CC BY
46
Раздел VI
ДИСКУССИОННЫЙ РАЗДЕЛ. ПИСЬМА В РЕДАКЦИЮ. РЕЦЕНЗИИ
УДК: 612.82.821 DOI: 10.12737/5933
ИОННО-МОЛЕКУЛЯРНАЯ МОДЕЛЬ ПАМЯТИ. СТРУКТУРА ПАМЯТИ, ЕЕ ПРОПУСКНАЯ СПОСОБНОСТЬ,
КОММУТАТОРЫ И ДИСПЕТЧЕРЫ ИНФОРМАЦИИ
И.Г. ГЕРАСИМОВ", А.А. ЯШИН"
'Лаборатория биофизики полей и излучений и биоинформатики, Медицинский институт Тульского государственного университета;
300025, Тула, а/я 920; тел. (4872) 25-47-43; e-mail: [email protected].
"Лаборатория онтологики ДонНТУ, Донецкого национального технического университета, ул. Артёма, 58, г. Донецк, Украина, 83001
Аннотация. В настоящей статье рассматривается структура памяти в ее базовых характеристиках: пропускная способность, коммутация и «диспетчеризация» информационных потоков в системе организации памяти. Пропускная способность ассоциируется с фильтрацией информационных потоков - в радиофизической аналогии «сигнал - шум», в том числе. Подчеркнута предпочтительность отбора информации по энергетическому ее содержания. Вводятся - для полноты и детализации разрабатываемой модели памяти - понятия коммутаторов и диспетчеров памяти, как молекулярных, клеточных и др. образований, распределяющих (отсылающих) полезную информацию в соответствующие разделы библиотеки памяти. Подчеркнуто, что все элементы памяти могут эволюционировать по мере структурирования, наполнения и переструктурирования библиотеки памяти.
В рамках разрабатываемой авторами ионно-молекулярной модели памяти настоящая работа в наибольшей степени использует радиофизическую аналогию, что есть универсальный подход во всех научных отраслях, где предметом первостепенного рассмотрения являются объекты обработки информации. Это уже стало научной аксиомой; главное, чтобы определенный (радио) физический формализм в конкретной модели обретал качество адекватности исследуемым процессам. В статье этому уделено особое внимание, в том числе в строгой последовательности и соподчиненности излагаемого материала. Особо подчеркнуто, что эволюция всех пропускных и классифицирующих элементов памяти подчиняется общим системным законам структурирования и оптимизации в (радио)физической интерпретации.
Ключевые слова: структура памяти, пропускная способность, коммутатор информации, диспетчер информации, информационный фильтр, матрица памяти, конформация, библиотека памяти.
ION-MOLECULAR MEMORY MODEL. MEMORY STRUCTURE, ITS BANDWIDTH, THE SWITCHES AND THE
CONTROLLERS OF INFORMATION
I.G. GERASIMOV", A.A. YASHIN""
'Laboratory of biophysics of fields and radiations and bioinformatics, Medical Institute of the Tula state University; 300025, Tula, P\O 920; phone
(4872) 25-47-42; e-mail: [email protected].
"Laboratory of ontologica DonNTU, Donetsk national technical University, Str. Artem, 58, Donetsk, Ukraine, 83001.
Abstract. This paper discusses the memory structure in its basic characteristics: bandwidth, switching and "dispatching" of information flows in the system memory organization. Bandwidth is associated with the filtering of information flows; in the radiophysics analogy - as "signal -noise". Selection of information should be made according to its energy content. For completeness and detail of the developed model of memory, the authors introduced the concept of switches and memory controllers, as the molecular, cellular and other compounds that distribute (send) useful information in the appropriate sections of the library of memory. All elements memory can evolve as structuring, filling and restructuring of library memory.
Within the developed by the authors of ion-molecular memory model the real work to the greatest extent uses radio physical analogy as a universal approach in all scientific fields, where the paramount consideration are the objects of information processing. It has become a scientific axiom; the main thing is that a certain (radio)physical formalism in specific model was found as the adequacy of the studied processes. The authors have paid special attention to these issues, including in a strict sequence and hierarchy of the presented material. It was especially emphasized that the evolution of all and classifying bandwidth of the memory elements subject to overall systemic laws structuring and optimization (radio)physical interpretation.
Key words: memory structure, bandwidth, switch of information, controller of information, information filter, matrix of memory, conformation, library memory.
