С. 31-36.

3. Савельев А.В. От нейрофилософии к нейронауковедению: код положения нейрона материальный субстрат кодов сознания? / И.С. Брянцев, В.В. Колушов, А.В.

Савельев // Биомедицинская радиоэлектроника. 2016. № 4. С. 8-11.

4. Савельев А.В. Метод измерения и оценки электромагнитной компоненты биополя и его применение в медицинской технике / А.П. Дубров, Ю.П. Кравченко, А.В. Савельев // Биомедицинская радиоэлектроника. 2016. № 4. С. 15-18.

5. Савельев А.В. Обоснование цифрового латерализационного нейроинтерфейса / Н.А.

Новосёлова-Савельева, А.В. Савельев / Выпуск под ред. Е.В. Лосевой, А.В.

Савельева // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2016. №6. С. 5-7.

6. Савельев А.В. Нейрокомпьютерные технологии в распознавании музыкального заимствования // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2016. №6. С. 19-21.

7. Савельев А.В. Управление хаотическими свойствами нейрона / И.В. Степанян, А.В.

Савельев // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2016. №6. С. 27-29.

8. Савельев А.В. Общая теория сверхсложных систем и конструируемость // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2016. №6. С. 63-68.

9. Савельев А.В. Новейшие разработки в фундаментальных и прикладных нейроисследованиях и психологии / Е.В. Лосева, А.В. Савельев // Нейрокомпьютеры:

разработка, применение. 2016. №5. С. 5-7.

10.Савельев А.В. «Виртуальное оживление» информационных нейродинамических объектов / И.С. Брянцев, В.В. Колушов, А.В. Савельев // Нейрокомпьютеры:

разработка, применение. 2016. №5. С. 21-23.

11.Савельев А.В. Принципы офтальмонейрокомпьютинга / Н.А. Новосёлова-Савельева, А.В. Савельев // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2016. №5. С. 59-62.

12.Савельев А.В. Электромагнитное поле мозга это не только ЭЭГ / Ю.П. Кравченко, А.В.

Савельев // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2016. №5. С. 63-65.

13.Савельев А.В. Нейронаука для медицины и психологии / Е.В. Лосева, А.В. Савельев // Биомедицинская радиоэлектроника. 2016. № 1. С. 3-5.

14.Савельев А.В. Открытие и медико-биологические применения биогальваночастного эффекта // Биомедицинская радиоэлектроника. 2016. № 1. С. 31-45.

15.Савельев А.В. Становление нейрофилософии в отечественной науке / Алексеев А.Ю.,

Кузнецов В.Г., Савельев А.В., Янковская Е.А. // Философские науки. 2015. № 11. С. 48Савельев А.В. Системотехника в контексте нейрокомпьютинга // Нейрокомпьютеры:

разработка, применение. 2015. №11. С. 15-27.

17.Савельев А.В. Научная школа «Психофизиология и нейрокомпьютинг сенсорных систем» ИМПБ РАН / В.Я. Сергин, Е.В. Лосева, А.В. Савельев / Выпуск под ред. В.Я.

Сергина, Е.В. Лосевой, А.В. Савельева // Нейрокомпьютеры: разработка, применение.

2015. №11. С. 5-7.

18.Савельев А.В. Цифровой нейроинтерфейс / Н.А. Новосёлова-Савельева, А.В.

Савельев // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2015. №11. С. 15-27.

19.Савельев А.В. Научная школа «Нейронаука: от системной деятельности мозга к нейрокомпьютингу» Научно-исследовательского института нормальной физиологии им. П.К. Анохина» / Е.А. Умрюхин, Е.В. Лосева, А.В. Савельев / Выпуск под ред. чл.корр. РАН Е.А. Умрюхина, Е.В. Лосевой, А.В. Савельева // Нейрокомпьютеры:

разработка, применение. 2015. №8. С. 5-7.

20.Савельев А.В. Моделирование нейропроцессорных свойств дендритов нейронов и системное решение проблемы дистальных синапсов / И.С. Брянцев, В.В. Колушов, М.А. Рязанов, А.В. Савельев // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2015. №8.

С. 20-32.

