Локализация функций в коре головного мозга. Эволюционно-морфологические предпосылки сознания. Определение сознания с точки зрения психологии и физиологии мозга. Внутренний мир и состояния сознания. Отделы нервной системы животных, отвечающие за сознание.

Психика как функция головного мозга: проблема соотношения психики и мозга; основные положения системной динамической локализации высших психических функций ; структурно-функциональные принципы работы мозга. Характеристика сознания человека.

Психика человека как сложная система, состоящая из отдельных иерархически организованных подсистем. Психические процессы, свойства, состояния. Строение головного мозга. Взаимодействие психики и особенностей головного мозга. Строение нервной системы.

Задачи нейропсихологии в изучении мозговых механизмов на материале локальных поражений мозга. Разработка и создание теоретических моделей функционирования мозга как субстрата психики. Функциональная асимметрия полушарий и голографическая модель мозга.

Функциональная асимметрия полушарий человеческого мозга. Способность функциональной асимметрии существенно расширять возможности мозга, делать его более совершенным. Межполушарная асимметрия и межполушарное взаимодействие. Связь асимметрии мозга с полом.

Теории связи психики и мозга. Психическое и нервно-физиологическое в работе мозга. Зрительное восприятие. Физиологические механизмы внимания. Функционирование и происхождение эмоций. Общие модели регуляции поведения.

Нейропсихологические синдромы поражения лобных долей мозга, методика и направления соответствующих исследований, анализ полученных результатов. Синдром и клиническая картина функциональной несформированности лобных отделов мозга и методы его диагностики.

Проблема межполушарной асимметрии и межполушарного взаимодействия, ее типы: моторная и сенсорная. Классификация восприятий и главные факторы, влияющие на их формирование. Изучение взаимосвязи специфики зрительного восприятия и латерализации мозга.

Характеристика функциональных блоков мозга: приема и переработки сенсорной информации; модуляции и активации нервной системы; программирования, запуска и контроля поведенческих актов. Их взаимодействие и роль в организации психической деятельности.

Приложение А. Биологические нейронные сети. ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ МОЗГ: БИОЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Структура искусственных нейронных сетей была смоделирована как результат изучения человеческого мозга. Как мы отмечали выше, сходство между ними в действительности очень незначительно, однако даже эта скромная эмуляция мозга приносит ощутимые результаты. Например, искусственные нейронные сети имеют такие аналогичные мозгу свойства, как способность обучаться на опыте, основанном на знаниях, делать абстрактные умозаключения и совершать ошибки, что является более характерным для человеческой мысли, чем для созданных человеком компьютеров.

Учитывая успехи, достигнутые при использовании грубой модели мозга, кажется естественным ожидать дальнейшего продвижения вперед при использовании более точной модели. Разработка такой модели требует детального понимания структуры и функций мозга. Это в свою очередь требует определения точных характеристик нейронов, включая их вычислительные элементы и элементы связи. К сожалению, информация не является полной; большая часть мозга остается тайной для понимания. Основные исследования проведены в области идентификации функций мозга, однако и здесь отсутствуют подходы, отличающиеся от чисто «схематических». Биохимия нейронов, фундаментальных строительных блоков мозга, очень неохотно раскрывает свои секреты. Каждый год приносит новую информацию относительно электрохимического поведения нейронов, причем всегда в направлении раскрытия новых уровней сложности. Ясно одно: нейрон является намного более сложным, чем представлялось несколько лет назад, и нет полного понимания процесса его функционирования.

Нейронные сети мозга оказались не такими запутанными, как предполагалось

28 апреля 2012

Благодаря данным американского исследования стало возможным увидеть трехмерную сетевую структуру человеческого мозга, которая оказалась более простой, нежели считалось.

Мозг человека до сих пор хранит от ученых множество тайн. Точная анатомия нейронов, информация об их электрохимическом поведении, связи отдельных частей мозга и другие важные его свойства остаются недостаточно изученными. Наиболее эффективный метод, позволяющий прижизненно оценить анатомию головного мозга это магнитно-резонансная томография . Однако даже с помощью МРТ ученым до сих не удавалось получить изображение нейронных сетей высокой детализации. Отчасти происходило это потому, что изгибы извилин и борозды в коре головного мозга препятствуют визуализации проводящих путей.

