Может показаться, что я упрощаю, но механизм работы мозга и нервных клеток уже объясняется моделью нейронной сети. И сама эта модель имеет довольно простую структуру. Позвольте объяснить. Хотя это просто, разговор получится довольно специализированным, так что, если вы думаете «Ну, технические науки – это не мое!», можете смело переходить к разделу «Механизм устного счета».

Как же работают нервные клетки в мозге? У самой нервной клетки есть только два состояния: возбуждение или покой. И все. Причем возбуждение длится совсем недолго – не больше 10 миллисекунд (тысячных долей секунды). За это мгновение возбуждение возникает и гаснет.

Затем это возбуждение распространяется по нервным волокнам примерно со скоростью звука – 200–300 метров в секунду – и стимулирует следующую клетку. Но она получает сигналы не от одной, а от множества клеток.

Представьте – около тысячи клеток одновременно посылают ей разные сигналы. Клетка-получатель суммирует все эти стимулы, и, когда сумма достигает определенного порога, она сама возбуждается и передает сигнал дальше через синапсы. Синапс – это место контакта между нервными клетками.

У одного нейрона бывает от тысячи до десяти тысяч синапсов. Они делятся на два типа: возбуждающие и тормозящие. То есть сигнал может не только стимулировать, но и подавлять активность.

«Нейронная сеть» – это попытка воспроизвести работу нервных клеток на компьютере. Если объяснять схематично: элементы, соответствующие нейронам, выстраивают в вертикальные колонки от 1 до n, и таких колонок размещают много рядом.

При поступлении стимула сигнал передается от одной колонки к соседней. Скажем, если реагирует элемент 1 в крайней правой колонке а, то информация об этом поступает ко всем элементам от b1 до bn. Но сигнал умножается на определенный коэффициент – например, если а1 выдает единицу, до элементов колонки b может дойти только одна десятая (0,1). Затем реакция колонки b передается дальше, колонке c.

Из элементов b1-bn реагируют только те, где полученный стимул превысил пороговое значение. Они передают сигнал элементам от c1 до cn. В итоге, если суммарный сигнал, дошедший до элементов колонки c, превышает порог, нервная клетка «выстреливает» – реагирует. Если не превышает – молчит.

Вот, собственно, и вся структура нейронной сети.

Поразительно, но эта простейшая модель способна имитировать работу мозга. Если вам кажется, что все это слишком сложно, запомните главное: этой моделью можно объяснить работу мозга, а наши реакции зависят от того, отвечают ли нервные клетки на стимулы.

Регулируя параметры передачи сигналов между нейронами, можно воспроизвести многие функции мозга.

Например, научить машину читать. Не просто механически распознавать буквы, а именно обучаться чтению. Когда машина ошибается, человек поправляет: «Неверно».

Удивительный факт: кривая обучения нейронной сети совпадает с кривой обучения ребенка, осваивающего буквы. Когда ребенок учит сотню знаков, процесс обучения идет не по прямой вверх – сначала происходит спад, потом подъем.

У нейронной сети точно такая же динамика: провал, затем рост. Это убедительное доказательство того, что модель действительно воспроизводит работу человеческого мозга.