Введение. Продолжаем серию работ [1-5], посвященных построение ионно-молекулярной модели
памяти человека. Рассматривая структуру памяти, будем иметь в виду не только общие положения безотносительно
физической природы ее носителей, но и возможности поля ионов водорода в качестве такового. Однако оговоримся, что обсуждению подлежат явления, происходящие вслед за преобразованием нейронных энергии электрических импульсов в энергию химических и физико-химических связей [5]. Предыдущее события достаточно хорошо изучены и обсуждаются во множестве работ, в том числе цитированных.
Пропускная способность (фильтры) информации. Итак, фильтр. Собственно фильтр, в классическом понимании информационных явлений, представляет собой некое устройство, в котором происходит отбор полезной информации. Под «полезной» будем понимать такую информацию, которая может быть использована (но не обязательно используется!) для принятия решений. Кроме того, пропущенная информация может быть индифферентной, и ее запоминание происходит «на всякий случай», «про запас» (потенциально полезная информация). Отбор информации обоих видов происходит по определенным правилам. В общем случае, Фильтры работают как на входе (входные фильтры), так и на следующих этапах (аналитические фильтры) обработки информации. В рассматриваемом случае входной информацией является переданная от нейрона информация, закодированная электрическими импульсами, на структуры, которые назовем «молекулярные», несмотря на то, что движение электронов в нейронных сетях тоже не обходится без молекул. Разумеется, эти молекулы (белки?) являются элементами специальных клеток (глии?).
Простейшие входные фильтры подразделяются в соответствии с принципами, согласно которым они действуют: пороговые, градиентные, частотные и запредельные. Пороговые фильтры не допускают в систему сигналы величины меньше или больше заданной. Градиентные фильтры анализируют изменение мощности сигнала и отсекают (по заданной величине) слабые сигналы, поступающие вслед за сильными или, наоборот, сильные сигналы, идущие вслед за слабыми; такие фильтры обладают способностью адаптироваться, как в процессе воздействия постоянного по мощности сигнала, так и спустя определенное время после изменения его мощности, и пропускать ранее запрещенные (например, сильный свет - слабый свет, громкий звук -тихий звук и, наоборот). Частотные фильтры настроены на то, чтобы сигналы, поступающие с частотой больше заданной, не проникали в систему. Так, центральная нервная система может воспринимать раздражения с частотой не более 0,1 с, причем импульсы, идущие от нее к исполнительным элементам, проходят с такой же частотой [6]). Кроме того, предельные величины, по которым работают частотные фильтры, взаимосвязаны с таковыми для градиентных или запредельных фильтров: чем меньше одни, тем больше другие, и наоборот. Наконец, запредельные фильтры (их, возможно, два вида) останавливают вход информации, когда она избыточна (величина опять же задана) по количеству либо по разнообразию; такие фильтры начинают действовать спустя определенное время после начала поступления информации.
Все перечисленные фильтры, очевидно, работают на входе в нейрон, тогда как функционирование входных фильтров молекулярных информационных систем, очевидно, основано на ином принципе. По определению, они должны пропускать (и пропускают!) всю информацию, которая поступает от нейрона. Нужно думать, что входные фильтры молекулярных систем не только оценивают ин-
формацию на предмет ее полезности или индифферентности (не вредности), но и, как и фильтры любого более высокого уровня, классифицируют ее. Таким образом, они являются не лишь анализаторами, воспринимающими и перекодирующими информацию, поскольку уже на уровне этих фильтров энергия электрического импульса преобразуется в энергию химических и физико-химических связей (нет сведений об электрической активности клеток аналогичной нейрональной), но также и селекторами, распределяющими информацию. Такой фильтр назовем «классифицирующим».
Классифицирующие фильтры не просто пропускают или не пропускают информацию, но и одновременно (когда пропускают) классифицируют ее, распределяя по соответствующим отделам библиотеки памяти. Собственно, задача отбора потенциально полезной информации уже решена нейронами и запрет на ее поступление в библиотеку памяти, вероятно, явление исключительное. То есть классифицирующие фильтры не только принимают потенциально полезную информацию, но и сортируют ее, определяя, куда именно она должна поступить.
Очевидно работа такого фильтра основана на следующих принципах. Любой сигнал является переносчиком энергии. Эта энергия предается на молекулярные структуры, которые в результате определенным образом изменяются. Такие изменения затрагивают, прежде всего, кон-формацию белковых молекул, которые, наряду с ионным окружением, определяют параметры поля ионов водорода. Собственно сигнал (поток электронов) может быть поставлен в соответствие ионному полю, в первую очередь полю ионов водорода, параметры которого изменяются таким образом, что оказываются комплиментарными параметрам сигнала. Простейший классификатор, как и собственно фильтр, может осуществлять свою функцию по величине потенциала поля. Напомним, потенциал является его важнейшей характеристикой [5]. Заметим также, что значение потенциала не является единственным в том случае, когда в пределах поля или вблизи него изменяется концентрация (активность) не одного, а нескольких ионов водорода (Н+).
