Содержание
Введение
1. Основные подходы к созданию цифровой модели мозга
1.1 Принципы моделирования мозга на основе ЦЭВМ
1.2 Моделирование творческой деятельности на ЦЭВМ
1.3 Моделирование на основе нейронных сетей
2. Близкие перспективы цифрового моделирования мышления
2.1 Проект Blue Brain
2.2 Разумная машина Джеффа Хокинса
Заключение
Список литературы
Содержание
Выдержка из текста
Теоретической и методологической почвой изучения считаются научные работы основных американских, западноевропейских и русских научных работников по рассматриваемой проблематике: Т. Веблена, Й. Шумпетера, Т. Эггертсона, В. Автономова, А. Белянина, Р. Капелюшникова, С. Суркова, А. Худокормова, А. Шаститко и др.
Модель «экономического человека», описывающая поведение индивида в экономике, впервые была предложена представителями Кейнса выражается с помощью модели
Теоретико-методологическая основа исследования. Универсальной методологией исследования является эмпирическое обобщение, поскольку автор стремился к анализу и выявлению взаимосвязи между межполушарной ассиметрией мозга и интеллектуальной одаренностью из конкретных психологических концепций и гипотез, высказываемых выдающимися психологами.
Достаточно большое внимание рядом авторов обращается на роль очаговых поражений мозга в нарушении психических функций (Лурия А.Р., 1966, 1976, 1978; Хомская Е.Д., 1972. 1985, 1986, 1995 и др.), которые отмечали специфику нарушений высших психических функций при различных по локализации поражениях мозговых структур.
и греч. stбsis — состояние, неподвижность) относительное динамическое постоянство состава и свойств внутренней среды и устойчивость основных физиологических функций организма человека, животных и растений.Модальная специфичность мозга — это реакция нейронов на возбуждение только одного вида (одной модальности).Модальная неспецефичность мозга — это способность мозга выполнять сложную интеграцию полученной информации.
Память свойственна человеку и животным, имеющим достаточно развитую центральную нервную систему. Объем памяти, длительность и надежность хранения информации, как и способность к восприятию сложных сигналов среды и выработки адекватных реакций, возрастает в ходе эволюции по мере увеличения числа нервных клеток мозга и усложнения его структуры.
Актуален анатомический вопрос существования пропорциональности изменения размеров сосудистых сплетений с размерами головного мозга и его желудочков. Недостаточно изучены нервные элементы сосудистых сплетений [17-20]. Мало изучены вопросы функционирования сосудистых сплетений, образования конкрементов, распределения различных видов коллагена в их строме, роли ферментов тучных клеток [7-13,12-15,17].
Список литературы
1. Дрейфус Х. Чего не могут вычислительные машины. Критика искусственного разума. Пер. с англ. Н. Родмана. Под ред. Б.В. Бирюкова. М.: Прогресс, 1978, — 334с.
2. Круглов В. В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. – М.: Горячая линия — Телеком, 2001. – 382 с.
3. Люгер Джордж Ф. «Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем», 4-е издание. : Пер. с англ. – М.: Издательский дом “Вильямс”, 2003. – 864 с.
4. Стюарт Рассел, Питер Норвиг, «Искусственный интеллект: современный подход (AIMA)», 2-е издание.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1424 с.
5. Хакен, Герман. Принципы работы головного мозга. М.: ПЕР СЭ, 2001. — 352 с.
6. Хокинс, Джефф, Блейксли, Сандра. Об интеллекте: Пер. с англ. — М.: ООО «И.Д. Вильяме», 2007. — 240 с.
7. Альманах «Мозг: Структура и функции». Сайт компании Biocor International: http://system-medicine.ru/index.html (12.02.11).
список литературы