Команда ученых из Гарвардского университета во главе с доктором Ведином и учеными из Калифорнии занялись оптимизацией технологии МРТ. В результате ученые смогли получить изображения, на которых сеть пересекающихся волокон видна с разрешением, в 10 раз превышающим разрешение обычной МРТ. Они выяснили, что нейронная сеть головного мозга устроена проще, чем предполагалось. Пучки проводящих волокон располагаются в трех взаимоперпендикулярных направлениях; на поверхности они образуют сеть подобно волокнам ткани. Вопреки ожиданиям, не было обнаружено путей, тянущихся в диагональных и других направлениях.

В начале развития, по мысли ученых, связи в головном мозге формируются вдоль перпендикулярных путей, тянущихся по горизонтали, вертикали и поперек. По мере того как мозг становится более вместительным, новые окончания растут вдоль уже имеющейся структуры, которая обеспечивает их направленность.

Регулярное употребление нежирных молочных продуктов снижает риск инсульта

ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ЗАМЕНИТ ГОЛОВНОЙ МОЗГ

Боахен возглавляет группу учёных, ведомую разработки микрокомпьютеров, которые будет может быть использовать в нейрохирургии. Эти исследования также могут привести к созданию искусственной сетчатки глаза.

Каждый отдел мозга отвечает за определённую функцию организма, такую как к примеру речь, слух либо зрение. Группа Боахена собирается смоделировать эти отделы при помощи искусственной нейронной сети, которая будет делать до 10 квадриллионов вычислений за секунду.

Пока такового быстродействия можно достигнуть с помощью суперкомпьютера, потребляющего гигаватт электроэнергии.

По словам доктора, на данный момент его команда занимается созданием микрочипа, в каком уместятся около 100000 искусственных нейронов, также над объединением нескольких таких чипов в сеть, состоящую из 1-го миллиона нейронов.

Энтузиазм к разумным компьютерам появился у доктора ещё в детстве, которое прошло в Гане. 1-ый компьютер, приобретенный для грядущего учёного, стал для него открытием. Боэн сразу взял в библиотеке книжки, посвящённых вычислительной технике. Изучая их он узнал, что принцип её деяния довольно примитивен, и с того момента задумался об его усовершенствовании. Об этом докладывает Компьюлента со ссылкой на Physorg.

Нейронные сети

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Подобные документы

Теория случайных графов, модели сетей Разработка ускоренного алгоритма калибровки больших сетей по коэффициенту кластеризации на языке Java в среде Eclipse. Анализ экспериментальных данных.

Исследование стационарного распределения сетей массового обслуживания и доказательство инвариантности. Уравнения глобального равновесия и понятие эргодичности. Доказательство инвариантности стационарного распределения, а также определение его вида.

Подходы к оценке кредитного риска: недостатки методик Базеля II. Модели оценки: качество и прозрачность методик, структура данных. Скоринговые методики, кластерный и дискриминантный анализ, нейронные сети и дерево классификаций, data mining и регрессии.

Задача о кенигсбергских мостах, четырех красках, выходе из лабиринта. Матрица инцидентности для неориентированного и графа. Степень вершины графа. Ориентированное дерево. Линейные диаграммы или графики Ганта. Метод критического пути.

Рассмотрение видов арифметических задач, используемых в работе с дошкольниками. Этапы обучения решению арифметических задач. Изучение структуры, модели записи математического действия. Алгоритм решения задач. Роль данных занятий в общем развитии ребенка.

Понятие и сущность факториала, его обозначение и применение в математических исчислениях. Основные свойства факториалов, история создания и способы представления формулы Стирлинга-Муавра. Научная деятельность Джеймса Стирлинга и Абрахама де Муавра.

Вводные понятия. Классификация моделей. Классификация объектов по их способности использовать информацию. Этапы создания модели. Понятие о жизненном цикле систем. Модели прогнозирования.

История создания теоремы. Краткая биографическая справка из жизни Пифагора Самосского. Основные формулировки теоремы. Доказательство Евклида, Хоукинса. Доказательство через: подобные треугольники, равнодополняемость. Практическое применение теоремы.

Технические системы, их разновидности, характеристика. Система электроснабжения, ее свойства и надежность. Определение показателей оценки надежности готовности. Составление модели структуры сети, анализ надежности логико-вероятным методом, ее значение.

Источники: otherreferats.allbest.ru, www.steps-to-trade.com, cnsinfo.ru, nlo-mir.ru, knowledge.allbest.ru