Сложные системы

Рассматривается одна из возможных схем нейропроцессорной конструкции, способной решать задачи, традиционно относимые к мышлению и творчеству. Выделена подсистема, обрабатывающая образную информацию; ее важная составляющая — ―размытое множество‖, содержащее всю образную информацию, доступную системе. Выделена подсистема, способная решать логические задачи. Подсистема распознавания процесса и построения прогноза позволяет ввести понятие континуального времени. Показано, что решение творческих задач (при недостатке информации или противоречивости алгоритмов) в символьной подсистеме невозможно и требует обращения к размытому (образному) множеству.

Обсуждается роль понятий «образ» и «символ» в мыслительной системе, состоящей из связанных нейропроцессоров. Показано, что образная подсистема играет ведущую
роль в записи и хранении информации. Введение символьной подсистемы обеспечивает переход к условной семантической информации, что в итоге позволяет осуществлять коммуникацию с окружающей средой. Показано, что эффект специализации нейронов воспроизводится за счет самоорганизации системы. Предлагается система нелинейных динамических уравнений, связывающих символьную и образную подсистемы, которая потенциально способна описать «ход мысли» в индивидуальной мыслящей системе.

Проблема моделирования процесса мышления рассматривается в контексте динамической теории информации. Выделяются основные цели и задачи процесса мышления; в качестве главной цели принимается сохранение и распространение своей информации. Предложено определение мышления как самоорганизующегося процесса записи (восприятия), сохранения, кодирования, обработки, а также генерации и распространения информации без вмешательства извне. Обсуждаются принципиальные черты логического и интуитивного способа обработки информации. Понятие “случайный выбор” соотносится с эмоциональным фоном.