Подобные фильтры также могут быть пороговыми, градиентными, частотными и запредельными. Однако в том, случае, когда информация не допускается в пределы данного поля, она может быть записана на другом поле или других полях. Потенциал и иных параметры (например, величины локальных градиентов и их частотные характеристики) полей библиотеки памяти представляют собой своеобразные матрицы, на основании сопоставления с которыми и распределяется информация. По-видимому, существует не одна матрица с одинаковыми или весьма близкими параметрами, что означает их тиражирование (не исключено, с ошибками) в процессе запоминания (обучения) и обеспечивает ряд явлений, наблюдаемых при исследовании памяти. Например, улучшение качества запоминания при повторении, возможность быстрого (воспринимаемого как мгновенный) поиска (извлечение из библиотеки памяти) необходимой информации (дважды два - четыре), проявление феномена ассоциативной памяти (о чем позднее). Матрицы, корреляционные и автокорреляционные - предмет обсуждения в разнообразных моделях памяти [7-9]. В частности, аналогичный механизм памяти рассматривается применительно к функционированию нейронов. Однако в подобных моделях речь идет о математических матрицах, тогда как предложенная - физическая. Естественно, организм, являясь частью физического мира,
почти наверняка в своей деятельности руководствуется его законами, а не математикой (статистикой), придуманной человеком. Математик, как, кстати, и статистик («другая статистика») можно предложить множество. Ближе к обсуждаемой оказывается модель памяти, основанной на принципе голографии, но, как отмечали, «в мозгу не обнаружено ничего такого, за чем можно было бы признать способность создавать голограммы». Впрочем, «не обнаружено» не означает «нет в принципе».
Формирование матричной памяти, матриц памяти и их тиражирование происходит процессе развития организма и в течение всей его жизни при поступлении новой информации, аналогично тому, как в иммунной системе при взаимодействии с антителом происходит образование антител (обучение и память) и размножение клеток, способных такие антитела продуцировать. Естественно, запоминание (и обучение) происходит тем легче, чем больше соответствующих готовых матриц имеется. Отсюда становится понятным, почему специалисты тех или иных профессий лучше запоминают информацию, относящуюся к сфере их профессиональных интересов. Поскольку матричная память обеспечивается соответствующими полями Н+, организованными своеобразной конформацией белковых молекул, необходимо остановиться на этом явлении.
Конформация - различное, но строго определенное энергетически, расположение в пространстве атомов молекулы. Говорят о различных конформациях одной молекулы и о разных конформациях структурно (химически) идентичных молекул. Конформационные изменения (переходы) - очень быстрые и не требует энергии, превосходящей энергию водородных связей (хотелось бы литературных ссылок, но их, к сожалению, не нашлось), то есть происходят на уровне энергий, так называемых слабых, взаимодействий. Химические, физико-химические и физические воздействия любого рода, начиная с температуры (электромагнитные) и давления (механические) и заканчивая чем угодно, в принципе могут привести к стойкому изменению конформации, которая оказывается предпочтительной по энергетическим соображениям. Зрительные образы по своей природе представляют собой электромагнитные стимулы, акустические воздействия (звук) - механические, а обонятельные (запах) - физико-химические. Конформаци-онные переходы - процесс по сути близкий к броуновскому движению, однако с предпочтением одной из двух (или более) конформаций по энергетическим (термодинамическим) соображениям. Изменение конформации молекул, способных к этому, в обычных условиях происходит постоянно, соотношение между разыми конформациями определяется условиями среды и в этом смысле они находятся в состоянии динамического равновесия (стационарное состояние). При поступлении сигнала Н+ в одной из конфор-маций могут изменить энергию (активность), что приведет к в другую (других), которая становится в результате термодинамически более выгодной. Таким образом новое состояние Н+ окажется зафиксированным, а информация - запомненной.
Коммутаторы и диспетчеры информации. Чем далее идёт углубление в ионно-молекулярную модель памяти, тем более умозрительными становятся построения. Однако, любая модель предполагает не противоречащие фактам описательное начало, затем, если такое возможно, следует конструирование математической части модели и, наконец, - экспериментальную ее проверку. Поэтому продолжим на описательном уровне.
