350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №2 за 2012 г.
Статья в номере:
Что более реально, uploading и downloading посредством интерфейса «мозг - компьютер - мозг», или искусственный мозг
Ключевые слова: мозгомашинный интерфейс моделирование функций мозга искусственный интеллект
Авторы:
Г.И. Шульгина - д. б. н., вед. науч. сотрудник, Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН. E-mail: Shulgina28@mail.ru
Аннотация:
Рассмотрены представления о возможности создания мозгомашинных интерфейсов, современные данные о нейроанатомических и нейрофизиологических механизмах обеспечения работы сознания, обучения, мышления, поведения и сведения о моделировании функций мозга. Сделано заключение о том, что интерфейс «мозг - компьютер - мозг» всегда будет оставаться предметом паранаучной фантазии. Посредством современных технических устройств возможна имитация всех рациональных, умственных процессов разумных животных, включая человека, и управление техническими системами, используя современный высокотехнологичный анализ показателей работы мозга
Страницы: 27-35
Список источников
  1. Анохин К. В. Нейроны и поведение: основы создания мозгомашинных интерфейсов: лекция в МИФИ // Научная сессия МИФИ - 2009 (26 - 30 января), Москва. 2009.
  2. Анохин К. В., Судаков К. В. Системная организация поведения: новизна как ведущий фактор экспрессии ранних генов в мозге при обучении // Успехи физиологических наук. 1993. Т. 24. № 3. С. 53-70.
  3. Анохин П. К. Принципиальные вопросы общей теории функциональных систем // Принципы системной организации функций. М.: Наука. 1973. C. 5 - 61.
  4. Бардычев С. А., Шульгина Г. И. Роль торможения в обеспечении надежности работы сложной сети при имитации функций мозга // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2006. № 4 - 5. С. 35 - 41.
  5. Белый Б. И. Нарушения памяти при поражении круга гиппокампа // Журнал невропатологии и психиатрии. 1966. Т. 66. № 3. С. 935 - 943.
  6. Галушкин А. И. О современных направлениях развития нейрокомпьютеров // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 1997. № 1, 2. С. 5 - 23.
  7. Думенко В. Н. Высокочастотные компоненты и инструментальное обучение. М.: Наука.
  8. Ежов А. А., Шумский С. А. Нейрокомпьютинг и его приложения в экономике и в бизнесе. М.: МИФИ. 1998.
  9. Жданов А. А. Автономный искусственный интеллект. М.: Бином. Лаборатория знаний. 2008.
  10. Иваницкий А. М. Фокусы взаимодействия, синтез информации и психическая деятельность // Журнал высшей нервной деятельности. 1993. Т. 43. С. 219-227.
  11. Корчмарюк Я. И. Переселенцы-2. К вопросу о пересадке сознания // Химия и жизнь. 1999. № 5 - 6. С. 20-21.
  12. Косицин Н. С., Сердюченко В. М. Положительные и тормозные условные рефлексы при экспериментальном воздействии на апикальные дендриты пирамидных нейронов коры мозга // Докл. АН СССР. 1991. Т. 318. № 3. С. 753-757.
  13. Крылов В. Ю., Острякова Т. В., Шульгина Г. И. О модели влияния ритмических колебаний потенциала на проведение возбуждения // Журнал высшей нервной деятельности. 1974. Т. 24. № 1. С. 124-131.
  14. Куссуль Е. М. Переселенцы // Химия и жизнь. 1986. № 2. С. 56-60.
  15. Лебедев А. Н. Нейронный код // Психология. 2004. Т. 1. С. 18-36.
  16. Ливанов М. Н. Пространственно-временная организация потенциалов и системная деятельность головного мозга (избранные труды). М.: Наука. 1989.
  17. Павлова И. В. Взаимодействие нейронов коры при тонических условных рефлексах. М.: Наука. 1990.
  18. Павлов И. П. Двадцатилетний опыт объективного изучения высшей нервной деятельности (поведения) животных. М.: Наука. 1973.
  19. Свидерская Н. Е. Синхронная электрическая активность мозга и психические процессы. М.: Наука. 1987.
  20. Судаков К. В. Общая теория функциональных систем. M.: Medicine. 1984.
  21. Ухтомский А. А. Доминанта. М. - Л.: Наука. 1966.
  22. Фролов А. А., Шульгина Г. И. Моделирование условий проведения возбуждения при различных режимах работы нервной сети // Функциональное значение электрических процессов головного мозга. М.: Наука. 1977. С. 190 - 197.
  23. Широков Ф. В. Введение в нейрокомпьютеры. M.: СП Коприс и М. 1996.
  24. Шульгина Г. И. Исследование роли ритмической активности на модели сети из нейроподобных элементов // Докл. АН СССР. 1990. Т. 312. № 5. С. 1275-1279.
