|
Наша волновая модель значительно сложнее, чем простая динамическая сеть. Позже мы опишем достаточно много небанальных механизмов, регулирующих ее работу. Не удивительно, что и представление об ассоциативности в нашем случае оказывается сложнее, чем ассоциативность в сетях Хопфилда, и скорее напоминает концепции, свойственные компьютерным моделям представления данных. В программировании под ассоциативностью понимается способность системы искать данные, похожие на образец. Например, если мы обращаемся к базе данных, указывая критерии запроса, то, по сути, мы хотим получить все элементы, похожие на образец, описываемый этим запросом. На компьютере решить задачу ассоциативного поиска можно простым перебором с проверкой всех данных на соответствие критериям поиска. Но полный перебор трудоемок, гораздо быстрее поиск осуществляется, если данные заранее подготовлены так, что позволяют быстро формировать выборки, удовлетворяющие определенным критериям. Например, поиск в адресной книге можно значительно ускорить, если создать оглавление по первой букве. Подготовленная должным образом память называется ассоциативной. Практическая реализация ассоциативности может использовать таблицы индексов, хэш-адресацию, бинарные деревья и тому подобные инструменты. Независимо от реализации, ассоциативный поиск требует задания критериев похожести или близости. Как мы уже говорили, основные виды близости – это близость по описанию, близость по совместному проявлению и близость по общему явлению. Первая говорит о похожести по форме, остальные о сходстве по некой сути. Это напоминает поиск товара в Интернет-магазине. Если вы введете название, то получите список товаров, названия которых будут близки к заданному. Но кроме этого вы, скорее всего, получите еще один список, который будет называться, что-то вроде: «те, кто ищут этот товар, часто обращают внимание на…». При этом элементы второго списка могут по своим описаниям никак не походить на описание, сформулированное исходным запросом. Посмотрим, как рассуждения об ассоциативности применимы к понятиям, используемым в нашей модели. Понятие у нас – это набор паттернов нейронов-детекторов, настроенных на один и тот же образ. Очень похоже, что одному паттерну соответствует отдельная кортикальная миниколонка. Образ – это определенное сочетание сигналов на рецептивном поле нейронов. На сенсорных зонах коры образ может быть сформирован сигналами топографической проекции. На более высоких уровнях образ – это узор активности, возникающий вокруг нейрона, при прохождении мимо него волны идентификаторов. — 60 —
|