Введем еще два понятия.
Диспетчеры и коммутаторы памяти - классификаторы - молекулярные, клеточные или еще какие-то образования, отсылающие информацию в соответствующие разделы библиотеки памяти.
Диспетчеры памяти отбирают информацию, которая по определенным соображениям может быть пропущена в тот или иной отдел библиотеки памяти, то есть являются классификаторами первого уровня.
Коммутаторы памяти распределяют по определенным соображениям информацию, пропущенную диспетчерами, по отсекам и полкам и прочим разделам в пределах одного отдела библиотеки памяти, то есть осуществляют более тонкую классификацию, чем диспетчеры, являясь классификаторами второго уровня.
Отсюда следует, что библиотека памяти в своей структуре имеет отделы, которые, в свою очередь, подразделяются на более мелкие элементы. Возможную структуру библиотеки памяти обсудим позднее.
Понятно, что ни диспетчеры, ни коммутаторы, как и аналогичные элементы, созданные человеком (и человек в роли диспетчера или коммутатора), не застрахованы от ошибок и могут пропускать и классифицировать неподходящую данному отделу информацию, отсеивая ту, которая в принципе может ему принадлежать.
Первые диспетчеры и коммутаторы памяти - нейроны. Потому-то они и возбуждаются по-разному в зависимости от стимула. То есть под действием определенного стимула активируются только те нейроны, которые могут оценить качество информации, заключенной в данном стимуле. Диспетчеры и коммутаторы работают согласованно. При этом первые физически располагаются прежде вторых. Не ясно, являются ли нейроны многофункциональными клетками, работающими одновременно как передатчики, детекторы, диспетчеры и коммутаторы информации или эти функции выполняет система нейронов (сеть). В принципе, оба обсуждаемых элемента (диспетчер и коммутатор) могут быть сосредоточены в одной клетке (нейрон) или даже в пределах одной молекулы. Однако, для хранения (запоминания) информации, вероятно, необходимы специальные клетки (например, клетки глии), которые тоже имеют свои передатчики (и накопители), детекторы, диспетчеры и коммутаторы.
Поэтому вслед за нейронами, выполняющими, кроме того и другие функции, и находящимися на входе в библиотеку памяти, расположены диспетчеры и коммутаторы следующих порядков, распределяющие информацию непосредственно по ее отделам. Таким образом, в пределах библиотеки, каждого отдела библиотеки и, возможно, в более мелких ее структурах на разных уровнях функционирует множество диспетчеров и коммутаторов, образующих своеобразный многоуровневый каскад. Возможно, что каскадный принцип диспетчеризации и коммутирования реализуется буквально: каждый следующий диспетчер пропускает (точнее, не пропускает) информацию, которая характеризуется меньшим значением классифицирующего параметра по сравнению с предыдущим, а коммутатор соответствующего уровня таким же образом определяет принадлежность информации к данному отделу или более мелкому структурному элементу библиотеки памяти. В подобном случае информация буквально «скатывается» к месту хранения, как всякое движение вниз не только не требует расходования энергии, но и производит ее, и она может расходоваться на другие нужды памяти, например,
на формирование каталогов (о чем далее). Распределенная по такому (каскадному) принципу информация оказывается тем менее веской по величине классифицирующего параметра, чем дальше в библиотеке памяти она располагается. Вероятно, это означает также и меньшую степень ее доступности (извлечения из памяти).
Оценка качества информации (классификация), очевидно, осуществляется по физическим соображениям: соответствуют ли параметры поступающей энергии для того, чтобы информация оказалась достойной запоминания. Учитывая наличие энергетического спектра [5], в качестве классифицируемых параметров может выступать не только величина энергии всего спектра или какого-то его участка, но и более сложные функции от спектральных характеристик. Кроме того, уставный (классифицирующий) уровень определенно зависит как от функционального состояния всех участвующих в запоминании информации элементов, так и может быть изменен под действием эндогенных и экзогенных факторов при посредстве физиологических и психологических (психофизиологических) механизмов.