  25. Шульгина Г. И. Анализ нейромедиаторного обеспечения системной организации нейронов головного мозга при обучении: возбуждение, торможение, растормаживание // Успехи физиологических наук. 2008. Т. 39. № 4. С. 14-39.
  26. Шульгина Г. И., Веселовский Л. В. Распознавание символов и их обобщение в исследованиях на проективно-ассоциативной модели нервной сети // Доклады АН СССР. 1991. Т. 320. № 3. C. 763 - 767.
  27. Шульгина Г. И., Пономарев В. Н., Мурзина Г. Б., Фролов А. А. Модель обучения нейронной сети на основе изменения эффективности возбудительных и тормозных синапсов // Журнал высшей нервной деятельности. 1983. Т. 33. № 5. С. 926-935.
  28. Berger T. Artificial Hippocampus. AATP Interactive (the web log of the American Association for Technology in Psychiatry). June 09, 2006.
  29. Bobrov P., Frolov A., Cantor Ch., Fedulova I., Bakhnyan M., Zhavoronkov A. Brain-Computer interface on generation of visual images. PloS ONE 6 (6):e20674.doi: 10.1371/journal.pone.0020674.
  30. Grossberg S. Classical and instrumental learning by neuralnetworks. // Progress in theoretical biology. New York: Academic Press. 1974. V. 3. P. 51-141.
  31. Fox D. IBM reveals the biggest artificial brain of all time. www.cybersecurity.ru. November 18, 2009.
  32. Fujita Y. and Sato T. Intracellular records from hippocampal pyramidal cells in rabbit during theta rhythm activity // J. Neurophysiology. 1964. V. 27. № 6. P. 1011 - 1026.
  33. Hebb D. D. The Organisation of behavior. A neuropsychological theory. N. Y.: Wiley, Chapman a. Hall. 1949.
  34. Hochberg L. R., Serruya M. D., Friehs G. M. et al. Neuronal ensemble control of prosthetic devices by a human with tetraplegia // Nature. 2006. V. 442. P. 164-171.
  35. Kennedy P.R., Bakay R.A. Restoration of neural output from a paralyzed patient by a direct brain connection // Neuroreport. 1998. V. 9. P. 1707-1711.
  36. Kohonen T. The Self-organizing map. Heidelberg. New York: Springer - Verlag. 2001.
  37. Kurzweil R. The Age of Spiritual Machines. Sydney: Allen & Unwin. 1999.
  38. Lebedev M.A., Carmena J.M., O-Doherty J.E. et al. Cortical ensemble adaptation to represent actuators controlled by a brain machine interface // Journal of Neuroscienses. 2005. V. 25. P. 4681-4693.
  39. Lorenz K. Die Rückseite des spiegels: versuch einer naturgeschichte menschlichen erkennens. München / Zürich: Piper & Co. Verlag. 1973.
  40. Mason S. G., Bohringer R., Borisoff J. F., Birch G. E. Real-time control of a video game with a direct brain-computer interface // Journal of Clinical Neurophysiology. 2004. V. 21. P. 404 - 408.
  41. Moravec H. P. Mind children: the future of robots and human intelligense. Harvard University press. 1988.
  42. Qiroda R. Q., Reddy L., Kreiman G., Koch C. & Fried I. Invariant visual representation of single neurons in the human brain //Nature 435 (7045). 2005. V.10. 1102-1107.
  43. Riedel G., Platt B., Micheau J. Glutamate receptor function in learning and memory // Behavioral Brain Research. 2003. V. 140. P. 1-47.
  44. Santucci D.M., Kralik J.D., Lebedev M.A., Nicolelis M.A.L. Frontal and parietal cortical ensembles predict single-trial muscle activity during reaching movements // European Journal of Neuroscience. 2005. V. 22. P. 1529-1540.
  45. Sholl D. A. Dendritic organization in the neurons of the visual and motor cortices of the cat // Journal Anatomy. 1953. V. 87. P. 387-406.
  46. Singer W., Gray C. M. Visual feature integration and the temporal correlation hypothesis // Annual Review Neuroscience. 1995. V. 18. P. 555-586.
  47. Steriade, M, Amzica, F., Contreras, D. Synchronization of fast (30-40 Hz) spontaneous cortical rhythms during brain activation // Journal of Neuroscience. 1996. V.16. P. 392-417.
  48. Wasserman Ph. D. Neural Computing. Theory and Practice. ANZA Research, Inc. Van Rostrand Reihild. New. York. 1989.
  49. Wiesel T. N. Postnatal development of the visual cortex and the influence of environment // Nature. 1982. V. 299. P. 583-591.
  50. Wilson M. A. Coordinated memory replay in the visual cortex and hippocampus during sleep // National Neurosciens. 2007. V. 10. P. 100-107.
  51. Yang G., Pan F., Gan W. Stably maintained dendritic spines are associated with lifelong memories // Nature. 2009. V. 462. P. 920-924.