21.Савельев А.В. Научная школа ИМАШ РАН: Нейронаука и нейрокомпьютинг для биоинформатики и психофизиологии / И.В. Степанян, Е.В. Лосева, А.В. Савельев / Выпуск под ред. И.В. Степаняна, Е.В. Лосевой, А.В. Савельева // Биомедицинская радиоэлектроника. 2015. № 7. С. 3-5.

22. Савельев А.В. Открытие нейрофизических вихрей в нервной системе // Биомедицинская радиоэлектроника. 2015. № 6. С. 15-27.

23. Савельев А.В. Нейрокомпьютеры и общество // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2015. №7. С. 35-43.

24. Савельев А.В. Нейрофилософия как концептуальная основа нейрокомпьютинга / Алексеев А.Ю., Кузнецов В.Г., Петрунин Ю.Ю., Савельев А.В., Янковская Е.А. // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2015. №4. С. 69-77.

25. Савельев А.В. Актуальные вопросы нейрофилософии / Алексеев А.Ю., Кузнецов В.Г., Петрунин Ю.Ю., Савельев А.В., Янковская Е.А. // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2015. №4. С. 9-11.

26.Савельев А.В. В защиту нейрокомпьютинга / И.С. Брянцев, А.В. Савельев // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2015. № 4. С. 24-25.

27.Савельев А.В. Супервизуализационная биомеханодинамика сверхсложных систем /

В.В. Колушов, А.В. Савельев // Биомедицинская радиоэлектроника. 2015. № 4. С. 37Савельев А.В. Нейроатомный проект и нейрокомпьютинг // Нейрокомпьютеры:

разработка, применение. 2015. № 4. С. 69-70.

29.Савельев А.В. Новейший философский поворот в нейронауках. Обзор юбилейного междисциплинарного симпозиума «150 лет «РЕФЛЕКСАМ ГОЛОВНОГО МОЗГА»

И.М. Сеченова» / А.Ю. Алексеев, А.В. Савельев, Е.А. Янковская // Философия науки.

2014. №1(60). С. 114-135.

30.Савельев А.В. Нейрофилософия, впервые в России / А.В. Чечкин, А.Ю. Алексеев, Ю.Ю. Петрунин, А.В. Савельев Е.А. Янковская // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014. №10. С. 58-69.

31. Савельев А.В. Наноэффекты в молекулярных шарнирах ионных каналов клеточной мембраны нейронов и нейрокомпьютерное моделирование природы пороговых волн // Нанотехнологии: разработка, применение ХХI век. 2015. Т.7. № 1. С. 31-39.

32. Савельев А.В. Проблема «объяснительного разрыва» между мозгом и сознанием // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014. № 7. С. 38-44.

33.Савельев А.В. Новейшая нейрокомпьютерная офтальмокоммуникационная аналогия в функциональной анатомии глаза как подобия мозга / Н.А. Новосёлова-Савельева, А.В.

Савельев // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014. № 5. С. 46-53.

34.Савельев А.В. Решение парадокса функциональной нейроанатомии зрения и его медицинские применения / Н.А. Новосёлова-Савельева, А.В. Савельев // Биомедицинская радиоэлектроника. 2014. № 4. С. 57-59.

35.Савельев А.В. Нейронаука для медицины и психологии и научная школа «Достижения нейронаук в начале ХХI века» / Е.В. Лосева, А.В. Савельев / Под ред. Лосевой Е.В., Савельева А.В // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014. № 4. С.3-5.

36. Савельев А.В. Нейрофилософия или нейрософия что является более общим? // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014. № 4. С. 71-72.

37. Савельев А.В. Вычислительная сложность проблемы сознания // Нейрокомпьютеры:

разработка, применение. 2014. № 4. С. 49-50.

38. Савельев А.В. Существует ли «трудная проблема сознания»? // Нейрокомпьютеры:

разработка, применение. 2014. № 4. С. 47-48.

39. Савельев А.В. Нейронанофизическая природа распределенного молекулярноклеточного наноакцептора результата действия // Нанотехнологии: разработка, применение ХХI век. 2013. Т.5. № 3. С. 14-20.