Собственно, для запоминания выстраивается ветвистое дерево, в узлах которого располагаются спаренные детекторы и коммутаторы памяти. Понятно, что для коммутации (отнесения информации в тот или иной раздел библиотеки памяти) величины (уровни) энергии спектра или его участка, не могут иметь принципиального значения. Важно, чтобы эти параметры по своим величинам соответствовали информации, достаточной для запоминания. Тогда вся информация, отобранная диспетчерами, коммутируется по, допустим, следующему принципу. Частоты энергетического спектра определяют принадлежность к тому или иному отделу библиотеки памяти. В том случае, когда есть возможность направить информацию в более, чем один отдел библиотеки, она и поступает во все отделы, которые в состоянии ее принять. Несомненно, в этом отношении каждый человек индивидуален: один легче запоминает, например, цифры, другой - буквы, тогда как, с точки зрения энергетической, скажем, цифра «0» и буква «о», в определенном предъявлении вообще не различимы (точнее, различимы лишь контекстно).
Подобная структура формируется на основании предшествующего опыта. Информация, которая не может быть структурирована, по всей видимости, складывается (буквально сваливается) в специальный отдел, из которого она извлекается по необходимости для переформирования имеющихся структур или формирования новых. При получении новой информации (например, при чтении любого текста или же просто при брожении по полям), она (информация) через те же элементы (диспетчеры и коммутаторы памяти) попадает в библиотеку памяти, что может вызвать возбуждение хранимого энергетического спектра и привести к вспоминанию иной информации. По такому принципу может быть организована ассоциативная память.
И последнее. Не вызывает сомнения, что все пропускные и классифицирующие элементы памяти, в том числе коммутаторы и диспетчеры, могут эволюционировать, то есть изменять значения уставочных параметров по мере структурирования, наполнения и переструктурирования библиотеки памяти.
Литература
1. Герасимов И.Г., Яшин А.А. Ионно-молекулярная модель памяти. Основные определения, виды памяти (Краткий обзор) // Вестник новых медицинских технологий. 2013. Т. 20. № 4. C. 165-170.
2. Герасимов И.Г., Яшин А.А. Ионно-молекулярная модель памяти. Материальные носители доставки и хранения информации // Вестник новых медицинских технологий. 2013. Т. 20. № 4. C. 171-176.
3. Иванов-Муромский К.А. Мозг и память. К.: Наук. думка, 1987. 136 с.
4. Kothari R., Lotlikar R., Cahay M. State-dependent weights for neural associative memories // Neural. Comput. 1998. V. 10. № 1. P. 59-71.
5. Lee D.L., Wang W.J. A correlation significance learning scheme for auto-associative memories // Int. J. Neural. Syst. 1995. V. 6. № 4. P. 455-562.
6. Lee D.L., Wang W.J. Equilibrium and attractivity analysis for a class of hetero-associative neural memories // Int. J. Neural. Syst. 1996. V. 7. № 3.- P. 287-304.
7. Shinomoto S. A cognitive and associative memory // Bi-ol. Cybern. 1987. V. 57. № 3. P. 197-206.
8. Schonemann P.H. Some algebraic relations between involutions, convolutions, and correlations, with applications to holographic memories // Biol. Cybern. 1987. V. 56. № 5-6. P. 367-374.
9. Gardiner K., Davisson M.T., Crnic L.S. Building protein interaction maps for Down's syndrome // Brief Funct Genomic Proteomic. 2004. V. 3. № 2. P. 142-156.
References
1. Gerasimov IG, Yashin AA. Ionno-molekulyarnaya model' pamyati. Osnovnye opredeleniya, vidy pamyati (Kratkiy obzor). Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2013;20(4):165-70. Russian.
2. Gerasimov IG, Yashin AA. Ionno-molekulyarnaya model' pamyati. Material'nye nositeli dostavki i khraneniya informatsii. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2013;20(4):171-6. . Russian.
3. Ivanov-Muromskiy KA. Mozg i pamyat'. K.: Nauk. Dumka; 1987. . Russian.
4. Kothari R, Lotlikar R, Cahay M. State-dependent weights for neural associative memories. Neural. Comput. 1998;10(1):59-71.
5. Lee DL, Wang WJ. A correlation significance learning scheme for auto-associative memories. Int. J. Neural. Syst. 1995;6(4):455-62.
6. Lee DL, Wang WJ. Equilibrium and attractivity analysis for a class of hetero-associative neural memories. Int. J. Neural. Syst. 1996;7(3):287-304.
7. Shinomoto S. A cognitive and associative memory. Biol. Cybern. 1987;57(3):197-206.
8. Schonemann PH. Some algebraic relations between involutions, convolutions, and correlations, with applications to holographic memories. Biol. Cybern. 1987;56(5-6):367-74.
9. Gardiner K, Davisson MT, Crnic LS. Building protein interaction maps for Down's syndrome. Brief Funct Genomic Proteomic. 2004;3(2):142-56.