40.Савельев А.В. Спайк-коллективное нейрокомпьютерное визуализационное конструирование сверхсложных нейронных систем нейробиологии / В.В. Колушов, А.В. Савельев // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2013. № 8. С. 60-65.

41. Савельев А.В. Расширение понятия нейрокомпьютера и нейрокомпьютинга // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2013. № 7. С. 58-68.

42. Савельев А.В. Общая теория самоорганизационного нейроуправления // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2013. № 5. С. 3-13.

43.Савельев А.В. Нейрокомпьютеры и общество / Под ред. А.В. Савельева // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2013. № 7; 2011. № 1; 2010. № 8.

44.Савельев А.В. Нейрокомпьютеры в 2012 году: новая парадигма / А.В. Чечкин, А.В.

Савельев // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2012. №12. С. 69-76.

45.Савельев А.В. Нейроэкзистенциальное моделирование детальных диффузионносинергетических аспектов объемного нейротрансмиттинга: нейрокомпьютеры в нейробиологии // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2012. №7. С. 49-59.

46.Савельев А.В. Новые 3D-информационные технологии в анимационном «оживлении»

клеточной биоткани на основе коммуникативной социо-имитационной методологии / В.В. Колушов, А.В. Савельев // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2012. №8.

С. 18-26.

47.Савельев А.В. Обзор IX Всероссийской научной конференции «Нейрокомпьютеры и их применение» НКП-2011 // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2011. № 9. С.

66-76.

48. Савельев А.В. Нейросоциометодология проблемы диалога между нейробиологией и нейромоделированием // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2011. № 1. С. 47Савельев А.В. Тёмная сторона силы или субъективность в эпистемологии // Философия науки. 2010. № 3(46). С. 3-22.

50. Савельев А.В. Методология индивидуально-коллективного моделирования нейронной биовозбудимости как новая нейрокомпьютерная парадигма / В.В. Колушов, А.В.

Савельев // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2010. № 8. С. 40-47.

51. Савельев А.В. Критический анализ функциональной роли модульной самоорганизации мозга // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2008. № 5-6. С. 4-17.

52. Савельев А.В. Эпистемология самопознания в нейрокомпьютерной парадигме // Философия науки. 2007. № 3 (34). С. 41-59.

53.Савельев А.В. На пути к общей теории нейросетей. К вопросу о сложности // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2006. № 4-5. С. 3-19.

54.Савельев А.В. Нейрокомпьютеры в изобретениях // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2004. № 2-3. С. 33-49.

55.Савельев А.В. Философия моделирования как мета-методология в нейроинформационных технологиях и искусственном интеллекте / Алексеева И.Ю., Петрунин Ю.Ю. // Вестник МГУ. Серия 7. Философия. 2007. № 2. С.47-61.

56.Савельев А.В. Учение об эпистемологической стратегии // Философия науки. 2004. № 2(21). С. 3-17.

57.Савельев А.В. Internet и нейрокомпьютеры как социотехнологические стратегии искусственного мира // Философские науки. 2004. № 6. С. 100-113.

58.Савельев А.В. Философия методологии нейромоделирования: смысл и перспективы // Философия науки. 2003. № 1(16). С. 46-59.

59. Савельев А.В. Модель нейрона как возможная мультицеллюлярная структура (К вопросу о том, что мы все-таки моделируем?) // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2002. № 1-2. С. 4-20.

60.Савельев А.В. К вопросу о причинах происхождения философии нейрокомпьютеризации сознания // Философия науки. 2002. № 1(12). С. 51-62.

61.Савельев А.В. К вопросу эпистемологической адекватности нейрокомпьютеров // Философия науки. 2000. № 1(7). С. 85-91.

62.Савельев А.В. Техника трансовых воздействий / Бакусов Л. М., Репкин И. С., Шосталь С. А. // Медицинская техника. 1997. № 4. С. 14-18.





Похожие работы:

«ВОТЯКОВ Роман Владимирович ВЫЯВЛЕНИЕ НЕФТЕГАЗОПЕРСПЕКТИВНЫХ ЗОН В СЕВЕРО-ВОСТОЧНОЙ ЧАСТИ ПРЕДПАТОМСКОГО ПРОГИБА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИИ КОМПЛЕКСНОГО СПЕКТРАЛЬНО-СКОРОСТНОГО ПРОГН...»

«Камзина Надежда Еновна Интеграция гуманитарных знаний в художественном творчестве и проектной деятельности дизайнера Специальность 17.00.04 – изобразительное искусство, декоративно-прикладное искусство и архитектура Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата искусствоведения Барнаул...»

«Ребров Алексей Владимирович ВЛИЯНИЕ СТРУКТУРЫ МОТИВАЦИИ РАБОТНИКОВ СОВРЕМЕННЫХ РОССИЙСКИХ ОРГАНИЗАЦИЙ НА РЕЗУЛЬТАТИВНОСТЬ ИХ ТРУДА Специальность 22.00.08 – Социология управления Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата социологических наук МОСКВА – 2009 Рабо...»

«Максимов Сергей Станиславович Современные экзогенные процессы на территории Чувашской Республики Специальность: 25.00.25 Геоморфология и эволюционная география Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук Казань 20...»

«ВЕСЕЛОВСКИЙ Роман Витальевич Палеомагнетизм крупных магматических провинций Северной Евразии: геодинамические следствия Специальность 25.00.03 – геотектоника и геодинамика АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени доктора геолого-минералогических наук Москва -2Работа выполнена на кафедре динамической геологии геологического ф...»

«УДК 551.87 Любас Артем Александрович ПАЛЕОРЕКОНСТРУКЦИЯ СРЕДЫ ОБИТАНИЯ ПРЕСНОВОДНЫХ МОЛЛЮСКОВ В НЕОГЕН-ЧЕТВЕРТИЧНЫХ ВОДОТОКАХ С ЭКСТРЕМАЛЬНЫМИ ПРИРОДНЫМИ УСЛОВИЯМИ Специальность 25.00.25 – геоморфология и эволюционная гео...»

«АГЕЕВ Константин Владимирович МИГРАЦИОННЫЕ ПРОБЛЕМЫ И ИХ МЕНЯЮЩАЯСЯ РОЛЬ В СОВРЕСЕННОМ ПОЛИТИЧЕСКОМ ПРОЦЕССЕ ФРАНЦУЗСКОЙ РЕСПУБЛИКИ Специальность 23.00.02 Политические институты, процессы и технологии АВТОРЕФЕР...»

«Поляков Дмитрий Борисович ИДЕНТИЧНОСТЬ СУБЪЕКТА В ФИЛОСОФИИ АНАРХИЗМА Специальность 09.00.11 – Социальная философия (философские науки) АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата философских наук Чита – 2016 Работа выполнена в ФГБОУ ВО «Забайкальский государственный университет» Научный доктор философских наук, профессор руководит...»

«Варакин Владимир Сергеевич СПЕЦИФИКА ЖУРНАЛИСТСКОЙ ГЕРМЕНЕВТИКИ 09.00.11 – социальная философия АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата философских наук Архангельск – 2013 Работа выполнена на кафедре философии Института социально-гуманитарных и политических наук ФГАОУ ВПО «Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова» доктор философских наук, професс...»

«Рябов Дмитрий Олегович ОБРАЗ РОССИИ В ПОЛИТИКЕ ЕВРОПЕЙСКОЙ ИДЕНТИЧНОСТИ ЕС Специальность 23.00.04 Политические проблемы международных отношений, глобального и регионального развития Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата политических наук Санкт-Петербург Диссертация выполнена на кафедре международных политическ...»

«ДОРОШКЕВИЧ Анна Геннадьевна ПЕТРОЛОГИЯ КАРБОНАТИТОВЫХ И КАРБОНАТСОДЕРЖАЩИХ ЩЕЛОЧНЫХ КОМПЛЕКСОВ ЗАПАДНОГО ЗАБАЙКАЛЬЯ 25.00.04 – петрология, вулканология АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора геолого-минералоги...»








 
2017 www.pdf.knigi-x.ru - «Бесплатная электронная библиотека - разные матриалы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.